[데이터로 생각해보기] 무신사! 결제 직전까지 갔던 상품 목록은 따로 남겨주면 안될까?

본 글은 힙한 데이터의 비밀 8주차 마지막 과제 제출 글입니다.
- 서비스의 PainPoint 찾기 / 관련 지표 설정 / 가장 중요한 지표 선정 / 지표 상승 방안 

0. 들어가며

때는 2015년 2월, 옷 잘입는 군대 후임의 추천으로 무신사에 가입했다. 그리고, 지금까지 7년 동안 옷은 무신사에서만 구매했었다. 최근에 알게 된 사실인데, 무신사의 뜻은

무진장 신발 사진 많은 곳

이라고 한다. 무진장 신발 사진 많은 곳이 지금은 MAU 400만(2021년 9월 기사 참조) 이상의 대형 커머스 사이트로 성장했다.

https://biz.chosun.com/distribution/fashion-beauty/2021/09/18/RG6QTF6DHZH7ZIXPPRUJY3J4KM/

어쨌든, 오늘은 내가 제일 😍 애정하는 서비스인 무신사 스토어에 대해서 다루어보려고 한다.

 

1. 장바구니 이탈률과 고객 결제 전환률

https://focuskpi.com/all-you-need-to-know-about-customer-churn/  https://marketreading.com/ko/cart-abandonment.html

 

장바구니 단계에서 이탈하는 경우를 장바구니 이탈이라고 한다. 산업군별로 약간 차이가 있지만, 대략 70% 가량은 되어 보이는데 가볍게 넘어갈 수치는 절대 아니다. 그만큼 장바구니에서 결제 화면 전환율은 커머스 산업의 OEC중 하나라고 할 수 있다.

 

근데, 왜 이렇게 장바구니 이탈률이 높을까? 

http://groobee.net/2019/05/13/cart-page-important1/

보고서에 따르면, 장바구니를 구매 목적 보다는 "비교 목적"으로 이용하기 때문에 이탈률이 높다고 한다. 우선, 이 지점에서 한 가지 추론을 해볼 수 있다.

장바구니에는 구매 상품 외에도 다양한 상품들이 같이 담겨 있을 것이다.

결론적으로, 유저들의 장바구니 이용 목적의 상당수가 "비교"인 점을 생각해 봤을 때, 장바구니 이탈률이 높은 것은 당연해 보이기도 한다. 하지만, 여기서 정말 놓치면 아까울 것 같은 고객군이 있다. 바로,

 

포커스 유저 - 장바구니를 구매 목적으로 이용한 고객

장바구니를 구매 목적으로 이용한 고객이다.

 

2. Pain Point - 결제 화면 이탈후 재진입시 장바구니 정렬 상태 초기화

우선, 장바구니를 구매 목적으로 이용했다는 것을 어떻게 정의할 수 있을까? 사실 엄밀히 말하자면... 아무도 모른다. 고객이 장바구니에 진입한 로그를 보고, 구매 목적인지 비교 목적인지 구분하는 것은 정말 어려운 작업일 것이다.

하지만, 무수히 많은 역경을 뚫고 장바구니를 통해 결제화면에 진입한 유저라면 "구매 목적"으로 장바구니를 이용한 고객이라고 할 수 있지 않을까?

 

근데, 여기서도 유저는 망설일 수 있다. 새로운 상품을 추가하고 싶을 수도 있고, 구매하려고 했던 상품의 사이즈를 변경할 수도 있다. 그리고, 이후 장바구니로 재진입 할 수도 있다. 이때 문제가 되는 상황이 있다. 

장바구니의 정렬 상태가 초기화 된다. = 구매 직전까지 갔던 상품을 다시 선택해야 한다.

무신사의 경우 결제 화면 이탈 후 장바구니 재진입시 구매 직전까지 갔던 상품 기록이 따로 남지 않는다. 앞서, 유저들이 장바구니를 마치 관심목록처럼 사용하는 경향이 있다는 얘기를 했었는데, 이때 유저들은 "상품을 다시 선택하는 과정"을 거쳐야 한다. 나의 경우 결제 화면까지 넘어가서도 여러번 망설임을 경험하는데, 이때 장바구니 재진입 시 다시 구매할 상품을 선택하는 과정이 굉장히 번거롭게 느껴졌다. 

 

그래서 PainPoint는 다음과 같이 선정하였다.

 

PainPoint
결제 페이지 이탈 후 재진입시 장바구니 상태가 초기화되고,
결제를 하기 위해서는 다시 상품을 하나씩 선택해야한다.

 

가설 - 상품 정렬 순서 변경에 따른 주문률 상승

결제 페이지 이탈 후 | 장바구니 재진입시 | 결제 직전 상품과 최근 추가 상품을 우선적으로 정렬해주면 

1. 결제 페이지 진입률이 상승할 것이다.
2. 주문 전환율이 상승할 것이다.

이에 따라, 가설은 위와 같이 설정하였다. 

 

3. 개선 지표 선정 - 장바구니 재진입 유저의 PUR

 

개선 근거 지표 - 모수 설정, 유저 행동 패턴 확인

 

1.구매 직전 장바구니 상품수 대비 구매 상품수 비율

우선, 첫 번째 지표로 직전 장바구니 상품수 대비 구매 상품수를 뽑아 봤다. 0%에 가까운 유저들이 많다면, 장바구니 상품수가 구매 상품수보다 많다는 뜻이고 이는 유저들이 장바구니를 관심목록처럼 이용한다는 의미가 될 것이다.

 

2. 결제화면 이탈후 장바구니 재진입 유저수

서비스 개선시 영향 받을것으로 추정되는 유저 모수이다. 

 

3. 이탈 직전 상품과 재진입후 구매 상품 비교

유저가 결제 화면에서 이탈 후 장바구니에 재진입하여 새로 구매하는 상품을 직전 상품과 비교해볼 수 있다. 만약, 상품 구성에 차이가 없다면, 구매 직전의 상품을 기준으로 장바구니를 소팅해주는 것이 주문률 상승에 도움이 될 것이다.

 

개선 지표 - 재진입 유저의 주문률

 

1.결제화면 이탈후 장바구니 재진입 유저의 결제 페이지 진입률

2.결제화면 이탈후 장바구니 재진입 유저의 주문률

 

개선지표는 위와 같이 두 가지를 선정했다.

가장 중요한 지표는 재진입 유저의 PUR이라고 생각한다.

 

핵심은 결제화면 이탈 후 장바구니로 재진입한 유저들의 주문률을 높이는 것이다.

 

4. 가설 검증

검증 과정 - 정렬 유무에 따른 주문률 비교

실험 고객
결제 화면 이탈 후 장바구니 재진입 고객

A안 장바구니 상품 정렬 규칙
1. 직전 결제 상품 순으로 정렬
2. 다음으로, 가장 최근에 장바구니에 담은 상품순 정렬

B안 장바구니 상품 정렬 규칙
현안 유지

실험 고객을 대상으로 일주일간 무작위로 A안과 B안에 유저 할당

검증 지표

1. A안과 B안 고객의 결제 화면 진입률 추이 비교

2. A안과 B안 고객의 PUR 추이 비교

 

 

레벨별 주문률 비교

무신사에는 고유의 레벨 체계가 있다. 아무래도, 유저 레벨별로 실험 화면에 대한 반응률이 달라질 것이다. 왜냐하면, 레벨 별로 고객 성격이 달라지기 때문이다. 따라서, 주문률을 유저 레벨별로 나눠서 한번더 살펴볼 필요가 있다.

 

Ref.

https://biz.chosun.com/distribution/fashion-beauty/2021/09/18/RG6QTF6DHZH7ZIXPPRUJY3J4KM/

네이버도 하루 1억 힘든데… 무신사, ‘라이브 커머스’로 1시간에 3억원 판매

http://groobee.net/2019/05/13/cart-page-important1/

[온사이트 마케팅] 쇼핑몰 장바구니 페이지가 중요한 이유 (1)

https://marketreading.com/ko/cart-abandonment.html

장바구니 포기를 줄이기 위한 완전한 가이드 - market reading

https://medium.com/musinsa-tech/musinsapay-d7dd5a22db12

무신사페이 & 무신사 현대카드 도입 비하인드

(지표 내용 참조)