장보기•쇼핑 개선기: 익숙함을 넘어, 새로운 탐색으로 #우아콘2025 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
배민 장보기·쇼핑은 익숙한 가게 숏컷에 반응이 집중되고 고객당 탐색 가게 수가 적어, 다양한 입점 가게를 경험시키기 어려웠다. 처음에는 상품과 기획전을 전면에 내세웠지만 신규 가게 탐색으로 이어지지 않았고, 숏컷을 콘텐츠형으로 바꾸자 기존 고객의 반응이 하락해 고객별 방문 맥락이 다르다는 점을 확인했다. 이에 구매 이력에 따른 가게 카테고리 추천, 최소 주문 금액이 낮은 쿠폰, 상품 카테고리 선호도 모델을 활용한 추천을 실험했으며, 숏컷을 축소하고 화면 상·하단 콘텐츠 탐색을 유도하는 구조 개편도 진행했다. 핵심 교훈은 실험 결과에 맞춰 세부 전략을 조정하되, 고객 행동 데이터와 ‘새로운 가게 발견’이라는 목표를 기준으로 방향을 잃지 않는 것이다.
- 기존 고객과 신규 고객은 같은 화면에 들어와도 방문 목적과 탐색 여지가 다르므로 고객군별로 전략을 나눠야 한다.
- 쿠폰은 할인액만 키우기보다 최소 주문 금액을 낮춰 첫 구매의 부담을 줄이는 방식이 효과적일 수 있다.
- 구매 이력이 없는 가게도 상품의 공통 내부 카테고리와 선호도 모델을 활용하면 개인화 추천이 가능하다.
- 핵심 진입 경로를 바꾸는 UI 실험은 전체 반응률뿐 아니라 고객군별 이탈과 화면 하단 탐색 변화까지 함께 살펴야 한다.
- 실험 결과에 따라 세부 전략은 바꾸되, 고객 행동 데이터와 일관된 프로덕트 목표를 기준으로 방향을 유지한다.
소개
[세션 설명] 본 발표에서는 '장보기∙쇼핑' 화면 안에서 퀵커머스 성장을 이끌기 위한 프로덕트 전략에 대해 소개합니다. 이미 고착화된 고객 행동패턴의 흐름을 바꾸고 새로운 방식의 탐색을 유도하기 위해 어떤 전략과 가설을 세우고 실험을 진행했는지, 실험을 통해 얻은 레슨런은 무엇이었는지 상세히 들려드립니다. [발표자 소개] 이다나(PM), 이희원(PM)
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