네이버 쇼핑 역기획 - UX·UI 분석하고 개선하기 | 기획 및 문제정의 (상)

 

 

 

---

0. 프로젝트 배경

패스트캠퍼스 PM 부트캠프의 '역기획 스터디'으 진행했다. 같은 그룹원들과 스터디 내용을 공유하고 추후 강사님께 피드백을 받는 형식이다. 같은 그룹원 중에 동문 같은 과 선배님이 계셨다..! (세상 진짜 좁다.. 👀) 그래서 얘기를 나누다가 같이 역기획 스터디를 진행하기로 결정! 그렇게 2인으로 스터디를 준비했다.

 

1. 역기획 스터디 목적

• 관심 서비스를 체계적이고 다양하게 분석함으로써 취업 경쟁력 강화
• 온라인 강의의 일방향적 수강을 뛰어넘어 현직자와 관련 과제를 통한 심화학습

2. 스터디 프로세스

• 역기획 특강 수강 후, 추가 학습 & 케이스 스터디를 통한 역기획 프로세스 학습 진행
• 특강 & 온라인 강의 & 스터디를 통해 나만의 역기획 결과물 제작

2. 그룹별 역기획 스터디

• 미팅1 - 역기획 특강/온라인 강의 Review & 학습 인사이트 공유
• 미팅 2 - 각자 역기획 진행할 서비스 논의 및 확정
• 미팅 3 - 역기획 수행 과제 결과물 공유

 

3. 역기획 특강 및 피드백  (by 김정식 멘토님)

 

(1) 역기획 핵심 특강

강의 내용 : 역기획의 목적 및 배경, 역기획 방법론 & Tip, 이전 기수 수강생들의 역기획 BEST 사례 리뷰, 질의응답

 

(2) 과제 수행

(3) 멘토링 진행(서면)

 

---

 

1. 프로젝트 목표

1.1 역기획 목적

• 주어진 조건 안에서 데이터와 로직을 파악하는 방법
• 이커머스 플랫폼에 대한 이해를 높임
• 네이버의 전략 및 AI 활용 방안에 대한 이해

 

---

 

 

2. 서비스 소개

2.1 네이버 쇼핑을 선택한 이유

1️⃣ 오픈마켓 점유율은 1위, 그러나 이커머스 점유율 2위
= 네이버쇼핑 서비스의 방향성과 전개 상황을 분석하고, 문제점을 도출하여 개선안을 제시하고자 함

2️⃣ 앱/웹 모두 활성화되어있어 높은 접근성 & 커머스 플랫폼 중 높은 인지도

 

2.1 네이버 쇼핑을 선택한 이유

• 오픈마켓 시장 점유율 1위

오픈마켓: 상품을 구매 또는 판매할 수 있는 기회가 개방되어 있는 온라인 전자상거래 플랫폼 서비스 운영사가 거래에 관여하지 않고 플랫폼만 제공하는 중개자의 역할만 한다는 점에서 다른 전자상거래 형태와 구분

 

• 쇼핑몰 업체 거래액 및 이커머스 시장 점유율 1위 자리를 지켜왔으나, 2022년 1분기 쿠팡에 1위를 빼앗김

최근 1개월 이내에 온라인 쇼핑 경험이 있는 국내 만 20~59세 남녀 2500명을 대상으로 이달 1~5일 시행한 설문조사 결과 가장 자주 이용하는 쇼핑몰 순위에서 1위는 쿠팡(37.7%), 2위는 네이버쇼핑(27.2%)이 차지

 

 

 

 

 

2.2 네이버쇼핑은 어떤 서비스일까?

• 네이버쇼핑 한 문장으로 정리하기

브랜드스토어와 다양한 테마의 버티컬 서비스로 풍부한 쇼핑 콘텐츠를 제공 기술을 통해 지속적으로 혁신하고 성장하는 대한민국 대표 커머스 플랫폼 (AI 추천 기술, 데이터 기반 풀필먼트 설루션, 라이브 커머스)

• 검색 · 맞춤 추천
  • 쇼핑 검색
  • 가격 비교
  • AI 추천
• 쇼핑 검색 콘텐츠
  • 네이버 브랜드스토어
  • 네이버 도착보장
  • 네이버 패션타운
  • 네이버 장보기
  • 네이버 쇼핑라이브
  • 네이버플러스 멤버십
• 기술 · 솔루션
  • 스마트스토어
  • 커머스설루션마켓
  • 네이버페이
  • AI기반 개인화 상품 추천
  • 쇼핑검색광고

앱·웹 사용의 편리성, 다양한 멤버십 혜택, 이벤트·프로모션 등이 장점

 

 

---

 

3. 서비스 분석

네이버커머스: 사용자, SME, 브랜드가 상생하여 지속가능한 생태계를 꿈꾸는 커머스

 

3.1 서비스 미션 & 비전 (Why)

네이버의 미션과 비전 : 없다

• 이것이 하나의 가치관일 수 있다
• 피터 틸의 "제로 투 원 (zero to one)”이란 책에서 스타트업은 유연해야 된다고 언급
• 너무 미션과 비전에 집중하면 조직이 꽉 막힐 수 있음. 아마 네이버는 이러한 철학을 가지고 있는 것이 아닐까

 

3.2 서비스 목표 (What)

커머스·광고 수익성 확대 목표

• 사상 최대 매출 네이버, 올해 목표 “역성장 방어” (출처: 디지털데일리 2023-02-03)
  1. 견조한 성장 ‘커머스·광고’, 수익성 확대에 초점
     • 작년 4분기엔 야외활동 증가에 따른 여행·예약 카테고리와 국내 한정판 거래 플랫폼 크림 거래액이 각각 약 2배씩 성장하면서 성장을 이끌었다. 브랜드스토어 거래액도 전년동기대비 59% 늘면서 올해 네이버는 B2C 시장을 본격 확장하는 원년으로 삼았다. 국내에선 브랜드사들이 원하는 고객관계관리(CRB) 마케팅 설루션을 확대한다.
     • 김남선 CFO는 “어려운 거시환경 속에서 서치·커머스 통합 플랫폼, 핀테크 등 네이버 핵심 사업 수익성 추가 하락을 성공적으로 방어했던 한 해였다”며 “**올해 목표는 서치·커머스·핀테크 등 핵심 사업 부문 이익률을 유지해 이익 절대 규모를 늘리고, 콘텐츠·클라우드 부문 적자를 상당 부문 줄여나가는 데 집중할 계획”**이라고 말했다. 이어 “글로벌 검색·광고 회사들도 가이던스를 주지 못할 정도로 불확실한 거시환경 속에 살고 있다”며 “올해 핵심 사업 매출 가이던스는 제시가 어렵지만 최소한 역성장을 방어하도록 최선을 다하고 있다”라고 덧붙였다.
  2. 미래기술도 선점… 서치 GPT·네옴시티로 성장동력 발굴
     • 네이버는 향후 서치 GPT를 수익화할 방법도 모색 중. 최 대표는 “네이버 초거대 AI인 하이퍼크로버가 계속 발전 중이고, 이를 기반으로 한 유료 기업(B2B) 서비스 시장이 계속 열리고 있다”며 “크로버 AI케어콜, 광학문자기술(OCR) 등 여러 설루션이 네이버 클라우드 위에서 상품화되고 있어 GPT에도 다양한 투자를 통해 앞으로 더욱 수익화할 수 있다”라고 설명했다.
     • 네이버 크로버 X 상세 보기
  3. 포시마크 1분기 흑자… 해외 사업도 ‘마진율 상승’ 목표
     • 김 CFO는 “콘텐츠 사업 사용자 유입을 위한 마케팅의 경우, 단기적인 매출 하락엔 해당되지 않지만 중장기적인 성장엔 영향을 줄 수 있다”며
     • “단순히 비용 효율화 목적만 생각하지 않고 성장을 위한 전략적 활용을 계속 고민하며 설계할 것”이라고 전했다.

 

3.3 서비스 전략 (How)

사용자의 쇼핑, 판매 경험에서의 AI 서비스 확대 본격화

 

• (1) 네이버, 기술의 전 영역에 AI 확대
  • 네이버 커머스 전략 키워드, AI 기반 초개인화
  • 이번 조직 개편 배경은 AI기술 흐름에 맞춰 사내 모든 기술분야에 AI를 도입하고, 광고/쇼핑/지역 등 비즈니스 영역의 역량 강화에 중점을 두고 있다. 네이버는 인터넷 산업의 핵심 영역인 광고, 쇼핑, 지역의 비즈니스 전문성을 세분화 및 전문화해 시장 동향에 민감하게 움직이고, 새로운 비즈니스 기회를 선제적으로 발굴할 예정이다. 또한 사용자에게 AI, 데이터, 검색 등 네이버의 핵심 기술 기능을 기반으로 차별화된 경험을 제공하며 장기적인 기술 성장을 창출할 프로덕트&플랫폼 영역은 팀네이버의 새로운 기술혁신 엔진 역할을 담당한다. 
• (2) 멤버십 전용 혜택 강화
  • 네이버는 멤버십 전용 혜택을 강화하면서 충성 고객을 이어간다는 전략이다. 올해 2분기 네이버플러스 멤버십 구독료 매출은 421억 원으로 전년 동기(238억 원)보다 76.8% 증가했다. 누적 가입자는 2020년 말 250만 명, 2021년 11월 600만 명, 지난해 6월 800만 명 등으로 꾸준히 늘었다.
• (3) 네이버·카카오, 침체기 없는 커머스… 경쟁력은 ‘셀러와 상생’
  
  • 네이버가 집중하고 있는 건 판매자들 수익성 개선과 사용자 쇼핑 편의성 개선이다. 이를 위해 네이버는 입점업체들 대상 인공지능(AI)을 활용한 광고상품이나 판매 툴을 제공하고 있다.
  • 최 대표는 “글로벌 매크로 환경과 급변하는 이커머스 생태계 속에서 셀러와 이용자들 이익과 경험을 최우선으로 하는 전략적인 방안을 상시 검토, 개선해가고 있다”며 “독보적인 네이버 쇼핑 포트폴리오를 활용한 공격적인 전략으로 동반 성장을 이끌어내는 데 집중할 것”
• (4) 네이버 최저가 경쟁에서 고객을 잡는 온사이트 마케팅 전략

 

 

3.4 서비스 구조

• 서비스 주체
  • 사용자, 판매자, 서비스 운영자
• 네이버 쇼핑 구조 (Sitemap)

4.4 서비스 구조 - 직접 만들어본 네이버쇼핑 구조 (Sitemap)

• 수익 구조
  • 상품 판매 수수료, 광고 수익, 멤버십
• 커머스 실적

4.4 서비스 구조 - 2021년, 2023년 커머스 실적

 

---

 

 

4. 사용자 분석

 

4.1 네이버쇼핑의 주요 고객은 누구일까?

사용자, 판매자(SME&브랜드)

 

 

4.2 사용자 (소비자)

• 네이버쇼핑 사용자 중의 84%가 AI 추천을 사용
• 이렇게 만들어진 거래액은 23년 6월 기준 스마트스토어 거래액의 13%를 차지 적합도, 신뢰도, 인기도 세 가지로 이를 바탕으로 사용자의 요구에 맞는 상품을 최적화해 배열 실제 사용자의 선호도와 상품에 대한 평가를 보다 더 잘 반영할 수 있는 지표들을 지속적으로 고민
• 주로 네이버쇼핑 탭을 이용하기보다 네이버 검색창을 통해 쇼핑 유입
• 브랜드 스토어를 이용할 때는 UX, UI의 편의성, 정보를 편하게 볼 수 있어서 회원가입과 결제가 간편해서

 

4.3 판매자

• CLOVAX 스마트스토어센터 판매자 대상 생성형 AI 서비스를 통해 운영 리소스 획기적 절약 가능 사용자들의 니즈를 잘 알려주며 타깃에 적합한 콘텐츠와 광고 상품을 제안 판매에 도움이 될 추가 요소를 점검-제안 → 상품 상세 초안 생성 → 효율 높은 광고 프로모션 옵션과 적정한 판매 가격대를 제안 김소연 커머스솔루션마켓 기획자는 “다양한 솔루션 중 AI 기반의 솔루션들에 대한 반응이 두드러졌고, 실제 판매자 성과로 이어진 케이스도 있다”며 “다만 SME와 만나보니 아직 많은 분들이 AI 솔루션에 대한 장벽이 있는 것 같다”라고 말했다
• 네이버 데이터랩 SME(중소상공인)의 디지털 리터러시 향상을 위해 네이버 데이터랩 콘텐츠를 보강•판매자 대상 교육을 강화 분야별 인기 검색어, 지역별 관심도, 댓글 통계, 쇼핑 카테고리별 검색 트렌드 등 심도 있는 통계 정보를 제공
• CLOVA for AD 브랜드가 원하는 정보를 학습하여 생성된 광고 사용자에게 적절한 맥락에서 브랜드 스토리와 경험을 효과적으로 전달

 

 

4.4 필드리서치 (1) 출처

4. 사용자 분석 - 필드리서치 (1)

 

4.5 필드리서치 (2) 출처

4. 사용자 분석 - 필드리서치 (2)

 

 

---

5. 문제점 도출 및 정의

5.1 사용자들이 느끼는 Painpoint를 찾기 위한 설문 리서치 항목 만들기

• Why : 왜 리서치를 진행하는가?
  1. 사용자가 리뷰를 확인할 때 불편함을 느끼는 원인을 파악하기 위해서
  2. 리뷰가 사용자의 구매 결정에 미치는 영향을 알기 위해서
  3. 상품 구매를 위해 리뷰 확인 시 불편했던 경험을 알기 위해서
• What : 무엇을 조사하는가?
  1. 상품 구매에 가장 중요한 요인 (ex. 가격, 설명, 리뷰, 필터, 알림, 추천 서비스 등)
  2. 사용자가 구매에 리뷰를 참고하는가 안 하는가 → 리뷰를 활용하는 사람의 비율 확인
  3. 리뷰 내용 중 무엇을 우선으로 보는지/중요한지 (리뷰 별점, 글, 사진, 작성 날짜, 리뷰 작성자 등)
  4. 리뷰 확인 시 가장 불편했던 것은 무엇이었는지 (글이 너무 길다, 한눈에 파악하기 어렵다 등)
• How : 어떻게 조사하는가?
  • 매체
    • 네이버폼
    • (지인) 인터뷰 : 총 10명
  • 타깃
    • 네이버 쇼핑을 1번 이상 이용해 본 적이 있는 사용자
  • 기간
    • 4월 8일 ~ 4월 10일 (2일간)

 

5.2 가설

네이버 쇼핑을 이용하는 사용자들은 리뷰를 상품 구매에 활용하며, 불편함을 느끼고 있을 것이다.

 

 

 

5.3 결과

1. 결과 요약

1. 사용자는 제품의 단점을 파악하기 위해 리뷰를 확인한다
2. 사용자는 리뷰 신뢰도에 의문을 가지고 있다
3. 사용자는 네이버쇼핑이 제공하는 추천키워드에 대한 인지가 낮으며 활용하지 못하고 있다

 

 

2. 설문조사 인사이트

• 구매 결정에서 가장 중요하게 생각하는 것
  • 가격 - 리뷰 순으로 중요하게 생각한다
• 리뷰 중요도 관련
  • 제품 신뢰도 검증을 위해 리뷰를 참고한다
  • 가장 많이 보는 항목은 ‘리뷰 수’ (57%)
  • 글(내용) - 사진 순으로 중요하게 확인한다
  • 평점 낮은 순으로 리뷰 확인한다 (43%)
• 추천 키워드
  • 64%가 모른다고 응답

5.3결과 - 네이버쇼핑 추천 키워드 예시 이미지

 

 

3. 인터뷰 인사이트

• 리뷰가 너무 많으면 읽기 불편해하지 않을까?라는 가설 → 기각
  • 리뷰수가 많은 제품을 80%가 선호한다
  • “리뷰가 많아서 귀찮다고 생각해 본 적 없다. 오히려 리뷰는 많을수록 정확한 정보를 얻을 수 있을 거라는 생각에 모두 확인한다.”
  • 제공되는 필터 기능을 통해 원하는 리뷰를 찾아본다
• 리뷰 신뢰도에 대한 문제
  • 리뷰수와 관계없이, 퀄리티가 높은 상세한 리뷰를 원한다
  • 스토어 PICK 리뷰는 보지 않는다
  • ‘한 달 사용 리뷰’ 기능을 모르고 있는 사용자들도 있다
  • 해당 리뷰가 광고로 제작된 리뷰인지, 실제 사용자가 작성한 리뷰인지 확인할 수 없다
• 리뷰는 단점 위주로 확인
  • 상세페이지와 교차검증 확인하는 용도
  • 평점 낮은 순 필터 적용
• 리뷰 추천키워드
  • 부정
    • 추천키워드가 있는지 몰랐다
    • 실제로 사용해 보니 원하는 내용이 아니고 오류도 있어서 불편하다는 의견
  • 긍정
    • 원하는 내용을 쉽게 필터링하여 볼 수 있어서 편하다
    • “있는지 몰라서 사용하지 못했는데, 앞으로 사용할 것 같다.”

 

---

 

6. 개선 방향

6.1 사용자가 신뢰하는 리뷰는?

⭐️ 스토어PICK 개선

6. 개선 방향 - 실제 네이버쇼핑 리뷰 페이지

 

기존에는 상품 리뷰 컴포넌트에서 스토어 PICK 후기가 포토+동영상 모아보기, 전체 리뷰 내용 보다도 위에 존재

→ 판매자가 선정한 리뷰인데, 소비자에게 의미가 있을까?

• 소비자들은 평점 낮은 리뷰를 보는 걸 더 선호함
• 그렇다고 해서, 안 좋은 리뷰를 우선 노출하자니 판매자의 우려가 걱정

 

6.2 사용자가 보고 싶은 리뷰는?

⭐️추천 키워드 기능 개선

• 기존의 추천 키워드 기능이 눈에 띄지 않고 어떤 기능인지 잘 몰라서 사용하지 않게 된다는 답변이 많았다
• 평점 낮은 순으로 리뷰를 보는 사용자가 많다

 

 

---

 

다음글 보기