내일배움캠프 TIL: 이커머스 PM 직무 스터디 발표

오늘은 팀 스터디 발표 날이었습니다

지난 며칠간 이커머스 PM 직무를 조사하고, 사용자 여정을 분석하고,

현업 아티클을 읽으며 정리한 내용을 팀원들과 함께 발표했습니다.

발표 후 튜터님 피드백과 팀 KPT 회고까지 진행했어요.

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1. 발표 핵심 내용 정리

이커머스란 무엇인가

상품 탐색 → 구매 결정 → 결제 → 배송/이용 → 리뷰 및 재구매까지 이어지는 전체 비즈니스 구조를 의미합니다.

PM이 이 구조를 퍼널 단위로 이해해야 하는 이유도 여기에 있어요.

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산업별 Key Focus : 같은 이커머스도 PM이 푸는 문제가 다르다

F&B	운영효율 & 신선도	온·오프라인 물류 시스템 연동이 핵심
패션&뷰티	개인화 & 옴니채널	체형·피부 타입 등 취향 데이터를 추천 로직에 녹여내는 역량
마켓플레이스	플랫폼정책 & 신뢰	구매자·판매자 간 분쟁을 막는 정책 설계
디지털 콘텐츠	체류 시간 & 몰입	다음 콘텐츠를 끊임없이 제안하는 추천 알고리즘 최적화
여행&레저	예약 & 여정 관리	외부 파트너사 API 연동과 데이터 정합성 관리

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퍼널별 PM이 하는 일

퍼널 단계마다 PM이 봐야 할 Pain Point, KPI, 데이터, Action Item이 다릅니다.

퍼널단계	주요 pain point	핵심 KPI	PM acton item
진입	광고와 랜딩 페이지 불일치, 검색 결과 부실	CAC, ROAS, 신규 유입수	랜딩 페이지 정합성 검증, 검색 모델 고도화
탐색	복잡한 필터 UI, 개인화되지 않은 정렬	필터 사용률, 리스트 CTR	정보 구조(IA) 단순화, 랭킹 알고리즘 개선
확인	리뷰 신뢰도 부족, 상세 로딩 지연	상세 체류시간, 리뷰 조회율	리뷰 시스템 고도화, 웹/앱 퍼포먼스 개선
결정	복잡한 옵션 선택, 비회원 행동 제약	담기 전환율(ATC), 찜하기 클릭	옵션 선택 간소화, 비회원 경험 설계
결제	배송비 허들, 결제 수단 부족, 오류	결제 전환율(CR), 이탈률	원클릭 결제 도입, 주문서 UX 최적화
수령/이용	불투명한 배송 추적, 포장 불량	배송 소요시간, 배송 지연율	실시간 배송 트래킹 강화, 도착 보장 제도 기획
사후경험	번거로운 반품 절차, CRM 부재	재구매율, LTV, 반품율	반품/교환 자동화, 개인화 추천으로 리텐션 강화

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아티클 스터디 — 퍼널별 실제 문제 해결 사례

① 29CM : 행동 기반 개인화 푸시 알림 (진입 단계)

공급자 관점의 푸시 알림이 "쓰레기 알림"으로 인식되어 클릭률 1%대에 그침

고객이 앱 내에서 행동한 브랜드의 소식은 관심 있는 정보일 것이라는 가설로,

관심 브랜드 1~4순위 스코어링과 100개 이상 개인화 시나리오를 구축했다.

결과: 푸시 알림 클릭률 6배 상승

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② 무신사 : 개인화 추천 솔루션 (탐색 단계)

상품 스타일 분류가 세밀하지 않아 고객이 본인 스타일에 맞는 상품을 찾기 어려움

스타일을 5개에서 12개로 세분화하고 본/좋아요/구매 행동에 가중치를 부여해 관심 스타일을 정의

결과: 상품 전환율 41% 증가, 인당 클릭수 54% 증가

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③ PageLift : PDP(상품 상세 페이지) 최적화 (확인 단계)

상세 페이지 로딩 시간이 1초 늘어날수록 전환율이 최대 20%씩 감소한다는 데이터를 바탕으로,

고객이 가질 만한 의문의 흐름대로 정보를 나열하고 신뢰 뱃지·FAQ·모바일 우선 설계를 원칙으로 삼음

결과: PDP 개선으로 2,600억 달러에 달하는 주문 손실을 만회

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④ OTT 서비스 — 무료→프리미엄 전환 (결제 단계)

사용자를 불편하게 만들어 결제하게 하는 Push 전략보다, 돈을 낼 이유를 먼저 경험하게 하는 Pull 전략이 효과적

프리미엄 무료 체험 설계, 전용 콘텐츠 1화 무료 공개 후 2화부터 전환 유도 방식을 적용

결과: 무료→프리미엄 전환율 15~25%

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⑤ 여기어때 : 쿠폰 UX 개선 (결제 단계)

쿠폰은 많은데 혜택이 느껴지지 않는 문제를 해결하기 위해,

퍼널 전반에서 "최대 혜택가"를 일관되게 인지하도록 쿠폰 시스템을 UX 기준으로 재정비

결과: 쿠폰 사용률 44% 증가, 리드타임 감소

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2. 튜터님 피드백

잘한 점:

• 이커머스의 범위를 탐색·구매결정·결제·배송 등 전체 흐름으로 정의한 것이 인상적이었다.
• 이 구조로 나눠서 KPI 측정과 개선 작업이 이뤄지기 때문에 방향이 정확했다.
• 산업별 차이를 정확하게 짚었다. 패션/뷰티는 개인화, F&B는 신선도, 여행은 리드타임
• 실제로 기능 개선할 때도 패션/뷰티에서는 취향 추천·개인화·리뷰 타입이 다른 플랫폼보다 중요하게 작동한다

아쉬운 점 : KPI 지표(가드레일 지표) 간 관계 분석이 부족했다

매출 = 방문자 수 × 구매전환율 × 객단가

 

CVR(전환율)이 올랐더라도 방문자 수가 함께 떨어졌다면 건강하게 매출이 오른 게 아닐 수 있습니다.

지표 하나만 보지 말고 가드레일 지표를 함께 설정하고 봐야 해요

 

예시로 29CM 푸시 알림 클릭률이 6배 올랐더라도,

구매 전환율·푸시 차단율·앱 삭제율이 함께 떨어지지 않았는지를 봐야 진짜 성공인지 판단할 수 있습니다.

CAC와 ROAS를 연결해서 보는 것처럼, 지표 간 관계를 묶어서 보는 시각이 앞으로 더 필요합니다.

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3. 팀 KPT 회고

Keep — 계속 이어가야 할 것:

• 퍼널 관점으로 문제를 정의하는 방식
• 도메인별 사용자 행동 차이를 구분해서 분석한 것
• 현업 아티클 기반으로 사례를 직접 뜯어본 것
• 심도 있는 회고 습관

Problem — 개선이 필요한 것:

• 데이터가 비공개라 가설 중심 해석에 그친 부분이 많았다
• 해결 과정에 대한 비판적 질문이 부족했다
• 단순 구글링이나 AI 서치를 넘어서 현업자 시선에서 더 깊게 뜯어보는 액션이 필요하다 (내 Problem)

Try — 다음에 시도할 것:

• 시작할 때 목표와 최종 결과물에 대해 먼저 합의하고, 방향성과 우선순위를 수시로 확인하기
• 배운 내용에서 한 단계 더 나아가 비판적 의견 제시해보기
• 현업자 아티클이나 기술 블로그 읽고 인사이트 정리하기
• 튜터님 피드백 바탕으로 KPI 관계성, 가드레일 지표 추가 학습하기 (내 Try)

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4. 오늘의 회고

매출이 올랐다면 왜 올랐는지, 목표 KPI 지표가 달성됐다면 왜 달성됐는지..

그로스 마케팅을 하면서 아침마다 데이터 뜯어보던걸 잊다니ㅜ 반성해야겠다는 생각을 했습니다.

 

팀원들과 함께 한 주간 같은 도메인을 깊이 파고들고,

서로 다른 아티클을 읽고 관점을 나눈 시간이 강의만으로는 채울 수 없는 것들을 채울 수 있었어요 :)