강병연

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📉 구매자의 고통 줄이기

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저는 주말 오전에 쿠팡이츠를 자주 이용합니다. 주문하는 식당과 메뉴도 대체로 동일합니다. 그래서 주문 금액이 눈에 익어있습니다. 그런데 언젠가부터 결제 금액이 더 저렴하게 느껴졌습니다. “착각인가? 쿠폰이 적용됐나? 어쨌든 저렴하면 좋지 뭐”라는 생각에 평소보다 더 기분좋게? 결제를 완료했습니다.

이후에 결제 금액이 매번 다른 것을 인지하고 결제 화면을 살펴본 뒤에야 금액이 저렴한 이유를 알 수 있었습니다. 제가 보유한 쿠팡 캐시가 자동으로 모두 사용하도록 설정되어 있었고, 캐시만큼이 차감된 최종 결제 금액을 보면서 저렴하다고 느꼈던 것입니다. 최종 결제 금액이 워낙 강조되어 있어 쉽게 인지하지 못했습니다. 결국 제 돈을 사용해 스스로 결제율을 높이고 있던 것이었죠.

* 쿠팡 캐시 = 쿠팡에서 구매 시 일정 %로 적립해 주는 포인트

얼마 전 소비자 심리학 관련 영상에서의 “가격은 격렬한 고통을 수반한다”라는 내용이 떠올랐습니다. MRI 분석을 통해 소비자가 가격을 지각하는 행동이 뇌에 극심한 고통을 수반한다는 것을 발견했고, 가격 표시 방법에 따라 고통의 정도가 달라져 구매에 영향을 미칠 수 있다는 내용이었습니다. 예를 들어 160,000원 vs 16만 원 두 가지 표시 방법 중에서도 전자에서 고통의 크기가 더 크게 나타난다고 합니다.

쿠팡이츠가 실행한 것은 크게 2가지입니다. 1) 사용자의 보유 포인트로 최종 결제 금액을 낮춘다. 2) 사용자가 최종 결제 금액에만 집중하도록 만든다. 명확히는 가격 표시 방법을 바꾼 것은 아니지만 사용자의 고통을 줄이기에는 매우 효과적인 전략이라고 생각합니다.

물론 자동 캐시 전체 사용에 대한 불만이 발생하는 부작용도 있었을 것으로 추측합니다. 캐시는 어차피 사용하기 위한 것이라 이런 불만이 많지 않았을 것 같기도 하고 무엇보다 결제율이 높아지는 이득이 더 크지 않았을까 생각합니다.

심리라는 것이 참 신기합니다. 위 내용을 알고서도 여전히 실제 결제 금액이 저렴해졌다고 느끼는 것 같습니다.

마침 운영하는 서비스의 결제율 개선이 고민이라 사용자에게 고통을 주는 영역이 있는지 점검했습니다.

현재 운영 중이신 서비스에 결제 단계가 있다면 아래 내용을 점검해 보시는 것은 어떨까요?

📌 현재 가격 표시 방법이 사용자를 고통스럽게 만들고 있진 않나요?

📌 표시 방법을 어떻게 바꾸면 현재보다 고통을 줄일 수 있을까요?

📌 가격 표시 방법 외 고통을 줄일 수 있는 전략은 또 무엇이 있을까요?

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🪓 어디까지 쪼개보셨어요?

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서비스 개선에 가장 중요한 것은 무엇일까요? 문제를 명확히 정의하는 것입니다.

여러분은 어떻게 문제를 정의하시나요?

저는 MECE(미씨)하게 합니다. MECE는 제가 습관처럼 사용하는 논리적 사고 기법인데요. 가볍게 정리해 보겠습니다.

MECE 알아보기

= Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive

= 상호 배타적이면서 전체적으로 포괄하는

= 상호 중복이 없고 누락이 없는

= 서로 겹치지 않으면서도 빠뜨리는 것이 없는

MECE한 사고는 대상 또는 현상을 서로 겹치지 않으면서도 빠지는 것 없이 나누는(쪼개는) 것입니다.

쉬운 예로 사람을 남과 여로 나누는 것과 시간을 과거, 현재, 미래로 나누는 것이 있습니다.

MECE 사고의 가장 큰 장점은 대상과 현상을 명확히 바라볼 수 있다는 것입니다. 명확히 바라본다면 ‘진짜 문제’를 정의할 수 있습니다.

주의할 점은 MECE 하다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. 유의미한 정보를 이끌어낼 수 있는 기준으로 나누는 것이 중요합니다.

MECE 예시보기

커피 원두를 판매하는 쇼핑몰의 최근 구매 취소율이 증가했다는 가정 하에 MECE하게 문제를 정의해보겠습니다.

1. 첫구매자 / 재구매자
커피 원두는 정기 구매자가 많을 수 있는 상품입니다. 첫구매자와 재구매자의 경험 차이가 있을 수 있어 대상을 나누어 각 취소율을 구합니다.

2. 원두1 / 원두2
쇼핑몰의 원두는 2가지 입니다. 쇼핑몰 전반의 취소율이 증가한 것이 아니라 특정 원두에서 발생한 문제일 수 있습니다. 각 원두의 취소율을 구합니다.

3. 배송전 / 배송중 / 배송후
언제 취소가 많이 발생했는지 궁금합니다. 원두를 받기 전과 후의 취소 사유가 다를 수 있습니다. 배송 상태를 나누어 취소율을 구합니다.

분석 결과는 상단 이미지에서 확인하실 수 있습니다.

이렇게 대상을 나누고 나눠 취소율을 확인하니 많은 재구매자가 원두2를 배송 받은 뒤 환불을 하는 것이 취소율 증가의 주요 원인이라는 점을 확인했습니다.

환불 고객이 남긴 취소 사유와 인터뷰 데이터를 취합하니 원두2의 패키지가 최근에 변경되었는데 재구매 고객이 원두 맛이 달라졌다고 착각해 취소율이 늘어난 것입니다.

문제와 원인을 명확히 알았으니 제품 상세 페이지에 패키지만 변경되었을 뿐 맛이 동일한 원두라고 명시하는 방법으로 해결할 수 있습니다.

MECE 활용하기

위 쇼핑몰 예시는 사실 취소 사유 데이터만 뜯어보는 등 간단한 방식으로도 문제와 원인을 파악할 수도 있습니다. 그러나 우리가 운영하는 서비스는 훨씬 복잡하게 돌아가고 있을겁니다. 그래서 MECE하지 않으면 현상을 명확히 바라보지 못해 막막해 하거나 효과 없는 엉뚱한 액션만 취할 수 있습니다.

서비스 개선에 가장 중요한 것은 문제를 명확히 정의하는 것입니다. 현재 운영하시는 서비스의 문제를 얼마나 잘 알고 있는지 아래 내용을 점검해보시는 것은 어떨까요?

📌 현재 서비스에서 가장 문제가 되는 지표가 무엇인가요?
📌 문제 정의를 어떻게 하고 있나요? MECE가 이뤄지고 있나요?
📌 MECE하게 접근했을 때 가장 중요하고 시급한 문제는 무엇인가요?

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