more는 사용자가 사이트를 이탈하려는 순간, 사용자의 쇼핑 행동과 연관성이 높은 패널을 노출하여
새로운 성과를 만들어내는 On-site 마케팅 솔루션이다.
떠나는 사용자에게 말을 걸기 위한 연구
지난 4월, NHN AD는 more 솔루션을 정식으로 출시했다. more는 총 18개월의 연구 개발 과정을 거쳤다. PC/Mobile의 파일럿 테스트를 거쳐 공식 홈페이지 오픈에 이르기까지의 긴 여정이었다. more는 사용자의 이탈로 인한 비용 부담을 낮추고, 전환을 높이기 위해 기획되었다. 떠나려는 사용자에게 말을 걸어 좀 더 사이트에 머무르게 만들고 구매까지 연결시키는 것이 more 프로젝트의 목표였다.
사이트를 떠나기로 결심한 사용자의 생각을 바꾸는 것은 결코 쉽지 않은 일이다. 더불어 이탈 시점에 새로운 컨텐츠를 제안하는 것이 사용자의 쇼핑에 오히려 방해가 되지 않을까 하는 내부적인 고민도 존재했다. UX를 해치지 않아야 한다는 것을 전제로 떠나는 사용자에게 새로운 제안을 하기 위해 우리는 아래 두 가지 물음에 대한 연구를 시작했다.
① 떠나는 순간을 무엇으로 정의할 수 있을까?
② 떠나는 방문자를 머무르게 만들기 위해서 어떤 컨텐츠를 제공해야 할까?
Step 1. 쇼핑하는 사용자를 관찰했다.
먼저, 쇼핑 중에 사용자의 이탈 의도가 행동에 어떻게 드러나는지 관찰해보기로 했다. 쇼핑에 대한 관심이 중상 이상인 25~35세 여성 총 10명을 모집하여 현재 구매 고민 중인 상품을 PC와 모바일에서 쇼핑하도록 Task를 부여했다. 테스트 결과, 관심과 이탈 의도 따라 특징있게 드러나는 행동들을 발견할 수 있었으며, 그 중 PC 쇼핑에서 나타난 행동들은 다음과 같다.
· 구매 고민 중일 때 페이지에 머무는 시간이 길어지며, 옵션, 리뷰, 재고 확인 등 컨텐츠 클릭이 많이 발생했다.
· 관심도가 높을 때, 장바구니에 저장하거나 지인에게 공유하는 행동이 나타났다.
· 편한 환경(시간, 장소, 디바이스 등)에서 결제하기 위해 일단 장바구니에 담은 후 이탈했다.
· 이탈 방법은 탭의 닫기 버튼을 주로 이용하였으며, 쇼핑을 종료할 경우 브라우저 닫기 버튼을 사용했다.
· 탭을 통해 토너먼트 방식의 쇼핑이 관찰되었다. 탭은 비교 탐색 과정에서 유용하게 사용되고 있었다. 탭을 유지한 채 다른 탭을 열어 쇼핑하고, 그 과정에서 해당 상품이 탈락할 경우 탭을 닫았다.
관찰을 통해 쇼핑 행동 속에 숨겨져 있던 의도들이 보다 선명해졌다. 특정 상품에 대한 관심은 페이지에 머문 시간과 사용자가 확인하는 컨텐츠 등과 연관성이 높았으며, 이탈의 키가 '탭'에 있음을 알 수 있었다. 더불어 이탈이 가진 새로운 의미도 확인할 수 있었는데, PC로 탐색을 하고 모바일에서 결제하기 위해 장바구니에 담아 놓은 후 이탈하는 경우는 긍정의 의미를 가진 이탈이었다. 우리는 테스트에서 확인한 행동들을 기반으로 여러 가지 이탈에 대응할 수 있는 컨텐츠를 구체화 시키기로 했다.
Step 2. 직접 만나 '왜 떠나는가'에 대한 생생한 이야기를 들었다.
컨텐츠에 사용자의 니즈를 더 밀접하게 반영하고자 FGI(Focus Group Interview)를 진행했다. 다양한 의견 속에서 우리는 후기에 대한 사용자들의 신뢰가 매우 크다는 것에 주목했다. 참여자들은 후기가 없는 상품을 구매하는 것을 불안해하며, 후기가 많은 상품일수록 더 쉽게 결정을 내리는 모습을 보였다. 후기와 더불어 별 점 또한 구매를 결정하는데 중요한 데이터로 활용되고 있었는데, 이는 불확실한 상황에서 집단의 의견을 신뢰하는 동조 효과가 강하게 반영되고 있음을 알 수 있었다. 타인의 의견이 쇼핑 과정에 많은 영향을 미친다는 사실을 바탕으로 구매자 후기와 별 점이 추후 패널 요소로 적용되었다.
Step 3. 사용자의 행동과 언어를 컨텐츠와 연결했다.
어피니티 다이어그램(Affinity Diagram)을 통해 이탈 상황을 분류했다. 관심 행동이 나타난 후 이탈하거나, 첫 페이지 또는 결제 페이지에서 이탈하는 경우, 그리고 검색 키워드 유입 이탈하는 경우 등으로 나뉘었다. 컨텐츠 아이데이션 과정에서 중요하게 고려한 것은 '사용자에게 필요한 것인가'였다. 컨텐츠가 노출되는 시점의 특성 상, 컨텐츠가 자신과 관련이 없다고 느낄 경우, 스팸 메시지로 여겨져 부정적인 경험으로 연결될 가능성이 높다. 이를 방지하기 위해 이전 행동 이력을 바탕으로 사용자와 컨텐츠의 연관성을 높이고자 했다. 예를 들어, A 상품의 상세 페이지에서 관심 행동이 나타난 사용자에게는 A 상품과 유사한 특징을 가진 상품을 추천하거나, A 상품의 카테고리에서 인기있는, 또는 평점이 높은 상품을 노출하도록 했다. 원하는 상품을 찾을 수 있도록 도움을 주어 사용자가 컨텐츠를 유용하게 느낄 수 있도록 했다.





