TIL 2026.08.31

진행한 일

• 서비스기획 입문과제 1일차: 리뷰 데이터 분석 및 데스크 리서치

리뷰 데이터 분석 및 데스크 리서치

1차 대분류

• 하나의 리뷰당 하나의 카테고리
• 간단하게 대분류 진행
  

2차 분류

카테고리	2차 분류	3차 분류	리뷰 수
가격/혜택	가격 비교	앱 내부 상품 비교	2
		외부 가격 확인 이탈	2
	가격 인지	최종 가격 인지	2
		쿠폰 적용 조건	2
	혜택 경험	초기 혜택 경험 연결	1
		혜택 모아보기	1
		혜택 사용 절차	1
		혜택 활용 가치	1
	재방문 동기	혜택 기반 재방문	1
추천/개인화	추천 발견	관심 기반 비교/발견	2
	추천 신뢰	추천 근거/신뢰	1
		추천/광고 구분	1
	추천 제어	일시적 탐색 반영	1
		추천 제어	1
콘텐츠/UIUX	콘텐츠 탐색	숏폼/영상 탐색	4
	홈 정보 구조	홈 정보 구조	1
	쇼핑 경험 구조	쇼핑 전용 경험	1
배송/도착	배송 가치	빠른 배송/혜택 가치	1
		빠른 배송 만족	1
		배송 속도 기대	1
	배송 정보 신뢰	배송 표시 이해	1
		도착 예정일 신뢰	1
리뷰/상세 정보	리뷰 탐색	상품군별 핵심 정보	1
		리뷰 이미지 UX	1
		리뷰 탐색 효율	1
	리뷰 신뢰	리뷰 요약 신뢰	1
AI 기능	AI 탐색 지원	AI 후보 추천	1
		AI 조건 이해	1
	AI 신뢰	AI 답변 품질	1
상품/판매자 신뢰	판매자 신뢰	판매자/배송 신뢰	1
		판매처 노출 제어	1
	상품 구분	동일/유사 상품 구분	1
탐색/검색	필터 탐색	속성 필터	2
	검색 결과 품질	광고 노출	1
구매/결제	결제 조건	결제 직전 조건 확인	1
	결제 편의	결제/적립 편의	1
플랫폼/판매 구조	플랫폼 확장	제휴 쇼핑 편의	1
	플랫폼 신뢰	플랫폼 브랜드 신뢰	1
구매 후 처리	구매 후 정보 구조	반품/교환 정보 구조	1

서비스 조사

목적

• 회사의 비전, 서비스의 출시 이유, 목표 등을 조사해서 현재 서비스가 집중하고 있는 영역을 확인
• 해당 영역에서 문제가 발생하고 있는지, 또 어떤 어려움이 있는지 확인

서비스 조사 결과

• 네이버 커머스의 목표

  사용자, SME, 브랜드가 상생하여 지속가능한 생태계를 꿈꿉니다

• 네이버플러스 스토어
  • 목적형 쇼핑 사용자와 탐색형 쇼핑 사용자를 모두 포괄하려는 방향으로 보인다
  • 목적형 쇼핑 사용자
    • 네이버가 오랫동안 축적해온 검색, 상품 DB, 가격 비교 역량을 바탕으로 네이버 가격비교 기능 제공 및 고도화
    • 네이버 가격비교 기능으로 원하는 제품이나 상품군을 더 빠르고 편하게 비교 후 구매 가능
  • 탐색형 쇼핑 사용자
    • AI 기반 개인화 추천, 개인화 홈/피드, 발견 탭, 혜택/프로모션 추천, AI 쇼핑 가이드, AI 쇼핑 에이전트 등의 기능 제공

      AI 추천 기술을 기반으로 한 개인화된 상품 추천, 혜택, 발견 경험을 통해 탐색형 사용자들의 니즈 충족

• 판매자
  • AI 추천 매칭, 단골 스토어/단골 혜택, 브랜드스토어, 라운지 멤버십, 쿠폰/프로모션, 네이버배송

    단순 노출보다 “관심 있을 만한 고객과 연결”하고 반복 구매/단골 관계를 만들려는 방향

메모

• 리뷰 분류를 통해서 많은 문제 후보를 확인
• 실제 데이터를 확인해볼 수 없는 단계에서 어떤 방식으로 선정해야할지 고민
• 데스크 리서치 진행 해보고 다음과 같이 진행해보기로 결정
  • 사용자는 목적형 사용자, 탐색형 사용자, 상품 판매자 가 존재
  • 이중 현재 서비스가 탐색형 사용자에 집중하고 있다고 판단
  • 탐색형 사용자들이 주로 사용하는 기능 중 리뷰에 불편함으로 등장하는 요소가 있는지 확인해보고 존재한다면 이 현상들이 비즈니스적인 임팩트가 큰 요소일것이라고 판단해 후보로 선정
• 후보로 선정된 현상들을 다시 한번 임팩트와 노력등을 통해서 우선순위를 평가해보고 최종적으로 핵심 문제 판단