[서비스 분석] 네이버 쇼핑은 이렇게 추천한다.
커머스의 추천영역을 분석해보자
커머스플랫폼은 다양한 브랜드와 상품을 가지고 있다. 그 수가 많아지면 많아질수록 '어떻게 효율적으로 보여줄 수 있을까' 고민하게 된다.
이 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 '개인화 추천'이 있다. 고객마다 관심있는 상품이 다를 것이기 때문에 각각 개인에게 적합한 브랜드와 상품을 추천해서 보여줌으로써 효율적으로 보여줄 수 있다.
이번 주제로는 다양한 브랜드, 상품을 효율적으로 보여주기 위해 커머스플랫폼에서 사용하는 개인화 추천영역, 방식들에 대해 살펴보고자 한다. 특히 패션부터 식료품까지 정말 다양한 브랜드와 상품군을 커버하고 있어 흥미로운 네이버쇼핑을 분석해보았다.
추천하는 원리인 콘텐츠 기반, 협업 모델 기반 등에 대해서는 다른 글들을 살펴보기로 하며,
(https://brunch.co.kr/@e5d074209bb349c/32)
이번 글에서는 주요하게 ① 어떤 영역에서, ② 어떤 기준으로 추천하는지 하는 뷰로 살펴보았다.
1. 네이버 쇼핑의 추천 영역
① 쇼핑 홈 > 쇼핑 탭 & FOR YOU (메인)
네이버앱의 쇼핑탭으로 진입하면 '쇼핑홈'이 노출된다. 이 영역은 대부분 추천 기반으로 상품이 노출되고 있고 추천 상품 사이에 '광고', '주요 사업 구좌', '행사 구좌' 등을 넣고 있다.
쇼핑홈과 거의 유사한 추천영역을 보여주지만 추천 외에 다른 콘텐츠는 노출하지 않는 페이지로 'FOR YOU'라는 페이지가 있다. (전체메뉴에서 FOR YOU를 찾아서 들어가야 함으로 진입점이 찾기 어려운 곳에 있다.) 'FOR YOU'는 전반적으로 AI 기술을 기반으로 내가 본 상품, 구매한 상품,내 관심사 등을 기준으로 추천 상품을 제공하는 페이지이다.
두 페이지에서는 같은 추천 영역을 활용하고 있는 것으로 보여진다. 사소한 차이점이라고 하면, 네이버 쇼핑홈은 나를 20대로 인지하고, FOR YOU는 나를 30대로 인지하고 있다. (우선 30대로 인지하다니 부터 기분이 썩 좋지 않았고, 추천 상품도 마음에 들지 않았다 에헴)
쇼핑홈과 FOR YOU페이지 비교② 추천쇼핑(MY)
네이버 쇼핑 홈에서 '추천쇼핑'이라는 탭을 클릭하면 MY 영역의 'OO님이 좋아할만한 추천 상품' 영역으로 이동한다. 이 영역에서는 '식품 > 두유', '패션 > 티셔츠' 등 카테고리 2depth를 기준으로 인기 상품을 리스트화해서 보여주고 있었다.
‘FOR YOU’와 ‘추천쇼핑’은 비슷한 류의 카테고리 상품을 추천해주고 있으나, 상품을 보여주는 방식이 달랐다. FOR YOU는 리뷰에서 키워드를 추출하여 다각도로 상품을 추천해서 보여주는 방식인 반면, 추천쇼핑은 상품 카테고리에 해당하는 인기 상품을 리스트 형식으로 보여주고 있다.
'FOR YOU'와 '추천쇼핑'에서 비슷한 류의 상품 카테고리를 다른 방식으로 추천해주고 있다.③ 쇼핑 홈 > 패션타운, 쇼핑라이브 탭
쇼핑홈 외에도 곳곳에 추천영역은 활용되고 있다. 대표적으로 패션타운탭이나 쇼핑라이브탭에서도 내가 구매한 상품들 혹은 성연령 정보를 이용한 추천 영역들이 보여지고 있었다.
④ 네이버 스마트스토어/브랜드스토어 상품상세
상품상세 하단에도 추천 상품들이 노출되고 있다. 일부는 광고 구좌로 다른 스토어의 유사 상품을 추천하고 있고, 스토어에서 묶음으로 구성해놓은 상품이나 배송비 절약이라는 네이밍으로 스토어의 여러 상품을 보여주는 구좌도 있었다. 이 영역엔 고도화된 추천 로직을 적용하고 있는 것 같진 않아서 자세한 분석에서는 패스하고자 한다.
2. 네이버 쇼핑의 추천 기준
네이버 쇼핑의 홈, FOR YOU 페이지에서의 추천 영역을 위주로 추천되는 기준을 살펴보았다. 추천에 있어서 크게 사용자와 연관된 상품을 추출하는 뷰와 그래서 그 상품들을 어떤 순서로 보여줄것인지 가 나눠진다는 생각이다. 네이버에서는 이런 여러 기준들의 교집합을 만들어서 다양하게 제공하고 있었다.
1. 연관상품을 추출하는 뷰
- 나이, 카테고리, 검색어, 구매, 찜, 위치기반, 시간대, 카테고리 등
2. 상품을 정렬하는 뷰
- 구매, 클릭, 리뷰(키워드 추출), 유사도
어떤 방식으로 교집합하고 있는지 예시를 살펴보자. 타이틀명에 기재된 내용을 바탕으로 작성하였기에 실제 알고리즘과는 다를 수 있다.
① 성연령 (+시간대)
사용자의 인적정보를 기반하여 다양한 요소들을 엮어내는 경우가 많았다.
성연령을 활용한 예시
1) 추천: 성+연령+카테고리 / 정렬: 구매
2) 추천: 연령+카테고리 / 정렬: 리뷰
3) 추천: 성+연령+시간대 / 정렬: 클릭수
네이버에서의 연령 기준을 10단위로 넓게 쓰고 있었다. 그러다보니 추천되는 내용이 조금은 아쉽게 느껴지기도 했다. 특히, FOR YOU에서는 나를 30대로 인식하고 추천해주고 있었는데, 여기서 추천되는 상품들은 '돌잔치' 등 더욱 연관성이 떨어지는 것처럼 보여져서 아쉬웠다.
나이의 기준을 5단위로 바꾼다거나, 오히려 취향 기반으로 더 추천을 해주는 게 좋을 것 같다는 생각이 들었다.
② 검색어
네이버 쇼핑의 추천에서 가장 장점이라고 생각하는 부분은 네이버에 검색한 검색어랑 연계가 잘 되는 점이라고 생각한다. 쇼핑 관련 검색뿐만 아니라 '뚜벅이 여행' 같이 최근에 진짜 관심 있게 검색한 검색어 추출이 가능하고, 종합몰이다보니 검색어에 맞는 다양한 상품군을 가지고 있는 것이 네이버 장점인 것 같다.
검색어 기반으로 한 추천 영역이 노출될 때는 검색어에 기반하여 다른 키워드를 세팅/추출하는 것으로 보여졌다.
이미지의 추천 영역을 가지고 한번 분석해보자면
0) 검색한 단어
eg. '칼로바이'
1) 검색어가 포함되는 큰 틀의 키워드 추출
eg. '다이어트식단'
2) 키워드와 어울리는 수식어
eg. '건강한 몸매를 위한'
3) '검색어'or'큰 틀 키워드'와 연관된 쇼핑 태그
eg. '칼로바이 단백질파우더', '하림닭가슴살'..
요런 방식으로 하나의 추천영역이 구성되고 있다고 생각했다. 이 중 키워드와 어울리는 수식어는 미리 관리자에 의해 세팅해두었을지도 모르겠다.
추가적으로 검색창에 노출되는 추천 검색어도 최근에 검색한 검색어를 기반으로 노출되고 있었다.
네이버쇼핑 검색 > 추천 검색어③ 클릭/구매한 상품
가장 구매전환율을 높일 수 있는 방법은 내가 클릭하고 구매한 상품을 기반으로 추천하는 것이라고 생각한다. 네이버에서도 '지금 보고 있는 상품' 영역과 그 외에도 다양한 클릭/구매 기반의 추천 영역들이 있었다. (여기 정렬순은 명시되어 있지 않아서 추측성이다.)
네이버쇼핑 홈 > 지금 보고 있는 상품우선 '지금 보고 있는 상품' 영역에서는 클릭/구매한 상품의 유사 상품으로 추천해주고, 추천영역을 뒤로 넘기다보면 함께 사면 좋을만한 유사 카테고리 상품을 추천해준다.
eg.
롤러브레이드 구매 시,
추천영역 앞에는 롤러슈즈 추천, 뒤 페이지에는 자전거보호대 추천
개인적으로는 '구매'한 상품에서는 유사 상품보다는 함께 많이 구매하는 카테고리나 유사 카테고리 상품을 앞쪽에서 추천해주는 것이 추가 구매를 유도하는데 더 도움이 될 것이라고 생각한다.
또한, 사용자들은 상품을 탐색할 때, 비슷한 상품끼리 비교하는 경우가 많은데, 이 경우 '지금 보고 있는 상품'에 비슷한 상품만 계속 나오게 된다. (아래 1번 이미지) 이런 경우를 대비하여, 비슷한 상품은 3개까지만 추천한다 등의 방어로직이 필요하진 않을까 생각이 들었다.
다른 영역에서는 위의 검색어에서 언급했던 '키워드 추출'해서 추천하는 방식이 유사하게 쓰이는 것 같기도 하다. 노트북 관련한 아이템을 구매했는데, '노트북필수템' 이라는 키워드를 기반으로 여러 쇼핑 태그들이 노출되어 추천되고 있기도 했다.
구매한 상품의 키워드, 태그 기반 추천으로 예상④ 개인 관심사 기반
또 추천에 활용하기 좋은 소재는 바로 개인이 찜한 스토어나 관심사로 저장해둔 정보이다.
1) 추천 영역 중에 찜한 스토어나 최근 자주 방문했던 스토어를 기반으로 추천해주는 영역도 존재했다.
2~3) FOR YOU에 있던 '나의 관심 주제'는 내가 쇼핑한 프로파일을 기반으로 주제를 선택하여 노출해주고 있는 영역이었고, 쇼핑 프로파일 페이지에서는 내 쇼핑 관심사를 직접 추가/삭제할 수도 있는 구조였다. 개인적으로는 이런식으로 자동이 기반이 되지만 본인이 관심 주제를 직접 편집할 수 있도록 제공하는 것이 사용자 입장에서도 더 편리하다고 생각이 들었다.
⑤ 카테고리
내가 찾아본 카테고리에 대해서 실시간(최근 30분 기준) 베스트 기준으로도 보여주고 있다.
실시간 베스트 {{카테고리}}3. 비로그인 유저일 때 추천은?
그렇다면 비로그인 유저에게는 어떤 상품들을 추천해줄까?
많은 플랫폼에서 그렇듯이 비로그인한 유저에게는 BEST 위주로 보여주고 있었다. 단, 특별한 점은 BEST의 기준을 '구매', '클릭', '리뷰' 등으로 나눠서 인기있었던 특정 카테고리에 대해 추천하고 있다는 점이었다.
이번 글을 네이버 쇼핑의 좋은 부분과 개선점을 쓰며 마무리하고자 한다.
위에서도 언급했지만 네이버 추천영역을 둘러보면서 특징이자 가장 좋았던 점은 검색어와 연결이 잘 되어있고, 네이버에 검색했던 키워드를 기반으로 내 관심사가 자동으로 키워드/카테고리화 된다는 점이었다.
개선이 필요하다고 느낀점은 우선 연령별 추천의 범위가 너무 넓다는 것, 그리고 비슷한 상품을 탐색하는 과정이라면 클릭한 상품 기반 추천 시 하나의 상품으로 너무 뒤덮혀버린다는 것이었다. 또한 패션 플랫폼에 있다보니 비교되는 부분은 의류 스타일이나 품목에 대한 추천이 정교하지 못해 아쉬운 부분이 있었다.
추천이라는 틀 외에도 네이버쇼핑에서 하나 아쉬운 점이 있다면 카테고리로 탐색하기 어렵다는 부분이 있을 것이다.
네이버쇼핑 | 퀵버튼네이버 쇼핑홈의 퀵버튼에는 네이버의 다양한 서비스 (원쁠딜, 도착보장) 들을 보여주는 코너 위주로 구성이 되어 있어 공급자 관점이라는 생각이 들었다. 여러 추천 요소로 '발견'하는 건 쉽게 갖춰두었지만 '탐색'하기에는 어려운 구조로 느껴졌다.
어떻게 보면 네이버에서는 보통 '검색'을 하니깐 그 필요성이 낮기 때문에 발생할 수 있는 차이라고도 생각이 들었다.
커머스 중 더 추천 영역을 살펴볼만한 서비스는
쿠팡, 오늘의 집, 무신사, 지그재그, 에이블리 등등 있을 것 같다. 다른 서비스도 틈틈히 하나씩 분석해보고자 한다.
