📊 스타일쉐어의 데이터와 사용자 조사 스타일쉐어 팀이 데이터를 분석하고 가설을 세우고 실험하고 그 결과를 토대로 사용자 조사를 하는 과정이 흥미로웠다. 이미 상당한 유저를 보유한 스타일쉐어이지만

📊 스타일쉐어의 데이터와 사용자 조사 스타일쉐어 팀이 데이터를 분석하고 가설을 세우고 실험하고 그 결과를 토대로 사용자 조사를 하는 과정이 흥미로웠다. 이미 상당한 유저를 보유한 스타일쉐어이지만 아직도 신규 유저를 찾고 있고 그 유저들이 얼마나 잔류하고 재방문하는지 지표 개선을 위한 목표도 좋았던 부분이다. 특히, 데이터가 모든 것을 말해주지 않는다는 부분이 인상적이었다. 사용자가 어떤 의도를 가지고 그렇게 했는지는 직접 이야기를 들어보지 못하면 제품 위에만 쌓여 있는 데이터로는 인사이트를 얻기 힘들다는 게 나도 PM으로서 계속 느꼈던 점이다. 그래서 요즘은 세일즈 팀 미팅에 어떻게든 같이 참석하고 이야기를 듣고 회의록을 남기면서 인사이트를 얻고자 하고 있다 (온라인 시대여서 다행). 미팅에 참석함으로써 내가 알던 고객이 세그먼트 별로 나눠지게 되고 그 분류마다 니즈가 다르다는 점과 제품을 어느 쪽에 맞춰서 개발해야 할지 조금씩 선명해지고 있다. 사용자 조사 및 인터뷰는 정말 중요하다. 📝 이하 콘텐츠 요약 1. 서비스 첫 화면인 홈으로 신규 유저의 잔류와 재방문 지표를 개선해야 한다는 목표. 2. 실제로 홈을 방문하고 잔존한 유저, 그렇지 않은 유저의 사용성에 차이가 있을 것이라는 가설을 세우고 데이터를 확인. 3. 별 다른 소득이 없었다. 대체로 신규 유저들이 하는 행동은 기존 유저들이 하는 행동과 크게 다르지 않았고, 모든 유저들이 검색을 하고, 스타일을 보고, 상품을 눌렀다. 그 차이가 크지 않아 의도를 추측하기 어려웠다. 4. 어떤 게 궁금해서 검색을 했을까? 우리 앱에서 무엇을 보고 검색을 했을까? 데이터는 우리 제품 위에서만 쌓이기 때문에 유저의 의도와 생각을 알려주지 못했다. 5. 사용자 조사로 20대 고객들이 ‘브랜드’를 중심으로 패션, 뷰티를 인식하고 탐색한다는 인사이트를 얻을 수 있었다. 20대 고객들에게는 ‘믿고 사는 브랜드’ 또는 ‘좋아하는 브랜드’가 최소 한 두 가지씩 있다. 6. 새로운 브랜드 랭킹 컴포넌트로 기존 브랜드 컴포넌트와 달리 사람들에게 인기 있는 것을 보여준다는 Social Proof를 제공. 7. 전체 브랜드 랭킹이 아닌 카테고리별 브랜드 랭킹으로 다양한 영역에서 사람들에게 사랑받는 브랜드를 제안. 8. 그 결과 브랜드 랭킹은 기존 대비 29배의 성장을 만들었고, 그 다음 퍼널인 브랜드 상세 페이지로의 CVR은 22%로 압도적인 퍼포먼스를 보여줌.