12/11/2023

쇼핑몰 매출 극대화를 돕는 상품 추천 기능 3가지

우리 고객의 취향과 맥락에 맞는 상품을 추천해주는 방법을 알아보겠습니다.

고객의 시간을 아껴주면서 쇼핑몰 매출을 높이는 ‘상품 추천’ 기술

안녕하세요.
이커머스사의 구매 전환율 상승 파트너 브이리뷰의 마케터 조쉬 입니다 😀

최근 대형 이커머스 플랫폼부터 중소 브랜드 자사몰까지 상품 추천 기능을 활발하게 이용중이고 관련 솔루션들도 빠르게 성장하는 것을 확인했습니다.
이는 광고 성과의 저하와 브랜드 경쟁 심화로 인해 고객 획득이 어려워진 만큼 유입된 잠재고객 한 명, 한 명에게 적절한 상품을 추천하여 전환율과 객단가를 높이는 의도로 보이는데요.

고객 입장에서도 취향과 구매 의도에 맞는 상품을 추천받으면 더 빠르고 좋은 구매결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 할인 혜택까지 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

이번 포스팅에서는 브랜드와 고객, 양쪽 모두의 만족감을 높여주는 상품 추천 기능의 유형과 사례에 대해 알아보겠습니다.

이런 분들께 추천드립니다.
1. 개별 고객의 생애가치와 객단가를 높이고 싶은 분
2. 장바구니 단계에서 이탈한 고객을 다시 불러오고 싶은 분
3. 적절한 상품 옵션 추천으로 단순 CS 빈도를 줄이고 싶은 분 
이제는 많은 쇼핑몰과 앱에서 확인할 수 있는 상품 추천 기능 / 출처 : 안다르, 윙잇
이제는 많은 쇼핑몰과 앱에서 확인할 수 있는 상품 추천 기능 / 출처 : 안다르, 윙잇

상품 추천 기능 유형 1 : 온사이트 마케팅 방식

앞서 이야기한 것처럼 ‘상품 추천 기능’의 가장 큰 메리트는 개별고객의 객단가와 전환율을 높이는 것에 있습니다.
그리고 이는 우리 브랜드에 구매의사와 관심을 가지고 들어온 고객에게 “이런 상품은 어떠세요?” 라고 먼저 말을 걸어 제품 탐색에 필요한 시간을 줄여주는 방식으로 이뤄집니다.

이렇게 유입된 고객이 사이트에 머무르는 동안 구매하도록 설득하는 방식을 온사이트 마케팅(On-site marketing)이라고 부릅니다.

온사이트 마케팅의 가장 기초적인 방식으로는 회원 고객에게 연령대와 성별, 유사 고객의 구매 취향에 맞는 제품을 추천하는 것이 있습니다.

성별과 관심사, 이전에 구매한 제품에 따라 추천하는 상품은 달라져야 합니다.
성별과 관심사, 이전에 구매한 제품에 따라 추천하는 상품은 달라져야 합니다 / 출처 : 레코픽

이때, 회원이 아닌 경우에는 어떻게 대응할 수 있을까요?
신규 고객의 경우 첫 주문 전에는 비회원 상태이기 때문에 위의 방식을 적용하기 어렵습니다.

그럴때 사용할 수 있는 방식이 바로 ‘장바구니 기반 상품 추천'과 ‘상품 기반 대체재 추천’ 입니다.

1) 장바구니 기반 상품추천 예시

  • 장바구니에 담아둔 품목을 기반으로 ‘유사 제품’, ‘같이 구매하면 좋은 제품'을 노출하여 고객이탈을 막고 체류시간을 늘립니다.
  • 현재 장바구니에 담긴 금액을 기반으로, 무료 배송비의 기준점을 넘길 수 있는 가격의 제품을 노출하여 업셀링(Up-selling)을 유도합니다.
장바구니에 있는 제품 정보 만으로도 고객에게 적절한 상품 추천이 가능합니다 / 출처 : 레코픽
장바구니에 있는 제품 정보 만으로도 고객에게 적절한 상품 추천이 가능합니다 / 출처 : 레코픽

2) 상품 특성 기반 대체재 추천 예시

특정 상품의 상세페이지에서 유사한 제품(대체재)과 같이 사용할 수 있는 제품(보완재)를 노출하는 것도 마찬가지로 체류시간과 객단가를 높일 수 있는 방법입니다.

대체재, 보완재에는 어떤 것들이 있을까요?

대체재 : 유사한 디자인이지만 구체적인 옵션이 다른 의류, 세부 기능과 스펙이 다른 전자제품
보완재 : 밀키트 제품에 같이 넣을 수 있는 부재료, 게임기와 함께 사용하는 주변기기 및 게임 팩
상품 상세페이지 안에서 대체재와 보완재를 짚어주면 고객이 더 나은 구매결정을 할 수 있습니다.
상품 상세페이지 안에서 대체재와 보완재를 짚어주면 고객이 더 나은 구매결정을 할 수 있습니다. / 출처 : MLB

위와 같은 상품 추천 기능은 정확도가 중요하다보니 쇼핑몰이나 브랜드가 직접 개발하기 보다 전문적인 솔루션을 활용하는 경우가 많은데요.

국내 솔루션 중에서는 대표적으로 레코픽이 있습니다.
레코픽은 고객 진입 단계부터 상세페이지, 장바구니 등 고객 여정 전반에 있어 맥락에 맞는 상품 추천 기능을 제공하여 평균 매출 15.6%, 평균 구매 건수 16.7%라는 커다란 변화를 가져다주고 있습니다.

쇼핑몰 진입부터 결제 완료까지, 다양한 방식으로 상품추천 기능을 제공하는 레코픽
쇼핑몰 진입부터 결제 완료까지, 다양한 방식으로 상품추천 기능을 제공하는 레코픽

상품 추천 기능 유형 2 : 개인화 메시지 발송

상품 추천 기능의 두 번째 유형으로는 ‘개인화 메시지’를 발송하는 방식이 있습니다.
쇼핑몰 웹이나 앱 내부의 챗봇, 플러스 친구, 문자(SMS)를 통해 고객에게 적절한 상품을 추천해주거나 장바구니에 물건이 담겨 있다는 타겟 메시지를 보내는 것으로 재방문과 최종 구매 전환을 유도할 수 있습니다.

어떤 지점에서 이탈했는지에 따라 달라지는 추천 메시지 / 출처 : 데이터라이즈

위의 데이터라이즈 메시지 캠페인에서는 구매탐색, 장바구니, 구매 이후까지 고객이 쇼핑몰에서 이탈한 지점에서 알맞은 맥락의 개인화 메시지를 보내는 것으로 퍼널별 전환율을 높여주고 있습니다.

메시지를 발송할 고객 필터를 세분화할 수 있는 채널톡 / 출처 : 채널톡
메시지를 발송할 고객 필터를 세분화할 수 있는 채널톡 / 출처 : 채널톡

또한 CS 메신저로 많은 쇼핑몰이 사용중인 채널톡에서도 문자와 챗봇을 통해 고객 상황에 맞는 커스텀 메시지를 발송할 수 있도록 지원하고 있습니다.

이처럼 개인화 메시지 또한 정교한 타겟팅과 오류 없는 발송이 중요하기 때문에 전문 솔루션을 활용하는 것을 추천드립니다.

상품 추천 기능 유형 3 : 리뷰 기반 옵션 추천

마지막으로 구매 고객 리뷰를 통해 구체적인 상품의 옵션을 추천하는 방식이 있습니다.
패션 카테고리의 경우 온라인 구매의 가장 큰 허들이 바로 ‘사이즈’ 인데요.

구체적인 사이즈 실측표 뿐만 아니라 기존 고객의 리뷰를 통해 실제로 체감되는 사이즈나 핏 정보를 전달하여 좋은 구매 결정을 내리도록 도와줄 수 있습니다.

그리고 이는 구매 전환율의 상승으로 이어집니다.

무신사의 스타일 후기 기능, 리뷰 하나에 정말 많은 정보가 담겨 있습니다. / 출처 : 무신사
무신사의 스타일 후기 기능, 리뷰 하나에 정말 많은 정보가 담겨 있습니다. / 출처 : 무신사

패션 버티컬 플랫폼 무신사의 스타일 리뷰 기능이 대표적인 예시입니다.
이전 구매자의 키와 몸무게, 그리고 직접 촬영한 전신사진이 담긴 리뷰 콘텐츠를 통해 잠재고객의 궁금증을 효과적으로 해결해주고 있습니다.

이처럼 ‘리뷰 기반 상품 추천' 기능은 많은 가치를 가지고 있지만 운영할 때 한 가지 주의해야할 점이 있습니다.
바로 시스템 상에서 구체적인 옵션을 직접 지정해주면 안된다는 것입니다.

예를 들어 특정 고객의 몸무게와 키를 기반으로 ‘이 사이즈가 맞으실 거에요~’라는 강한 추천 메시지를 보내면 어떻게 될까요?
추천이 정확하다면 물론 문제 없겠지만, 만약 잘못되었다면 오히려 강성 CS나 불만 리뷰 작성으로 이어질 확률이 높습니다.

이러한 상황은 리뷰를 통해 수집할 수 있는 키와 몸무게 값 만으로는 정확한 체형 정보를 알 수 없으며 고객마다 원하는 적정 핏이 다르기 때문에 빈번하게 발생합니다.

리뷰를 참고하여 고객이 본인에게 맞는 사이즈를 고민할 수 있게 해준 안다르 / 출처 : 안다르

애슬레저 1위 브랜드 안다르에서는 이러한 문제점을 인지하고 고객의 리뷰 사진과 함께 사이즈에 대한 ‘한 줄 코멘트'를 노출시켜 어디까지나 참고할 수 있는 정보라는 사실을 강조하고 있습니다.
사이즈 정보가 궁금한 고객은 사이즈 실측표와 사진, 텍스트 리뷰를 통해 본인에게 맞는 사이즈 옵션을 결정할 수 있습니다.

이러한 리뷰 기반의 옵션 추천 서비스 ‘브이리뷰 퍼스널 위젯’은 안다르에서 첫 선을 보인 후 반품율 감소에 관심이 있는 여러 브랜드들이 찾고 있습니다.

위의 예시는 패션을 가지고 설명했지만 ‘매운 맛에 대한 개인적인 느낌', ‘스피커의 사운드 수준'과 같이 개개인의 성향에 따라 만족도가 달라질 수 있는 제품 옵션을 가지고 있다면 효과적으로 활용할 수 있습니다.

2024년 이커머스를 위한 전략이 더 궁금하다면?

올해 2024년에는 오늘 소개한 상품 추천 기술 뿐만 아니라 AI와 데이터 기반의 다양한 이커머스 마케팅 기법들이 확산될 것으로 예상됩니다. 


만약 최신 마케팅 기법과 사례들이 궁금하시다면?
2월 1일 목요일 과학기술 컨벤션센터에서 진행될 ‘2024 이커머스 비즈니스 인사이트'을 주목하시기 바랍니다.

NHN DATA, 무신사, SSG, 카페24와 같은 국내 대표 이커머스 플랫폼 & 솔루션사의 발표에서 더욱 다양한 신기술과 사례들을 확인하실 수 있습니다.

다양한 이커머스 기업과 솔루션들의 세션이 펼쳐질 <2024 이커머스 비즈니스 인사이트>
다양한 이커머스 기업과 솔루션들의 세션이 펼쳐질 <2024 이커머스 비즈니스 인사이트>

이번 행사에서 저희 브이리뷰도 ‘AI로 푸는 자사몰 매출 성장의 비밀'이라는 주제로 발표를 준비하고 있는데요.

아래의 링크를 통해 저희가 운영중인 뉴스레터, <랜선 부사수 브이레터>를 구독해주시면 추첨을 통해 행사 초대권을 제공해드리고 있으니 관심 있으신 분들은 확인해보시기 바랍니다. 🎉

마케터들을 위한 랜선 부사수 브이레터 구독하고 초대권 받기 🎉

앞으로도 브이리뷰는 이커머스 성장의 파트너로서 다양한 콘텐츠를 전달해드리기 위해 노력하겠습니다.

감사합니다!

이커머스 마케터들의
랜선 부사수 브이레터!

매주 최신 이커머스 소식을 들고 메일함으로 출근합니다.

선배님! 다음 주부터 출근하겠습니다 :)
선배님 뭔가 잘못된 것 같아요..!
랜선 부사수 브이레터