서비스 기획 숙련 과제 - 2일차

1. 오늘 학습 키워드

- 목차 설정
- 데이터 분석 결과

- 핵심 인사이트

- 가설 수립

---

2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기

 

<목차>
1. 프로젝트 개요

- 프로젝트 배경

- 목표

- KPI

2. 페르소나(PERSONA) 설정
- 특징

- 선정 이유

3. 분석 데이터 선정

3-1. 분석 대상 설정

3-2. 분석 범위 설정

3-3. 행동 데이터

3-4. 결과 데이터

4. 데이터 분석 결과

4-1. 리뷰 클릭 여부

4-2. PDP 체류 시간

4-3. 유입 경로

4-4. 상품 가격대

4-5. 할인 노출 여부

5. 핵심 인사이트

- 핵심 인사이트

- 추가 인사이트

6. 가설 수립

- 가설 도출을 위한 추가 분석

- 가설

- 기대효과

7. 개선안

8. 기대 효과

9. 참고 자료

 

<보고서 작성>

1. 프로젝트 개요

배경

상품 상세페이지(PDP)는 사용자가 구매를 검토하는 핵심 단계이지만, 상세페이지에 진입한 모든 사용자가 장바구니 담기로 이어지는 것은 아니다. 동일한 상품을 조회하더라도 일부 사용자는 장바구니에 상품을 담는 반면, 일부 사용자는 이탈하는 등 서로 다른 행동 패턴을 보인다.

장바구니 담기는 구매 전환으로 이어질 가능성이 높은 주요 행동 지표로, 장바구니 전환율(Add To Cart Conversion Rate)은 서비스의 매출 및 구매 퍼널 성과와 밀접하게 연결된다. 그러나 현재 상품 상세페이지 내 어떤 사용자 행동이 장바구니 담기를 유도하고, 어떤 행동이 이탈로 이어지는지 명확하게 파악되지 않은 상태이다.

 

목표

상품 상세페이지 내 전환 사용자와 비전환 사용자의 행동 패턴을 비교 분석하여 장바구니 담기 전환에 영향을 미치는 핵심 요인을 도출하고, 이를 기반으로 전환율 개선 방안을 제안한다.

 

KPI

상세페이지(PDP) → 장바구니 담기 전환율(Add To Cart Conversion Rate)

 

2. 페르소나(PERSONA) 설정

페르소나 D : 광고 유입 비교 사용자

 

특징

• 외부 광고 혹은 홈 화면의 기획전 광고를 보고 유입
• 다른 쇼핑 플랫폼과 비교 후 장바구니 담기 → 구매 여부 결정

선정 이유

광고를 통해 유입된 사용자는 상품 상세페이지 내에서 가격, 혜택, 리뷰, 상품 정보 등을 비교하고 탐색하는 행동이 활발하게 나타난다. 이러한 과정에서 다양한 사용자 행동이 발생하며, 장바구니 담기와 이탈 간의 행동 차이를 비교적 명확하게 관찰할 수 있을 것으로 예상된다.

본 프로젝트는 상품 상세페이지 내 행동과 장바구니 담기 전환의 관계를 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 전환과 관련된 사용자 행동을 비교하고 분석하기에 적합한 광고 유입 비교 사용자를 주요 페르소나로 선정하였다.

 

3. 분석 데이터 선정

3-1. 분석 대상 설정

 

고정 조건

데이터	조건	선정 이유
user_type	new	신규 사용자의 초기 구매 행동 분석
traffic_source	ad	광고 유입 사용자의 행동 패턴 분석

 

3-2. 분석 범위 설정

 

유입 경로

데이터	조건	선정 이유
user_typeprevious_page_type	homepage, ad_landing	유입 경로별 전환 차이 확인

※ other 유형은 다양한 경로가 혼재되어 있어 분석 대상에서 제외하였다.

 

3-3. 행동 데이터

데이터	선정 이유
price_band	상품 가격대 영향 확인
pdp_duration_sec	체류 시간과 전환 관계 확인
review_clicked	리뷰 확인 행동 영향 확인
discount_exposed	할인 정보 노출 영향 확인

 

3-4. 결과 데이터

데이터	선정 이유
add_to_cart	장바구니 담기 여부 확인
purchase_completed	실제 구매 여부 확인

 

4. 데이터 분석 결과

4-1. 리뷰 클릭 여부

구분	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
리뷰 클릭	36	33.33%	8.33%
리뷰 미클릭	48	16.66%	6.25%

• 리뷰를 클릭한 사용자의 장바구니 전환율이 약 2배 높게 나타났다.
• 리뷰를 클릭한 사용자가 구매율이 더 높게 나타났다.
• 광고 유입 사용자는 리뷰를 적극적으로 활용하고 있으며, 리뷰 확인 행동이 전환에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 시사한다.

4-2. PDP 체류 시간

구간	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
0 - 30초	17	35.29%	11.76%
31- 60초	48	18.75%	6.25%
61 - 90초	12	25.00%	8.33%
91초 이상	7	28.57%	0.00%

• 체류 시간이 길어질수록 장바구니 추가율이나 구매 비율이 증가하는 일관된 패턴은 확인되지 않았다.
• 0~30초 구간에서 가장 높은 장바구니 추가율과 구매 비율이 나타났다.
• 단순 체류 시간보다 사용자가 어떤 정보를 확인했는지가 전환에 더 큰 영향을 미칠 가능성을 시사한다.

4-3. 유입 경로

유입 경로	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
ad_landing	59	15.25%	3.38%
homepage	25	44.00%	16.00%

• Homepage를 거쳐 상품 상세페이지에 진입한 사용자가 ad_landing을 거쳐 진입한 사용자보다 더 높은 장바구니 추가율과 구매율을 보였다.
• 다만 homepage와 ad_landing의 정확한 역할 및 사용자 의도 차이를 확인할 수 없어 직접적인 원인으로 해석하기에는 한계가 있다.
• 전환율 차이가 발생한 원인을 확인하기 위해 추가 분석이 필요하다고 판단하였다.

4-4. 상품 가격대

가격대	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
5만원 이하	29	27.58%	17.24%
5~15만원	32	21.87%	3.12%
30만원 이상	23	21.73%	0%

• 가격대별 장바구니 추가율은 21~28% 수준으로 큰 차이를 보이지 않았다.
• 반면 구매 비율은 가격대가 높아질수록 감소하는 경향이 나타났다.
• 가격은 장바구니 담기보다 최종 구매 단계에서 더 크게 작용할 가능성이 있음을 시사한다.

4-5. 할인 노출 여부

구분	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
할인 노출	53	22.64%	7.54%
할인 미노출	31	25.80%	6.45%

• 할인 정보 노출 여부에 따른 장바구니 추가율 차이는 크지 않게 나타났다.
• 구매 비율 역시 유사한 수준을 보였다.
• 본 데이터에서는 할인 노출만으로 전환율 차이를 설명하기 어려운 것으로 나타났다.

5. 핵심 인사이트

핵심 인사이트

Insight 1

리뷰를 클릭한 사용자의 장바구니 전환율은 약 2배 높게 나타났다. 리뷰 확인 행동은 장바구니 전환과 높은 연관성을 보였으며, 상품에 대한 신뢰 형성에 긍정적인 영향을 미칠 가능성을 시사한다.

 

Insight 2

ad_landing 사용자는 Homepage 유입 사용자 대비 장바구니 전환율이 낮게 나타났다. 이는 ad_landing으로 유입된 사용자가 상품 상세페이지 내에서 추가적인 정보 탐색 또는 신뢰 형성이 필요할 가능성을 시사한다.

 

Insight 3

체류 시간과 할인 노출 여부는 전환과 뚜렷한 관계를 보이지 않았다. 단순 노출이나 체류 시간보다 사용자가 어떤 정보를 확인했는지가 전환에 더 중요할 수 있음을 시사한다.

 

추가 인사이트

Insight 4

가격대는 장바구니 담기보다 최종 구매 단계에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 가격이 장바구니 담기 단계보다 구매 의사결정 단계에서 더 중요한 요인으로 작용할 가능성을 시사한다.

 

6. 가설 수립

가설 도출을 위한 추가 분석

유입 경로별 리뷰 확인 여부와 전환율 분석 (ad_landing, homepage)

유입 경로	리뷰 클릭 여부	유저 수	장바구니 추가율	구매 비율
ad_landing	TRUE	25	24%	4%
ad_landing	FALSE	34	8.82%	2.94%
homepage	TRUE	11	54.54%	18.18%
homepage	FALSE	14	0%	0%

• 유입 경로와 관계없이 리뷰를 확인한 사용자가 더 높은 장바구니 추가율과 구매 비율을 보였다.
• ad_landing과 homepage 모두에서 동일한 패턴이 나타나 리뷰 확인 행동이 전환과 밀접한 관련이 있음을 확인하였다.
• 리뷰는 상품 상세페이지 내에서 사용자의 구매 의사결정에 영향을 미치는 핵심 정보일 가능성이 있다고 판단하였다.

가설

리뷰를 상품 상세페이지 상단에 배치하여 사용자의 리뷰 접근성을 높인다면, 리뷰 탐색 행동이 증가하고 장바구니 담기 전환율 및 구매 전환율이 상승할 것이다.

 

기대 효과

외부 사례 조사 결과, 리뷰를 상품 상세페이지 상단에 배치한 경우 구매 전환율이 15~23% 증가한 사례를 확인하였다. 또한 내부 데이터 분석에서도 리뷰를 확인한 사용자가 더 높은 장바구니 추가율과 구매 비율을 보였다.

이에 따라 리뷰 접근성을 개선할 경우 리뷰 탐색 행동이 증가하고, 장바구니 담기 전환율 향상과 함께 구매 전환율 약 18% 상승을 기대할 수 있다.

---

3. 학습하며 겪었던 문제점 & 에러
1)

 가설을 수립하면서 가장 어려웠던 부분은 기대 전환율을 몇 퍼센트로 설정해야 하는지 결정하는 것이었다. 단순히 감으로 수치를 작성하기보다는 객관적인 근거를 바탕으로 설정하고 싶었다. 특히 리뷰의 중요성을 설명하는 자료는 비교적 쉽게 찾을 수 있었지만, 리뷰 노출 위치 변경이 실제 전환율 개선으로 이어진 사례를 찾는 데에는 많은 시간이 소요되었다.

 여러 사례와 데이터를 조사한 결과, 리뷰 확인 행동과 전환 간의 연관성을 보여주는 내부 데이터와 외부 사례를 확보할 수 있었고, 이를 바탕으로 기대 상승률을 산정할 수 있었다. 이 과정을 통해 가설 수립에서는 단순히 수치를 제시하는 것보다 해당 수치가 어떤 근거를 통해 도출되었는지를 설명하는 것이 더 중요하다는 점을 배울 수 있었다.

2)

 문서를 작성하면서 목차를 먼저 구성한 뒤 세부 내용을 채워 나갔는데, 가설 수립 과정에서 진행한 추가 분석 결과를 어느 항목에 배치해야 할지 고민이 되었다.

 처음에는 데이터 분석 결과 파트에 포함하려고 했지만, 해당 분석은 단순히 현황을 파악하기 위한 분석이 아니라 가설을 도출하기 위해 추가로 진행한 분석이라는 점을 고려하였다. 이에 따라 최종적으로는 데이터 분석 결과가 아닌 가설 수립 파트에 배치하는 것이 문서의 흐름과 논리 구조에 더 적합하다고 판단하였다. 문서를 작성할 때는 분석 결과 자체보다 해당 분석이 수행된 목적을 기준으로 구성해야 한다는 점을 알게 되었다.

3)

 페르소나 선정 이유를 작성하는 과정에서도 고민이 있었다. 처음에는 다른 페르소나를 선택하지 않은 이유를 중심으로 작성하다 보니, 마치 특정 페르소나들을 제외하거나 부정적으로 평가한 것처럼 보일 수 있다는 점을 발견했다.

 이에 따라 관점을 바꾸어 다른 페르소나를 배제한 이유보다, 최종적으로 선택한 D 페르소나가 이번 문제 상황과 가장 밀접하게 연결되는 이유에 집중하여 작성하였다. 덕분에 페르소나 선정의 타당성을 보다 명확하게 설명할 수 있었고 문제 해결 관점에서 핵심 사용자를 정의하는 것이 중요하다는 점을 다시 한번 확인할 수 있었다.