쿠폰&배송 싸움중인 e-커머스 (3/3)
e-커머스의 쿠폰과 배송 기능의 UX 분석하기
한 주만에 다시 돌아온 뷰저블 인사드립니다. 쿠폰과 배송이라는 두가지 측면에서 e-커머스 시장의 흐름을 소개하고, 어떻게 데이터를 분석할 수 있을지 실무 관점에서 이야기 해드리고 있습니다. 오늘은 그 마지막 시간으로 배송 페이지를 상세히 분석하는 법에 대해 아이디어를 공유드리고자 합니다. 함께 시작해볼까요?
지난 글과 이어보기
e-커머스 시장에서 배송은 하나의 경쟁우위 요소이자 브랜드 그 자체
소매시장 내 온라인 침투율이 30% 수준까지 높아졌다고 합니다. 엄청나죠? 이렇게 온라인 유통시장이 확대된 배경에는 ‘배송 서비스’를 빼놓을 수 없는데요, 최근에는 유통업체들이 고객들에게 더욱 빠른 배송을 실현하기 위해 이마트의 쓱배송, 쿠팡의 로켓배송처럼 직접 배송 서비스를 운영하는 사례가 증가하고 있습니다. 우리가 익히 들어왔던 CJ 대한통운이나 한진통운 같은 택배사 서비스를 이용하는 것이 아닌 직접 택배 기사를 고용하고 자체 물류센터를 통해 서비스화하는 것이죠.
직접 배송 서비스를 운영하는 이마트의 쓱배송, 쿠팡의 로켓배송빨라진 배송 덕분에 고객들은 이제 배송 자체를 유통 업체의 하나의 경쟁력이자 브랜드 그 자체로 인식하게 되었고, 배송 업체간의 경쟁을 심화시켜 업체들로부터 당일배송을 넘어 주문 후 3시간 내 배송을 이끌어낼 수 있었습니다. 롯데마트에서는 오토바이를 활용하여 30분 내 배송이라는 엄청나고 놀라운 변화를 시도하였죠.
자체 배송 서비스 운영 및 대형 자동화 물류센터 구축을 통해 가능한 빠른 배송의 실현
빠른 배송 실현에는 위에서도 언급한 자체 배송 서비스 운영과 자체 온라인 전용 물류센터 구축을 예로 들 수 있습니다. 쿠팡, 이마트, 홈플러스, 롯데마트는 모두 자사 배송을 실현중입니다.
자사 배송이란?
특정 지역 및 특정 시간에 주문하면 수령지 근처의 오프라인 매장이나 물류센터를 통해 자체 배송 인력을 이용해 배송해줍니다. 기존 백화점, 마트, 슈퍼마켓을 갖고 있던 유통 대형사들이 인프라를 잘 활용한 사례라고 볼 수 있습니다. 신세계, 롯데, GS처럼 거대 업체들도 자체 오프라인 매장을 인프라로 활용하는 것 외에도 물류 자회사를 설립하거나 기존 계열사 인프라를 적극적으로 활용하기 시작하였습니다.
자체 물류센터를 짓게 되면 기존 택배회사들이 갖고 있던 [집화 - 수송 - 대분류 허브 터미널 - 소분류 지역 터미널 - 배달]이라는 프로세스가 [물류센터 - 배달]로 대폭 줄어들게 됩니다. 엄청난 프로세스 혁신이죠. 또 자체 직원이 대신 배달을 해줌으로써 친절함 같은 인적 서비스 및 세심함이라는 브랜딩까지 휘어잡을 수 있게 됩니다. 쿠팡맨과 로켓배송, 샛별배송 등은 이제 브랜드 그 자체라고 볼 수 있습니다.
쿠팡 신선식품 물류센터 (출처 : https://news.coupang.com/archives/151)자체 물류 센터는 사람이 직접 피킹-패킹 작업을 하는 일반적인 물류센터가 있고, 기계가 일부를 대신하는 반자동화 또는 자동화 물류센터로 나뉩니다. 배송을 위해서는 피킹이라고 불리는 상품 선별, 패킹이라고 불리는 상품 포장, 송장 출력 또는 전송 등의 다양한 업무 과정이 필요합니다. 대형 슈퍼마켓이나 마트 같은 곳에서 사람이 직접 이리저리 상품을 찾아 움직이며 카트에 물건을 담아 포장한다고 생각하시면 쉽습니다.
이렇게 사람이 직접 하던 일을 기계가 대신해준다면 인적 서비스를 최소화하여 비용을 혁신하고, 피킹이나 패킹 작업이 줄어 상품이 배송지로 출발하기까지 시간이 대폭 줄어들게 됩니다. 기존 물류센터에서 20명 이상의 사람이 필요하였다면 자동화 또는 반자동화를 실현함으로써 2~3명의 인력만을 갖고도 효율적으로 운영할 수 있게 되고 주문 후 3시간 내 배송이 실현되는 것입니다.
<자동화 물류센터 사례>
아래 동영상은 국내외 다양한 선진 e-커머스 업체들이 대표적인 자동화 물류센터 사례로 꼽는 영국 오카도(Ocado)라는 업체의 소개 동영상입니다. 로봇이 신선식품들을 패킹해주고 있죠. 사람이 물건이 위치한 곳으로 가지 않더라도 기계가 자동으로 상품이 있는 곳을 발견하고 선별합니다. 엄청 시간이 줄어들겠죠?
국내에서는 이마트나 롯데를 예로 들 수가 있는데요, 이마트는 반자동화 물류센터인 N.E.O (NExt generation Online Store, 차세대 온라인 점포)라는 물류센터를 수도권 곳곳에 짓는 등 국내에서도 필수불가결한 움직임이 되었습니다.
대표적인 자동화 물류센터 사례로 꼽는 영국 오카도(Ocado)의 소개 동영상(링크 클릭)
웹로그 애널리틱스와 뷰저블을 병용하여
배송 페이지의 UX 분석하기
지금까지는 배송 페이지의 UX 분석에 앞서 전반적인 e-커머스 업체들의 배송 시장에 대해 설명드렸습니다. 그럼 어떻게 페이지별로 데이터를 분석하여 배송과 관련된 고객 경험을 최적화할 수 있을까요? 먼저 왜 사람들이 ‘배송' 페이지를 방문하는지부터 궁극적으로 생각해봅시다. 아마 내가 주문한 상품이 언제 출발하는지, 출발을 했는지, 언제 몇 시에 도착하는지, 내가 직접 받지 않고 누군가에게 선물을 하는 거라면 제대로 배송완료 되었는지를 확인하고자 할 것입니다.
내 상품이 현재 배송 출발 했을까? 언제 도착할까?를 가장 궁금해 하는 고객들!
배송 페이지를 자주 방문하는 것이 과연 고객이 바라던 일일까요? 뷰저블은 결코 그렇지 않다고 생각합니다. 고객이 배송 페이지를 방문하지 않더라도 어떠한 푸시나 알림, 기타 기능들을 통해 적시에 자신의 상품이 어떤 배송 단계에 놓여져 있는지, 언제 오는지 알 수 있어야 하죠. 기업 마다 내부 KPI나 개인의 MBO는 달라지겠지만 뷰저블은 배송 관련 UX 목표를 다음 3가지로 설정하였습니다.
고객에게 적시에 배송 상품이 어디에 있는지 알려주기
고객이 배송 페이지를 진입하지 않더라도 적시에 상품이 어디에 있는지 알 수 있게 하기
배송 페이지를 너무 자주 방문하지 않게 만들기
아래는 일반적인 배송조회 페이지와 마이 페이지입니다. 주문한 옷이 1/8 도착 예정이라고 하네요. 아래와 같은 앱의 UX에서는 고객이 구입한 품목에 대해 출고는 되었는지, 배송중인지 혹은 언제 도착하는지를 알기 위해 앱을 켜고 배송 페이지에 방문해야 합니다.
배송조회 페이지와 마이 페이지에서 확인 가능한 배송 단계헌데 배송중으로 넘어가자 얼마 안있어 배송 페이지와 별개로 배송기사가 배송 전 출발한다는 LMS를 보내왔습니다. 커머스에 입점한 오픈마켓 상품을 구매했기 때문에 CJ 대한통운의 기사가 보낸 문자였습니다. 너무 반가웠죠. 상품을 여러 번 구매하는 고객에게는 너무 잦은 알림은 노이즈로 느껴지겠지만 보통 신선식품은 주 2~3회, 의류나 기타 카테고리는 주 1회 미만 구매합니다. 그렇기 때문에 배송 관련 알림을 주는 것이 너무 잦다고만은 말할 수 없습니다. App Push나 알림톡, SMS 등을 통한 배송 상품 위치 알림은 충분히 고객에게 유용하게 느껴질 것입니다.
'배민라이더스'의 실시간 배송 현황 파악 서비스배달의 민족에서는 맛집배달 서비스 ‘배민라이더스'로 주문할 경우 [주문확인 - 배송기사 상품 픽업 - 100m전 도착] 등 거의 실시간 형태로 배송 현황을 파악할 수 있도록 서비스를 제공합니다. 100m 앞에 왔다는 사실을 아는 고객은 먹을 준비를 할 수 있겠죠! 요즘은 일반적인 e-커머스나 택배 업체 서비스들도 배송기사의 위치와 GIS를 활용하여 물류센터를 떠난 상품이 어디에 있는지를 알려주는 실시간 배송현황 서비스를 제공중입니다.
[Tip] 배송 관련 페이지의 여정 별 방문 횟수를 줄이는 것에 목표를 두고 꾸준히 데이터를 집계하고 살펴보는 것을 추천드립니다.
배송 관련 페이지의 여정 별 방문 횟수 : 여정을 줄일 수 있는 방법은 없을지 고민하고 Depth가 많다면 해당 Depth를 줄이기 위해 배송 현황을 서랍메뉴 또는 마이페이지 첫 뷰(View)에서 바로 노출수 있는 방법은 없는지를 살펴봅시다.
e-커머스에서는 다양한 경로를 통해 배송만족도를 평가하고 있습니다.이렇게 배송이 완료되면 고객들에게는 다시 LMS나 SMS로 배송이 완료되었다는 문자가 발송됩니다. 또 페이지 내에서는 배송에 대한 만족도를 평가하는 UI를 노출시켜 설문을 실시하고 내부 배송 관련 KPI를 관리하죠. 배송만족도에 대해서는 이전 글에서 충분히 설명드렸기 때문에 다시 언급하지는 않겠지만 고객이 쉽게 배송 만족도를 평가할 수 있는 UI인지, 참여도가 낮다면 A/B Testing을 해야할 필요는 없을지를 살펴보는 것이 중요합니다. 설문 항목이 너무 많아도 시간이 걸린다고 판단하여 고객의 참여율이 떨어질 수 있습니다. 하단 중앙 이미지처럼 엄지손가락 아이콘만으로 매우 빠르고 쉽게 고객이 배송 만족도를 평가할 수 있도록 UI를 제공할 수도 있습니다.
뷰저블의 클릭 히트맵을 활용하여 페이지의 전반적인 정보구조 개선하기
다음으로는 배송 관련 페이지들을 뷰저블의 클릭 히트맵과 패스(Path) 기능을 확인하여 정보구조(IA)의 우선순위를 조정해봅시다. 페이지에서 가장 중요하게 여겼던 택배사 정보나 송장번호에 우선순위를 두었는데 이와 다르게 실제 고객이 ‘합배송' 기능에 훨씬 높은 관심을 보이지는 않나요? 혹은 배송요청사항이나 배송지를 훨씬 더 많이 수정하려고 시도 하지는 않나요? 헌데 해당 버튼이 너무 숨겨져 있지는 않나요? 실제 고객의 반응과 페이지 내 여정은 여러분이 생각했던 실무자의 직감과는 전혀 다르게 나타납니다. 데이터를 통해 직감을 사실로 확인하세요.
[Tip] 버튼별 클릭 수 확인하기 : 클릭 수를 나열하면 고객의 관심사와 정보의 우선순위가 한 눈에 보입니다. 보통 Average Fold라 불리는 고객 평균 브라우저 높이 상단에 위치한 버튼들의 우선순위가 높게 나타날 것이고 이 안에서 또한 우선순위가 나뉘게 됩니다.
[Tip] 버튼별 고객 당 클릭 수 데이터 확인하기 : Unique Click 즉 순 클릭수를 의미합니다. 반복적으로 클릭을 한다면 활용 빈도가 높다고 해석할 수 있습니다. 중요도가 높겠죠.
뷰저블의 패스 플롯(Path Plot)을 활용하여 페이지 스토리텔링 재수립하기
뷰저블의 클릭 히트맵과 최근 출시한 인페이지 고객 여정 탐색 기능인 패스 플롯(Path Plot)다음으로는 최근 출시한 인페이지 고객 여정 탐색 기능인 패스 플롯(Path Plot)을 활용합시다. Path Plot 기능은 모든 사용자를 대표하는 탐색 흐름과 체류 시간 정보를 파악할 수 있습니다. 고객의 대표적인 탐색 순차와 해당 위치에서의 체류시간은 물론 구체적으로 어떤 이벤트가 발생하였는지까지 알 수 있죠. 특히 버튼을 클릭한 전환과 그렇지 않은 비전환 고객으로 동선을 나누어 볼 수 있다는 점에서 페이지 내 CTA를 클릭한 사용자의 행태, 그렇지 않은 비관심 사용자를 분석할 수 있어 매우 유용합니다.
새로운 기능인 패스 플롯은 사용자 여정을 직관적으로 확인할 수 있기 때문에 더 유의미한 해석이 가능합니다. 구체적으로 뷰저블이 갖고 있는 데이터로 한번 살펴볼까요? 아래 뷰저블 홈페이지를 예시 이미지로 말씀드릴게요.
뷰저블의 패스 플롯(Path Plot)을 활용하면 인페이지 고객 탐색 순차를 매우 상세하고 구체적으로 파악 가능합니다.패스 플롯 우측 하단의 ‘내비게이션 플로우' 기능을 살펴봐주세요. 1, 2, 3, 4라고 적힌 숫자는 탐색 순차를 의미하고 해당 탐색 순차별 콘텐츠와 구체적으로 발생한 이벤트, 체류시간을 확인할 수 있습니다. 뷰저블 홈페이지의 경우, 유입된 고객은 뷰저블 로고에 마우스를 올려본 뒤 롤링배너 ‘클릭'하여 정보를 탐색합니다. 이후 A/B Testing 메뉴에 다시 마우스를 올려보네요. 가장 오래 체류한 버튼은 롤링배너 좌측 화살표와 5번 탐색 순차인 동영상 재생 버튼입니다. 고객의 탐색 여정이 정말 한 눈에 보이지 않나요? 또한 체류시간을 통해 가장 핵심적인 관심사도 보이지 않나요? 패스 플롯을 활용해 직관적인 분석을 시작할 수 있습니다.
[Tip] Path Plot으로 고객의 인 페이지 여정 파악하기 : 여정별 중요도가 높은 버튼의 위치가 너무 떨어져 있지는 않은지를 파악하고 요소의 동선을 다시 배치하기 위한 UI 전략을 수립합시다. 여러분은 이 기능을 활용하여 페이지 내 스토리텔링을 매우 손쉽게 시작할 수 있습니다.
쿠폰 그리고 배송은 e-커머스 서비스의 필수불가결한 경쟁 우위요소를 넘어 총알이 날아가는 전쟁터와 같습니다. 그렇기 때문에 가장 유심히 보아야 하는 영역 중 하나입니다. 오늘 글로 e-커머스 쿠폰과 배송에 관한 시리즈 글을 마치도록 하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사드리며 다음 시간에도 유익한 실무 분석글로 돌아오겠습니다. 또 봬요!
숫자 대신, 히트맵으로 시작하는 데이터 분석!
서비스의 중요한 고객들의 데이터를 한 눈에 보세요!
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