제품 구매에 가장 큰 영향을 끼치는 ‘리뷰(후기)’

낯선 동네에서 점심을 먹으려고 할 때, 우리는 스마트폰을 열어 근처 맛집을 확인합니다. 인스타그램 태그를 검색하거나, 망고플레이트와 다이닝코드 같은 맛집 서비스를 이용하기도 하죠. 대다수의 목적은 ‘정보’ 획득에 초점이 맞춰져 있습니다. 다만, 어떤 맛집이 있는지를 넘어 이 곳이 어떤 분위기이며 먹어본 사람들이 어떻게 생각하는지 등 구체적인 내용들을 확인한다는 점이 단순 검색과 다른 점이라고 할 수 있죠. 온라인 쇼핑을 할때도 마찬가지입니다. 엠브레인 트렌드모니터의 조사 결과(2017.10)에 따르면 19-49세 성인남여 1,200명 중 86.9%가 ‘소비자 리뷰는 필요하다’고 답했고, 전체 응답자의 78.6%가 제품 구매 시 항상 소비자 리뷰를 확인한다’고 답했습니다. 재미있는 점은, 전체 응답자의 76.3%가 리뷰를 직접 작성해본 경험이 있다고 대답한 점인데요! 긍정적 또는 부정적 등 한쪽으로 치우친 경험을 했을 때 주로 리뷰를 남긴다고 합니다.

이처럼 리뷰는 구매 의사 결정에 중요한 역할은 담당하고 있는데요. 이런 흐름에 맞춰 최근 단순히 별 다섯개 중 일부를 선택하거나, 텍스트 형태로 리뷰를 남기는 것에서 벗어나 다양한 형태의 리뷰를 활용하는 사례가 늘어나고 있습니다. 그래서 오늘은 스타트업을 포함, 우리에게도 익숙한 서비스들이 ‘리뷰’를 어떻게 활용하고 있는지 2가지에 초점을 맞춰 살펴보고자 합니다. 

1.실제 ‘참여자’들을 통한 리뷰

과거(모바일 시대 이전) 우리가 정보를 얻는 경로는 아주 단순했습니다. 검색창에 원하는 키워드를 입력하는 것이 거의 유일한 방법이었죠. 정보를 공급하는 사람들은 다른 뚜렷한 대안이 없다는 사실을 잘 알기에 이를 역으로 활용하기 시작했습니다. 돈을 받고 ‘진짜 같은 가짜’ 정보를 만들어낸 것이죠. 피해는 고스란히 일반 소비자들에게 돌아갔습니다. 여전히 같은 맥락의 문제들은 존재하지만 스마트폰을 통해 정보를 찾아볼 수 있는 방법이 다양해졌고, 여러 곳을 통해 정보의 ‘비교’ 검색이 가능해졌습니다. ‘리뷰’가 의사 결정 과정에 영향을 끼치기 시작한 것도 이즈음이라고 저는 생각합니다. 서비스 입장에서도, 자신들의 서비스를 통해 남겨진 리뷰를 통해 유저들이 ‘신뢰’를 갖지 못할 경우 구매라는 주요 목표로 이어지지 못한다는 사실을 깨닫기 시작했고요. 단순 리뷰 형식에서 벗어나기 시작한 것도 이와 같은 고민에서 시작되었다고 볼 수 있습니다. 쇼핑몰이라면 구매자들에게만, 호텔 예약 서비스라면 실제 투숙객에게만 리뷰를 남길 수 있도록 기능을 발전시켰기 때문입니다.

 최근 조인성을 메인 모델로 삼아 사람들에게 자신들을 열심히 알리고 있는 ‘데일리호텔’의 모바일 앱 이미지입니다. 타임 세일 형태의 호텔 예약 서비스로 시작해 최근에는 레스토랑 예약으로 서비스 범위를 확대하기도 했죠. 구성은 일반 호텔 서비스와 크게 다르지 않습니다. 호텔과 레스토랑 중에서 선택을 할 수 있고, 각각에 맞는 리스트를 확인할 수 있습니다. 그런데 가운데, 오른쪽 이미지를 확인해보면 조금 다른점을 확인할 수 있는데요! 바로 ‘트루리뷰’라는 내용입니다. 트루리뷰는 실제 호텔에 머물렀던 사람들을 통해 내용이 구성됩니다. ‘데일리호텔’을 통해 결제 한 뒤 체크아웃 시간이 지난 후 앱을 실행하면 바로 리뷰를 남겨달라는 메시지를 노출합니다. 처음에는 터치 한 번으로 만족도만 평가할 수 있도록 유도한 뒤, 더 자세한 리뷰를 남기면 포인트를 제공해주는 방법을 활용합니다. 

실제 투숙객들을 통해 작성되는 리뷰에는 또 한가지 중요한 내용이 포함되어 있는데요! 호텔 선택에 중요한 영향을 끼치는 내용에 따라 상세 내용 확인이 가능하다는 점입니다. 방이 얼마나 청결했는지, 위치는 어땠는지, 직원들의 서비스 그리고 시설은 좋았는지 등 4가지에 따라 리뷰를 확인할 수 있습니다. 실제 투숙객이, 호텔 선택에 꼭 필요한 정보를 리뷰형태로 제공해준다는 점은 ‘단순 리뷰’에 비해 의사 결정에 더 긍정적인 영향을 끼칠 수 있을테고, 이는 결국 앞서 말씀드렸던 것처럼 서비스 자체의 ‘신뢰’와도 밀접하게 연관될 수 있다는 점을 ‘데일리호텔’을 통해 다시 한 번 확인할 수 있었습니다. 저 역시 데일리호텔을 활용하는 이유 중 하나가 ‘트루리뷰’이며 만족도가 90% 넘는 곳을 1차로 확인하고 있습니다.  

오늘 사례로 언급하는 서비스 중 유일한 ‘대기업’이라고 할 수 있는 ‘CGV’. CGV 역시 데일리호텔의 ‘트루리뷰’와 유사한 ‘Golden EGG 지수’를 활용하고 있습니다. (유사하다는건 기능적인 측면일뿐 누가 먼저 시작했다는 기준은 아님) 실제 관람객들의 평가로 산정된 지수이며 퍼센테이지가 높을수록 높은 추천도를 갖는 영화라고 할 수 있죠. 몇 명의 관람객이 평가를 하여 지수가 산정되었는지를 함께 보여주고 있습니다. 

2.평가 기준의 세분화

실제 ‘참여자’들을 활용한 리뷰 작성 사례 중, ‘데일리호텔’은 리뷰 작성 시, 하나의 종합된 내용이 아닌 세분화된 리뷰를 활용하고 있었는데요. ‘이 호텔 좋았어요’가 아니라 ‘이 호텔은 시설과 서비스는 정말 좋았지만, 위치가 조금 애매한 곳에 있었어요’와 같이 구체적인 내용을 확인할 수 있었죠. 이처럼 최근에는 서비스에서 제공하는 ‘콘텐츠’의 성격에 따라 리뷰를 자세하게 제공하는 사례가 늘고 있습니다.

올해 업데이트된 플레이 스토어를 보면서 제가 가장 매력적으로 느꼈던 내용은 ‘인기 기능’이라는 정보였습니다. 해당 앱에 대한 사용자들의 별점 및 리뷰와 더불어 세부적으로 어떤 기능들을 많이 활용하고 반응이 좋은지를 살펴볼 수 있기 때문입니다. 평점이 3점 이하면 보통 다운로드 받을 가능성이 많이 낮아지는데, 플레이 스토어가 업데이트 된 이후에는 ‘인기 기능’ 정보를 통해 내가 주로 쓸 기능에 대한 반응과 매칭시켜 다운로드 여부를 다시 한 번 생각해보게 되었습니다. 이처럼 세분화된 정보는 유저에게 다시 한 번 생각해볼 수 있는 시간을 만들어준다는 점에서 긍정적인 의미를 찾을 수 있습니다.

 두 번째 사례는 ‘망고플레이트’입니다. 맛집을 판단할 수 있는 ‘근거’는 정말 다양합니다만, 기존에는 맛있다, 맛없다와 같이 단순 평가로 정보가 제공되는 경우가 많았습니다. ‘망고플레이트’에서는 맛있다와 맛없다 외, 괜찮다는 추가 기준을 적용하여 세 가지 기준에 따라 해당 장소에 대한 판단을 할 수 있도록 리뷰 기능을 제공하고 있었습니다.

 망고플레이트 보다 더 세분화된 정보를 제공하는 서비스도 있었는데요. 최근 와디즈를 통해 증권형 크라우드펀딩을 시작한 ‘다이닝코드’입니다. 다이닝코드는 빅데이터를 기반으로 맛집 정보를 제공해주는 서비스로 저 역시 자주 사용하는 서비스 중 하나인데요. 이들은 ‘맛’이라는 기준 뿐만아니라 ‘가격’, ‘서비스’에 대한 정보를 함께 제공하고 있습니다. 또 방문목적과 분위기, 편의시설 등에 대한 추가 정보를 확인할 수 있어 리뷰가 또 하나의 ‘콘텐츠’로 활용될 수 설계를 해놓았습니다. 물론 이 경우 리뷰 데이터를 확보하기 위해 기존보다 더 많은 노력을 해야하지만(보상 제공 등) 그렇게 쌓인 정보는 서비스와 유저간 더없이 좋은 ‘연결고리’가 될 수 있습니다. 다른곳에서는 확인할 수 없는 정보로 판단하는 순간 가장 먼저 떠올리고, 접속할 가능성이 높아지기 때문이죠.

‘리뷰’를 논할 때, 배달 서비스 역시 빠질 수 없겠죠. ‘요기요’의 경우 실제 배달 주문을 한 사람들만 리뷰(클린리뷰)를 작성할 수 있으며(이는 요기요가 서비스 런칭때부터 활용한 전략이기도 함) 맛은 물론 메뉴의 양, 배달 관련 정보가 포함되어 있습니다. 배달의 경우 시간, 친절도 등 배달에 포함되는 종합적인 내용이라고 볼 수 있고요. 양을 중요하게 생각하는 소비자라면 배달 시간 보다 ‘양’과 관련된 정보가 더 중요할 것이며, 시간에 맞춰 배달되는 것이 중요한 사람들에게는 요기요에서 제공하는 ‘배달’ 관련 정보가 가장 중요한 기준이 될 수 있겠죠. 이처럼 세분화된 리뷰는 각기 다른 취향과 판단 기준을 가진 소비자들에게 적합한 판단을 내릴 수 있도록 돕는 역할을 하게 됩니다.

국내에서는 여전히 사용할 수 없는 ‘우버’의 경우 차량 탑승 후 승객에게 바로 푸시를 보내 운전자를 평가할 수 있게 유도합니다. (카카오택시도 마찬가지, 하지만 평가 – 나중에 리뷰가 될 – 내용이 다름) 운전자를 별 다섯개로 기본 평가할 수 있는 내용과 더불어 운전자의 ‘특징’을 하나 선택할 수 있는데요. 예를 들어 신호를 잘 지키는 드라이버, 예상 시간 보다 빨리 도착하는 드라이버 등이 주 내용입니다. 이는 다른 승객들이 원하는 ‘취향’에 따라 드라이버를 매칭시키려는 우버의 전략으로 볼 수 있으며, 내가 남긴 리뷰에 따라 적합한 운전자를 만날 수 있다는 기대감을 갖게 만들어주는 역할도 하게 됩니다. 

많은 사례를 두루 살펴보진 못했지만, ‘리뷰’를 주제로 글을 쓰다 보니 기존에는 몰랐던 사례들을 접하게 되었습니다. 별 다섯개와 텍스트로 구성된 리뷰를 ‘1세대 리뷰’라고 한다면 이제는 세분화된 리뷰, 실제 사용자들을 통해 생성되는 리뷰가 그 뒤를 잇는다는 사실을 명확하게 알 수 있었죠. 그 다음은 또 어떤 리뷰들이 등장할지 기대 됩니다. 색다른 리뷰를 만나본 경험이 있으시다면 댓글로도 함께 말씀해주세요