서비스 기획 입문 과제 - 4일차

1. 오늘 학습 키워드

- 배너 이미지 디자인
- 섹션 제목 디자인
- 스토리텔링식으로 다듬기
- 추가 내용

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2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기

 

<배너 이미지 디자인>

 

배너 이미지를 추가한 이유
- 과제 보고서를 노션으로 제출하는 만큼 내용뿐만 아니라 문서를 처음 확인했을 때의 인상도 함께 고려
- 텍스트만으로 구성된 문서보다 시각적인 요소를 활용하는 것이 보고서의 주제와 방향성을 보다 직관적으로 전달하는 데 도움이 될 것이라 생각함

기대 효과
- 보고서를 열었을 때 분석 대상 서비스를 바로 인지 가능
- 본문을 읽기 전에도 보고서의 주제와 방향성을 직관적으로 전달할 수 있음
- 문서의 가독성과 몰입도를 높이는 데 도움이 될 것으로 기대

 

이미지 제작 과정
1. 보고서 상단에 사용할 배너 이미지를 찾는 과정에서 원하는 사이즈와 분위기에 맞는 이미지를 발견하기 어려웠음

2. AI를 활용하여 네이버플러스 스토어의 특징을 직관적으로 보여줄 수 있는 이미지 제작을 시도함

3. 초기에는 이미지 요소가 과도하게 많거나 불필요한 문구가 포함된 결과물이 생성됨

4. 여러 차례 프롬프트를 수정하며 방향을 조정한 결과, 서비스명과 서비스 성격을 한눈에 인지할 수 있는 배너 이미지를 제작함


<섹션 제목 디자인>

- 섹션 제목 배경을 연한 초록색으로 적용
→ 네이버플러스 스토어를 분석하는 보고서인 만큼 네이버의 브랜드 컬러를 연상할 수 있는 색상을 활용함

<보고서 구성>

1. 프로젝트 배경
- 네이버플러스 스토어를 분석하게 된 배경
- 과제 목표 및 분석 목적

2. 서비스 전략 및 비즈니스 목표
- 네이버플러스 스토어의 서비스 목표 분석
- 목표 달성을 위한 핵심 전략 정리

3. VOC 분석 및 카테고리 분류
- 사용자 리뷰(VOC) 분석
- 불만 사항을 카테고리별로 분류하여 주요 문제 파악

4. 문제 분석 및 인사이트 도출
- 로직트리를 활용하여 주요 문제 원인 분석
- 상위 3개 문제에 대해 5 Whys 분석 진행
- 실제 서비스 사용을 통한 추가 인사이트 도출

5. 핵심 문제 선정
- Impact-Effort Matrix를 활용한 우선순위 분석
- 개선 우선순위가 높은 문제 선정
- 최종 핵심 문제 정의

6. 개선안 도출 및 검증
- 핵심 문제 해결을 위한 가설 수립
- 경쟁사 사례 비교를 통한 개선안 제안
- 기대 효과 및 성과 측정 지표(KPI) 설정

 

- 현재 프로젝트 배경, 서비스 전략 및 비즈니스 목표, VOC 분석 및 카테고리 분류까지 작성 완료

- 이후에는 문제 원인 분석, 핵심 문제 선정, 개선안 도출 단계를 작성할 예정
→ 전체 구조는 잡아둔 상태로, 이후 보고서의 흐름에 맞게 챕터명과 구조를 다시 한 번 정리해볼 계획

 

 

<보고서 작성>

1. 프로젝트 배경
 작년 3월 출시된 네이버플러스 스토어는 설치 쿠폰과 첫 구매 프로모션의 효과로 출시 8일 만에 100만 다운로드를 달성하며 빠르게 시장에 안착했다. 그러나 신규 사용자 유입에 성공한 이후, 앱스토어에는 사용자들이 실제 이용 과정에서 겪는 불편 사항과 다양한 개선 요구가 지속적으로 제기되기 시작했다.

 이에 따라 단순한 신규 사용자 확보를 넘어 기존 사용자의 지속적인 이용을 유도하고 리텐션을 향상시키는 것이 새로운 과제로 떠올랐다. 이를 위해서는 사용자들이 어떤 문제를 경험하고 있는지 파악하고, 사용자 리뷰(VOC)를 기반으로 서비스 개선 방향을 도출할 필요가 있다. 효과적인 서비스 개선 방향을 도출하기 위해서는 네이버플러스 스토어가 추구하는 서비스 전략과 비즈니스 목표를 먼저 이해할 필요가 있다.

- 고려한 부분

 

• 프로젝트 배경에서는 단순한 서비스 소개보다 "왜 이 분석이 필요한가"에 초점을 맞춰 내용을 구성
• 신규 사용자 유입에는 성공했지만, 리텐션 향상이 새로운 과제로 떠오른 상황을 중심으로 정리
• 이후 서비스 전략 및 비즈니스 목표 분석으로 자연스럽게 이어질 수 있도록 흐름을 고려
  
  

2. 서비스 전략 및 비즈니스 목표
 네이버플러스 스토어는 기존 네이버 쇼핑의 '검색 중심 쇼핑 경험'에서 'AI 기반 발견형 쇼핑 경험'으로 전환하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 AI 추천과 개인화된 콘텐츠를 활용하여 사용자가 명확한 검색 의도가 없어도 관심사에 맞는 상품과 콘텐츠를 자연스럽게 발견하고 탐색할 수 있는 경험을 제공하고자 한다.

 또한 이러한 경험을 통해 사용자 체류 시간과 구매 전환율을 높이고, 지속적인 서비스 이용을 유도하여 리텐션을 강화하는 것을 목표로 한다.

- 고려한 부분

• 네이버플러스 스토어가 추구하는 서비스 방향성과 비즈니스 목표를 먼저 이해할 수 있도록 내용 구성
• 단순 기능 소개보다 '검색 중심 쇼핑'에서 '발견형 쇼핑'으로 전환하고자 하는 서비스의 핵심 목표를 중심으로 정리
• 이후 VOC 분석에서 실제 사용자 경험과 서비스 목표가 일치하는지 비교할 수 있도록 흐름을 고려

 

3. VOC 분석 및 카테고리 분류

네이버플러스 스토어가 추구하는 발견형 쇼핑 경험이 실제 사용자 경험에서도 동일하게 나타나고 있는지 확인하기 위해 VOC를 분석하였다.

총 57개의 리뷰를 만족과 불만족으로 분류한 후, 불만족 리뷰를 중심으로 주요 불편 사항을 카테고리화하여 분석을 진행하였다. 이를 통해 서비스가 의도한 사용자 경험과 실제 사용자 경험 간의 차이를 파악하고, 발견형 쇼핑 경험을 저해하는 핵심 문제점을 도출하고자 하였다.

[표 1] VOC 만족도 분석

 

[표 2] 주요 불만족 VOC 카테고리 분류 및 비중

카테고리	주요 내용	비율
기능 (16)	추천 오류(5), 검색 결과 오류(2), 타사 비교 불가(4), 추천 피로도(1), 판매자 관리 미흡(1), 광고 표시 미흡(1) , 가격 비교 불편(1), 채널 간 경험 불일치(1)	39.5%
UI/UX (7)	메뉴 접근성(4), 안내 부족(1), 정보 가시성 미흡(1), 명칭 혼란(1)	18.4%
결제/쿠폰/혜택 (7)	혜택 체감 부족(2), 혜택 조건 제한(2), 혜택 안내 부족(1). 알림 미흡(1), 혜택 확인 불편(1), 혜택 조건 복잡(1)	18.4%
배송 경험 (3)	배송 지연(2), 배송 조회 불명확(1), 도착 예정일 안내 불명확(1)	7.9%
성능/오류 (3)	화면 로딩 오류(1), 앱 속도 지연(!), 상품 초기화(1)	7.9%
편의성 (3)	사용 필요성 부족(1), 서비스 차별성 부족(1), 가격 비교 시 타 앱 필요(1)	7.9%

 

 분석 결과, 전체 리뷰 중 불만족 리뷰가 ‘66.7%’로 만족 리뷰보다 약 2배 많게 나타났다.
 
 불만족 리뷰 38개를 카테고리별로 분류한 결과, '기능 관련' 불만이 ‘39.5%’로 가장 높은 비중을 차지했다. 특히 추천 오류와 타사 비교 불가가 가장 큰 비중을 차지하는 불만으로 나타났다.

 또한 ‘UI/UX’와 ‘결제/쿠폰/혜택’ 관련 불만이 각각 ‘18.4%’로 높은 비중을 차지했다. UI/UX 영역에서는 메뉴 접근성에 대한 불만이 주로 나타났으며, 결제/쿠폰/혜택 영역에서는 혜택 체감 부족과 혜택 조건 제한에 대한 부정적인 의견이 많았다.

 즉, 사용자는 상품 탐색 및 구매 과정에서 지속적으로 불편을 경험하고 있는 것으로 나타났다. 특히 추천 오류, 메뉴 접근성 문제, 혜택 인지 및 체감 부족 등으로 인해 사용자가 원하는 상품과 혜택을 쉽고 명확하게 발견하지 못하고 있다.
 이는 네이버플러스 스토어가 추구하는 ‘발견형 쇼핑 경험’이 충분히 구현되지 못하고 있다는 것을 의미한다. 이러한 문제가 개선 없이 지속될 경우 사용자 만족도 저하와 리텐션 감소로 이어질 가능성이 있다고 판단된다.

- 고려한 점

• 네이버플러스 스토어가 추구하는 발견형 쇼핑 경험이 실제 사용자 경험에서도 나타나고 있는지 확인하는 데 초점을 맞춰 분석
• 만족/불만족 리뷰를 구분한 후, 불만족 리뷰를 중심으로 카테고리화하여 주요 문제 파악
• 서비스 목표와 실제 사용자 경험 간의 차이를 확인 후 문제 정의 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 구성

- 추가한 부분

• VOC 분석 결과를 직관적으로 확인할 수 있도록 만족/불만족 비율을 시각화하여 추가
• 분석 결과를 구분하기 쉽도록 [표 1] VOC 만족도 분석, [표 2] 주요 불만족 VOC 카테고리 분류 및 비중 형태로 표 번호를 부여
• 세부 VOC 항목별 발생 횟수를 함께 표기하고, 빈도가 높은 순으로 정렬하여 주요 문제를 쉽게 파악할 수 있도록 구성
• 각 카테고리에서 가장 많이 언급된 VOC를 굵게 표시하여 핵심 불만 사항을 강조
• 비율이 높은 상위 3개 카테고리를 강조 표시하여 이후 문제 정의 단계에서 우선적으로 분석할 수 있도록 구성

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3. 학습하며 겪었던 문제점 & 에러
1)

 배너 이미지를 제작하는 과정에서 보고서에 적합한 이미지를 찾는 데 예상보다 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다. 하지만 디자인 요소에 과도한 시간을 투자하는 것은 비효율적이라고 판단하였다.

 이를 해결하기 위해 AI를 활용하여 이미지를 제작하는 것이 효율적이라 판단하였다. 여러 차례 프롬프트를 수정하며 원하는 방향의 이미지를 빠르게 도출하였다.

2)

 보고서를 작성하는 과정에서 각 챕터의 내용을 정리하는 것보다 다음 단계로 자연스럽게 이어지는 흐름을 만드는 것이 더 어려웠다. 특히 프로젝트 배경, 서비스 전략 및 비즈니스 목표, VOC 분석이 서로 독립적인 내용으로 보이지 않도록 연결하는 과정에서 많은 수정이 필요했다.

 이를 해결하기 위해 각 챕터를 작성한 이유와 다음 챕터가 필요한 이유를 먼저 정리하였다. 그 다음 단계별로 자연스럽게 연결될 수 있도록 문장을 수정하며 흐름을 정리하였다.
3) 

 VOC 분석 결과를 바로 카테고리 분류로 보여주는 것이 다소 단계가 생략된 것처럼 느껴졌다. 사용자가 어떤 과정을 통해 해당 결과가 도출되었는지 보여주는 흐름이 필요하다고 생각했다.

 이를 해결하기 위해 실제 분석 과정을 다시 확인해보니 먼저 리뷰를 만족과 불만족으로 분류한 뒤 불만족 리뷰를 카테고리화하여 분석을 진행했었다. 따라서 만족/불만족 분석 결과를 먼저 제시한 후 불만족 리뷰를 카테고리별로 분류하는 순서로 구성하였다. 그 결과 분석 과정이 자연스럽게 연결되었으며 카테고리 분류 결과를 이해하기 쉽게 정리되었다.