내일배움캠프 TIL : 이커머스 사용자 여정 분석, 패션·뷰티 커머스 PM이 봐야 할 것들

어제 무신사·지그재그·올리브영의 PM 직무를 조사했다면,

오늘은 한 발 더 들어가서 사용자가 서비스를 이용하는 전 과정(User Journey) 을 분석했습니다.

 

PM이 기획을 잘 하려면 기능보다 먼저 "사용자가 어떤 경로로 서비스를 이용하는지"를 이해해야 해요.

특히 패션·뷰티 이커머스는 다른 도메인과 다르게 동작하는 부분이 있어서, 그 차이를 중심으로 정리해봤습니다.

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1. 이커머스 공통 사용자 여정

1. 진입	앱/웹 접속	광고, 검색, 직접 접속 등으로 플랫폼 유입
2. 탐색	검색·카테고리 브라우징	원하는 상품을 찾기 위해 키워드 검색 또는 카테고리 탐색
3. 상품 발견	상품 상세 페이지 진입	리뷰·이미지·가격 등 정보를 확인하며 구매 여부 판단
4. 구매 결정	장바구니 담기 / 바로구매	비교·고민 후 구매 의향 확정
5. 결제	결제 수단 선택 후 완료	쿠폰·포인트 적용, 배송지 입력, 최종 결제
6. 배송	배송 추적 및 수령	주문 확인 → 출고 → 배송 중 → 수령
7. 재방문	리뷰 작성 / 재구매	사용 후기 작성, 재구매 또는 이탈

 

 

이 중에서 사용자 이탈이 가장 많이 발생하는 구간으로 탐색 → 상품 발견 → 구매 결정 퍼널을 정했고,

PM이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 구간도 여기라고 생각했어요.

 

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2. 단계별 데이터 흐름과 PM의 역할

서비스 곳곳에서 데이터가 수집되고, 그 데이터가 사용자 경험을 개선하는 데 활용됩니다.

각 단계별로 어떤 데이터가 수집되는지 정리해봤어요.

단계	수집되는 데이터	경험 개선에 활용되는 방식	PM의 역할
진입	유입 채널, 접속 시간대, 기기	채널별 광고 효율 최적화, 푸시 알림 타이밍 조정	온보딩 플로우 설계, 유입 채널 성과 분석
탐색	검색 키워드, 카테고리 클릭 순서, 체류 시간	검색 자동완성 개선, 개인화 추천 피드 구성	검색·추천 알고리즘 기획, 홈 피드 구성 설계
상품 발견	상품 클릭률, 이미지 스크롤 깊이, 리뷰 열람 여부	상품 노출 순서 최적화, 상세페이지 UX 개선	상품 상세페이지 UX 개선, 리뷰 시스템 기획
구매 결정	장바구니 담기율, 위시리스트 추가율, 이탈 시점	리타겟팅 광고, 가격 변동 알림, 관련 상품 추천	장바구니·위시리스트 기능 개선, 이탈 원인 분석
결제	결제 완료율, 이탈 단계, 사용 결제수단	결제 프로세스 간소화, 간편결제 도입	결제 플로우 간소화, 오류율 개선
배송	배송 조회 빈도, CS 문의 유형·발생 시점	배송 상태 푸시 알림 최적화, 지연 사전 안내	물류 시스템 연동 기획, 배송 추적 UI 설계
재방문	리뷰 작성률, 재구매 주기, 이탈 여부	재구매 쿠폰 발송 타이밍 조정, 리뷰 작성 유도 UI	리뷰 시스템 설계, 재구매 유도 기능 기획

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3. 패션·뷰티 커머스가 다른 이유

단순히 이커머스로만 묶으면 놓치는 게 있을거라고 생각했어요.

탐색 단계 : 콘텐츠의 역할

	F&B	여행/레저	패션/뷰티
콘텐츠의 역할	메뉴 사진·리뷰 → 구매 보조 수단	여행지 후기·사진 → 구매 보조 수단	코디 제안·스타일 피드 → 탐색 자체가 목적
탐색의 목적	오늘 먹을 것을 빠르게 결정	갈 곳을 비교하고 결정	몰랐던 스타일을 발견하는 것 자체

 

F&B와 여행은 콘텐츠가 구매 결정을 돕는 보조 수단이지만,

패션·뷰티는 무신사 매거진이나 지그재그 스타일 피드를 구경하다가 구매로 이어지는 것처럼

탐색 자체가 서비스 이용의 목적이 되는 경우가 많습니다.

 

비교적 명확한 목적을 가지고 유입되는 타 산업 이커머스 플랫폼보다

패션/뷰티는 탐색 목적을 가지고 유입되는 유저의 비율이 더 높아요.

 

e.g. 올영세일 기간에 뭐가 있는지 들어와서 보려는 우리들..

 

구매 결정 단계 : 불확실성의 성격

	F&B	여행/레저	패션/뷰티
구매 결정 요소	메뉴 사진·가격·배달시간	가격·일정·후기	사이즈·핏·색감·코디 활용도·피부 타입
핵심 불확실성	맛이 기대와 다를 수 있음	실제 환경이 사진과 다를 수 있음	내 몸/피부에 맞을지 알 수 없음
리뷰의 역할	별점·맛 평가 중심	사진·현장 후기 중심	실착 사진·체형·피부톤 정보 포함 리뷰가 핵심

 

F&B는 한 끼로 끝나고 여행은 취소가 가능하지만, 패션·뷰티는 구매 실패 비용이 훨씬 높습니다.

잘못 산 화장품은 피부 트러블로 이어지고, 사이즈가 맞지 않는 옷은 아예 못 입게 돼요.

이 불안감이 구매 결정 단계에서 훨씬 강하게 작용하기 때문에, 불확실성을 얼마나 해소해주느냐가 전환율을 결정합니다.

→ AI 개인화가 패션·뷰티에서 더 강력한 이유

	F&B	여행/레저	패션/뷰티
개인화 변수	입맛·과거 주문 이력·위치	취향·예산·일정·동행인	피부 타입·유수분 밸런스·알레르기·시술 이력·날씨·나이
변수의 성격	행동 데이터 중심	상황·선호 중심	신체 데이터 + 상황 + 선호 복합

 

패션·뷰티는 개인화해야 할 변수가 압도적으로 많고 복합적입니다.

SKU 수도 올리브영 단일 플랫폼에만 수만 개가 있어서, 선택지가 많을수록 개인화의 가치는 더 높아져요.

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4. 발견한 사용자 문제(pain point) & PM 개선 포인트

01. 탐색 단계 : SKU 과다로 인한 선택 포기

• 올리브영에서 보습 크림 하나만 검색해도 수천 종
• 선택지가 너무 많으면 오히려 구매 결정을 못 하고 이탈하는 현상 발생
• 방향 없이 탐색하다 이탈하는 패턴도 나타남

PM 개선 포인트:

• "오늘의 추천" 같은 큐레이션으로 선택지 압축
• 취향·피부 타입 기반 개인화 필터링 고도화
• 무신사 랭킹처럼 신뢰할 수 있는 기준으로 상품 정렬

02. 상품 발견 단계 : 신체 데이터 기반 추천 부재

• 사용자가 성분표를 직접 뒤지거나 후기를 읽으며 스스로 판단해야 함
• "나한테 맞는 건지"를 검증하는 과정이 너무 길어 이탈로 이어짐

PM 개선 포인트:

• 피부 타입·알레르기·시술 이력 등 신체 정보 입력 기반 개인화 추천
• 성분 필터링 기능 (특정 성분 포함/제외 설정)
• 날씨·계절 연동 추천
• 내 피부 타입과 유사한 사용자의 리뷰 우선 노출

03. 구매 결정 단계 : 불확실성이 해소되지 않아 구매 버튼을 못 누른다

불확실성 유형	해소 수단	PM의 역할
사이즈·핏	실착 리뷰 필터링, AI 사이즈 추천	리뷰 시스템 고도화, 사이즈 추천 기능 기획
색상·텍스처	AR 가상 메이크업, 다양한 피부톤 모델 사진	AR 기능 도입 기획, 상세페이지 UX 개선
성분·피부 트러블	성분 필터링, 피부 타입별 추천	신체 데이터 기반 개인화 추천 기획
선택 과부하	큐레이션, 랭킹, 오늘의 추천	추천 알고리즘 기획, 탐색 UX 개선

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5. 플랫폼별 사용자 여정 비교

진입 단계:

• 무신사: 인스타·유튜브 광고, 앱 푸시(신상·세일 알림), 브랜드명 직접 검색
• 지그재그: SNS 광고, 찜한 상품 가격 인하·재입고 알림
• 29cm: SNS 광고, 취향 맞는 브랜드 할인 소식 알림
• 올리브영: CRM 푸시(오특 알림), 성분·효능 키워드 검색, 오프라인 방문 후 앱 접속

탐색 단계에서 플랫폼별 차이:

• 무신사: 실시간·주간 랭킹, SNAP 코디 확인
• 지그재그: 개인화 홈 피드 스크롤, 스타일·분위기별 탐색이 핵심
• 29cm: 에디터 추천·큐레이션 기획전, 브랜드 스토리 중심
• 올리브영: 베스트·신상 랭킹, 올영세일 기획전, 피부 타입별 리뷰 필터링

구매 결정 단계의 특이점:

• 올리브영은 세트·증정 행사 확인 단계에서 다시 탐색으로 돌아가는 경우가 많음 → 기획전이 구매 결정을 방해하는 동시에 추가 구매를 유도하는 양면성을 가짐
• 29cm는 한정수량 알림 신청 기능이 있어 구매 결정의 긴장감을 높이는 구조
• 지그재그는 직진배송 가능 여부 확인이 구매 결정의 핵심 변수로 작용

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6. 오늘의 회고

오늘 학습에서 가장 인상 깊었던 부분은 같은 이커머스라도 도메인마다 사용자가 고민하는 지점이 완전히 다르다는 것입니다.

 

F&B는 "빠르게 결정"이 핵심이고, 여행은 "충분한 정보 비교"가 핵심이라면,

패션·뷰티는 "내게 맞을까?"라는 불확실성 해소가 핵심입니다.

 

그래서 패션·뷰티 PM은 기능을 설계할 때도

항상 이 불확실성을 어떻게 줄여줄 것인가를 먼저 생각해야 한다는 걸 오늘 처음으로 제대로 이해했어요.

 

마케터로 일할 때는 "어떻게 유입시킬 것인가"에 집중했다면,

PM으로서는 "유입된 사용자가 어디서 막히고 왜 이탈하는가"를 파악하는 것이 핵심이라는 것도 다시 확인했습니다.

 

면접 준비하느라 충분히 딥다이브 하지 못한 것 같아서... 넘 아쉬울 뿐..

다음주부터 다시 달려야겠습니다.........