프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃
안녕하세요! 오늘의집 Data Analytics팀 소피와 칼, 그리고 UX Research팀 성배입니다. 이번 글에서는 두 팀이 협업해 오늘의집을 위해 어떤 인사이트를 도출했는지 소개하려고 해요.
🧭 항해를 이끄는 나침반처럼, 고객이 오늘의집의 나침반이 될 수 있다면?
픽사의 영화 <인사이드 아웃>, 기억하시나요? 주인공 라일리의 머릿속에는 기쁨, 슬픔, 버럭, 까칠, 소심—다섯 감정이 각자의 역할을 맡아 그녀가 상황에 맞는 감정을 표현할 수 있도록 돕습니다. 막연하게 느껴지는 ‘감정’을 역할에 따라 분류하고, 각자의 강점을 활용해 라일리가 성장할 수 있도록 돕는 모습이 인상적이죠.
오늘의집도 비슷하다고 생각했어요. 다양한 니즈를 가진 고객들이 있지만, 단순히 ‘커머스 고객’, ‘콘텐츠 유저’, ‘광고 캠페인, 프로모션 등을 통해 유입된 고객’으로 나눈다면 고객을 더 깊이 이해하는 데 한계가 있을 테니까요. 그래서 저희는 <인사이드 아웃> 속 감정들처럼, 오늘의집의 ‘주요한 고객’을 찾아 분류하고, 특징을 세밀하게 설명하는 작업을 시작했습니다.
고객을 ‘이렇게 살아보고 싶다’는 목적지로 안내하는 오늘의집의 항해. 그 여정 속에서 구성원들에게 나침반이 되고자 진행한 고객 정의 프로젝트 ‘오늘의집 인사이드 아웃’을 지금 소개합니다.
🔎 고객 정의, 숫자로 할까? 고객 보이스로 할까?
“고객들이 오늘의집을 더 자주 방문하고, 더 자주 구매하게 하려면 어떻게 해야 할까?” 먼저 이 질문에 답을 찾기 위해 첫걸음을 내디뎠습니다.
처음에는 숫자에서 출발했습니다. 방문 빈도와 고객들이 주로 하는 행동을 분석한 뒤, 100개가 넘는 주요 지표를 PCA*로 8개의 변수로 압축하고, 이어서 유저 클러스터링을 통해 주요 변수들을 기준으로 고객을 분류했죠. 핵심 변수를 발견하는 과정에서 다양한 가설들이 떠올랐고, 이를 바탕으로 EDA*도 진행했습니다.
* PCA(Principal Component Analysis) : 주성분 분석
* EDA(Exploratory Data Analysis) : 탐색적 데이터 분석
그 결과, 오늘의집 고객의 행동 패턴은 일반적인 커머스 플랫폼이나 콘텐츠 플랫폼과 달리, ‘콘텐츠 탐색’과 ‘상품 구매’ 두 가지 행동이 모두 중요하고, 그 상관관계가 명확하다는 점을 재확인할 수 있었습니다. 이에 따라 오늘의집만의 특성인 3C(Contents, Community, Commerce) 간의 고객 행동을 통계적 기법으로 분석하고, 이를 구체적인 지표로 정리했습니다.
[데이터리안] 오늘의집 인사이드아웃_PCA.jpg
하지만 100가지가 넘는 다양한 고객 행동 중에서 어떤 것이 정말 중요한지, 어떤 기준으로 분류하고 분석해야 할지 고민이 깊어졌습니다. 숫자만으로는 고객의 진짜 마음을 파악하기 어려웠기 때문이죠.
그래서 저희는 다시 고객에게 초점을 맞추기로 했습니다. 오늘의집에서 고객들은 ‘집들이’를 포함하여 라이프스타일에 도움을 주는 수많은 콘텐츠를 보고 있지만, 결국 고객들이 오늘의집을 방문하는 가장 큰 목적은 ‘상품 구매’라는 설문 결과에 주목했어요. 단순히 필요한 상품을 구매하는 것이 아니라, 콘텐츠에서 영감을 받고 이를 실현하는 과정으로써 구매를 경험하고 있었습니다. 이에 따라, 고객 리서치와 데이터 분석을 통해 영감을 얻는 순간부터 이를 현실로 완성하는 과정까지 전체적인 경험을 점검해 보기로 했습니다.
방문 목적인 '상품 구매'에 따라 관심사를 파악하기 위해 최근 1년간 조회한 상품 카테고리 분포를 분석했습니다. 많은 고객이 단일 카테고리에 집중해 조회하는 경향이 있다는 점을 발견했고, 관심도가 높은 카테고리를 순서대로 정렬해 최종 N개로 그룹화했습니다. 동시에 설문을 통해 실제 고객들의 생각과 일치하는지 한 번 더 검증하기도 했어요. 이 과정을 통해 고객들이 남긴 로그 데이터에 담긴 행동의 의미를 더 깊이 파악할 수 있었습니다.
정량적 데이터 분석과 정성적 데이터 분석을 교차 검증하는 과정을 거치며, 저희는 가설을 확립하고 인사이트의 신뢰성을 높일 수 있었습니다. 숫자 데이터에만 의존하거나 고객의 목소리만 따르는 대신, 두 가지를 모두 활용해 더 견고하고 실질적인 분석 결과를 도출해 냈죠. 이 과정을 통해 오늘의집 고객에 대한 이해를 더욱 깊이 확장하고, 전략 수립의 탄탄한 근거를 마련할 수 있었습니다.
✨ 그렇게 도출된 10가지 핵심 고객군!
데이터 분석을 통해 수치적으로 고객 행동 패턴을 파악한 뒤, 고객의 니즈와 페인포인트를 세밀히 분석했습니다. 이를 바탕으로 오늘의집 핵심 고객군을 10개의 페르소나로 정의했어요.
[데이터리안] 오늘의집 인사이드아웃_페르소나.jpg
* MAU(Monthly Active User) : 한 달간 1번이라도 들어온 유저의 수
* GMV(Gross Merchandise Volume) : 총 거래액_특정 기간 동안 판매된 프로덕트(서비스)의 총 판매 금액
놀랍게도 도출한 10개의 고객군은 전체 트래픽에서는 적은 비중을 차지하지만, 전체 거래액의 90% 이상을 만들어내는 핵심 고객이었습니다. 저희는 각 고객군의 규모, 주요 니즈, 방문 빈도, 구매 상품, 그리고 주로 겪는 어려움을 리서치 결과와 데이터 분석 자료를 교차해 백과사전처럼 체계적으로 정리했습니다.
그중에서도 오늘의집을 대표하는 그룹 중 하나인 '이사 고객군'을 예시로 살펴볼게요. 이사 고객군은 가전과 가구를 탐색하는 고객층으로 특정했는데요, 데이터를 보니 가전 및 가구 탐색 고객이 오늘의집 MAU의 1/4을 차지하고, 전체 거래액의 75%를 발생시키고 있었습니다. 즉, 오늘의집 방문 고객의 주요 니즈가 '이사'와 밀접하게 연관되어 있음을 확인할 수 있었습니다. 또한, 이들은 가전 구매 시 성능과 기능을, 가구 구매 시 스타일을 중요하게 여기지만, 여전히 오늘의집에서 가전과 가구 구매에 도움이 되는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪고 있다는 사실을 알게 되었습니다.
이러한 인사이트를 바탕으로 ‘이사 고객’의 문제 해결에 집중하기로 했습니다. 단순히 이사 고객의 규모나 거래액 비중이 크다는 이유 때문만은 아니었어요. 이사 고객은 이사 후 오늘의집을 이탈하는 비율이 높지만, 적절한 전략이 있다면 고관여 고객으로 전환할 가능성이 크다고 판단했습니다. 또한, 다른 핵심 고객군도 시간이 지나며 다른 고객군으로 이동하거나 이탈하는 패턴을 보였기에, 이를 분석하고 유저 리서치를 통해 원인을 파악하고자 했습니다.
해답은 '고객의 그룹별 진입 소요시간'에서 찾을 수 있었습니다. 각 그룹이 다른 고객군에 포함되기까지 걸리는 시간이 다르다는 점을 확인했고, 이를 바탕으로 고객이 자연스럽게 다음 고객군으로 이동하도록 유도하는 전략을 세웠습니다. 이사부터 생활까지의 여정에 맞춘 end-to-end 경험을 제공해 핵심 고객군의 이탈을 줄이고, 점진적으로 더 높은 관여도로 이어지도록 했죠. 그 결과 저희는 핵심 고객 풀을 안정적으로 확보할 수 있었습니다.
[데이터리안] 오늘의집 인사이드아웃_소요시간.jpg
여기서 멈추지 않고 한 걸음 더 나아가, 각 고객군 간의 관계도 분석했습니다.
고객군이 어디에서 어떻게 이동하는지
이탈하거나 이동하는 주요 니즈와 페인포인트가 무엇인지
정의한 고객군 중 특히 중요한 고객군은 누구인지
고객군 간의 상관관계는 어떤지, 예를 들어 A 고객군에서 B 고객군으로 전환하려면 어떤 노력이 필요한지
또한, 그동안 오늘의집이 놓치고 있던 고객군과 행동 패턴까지 꼼꼼히 파악했습니다. 이 과정을 통해 저희는 프로덕트와 비즈니스 전략에 일치하는 인사이트를 도출했습니다. 분석과 전략이 따로 움직이지 않고, 비즈니스 맥락에서 실질적인 도움을 줄 수 있도록 서포트했기 때문에 의미 있는 성과였어요. 이어서 인사이트를 바탕으로 구체적인 실행 방안(액션 아이템)도 제안했어요.
[데이터리안] 오늘의집 인사이드아웃_이달의방문자.png
[데이터리안] 오늘의집 인사이드아웃_구매 후 여정.jpg
💡 전략 방향 설정과 타겟 고객 정의까지, 전사적으로 활용되는 인사이트
‘프로젝트: 오늘의집 인사이드 아웃’의 결과물은 다양한 직무의 팀원들에게 공유되었고, 많은 관심을 받았습니다. 특히 프로덕트 팀, 비즈니스 팀, 그리고 리더십 팀이 참석한 발표에서 소피님이 핵심 내용을 깔끔하게 정리해 공유해 주신 덕분에 더욱 뜨거운 반응을 얻었어요. 👏🏻👏🏻
현재 결과물은 실무에서 활발히 활용 중입니다. 각종 기획 회의는 물론, 비즈니스 전략 수립 시 타겟 고객을 정의하는 중요한 자료로 사용되고 있어요. 또한, 여러 팀의 중・단기 플래닝 자료로도 쓰이며, 전사적으로 고객 중심 전략을 세우는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
데이터 🤝 유저보이스
우리는 항상 고객에게 집중해야 합니다. 고객을 제대로 정의하지 않으면 방향이 흐려지고, 결정적인 순간에 예기치 못한 난관에 부딪힐 수도 있기 때문이죠. 이번 프로젝트는 ‘데이터 분석과 고객 목소리의 긴밀한 결합’을 통해 고객을 더 깊이 이해하기 위한 여정이었습니다. 우리의 핵심 고객에 대한 이해도를 높임으로써, 이를 바탕으로 고객의 니즈를 충족시킬 수 있는 더 나은 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대합니다.
앞으로도 이러한 협업을 이어가며, 오늘의집이 더욱 고객 중심적인 방향으로 나아갈 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 오늘의집 고객들을 위한 깊이 있는 탐구, 그리고 이를 바탕으로 한 성장을 함께 지켜봐 주세요!
🏡 오늘의집에서 당신을 찾고 있습니다!
데이터 분석 직무 채용 공고 확인하기
오늘의집 채용
Editor 혜정’s comment
이 글의 원문은 오늘의집 블로그에 업로드 된 “프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃”입니다.
“고객들이 오늘의집에 더 자주 방문하고, 더 자주 구매하게 하려면 어떻게 해야 할까?”라는 오늘의집의 질문은 사실 다른 많은 서비스도 리텐션을 높이기 위해 공통적으로 하는 질문이죠. 흔히 할인 이벤트나 마케팅을 떠올리지만, 이번 오늘의집 인사이드 아웃 프로젝트처럼 먼저 ‘우리의 고객은 누구인가?’를 정의하는 과정이 선행되어야 한다고 생각합니다.
특히 트래픽은 적지만 전체 거래액의 90% 이상을 만들어내는 10가지 핵심 고객군을 도출한 부분이 인상 깊었어요. 20%의 고객이 80%의 성과를 만들어낸다는 파레토 법칙(80:20 법칙)이 오늘의집 사례에서도 잘 드러난 것 같습니다.
여러분의 서비스에서는 어떤 고객이 핵심 고객인가요? 아직 뚜렷하게 정의하지 않았다면, 이번 글을 참고해 우리 서비스의 핵심 고객을 찾아보시면 좋겠습니다.


conversion_type

시리즈 내 순서

conversion_text

멤버 전용

대표 이미지

공개 가능

작성일

예상 읽기 시간

전환 텍스트

글쓴이

시리즈

상단 노출

전환 유형

요약

제목

‘오늘의집’ Data Analyst 소피님, 칼님의 이야기를 만나보세요.

하나의 답에서, 또 다른 질문으로

데이터와 리서치가 만나 고객을 정의하는 과정

프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃

🧭 항해를 이끄는 나침반처럼, 고객이 오늘의집의 나침반이 될 수 있다면?

🔎 고객 정의, 숫자로 할까? 고객 보이스로 할까?

✨ 그렇게 도출된 10가지 핵심 고객군!

💡 전략 방향 설정과 타겟 고객 정의까지, 전사적으로 활용되는 인사이트

프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃

Contents

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

🏡 오늘의집 데이터 분석 사례 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

퍼널은 줄일수록 좋은걸까?

리텐션이 웃다니

신뢰할 수 있는 지표 만들기 2 : KarrotMetrics 기술편

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃

Contents

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요

🏡 오늘의집 데이터 분석 사례 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

퍼널은 줄일수록 좋은걸까?

리텐션이 웃다니

신뢰할 수 있는 지표 만들기 2 : KarrotMetrics 기술편

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요