[서비스 분석] 당신의 취향 분석 중
브랜드 및 상품 추천 - 무신사, 29cm
메인 페이지에 노출할 수 있는 지면은 한정되어 있으나 입점하는 브랜드가 늘어나며 노출 경쟁이 치열해지고 있다. 고객은 본인이 원하는 상품을 찾기 어려워 졌다는, 브랜드는 상품을 노출하기 어려워졌다는 문제에 직면했는데. 이를 해소하기 위하여 상품 추천 기능을 여러 플랫폼에서 적극적으로 도입하고있다. 기존에는 모든 고객에게 같은 화면을 노출했다면, 고개 별로 맞춤형 제안을 해주는 것이다.
MUSINSA
1. 무신사는 메인 랜딩 페이지를 '추천' 이라고 명명 할만큼 추천에 진심이다. MD가 셋팅하는 일반 코너보다 추천 코너의 개수가 더 많아 보인다. 실시간 성으로 회원의 데이터를 반영하여 방금 클릭한 상품이 바로바로 추천 코너에 노출되기도 한다.
2. '와이드 트레이닝 팬츠'와 같이 구체적인 세부 품목으로 추천을 하기도 하고, '스트릿 스타일 브랜드 아이템'과 같이 스타일 기준으로 추천을 하기도 하고, 브랜드 기준으로도 추천을 한다. 각 코너의 추천 기준이 다르다보니 추천 코너가 많더라도 지루하다는 느낌이 적고, 정말 나를 위한 추천이라는 생각이 든다.
3. 비 회원에게도 상품이 추천 노출되고 있었다. 앱 로그아웃 상태에서 확인한 것이기에 내 앱 데이터를 사용하는 걸까 싶었지만, 그 경우에는 정말로 처음 앱을 설치한 비 회원에게 노출하기 어렵다는 문제가 있어 보인다. 무신사의 주 고객 층이 좋아하는 상품이나 브랜드를 기준으로 노출하는 것은 아닐까 추측한다.
29cm
1. 29cm는 메인에서 추천 코너를 하나만 사용하고 있었다. 메인에서 추천을 많이 보여주기보다는, 코너를 통해서 노출 후 '당신을 위한 추천 상품' 페이지로 유입을 시키는 게 목표인 것으로 보인다. 29cm는 큐레이션을 강조하는 플랫폼인만큼 MD가 엄선한 상품을 큐레이션하여 보여주겠다는 의지 같이 보이기도 했다.
2. 또 하나 특징적인 점은 대 카테고리 기준으로 추천을 한다는 점이었다. '우먼', '맨', '홈' 등 대 카테고리를 기준으로 상품을 나열하고 있었는데. 개인적으로는 카테고리 분류가 너무 커서 상품을 탐색하기 어려웠다. '티셔츠', '데님' 등 더욱 세분화 된 카테고리가 상품 탐색하기에는 더욱 편리하다고 생각한다.
* LNB > FOR YOU > 당신을 위한 추천 상품 페이지에서는 '여성의류', '여성가방'과 같은 중 카테고리로 노출되어있는데. 이 또한 너무 큰 카테고리 범주라고 생각한다.
3. 회원의 경우 '당신을 위한 추천 상품' 코너가 최상위에 노출된다. MO 기준으로 상단에 선택한 섹션에 따라 상품 추천이 바뀌고 있었다. 예를 들면 '우먼' 섹션을 탐색 중인 경우 '우먼' 추천 상품 노출되는 식이었다. 회원의 구매 및 탐색 데이터에 따라 다른 상품이 노출되는 것으로 추측한다.
4. 비회원의 경우 '베스트' 코너가 최 상위에 노출되며 추천 코너는 별도로 없다. 추천을 할 데이터가 없기 때문에 전체 회원의 인기 상품을 노출하는 것으로 보인다.
생각 할 거리
1. 무신사처럼 세분화하여 추천하기 위해서는 상품과 브랜드 자체의 분류가 잘 되어있어야 할 것 같다. (1) 상품과 브랜드 자체에 태깅이 세부적으로 되어있어야 하며 (2) 비슷한 상품을 어떻게 그룹핑할 것인지가 명확하게 정의되어야 한다. 예를 들어 같은 스웨트셔츠 아이템이라고 하더라도 '스트리트 스타일'과 '러블리한 무드'의 스웨트셔츠는 소구할 수 있는 고객 층이 전혀 다르기에 다른 그룹으로 묶어야 한다.
또한 상품과 브랜드의 속성을 일일이 MD가 태깅하기에는 작업 양이 너무 많으니 이미지 추출이나 텍스트 분석을 통해 AI가 태깅하는 것이 필요해보인다. '스트리트'에 해당하는 브랜드와 상품의 예시를 학습하여, 추후 신규 상품이나 브랜드가 등록되더라도 자동으로 분류할 수 있도록 시스템을 구축해놓는 것이 효율적일 것이다.
2. 어떤 회원이 '관심이 있다' 라는 것은 어떻게 측정할 수 있을까? 추천의 퀄리티에 따라 안 하는 것 만 못할 수도 있다. 다른 영역과 비교하여 추천 코너 및 페이지의 클릭이 어떤지(CTR), 구매(CR)로는 잘 이어지는 지 꾸준히 확인하며 알고리즘을 업데이트 할 필요가 있다.
3. 비회원이거나 탐색 이력이 적은 경우에는 어떻게 노출하는 것이 효율적일까? 무신사는 해당 회원에게도 추천하는 방식을 택했으나, 29cm는 추천 할 상품이 있는 회원에게만 추천하고 있다. 서비스의 방향성이나 목적에 따라 다르겠으나 개인적으로는 '추천'은 추천을 할 것이 있는 경우에만 노출하는 게 맞다고 생각한다. 추천으로 노출된 상품이 나의 취향에 맞지 않는다면 서비스 자체의 신뢰도가 낮아질 수 있기 때문이다.
4. 추천의 기준이 반복되면 지루하다는 느낌이 들기에 서비스 별로 회원의 성향에 맞게 추천 기준을 설정하는 것이 중요하다. 예를들어 대부분의 플랫폼은 상품을 기준으로 추천을 하고 있었고, 무신사에만 일부 브랜드 추천 코너가 있었다. 브랜드 충성도가 높아 브랜드 상품을 반복하여 구매하는 회원이 많다고 한다면, 브랜드를 추천해주는 코너를 노출하는 것도 유용할 것이다.
