[0331 TIL] 서비스 기획 입문 개인 과제 2

서비스 기획 입문 과제 진행 상황
✅ 데이터 분석
✅ 데스크 리서치
✅ 5 Whys 로 현상에 대한 원인 파악 
✅ 우선순위 판단 
✅ 가설 설정 
       문서화 

 

금요일부터 10시간씩 과제를 하니까 그런지 진도가 아주 빠르다

이 정도 속도면 내일이면 과제가 끝날 것 같다 (??) 

 

 

 

오늘 튜터님께 받은 피드백

• 어제 5 Whys로 문제의 원인을 좀 나름대로 정의를 해봤는데 이 방향성이 맞는지 확인하고 싶어서 튜터님께 SOS 요청
• 튜터님께서 지금 피드백을 줄 수 있지만 한 번 기획의 사이클을 끝내보고 필요한 부분만 피드백을 받는 것이 더 나을 것 같다고 하심
• 중간중간 방향이 맞는지 확인해보고 싶었지만 튜터님의 의견에 적극 공감해서 그냥 완성하고 여쭤보기로 했다.

 

현상 1 : 어떤 혜택(쿠폰)을 쓸 수 있는지 파악하기 어려워 혜택을 놓치거나 공부해야한다 

• 보통 결제 단계에서 호소하는 문제, 사람들이 혜택을 쓸 수 없음 

 

[생각 1] : 혜택을 확인하지 말고 빠르게 결제를 유도하려고 하는걸까? 

• 왜 결제창에서 쿠폰이 보이지 않는걸까? -> 결제 화면을 간소화하기 위해서
• 왜 결제 화면을 간소화해야했을까? -> 빠른 결제를 유도하기 위해서 
• 왜 빠른 결제가 필요할까? -> 사용자가 고민없이 바로 결제로 이어져 비즈니스 이익을 얻기 위해 

💡 빠른 결제 유도가 목적이었지만 결과적으로 사용자들이 혜택을 못찾아 결제까지 이어지지 못하는 경우가 생길 수 있음. 의도와 결과가 다르므로 근본적인 원인라고 보기 어려움 

 

[생각 2] : 혜택을 적용할 수 없다면 아예 안보여주는게 더 낫다고 생각한걸까? 

• 왜 결제창에서 쿠폰이 보이지 않는걸까? -> 적용되지 않을 혜택이라면 보이지 않도록 한다
• 왜 이렇게 설계했을까? -> 불필요한 정보가 오히려 사용자에게 혼란을 줄 수 있다고 판단됨 
• 왜 혼란이 생길까? -> 혜택이 있다고는 하는데 정작 사용을 못하면 답답하기 때문

💡 파생된 아이디어 : 조건 미충족 쿠폰을 완전히 숨기는게 아니고 딤처리 + 안내 문구로 조건을 추가하면 추가 구매를 유도할 수도 있고 사용자도 혜택을 인지할 수 있지 않을까? 

 

[생각 3] : 페이지 별 역할이 달라서 그런 것 아닐까? 

• 왜 결제창에서 쿠폰이 보이지 않는걸까? -> 혜택 정보는 탐색 단계 (상품 상세 페이지) 에서, 결제 단계는 최종 적용 내용만 보여주도록 역할을 분리했다 
• 왜 역할을 분리했을까? -> 상세 페이지는 혜택 비교, 쿠폰 확인 결제 페이지는 빠른 결제 완료라는 각각의 페이지 별 목적이 존재함 
• 왜 이 구조가 문제일까? -> 사용자가 탐색 시점에서 혜택 조건을 충분하게 인지하지 못하면, 결제 단계에서 혜택을 찾지 못하고 이탈할 수 있음 

💡 근본적인 원인 : 혜택 정보가 탐색 단계에 분산 배치되고 결제 단계에서는 조건 미충족 혜택은 노출되지 않아 사용자가 직접 찾지 않으면 혜택을 쓸 수 없는 구조 

💡 파생된 아이디어 : 1) 상세 페이지에 혜택을 더 잘 보이도록 구성을 변경해보자 2) 결제 페이지에서 조건 미충족 혜택을 딤처리로 보여주고 조건을 안내해보자 

 

 

현상 2 : AI 추천의 품질이 좋지 않다 

• 탐색 단계에서 호소되는 문제, AI 추천을 사람들이 신뢰하지 않아 탐색형 쇼핑 경험을 하기 어려움 

[생각 1] : 왜 AI 추천 품질이 좋지 않을까? 

• 왜 추천 정확도가 낮을까? -> 개인화 모델이 사용자 데이터가 충분히 쌓이기 전까지는 정확하게 작동하지 않는다 
• 왜 데이터가 부족할까? -> 신규 유저는 구매, 탐색 이력이 없어 모델이 학습할 데이터가 없다 
• 왜 신규 유저 데이터가 부족한 상태로 추천이 시작될까? -> 앱 진입 시 신규 유저의 취향을 수집하는 온보딩 프로세스가 없다 
• 왜 온보딩이 없이 출시 되었을까? -> 하이퍼클로바 X 기반 추천은 사용할수록 고도화되는 구조로 설계가 되었음, 콜드 스타트에 대한 별도의 설계가 없었음 
• 왜 콜드 스타트 경험을 설계하지 않았을까? -> 신규 유저 취향 데이터를 수집하는 과정없이 추천이 시작되어 초기 개인화가 작동하지 않는 구조 

 

문제 정의 

문제 1 : 혜택 구조에 익숙하지 않은 사용자는 혜택을 인지하고도 실제로 적용하지 못한다

문제 2 : AI 추천의 품질이 균일하지 않아 사용자의 취향과 맞지 않는 경험이 발생한다 

 

 

Impact & Effort Matrix 

[문제 1] 

• 혜택 구조에 익숙하지 않은 사용자라면 모두 해당하는 문제 -> 네이버 쇼핑을 자주 이용하지 않거나 신규 유저의 경우 (이번 과제의 배경처럼 갑자기 신규 유저들이 엄청나게 유입된 상황이라면) 더더욱 혜택 구조에 익숙하지 않을 것 
• 사용자 여정 중 '결제' 단계에 해당하는 문제, 앱 '진입', '탐색' 까지의 과정을 다 거쳤는데 마지막에 혜택으로 인해 사용자들이 중도 포기해버린다면 비즈니스적인 손해가 됨. '혜택'을 사용자들이 인지하고 사용할 수 있도록 한다면 혜택을 본 사용자들이 계속해서 앱을 사용하는 리텐션이 오르는 방식이라고 생각함 -> 리텐션을 높여야하는 이번 과제의 목적에 부합함
• Effort는 중간 정도로 예상됨 
  • UI 개선만 할 수도 있지만 쿠폰이나 혜택을 보여주는 방식으로 한다면 기술적인 수정도 필요할 수 있음

 

[문제 2] 

• AI 추천의 경우 네이버 스토어에서 추구하는 '초개인화 쇼핑 경험' 을 제공하기 위해서 필요한 기반 기술, 네이버 스토어의 전략과 앞으로의 목표를 생각했을 때 해결하면 좋을 중장기적 과제 
• 앱을 자주 사용하는 사람의 경우 그만큼 추천이 정교해지겠지만 앱을 자주 사용하지 않는 사람의 경우 추천이 정교하지 않을 수 있음 만약 이 부분이 개선이 된다면 리텐션에도 영향을 줄 수 있다고 생각함, 사용자 전체에게 영향을 줄 수 있는 임팩트
• 다만 Effort 가 높을 것으로 예상됨
  • 추천 모델 튜닝에 많은 시간과 비용이 들 것으로 예상됨 
  • 개발팀과의 오랜 협업도 필요함 

 

가설 설정 

• 내일 구체화 해볼 예정