헤맨 만큼 내 땅
[네이버 플러스 스토어] 리뷰 데이터 200개 분석 탐색 및 카테고리 분류 본문
오늘은 서비스 기획 입문에 관련하여, 첫 개인과제 주간이다.
잘하고 싶은데, 이게 잘 할 수 있을지... 걱정이 참 많이 된다. 그래도 열심히 해봐야지!
이번주를 대표할 노래를 선정해보았다.
https://www.youtube.com/watch?v=-6xk0OH1_TM&list=PLv6tfjsDMgGr_DSSHtLjVRy3huOdBpE_y&index=2
내가 정말 좋아하는 노래... 산뜻한 봄에 어울리는 미세스 그린애플의 댄스홀을 들으며 이번주도 달려볼까 한다.
다른 분들도 따뜻해진 봄날만큼 산뜻한 한주가 되시길 바란다.
과제 설명
"정성적 데이터를 분석하여 문제정의 해보기"
이번 주에는 PM 직무에서 가장 핵심이 되는 역량을 실제로 연습해보는 과제가 주어졌다.
문제를 발견하고, 그 원인을 분석해 정의 내린 뒤, 가설을 세우고 우선순위를 잡는 것. 이 흐름이 바로 기획자가 문제를 다룰 때 따라야 하는 기본적인 사고 흐름이기때문에 내려진 과제인듯하다.
부트캠프의 온보딩 주차부터 지금까지,나는 꾸준히 세 가지 질문을 스스로에게 던져왔다:
PM은 어떤 직무인가? 그 직무에 필요한 역량은 무엇인가? 문제정의와 해결이 중요하다면 그건 어떤 프로세스로 해결해야하는가?
이제는 그 이론을 실전에서 꺼내 쓸 차례다.이번 과제는 그 연습의 시작이다.튜터님이 말하신 것처럼, 앞으로도[이론 학습 → 실습 적용 → 피드백 → 개선]이 사이클을 무한히 반복하며 문제 해결 능력을 다듬게 될 것이다.
"제공된 리뷰 데이터를 분석하여 사용자가 겪는 핵심 문제를 정의하고, 이를 해결할 수 있는 가설을 제시하세요"
이 분석을 통해 서비스 개선의 방향성을 잡고,
사용자 경험을 향상시킬 수 있는 기회를 찾는 것이 목표라고 한다.
이후, 내겐 상황설정과 자료가 주어졌다.
배경
-
여러분은 네이버의 신입 PM(Product Manager)으로 입사하여,
‘네이버플러스 스토어’ 앱의 개선 을 맡게 되었습니다.
지난 3월 출시한 네이버플러스 스토어는 설치 쿠폰과 첫 구매 프로모션의 효과로 출시 단 8일 만에 100만 다운로드를 달성하며 많은 신규 사용자를 유치했습니다. 그러나 이제부터는 앱의 리텐션을 높이는 일이 새로운 과제로 주어졌습니다.
첫 번째 미션은 구글 플레이 스토어에 등록된 고객 리뷰(유저 보이스)를 분석해, 사용자들이 실제로 겪고 있는 불편과 개선 요구를 파악하는 것입니다. 리뷰에는 사용자 입장에서 느끼는 다양한 불편사항과 개선 요청이 담겨 있으며, PM으로서 이를 체계적으로 분석한 후 서비스 개선의 방향성을 제시해야 합니다.
이 과정을 통해 고객의 목소리를 적극적으로 반영한 서비스 개선안을 도출하고, 실질적인 문제 해결에 기여하는 것이 여러분의 역할입니다
아 참! 그리고 이번 과제는 GPT의 도움을 최대한 받지 않고 해보려고 한다.
그간 GPT의 도움을 받았더니 내가 성장하지 못하는 기분을 받았기 때문이다.
때문에 이번엔, 내 역량대로 할 수 있는 곳까진 해본 후, GPT에겐 튜터님에게 가기전 점검 받거나 방향성만 확인하는 방향으로 진행해보려한다. 그럼! 열심히 해보자!
우선 가장 먼저 무엇을 해볼까 고민을 했는데 우선 이런 흐름으로 해야겠다, 가닥을 정했다.
목차!
1. 네이버 플러스 스토어 프로덕트 비전확인
2. 리뷰 분석후 카테고리 분리
3. 카테고리별 주요 문제 현상 도출
4. 발견한 페인포인트가 실제로 적용되는지 어플 탐색하며 확인
5. 실제 일어나고있는 발생 원인 파악후 문제 정의(로직트리, 5whys)
6. 우선순위 파악후 핵심 문제정의
(Impact vs. Effort Matrix 등->사용자가 가장 큰 불편을 느끼거나 서비스 성과에 영향을 미칠 문제에 집중)
7. 해결방안 가설설정
(원인에 대한 논리적 분석과 연계, 효과적이고 실행가능한 방법 제시, 예상되는 기대효과 기술)
1. 프로덕트 비전 확인
네이버플러스스토어의 슬로건
“깎고 받고 쌓는 셈이 다른 쇼핑”
“첫방문부터 단골로 모십니다”
는, 사용자에게 혜택을 중심으로 한 반복 구매 경험을 설계하려는 프로덕트의 방향성과 전략적 메시지로 해석할 수 있었다.
이에 따라, 이번 리뷰 분석에서는 아래 두 가지 관점에서 데이터를 해석하고자 했다.
- 해당 비전이 실제 사용자 경험 속에서 긍정적으로 작동하고 있는지
- 사용자가 실제로 겪는 불편은 무엇이며, 이 전략을 방해하는 주요 페인포인트는 어디에 존재하는지
2. 정성 데이터, 고객 VOC (리뷰) 카테고리 분리
부트캠프에서 제공해준 이 리뷰가 담긴 엑셀파일을 처음에는 GPT에 넣어볼까도 생각했으나,
지금은 공부하는 거니까!
200개 밖에 안되길래 일단 하나하나 나눠보기로 했다.
전체 200개의 리뷰 중, 동일 문장이 반복되거나 유사 의미를 갖는 피드백을 통합한 결과 약 30여 개의 대표 키워드로 정리할 수 있었다.
이후 키워드별 빈도 수를 기반으로 긍정/부정을 나누고, 상위 다빈도 항목을 중심으로 주요 문제 흐름을 도출하였다.
그리고 그렇게 도출한 것을
긍정 부정 데이터로 나눠보았다.
| 긍정 VOC | 부정 VOC |
| 1. 적립금이 높다. (8) 2. 이벤트 빈도가 높음(할인, 적립등 혜택 이벤트)(5) 3. UI 직관적(1) 4. 상품이 많음 (1) 5. 쿠폰 적용이 쉬움 (1) 6. 결제가 빠르고 직관적이다.(1) 7. 새로고침마다 새로운 추천 호 8. 쇼핑 라이브 호감(1) |
|
-긍정피드백 정리(항목건수비율(%))
| 적립금이 높다 | 8 | 4.1% |
| 이벤트 빈도 높음 | 5 | 2.6% |
| UI 직관적 | 1 | 0.5% |
| 상품이 많음 | 1 | 0.5% |
| 쿠폰 적용이 쉬움 | 1 | 0.5% |
| 결제가 빠르고 직관적이다 | 1 | 0.5% |
| 새로고침마다 새로운 추천 호 | 1 | 0.5% |
| 쇼핑 라이브 호감 | 1 | 0.5% |
| 합계 | 19건 | 9.7% |
-부정피드백 정리 (항목건수비율(%))
| 가격비교 기능 사라짐 | 30 | 15.4% |
| 복사기능 지원 안됨 | 29 | 14.9% |
| 다크모드 요청 | 26 | 13.3% |
| 앱 최적화 필요 (버그/로딩) | 10 | 5.1% |
| 알람 피로도 높음 | 9 | 4.6% |
| 검색결과 부정확 | 8 | 4.1% |
| 이벤트 일정 공지 없음 | 6 | 3.1% |
| 판매처 관리 미흡 | 5 | 2.6% |
| 검색 필터링 없음 | 5 | 2.6% |
| 네이버 스토어 상품만 검색됨 | 5 | 2.6% |
| 쿠폰 할인률 낮음 | 4 | 2.1% |
| 새로고침마다 다른 추천 불호 | 3 | 1.5% |
| 멤버십 혜택 설명 부족 | 3 | 1.5% |
| 배송보장 없음 | 2 | 1.0% |
| 멤버십도 무료배송 안해줌 | 2 | 1.0% |
| 그 외 단일 항목들 (1건씩) | 11개 항목 | 각 0.5% |
| 합계 | 176건 | 90.3% |
긍정 피드백이 말해주는 것: 혜택 설계는 적중했다. 문제는 경험이다.
긍정 리뷰를 살펴보면, 사용자들이 가장 많이 언급한 항목은 다음 두 가지였다.
- 적립금이 높다 (8건)
- 이벤트 빈도가 높다 (5건)
이벤트와 적립금 피드백이 많다. 이 두 항목은 네이버 플러스 스토어가 초기에 설정한 ‘혜택 중심의 리텐션 전략’이 일정 부분 성공했음을 보여주는 정성적 근거로 해석할 수 있다.
첫째, 적립금과 빈번한 이벤트 제공은 사용자의 재방문을 유도하기 위한 행동 루프 설계가 실제 작동하고 있음을 나타낸다.
이 구조는 ‘혜택 제공 → 기대 형성 → 반복 방문’이라는 경로로 이어지며,
리뷰 내에서도 사용자들이 혜택을 체감하고 있음을 직접적으로 드러내고 있다.
둘째, 이는 네이버 플러스 스토어가 내세운 브랜드 비전과 명확히 연결된다.
“깎고 받고 쌓는 셈이 다른 쇼핑”
“첫방문부터 단골로 모십니다”
해당 슬로건은 가입 직후부터 강력한 혜택 경험을 제공하여 충성 고객으로 전환시키는 구조를 지향하는 메시지이며,
리뷰에서 나타난 사용자 반응은 이 방향성이 일정 부분 현실에서 구현되고 있음을 시사한다.
실제로 사용자들은
“처음 왔는데도 혜택이 많고, 자꾸 뭔가 쌓이니까 또 오게 된다.”
는 식의 행동과 인식을 보이며, 이는 장기적으로 충성도 기반의 재방문 구조로 이어질 가능성이 높다.
(※ 특히 네이버 페이 연동 등으로 결제 흐름이 매끄러운 점 역시 리텐션 유도에 기여한 요소다.)
리텐션 확보 전략이 어느 정도 효과를 거두고 있다고 해석할 수 있다.
물론 전체 리뷰 중 긍정 피드백 수는 적은 편이지만,
브랜드 방향성과 일치하는 요소가 확실히 긍정적으로 작동하고 있다는 점은 주목할 만하다.
이는 최소한 **“가입 유도 및 초반 리텐션 확보”**라는 초기 전략에는
일정 부분 성공하고 있다고 해석할 수 있다.
그렇다면 대략적으로 살펴보았을 때,
- 강점인 적립과 할인 혜택을 굳건한 네이버 플러스 스토어의 강점으로 만들면서 굳건화 시키는 것.
(해당 강점의 부정적 리뷰 수용)
-부정적 리뷰중 우선순위 선별후 빠르게 개선.
두가지를 통해 타 플랫폼과의 경쟁력을 확보하는 게 좋을 거라 판단이 섰다.
그럼 이를 위해 부정적 리뷰를 카테고리화 하는 동시에,
강점의 부정적 리뷰를 분리하는 두번째 작업을 해보려한다 :)
부정 피드백 카테고리 분류 기준
사실 부정 피드백을 어떻게 카테고리화 할것인가에 대해서는 고민이 많았다. 피드백을 특정한 카테고리에 명확히 귀속시키는 것이 어려운 경우가 많았다기 때문이다.
예를들어,
- 멤버십도 무료배송 안해줌(멤버십 혜택 모호) (2)
- 멤버십 등급별 혜택설명이 미흡, 찾기도 힘듦 (3)
이 두 리뷰는 ‘배송’이라는 기능적 측면에서 보자면 배송 정책의 문제일 수도 있고,
‘멤버십’이라는 제도적 관점에서는 멤버십의 구조적 설계 미비일 수도 있다.
혹은 사용자가 ‘혜택을 받는 과정에서 겪는 불편’이라는 측면에서 본다면,
UX 문제 또는 혜택 전달 경험의 문제로도 묶일 수 있다.
즉, 한 가지 피드백은 하나의 카테고리에만 속하지 않는다.
사용자의 불편은 기능·정책·경험·기대 간의 충돌 속에서 발생하기 때문에,
“이 피드백을 어떻게 바라볼 것인가”는 결국 기획자의 시선에서 결정되어야 한다.
이에 따라, 나는 이 피드백들을 기획자의 시선에서 바라보기 위해 AARRR 프레임워크를 적용하였다.
나는 네이버 스마트스토어 앱을 AARRR 프레임워크 관점에서 구조적으로 분석해본 것이다.
AARRR프레임 워크
| A (Acquisition) 유입 | 유입 측면에서는 앱 설치 100만 명 이상을 달성하며 충분한 트래픽 확보에 성공했다. |
| A (Activation) 활성화 | 쿠폰, 적립금, 할인 이벤트 등을 통해 초반 사용자 경험 유도에도 성과를 냈다. |
| R (Retention) 리텐션 + R (Referral) 추천 | 지금 시점에서 가장 우선적으로 개입해야 할 영역이다. 사용자들이 앱을 계속 사용하는 데 방해가 되는 사용성 문제와 경험 단절 요소들이 집중되어 있으며, 동시에 긍정적인 경험이 공유될 수 있는 추천 흐름 역시 UX 기반이 뒷받침되어야 활성화될 수 있다. |
| R (Revenue) 수익화 | 마지막 단계인 수익화는, 네이버 스마트스토어가 중개 수수료 기반 플랫폼이라는 특성을 고려해, 결제 완료율, 광고 클릭, 멤버십 가입 등 사용자 행동을 수익으로 전환시키는 흐름을 중심으로 바라보아야 한다. |
따라서 나는 Retention~Revenue 구간에 집중하였다.
**비즈니스 관점(수익 흐름 최적화)**과 **사용자 관점(불편 해소)**이 교차하는 포인트를 중심으로
부정적 VOC들을 우선순위 기반으로 카테고리화해보기로 했다.
이 구간은 사용자의 이탈 여부와 실제 매출 발생 여부가 동시에 결정되는,
제품 성장 흐름에서 가장 전략적으로 중요한 접점이기 때문이다.
이러한 기준을 바탕으로 카테고리를 정의하면,
이전에 강의에서 강조되었던 **“비즈니스와 사용자 경험을 함께 고려하는 기획자의 사고 구조”**를 실제 적용해볼 수 있다고 판단했다.
부정 VOC 상위 카테고리
1차 선정
-결제
-배송
-할인
-멤버십
-어플 사용성(기능,ui)
-신뢰도
이렇게 정해본 뒤, 여기서는 GPT의 도움을 받았다. 잘 잡았는지 혼자는 파악 할수 없었기 때문이다. 그러자 이렇게 대답해주었다.
중복되거나 추상적인 카테고리는 문제 해결 단위로 작동하지 않기 때문에, 각 VOC의 맥락과 영향 범위에 따라 구체적인 실행 단위로 재정의했다.
결제-> 결제 흐름 및 오류 : 실제 Revenue 전환에 직접적 영향
배송->배송 경험 및 정책 : 배송 지연, 보장 문제, 안내 부족 등 포함
할인 -> 혜택 전달 경험 : 쿠폰 조건, 적립금, 이벤트 공지 등도 포함 가능
멤버십 -> 정책/혜택 정보 전달 : 멤버십 단독보단, 정보 전달 측면으로 확장 가능
어플 사용성 (기능, UI)-> 앱 사용성 전반 : 성능, 검색, 로딩, 필터 등 사용 과정 전체
신뢰도 -> 판매처 신뢰 및 운영 안정성 : 테무 유입, 문의 지연, 판매자 불일치 등 포함
이렇게 보완하자 이전에 뭉둥그려 카테고리화 했을 때에 비해. 훨씬 명확하고 사용자의 실제 불편 유형과 수익 흐름 저해 요소를 유기적으로 분류할 수 있는 기준으로 활용하기에 적합하겠다는 생각이 들었다.
확정 상위 카테고리
| 초기 카테고리 | 최종 보완 명칭 | 이유 |
| 결제 | 결제 흐름 및 오류 |
Revenue 전환에 직접적인 영향
|
| 배송 | 배송 경험 및 정책 |
지연, 안내 누락, 보장 미흡 등 복합 이슈 포함
|
| 할인 | 혜택 전달 경험 |
단순 할인 여부보다 전달 방식과 조건 체감 문제 중심
|
| 멤버십 | 정책/혜택 정보 전달 |
사용자 혼란의 핵심은 정보 부족/불명확함
|
| 어플 사용성 | UX·UI 앱 사용성 전반 |
로딩/검색/필터/버그 등 체감 중심 기능성 문제
|
| 신뢰도 | 판매처 관리 |
상품 불일치, 배송 위장, CS 지연 등 실질 관리 영역 문제 중심
|
단순한 분류 항목의 나열이 아니라,
사용자의 불편이 실제로 발생하는 맥락 + 비즈니스 영향도가 교차하는 기준에 따라 재구조화하였다.
이는 이후 문제 정의, 우선순위 설정, 해결 가설 도출 등 다음 단계를 보다 정밀하게 설계할 수 있는 기반이 된다.
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