커머스 플랫폼은 어떻게 상품을 추천하고 있을까? -1
커머스 플랫폼 리서치해보기 (크림, 번개장터, 올웨이즈)
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Intro
최근, 몇몇 커머스 서비스들의 홈 화면을 보면 [추천]이라는 이름으로 상품들을 추천하고 있었습니다.
서비스의 첫 진입점을 담당하는 홈 화면은 사용자의 여정을 이끄는 중요한 역할을 맡고 있다고 생각합니다. 이런 상황에서 문득, “서비스별로 무엇을 어떻게 추천하고 있는 걸까?”라는 궁금증이 생겼습니다.
그래서, 레퍼런스들을 살펴보며 정리해 보고 고민하며, 이를 글로 공유해보려 합니다. :)
어떻게 분석해 볼까?
1. 리서치 목표
목표: 각 서비스의 추천 전략을 예상해 보는 것
서비스의 [추천] 화면은 단순히 ‘첫 진입점’의 역할을 넘어, 사용자를 원하는 방향으로 유도하려는 의도가 있을 것이라 생각했습니다.
따라서, 그 의도를 예상하고 각 서비스가 [추천] 명칭 아래에서 '무엇을?, 어떻게?, 왜?' 하고 있는지 정리하고 분석해 보는 것을 목표로 잡았습니다.
2. 리서치 범위 & 선정 기준
리서치 범위: [추천] 화면 1 depth 전체
선정 기준
1. 서비스 첫 접속 시 [추천] 화면을 가장 먼저 보여주고 있는 서비스
2. 커머스 & 플랫폼의 성격을 가지고 있는 서비스
3. MAU 100만 이상을 유지하고 있는 서비스
이 기준에 따라 '크림, 번개장터, 올웨이즈, 무신사, 쿠팡'이 5개의 서비스를 모바일 앱 버전 기준으로 분석해보려 합니다.
3. 리서시 프로세스
1. 화면 구조 정리: 추천 화면에서 어떤 정보를 어떻게 보여주고 있는지 정리하기
2. 추천 기준(알고리즘) 분석: 어떤 기준으로 상품이 추천되고 있는지 분석해 보기
3. 나의 의견: 서비스를 살펴본 어떤 생각이 들었는지, 의도는 무엇이었을지 예측해 보기
물론, 이렇게 정리하고 분석해 보더라도 각 서비스 별로 다양한 히스토리가 존재할 것이고 저의 입장에서 메이커들의 의도를 온전히 이해하기는 쉽지 않을 것입니다.
그럼에도 불구하고, 정리하고 상상하며 예측해 보는 과정만으로도 한층 더 넓은 시야를 가질 수 있다고 생각합니다.
커머스 플랫폼 리서치
1. 크림
한정판 상품 리셀 플랫폼 '크림'을 운영하는 기업
출처: 크림 주식회사(1). 화면 구조 정리
(2). 추천 기준(알고리즘) 분석
For You (부제: [사용자명]님을 위해 준비했어요.)
사용자가 최근 본 상품의 데이터를 기반으로 연관된 상품 목록 제공
추천 기준: PDP(상품의 상세 페이지)
사용자가 ‘For You’ 항목에서 페이지를 넘길 때마다 최근 본 상품, 인기 급상승 상품, 키워드 기반 검색 결과 등 다양한 추천 알고리즘을 제시하고 있었습니다.
출처: 크림 주식회사[사용자명]님을 위한 추천 상품
정확한 구조를 파악하기는 어려웠지만, 최근 본 상품을 기준으로 연관된 상품들과 크림의 인기 상품이 최대 120개까지 함께 노출되는 것으로 보였습니다.
(3). 나의 의견
개인화된 추천에서 탐색형 추천으로, 다시 개인화된 추천으로 이어지는 구성은 목적형 유저와 탐색형 유저 모두를 효과적으로 사로잡으려는 의도가 느껴졌습니다.
특히, ‘For you’ 추천 항목이 매시간 업데이트되어 유저들이 앱에 접속할 때마다 추천 상품들이 최신화되는 점이 매우 인상적이었습니다.
2. 번개장터
중고상품 거래 및 커뮤니티 플랫폼 '번개장터' 등을 운영하는 기업
출처: 번개장터(주)(1). 화면 구조 정리
(2). 추천 기준(알고리즘) 분석
오늘의 추천 상품
사용자가 최근 본 상품의 데이터를 기반으로 연관된 상품 목록 제공
추천 기준: PDP(상품의 상세 페이지)
연관 상품의 기준을 명확히 파악하기는 어렵지만, 조회한 상품들의 대분류 카테고리가 모두 동일하다는 공통점이 있었습니다. (디지털 상품 조회 시 디지털 카테고리에 속해 있는 상품 함께 추천)
출처: 번개장터(주)(3). 나의 의견
‘오늘의 추천 상품’에서는 광고와 함께 특정 판매자들의 상품을 숏폼 형식으로 소개하고 있었습니다.
이는 판매자들의 상품을 구매자들에게 더욱 효과적으로 노출하기 위한 번개장터의 서비스 중 하나로 보였습니다.
출처: 번개장터(주)또한, 추천 리스트가 구매자가 조회한 상품을 기반으로 구성되어 있어 목적형 유저에 더욱 집중하고 있는 것으로 보였습니다.
3. 올웨이즈
모바일 초저가 커머스 플랫폼 '올웨이즈'를 운영하는 기업
출처: 주식회사 레브잇(1). 화면 구조 정리
(2). 추천 기준(알고리즘) 분석
유저 행동에 따른 맞춤형 알고리즘을 찾지 못했습니다.
(3). 나의 의견
올웨이즈의 ‘추천’에서는 개인화 관련한 기능을 찾을 수 없었습니다.
상품 목록을 살펴보니, 두 줄마다 광고 상품이 노출되어 있었고, 제가 조회한 상품과는 관련 없는 품목들이 나열되어 있었습니다.
다만 전체적으로 여성 의류, 가방, 화장품 등 여성 소비자를 겨냥한 상품과 광고로 구성되어 있었습니다. 그래서 혁신의 숲 서비스의 소비자 유형분석표를 살펴보았고 30대 이상 여성 비율이 비교적 높았습니다.
출처: 주식회사 마크 앤 컴퍼니따라서, 저는 올웨이즈가 ‘저가’ 상품을 탐색하는 30대 이상의 여성 유저를 겨냥하여 추천하고 싶은 상품들을 보여주고 있을 수도 있겠다는 생각을 했습니다.
3개의 서비스와 리서치를 하지 않은 다른 서비스들을 함께 살펴보았을 때, 대부분 각 상품 추천의 기준이 '사용자가 상품 상세 페이지를 실제로 조회했을 때'였습니다.
이를 고민해 봤을 때, 아무래도 상품 상세 페이지는 구매로 이어지는 중요한 분기점 역할을 하며, 사용자가 구체적인 상품 정보를 확인하겠다는 의도를 직접적으로 보여주는 공간이기 때문이 아닐까 생각합니다.
또한, 비슷한 취향을 가진 사용자들의 ‘함께 본 상품’이나 ‘함께 구매한 상품’을 살펴본 뒤, 이를 어떤 방식으로 제안하느냐에 따라 자연스러운 구매 유도를 전략을 고민해 볼 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
이어서 나머지 서비스도 함께 정리해 보도록 하겠습니다. :)
