1. 목표 정의
사용자는 복잡한 탐색 없이 원하는 상품과 혜택을 빠르게 찾고, 신뢰할 수 있는 가격과 배송 정보를 기반으로 상품을 구매하길 원한다.
→ 서비스는 사용자에게 쉽고 신뢰도 높은 쇼핑 경험을 제공함으로써 탐색 부담을 줄이고 리텐션을 높이고자 한다.
이를 통해 재구매율, 멤버십 활성도, 사용자 체류 시간, 장기 충성도를 강화하는 것이 비즈니스 목표이다.
참고 자료: https://fficial.naver.com/contentDetail/110
2. 리뷰 데이터 분석 및 카테고리 분류
리뷰 데이터 분석 및 분류
전체 데이터 중 만족 약 33% / 불만 약 67%
- 만족 리뷰 내에서는 가격, 고객지원, 기능, 배송, UXUI, 기타로 분류하였다.
- 불만족 리뷰 내에서는 가격, 기능, 배송, UXUI로 분류하였다.
- 여러 맥락이 섞여있는 리뷰도 있어, 그럴 경우 중복으로 분류하였다.
전체 리뷰 중 UXUI에 관한 불만이 가장 많았다.
만족/불만족 주요 내용
| 카테고리 | 주요 내용 | 개수 (%) |
| 가격 만족 | 혜택이 많다. | 8건 (33.3%) |
| 기능 만족 | AI 추천, 알고리즘 기능이 좋았다. | 6건 (25.0%) |
| 배송 만족 | 내일배송 붙은 상품은 빨리 와서 좋다. | 2건 (8.3%) |
| UI/UX 만족 | 바로 쇼핑페이지로 갈 수 있다, 편하다. | 8건 (33.3%) |
| 고객 지원 만족 | 고객센터에서 친절하게 응대해줬다. | 1건 (4.2%) |
| 기타 만족 | 네이버 브랜드 신뢰 | 1건 (4.2%) |
| 카테고리 | 주요 내용 | 개수 (%) |
| 가격 불만 | 10% 쿠폰이 최대 5000원까지밖에 안 된다, 멤버십 혜택 부족 | 5건 (13.5%) |
| 기능 불만 | AI 추천 알고리즘 문제, 가격 비교 기능 부족, 검색 품질 문제, 앱 성능 / 안정성 | 17건 (45.9%) |
| 배송 불만 | 배송이 오래 걸림 | 4건 (10.8%) |
| UI/UX 불만 | 혜택·쿠폰·멤버십 구조 복잡, 가격 비교 부족, 앱 구조가 복잡하고 정보 탐색 어려움 | 19건 (51.3%) |
카테고리별 대표 사례 및 영향
| 카테고리 | 대표 사례 | 서비스 영향 | 각 카테고리 내에서 개수 (%) |
| 가격 불만 | 10% 쿠폰이라 해놓고 최대 5천원 제한이면 10%가 아닌데요. 마케팅이 기만적이에요. | • 쿠폰 유입 대비 구매전환율 하락 • 재구매율 감소 |
2건 (40%) |
| 기능 불만 | AI추천이라더니 최근 본 것만 계속 떠요. 추천 기능 신뢰가 안 갑니다. | • 추천상품 클릭률(CTR) 감소 • 개인화 만족도 감소 |
8건 (47.1%) |
| 배송 불만 | 내일배송'인데도 이틀 넘게 걸리고 배송조회도 모호해요. 배송 신뢰도가 낮아요. | • 재구매율 감소 • 신뢰도 감소 |
3건 (75.0%) |
| UI/UX 불만 | 진행중 이벤트나 적립 정보가 앱 메인에서 잘 보이면 더 자주 참여할 듯합니다. 매번 적립 이벤트나 쿠폰, 회원 등급별 혜택 등 안내가 너무 간단해서 신규 이용자는 뭘 해야 하는지 모르겠어요. | • 탐색 피로도 증가 • 신규 사용자 리텐션 감소 |
12건 (63.1%) |
→ 가격 불만의 10% 쿠폰 문제는 단기 마케팅 전략의 일부. 객관적인 불만 리뷰 수도 적고(2건), 카테고리 내에서 비율도 낮은 편(40%)이기 때문에 제외한다.
3. 문제 원인 분석 및 문제 정의
문제 원인 분석
5Whys
문제: AI 추천 알고리즘이 원하지 않는 상품 추천 등을 해서 피로감이 든다.
- 왜?: 관심 없는 상품이나 이미 충분히 본 상품이 반복 노출되기 때문이다.
- 왜 반복 노출?: 추천 알고리즘이 사용자의 “일시적 행동”을 강하게 반영하기 때문이다.
- 왜 일시적 행동?: 빠르게 사용자의 행동을 분석해서 개인화 추천 정확도와 클릭률을 높여야 하기 때문이다.
- 왜 개인화, 클릭률?: 사용자 장기 취향 데이터보다 클릭·조회 같은 단기 행동 데이터 확보가 더 쉽고 즉각적으로 활용 가능하기 때문이다.
- 왜 빠르게 분석?: 사용자 행동 데이터 축적이 아직 부족하거나, 추천 시스템이 장기 선호 분석까지 고도화되지 않았기 때문이다.
결론: 앱 오픈 기간이 별로 지나지 않았기 때문에 사용자 행동이 충분히 쌓이지 않았다. 시간이 지남에 따라 장기 선호 분석을 통해 추천 기능이 더 좋아질 것이다.
문제: 배송이 오래 걸려 불만이 생긴다.
- 왜?: 예상한 시간보다 배송이 오래 걸린다.
- 왜 오래 걸리나?: 배송 단계 중 일부 단계에서 지연이 발생하기 때문이다.
- 왜 기대보다 지연되나?: 서비스에서 “내일 배송” 문구가 있는데도 더 지연되기 때문이다.
- 왜 차이가 발생하나?: 배송 실시간 연동과 품질 관리가 충분히 일관되지 않을 수 있기 때문이다.
- 왜 일관되지 않는가?: 오픈 마켓 구조상 배송 품질을 통합 관리하기 어렵기 때문이다.
결론: “내일 배송” 등의 문구로 배송 예측 시간의 기대를 품게 하지만, 판매자·물류 환경의 편차로 인해 실제 배송 품질 떨어진다. 예상 도착 예정일 UIUX 표기가 부족하다는 점도 꼽힌다.
문제: 혜택·쿠폰·멤버십 구조가 복잡해서 사용자가 사용·이해하기 어렵다.
- 왜?: 어떤 혜택을 받을 수 있는지 한눈에 이해하기 어렵다.
- 왜 이해하기 어렵나?: 혜택 정보가 기능·이벤트·멤버십별로 분산되어 제공되고, 정보값이 많아 찾기 때문이다.
- 왜 분산되어있나?: 다양한 할인 정책과 프로모션이 지속적으로 추가되었기 때문이다.
- 왜 계속 추가되나?: 지속적으로 할인 정책과 프로모션이 있어야 구매 전환율과 리텐션율이 오르기 때문이다.
- 왜 UX 개선보다 추가를 계속했는가?: 혜택 체계 단순화보다 당장의 프로모션 셩과와 마케팅 운영 유연성이 중요시되었기 때문이다.
결론: 다양한 프로모션과 멤버십 정책이 누적되며 혜택 구조의 일관성과 사용성이 낮아지고 있다. 이는 담당하는 곳이 다를 수도 있고, 우선순위가 낮아서일 수도 있겠다.
로직 트리
발생 배경과 원인을 알아보기 위해 Why Tree로 그려보았다.
5Whys와 내용이 대부분 유사하게 진행되었다.
그 중에서 다른 점이 있었다고 한다면, 쿠폰 최대 가격 제한의 경쟁 서비스와 비교됨이 있었다.
문제 정의
원인 → 현상 → 영향 순서로 목표 달성에 방해가 되는 문제를 최대 3개로 결정했다.
1. AI 추천 알고리즘 문제
원인: 단기 행동 데이터 중심으로 동작, 장기적 사용자 맥락 분석이 부족해
현상: 최근 본/관심없는 상품이 반복 추천되어 추천 정확도가 낮다고 느껴진다.
영향: AI 추천 신뢰도 하락, 탐색 경험 만족도 및 재방문 의사 감소
2. 배송 경험 문제
원인: 판매자·물류사별 운영 품질 편차, 연동 한계가 존재해
현상: “내일배송” 기대 대비 체감 배송 속도가 낮아진다.
영향: 배송 만족도 하락
3. 혜택·쿠폰·멤버십 구조 문제
원인: 정책이 지속적으로 추가돼, 서로 다르게 운영되기 때문에
현상: 혜택 정보가 여러 페이지와 기능에 분산되어 직관적으로 이해·파악이 어렵다.
영향: 혜택 활용 포기 및 사용률 감소, 피로감 증가로 신뢰도 저하
4. 우선순위 파악 및 핵심 문제 정의
우선순위 판단
Impact vs. Effort Matrix
- 높은 임팩트, 낮은 노력 (Quick wins): 혜택·쿠폰·멤버십 구조 문제
- UIUX 개선 만으로도 사용자 편의성이 높아질 것 같으며, 개선 비용이 적게 들어갈 것이다.
- 가장 불만 리뷰가 많았던 항목(불만 리뷰 중 32.4%)이라 중요성이 높다고 판단했다.
- 높은 임팩트, 높은 노력 (Major Projects): 배송 경험 문제
- 물류와 개인 판매자와도 사전 교섭이 필요할 것 같다.
- 구조적인 문제에 접근할 필요가 있을 것 같다.
- 커머스에서 배송 문제는 사용자가 느끼기에 크다고 판단해, 이 문제를 해결할 시 사용자 만족도가 크게 높아질 것 같다고 판단했다.
- 또한 객관적으로 불만 리뷰 수가 낮다(3건).
- 낮은 임팩트, 낮은 노력 (Fill-ins):
- 낮은 임팩트, 높은 노력 (Hard Slogs): AI 추천 알고리즘 문제
- 검색으로 빠져 적게 사용하는 사용자도 있어, 이 문제가 해결되어도 사용자가 직관적으로 알기는 어려울 것 같다.
- 기술 발전도 필요한 일이라 시간과 인력이 많이 필요한 문제다.
- 시간, 데이터, 리소스가 많이 필요한 일이라 우선순위가 제일 낮다고 판단하였다.
핵심 문제
위의 문제 정의에서 선정한 3개의 핵심 문제의 우선순위를 판단하고, 그 중에 가장 우선순위가 높은 1가지 핵심 문제를 선정했다.
혜택·쿠폰·멤버십 구조 문제
혜택 정보가 분산되어 있고 탐색 비용이 높다.
- 홈 화면에 멤버십데이, 슈퍼특가, 슈퍼적립 등의 혜택 칸이 나뉘어져 각각 다른 혜택을 다른 페이지로 들어가 확인해야 한다.
- 보유 쿠폰 확인이 어렵다. 버튼이 어디 있는지 찾기 어렵고, 숨겨져 있다.
- 상품 페이지 내에서 최대 적립 포인트 XXX원을 누르면 사용 가능 쿠폰, 혜택, 정립을 통한 최종 구매 예상가를 볼 수 있으나, 버튼 텍스트와 내용 불일치로 인해 사용하기 어렵다.
선정 이유
Impact vs. Effort Matrix를 통해 가장 쉽고 빠르게 사용자 편의 효과를 이끌어낼 수 있는 문제라고 생각했다. 사용자 리뷰에서 가장 불만이 많은 항목이기도 해서, 가장 개선이 필요해보이기도 하였다.
5. 해결 방안 가설 설정
가설 1
홈에서 혜택 모아보기를 쉽게 인지할 수 있도록 최상단 캐러셀에 변경/추가하거나 메인 벤토 메뉴로 추가한다.
그 메뉴를 클릭하면 페이지 안에서 모든 혜택 관련 내용을 알아볼 수 있도록 탭 메뉴로 분리해 여러 개의 혜택을 볼 수 있도록 소개한다.
혜택 모아보기 페이지를 신설해 혜택을 한 화면에서 통합 제공하면, 혜택을 쉽게 발견해 사용률이 증가할 것이다.
검증 지표: 혜택 모아보기 페이지 진입률, 쿠폰 사용률, 멤버십 혜택 사용률, 혜택 기반 구매 전환율
검증 방법:
- A/B 테스트: 기존 구조 그룹(A)과 페이지 신설 그룹(B)로 나눠 검증 지표를 비교.
- UT: 받은 쿠폰은 어디에 있는지, 멤버십 혜택에 무엇이 있는지, 최종가가 얼마인지 확인 등을 하는 유저 테스트 실행.
- VOC 분석: 개선 전후 관련 VOC가 감소했는지 확인.
- 설문조사/인터뷰: 보다 쉽게 혜택 확인이 가능했는지 확인.
예상 기대 효과
혜택 정보를 한 화면에서 통합 제공하면, 사용자가 여러 페이지를 이동하며 혜택을 찾을 필요가 줄어든다. 따라서 혜택 발견과 사용 과정이 쉬워진다.
*추정치
| 정량적 지표 | 예상 효과 |
| 쿠폰·멤버십 혜택 사용률 | 약 10~20% 증가 |
| 혜택 기반 구매 전환율 | 약 5~10% 증가 |
| 재구매율 | 약 3~7% 증가 |
| 정성적 지표 | 예상 효과 |
| 혜택 탐색 피로도 | 감소 |
| 사용자 만족도 | 증가 |
| 서비스 신뢰도 | 증가 |
| 혜택 탐색 관련 VOC | 감소 |
가설 2
제품 상세 페이지에서 최대 적립 포인트 XXX원 대신 나의 할인가 버튼의 용도 수정, 또는 사용자가 쉽게 인지 가능한 새로운 버튼을 추가해 최종 구매 예상가 페이지로 이동하도록 유도한다.
상품 상세 페이지에서 혜택을 통한 최종 구매 예상가를 볼 수 있는 UI를 수정하면, 실제 체감 혜택을 명확하게 확인할 수 있어 구매 결정을 더 빠르게 할 것이다.
검증 지표: 해당 UI 버튼 클릭률, 혜택 적용 구매율, 구매 전환율
검증 방법:
- A/B 테스트: 기존 UI 그룹(A)과 수정 UI 그룹(B)로 나눠 검증 지표를 비교.
- UT: 적용 가능한 혜택, 최종 구매 예상가를 확인하는 등의 유저 테스트 실행.
- 히트맵/클릭맵 분석: 사용자가 실제로 쉽게 확인해서 클릭하는지 분석.
- 구매 결정 시간 측정: 개선 전후로 해당 UI 버튼을 누르는지, 확인하고 구매 결정이 빨라졌는지 비교.
- 설문조사/인터뷰: 보다 쉽게 혜택, 예상가 등 확인이 가능했는지 확인.
예상 기대 효과
최종 구매 예상가를 직관적으로 보여주면, 사용자가 직접 할인·적립 금액을 계산해야 하는 부담이 줄어든다. 따라서 실제 체감 혜택을 빠르게 이해할 수 있다.
*추정치
| 정량적 지표 | 예상 효과 |
| UI 버튼 클릭률 | 약 15~30% 증가 |
| 혜택 적용 구매율 | 약 5~15% 증가 |
| 구매 전환율 | 약 3~8% 증가 |
| 정성적 지표 | 예상 효과 |
| 구매 결정 과정 혼란 | 감소 |
| 혜택 체감도 | 증가 |
| 서비스 신뢰도·만족도 | 증가 |
| 혜택 탐색 관련 VOC | 감소 |
인사이트
이미 실습 과정에서 해본 것들을 문서화하는 과정일 뿐인데, 내용을 점검해보면서 어디가 부족한지 깨달아 수정할 수 있었다. 잘 모르는 타인이 보기 좋게 문서화하는 방법에 관해서도 고민하면서 작성해봤는데…… 아무래도 이미지와 도표 등을 어떻게 넣어야 더 깔끔하고 잘 보일지 모르겠다. 옆에다 놓는 편이 더 괜찮아보이기는 하는데 티스토리에서는 할 수가 없다.
그리고 얼마나, 어디까지 근거 자료를 첨부해야 하는지 모르겠다.