지그재그 데이터를 통해 분석하기😎 | W6 [코드스테이츠 PMB 14기]

지그재그를 통한 데이터 분석 💡

 

1. 지그재그에서 갖고 있는 문제점(또는 강점)이 있나요? 문제점(또는 강점)으로 뽑은 이유가 무엇인가요?

 

- 지그재그의 강점

1) 7,300여 개의 입점 스토어 수(2022년 1분기 기준)

 

지그재그는 7,300여개의 쇼핑몰, 브랜드와 파트너십을 구축하고 있다. 특히 2021년 브랜드관을 론칭하며 동대문 브랜드뿐만 아니라 디자이너 브랜드, 스트리트 브랜드 등의 패션 브랜드를 입점시키면서 제품 다양성을 확보했다. 패션 플랫폼은 입점 스토어수가 많은 것 그 자체로 차별화될 수 있기 때문에 가장 큰 강점이라 생각한다. 

 

2) 개인화 추천 서비스

 

지그재그는 사용자 행동 데이터 기반으로 맞춤형 상품을 추천하는 개인화 추천 기능을 제공한다. 메인 화면의 광고배너 바로 하단에 사용자를 위한 추천 아이템이 노출되고, 사용자가 찜한 제품이 있다면 동일한 제품을 찜한 다른 사용자가 찜한 상품이 추천 아이템으로 노출되고, 사용자가 장바구니에 담은 제품과 동일한 제품을 담은 유저가 장바구니에 담은 제품이 추천된다. 

최근 본 상품, 찜한 상품, 장바구니에 담은 상품 총 3가지 기준으로 제품을 추천해주는 것이다. 개인 취향에 맞게 제품을 노출시키면 사용자가 더 많이 앱에 들어오게 하고, 더 많이 구매하게 만들기 때문에 강점이라고 생각했다. 

 

 

- 특히 가장 먼저 노출되는 추천아이템 광고임에도 개인 맞춤화 노출방법을 사용하여 사용자에게 자연스럽게 노출되며 좋은 UX를 가져다준다. 

 

- 지그재그의 약점

1) 수익구조

 

입점 브랜드로 플랫폼을 성장시키는 데에는 한계가 있다. 지그재그는 2020년 거래액은 7500억 원 규모이지만 영업적자는 255억 원에 이르렀고 한계에 도달했다고 볼 수 있다. 다수의 패션 독립몰이 입점한 중개사업 구조로 운영되어 왔기 때문에 마진율을 높일 수 있는 PB상품은 없었다. 현재 지그재그는 마진율을 높이기 위해 신사업 태스크포스(TF)조직을 신설해 하반기 론칭을 목표로 여성복 등 패션 상품과 뷰티, 리빙 카테고리를 포함해 PB개발에 나선다는 구상을 하고 있다. 

 

2) 비슷한 상품 검색 기능의 문제

 

지그재그는 '비슷한 상품 검색'서비스를 제공한다. 하지만 하단의 첫번째 이미지와 같이 의류임에도 불구하고 서비스 제공이 안되는 제품이 많고 신상의 경우 적용되는데 시간이 많이 소요된다. 우리가 집 앞 편의점에 갔는데 내가 원하는 제품이 항상 품절이라면 다음에도 그 편의점을 방문할까? 고객들이 근처의 편의점으로 옮겨갈 것이다. 또한 비슷한 상품 검색 결과로 옷의 모양이 전혀 다르거나, 기장이 다르고, 색만 같은 제품들이 노출된다. 이는 검색 서비스에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 결과를 가져온다. 결과적으로 이 기능은 유저에게 나쁜 UX를 제공한다. 

 

 

2. 문제점(또는 강점)을 해결(또는 강화)하기 위해서는 어떤 지표들을 보아야 할까요? 또, 지표들을 보기 위해서는 어떤 데이터들을 확인해야 할까요?

 

1) 7,300여개의 입점 스토어 수(2022년 1분기 기준)

 

입점 스토어의 수가 많다는 강점을 강화하기 위해서는 "DAU(Daily Active User), MAU(Monthly Active User)"를 확인해야 한다. 지그재그는 고객과 스토어를 중개하는 역할이기 때문에 상품 노출을 최대화하여 구매를 하도록 유도해야 한다. 고객들이 심심할 때 지그재그에서 아이쇼핑을 하는 시간이 많아지면 구매전환율도 상승하기 때문에, 하루에 얼마나 많은 유저들이 앱을 사용하고 있는지, 즉 재방문 유저가 얼마나 되는지 확인해야 한다. 

그리고 앞에서 언급한 '아이쇼핑'을 하고있는지 확인하기 위해 '평균 페이지에 머문 시간(Average Time on page)' 데이터를 확인해야 한다. 평균 페이지에 머문 시간은 각 페이지에 머문 시간을 종료 페이지를 제외한 페이지뷰 수로 나눈 값이다. 이 데이터를 통해 어떤 페이지에서 가장 많은 시간을 보냈는지 알 수 있다. 

 

2) 개인화 추천 서비스

 

사고자하는 게 명확히 정해진 상품일수록 전환율이 높다. 그래서 패션보다는 생활용품 카테고리의 상품의 전환율이 높은 것이다. 패션 시장에서 개인화 추천 서비스는 구매 전환율을 높이는데 최적화된 서비스이다. 때문에 CVR(Conversion Rate) 전환율을 확인해야 한다. 

또한, 개인에 맞는 추천이 이루어졌는지 확인해야 한다. CTR(Click Throgh Rate), 클릭률을 확인해야 한다. 이때 CTR은 (광고 클릭 횟수(=클릭수)/광고가 게재된 횟수(=노출수))로 유저의 취향인 제품을 제대로 추천했는지 알 수 있다. 

 

3) 수익구조

 

지그재그는 수수료를 낮게 책정하며, 광고 또한 경매방식이 아닌 쇼핑몰 상생전략을 취하고 있다. 수익을 올리기 위한 다른 방법으로 판매량을 높이거나 객단가를 높이는 방법만 남게 되는데 판매량을 높이기 위해서는 추천 서비스를 통해 노력하고 있고, 객단가를 높이는 방법은 경쟁사와 점유율을 다투고 있는 현재는 적절하지 않다. 그래서 지그재그는 마진율을 높이기 위해 PB상품을 개발하려 하고 있다. 쇼핑몰과 유저들을 중개하며 쌓은 온라인 쇼핑 구매 패턴 데이터와 직진배송을 통한 자체 배송 서비스, 재고자산 관리 경험을 기반으로 PB상품을 개발해야 한다. 

 

4) 비슷한 상품 검색 기능의 문제

 

비슷한 상품 검색기능의 정확도를 측정하기 위해서는 퍼널 분석을 해야한다. 비슷한 상품 검색 기능의 결과가 노출되었을 때 이탈하는지, 노출된 결과 중 하나를 선택하는지 파악하여 정확도를 개선하며 문제점을 해결할 수 있다. 

 

3. 지표들을 개선하기 위해 발견할 수 있는 가설들은 어떤 것이 있을까요? 가설들을 추후 검증하기 위해서는 어떤 방법을 쓰면 좋을까요?

- 사용자 고착도(DAU/MAU)가 높을수록 추천 아이템을 구매할 확률이 높을 것이다.

 

☛ 앱을 많이 이용할 수록 많은 데이터가 쌓여 개인화 하기가 용이하다. 고착도가 높다는 것은 기존 유저들이 계속 재방문하고 있다는 뜻으로 앱 사용이 늘면서 자연스럽게 추천 아이템의 정확도가 높아질 수밖에 없다.

추후 가설 검증 과정에서 앱 접속율이 높은 유저와 낮은 유저에게 추천 아이템 만족도를 조사하고, 추천 아이템 구매전환율을 비교하는 방법을 사용하면 좋을 것 같다. 

 

- 스토어 즐겨찾기를 10개 이상 설정한 유저는 일주일 안에 재접속할 것이다. (임의로 설정함)

 

☛ 7일차 리텐션 데이터를 통해 7일 차에 다시 액티브 상태가 된 유저들이 스토어 즐겨찾기를 몇 개 설정했는지 확인한다. 만약 7일차 리텐션 고객들이 평균 10개 이상의 스토어를 즐겨찾기 해둔 상태라면, '즐겨찾기 몇 개 이상 설정 시 쿠폰 지급'과 같은 이벤트를 하면 리텐션율을 상승시키는데 효과적일 것이다. 

 

- 리뷰를 작성하고 포인트를 지급받은 유저는 재구매할 확률이 높을 것이다.

 

☛ 지그재그는 현재 결제금액에 따라 최대 500포인트를 지급하고 있다. 만약 포인트를 지급받은 유저가 재구매할 확률이 높다면 '첫 리뷰 작성 시 포인트 2배 적립', '멤버십 별 포인트 적립률 상승' 등의 마케팅 전략을 실행할 수 있다. 가설 검증을 위해 이벤트에 참여하여 포인트를 지급받은 유저들이 충성고객이 되었는지 살펴봐야 할 것이다. 

 

 

참고

 

https://zigzag.kr/partners/

카카오스타일 파트너스

http://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=20967 

거래액 1조 찍은 지그재그, PB개발 등 사업 확장 - 포춘코리아(FORTUNE KOREA)