내일배움캠프 PM 부트캠프 TIL: 데이터는 뭔가 있다고 말해주는데, '왜'는 말 안 해준다

오늘은 AI 에이전트 아티클을 읽으며 서비스를 기획할 때 AI를 어디에 쓸 수 있는지 배웠고,

끝나고 나서는 서비스 기획 과제를 붙잡고 씨름했습니다.

 

근데 생각해보니 같은 생각이 들더라구요

사용자가 어디서 막히는지, 그 이유가 뭔지를 정확히 알아야 뭔가를 제대로 설계할 수 있다 !

 

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1부- 아티클 카타: AI 에이전트, 어디에 쓰면 효과적인가 ?

오늘 팀 전체가 같은 아티클을 읽고 각자의 해석을 나누는 시간을 가졌습니다.

N+스토어, 요기요, 카카오 툴즈 세 가지 AI 에이전트 사례를 다룬 내용이었어요.

핵심 발견: AI는 전 구간이 아니라 "막히는 구간"에만 넣어야 한다

세 사례 중 가장 인상적이었던 건 N+스토어였습니다!!

 

AI를 쇼핑 전 과정에 도입하는 게 아니라,

사용자가 가장 피로도를 느끼는 비교·추천·결정 구간에만 좁고 깊게 개입하는 방식을 택했습니다.

 

플랫폼 AI 개입 구간 방식

N+스토어	비교·추천·결정	리뷰 요약, 스펙 정리, 대화형 탐색
요기요	메뉴 탐색	상황 기반 음식 추천
카카오 툴즈	정보 조회	제휴 플랫폼 실데이터 연동 답변

 

N+스토어는 LLM 기반 쇼핑 어시스턴트를 가전·레저 카테고리에 먼저 도입해 테스트했는데,

추천 상품 클릭률 4% 증가, 구매 전환율 1.6배 증가라는 수치를 얻었습니다.

 

팀에서 왜 하필 가전·레저였는지 얘기를 나눴는데, 이 카테고리는 탐색과 비교가 가장 깊게 이루어지는 카테고리이기도 하고,

테스트를 위해 트래픽이 충분히 확보되는 곳이어야 한다는 이유도 있었을 것 같다는 의견이 나왔어요

 

팀 논의에서 나온 진짜 날카로운 질문들

제가 혼자 읽었을 때 못 봤던 포인트들이 나와서 흥미로웠습니다!!!

 

"쇼핑 AI는 부정적인 상품 정보도 솔직하게 말해야 할까?"

리뷰가 나쁜 상품에 대해 AI가 솔직하면 구매 전환에 불리하고, 긍정적으로만 말하면 사용자 신뢰를 잃는다.

어떤 기준으로 설계해야 할까? (튜터님께 여쭤보기로 했습니다ㅎㅎ)

 

"비선호 데이터는 직접 수집하는 게 좋을까, 간접 추론이 좋을까?"

"싫어요" 버튼을 누르게 하면 광고 노출에 불리하고 사용자 감정도 부정적이 될 수 있다.

반면 스크롤 멈춤 여부 같은 간접 데이터로 추론하면 덜 침습적이다.

다만 비선호를 강화시키는 UX가 오히려 역효과일 수 있다는 지적도 나왔습니다.

 

"카카오 툴즈는 왜 굳이 안 쓸까?"

기능 자체는 유용한데 카카오 = 메신저라는 오래된 인식이 방해 요소가 된다는 의견이 나왔습니다.

그 인식을 덮으려면 혁신적인 변화가 있어야 체감이 된다는 이야기도..

 

 

역시.. 팀원들과 얘기를 더 나누니 딥한 논의가 가능해서 너무 양질의 시간이었다고 생각했습니다 ㅎㅎ

 

 

개인적으로 가장 인상 깊었던 디테일

N+스토어가 추천 이유와 근거를 함께 제공하는 방향으로 설계했다는 점입니다.

AI 추천에 대한 사용자 불안을 인터페이스 설계 단계에서 사전에 차단하려는 발상인데,

"왜 이걸 추천하는지"를 보여주는 것과 결과만 던지는 것은 사용자 신뢰도에서 분명히 다를 것 같습니다.

 

그리고 이게 오늘 과제 작업과 묘하게 연결되더라구요..

 

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2부- 서비스 기획 과제: 데이터가 말해주지 않는 것 ㅜㅜ

어쩌면 데이터가 부족한 이슈..

 

오늘은 어제 선정한 페르소나에 따라 정한 해결 방안을 좀더 고도화 하는 방향으로 과제를 진행했는데요

진행하다보니.. 더 딥한 고민을 하게 됐는데 ㅜㅜ 더 많은 데이터가 있으면 좋겠다는 생각이 자꾸 들었습니다

 

데이터가 말해주지 않은 것

그런데 여기서 막혔습니다. 

그래, 리뷰를 본 유저가 장바구니 전환을 더 많이 한다.

1. 그럼 리뷰를 클릭하지 않은 97명은 왜 안 클릭했을까?
2. 클릭했지만 전환으로 이어지지 않은 유저는 왜 이탈했을까?
3. 리뷰 클릭 → 장바구니 전환 트래픽 볼륨이 유의미하다고 단언할 수 있는가?

이게 구체화되어야 리뷰 섹션을 어떻게 고도화할지 답이 나오는데,

현재 데이터만으로는 뇌피셜 이상을 못 나가는 느낌이라 꽤 답답했습니다.

 

특히 1번이 제일 오래 걸렸는데, 처음엔 "접근성 문제 vs 구매 의향 부재" 두 가지로만 나눴습니다.

근데 생각할수록 "구매 의향 부재 → 리뷰 미클릭"이라는 연결 자체가 너무 단순했어요.

 

리뷰를 안 클릭하는 이유는 훨씬 다양할 수 있습니다.

원인	실제 의미	해결 방안
접근성 문제	리뷰 섹션을 못 찾거나 도달하기 어려운 구조	플로팅 버튼, 요약 카드로 진입점 강화
정보 충분성	이미 유튜브, 블로그 등 외부에서 충분히 검토하고 진입	PDP 리뷰의 차별화된 가치 설계 필요
리뷰 신뢰 부재	리뷰가 있는 건 알지만 어차피 광고..라는 불신	검증된 구매자 리뷰 강조, 속성별 요약으로 신뢰 형성
탐색 단계 차이	아직 이 상품으로 좁혀지지 않은 비교 탐색 중	클릭 전 시각적 신뢰 형성으로 관심 유도

고가 상품 구매자일수록 PDP 밖에서 이미 충분히 검토하고 진입하는 패턴이 강할 수 있다는 생각도 들었어요.

그렇다면 "리뷰 섹션을 더 잘 보이게"가 아니라 "PDP 리뷰가 외부 정보보다 더 유용하다는 걸 어떻게 보여줄 것인가"가 진짜 문제일 수도 있겠다는 거죠............

 

결론적으로 타사 레퍼런스를 조합해 개선안을 설계했습니다.

리뷰를 플로팅 버튼으로 넣고, 속성별 요약, 포토 썸네일을 상단에 앵커기능으로 넣었어요.

 

레퍼런스에서 배운 것

퀸잇, 젠테스토어, 오아시스마켓, 올리브영, 지그재그, 아로셀 총 6개 플랫폼의 PDP 리뷰 구조를 직접 들어가서 확인했습니다.

공통적으로 발견한 문제는 리뷰가 존재하지만 유저가 능동적으로 찾아가지 않으면 노출되지 않는 구조였습니다. 그 안에서 올리브영의 속성별 % 요약, 지그재그의 플로팅 버튼, 아로셀의 포토 썸네일 상단 노출을 조합해 개선안을 설계했습니다

다만 솔직히 말하면 이 개선안이 4가지 원인 전부를 커버하진 못해요ㅜ

정보 충분성(외부에서 이미 검토하고 진입한 유저), 리뷰 신뢰 부재 원인은

리뷰를 더 잘 보이게 만드는 것으로는 근본적으로 해결이 안 되니까요..

이 부분은 원인별 해결방안을 더 정교하게 매핑해봐야겠다는 숙제로 남겼습니다.

 

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오늘의 한 문장

데이터는 "뭔가 있다"고 말해주지만, "왜"는 말해주지 않는다.

PM의 일은 그 "왜"를 추론하고, 어떤 원인이 맞더라도 작동하는 해결안을 설계하는 것이다 !

 

다음주엔 최종 PRD를 노션에 정리하고 더 깔끔하게 정리해보려고요.

튜터님 피드백에 앞서 어떤 내용을 여쭤보고 더 고도화할 수 있을지도 고민해봐야겠습니다