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by 요니 Jun 14. 2023

쇼핑 유형별 이커머스 전시영역 기획 전략

당신의 고객은 어떤 유형인가요?

우리는 무언가가 필요할 때 쇼핑합니다. 집에 물이 떨어졌을 때, 날씨가 더워져서 손풍기를 사야 할 때, 도시락 메뉴를 고민하다가 냉장고를 채우기 위해 모바일 쇼핑앱을 켜죠. 구체적인 필요(needs)는 목적을 충족하기 위한 쇼핑으로 이어집니다. 분명한 목적을 가진 고객은 구체적인 카테고리와 검색어를 가지고 있으며, 상품의 기능과 가격을 주요하게 비교하고 구매를 결정합니다.

한편, 우리는 욕망을 충족하기 위해 쇼핑하기도 합니다. 곧 있을 해외여행에서 사진이 예쁘게 나올만한 원피스, 홈 인테리어 업그레이드를 위한 조오금 비싼 조명, 좋아하는 유튜버의 브이로그에 나온 스타일을 비슷하게 따라 해 보기 위한 스니커즈 같은 것들요. 흥미와 욕망(wants)은 발견형 쇼핑으로 이어집니다. 처음 관심이 갔던 상품을 둘러보다가도 다른 멋진 스타일을 발견하면 흥미가 옮겨가기도 하고, 다른 고객의 실사용 후기 사진을 보면 그 사람을 따라 해보고 싶은 마음에 생각지도 않던 상품을 위시리스트에 찜해두기도 하죠.

무게중심이 어느 쪽으로 쏠려 있는 서비스인가요?

쇼핑의 동기에 따라 플랫폼을 사용할 때 고객의 기대와 행동의 차이가 발생합니다. 고객의 맥락을 이해하고 문제를 해결해 주는, 선택받는 프로덕트가 되기 위해서 프로덕트 방향성과 전략은 고객의 맥락에 맞는 경험을 제공하도록 설계되어야 하겠죠.

이커머스에는 여러 고객 사용자 접점이 있는데요, 그중에서도 쇼핑 동기에 따라 고객의 행동이 많이 차이나는 지점은 주로 구매를 결정하기 전 탐색 과정인 매장/전시와 검색 영역입니다. 검색, 개인화 추천, 콘텐츠에 집중해 어떤 경험을 설계해야 할지 설명해 보겠습니다.

출처: 도그냥 <코딩 몰라도 됩니다>

검색

수렴하는 검색 vs 확장하는 검색

목적형 플랫폼에서는 고객이 목표로 좁혀갈 수 있는 기능을 제공해야 합니다. 목적형 고객은 이미 염두에 둔 제품이나 카테고리가 존재하기 때문에 탐색 비용을 줄여주는 정보 제공 UI와 필터 기능이 특히나 중요합니다.

검색결과에서 기능 중심으로 카테고리 특화 필터를 제공한다든지, 목록에서 단위가격이나 적용 가능한 혜택, 배송 정보를 제공해 상세 페이지로 진입하기 전 미리 제품에 대한 여러 정보를 파악할 수 있도록 한다면 목적을 빠르게 달성하도록 도와주는 편리하고 유용한 경험을 줄 수 있겠죠.

발견형 플랫폼에서는 상품뿐 아니라 다양한 콘텐츠를 고객과 연결해 주는 것이 중요합니다. 다양한 검색 의도를 가진 고객이 폭넓은 탐색을 할 수 있도록 검색 결과를 구성하면 고객 경험 향상에 도움이 됩니다.

다만 상품 검색이라는 분명한 목적을 가진 고객을 방해하지 않는 것도 중요합니다. 상품 검색 결과 사이사이에 제안이나 콘텐츠를 끼워넣기보다는, 사용성을 우선으로 고려해 영역 구분을 명확히 하거나 탭으로 페이지를 전환하게 하는 편이 좋겠습니다.

개인화 추천

필요할 것 같은 상품 추천 vs 좋아할 것 같은 상품 추천

AI 기술을 활용한 개인화 상품 추천은 이미 널리 사용되고 있고 고객은 그에 익숙해졌기 때문에, 무작정 많은 상품을 추천하기보다는 쇼핑 맥락에 따라 알고리즘을 다르게 설계해야 설득력이 있습니다. 또, 왜 해당 상품이 추천되었는지 근거로 설득이 되어야지만 고객의 마음을 적중할 수 있습니다.

목적형 플랫폼에서는 콘텐츠 기반 필터링의 추천 알고리즘을 많이 찾아볼 수 있습니다.

콘텐츠 기반 필터링 (Contents Based Filtering)이란 상품의 속성에 기반해 유사 속성 상품을 추천해 주는 방식입니다. 풍부한 상품 메타데이터를 기반으로 고객이 관심을 보인 상품과 비슷한 상품을 추천하거나, 자주 구매하는 상품군의 연관 상품을 추천한다면 자연스레 연관 구매로 연결될 수 있을 겁니다.

쿠팡에서는 고객의 구매 이력 기반으로 반복 구매가 있었던 상품을 주기적으로 추천해 주거나, 관심을 많이 보인 카테고리군을 개인화해 노출하는 방식으로 고객의 탐색 비용을 줄여주고 있습니다.

상품 추천의 타이틀 역시 “고객님을 위한 추천 카테고리” “내가 본 상품의 연관상품” “냉장고 채울 때가 됐어요!” 와 같이 추천되는 상품의 속성과 기능 위주로 소구하고 있습니다.

발견형 플랫폼에서는 협업 필터링 기반의 추천 알고리즘을 많이 사용합니다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 고객의 행동 패턴-검색, 클릭, 장바구니/위시리스트 추가, 구매, 리뷰작성 등-을 기반으로 비슷한 패턴을 가진 고객의 선호 상품을 추천해 주는 방식입니다.

간단하게 설명하자면 ‘가’라는 유저가 A, B, C, D, E 상품을 구매했고, ‘나’라는 유저가 B 상품을 클릭해 흥미를 보였다면 A, C, D, E 상품을 추천으로 띄워주는 방식이죠.

비슷한 취향을 가진 다른 고객의 선호 상품을 추천함으로써 흥미가 끊이지 않고 계속 새로운 발견으로 이어지도록 하는 겁니다.

지그재그와 오늘의 집에서는 나와 비슷한 다른 고객의 선호 상품을 보여줌으로써 다른 상품군으로까지 확장해 탐색하도록 유도하고 있습니다. 실제 고객이 본 상품과 다른 상품군임에도 추천되고 있기도 합니다.

상품 추천의 타이틀도 “이 상품을 찜한 다른 고객이 좋아하는 상품” “많은 고객이 이 조합으로 꾸몄어요” 와 같이 취향을 중심으로 소구 합니다.

콘텐츠

특가, 유용성 vs 감성, 취향, 스토리

목적형 플랫폼에서는 특가와 유용성을 강조할 수 있는 콘텐츠를 주로 내세워야 합니다. 할인/쿠폰 혜택, 가성비, 빠른 배송, 한정 특가와 같은 콘텐츠를 통해 의도한 상품을 구매하는 목적 달성뿐 아니라 가격 할인이나 빠른 배송에서 오는 이득까지 취할 수 있다면 금상첨화겠죠.

발견형 플랫폼에는 고객의 감성에 공감하고 브랜드의 스토리를 전달할 수 있는 큐레이션과 콘텐츠가 필요합니다. 플랫폼이나 다른 고객이 제안하는 상품 조합을 둘러보거나, 낯선 브랜드의 브랜드 스토리를 읽으면서 고객은 자연스럽게 플랫폼이 제시하는 쇼핑 여정에 합류하게 됩니다.

우리 프로덕트엔 어떻게 적용할까?

이해를 돕기 위해 목적형 플랫폼과 발견형 플랫폼으로 구분 지어 설명했지만, 실제로는 하나의 플랫폼이 반드시 한 가지 속성만을 가지지는 않습니다. 이 특성은 이분법적인 구분이라기보다는 스펙트럼이기 때문입니다. 고객의 맥락에 따라, 플랫폼의 취급 상품군에 따라, 프로덕트의 기능에 따라 어느 한쪽의 특성을 좀 더 많이 가질 뿐이죠.

저는 이 프레임을 고객을 관찰하는 관점으로, 프로덕트 전략을 세우는 기준으로 활용하기를 제안합니다.

1) 고객 관찰의 관점

메뉴별로, 여정 단계별로 고객이 어떤 목적을 가지는지 가설을 세우고 관찰해 보세요. 고객은 우리가 생각하는 것보다 더 목적지향적으로 움직일 수도 있고, 예상을 벗어난 이용행태를 보이고 있을 수도 있습니다.

고객들이 콘텐츠를 좋아할 것이라는 가설을 세우고 큐레이션 페이지를 제작했는데 실제로는 종료율이 높을 수 있고요. 목적형 고객이 많다는 사실은 알고 있었지만 검색 과정에서 노출되는 배너보다 검색필드 자체의 클릭률만 압도적으로 높아서, 사실은 고객들이 검색하는 행위 그 자체 외에는 아무것도 관심 없다는 사실을 알게 될 수도 있습니다.

우리 고객은 왜 우리 프로덕트에 접속하고 왜 그렇게 행동하는지, 쇼핑 동기의 관점으로도 관찰해 보시기 바랍니다.

2) 포지셔닝과 우선순위 설정의 기준

어떤 동기를 가진 고객도 다 만족시킬 수 있다면 참 좋겠죠. 하지만 고객의 주의력과 모바일 지면은 한정적입니다. 우리의 시간과 인력 리소스도 마찬가지고요.

명확한 기준 없이 이것저것 다 보여준다면 고객의 문제를 해결할 수도, 기억될 수도 없습니다. 우리 프로덕트가 어떤 가치를 충족시켜 줄 수 있을지 쇼핑 유형의 관점에서 포지셔닝을 고민해 봅시다.

프로덕트의 무게중심을 어디에 둘 지 명확히 하면 우선순위 설정에 도움이 됩니다. 앱의 글로벌 영역에는 어떤 기능을 넣을지, 트래픽이 높은 페이지의 최상단에는 어떤 피쳐를 얼마나 크게 보여줄지, 여러 과제 중 무엇을 가장 먼저 개발할지, 우리 개발팀의 리소스가 모자란다면 어떤 것은 포기할 수 있는지...

한정된 리소스로 한정된 관심을 사로잡을 수 있는 효율적인 전략을 설정하는 프레임으로 활용해 보시기 바랍니다.

도그냥 <코딩 몰라도 됩니다>

https://m.yes24.com/Goods/Detail/103836966

블랭크와 티몬이 증명한 콘텐츠 커머스 제 1 원칙, "뻔하면 죽는다"

https://www.folin.co/article/707

AiTEMS 쇼핑추천의 시작부터 HyperScale AI 도입까지

https://deview.kr/2021/sessions/464

카카오 AI추천 : 협업 필터링 모델 선택 시의 기준에 대하여

https://tech.kakao.com/2021/10/18/collaborative-filtering/

29CM 대표 미디어 플랫폼 ‘온라인 프레젠테이션’을 말하다

https://content.29cm.co.kr/post/8831