오늘의 무신사 랭킹은 당신을 설레게 했나요 ? | 코드스테이츠 PMB 14기 | Week 6

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8주간의 위클리 과제도, 무신사랑 해

 

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# 5    오늘의 무신사 랭킹은 당신을 설레게 했나요?

[  무신사 랭킹서비스 개선 방안과 데이터 기반 가설 검증 계획 ]

 

https://www.musinsa.com/cms/magazine/view/3048

 

이전 과제들에서 무신사의 문제점을 지적하고 개선 방안을 제안해보았다. 

이번 과제에서는 이전 과제들에서 제시했던 개선 방안에 대해 데이터 분석적인 측면에서 다시 한번 고민해보고자 한다. 

내가 제안한 개선방안이 정말 지적한 서비스 문제를 개선할 수 있을까? 이를 어떤 방법으로 어떤 데이터로 증명할 수 있을까?

 

   📌 무신사 문제점 정리     

그렇다면 이전 과제에서 지적한 무신사의 문제점에 대해 다시 한번 정리해보자. 

내가 무신사 서비스에서 문제점으로 지적하고 있는 부분은 "랭킹 탭"이다.

랭킹 탭의 문제점과 문제점을 개선하기 위해 제안하는 개선 방안을 간단하게 정리하면 다음과 같다. 

문제점

✔️ 랭킹 개인화 필터를 제공하고 있으나 플로우가 불편해 실효성이 떨어짐
✔️ 개인화 되지않는 랭킹 탭에서 사용자 니즈에 맞지 않는 상품들만 나열되어있어 랭킹 탭 사용 안 하게 됨

 개선 방안

✔️랭킹 탭을 쉽게 개인화할 수 있도록 UI를 개선하여 사용자가 원하는 상품들의 랭킹을 보여주는 랭킹 탭을 만들어 랭킹탭에 대한 UX를 개선한다.  

 

   📌 집중해야 할 핵심 지표와 데이터    

💡 제안한 랭킹탭 개선안의 궁극적 원인과 목표는
       [ 랭킹 탭의 만족도를 올리고 ] [ 랭킹 탭을 더 활발하게 사용하도록 하는 것 ]이다. 

어떻게 랭킹 탭을 사용해야 랭킹탭을 활발하게 사용한다고 말할 수 있을까?

랭킹탭 사용 만족도를 어떻게 판단할 수 있을까?

또 이를 어떤 지표와 데이터를 통해 확인할 수 있을까?

 

✔️ 랭킹 탭에서 노출된 상품의 수

측정 데이터 : [앱 1회 접속 시] 랭킹탭에서 노출된 상품의 수 

 

랭킹탭 체류 시간이 아닌 랭킹 탭에서 노출된 상품의 수를 선정한 이유는

랭킹탭에서 상품 탐색을 정말로 활발히 하고있는가를 확인하기 위함이다.

 

랭킹탭을 오랜 시간 보더라도 적은 양의 상품을 봤다면, 즉 스크롤을 조금 내렸다면, 랭킹탭을 통해 상품 탐색을 활발히 했다고 말하루 있을까? 상품 탐색에 랭킹탭을 활발하게 사용하는 사람은 랭킹탭에서 스크롤을 계속 내리며 많은 상품들을 확인할 것이다. 반대로 상품 탐색에 랭킹탭을 활발하게 사용하지 않는 사람은 랭킹탭을 들어가지 않거나, 랭킹탭에 잠시 들어가도 스크롤을 많이 내려가며 많은 상품들을 탐색하지 않고 빠르게 이탈할 것이다. 

랭킹 탭에서 다양한 상품을 보는 것을 랭킹탭을 활발하게 활용하는 사람이라고 해석했다. 

 

✔️ 상품 상세 페이지 전환율 , Like 기능 사용률 

측정 데이터 : [앱 1회 접속 시 && 랭킹탭 1회 이상 접속시] ( 상세 페이지 클릭수 / 노출된 상품의 수 ) * 100 

측정 데이터 : [앱 1회 접속 시 && 랭킹탭 1회 이상 접속시] ( Like 클릭 수 / 노출된 상품의 수 ) * 100

 

랭킹 탭 사용의 만족도는 랭킹 탭에서 노출하는 상품에 대한 만족도와 비례한다고 생각했다.

 

그래서 상품에 만족하는 사람의 액션을 추적해야한다생각한다. 노출된 상품을 봤을 때 만족하는 사람은 어떤 액션을 취할까? 그 상품에 대해서 더 알아보기 위해 상품 영역을 클릭해 상세 페이지로 전환하거나, 나중에 다시 보기 위해 Like 버튼을 눌러 둔다. 이 액션의 비율을 확인하는 것이다. 랭킹탭을 통해서 본 상품 수에 대한 액션을 취한 상품수의 비율을 측정한다. 이 지표를 통해 랭킹탭에 대한 만족도를 유추한다.

 

   📌 지표 개선 가설 설정과 입증계획      

A/B 테스트를 통해서 랭킹 탭 개인화 UI을 개선하면 지표 개선에 도움이 되는가를 확인하고자 한다. 

실제로 A/B 테스트를 진행한다면 다음과 같은 내용을 증명할 것이다.

 

🤔 Step 1 _ 개인화 필터 UI를 개선하여 전면에 노출하면 필터 사용률이 증가할 것이다.

개인화 필터를 개선하고자 한다면 이를 개발하기 전에,

랭킹 탭에서 개인화 필터에 대한 니즈가 정말로 있는가?

현재의 개인화 필터를 사용하지 않는 이유가 UI에 있는가? 를 확인해야 한다고 생각한다.

 

프리토타입개념을 도입하여 실제로 필터링 기능을 제공하지 않더라도 버튼 UI를 전면에 배치하여 클릭률을 집계한다. 

 

만약 정말로 랭킹을 개인화해서 보고 싶은데 UI가 불편해서 사용하지 않고 있었다면, 개인화 필터 UI를 개선했을 때 필터 사용률이 증가할 것이다. 반대로 랭킹 탭에서 굳이 카테고리를 선택하고, 필터링을 하는 것 자체에 대한 필요성을 느끼지 않는다면 전면에 노출된 필터 기능이 거슬리기만 해 랭킹 탭의 초기 이탈률이 증가할 것이다. 

 이 부분을 먼저 확인하고 UI 개선을 본격적으로 시행하는 것이 맞다고 생각한다. 

 

✔️ A/B테스트 계획

 

가설	개인화 필터 UI를 개선하여 전면에 노출하면 필터 사용율이 증가할 것이다.
기간	1주일간
대상	랭킹탭에 유입된 고객 5000명 A 그룹 : 기존 랭킹 탭 B 그룹 : 개인화 필터링 버튼이 전면에 노출된 랭킹탭 (필터링 버튼에 기능은 추가하지 않고 클릭수만 집계하도록 한다)
측정 지표	필터링 버튼 클릭율, 랭킹탭 초기(5초 이내) 이탈율

 

🤔 Step 2 _ 개인화 필터를 사용한 사람은 그렇지 않은 사람보다 랭킹 탭 이용 지표가 개선 되었을것이다. 

앞에서 진행한 AB테스트를 통해서 개인화 필터 사용에 대한 니즈를 확인했다면 개선된 UI 버튼에 실제 기능을 추가하여 앱을 업데이트하고, 이 개인화 필터가 랭킹탭 UX 개선에 긍정적 영향을 미치는지 확인한다. 개인화된 랭킹 탭에 정말 만족을 느끼고 활발하게 활용한다면 위에서 말한 세 가지 지표들이 개선될 것이다. 이를 통해 지표가 개선된다면 기존에 제공하는 필터 외에 스타일 카테고리 등 새로운 카테고리 등을 추가하여 서비스를 고도화한다. 만약 개선된 필터링 UI에도 지표가 개선되지 않는다면 개인화의 문제가 아닌 다른 문제이므로 랭킹 탭 이탈 로그 데이터를 분석하며 어떤 pain point 가 있는지 다시 분석해 보아야 한다.