숙련 과제 피드백. 장바구니 담기 전환 데이터 분석 & 개선안 제안

◾과제 목표와 진행 과정

• 목표 KPI : 상세페이지 > 장바구니 담기 전환율을 상승시키고자 함

Part 1. 누구를 분석할 것인가?

• 페르소나 후보 분석 및 선정 → D. 광고 유입 비교 유저

Part 2. 데이터가 말하는 문제는 무엇인가?

• 변수 분석 후, 분석 결과를 바탕으로 핵심 인사이트 도출

Part 3. 어떻게 전환율을 높일 것인가?

• 검증 가능한 가설 수립 및 해결할 구체적인 기능/UI 개선안 도안+와이어프레임

Final. 숙련 과제 피드백 ▼

[게시글 목차]

1. 전체 총평
2. 잘한 점
3. 개선할 점
4. 협업과 프레임워크에 대한 피드백
5. 경쟁사 분석에서 배운 점
6. 다음 과제에서 신경 쓸 점

 

+) 오늘의 인사이트/KPT 회고

 

활동 내역

• 서비스 기획 심화 Chapter 2. Framer 스타일과 반응형 : 재사용성/유지보수성 강화
• 서비스 기획 심화 과제 제출 完 ▼

[mekite] 서비스 기획 심화 과제.pdf

6.15MB

 

 

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장바구니 전환율 개선 피드백
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서면 + 구두 피드백 내용

 

 

1. 전체 총평

• 이번 과제는 지난 과제 대비 성장 폭이 컸고, 크리티컬한 문제점은 거의 없다는 피드백을 받았다.
  특히 문제를 정의하고 해결방안으로 이어가는 흐름이 자연스러웠고, 이전 피드백을 반영한 흔적이 잘 보였다고 했다.
  (경쟁사 UI/UX 분석을 특히 많이 함... 노션 문서 작업은 개인적으로 좀 더 깔끔하게 해보고 싶다(토글 그만 써...))
• 물론 개선할 점이 없다는 의미는 아니고, 다음 단계로 넘어가기 위해 더 신경 써야 할 지점이 명확해졌다는 의미로 받아들였다.
  (제가 보기엔 한참 부족하다고 생각했는데 말이죠... 너무 좋게 봐주신 듯.. 그래도 기분은 좋군요 껄껄^^b~!)

 

2. 잘한 점

🔹문제정의 구조가 명확했다

• 문제 현상, 원인 가설, 데이터 근거를 3단으로 나눠 정리한 점이 좋았다는 피드백을 받았다.
• 특히 문제정의 안에 해결책을 섞지 않고, 문제와 근거를 분리해서 작성한 점이 좋았다고 했다.
• 문제정의 바로 아래에 데이터 근거 표를 붙여,
  왜 리뷰 클릭이 핵심 변수인지 한눈에 보였다는 점도 긍정적으로 평가받았다.
  
  → 문제정의는 '왜 이 문제가 중요하다고 판단했는지 보여주는 곳'이다.

🔹경쟁사 벤치마킹을 문제 해결 관점으로 분석했다

• 경쟁사 화면을 단순히 기능 비교로 보지 않고,
  '이 서비스는 어떤 문제를 풀기 위해 이 UI를 썼는가?'라는 프레임으로 분석한 점도 좋았다고 했다.
• 캡처 화면에 빨간 화살표와 체크 표시를 넣어, 어디를 봐야 하는지 명확히 표시한 것도 도움이 되었다.
• 결과적으로 경쟁사들이 단순히 체류시간을 늘리기보다,
  사용자가 구매 전 신뢰를 형성하도록 돕는 데 집중하고 있다는 인사이트로 정리할 수 있었다.

🔹KPI와 목표 수치를 계산으로 연결했다

• KPI를 설정할 때 단순히 '리뷰 클릭률을 높이겠다'가 아니라,
  리뷰 클릭률을 전환 유저 수준인 47.9%까지 끌어올린다는 기준을 잡았다.
• 그리고 그 기준을 바탕으로 장바구니 전환 유저 수가
  73명에서 76명으로 약 3명 증가할 수 있다는 식으로 계산 과정을 제시했다.
• 목표 수치가 감으로 나온 것이 아니라, 계산 과정을 통해 도출되었다는 점에서 신뢰도가 높았다는 피드백을 받았다.

 

3. 개선할 점

🔹페르소나 간 중복 설명이 부족했다

• 페르소나별 인원수를 합치면 205명, 517명, 284명, 262명으로 총 1,268명이 된다.
  그런데 전체 데이터는 1,000명이기 때문에, 페르소나가 서로 겹치는 구조라는 뜻이다.
  즉, 한 사용자가 여러 조건을 동시에 만족할 수 있는데, 이 중복 구조에 대한 설명이 문서에 부족했다.
• 앞으로는 페르소나를 나눌 때 단순히 각 그룹의 수치만 보여주는 것이 아니라, 아래 내용까지 함께 정리해야할 듯...
  • 페르소나 간 중복이 있는지
  • 중복 사용자는 어떻게 처리했는지
  • 우선순위 판단 시 어떤 기준으로 분류했는지

🔹흥미로운 데이터 발견을 이후 논리와 연결하지 못했다

• 가격대 분석에서 5~15만 원 구간의 전환율이 17.8%로 가장 낮다는 흥미로운 발견이 있었다.
  하지만 이 내용을 '단순히 가격이 높을수록 전환율이 낮아지는 구조는 아닌 것 같다'는 한 줄로 정리하고,
  이후 문제정의나 가설, 해결방안에서는 다시 활용하지 않았다.
  (이건 나도 피드백 받고 나서 '왜 그랬지...?'싶은 생각이 듦... 왜 그랬니 나 자신아...)
• 데이터 분석에서 좋은 발견을 했더라도, 이후 의사결정에 쓰이지 않으면
  발표 흐름에서는 다소 뜬금없는 정보가 될 수 있다.
  (발표를 안 해서 다행인 점...)
• 다음부터는 분석 결과를 넣을 때 아래 중 하나를 선택해야 할 것 같다.
  • 핵심 문제와 연결해서 계속 활용한다.
  • 보조 인사이트로 분리한다.
  • 이번 문제 범위에서는 제외한 이유를 명시한다.

🔹우선순위 판단 근거가 일부 정성적이었다

• 페르소나 C와 D를 비교하면서 '전환율 더 낮음', '비즈니스 영향 중간/높음'처럼 정성적 표현을 사용했다.
  but, 왜 비즈니스 영향이 높은지에 대한 수치 근거가 부족했다.
  ex. 인원수, 전환율 차이, 예상 전환 증가 규모, 광고비 등으로 한 번 더 뒷받침했다면
  우선순위 선정이 더 설득력 있었을 것이라는 피드백을 받았다.
• 앞으로 우선순위를 정할 때는 '좋아 보인다'가 아니라,
  왜 더 중요한지 숫자로 한 번 더 확인하는 습관이 필요하다고 느꼈다.

 

4. 협업과 프레임워크에 대한 피드백

🔹프레임워크보다 원인 탐색이 중요하다

• 5 Whys를 넣어야 하는지에 대한 고민이 있었다.
  (마감 전날 기준)개인적으로 이미 다른 질문과 프레임워크를 통해 원인 분석을 충분히 했다고 생각했기 때문이다.
  (마감이.... 마감이 다가오고 있었다.............으아악)

중요한 것은 5 Whys라는 형식이 아니라, 원인을 탐색하는 과정이다.
→ 결국 프레임워크는 정답이 아니라 도구이고, 때로는 논리적 완성도만큼 협업 비용도 고려해야 한다는 점을 배웠다.

🔹회의 전에 그라운드룰을 정해야 한다

• 이번 팀플만이 아니라 종합적으로 회의 시간이 길어지고 이해가 어려워지는 문제가 있었다.
  → 회의가 시작된 뒤 바로잡기보다, 프로젝트 초반에 회의 방식 자체를 합의하는 것이 중요하다고 조언했다.
  • 회의 전 각자 생각을 간단히 정리해오기
  • 회의 목적과 산출물을 먼저 정하기
  • 논의할 안건을 문서로 공유하기
  • 시간 안에 결정할 것과 나중에 볼 것을 구분하기
    → 이런 그라운드룰을 미리 정해두면, 불필요한 커뮤니케이션 비용을 줄일 수 있다.

 

5. 경쟁사 분석에서 배운 점

• 배달의민족 홈 화면을 보면서 장보기·쇼핑이 여러 위치에 반복 노출되는 이유에 대해서도 질문했다.
  (나름의 해석을 해보고 이해하려 했지만.... 너무 궁금했다)

배달의민족 홈	쿠팡이츠 홈

• 하단 GNB는 회사가 중요하게 밀고 있는 서비스일 가능성이 높고,
  홈 화면 중간의 입점 브랜드들은 광고 수익 목적도 있을 수 있다고 설명했다.
  → 즉, 화면이 복잡해 보인다고 해서 단순히 UX가 나쁘다고만 볼 수는 없다.
• 회사는 때로 사용자 편의와 함께 아래와 같은 비즈니스 목표를 함께 고려한다.
  • 신규 사업 확대
  • 광고 수익
  • 특정 서비스 성장
  • 입점 파트너 노출
• UI를 볼 때 '사용자에게 편한가?'뿐 아니라 '회사는 왜 이 위치에 이걸 넣었을까?'를 같이 생각해봐야 함을 느꼈다.

 

6. 다음 과제에서 신경 쓸 점

• 다음 과제는 데이터 분석 난이도가 더 높아질 예정이라고 했다.(두렵다ㄷㄷ)

이번 과제	다음 과제
페르소나 제공	페르소나 직접 정의
사용자 일부 제공	사용자 정의부터 시작
데이터 컬럼 적음	데이터 컬럼 증가
기본 분석 중심	교차분석 등 심화 분석 필요

• 이번 과제의 전체 흐름과 해결방안 작성 방식은 유지하되,
  다음 과제에서는 데이터 분석에 더 많은 시간을 투자하라고 조언했다.
• 특히 교차분석처럼 여러 조건을 함께 보는 분석이 중요해진다고 말씀하셨다.

 

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오늘의 인사이트

 

좋았던 부분을 너무 좋게 얘기해 주셔서 살짝 민망스였다...

(칭찬받으면 괜히 간지러움/근데 더 해주면 좋아요(??))

 

아쉬웠던 부분은 좋은 데이터를 발견하고도 이후 흐름에 활용하지 못한 점이었다.

5~15만 원 구간의 낮은 전환율은 흥미로운 인사이트였지만,

문제정의나 가설로 이어지지 않아 문서 안에서 뜬 정보가 되었다.

(왜 그랬을까...? 흐음.. 흠터레스팅)

 

앞으로는 분석 결과가 핵심 주장에 쓰이는지,

보조 인사이트인지, 제외할 내용인지 먼저 판단해야겠다.

(하나에 꽂히면 시야가 좁아지는 경향이 있는 듯)

 

우선순위도 정성적 표현만으로는 부족했다.

전환율 차이, 인원수, 예상 전환 증가 규모처럼 숫자로 근거를 보강해야 설득력이 생긴다.

(숫자야 친해지자~~~!!!!! 물론 나도 네가 별로긴 해!!)

 

경쟁사 분석 역시 단순히 UX가 좋은지 나쁜 지보다,

회사가 해당 UI로 얻고자 하는 비즈니스 목적까지 함께 봐야 한다고 생각해서

5개의 경쟁사 UI 분석을 했었다...

좀 지치긴 했지만 확실히 성격이 달라서 흥미롭기도 했다.

(이때부터였던가요... 제가 UI분석 집착광인이 되어간 게...)

 

다음 과제에서는 데이터 분석 난이도가 올라가는 만큼,

발견한 데이터가 실제 문제정의와 해결안까지 이어지는지 더 신경 써야겠다.

(한여름에 주어진 냠냠특집... 두렵지만 서늘하니 좋군요)

 

 

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오늘의 KPT 회고

 

Keep	• 문제정의, 경쟁사 분석, KPI 계산 흐름은 이전보다 좋아졌다는 피드백을 받았다. 특히 문제 현상, 원인 가설, 데이터 근거를 분리한 방식은 계속 유지할 것.
Problem	• 5~15만 원 구간의 낮은 전환율처럼 좋은 데이터를 발견했지만, 이후 문제정의나 가설로 연결하지 못했다. • 우선순위 판단도 정성적 표현이 남아 있어 숫자 근거가 더 필요했다.
Try	• 다음 과제에서는 분석 결과가 문제정의, 가설, 해결안까지 이어지는지 먼저 확인하기. • 우선순위는 전환율 차이, 사용자 수, 예상 개선 규모처럼 숫자로 보강하기.(숫자......)