첫 방문 유저의 추천 만족도 높이기

Design

Kim kwangkuk

Company & Position

Kakaostyle, Monetization Team Main Product Designer

Role

UX Flow Defination 100%

UI Design 100%

Overview

지그재그 앱에 방문하면 가장 먼저 추천 상품 리스트가 표시됩니다. 추천 상품 리스트에서는 유저의 클릭이나 찜 등의 쇼핑 데이터를 기반으로 유저와 관련성 높은 상품을 추천해 주고 있습니다. 앱 내에서 방문자가 가장 많고 회사의 수익을 책임지는 광고 지면이다보니 유저에게 만족스러운 추천 경험을 제공해 주는 것이 중요합니다. 이에 따라 유저들이 최초로 앱을 다운받은 후 최대한 빠르게 개인화 추천을 받을 수 있는 시나리오를 제안하여 최초 추천 상품에 대한 만족도를 향상시키는데 기여하였습니다.

회원님을 위한 추천 아이템

지그재그 앱 첫 화면에서 유저의 쇼핑 데이터를

기반으로 좋아할만한 상품을 추천

Problem

유저가 관심을 가질만한 상품을 추천해 주기 위해서는 유저의 쇼핑 데이터가 있어야 합니다. 유저가 어떤 상품에 관심을 보였는지 알아야 관련 상품을 추천해 줄 수 있기 때문이죠. 하지만 처음 방문한 유저는 쇼핑 데이터가 존재하지 않기 때문에 좋아할 만한 상품을 추천해 줄 수 없습니다. (초기 데이터가 부족한 상태로 서비스를 이용하는 것을 '콜드 스타트' 문제라 부릅니다) 결과적으로 처음 추천 리스트에 방문한 유저는 추천에 대한 만족도가 낮은 상태로 앱을 사용하게 됩니다.

쇼핑 이력이 없는 첫 방문 유저의
추천 만족도가 낮음

문제 해결 방향

유저가 온보딩 페이지에서 자신의 취향에 가까운 상품을 선택한 뒤 홈에 진입하면 그 즉시 비슷한 스타일의 상품이 전시되도록 하여 최초 추천 만족도를 높이고자 하였습니다. 이를 위해 온보딩 페이지에 실제 판매 중인 상품의 이미지가 표시되도록 하고, 이를 클릭 하였을 때 클릭한 상품의 로그를 추천 목록에 전송하여 유저가 선택한 스타일과 비슷한 스타일의 상품들이 전시되도록 설계하였습니다.

호출 로직 설계

지그재그에 등록된 수십만 개의 상품 중 온보딩 페이지에 노출할 상품을 선별할 수 있는 로직이 필요하였습니다. 유저들의 반응이 좋으면서, 너무 비슷한 스타일에 치중되지 않은 다양한 스타일의 상품을 호출하기로 하였습니다. 이를 위해, 지그재그 추천 시스템이 보유한 카테고리별 CTR 상위 상품을 150개씩 호출하였습니다. 그리고 이 상품중 너무 비슷한 스타일의 상품은 수기로 필터링하여 다양성을 유지할 수 있도록 하였습니다. 가장 많은 유저들이 보게 되는 '전체' 카테고리에는 각 카테고리별 CTR 상위 상품을 30개씩 호출하여 100개를 채우고 카테고리가 너무 군집되어 보이지 않도록 셔플하여 노출하였습니다. 그리고 매주 1회씩 업데이트하여 최신성을 유지하도록 하였습니다.

UI Design & Prototype

지그재그의 핵심이 기능이 '맞춤형 추천' 인 만큼, 자기 스타일의 상품을 선택하면 적극적으로 취향에 맞는 상품을 찾아오겠다는 친근한 메시지를 표시하였습니다. 유저들이 자신의 스타일에 가까운 상품을 좀 더 빠르게 찾을 수 있도록 레이아웃을 3배수로 촘촘하게 배치하였습니다. 좀 더 디테일하게 자신의 스타일을 탐색하려는 유저들을 위해 카테고리 탭을 배치하였습니다.

주요 지표 설정 및 검증

온보딩 페이지에서 선택한 스타일과 유사한 상품이 추천 목록에 노출되었을 때 실제로 유저들의 만족도가 높아지는지 확인하기 위해 가설을 검증할 수 있는 주요 지표를 설정하고 일부 유저에게 테스트 버전을 배포하여 반응을 확인해 보았습니다. 이 과정에서 광고팀의 주요 지표도 함께 살펴보았습니다.

주요 지표 설정

온보딩 페이지

방문자 중 '스타일' 클릭 비중

유저들은 자신의 스타일을 얼마나 선택할까?

방문자 중 '카테고리' 클릭 비중

유저들은 카테고리를 탐색할까?

00님을 위한 추천 아이템

온보딩 전용 TC 클릭률

온보딩에서 선택한 스타일과 유사한 상품을 추천해주었을때 반응이 좋을 것이다.

추천 목록 인당 노출수

TC가 최상단에 노출되어 추천 목록의 인당 노출수는 증가할 것이다.

방문자 대비 '스타일' 클릭 비중

Data

방문자의 66%가 스타일을 한 개 이상 클릭합니다.

지그재그 앱 첫 방문자 중 66%는 지그재그 추천 목록에 처음 방문하자마자 자신의 스타일의 상품을 추천받습니다.

방문자 (Unique)

Onboarding_view_style$pageview

일 '스타일' 클릭수 (Unique)

Onboarding_view_style$click (catalog)

데일리 평균, 22.10.20~22.11.20, Amplitude

방문자 대비 '스타일' 클릭 비중

Data

방문자의 30%가 카테고리 버튼을 한 개 이상 클릭합니다.

방문자의 30%가 온보딩 페이지에서 자신의 스타일을 좀 더 꼼꼼하게 찾아보려는 경향이 있습니다.

방문자 (Unique)

Onboarding_view_style$pageview

'상의' 카테고리 클릭수 (Unique)

Onboarding_view_style$click (category),상의

데일리 평균, 22.10.20~22.11.20, 엠플리튜드

온보딩 전용 TC 클릭율

Data

온보딩 전용 TC 클릭율 3.8%

(TC 전체 평균 약 1.6%)

유저가 온보딩에서 선택한 상품과 비슷한 스타일의 상품을 추천해줄 경우 클릭율이 전체 TC 평균 대비 2배 이상 높습니다.

TC 전체 평균 클릭률

온보딩 전용 TC 클릭률

22.10.20~22.11.20, Quicksight

인당 상품 노출수

Data

인당 상품 노출수 3개 증가

추천 목록 최상단에 유저의 관심 상품으로 구성된 TC가 노출될 경우, 추천 목록에서 상품을 3개 정도 더 봅니다.

[비교군] 최상단 TC 미노출 그룹의 인당 상품 노출수

[테스트군] 최상단 TC 노출 그룹의 인당 상품 노출수

방문 비중

Data

방문 비중 0.7% 증가

추천 목록 최상단에 유저의 관심 상품으로 구성된 TC가 노출될 경우, 0.7%의 유저가 추천 목록에 더 많이 방문합니다.

[비교군] 추천 목록을 스크롤한 유저 비중

[테스트군] 추천 목록에 방문한 유저 비중

Project Ower: Joy Product Designer : KimKK Backend Engineer : Sherlock App Engineer : Son

Lunching : 2021.07 Working : 2021.05~2021.07

Kakaostyle