한중 부동산 앱(App) 필터 기능의 UI/UX 비교 연구

A Comparative study on UI/UX of filter function of Korea and China real estate app: Focusing on Korea apps Dabang, Zigbang and China apps Beikezhaofang, Anjuke

한국에 거주하는 중국인 유학생들은 언어와 환경 상의 제약으로 인해 아파트 임대의 주요 수단으로 부동산 앱을 주로 사용한다. 부동산 앱은 유학생과 부동산 서비스 디자인의 주요 접점이라 할 수 있는 UI/UX 필터링 기능을 통해 유학생 커뮤니티의 요구와 기대치를 심층적으로 파악할 수 있다. 뿐 아니라 앱이 제시하는 디자인 특징을 사용자 경험에도 반영할 수 있다. 그리하여 본문에서는 문헌 분석, 사례 연구 등의 연구 방법을 통해 한국의 다방과 직방, 중국의 베이커자오팡과 안주커 부동산 앱을 연구 범위로 하여, 서비스 디자인과 UI/UX의 관계와 두 나라 부동산 앱의 선별 기능의 구체적인 차이점을 파악하고, 나아가 서비스 디자인에서 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지 정리해보고자 했다. 연구 결과, 첫째, 양국 앱의 심사 기능의 레이아웃과 형식에 명백한 차별성이 있으며, 이는 유학생이 불편을 겪는 근본 원인이다. 둘째, 콘텐츠 분류 계층 구조 및 정보 고도화 측면에서 양국이 각자의 강점을 가지고 있다. 셋째, 양국의 앱은 필터 기능의 선별 개성화에서 상호 학습의 필요성이 있으며, 선별의 스마트화에서는 여전히 취약한 편이며, 지속적인 강화 및 혁신의 필요성이 있다.

Due to language and environmental constraints, Chinese foreign students in Korea use real estate apps as their main means of renting apartments. Real estate apps are the main point of contact in the design of real estate services for international students, and not only can the needs and expectations of the international student community be clarified through the screening function of UI/UX, but also the design features presented by the apps can be reflected in the user experience. Therefore, using literature analysis, case study, and other research methods, we took 다방 and직방 in Korea and shell and Anjuke real estate apps in China as the scope of the study to identify the relationship between service design and UI/UX, as well as the specific differences in the screening functions of real estate apps in the two countries, and further summarize how they affect the user experience in the service design. The study mainly concludes the following: first, there are obvious differences in the layout and form of the screening functions of the two countries' apps, which is the root cause of the inconvenience for international students; second, the two countries have their own strengths in content classification levels and information optimization; and third, the two countries should learn from each other in the form of personalized recommendations, but both countries are very weak in the area of intelligent suggestions, which needs to be further strengthened.