서비스에서 발생할 수 있는 문제를 상상해 보자 (올리브영 사례 분석)

벌써 3일 차네요~

이제 팀원분들과 조금 가까워진 것도 같아요. 😆

팀 분위기가 좋아서 아주 만족스럽습니다.

 

3일 차에는 서비스에서 발생할 수 있는 문제를 실제 사례를 기반으로 분석해 보았습니다.

올리브영의 사례입니다.

 

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올리브영 - 서비스 문제점과 해결 방안

1. 리뷰

[문제점]

• 작성 또는 확인 시 불편함
• 리뷰 확인 시 더보기 기능이 아닌 모든 내용을 제공하고 있어 스크롤이 길어지고 모든 정보가 보여 불편함이 존재
• 리뷰에서 사진 업로드 시 오류

[해결책]

• 사용자 리뷰 작성 프로세스를 간소화하고 직관적으로 설계
• 사용자 데이터 사진 업로드 실패 원인을 파악하여 해결하고 속도 개선 (대용량 사진 관련 문제 해결 필요)
• 사용자 더보기 기능으로 스크롤 길이 축소
• 사용자 사진 클릭 시 확대는 되나 축소 불가한 부분 개선

 

2. 불편

[문제점]

• 좌측 상단 뒤로가기 버튼 클릭 시 현재 페이지에서 나가는 게 아닌 이전 페이지로 이동
• 직전에 이용하던 페이지로 가려면 뒤로가기 버튼을 여러 번 클릭하거나 홈 버튼 클릭 후 다시 검색/상품/메뉴 창으로 이동해야 함

[해결책]

• 사용자 뒤로가기 버튼은 메뉴 간 이동으로 인식하도록 개선 (이전 페이지 이동은 제스처 사용)

 

3. 속도

[문제점]

• 지속적인 속도 이슈
• 미디어 자료가 많고 자료 자체가 방대해서 발생하는 것으로 추측
• 앱 하나에 다량의 기능을 제공하여 앱 자체가 무거워지는 것으로 추측

[해결책]

• 사용자 홈에서 유사한 항목을 묶어서 제공 (관심있을 만한 세일 상품 / 이 상품 어때요? / 방금 본 {카테고리}에서 이 상품은 어때요?)
• 비즈니스 기능 우선순위를 결정하여 사용 빈도가 낮거나 복잡한 기능을 제거하거나 단순화

 

4. 배송 (오늘드림)

[문제점]

• 서비스의 신뢰성 문제(갑작스런 중단, 미배송, 오늘드림인데 오늘 오지 않음)

[해결책]

• 비즈니스 오늘드림의 목적을 분명히 할 수 있도록 물류 시스템과 프로세스 개선 (상품 재고 동기화)
• 사용자 오류 대응 시스템 구축 (AI 챗봇 내 배송 메뉴 구체화, 고객 센터/1:1 문의 프로세스 개선)
• 사용자 배송 현황 확인 및 알림 시스템 도입 (이벤트성 광고 알림이 아닌 배송 관련 알림만 받는 옵션 추가, 날씨/물류 문제 발생 시 미리 공지)
• 데이터 배송 지연/실패 발생 시점, 지역, 원인을 기록하고 분석하여 보완
• 데이터 물류 데이터를 분석하고, 특정 주문의 배송 지연 가능성을 AI를 통해 사전 예측하여 사용자에게 알림

 

5. 로그인

[문제점]

• 로그인 실패 또는 자동 로그인 오류
• 로그인을 했음에도 불구하고 이벤트 참여 불가

[해결책]

• 사용자 로그인 안정성 강화
• 비즈니스 로그인 문제로 이벤트 참여를 하지 못한 사용자가 많은 경우 보완 후 안내 팝업을 제공하여 해당 오류 발생 사용자에게 위로 혜택(소량의 포인트 제공, 쿠폰 제공) 제공
• 데이터 로그인 시도 로그를 저장하거나 자동 로그인 유지율을 모니터링하여 원인 분석 후 보완

 

6. 커뮤니티 (셔터)

[문제점]

• 셔터의 존재 이유를 소비자가 정확하게 파악하지 못함
• 700만 명의 앱 사용자 수에 비해 셔터 이용자 수는 현저히 낮음 (관련 자료: https://www.wiseapp.co.kr/insight/detail/590)
• 무신사의 경우 하루 전에 작성한 인기 글의 좋아요 수는 700개에 육박하지만 셔터의 인기 글 좋아요 수는 100 전후로 확인
• 코스메틱 관련 리뷰를 커뮤니티화하여 모아 둔 페이지지만 해당 코스메틱 정보를 확인하기 어려움
• 좋아요 수, 답글 수에 따라 포인트를 지급하고는 있지만 실제 활용도가 낮음
• 인터넷에 검색해도 사용자의 리뷰보다는 뉴스 기사, 홍보 게시글이 다수

[해결책]

• 사용자 비즈니스 작성자뿐만 아니라 팔로워들에게도 다양한 혜택 제공
• 사용자 적극적인 홍보 및 명확한 가이드라인 제시 (첫 방문 시 팝업이나 튜토리얼로 이용 방법 제공)
• 사용자 비즈니스 인기 게시글로 선정된 사용자에게 쿠폰 혜택 제공 및 메인 페이지 노출 (무신사 사례 벤치마킹)
• 사용자 게시글을 타 SNS로 공유함으로써 사용자가 직접 홍보할 수 있도록 독려
• 비즈니스 인플루언서 및 브랜드 협업
• 데이터 셔터 사용자 비율, 평균 체류 시간, 리뷰 작성 및 좋아요 수 분석하여 이탈 시점 파악
• 데이터 인기 게시글의 상위 노출 효과가 참여를 유도하는지 확인
• 데이터 셔터에서 상품 페이지로 이동 후 구매 전환율을 추적하여 셔터 실제 기여도 평가
• 데이터 셔터로 적립된 포인트가 실제 구매율 증가로 연결되는지 확인

 

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올리브영 앱 리뷰를 기반으로 빈도가 잦은 문제점을 분석해 보았습니다.

리뷰 데이터 추출은 저희 조 승현 님께서 고생해 주셨습니다! 👍

 

기업 하나를 선정하여 개선 방안을 분석해 보고, 스크럼을 통해 의견을 나눈 결과 많은 것을 배울 수 있었습니다.

 

1. 부정적인 데이터만으로 개선 방안을 찾지 말아야 한다.

100개의 의견 중 단 3개가 부정적이라는 이유로 해당 서비스를 개선할 필요는 없다고 생각합니다.

3개의 의견을 무시하는 건 안 되지만, 나머지 97건의 긍정적인 의견을 토대로 해당 서비스의 성공도를 알 수 있기 때문입니다.

뿐만 아니라 비즈니스 관점에서도 고려해 보았을 때, 결과적으로 목표를 달성하거나 수익을 창출했다면 개선 대상이 아닐 수 있습니다.

 

2. 사용자의 입장에서만 고려하는 것이 아닌 사측의 입장도 고려해야 한다.

이 부분은 오늘 드림 서비스를 강요하는 올리브영의 다크 패턴을 통해 알 수 있었습니다.

사용자의 입장에서는 불편함이 있을 수 있고, 오늘 드림 서비스를 유도하는 과정에서 사은품 혜택을 놓칠 수도 있습니다.

다만, 실제 오늘 드림 서비스가 사측에 가져오는 이익이나 기업이 추구하는 비전, 가치, 목표와 맞닿아 있다면 오히려 의도된 다크 패턴을 지속해야 할 수 있다고 생각합니다.

 

관련 자료 1: https://pearlluck.tistory.com/832

올리브영 오늘드림 강요하는 다크패턴, 그들이 알면서 안바꾸는 이유

관련 자료 2: https://ourofficial.tistory.com/113

"다크패턴이란? 웹사이트에서 흔히 만나는 다크패턴, 어떻게 피할까?"

 

내일은 3일 동안 분석하고 학습한 내용을 토대로 금요일에 있을 발표 자료를 만들어야 합니다.

다시 복습하는 기분으로 확인하면 더욱 제 것으로 만들 수 있을 것 같네요!