지그재그의 문제점이 무엇일까?
더 나은 고객 경험을 선사하기 위해서는 우리의 문제점을 파악하고, 해결해야해.
지그재그에 문제점을 해결하기 위해 질문을 통해 한번 알아보자!
지그재그의 가장 큰 강점은 '사용자 맞춤형 추천 시스템 활용' 이다.
그 이유는 지그재그가 '사용자 맞춤형 추천 시스템'을 사용하여 사용자들에게 차별화 된 소비 경험을 제공 하고 그리고 판매하는 소호몰들에게도 더 나은 환경을 조성하고 있다. 즉, 이커머스 플랫폼인 지그재그는 제품구매자와 상품 판매자 모두 만족하는 플랫폼을 해당 시스템을 통해 구축하였다.
사용자는 맞춤형 추천 시스템을 통해 사용자들은 자신이 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있고, 자신 취향의 다양한 쇼핑몰의 상품을 제공받는다. 그리고 상품을 판매하는 판매자의 입장에서도 일반적인 중계 수수료를 내는 것이 아니라 상품 추천 서비스(Z결제 시스템)를 이용하는 판매자, 맞춤형 광고를 이용하는 판매자를 대상으로 수수료 모델을 도입함으로서 판매자의 수수료 부담을 줄이고, 매출 증대에 도움을 받을 수 있다.
이처럼 지그재그의 '사용자 맞춤형 추천 시스템'을 통해 판매자와 구매자 모두 윈윈 할 수 있는서비스를 제공한다.
하지만 지그재그의 문제점은 상품 판매와 연결되는 콘텐츠, 사용자가 앱 내에서 소비할 콘텐츠가 부족하다는 것이다.
비즈니스 측면에서 제품을 판매하여 매출이익을 얻기 위해서는 사용자들의 취향에 맞는 상품을 제공하는 것만으로 부족하다고 생각한다. 현재 지그재그에서는 '지그재그' 하면 떠오르는 것은 무엇인가? '다양한 쇼핑몰을 모아둔 것 곳!', '내 취향에 맞는 상품을 제공하는 곳'이다. 이것만으로는 앞으로 사용자을 재방문을 유도하는 것에 한계가 있다고 생각하였다.
요즘 많은 플랫폼에서 '사용자 맞춤형 서비스'를 제공하고 있다. 어찌보면 이커머스 시장에서 '개인 맞춤형 서비스'를 제공하는 것이 당연해졌다. 그렇다면 지그재그가 다음 단계로 다른 서비스들과 차별화 둘 수 있는 것은 무엇이 있을까? 지금 지그재그가 부족한 점에서 찾을 수 있다.
지그재그에는 사용자가 소비할 콘텐츠가 부족하다. 특히 패션과 관련된 상품을 판매하는 지그재그에서 사람들이 흥미를 잃지 않고 계속 해서 방문할 요소, 지속적인 유입을 높이는 요소를 제공해야한다. 뿐 만아니라 사람들이 방문하여 제품을 구경하고, 구매까지 이어져야한다. 그것을 해결해줄 수 있는 것이 콘텐츠라고 생각한다.
사용자들에게 판매하는 상품을 이용하여 지그재그의 자체 콘텐츠를 생산해야한다. 지그재그는 사용자의 방문 빈도를 높이기 위한 콘텐츠가 필요하다. 단발적인 이벤트 성의 콘텐츠가 아닌, 꾸준하게 사용자들에게 소비될 수 있는 콘텐츠가 필요하다.
29CM - 사용자의 지속적인 방문 및 앱 내 체류 시간을 증가하기 위한 장치로 잡지 컨셉을 활용하고 있다.
무신사 - 사용자의 방문 빈도 증가 및 체류 시간 증가, 상품 판매 증대를 위해 자체 패션 콘텐츠(무신사 매거진, 코디, TV 등의 패션 콘텐츠)를 제공하고 있다.
여기서, 콘텐츠가 왜 중요한지,
이머커머스 플랫폼에서의 상품 판매에서 중요한 요소 중 하나는 '얼마나 오프라인에서의 경험을 온라인에서 제공할 수 있는가', '상품 노출'이다. 물건을 구매할 때 직접 눈으로 보고 만져볼 수 있는 오프라인 경험을 온라인 상에서 할 수없다. 그래서 사람들은 상품의 자세한 정보를 확인하고, 상품 리뷰를 찾아보고 상품을 구매 여부를 결정하기도 한다. 콘텐츠를 제공함으로써 사람들의 흥미를 끌 수 있을 뿐만 아니라 상품에 대한 오프라인의 간접 경험을 가능케 할 것이라고 생각한다.
최근 지그재그에서는 '에픽'이라는 패션 소셜 네트워크 서비스를 론칭하였다. '에픽'은 사용자들이 직접 찜 리스트를 공유하고 소통할 수 있는 공간이다. 에픽을 활용해 최근 산 아이템, 즐겨 찾는 쇼핑몰, 좋아하는 아이템 등에 대해 공유하고 좋아요를 통해 다른 이용자와 소통할 수 있다. 물론 해당 서비스 역시 지그재그의 비즈니스 측면에서 충분히 좋은 콘텐츠이다.
그리고 모아보기 페이지에서 '에픽', '지금 핫한 특가전', '할인 기획전', '이벤트 & 트렌드'를 확인할 수 있다. 하지만 이는 대부분 상품 판매 이벤트에 그치고 있다.
하지만 나의 요점은 앱 내에서 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 지그재그 색을 잘 나타내는 자체 제작 콘텐츠가 더 필요하다고 생각한다. 영상 콘텐츠나 잡지 콘텐츠 등 이벤트 페이지와는 다르게, 하지만 사용자들에게 상품 제공과 구매로 쉽게 연결될 수 있을 뿐 만 아니라 앱 내의 체류시간을 증가할 수 있는 요소 그리고 지속적으로 방문을 유도할 수 있는 콘텐츠가 필요하다.
참고 : 해당 콘텐츠는 지그재그에서 판매하는 상품, 입점한 쇼핑몰 / 브랜드들을 활용하여 콘텐츠를 만들 수 있다고 생각한다.
즉, 이러한 자체 콘텐츠 생산은 사용자들의 앱 내의 체류 시간을 늘려줄 뿐 만 아니라 지그재그를 다시 방문하게 할 요소가 될 것이며, 더 나아가 사용자들에게 상품노출부터 구매까지 이어질 수 있는 경험을 제공할 수 있을 것이다. 그리고 자체 콘텐츠 생산은 상품판매 측면 뿐 만 아니라 브랜딩, 마케팅에도 적극적으로 활용 될 수 있는 요소가 될 수 있다.
- 지그재그 앱 체류 시간
- 지그재그 앱 1일 방문자 수 (신규고객 및 재 방문 고객의 수) - 방문 빈도
- 지그재그 앱에서 제공하는 콘텐츠 내의 상품 클릭율 대비 구매 전환율
클릭률 데이터
: 앱 내에서 사용자들이 콘텐츠를 통해 활동량이 증가하였는지 파악할 수 있다. 사용자들에게 어떤 기능 혹은 서비스가 적극적으로 소비되는지 확인 할 수 있다. 특히 사용자들에게 새로운 기능 혹은 콘텐츠를 제공하였을 때 클릭률을 통해 사용자의 서비스 사용 현황을 파악할 수 있을 것이다.
체류시간 및 방문 시간 데이터
: 사용자들이 어느 페이지에서 가장 오래 머무르는지, 방문 시간대를 연령대 별로 파악할 수 있다.
사용자들이 앱 내에 평균 얼마나 오래 머무는지, 연령별로 주로 방문하는 시간대는 언제인지, 페이지별 체류시간 등을 파악하여 사용자들 별의 특성을 파악하고, 더 자주 방문하고 오래 머물 수 있는 요소를 찾을 수 있는 시발점이 될 것이고, 페이지 별 사람들이 오래 머물지 않는 요소를 발견하여 개선할 점을 도출할 수 있을 것이다.
행동 흐름 데이터
: 사용자가 앱에 방문하여서 어떤 행동을 하는지 파악할 수 있다. 사용자들이 주로 어디서 이탈하는지, 자주 방문하는 페이지는 무엇인지, 어떤 방식으로 상품구매까지 이어지는지(추천상품리스트에서 구매로 이어지는지, 이벤트 페이지에서 상품 구매로 이어지는지, 찜한 아이템 페이지에서 상품 구매로 이어지는지 등) 등을 파악하여 어떤 방식을 통해 가장 상품 구매까지 잘 이어지는지의 사용자의 행동을 파악하여 문제를 해결할 수 객관적인 근거를 제공할 것이다.
MAU, DAU - 신규 방문자와 재방문자 수 (방문 빈도) 데이터
: 지그재그 앱 서비스의 신규 방문자와 재방문자의 수를 파악하여 얼마나 많은 새로운 사용자가 발생하였는지, 기존 유저 수는 상승되는지 하락하였는지, 유지되고 있는지 파악할 수 있다. 이를 통해 서비스에서 더 많은 신규 사용자 수와 재방문자 수를 유지 상승 시킬 수 있는 전략을 세울 수 있고, 이용자 수가 하락한다면 그 원인을 파악하고 해결 할 수 있는 첫번째 판단 요소가 될 수 있다.
또한 연령별로 방문자 수를 파악하여 방문이 저조한 연령층을 공약할 수있는 새로운 기능이나 서비스를 제공할 수 있는 수단이 될 수 있다.
1. 연령층에 구매가 가장 많은 제품을 모아 소개하는 잡지형 콘텐츠 또는 취향별 제품을 모아 스타일북(신규 콘텐츠)을 제공하면, 관련 상품 클릭률 및 상품 구매 전환율이 높아 질 것이다.
2. 신규 콘텐츠를 제공했을 경우, 기존 고객들의 재방문율과 체류 시간이 높아 질 것이다.
이러한 가설을 검증하기 위해서는 Amplitude를 이용할 수 있다. 앱에 적합한 고객 데이터 분석 툴로서, 활성 사용자 수, 페이지 별 체류시간, 클릭률 등을 데이터로 측정하여 가설을 검증 할 수 있을 것이다.
AB 테스트를 통해 해당을 가설을 검증 할 수 있을 것이다.
a 집단 : 신규 콘텐츠를 추가한 서비스를 제공한다.
b 집단 : 기존의 서비스를 제공한다.
테스트 기간 설정 : 7일
위의 ab 테스트를 통해 신규 콘텐츠가 지표 개선에 효과적인가? 지표 개선에 도움이 되었는가?를 판단 할 수 있을 것이다.
해당 게시물은 지그재그 MVP 프로젝트를 진행하며 2022년 2월 작성된 글입니다. :)
아래의 블로그에서 작성된 글을 확인할 수 있어요!
https://blog.naver.com/dgc01007