유명 서비스들은 어떻게 검색 필터의 사용성을 개선할까?
당근마켓과 에어비앤비의 A/B 테스트 [코드스테이츠 PMB 16기]
왜 검색 필터를 선택했나.?
필자는 커머스와 마켓플레이스 도메인에 관심이 많다.
서비스 기업이 직접 자신들의 물건을 파는 전자상거래(커머스),
서비스 기업이 고객들(판매자와 구매자)을 이어주는 시장이 되어주는 마켓플레이스
둘의 공통점은 고객 활성화와 수익을 위해서
다양하고 많은 상품들을 끌어모아야 하고, 그 상품들을 매력적으로 보이게 만들어야 하며
거래가 쉽고, 빠르고, 활발하게 이루어질 수 있도록 사용자 흐름을 만들어야 한다는 것이다.
여기서 나는 상품을 매력적으로 보이게 만드는 다양한 방법도 물론 중요하고 나 또한 관심이 크지만,
결국 거래가 이루어지는 흐름을 보다 더 사용성 좋게 만드는 것이 더 중요하다고 생각한다.
상품들을 탐색하고, 구매까지로 이어지는 흐름에서 전환과 이탈이 동시에 가장 많이 나타나기 때문이다.
거기에서 특히 나는, 상품을 검색하는 단계에 집중해보고 싶었고
검색에서도 필터를 자주 이용하는 사용자들을 발견했었고, 관심이 있던 와중 이번 기회를 통해
분석해 봐도 좋겠다는 생각이 들었다.
잠시 검색 필터의 속성을 설명해 보자면,
정렬(필터) 옵션을 추가하면 방문자가 기능과 비용의 차이를 해결하는 데
너무 많은 시간과 노력을 들이지 않고도 관심 있는 제품을 볼 수 있다.
서비스 경험을 더 쉽고 '부드럽게' 만들수록 방문자는 더 편안하고 자신감 있게 느끼며 이용할 수 있으며,
또한 원하는 속성별로 제품을 정렬하는 옵션을 효과적으로 제공하면
고객이 더 좋고 만족스러운 결정을 내리는 데 도움이 된다.
연구에 따르면 정보 과부하로 인해 사람들이 더 나쁜 결정을 내리거나
심지어 결정을 내리기를 거부하기도 할 수 있으니, 너무 복잡하고 다양한 필터 설정을 고객에게
제공하는 것은 안 좋은 경험으로 이어질 수 있다.
다음 차례로, 검색 필터의 사용성 개선을 위해 A/B Test를 적용한 사례를 살펴보며
이야기를 이어가도록 하자.
검색 필터의 사용성 개선 A/B Test 첫 번째 사례(해외)
여행 플랫폼 서비스(마켓플레이스)
에어비앤비
검색 필터의 사용성 개선 A/B Test 두 번째 사례
중고 거래 플랫폼 서비스(마켓플레이스)
당근마켓
에어비앤비의 검색 필터 A/B Test
에어비앤비가 2021년 진행했던, 검색 필터 A/B Test를 살펴보고 분석해 보도록 하자.
에어비앤비의 검색 필터 A/B Test 결과 / 사진 출처 = Goou UI, 이미지 제작 = 앤더슨찾아본 사례에서 정확한 가설, 타겟, 기간 같은 내용은 담겨있지 않고 단순 결과만 나와있던 터라
너무 아쉬웠지만, 그래도 검색 필터 A/B 사례를 발견했고
에어비앤비가 A라는 안을 선택하고 구현한 것에 대해서 다양한 방면으로 고민해 보고,
분석해 봄으로써 가능한 인사이트 얻어보고 또 어떤 인사이트를 얻고 싶었는지 아쉬움을 토로해보고자 한다.
에어비앤비 A/B Test에서 얻은 검색 필터 인사이트
- 고객들은 너무 간결한 필터도, 너무 다양하고 장황한 필터도 싫어한다. (선택의 역설)
- 고객들은 검색 필터를 통해서 많은 것을 찾고 싶은 것이 아니라 자신이 알고 싶은 것을 찾고 싶어 한다.
에어비앤비 검색 필터 A/B Test 결과에서 내가 궁금한 점
- 에어비앤비는 어떤 가설을 세우고 A/B Test를 진행했는가?
- 기간은 얼마나 진행했고, 테스트 인원은 얼마나 되는가?
- A안과 B안의 검색 필터 활성화(이용률) 정도는 어느 정도 차이가 났는가?
- 필터 활성화로 다음 단계까지의 전환율에 얼마나 영향을 끼쳤는가?
에어비앤비의 현재 검색 필터는 어떤 모습일까?
현재 에어비앤비의 검색 필터오히려 필터 버튼을 누르면 모달창을 띄워 검색 필터에 대한 몰입도를 높이고,
다양한 선택지를 제공하고 있는데 정보들이 직관적이고 알기 쉽게 정돈되어 있어
고객이 선택의 역설을 겪는 것을 방지하고 있다.
이 또한 숱한 에어비앤비의 A/B 테스트를 통해 발전했을 검색 필터의 모습이기 때문에,
사용해 본 결과로는 빠르고 쉽게 검색 필터를 통해 여행지를 찾는 것이 아니라,
여행지, 숙소는 아무래도 신중하고 꼼꼼하게 고르게 되는데,
검색 필터를 모달창으로 띄워 통해 확실히 몰입감 있고, 정확하게 원하는 정보를 찾을 수 있도록
잘 개선되고, 발전한 것 같다는 느낌을 받았다.
당근마켓의 검색 필터 A/B Test
당근마켓이 2022년 진행했던, 검색 필터 A/B Test를 살펴보고 분석해 보도록 하자.
(당근마켓의 팀블로그 글을 참고하여 작성하였습니다.)
> 당근마켓의 검색필터 A/B Test 팀블로그 글 보러 가기
당근마켓가 검색 필터 A/B Test를 진행한 이유
새로운 필터 디자인과 기능을 적용함으로써, 필터 활성도가 증가하는지 확인하기 위해서.
기존 디자인과 변경된 디자인 A/B Test 결과
(좌) 기존 당근마켓의 검색 필터 (우) 새로운 당근마켓의 검색 필터 / 사진 출처 = 당근마켓 팀블로그, 제작 = 앤더슨왼쪽의 기존 당근마켓 검색 필터 이야기부터 해보자면,
불필요한 정보들을 거르기 위해 사용하는 필터인데, 필터 창에도 불필요한 정보가 너무 많이 존재하고 있어
오히려 고객들이 선택의 역설을 경험하기 쉬워 보인다.
그리고 버튼의 영역과 크기가 너무 작게 존재하고 있어 그 존재의 유무를 모르고 지나치는 고객들도
많았을 것이라 예상 가능하다.
오른쪽의 개선된 당근마켓 검색 필터는 다양한 Chips들을 통해 필터들을 노출시켜 원하는 필터를 바로
적용가능 할 수 있도록 직관적으로 디자인을 변경했고, 바텀시트를 통해 고객들의 엄지의 움직임을
최소화하는 엄지 영역(Thumbs zone)에서 쉽고 빠르게 필터를 적용할 수 있도록 편의성 또한 갖추었다.
그래서 실제로, 기존의 디자인과 A/B 테스트를 진행한 결과,
필터 사용 비율이 16% , 사용자의 수는 2배가량 증가하는 걸 확인하여
당근마켓은 변경된 디자인의 검색 필터를 서비스에 반영하기로 결정했다.
여기서 끝내면 당근마켓이 아니다.
변경한 디자인을 테스트까지 진행하여 결국 UIUX의 개선을 통해서 충분한 성과를 얻었음에도,
만족하지 않고 당근마켓은 더 나아갔다. (이래서 당근마켓 당근마켓 하는구나.)
고객들에게 필터 기능을 잘 보이고, 잘 활용하도록 디자인을 바꾸는 데에 그치지 않고
고객들이 더 편하고 쉽게 필터를 적용할 수 있도록 알맹이까지 당근마켓은 개선을 했다.
카테고리 필터의 사용성 개선 A/B Test
(좌) 기존 당근마켓 카테고리 필터 (우) 새로운 당근마켓 카테고리 필터 / 사진 출처 = 당근마켓 팀블로그, 제작 = 앤더슨카테고리 필터는 카테고리 수가 많고 모든 검색에 동일한 순서로 보여 주기 때문에
사용자가 원하는 카테고리를 찾아 입력하기가 어려웠었다.
하지만 당근마켓은 바로 수많은 고객 데이터를 기반으로 검색어들과 터치 데이터들을 분석하고 정리하였고
검색어에 맞는 카테고리가 상단에 자리할 수 있도록 수정했다.
개선된 카테고리 순서는 다양한 검색어를 대상으로 적합한 카테고리가 상위에 올라와
필터 사용을 보다 편하게 만들었다. 특히 식물 카테고리는 당시 순서가 가장 아래 위치하고 있어
다육이 검색어의 카테고리 필터 사용성이 큰 폭으로 개선이 되었다고 한다.
AB 실험 결과 카테고리를 추천한 실험 그룹의 카테고리 필터 사용 비율이
기존 대비 7% 증가한 걸 확인할 수 있었다고 한다.
가격 필터의 사용성 개선 A/B Test
(이전의 가격 필터 사진은 구할 수 없었다고 한다.)
당근마켓은 카테고리 필터 다음 가격 필터에 집중했는데,
가격 필터는 사용 이후 클릭수가 많이 상승하기 때문에 중요한 필터지만
사용자가 가격을 고민하고 직접 숫자를 입력해야 하기 때문에 사용이 불편한 편에 속했다.
이런 불편한 과정을 줄여주기 위해 검색어마다 사용자가 선호할 만한
가격 구간을 버튼 형태로 보여주고 클릭한 값들이 필터에 적용되도록 개선했다고 한다.
가격 구간을 추출할 때도 사용자 행동 데이터를 활용했다고 한다.
위의 사진처럼 아이폰 13의 가격별 클릭수를 보면 사용자가 선호하는 가격 구간이 있고
해당 구간에 클릭을 밀집되어 있는 걸 확인할 수 있다.
클릭이 밀집되어 있는 가격구간을 추출하기 위해 기계학습의 군집화(clustering) 문제로 접근했고,
다양한 방법 중에서 분포와 밀집도를 반영하는 클러스터링 알고리즘을 활용했다고 한다.
그리고 제안한 가격 구간 필터에 적용한 검색에 결과가 없어 불편함을 느끼지 않도록 구간을 제안하기 전에 검색 결과 수를 확인해 노출 여부를 정하는 과정도 추가하였고,
A/B Test를 진행한 결과 가격 구간을 추천한 실험 그룹의 가격 필터
사용 비율이 기존 대비 11% 늘어났다고 한다.
추가로, 검색어별 지역 범위 필터 사용 비율 분석과 더 다양한 분석 내용을 보고 싶다면
위에 걸어둔 당근마켓 팀 블로그에 꼭 방문해 보기를 추천한다.
당근마켓 A/B Test에서 얻은 검색 필터 인사이트
- 고객 데이터는 거짓말하지 않는다, 고객 데이터는 훌륭한 내비게이션이다.
- 고객은 역시 많은 정보가 아닌 원하는 정보를 얻기 위해 필터를 사용한다.
- 많은 종류의 필터는 역시 고객을 지치게 한다, 필요한 카테고리가 직관적으로 보이는 것이 필터의 핵심이다.
- 가격 필터에는 고객의 어려움이 존재한다. (본인이 원하는 제품의 가격을 어떻게 정확히 알고 있겠나?)
- 아무리 좋은 필터 기능이어도, 잘 보여야 사용할 수 있다.
당근마켓 검색 필터 A/B Test 결과에서 내가 추가로 궁금한 점
- 당근마켓은 어떤 가설을 세우고 A/B Test를 진행했는가?
- 필터 사용률이 증가했는데, 그에 따른 다음 단계로의 전환율은 얼마나 상승했는가?
- 기간은 얼마나 진행했고, 테스트 인원은 얼마나 되는가?
- 당근마켓은 변수를 어떻게 통제하고 실험하였는가?
나의 당근마켓의 검색 필터 개선 아이디어
현재 당근마켓 매물을 검색하는 검색 필터에는
총 지역 범위 필터, 가격 필터, 카테고리 필터, 정렬 필터가 존재하는데,
나는 여기에 감히 정렬 필터에 정확도순, 최신순 이외에 매너온도 순을 추가하고자 한다.
당근마켓은 가까운 동네를 토대로 택배거래가 아닌 직거래를 통해서
성장한 중고 거래 플랫폼이다 실제로 중고 거래 플랫폼 중 가장 높은 직거래의 비율을 보이고 있으며,
당근마켓만의 자랑이자 버티컬 서비스이다.
또 특이하게도 당근마켓의 점유율은 여성의 비율이 아주 높게 나타난다.
남성보다 여성 유저들이 매우 활발하게 당근마켓을 통해서 직거래를 하고 있다는 것이다.
여성의 점유 비율이 아주 높게 나타나는 당근마켓 / 출처 = 혁신의 숲당근 이용자가 아니더라도,
어디선가 당근빌런, 당근마켓 직거래 공포 경험담 등의 이야기들을 많이 들어봤을 것이다.
그런 사람들을 피하기 위해서 당근 마켓은 매너온도라는 기능을 통해서
고객의 신뢰도를 나타낼 수 있게 하였다, 고객들끼리 거래를 마치고 나면
서로의 후기와 온도 점수를 남기게 되는데 그것이 매너 온도에 반영되는 것이다.
매너 온도가 높다는 것은, 그만큼 좋은 구매자 혹은 판매자라는 것이다.
실제로 내 주위에서 판매나 구매 상황에서 상대방의 매너온도를 꽤 중요하게 생각하고 있는 경우를 목격했다.
특히 여성 이용자에게서 말이다.
주 당근마켓 사용자는 여성들이고, 여성들은 안전한 직거래를 위해서 매너온도를 꽤 고려한다.
주위에서 내 살갗으로 느낀 데이터와 실제 데이터를 통해서 만들어 본 가정이고, 결론이다.
앤더슨이 제안하는 새로운 정렬 필터 - 매너 온도순 정렬
제가 감히 제안해 봅니다, 매너 온도순으로 정렬하기.마지막으로, 내가 감히 세워보는 가설
"따듯하고, 안전한 거래를 원하는 고객들을 위해 매너 온도순 정렬 필터 기능을 제공하면,
안전한 거래를 원하는 고객들은 매너 온도순 정렬을 위해 정렬 필터를 사용할 것이고,
정렬 필터의 사용률이 증가할 것이다."
참고 문헌 및 아티클
https://tactics.convertize.com/tactic/enable-the-possibility-to-filter-options
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1327/
https://goodui.org/leaks/airbnb-a-b-tests-more-filters-on-their-listing-screens-with-this-outcome/
https://uxplanet.org/9-filtering-design-best-practices-to-improve-e-commerce-ux-edac50560f94
https://www.womennews.co.kr/news/articleView.html?idxno=198767
