고객 정의가
팀마다 달랐습니다.
같은 기능을 논의해도 각 팀이 떠올리는 핵심 사용자가 달라 제품 우선순위의 기준이 흔들렸습니다.
팀마다 다르게 정의하던 고객을,
실제 행동으로 다시 정의했습니다.
GA·NPS로 대상을 좁히고 인터뷰와 UT로 실제 쇼핑 행동을 관찰해, 팀이 함께 사용할 수 있는 사용자 모델과 제품 판단 기준을 만들었습니다.
01고객 데이터는 있었지만,
고객 데이터는 있었지만,
팀이 함께 사용할 고객 기준은 없었습니다.
01.1팀마다 서로 다른 고객을 떠올렸고,
팀마다 서로 다른 고객을 떠올렸고,
제품 판단의 기준도 달라지고 있었습니다.
연령·성별·유입 같은 데이터는 있었지만, 각 팀이 중요하게 보는 고객과 문제는 달랐습니다. 결국 같은 기능을 논의해도 누구를 위한 것인지부터 다시 맞춰야 했습니다.
고객 정의가
데이터는 있었지만
행동 이유는 없었습니다.
이용자 규모와 특성은 알 수 있었지만 고객이 왜 그렇게 행동하는지는 알 수 없었습니다.
결국 제품 판단도
경험에 의존했습니다.
사용자 근거보다 개인 경험과 가정이 제품 논의와 우선순위에 영향을 주고 있었습니다.
01.2기존 데이터에서도,
기존 데이터에서도,
명품 구매는 길고 복잡한 여정으로 나타났습니다.
구매 결정까지 시간이 걸렸고, 온라인과 오프라인의 여러 접점을 오가며 상품과 정보를 반복해서 확인하는 고관여 구매 특성이 보였습니다.
구매 결정에는 며칠에서 몇 달까지 시간이 필요했습니다.
반대로 약 40%는 1주 이상 고민했고, 21%는 1개월 이상 검토했습니다.젊은 소비자도 구매까지의 고려 기간이 한 지점에 모이지 않고 넓게 분포했습니다.
1일 이내7%
2–3일27%
4–6일25%
1–2주15%
2–4주5%
1–2개월13%
2개월 초과8%
SOURCE · TRENBE · Report 2020 / 최근 12개월 내 명품 구매 DATA
명품 구매는 여러 접점을 오가는 비선형적인 과정이었습니다.
접점이 많다는 것은 구매 전 그만큼 많은 고민과 확인을 반복했다는 뜻입니다.하지만 정량 데이터만으로는 무엇을 고민하고 어떤 과정을 거쳐 구매를 결정했는지 알 수 없었습니다.
2014 구매 여정
접점 수
접점 수
11
2016 구매 여정
접점 수
접점 수
13
SOURCE · McKinsey & Company · The age of digital Darwinism (2017) / South Korea luxury decision journey
01.3그래서 고객을 ‘누구인가’만으로 정의하지 않고,
그래서 고객을 ‘누구인가’만으로 정의하지 않고,
‘어떤 맥락에서 어떻게 판단하는가’까지 함께 보기로 했습니다.
이처럼 복잡하고 다양한 단계를 거치는 구매 여정을 이해하기 위해, GA로 실제 이용자를 좁히고 NPS로 구매 배경과 경험을 보완한 뒤 인터뷰와 UT로 행동과 판단 근거를 확인했습니다.
누가 이용하는가
연령과 실제 이용 데이터를 기준으로 조사할 주요 사용자층을 좁혔습니다.
어떤 배경과 경험인가
성별·직업·구매 습관을 확인해 인터뷰에서 더 살펴볼 맥락을 구체화했습니다.
어떻게 판단하고 왜 망설이는가
과업 수행 과정의 이동·망설임·재확인을 관찰해 실제 판단 과정을 확인했습니다.
02데이터로 대상을 좁히고,
데이터로 대상을 좁히고,
실제 행동을 관찰했습니다.
02.1GA를 통해 실제 이용자가 집중된
GA를 통해 실제 이용자가 집중된
핵심 연령대를 먼저 확인했습니다.
전체 고객을 막연하게 조사하지 않고, 실제 이용 데이터에서 확인된 고객 분포를 리서치 대상 선정의 출발점으로 사용했습니다.
68.8%
25-54
원본 GA 화면에서 확인된 핵심 연령대 합계
SOURCE - TRENBE · GA data 2021-22
02.2NPS로 인구통계와 소비 맥락을 보완해,
NPS로 인구통계와 소비 맥락을 보완해,
인터뷰에서 확인할 고객군을 구체화했습니다.
성별·연령·직업 자체를 고객 정의로 삼지 않고, 실제 구매 맥락과 서비스 경험을 더 확인할 대상을 구성하는 보조 기준으로 사용했습니다.
여성 응답
원본 NPS 표본에서 성별 응답 비율을 확인했습니다.
20-30대
연령 응답과 GA 분포를 함께 놓고 인터뷰 대상을 조정했습니다.
회사원
직업·소비 환경을 실제 구매 맥락 질문으로 연결했습니다.
NOTICE · 표본 설문의 프로필 비율을 전체 고객 특성으로 일반화하지 않고, 인터뷰 대상과 질문을 구체화하는 보조 신호로 사용했습니다.
02.3이용 경험에 따라 세 그룹으로 나누고,
이용 경험에 따라 세 그룹으로 나누고,
같은 과업에서 행동 차이를 비교했습니다.
서비스 이용 빈도와 구매 경험을 기준으로 예비·라이트·헤비 고객을 나눠, 같은 화면에서 어디를 보고 어떻게 판단하는지 비교했습니다.
예비 사용자
처음 보는 사용자가 구조와 상품 가치를 이해하는지 확인했습니다.
라이트 사용자
탐색·비교 과정에서 멈추거나 다시 확인하는 지점을 봤습니다.
헤비 사용자
반복 이용자가 기대하는 효율과 정보 깊이를 확인했습니다.
02.4그리고 실제 고객이 상품을 찾고 비교하고
그리고 실제 고객이 상품을 찾고 비교하고
구매를 판단하는 과정을 직접 관찰했습니다.
화면에 대한 선호를 묻기보다 과업 수행 과정의 이동, 망설임, 재확인, 질문을 기록해 실제 이용 방식을 확인했습니다.
03고객은 확신이 생길 때까지,
고객은 확신이 생길 때까지,
탐색과 확인을 반복했습니다.
03.1각 화면의 문제는 달랐지만,
각 화면의 문제는 달랐지만,
행동에는 반복되는 패턴이 있었습니다.
화면별 문제를 나열하는 대신, 고객이 다음 행동으로 넘어가기 전에 반복해서 확인한 판단 과정을 기준으로 묶었습니다.
메뉴·프로모션·추천의 우선순위가 분명하지 않으면 탐색의 시작점을 다시 찾았습니다.
검색·카테고리·필터와 상품 정보를 반복해서 오가며 비교할 후보를 좁혔습니다.
이미지·속성·가격·혜택을 함께 확인하며 상품 간 차이와 선택 이유를 만들었습니다.
사진·영상·리뷰와 실제 사용 조건을 확인하며 자신의 선택이 맞는지 재확인했습니다.
최종 가격·혜택·배송·구매 조건이 분명해야 다음 단계로 이동하고 결정을 내렸습니다.
충분한 근거를 찾지 못하면 이전 단계로 돌아가 상품·가격·리뷰를 다시 확인했습니다.
03.2같은 여정을 지나도,
같은 여정을 지나도,
이용 경험에 따라 막히는 지점은 달랐습니다.
예비 사용자는 이해·탐색에서, 라이트 사용자는 탐색·비교·구매에서, 헤비 사용자는 비교·구매·효율에서 더 높은 요구를 보였습니다.
이해탐색비교구매효율
예비
라이트
헤비
NOTICE · 이 매트릭스는 원본 UT 기록을 행동 단계별로 재분류한 정성적 요약이며, 정량 점수로 해석하지 않았습니다.
03.3세 그룹 모두 다음 단계로 넘어가기 전에,
세 그룹 모두 다음 단계로 넘어가기 전에,
‘확신할 수 있는 근거’를 찾고 있었습니다.
이용 숙련도는 달라도 탐색 → 비교 → 결정 → 확신 과정에서 충분한 근거를 확보한 뒤 다음 행동으로 이동하는 공통 패턴이 나타났습니다.
탐색
무엇부터 볼 것인가
비교
무엇이 다른가
결정
지금 선택해도 되는가
확신
내 선택을 믿을 수 있는가
04관찰한 행동을,
관찰한 행동을,
팀의 제품 판단 기준으로 바꿨습니다.
04.1발견한 행동 패턴을,
발견한 행동 패턴을,
네 가지 제품 판단 원칙으로 정리했습니다.
화면 단위 수정이 아니라 고객이 탐색·비교·결정·확신하는 과정에서 필요한 근거를 기준으로 개선 방향을 맞췄습니다.
04.2결국 만든 것은 하나의 퍼소나가 아니라,
결국 만든 것은 하나의 퍼소나가 아니라,
팀이 같은 고객을 보는 공통 기준이었습니다.
사용자 모델과 UT 결과를 한 번의 리서치 산출물로 끝내지 않고, 이후 제품 논의에서 고객군·행동 패턴·판단 근거를 함께 확인할 수 있는 기준으로 정리했습니다.
USER MODEL → PRODUCT DECISION SYSTEM
누가 고객인지 정의하는 것에서 끝나지 않고,
고객이 어떻게 판단하고 행동하는지를 팀이 함께 이해하고 같은 기준으로 제품을 결정할 수 있도록 만들었습니다.