추천 상품 노출이 웹사이트 체류 시간 개선에 얼마나 도움이 될까?

2020년 01월 10일고객 사례

📋 Company Overview

• 화장품을 통하여 새로운 변화를 즐기는 사람에게 자신감과 즐거움을 제공하겠다는 비전을 가지고 있습니다.

• 클리오의 뷰티 매장 클럽 클리오는 중국, 미국, 말레이시아, 베트남을 포함한 6개 국가에 65개 매장을 운영 중이며, 2020년까지 베트남에만 약 25개의 매장을 추가 오픈할 계획입니다.

• 소유중인 브랜드로는 클리오, 페리페라, 구달, 힐링버드 등이 있습니다.

• 웹사이트 바로가기: https://www.clubclio.co.kr/

🤔 웹사이트 운영의 고민은 무엇이었나요?

클럽클리오에서 웹사이트를 운영하며 느낀 가장 큰 어려움 두 가지는 다음과 같았습니다.

1. 개선이 필요한 ROAS

고객 획득 비용(Customer Acquisition Cost, CAC)에 비해 고객당 수익(Average Revenue Per User, ARPU)이 저조했습니다. 즉, 많은 비용을 들여 고객을 웹사이트에 불러올지라도 그 고객들로부터 얻는 수익이 높지 않은 점이 개선이 필요한 부분이었습니다.

2. 상대적으로 짧은 비구매 고객의 웹사이트 체류 시간

클럽클리오에서는 빅인 애널리틱스를 통해 구매 고객과 구매하지 않은 고객의 행동을 나누어 살펴보았습니다. 그리고 구매하지 않은 고객의 페이지 별 세션 시간이 유난히 짧은 문제점을 파악할 수 있었습니다.

이커머스 사이트에 들어온 고객이 바로 이탈하거나 짧은 시간동안 체류하다가 구매 없이 종료한다는 것은, 사이트에서 제공하는 콘텐츠가 (또는 판매하는 상품이) 사이트 유입 시 고객이 기대한 것과 부합하지 않음을 의미합니다.

클럽클리오는 두 문제점의 해결을 위해 다음과 같은 가설을 세웠습니다.

“웹사이트 내에서 쇼핑을 하는 사용자에게 그들이 관심을 가질만한 상품을 보여준다면

ROAS와 체류 시간 개선에 도움이 될 것이다.”

이 두 가지 문제점을 해결하기 위해 웹사이트에 빅인(bigin)의 추천 엔진 기능을 도입하기로 결정했습니다.

💡 클럽클리오의 고민, 빅인(bigin)은 어떻게 해결했을까요?

빅인에서는 클럽클리오 웹사이트 중 아래 세 페이지에 추천 엔진을 도입하여 추천 상품을 노출하기로 결정했습니다.

가장 많은 고객이 처음으로 방문하는 페이지이면서, 동시에 이탈률 또한 높았던 메인 상품리스트 페이지
고객의 콘텐츠 탐색을 원활히 돕고 체류 시간을 늘릴 수 있는 상품 상세 페이지
한 명의 고객이 구매하는 비율(객단가)을 높일 수 있는 장바구니 페이지

빅인 추천 시스템의 강점은 페이지 별로 서로 다른 알고리즘을 사용하여 추천 목록을 구성한다는 것입니다. 각 페이지를 조회하는 고객들의 서로 다른 상황을 고려하기 위함인데요.

그렇다면 빅인은 어떤 기준으로 상품을 추천할까요?

메인 페이지에 노출되는 상품은

사용자의 모든 행동 패턴을 분석하여 관심을 보인 상품과 유사한 상품을 추천합니다.

행동 패턴은 상품 조회, 머문 시간, 장바구니 담기, 구매 등을 포함합니다.

상세 페이지에서는

사용자가 조회한 상품들을 기준으로 확장된 상품을 추천하고 노출합니다. 추천 상품의 노출로 사용자의 탐색 흐름을 개선하는 것을 목표로 합니다.

마지막으로 추천 상품을 볼 수 있는 장바구니 페이지에서는

함께 구매가 자주 발생하는 상품들을 파악하여 추천합니다. 예를 들어, a 상품과 b 상품이 함께 구매되는 경우가 많다고 가정했을 때 장바구니에 a 상품만 담은 고객에게 b 상품이 노출되도록 추천하는 방식입니다.

[그림] 클럽클리오 웹사이트 내 추천 상품이 노출되는 페이지

이처럼 각 페이지에 서로 다른 추천 알고리즘을 사용하여 고객에게 더욱 다양한 상품을 보여줄 수 있고, 페이지를 조회하는 고객의 상황을 고려하기 때문에 추천의 정확도를 높일 수 있습니다.

👉 결론

빅인의 추천 솔루션을 도입한 이후, 클럽클리오 웹사이트 전체 고객의 평균 체류시간이 기존 3분에서 5분 20초까지 증가했습니다. 추천 상품에 반응한 고객의 구매 전환율은 평균 6%에서 11% (메인 페이지 9%, 장바구니 페이지 12% 등) 까지 상승하는 효과를 낼 수 있었습니다.

더하여 객단가(한 명의 고객이 구매하는 평균 금액 상승)도 상승시킬 수 있었습니다.

[그림] 빅인 추천솔루션 사용 전후 성과 비교

이상으로 빅인 서비스가 어떻게 이커머스 고민을 해결할 수 있는지 알아보았습니다.

클럽클리오에서는 빅인 서비스를 통해 종료율과 체류시간의 문제점을 알아내고 빅인의 추천 솔루션으로 이를 개선할 수 있었습니다.

고객의 행동을 기반으로 상품을 추천하여 이커머스 매출 올리기, 빅인과 함께라면 여러분도 달성할 수 있습니다.