지난 2018년부터 작년까지 무신사의 연간 거래액은 지속적으로 성장하는 추세이다. 지난해 말 SNL 지코편에서 나온 "무신사 냄새 지리네" 라는 대사때문에 잠시 논란이 되기도 했었지만, 오히려 업계에서는 해당 밈이 무신사의 시장 장악력을 재확인시켜준 셈이라는 평가가 적지 않았다. 그렇다면 무신사는 어떤 강점과 문제점이 있을까?
지난 과제들을 통해서 나는 무신사의 다음과 같은 강점과 문제점들을 찾을 수 있었다.
📍무신사의 강점
- 방대한 셀렉션
- 브랜드 별로 다른 사이즈를 서로 비교가능하게끔 실측 사이즈 정보 제공
- 무신사 스탠다드 오프라인 매장을 통한 O2O 서비스 확대
- 엄격한 리뷰 기준으로 소비자에게 더 리얼한 제품 후기 제공
- Snap 서비스 대상 확대로 패션 커뮤니티 역할 강화
- 최적화된 검색 서비스
📍무신사의 문제점
- 제품 탐색의 어려움
- 비슷한 무신사 랭킹 제품 ("무신사 냄새" 밈의 원인)
- Snap 서비스의 낮은 활성화
오늘은 이중에서 '제품 탐색의 어려움'과 '비슷한 무신사 랭킹 제품'를 해결하기 위해 확인해야 할 지표들을 선정해보고, 해당 지표들을 개선하기 위한 가설을 세워보려고 한다.
ᅵ문제 해결을 위해 확인해야 하는 지표
위에서 언급한 두가지 문제점 '제품 탐색의 어려움'과 '비슷한 무신사 랭킹 제품'은 사실 비슷한 결이라고 보여진다. 랭킹 제품이 비슷하기 때문에 개성있는 패션을 추구하는 소비자들에게는 해당 랭킹 정보가 크게 의미가 없다고 보여진다. 그렇기 때문에 이러한 소비자들은 결국 원하는 제품을 찾기위한 탐색 과정을 거쳐야 한다. 또한, 검색 서비스의 기본 정렬값인 '무신사 추천순'도 결국은 랭킹(인기도)가 반영되어 있기 때문에 소비자들은 무신사의 장점이라고도 할 수 있는 '방대한 셀렉션' 안에서 괜찮은 상품을 찾기 위해 많은 시간을 소모하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지난 과제에서 '검색 서비스 내 개인화 추천 영역' 추가를 제안한 것이었다. 그렇다면, 문제 해결을 위해 확인해야하는 지표에는 어떤 것들이 있을까?
1. 검색 서비스 체류 시간 대비 전환율
제품 구매를 희망하는 소비자들은 주로 검색 서비스를 이용하기 때문에 해당 서비스에 체류하는 시간을 제품 탐색 시간이라고 볼 수 있을 것 같다. 또한, 체류하는 시간이 김에도 불구하고 낮은 전환율을 보인다면 고객이 탐색에 어려움을 겪고 있다는 점을 확인할 수 있을 것이다. 해당 지표를 검증하기 위해서는 유저의 검색 서비스 체류시간과 찜, 장바구니, 구매의 행동을 하는 전환율 데이터를 확인해야한다.
2. 충성 고객의 랭킹 제품 구매 전환율
무신사는 등급제를 운영하고 있기때문에 그 충성도를 등급으로 확인할 수 있다. 높은 등급을 가진 유저가 랭킹을 통해서 제품을 얼마나 구매하는지 확인하면 랭킹 시스템의 문제점을 파악하고 해결의 실마리를 찾는 데 도움이 될 것으로 생각한다. 이는 충성고객의 데이터와 고객 별 랭킹영역에서의 구매 전환율 데이터를 통해 확인할 수 있다.
ᅵ지표 확인을 위한 가설 설정
위 지표를 확인하기 위한 가설을 다음과 같이 세워 보았다.
가설1ᅵ검색 서비스에 '개인화 추천'영역을 추가하면 고객의 체류 시간 대비 구매 전환율을 높일 수 있을 것이다.
고객이 플랫폼에 오래 머무는 것은 플랫폼 입장에서는 좋은 일이다. 그만큼 전환이 발생할 수 있는 확률이 높아지기 때문이다. 그러나, 고객이 무신사에서 오랜 시간을 보내더라도 어떠한 전환도 일어나지 않는다면 결국 원하는 제품을 발견하지 못했다고 말할 수 있을 것이다. 나는 검색 서비스에 '개인화 추천 영역' 추가를 제안하며, 이를 통해 고객이 원하는 제품을 더 쉽게 발견하여 전환을 발생시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 해당 가설을 입증하기 위해서는 A/B 테스트를 이용할 수 있다. 일정 기간 동안 고객에게 검색 서비스에서 추천 영역을 보여주고, 여기서 체류 시간 대비 구매 전환율을 확인하는 것이다.
가설2ᅵ랭킹 시스템을 개선하면 충성 고객의 랭킹 제품 구매 전환율을 높일 수 있을 것이다.
현재의 랭킹 시스템은 트렌드를 확인하기 좋지만, 패션에 관심이 많은 충성 고객들에게는 그다지 유용한 정보가 아니라고 생각하였다. 따라서 이러한 충성 고객들도 랭킹을 유의미한 정보로 받아들일 수 있도록 로직을 개선하면, 해당 영역에서 핵심 고객층의 구매 전환율을 높일 수 있을 것으로 생각한다. 이때도 역시 A/B 테스트를 통해 가설을 입증할 수 있을 것이다.
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