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국내 유명 IT 기업은 한국을 넘어 세계를 무대로 할 정도로 뛰어난 기술과 아이디어를 자랑합니다. 이들은 기업 블로그를 통해 이러한 정보를 공개하고 있습니다. 요즘IT는 각 기업의 특색 있고 유익한 콘텐츠를 소개하는 시리즈를 준비했습니다. 이들은 어떻게 사고하고, 어떤 방식으로 일하는 걸까요?
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이번 글에서는 성형수술 및 피부 시술 정보 제공 플랫폼 ‘강남언니’의 PO가 지역 확장에 앞서 고객의 문제와 비즈니스 성장 사이에서 교집합을 찾은 과정에 대해 소개합니다.
대한민국에서 성형외과/피부과가 가장 많은 지역은 어디일까요? 이 질문에 대부분의 사람들은 “강남이요!”라고 대답하실 것 같습니다. 강남역 부근에서 성형외과나 피부과 광고들을 찾기 어렵지 않으니까요. 실제로 과거 강남언니 구매건의 90%가 강남 지역에 몰려있기도 했습니다.
그러던 어느 날, 전사발표에서 에이든(CEO)은 다음과 같이 선언했습니다. “시술 포화 지역인 강남을 넘어서, 그 외 지역의 시술 상품도 적극적으로 영입하고, 구매율을 키워야 합니다. 그래야만 강남 외 지역에서도 강남언니가 영향력 있는 서비스로 성장할 수 있습니다.”
여러분이라면 이 방향성을 듣고 무엇부터 시작하셨을 것 같나요? 오늘은 강남언니가 비즈니스의 확장과 고객의 문제 사이에서 교집합을 찾아 성장을 이루어낸 과정을 공유드리려 합니다.
다음과 같은 내용을 다룹니다.
*영업 외 제품의 개선을 주로 다루는 글입니다.
가장 먼저 고객이 강남 외 지역의 시술상품에 대한 니즈가 얼마나 강한지 확인했습니다. 고객의 니즈를 알아보기 위해 제가 참고한 데이터는 아래 두 가지와 같습니다:
VOC를 통한 확인
강남언니 검색과 홈 화면에 관해 수집한 VOC 중, 35%는 “지역과 관련된 상품을 찾기 어렵다.”라는 내용이었습니다.
검색어를 통한 수요 확인
고객이 가장 많이 검색한 상위 15개의 검색어 중 지역 검색어 (부산, 대구, 광주)등이 포함 되어 있었습니다. 강남언니는 시술/수술에 대한 vertical platform인 만큼 시술명과 고민부위가 자주 검색됩니다. 시술명과 고민부위에 견줄 만큼 지역이 빈번하게 검색된다 라는 의미는, “고객이 특정 지역에 대한 시술을 모아보고 싶어 한다”라고 해석할 수 있었습니다.
강남 외 지역에서 시술을 받고 싶어 하는 수요도 있고, 강남 외 지역의 상품도 존재하지만, 고객이 강남 외 지역 상품을 찾기 어려워하는 이유는 무엇인지 알아보기 위해 UT를 진행했습니다.
총 4번의 UT, 12명의 고객 대상으로 UT를 진행한 결과, 두 가지 그룹으로 고객군을 나누어지는 것을 발견했어요.
각각의 고객군이 탐색할 때 다음과 같은 문제점이 있었습니다.
고객의 문제를 좁히고 나니 “이 문제들을 다 해결하고 나면, 지역 확장에 대한 전사의 목표에 우리 팀은 얼마나 기여할 수 있는 거지?”라는 생각이 들었어요. 그래서 다음과 같이 지표를 break down 해보았습니다.
고객이 원하는 지역에 대한 상품을 더욱 쉽게 발견하게 되면, 탐색할 수 있는 화면 (홈/검색)에 들어와서 상품을 조회하는 비율과, 상품페이지에서 구매가 일어나는 비율이 밀접하게 연관되어 있다고 판단했어요.
위에서 정의한 critical path 중에서도 어떤 퍼널이 key metric 인지 고민해 보았습니다.
상품을 구매할 때는 지역뿐만 아니라 가격, 후기개수등 여러 변수가 적용합니다. 따라서 고객의 문제 (원하는 지역에 대한 시술 상품을 더욱 쉽게 발견하고 싶다)를 해결하면, 상품페이지에 진입 후 구매로 전환되는 비율보다 탐색화면 (홈/검색)에 진입 후 상품페이지를 조회하는 비율 이 더 영향을 많이 받을 것이라고 예상했어요.
위의 예시에서 상품 > 구매 전환율을 상수로 두었을 때, 탐색화면 진입 후 상품페이지 조회율을 얼마큼 올려야 회사의 목표에 도달할 수 있을지 계산했어요. 예를 들어 회사의 목표가 강남 외 지역의 월별 구매 건수를 6000명에서 10000명으로 늘리고자 한다면, 탐색화면 (홈/검색)에 진입 후 상품을 조회하는 비율을 얼마큼 늘려야 하는지 계산해 보는 것이죠.
숫자의 예시에 따르면, 다른 퍼널을 상수로 두었을 때 상품 페이지 조회율을 20%p 올려야 회사의 목표치에 도달할 수 있다는 결론이 나오게 됩니다.
정확한 예측이 아니더라도, 얼마큼 성장해야 하는지 알고 있으니 일의 우선순위를 판단하기 수월해졌어요. 어떤 문제를 먼저 해결해야 가장 임팩트가 크게 나서 목표 수치를 달성할 수 있을까? 하며 고객의 문제를 해결하기 시작했습니다.
첫 번째로 해결하고자 하는 고객군은 시술을 결정할 때 지역이 중요한 우선순위인 고객이었어요. 이 고객군은 많은 시술 상품 중, 본인이 원하는 지역을 먼저 필터링 한 뒤에 탐색을 시작하는 모습을 보였습니다.
지역필터가 있음에도 불구하고 지역에 맞는 상품을 찾기 어렵다는 VOC가 계속 들어오는지 원인을 파악하기 위해 다시 한번 UT를 진행했어요. 찾아낸 문제점은 다음과 같습니다:
문제 1: 고객은 지역필터를 발견하기 어려워한다.
지역이 우선순위인 고객이 가장 먼저 찾는 것은 지역을 필터 할 수 있는 기능이었어요. 하지만 다음의 두 가지 이유로 고객은 지역필터를 발견하기 어려워했습니다:
6.7K
해결방법:
고객이 지역필터를 쉽게 찾을 수 있도록 depth를 최소화했습니다. 개선 전에는 필터화면 내에서 “위치 선택하기” 눌러야 지역을 설정할 수 있었다면, 개선 후에는 검색결과에서 바로 지역 필터를 쉽게 찾을 수 있도록 one depth로 만들었어요.
문제 2: 지역필터를 발견해도 사용하기 불편하다.
“위치 선택하기” 버튼을 누른 고객은, 강남언니가 어떤 지역에서 서비스를 진행하는지 한눈에 파악하기 어려워했습니다. 만일 고객이 노원역에 있는 시술상품을 찾고 싶다면, 화면에서 “노원구”를 직접 검색해서 지역을 찾아야만 했습니다.
또한 고객은, 구 단위로 지역이 분류된 방식에 익숙해하지 않았어요. 예를 들어 “어디까지가 서초구이고, 어디까지가 강남구일까?, 클리닉/성형외과가 가장 많이 밀집해 있는 강남역 10번 출구 거리는 서초구일까, 강남구일까?”라는 질문을 하며 혼란스러워했습니다.
해결 방법:
고객이 병원의 위치가 어디에 있는지, 가기 편한 위치인지 등을 가늠할 때 판단하는 기준은 지하철 역이라는 것을 발견했어요. 몇 번 환승 해야하는지, 몇 번 출구에 있는지 등이 고객에게 가장 중요한 위치 정보였습니다. 따라서 서울이라는 대분류 안에 인근 지하철역을 선택할 수 있는 구조로 개편했어요.
이 실험을 통해 목표했던 지표 변화는 다음과 같습니다:
강남 지역에서 시술받던 고객들이 강남 외 다른 지역에서 시술받았을 때 생기는 cannibalization을 염려했던 지표입니다.
실험 성과
개선안과 기존 안을 비교하여 AB Test를 진행했을 때 다음과 같은 개선이 있었습니다.
강남 외 지역 상품의 조회율: 10.7% 개선
강남외 지역 상품의 구매율 : 33.5% 개선
전체시술상품(강남/서초 + 비 강남/서초) 구매율: 29.2% 증가
놀라웠던 사실은 전체상품(강남 지역 상품 +강남 외 지역 상품)의 상담신청률 이 증가했다는 거예요. 실험을 예상하기 전에 제 가설은, 강남 지역에서 시술받던 고객이 강남 외 지역에서 쉽게 시술받을 수 있으니, cannibalization으로 인해 강남 외 지역 상품의 구매율을 줄어들 것이라고 예상했어요.
제 우려와 달리 강남 지역의 상품 구매율까지 약 29.1% 증가하면서, 전체 상품 구매율도 크게 개선되었습니다.
“제가 찾는 가격대에 상품이고, 후기개수가 충분히 많다면 어느 지역이든 개의치 않아요”라고 말하는 고객은 어떨까요? 지역은 애당초 이 고객군이 생각하는 중요 우선순위가 아니라 넘어갈 수도 있겠지만, 혹시 제가 모르는 문제점을 파악할 수 있을까 싶어 인터뷰를 진행했습니다.
그리고 많은 고객이 “강남 외의 지역에는 당연히 시술병원이 별로 없을 거야”라고 생각하고 있다는 것을 배웠어요. 고객은 원하는 가격대의 시술을 생활권 근처에서 받을 수 있음에도 불구하고 멀리까지 이동해서 시술을 받는 불편함을 겪고 있었습니다.
이 고객군의 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 가설을 세웠어요:
고객이 ‘관심 있어하는 시술’을 ‘고객의 생활권 내에서’ 선별해서 추천해 준다면, 고객은 자신의 생활권 내에서도 시술을 받을 수 있다는 것을 인지할 것이다. 이는 강남 외 지역 상품의 조회율을 증가시킬 것이다.
이 가설을 검증하기 위해 가장 작은 단위로 실험할 수 있는 방법은 무엇일지 생각했어요. 온전히 가설 검증에만 집중하기 위해, 이미 있는 모듈을 그대로 활용해 1주일 만에 MVP를 개발해 실험했습니다. 그 결과 강남 외 지역상품의 조회율은 약 8%, 구매율은 약 14%가 증가한다는 데이터를 얻을 수 있었어요.
가설 검증에 성공한 후, 고객이 지역상품에 관한 추천을 더 쉽게 모아볼 수 있는 구조는 무엇일지 고민했습니다. 개선 전에는 홈의 여러 콘텐츠 중에서 고객이 원하는 지역상품에 대한 추천을 찾아야만 했던 구조라면, 개선 후에는 강남언니에서 고객이 관심 있어하는 지역만 모아볼 수 있다는 것을 명확히 인지할 수 있는 구조로 개편했어요.
실험 성과
개선 안과 기존 안을 비교하여 AB Test를 진행했을 때 다음과 같은 개선이 있었습니다:
1. 강남외 지역의 시술 상품 조회율: 5.87% 개선
2. 강남의 시술 상품 구매율: 18.8% 개선
3. 모든 상품의 구매 전환율: 5.87% 개선
작게 나누어 실험했던 ab test들이 성공하면서 강남 외 시술상품의 조회율은 3개월에 약 8%p가 증가했고, 그 결과 전사 목표인 “강남 외 병원에서 시술받는 고객의 수를 늘리기”를 달성할 수 있었습니다.
약 3 개월간의 프로젝트를 통해 제가 배운 것은 다음과 같습니다:
우리 팀에서 강남 외 지역 상품의 조회율을 얼마나 올려야 회사의 지표가 달성되는 것인지 명확히 인지할 수 있었던 것이 큰 도움이 되었어요. 예를 들어, “3개월 안에 10%p를 올려야 전사 목표를 달성할 수 있는데, 이 일은 그만큼의 임팩트를 과연 낼 수 있을까?”라고 스스로 물어보며 임팩트 클 것이라 예상되는 순서대로 일을 진행할 수 있었어요.
“나는 특정 지역 아니면 시술받기 어려워요, 꼭 이 지역에서 받아야만 해요”라고 말하는 고객과, “내가 찾는 조건이라면 지역이 어디든 크게 상관없어요”라고 말한 고객을 구분하여 문제점을 찾아내었던 것이 유익했습니다.
고객이 지역상품을 찾기 힘들다는 큰 범위의 문제로 접근했다면 어떤 solution이 어떤 유형의 고객을 만족시키는지 파악하기 힘들었을 것 같아요.
인터뷰나 UT로 만나봤던 고객의 말을 있는 그대로 보지 않고 한 번 더 생각해 보는 것은 참 중요하구나 깨달았습니다. 왜 몇몇의 고객은 지역이 중요한데, 왜 다른 고객들은 지역이 중요하지 않을까? 고객의 생활권 내에서 강남과 같은 가격으로 시술받을 수 있다면, 고객에게 훨씬 좋은 경험이지 않을까?라고 한번 더 고민했기에 고객에게 더 세밀한 추천을 진행할 수 있었습니다.
<원문>
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