직무스터디 3일차
서비스에서 발생할 수 있는 문제를 상상해보자
- 개인
- 선택한 도메인의 서비스 흐름을 바탕으로, 발생할 수 있는 문제를 정의합니다.
- 문제 정의 가이드:
- 사용자 관점: "이 단계에서 사용자가 느낄 수 있는 불편함은?"
- 비즈니스 관점: "비효율이나 비용이 증가하는 지점은?"
- 데이터 관점: "어떤 데이터를 활용해 이 문제를 해결할 수 있을까?"
- 문제 정의 예시:
- "이커머스 앱에서 검색 결과가 비효율적으로 나와 사용자가 원하는 상품을 찾기 어렵다."
- "헬스케어 앱에서 데이터 보안 문제가 발생하면 사용자 이탈로 이어질 수 있다."
“서비스에서 발생할 수 있는 문제”
선택한 도메인 = 이커머스
(여기에서 "행동 예시" -> 화장품 어플(올리브영, 화해 등)에서 제공하고있는 맞춤형 처방 서비스를 예시로 들었다.)
1. 인지 단계 (Awareness)
- 문제 정의: 과도한 광고 노출과 지나치게 많은 프로모션 UI로 인해 사용자가 피로감을 느끼거나 서비스 경험 자체에 불편함을 느낄 수 있다.
- 행동 예시: 앱 접속 직후 나타나는 다수의 팝업창을 1초 이내에 연속으로 닫거나, 메인 배너를 보지 않고 바로 하단으로 빠르게 스크롤하는 행위.
- 사용자 관점: 첫 화면에서 서비스의 핵심 가치(예: 맞춤형 처방)보다 범용적인 이벤트 배너가 앞서 있어, 내가 왜 이 서비스를 써야 하는지 즉각적으로 이해하기 어렵다.
- 비즈니스 관점: 마케팅 비용을 투입해 유입시킨 유저가 첫 화면에서 이탈하여 고객 획득 비용(CAC, Customer Acquisition Cost) 효율이 저하된다.
- 데이터 관점: 신규 방문자의 이탈 페이지 경로와 체류 시간을 분석하여 초기 이탈 지점을 특정해야 한다.
2. 관심 단계 (Interest)
- 문제 정의: 사용자의 관심을 효과적으로 끌어낼 만한 요소가 부족하거나 상품 상세페이지로 이어지는 흐름 및 회원가입 과정이 직관적이지 않아 사용자 이탈이 발생할 수 있다.
- 행동 예시: 특정 카테고리(예: 스킨케어) 탭을 클릭한 후 상품 리스트를 3초 이상 훑어보지 않고 곧바로 '뒤로 가기' 버튼을 누르는 행위. 초기 설문 과정에서 내가 모르는 부분 (자신의 피부 타입(건성·지성 등)이나 퍼스널 컬러와 같은 전문적인 정보를 정확히 알지 못하는 사용자(예: 뷰티 입문자나 남성 고객 등)는 상세한 설문 문항 자체를 '어려운 과제'로 인식하게 되어 중도이탈함.
설문 이탈을 막기 위해 제공하는 '건너뛰기' 기능은 당장의 가입률은 높일 수 있으나, 정밀한 큐레이션에 필요한 데이터 부재로 이어짐 -> 결과적으로 "나에게 딱 맞는 맞춤형 화장품을 제안한다"는 서비스의 핵심 가치를 제공하지 못하게 되어, 구매 전환율이 낮아지고 맞춤형 서비스로서의 브랜드 경쟁력이 약화됨
- 사용자 관점: 나에게 맞는 맞춤형 상품을 제안받고 싶지만, 초기 설문(Survey) 과정이 너무 길거나 질문이 난해하여 가입 완료 전 단계에서 심리적 허들을 느낀다.
- 비즈니스 관점: 잠재 고객이 회원가입 또는 진단 단계에서 이탈함으로써 실제 전환으로 이어질 수 있는 유효 고객군(Leads) 확보가 줄어든다.
- 데이터 관점: 설문 문항별 이탈률(Drop-off Rate) 데이터를 확인해 어느 지점에서 유저가 가장 큰 피로도를 느끼는지 파악해야 한다.
+) 위에 작성한 행동예시에 대한 해결방법(데이터관점)으로는, 사용자가 '모르겠음' 혹은 '건너뛰기'를 선택한 문항의 비중을 분석하여, 전문 용어 대신 쉬운 시각 자료(가이드 이미지)나 자가진단 툴(카메라 인식 등)로 대체할 지점을 파악 + 부족한 데이터는 구매 후 리뷰나 사후 문진을 통해 점진적으로 채워나가는 '점진적 프로파일링' 전략을 통해 맞춤형 화장품을 제안하는 서비스의 핵심가치를 구현
3. 고려 단계 (Consideration)
- 문제 정의: 사용자가 원하는 상품을 빠르고 정확하게 찾지 못하거나 과도한 정보로 인해 탐색 피로를 느낄 수 있다. 또한 신뢰하기 어려운 리뷰나 부족한 정보로 인해 구매를 망설일 수 있다.
- 행동 예시: 상세 페이지 하단의 '리뷰' 영역에서 '포토 리뷰만 보기' 필터를 설정하거나, 성분 분석 문구 또는 화해/글로우픽 인증 마크 위에서 화면을 멈추고 정독하는 행위.
- 사용자 관점: 추천된 상품이 '왜' 나에게 적합한지에 대한 과학적 근거(성분 데이터, 임상 결과 등)가 부족하여, 단순 마케팅용 추천이라는 의구심이 든다. 또한 타사 제품 대비 강점이 명확히 비교되지 않는다.
- 비즈니스 관점: 탐색 시간은 길지만 장바구니 담기 비율이 낮아, 상품의 핵심 매력 포인트가 고객에게 충분히 전달되지 않고 있음을 시사한다.
- 데이터 관점: 상세 페이지 내 특정 성분 클릭 로그나 비교하기 버튼 클릭률을 통해 사용자가 중시하는 신뢰 지표가 무엇인지 분석해야 한다.
4. 결정 단계 (Decision)
- 문제 정의: 복잡한 결제 과정과 반복적인 정보 입력으로 인해 피로감을 느끼며, 할인 내역이나 최종 금액이 직관적이지 않아 구매를 망설이는 문제가 존재한다.
- 행동 예시: 장바구니에 상품을 담은 후 '쿠폰 적용' 버튼을 여러 번 눌러보며 최종가를 확인만 하고 결제창을 나가는 행위.
- 사용자 관점: 정기 구독 신청 시 해지 절차나 주기 변경 방법이 명시적이지 않아 심리적 부담을 느끼며, 최종 결제 금액에서 숨겨진 배송비나 수수료가 뒤늦게 나타나 불쾌감을 유발한다.
- 비즈니스 관점: 결제 시도 대비 실패율이나 결제창 이탈률이 높아 실질적인 매출 발생의 병목 현상이 발생한다.
- 데이터 관점: 결제 수단별 오류 로그 및 프로모션 코드 적용 실패 데이터를 분석해 결제 프로세스의 기술적/심리적 결함을 찾아야 한다.
5. 신뢰도 단계 (Retention & Trust)
- 문제 정의: 배송 조회 과정이 직관적이지 않고 정보의 정확성이 떨어져 불편이 발생할 수 있다. 또한 배송 속도가 느리거나 반품·취소 과정의 UI/UX가 매끄럽지 않아 번거로움을 느낀다.
- 행동 예시: 마이페이지 내 '배송 현황' 메뉴를 하루에 3회 이상 반복적으로 접속하거나, 고객센터 챗봇에서 '반품/교환' 키워드를 검색하는 행위.
- 사용자 관점: 맞춤형 상품임에도 불구하고 배송된 제품의 패키징이 성의 없거나, 정기 배송 주기가 실제 사용 속도와 맞지 않아 제품이 쌓이는 현상이 발생해 관리의 번거로움을 느낀다.
- 비즈니스 관점: 구독 유지율(Retention)이 하락하고 중도 해지 문의가 급증하여 운영 CS 비용이 상승한다.
- 데이터 관점: 고객별 재구매 주기와 잔여 재고량 예측 데이터를 결합하여 최적의 배송 타이밍을 산출해야 한다.
6. 옹호 단계 (Advocacy)
- 문제 정의: 리뷰 가독성 및 작성 UI가 불편하거나 사용자가 리뷰를 남길 동기를 느끼지 못하는 문제, 전체적인 플랫폼 디자인이 미적으로 만족스럽지 않은 문제.
- 행동 예시: 상품 구매 확정 후 '리뷰 작성' 알림톡을 확인하고 앱에 접속했으나, 사진 업로드 오류나 복잡한 입력창 때문에 작성 도중 창을 닫아버리는 행위.
- 사용자 관점: 서비스 경험이 만족스러워 주변에 추천하고 싶어도 보상 체계가 매력적이지 않거나, 공유 과정에서 생성되는 링크가 스팸처럼 보여 공유하기가 꺼려진다.
- 비즈니스 관점: 바이럴을 통한 자발적 신규 유입(Organic Growth)이 정체되어 유료 광고에 대한 의존도가 계속 높아진다.
- 데이터 관점: 추천인 코드 사용률과 공유하기 버튼 클릭 후 실제 유입 전환율을 통해 추천 루프(Referral Loop)의 성능을 점검해야 한다.
스크럼 (팀원들과 각자 정의한 문제를 공유하고, 해결 아이디어를 함께 논의)
-
- 논의 주제
- "정의한 문제의 원인은 무엇인가요?
- "문제를 해결하기 위해 어떤 접근 방식을 사용할 수 있을까요?"
- 논의 주제
1. 정의한 문제의 원인 (Problem Root Cause)
[문제 정의]
생필품이나 화장품처럼 교체 주기가 일정한 상품군의 경우 '반복 구매(Replenishment)' 성향이 강함에도 불구하고, 현행 UI/UX는 매번 상품을 개별적으로 재탐색하고 장바구니에 담아야 하는 불필요한 탐색 비용(Search Cost)을 발생시키고 있습니다.
[원인 분석]
- 파편화된 구매 경로: 과거 주문 내역을 확인하거나 검색을 통해 상품을 하나씩 다시 찾아야 하는 번거로움이 존재합니다.
- 고정된 번들(Bundle)의 부재: 플랫폼이 제공하는 기획 세트가 아닌, '내가 쓰는 스킨 + 내가 쓰는 앰플'처럼 사용자 고유의 조합을 저장하고 불러올 수 있는 기능이 부족합니다.
- 인지적 과부하: 수만 개의 SKU(상품 수)가 존재하는 올리브영/쿠팡 환경에서 매번 동일한 상품을 찾는 과정은 사용자에게 심리적 피로도를 줍니다.
2. 문제 해결을 위한 접근 방식 (Proposed Solution)
사용자 정의형 묶음 구매 솔루션: '마이 퍼스널 번들(My Personal Bundle)' 폴더 기능
[핵심 전략: 리오더(Re-order) 경험의 초개인화]
단순한 '찜'이나 '장바구니'를 넘어, 사용자가 직접 세트 상품을 구성하고 관리하는 '커스텀 폴더' 시스템을 도입합니다.
- 기능적 접근 (Actionable Features):
- Bundle Folder 생성: '아침 루틴 세트', '운동 후 케어 묶음' 등 사용자가 목적에 맞게 폴더를 생성하고 상품을 그룹화합니다.
- One-Click Add to Cart: 폴더 내 포함된 여러 상품을 한 번의 클릭으로 장바구니에 일괄 담거나 즉시 결제 페이지로 이동시킵니다.
- 재구매 주기 알림 연동: 해당 폴더 내 상품들의 평균 소진 주기를 계산하여, 구매 시점이 되었을 때 해당 '번들' 구매를 제안하는 푸시 알림을 발송합니다.
- 비즈니스/데이터 관점의 기대효과:
- 전환율(CVR) 극대화: 결제까지의 단계(Depth)를 획기적으로 줄여 이탈률을 방지합니다.
- 락인 효과(Lock-in): 자신만의 구매 리스트가 저장된 플랫폼을 계속 이용하게 만드는 강력한 편의성을 제공합니다.
- 객단가(AOV) 상승: 단품 구매 유저를 자연스럽게 자신이 설정한 세트 구매(여러 상품 동시 구매)로 유도하여 한 번 결제 시 매출 규모를 키울 수 있습니다.
💡 기획자적 한 줄 요약
"목적형 반복 구매 유저를 위해 탐색 단계를 제로(Zero-effort)화하고, 사용자 스스로 **구매 세트를 자산화(Asset)**하게 함으로써 리오더 경험의 효율성을 극대화한다."
- 논의 주제:
- "정의한 문제의 원인은 무엇인가요?"
- "문제를 해결하기 위해 어떤 접근 방식을 사용할 수 있을까요?"
1. 인지
- 사용자 관점: 과도한 광고 및 프로모션 노출과 복잡한 첫 화면 구성으로 인해 사용자는 서비스의 핵심 가치를 빠르게 이해하지 못하고 피로감이나 거부감을 느낄 수 있다. 또한 광고 내용과 실제 서비스 경험이 일치하지 않을 경우 서비스에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있다. 그 결과 사용자는 서비스를 탐색하기보다 광고나 팝업을 닫는 행동에 먼저 집중하게 되며 서비스의 핵심 기능을 경험하기 전에 이탈할 가능성이 존재한다.
- 비즈니스 관점: 첫 화면에서 서비스 핵심가치 전달 실패, 광고 및 프로모션은 사용자 유입을 위해 비용을 투입하는 영역이지만 광고 노출 방식이 사용자 경험을 방해할 경우 실제 구매 전환으로 이어지지 않을 가능성이 있다. 또한 사용자가 서비스 핵심 기능을 경험하기 전에 이탈하게 되면 고객 획득 비용(CAC)은 증가하고 광고 효율(ROAS)과 구매전환율(CVR)은 감소할 수 있다.
- 데이터 관점: 과도한 광고 및 프로모션 노출이 실제로 사용자 피로감과 초기 이탈로 이어지는지 확인하기 위해 광고 클릭률, 첫 화면 체류시간, 첫 화면 이탈률, 팝업 닫기율, 고객 획득 비용(CAC), 광고 효율(ROAS) 데이터를 활용할 수 있다.
2. 관심
- 사용자 관점: 사용자의 관심을 효과적으로 끌어낼 요소가 부족하거나, 상품 상세페이지 및 회원가입으로 이어지는 흐름이 직관적이지 않을 경우 사용자는 서비스 이용 과정에서 심리적 피로감과 진입 장벽을 느낄 수 있다. 또한 서비스 이용 초기에 요구되는 정보 입력이나 길거나 어렵게 느껴질 경우 사용자는 서비스를 충분히 경험하기 전에 이탈할 가능성이 존재한다.
- 비즈니스 관점: 광고 비용을 지불하여 사용자를 유입시켰더라도 상세페이지 진입 및 회원가입 과정이 매끄럽지 않다면 실제 서비스 이용 사용자로 전환되지 않을 수 있다. 특히 가입 단계 같은 초기 단계에서 이탈이 발생하면 고객 획득 비용(CAC)은 증가하고 구매전환율(CVR)은 감소할 수 있다.
- 데이터 관점: 사용자가 관심 단계에서 어떤 화면과 과정에서 피로감을 느끼고 이탈하는지 확인하기 위해 상세페이지 진입률, 회원가입 시작율 및 완료율, 랜딩페이지 체류시간 데이터, 서비스 이탈률을 활용할 수 있다.
3. 고려
- 사용자 관점 : 원하는 상품을 빠르고 정확하게 찾지 못하거나 정보/옵션이 과도한 경우 소비자의 탐색과정에서 이탈이 발생할 수 있다. 또한 구매 전 리뷰, 평점, 배송 정보, 옵션, 착용 이미지 등을 반복적으로 확인하지만 신뢰하기 어려운 리뷰, 부족한 상품 정보, 가독성이 낮은 UI로 인해 구매를 망설일 수 있다.
- 비즈니스 관점 : 상품 탐색 과정이 복잡하거나 상품 신뢰도가 충분히 전달되지 않는다면 사용자의 체류 시간은 증가하더라도 실제 구매로 이어지지 않을 수 있다. 또한 비교 과정에서 피로감을 느끼거나 원하는 정보를 찾지 못한 사용자는 구매를 포기하거나 경쟁 플랫폼으로 이동할 가능성이 있다.
- 데이터 관점 : 사용자가 원하는 상품을 빠르게 찾지 못하거나 신뢰하기 어려운 리뷰와 부족한 상품 정보로 인해 구매를 망설일 수 있다. 이러한 경험은 탐색 피로를 증가시키고 결국 장바구니 이탈 및 구매 포기로 이어져 구매전환율(CVR) 감소와 매출 손실을 발생시킬 수 있다. 이를 확인하기 위해 검색 후 이탈률, 필터 사용률, 리뷰 열람률, 장바구니 담기율, 상품 비교 행동 데이터를 활용할 수 있다.
4. 결정
- 사용자 관점 : 결제과정이 복잡하고 입력이 반복되어 피로감을 느낄 수 있으며 결제 단계에서 주문 상품, 할인 내역, 배송비, 최종 결제 금액 등이 직관적으로 정리되어 있지 않을 경우 혼란이나 부담을 느낄 수 있다. 특히 결제 직전에 예상하지 못한 추가 배송비나 비용이 발생할 경우 사용자는 구매를 망설이거나 이탈할 가능성이 존재한다.
- 비즈니스 관점 : 결제 단계 이전까지 유입과 탐색 과정에 비용을 투입했더라도 결제 과정의 불편함으로 인해 사용자가 이탈할 경우 실제 매출로 이어지지 않을 수 있다. 특히 결제 직전 이탈은 구매 의도가 높은 사용자를 놓치는 것이므로 구매 전환율(CVR) 감소와 매출 손실로 이어질 가능성이 높다. 또한 반복적인 결제 UI 개선과 결제 오류 대응은 운영 리소스 증가로도 이어질 수 있다.
- 데이터 관점 : 사용자는 복잡한 결제 흐름과 불명확한 비용 안내로 인해 결제 직전 구매를 포기할 수 있으며 이런 경험은 구매 전환율(CVR) 감소와 매출 손실로 이어질 수 있다. 이를 확인하기 위해 장바구니 이탈률, 결제 완료율, 결제 실패율, 쿠폰 사용률, 결제 소요 시간 데이터를 활용할 수 있다.
5. 신뢰도
- 사용자 관점 : 상품 및 포장 상태의 품질이 기대에 미치지 못하거나 배송 조회 과정이 직관적이지 않고 제공되는 정보의 정확성이 떨어질 경우 사용자는 불편함과 불안감을 느낄 수 있다. 또한 배송 시작 및 완료 시점이 늦거나 반품·취소 과정이 복잡할 경우 서비스 전반에 대한 만족도가 낮아질 수 있으며 이는 재사용 의사 감소로 이어질 가능성이 존재한다.
- 비즈니스 관점 : 배송 및 구매 후 경험은 단순 운영 영역이 아니라 재구매와 고객 유지에 직접적인 영향을 미치는 영역이다. 배송 정보의 부정확성이나 배송 지연으로 인해 주문 취소 및 반품이 증가할 경우 추가적인 운영 비용과 CS 처리 비용이 발생할 수 있다. 또한 구매 후 경험에 대한 만족도가 낮을 경우 재구매율과 리텐션이 감소하고 결국 신규 사용자를 다시 유입시키기 위한 고객 획득 비용 증가로 이어질 수 있다.
- 데이터 관점 : 사용자는 배송 상태를 명확하게 확인하지 못하거나 구매 이후 경험이 만족스럽지 않을 경우 서비스에 대한 신뢰가 낮아질 수 있으며 이는 재구매 감소와 운영 비용 증가로 이어질 수 있다. 이를 확인하기 위해 배송 지연률, 배송 조회 빈도, 주문 취소율, 반품률, CS 문의률, 배송 만족도, 재구매율, ETA 정확도를 지표로 삼을 수 있다.
6. 옹호
- 사용자 관점 : 유입부터 배송까지 이어지는 전체 사용자 경험이 매끄럽지 않거나 리뷰 UI의 가독성과 사용성이 떨어질 경우 사용자는 리뷰 및 평점 작성 과정에서 불편함을 느낄 수 있다. 또한 리뷰 작성에 대한 동기 요소가 부족하거나 과도한 PUSH 알림, 관심사와 맞지 않는 알림이 반복될 경우 피로감이 발생할 수 있으며 서비스에 대한 만족도와 참여 의지가 감소할 가능성이 존재한다.
- 비즈니스 관점 : 리뷰, 평점, 추천 행동은 단순 사용자 활동이 아니라 서비스 신뢰도와 신규 사용자 유입에 영향을 주는 중요한 자산이다. 사용자가 리뷰를 남기지 않거나 재방문 및 추천 행동으로 이어지지 않을 경우 신규 사용자는 상품과 서비스에 대한 신뢰를 얻기 어려울 수 있다.
- 데이터 관점 : 사용자는 만족스러운 경험 이후에도 리뷰 작성 동기 부족이나 불필요한 알림 경험으로 인해 재방문 및 추천 행동으로 이어지지 않을 수 있으며 이는 리텐션 감소와 신규 사용자 유입 효율 저하로 연결될 수 있다. 이를 확인하기 위해 리뷰 작성률, 평균 평점, 재구매율, 푸시 클릭률, 푸시 차단률, 재방문율, LTV 데이터를 활용할 수 있다.