목표

✅ 서비스 기획 입문 과제 파악
✅ 아티클 1개 읽기
✅ 리뷰 데이터 분석
✅ 서비스 데스크 리서치

🌟 목표 달성률 : 100%

튜터님 피드백

한지선 튜터님

Q. OKR 수립 과정에서, KR을 설정하는 순서에 대한 질문. 각 방식에 어떤 장단점이 있는지?

Case A (29cm 사례)

1. 목표 설정
2. 목표를 달성하면 어떤 결과가 나와야 할까
3. 결과를 얻기위해 해결 할 문제
4. 문제에 대한 솔루션

Case B (도도 포인트 사례)

1. 목표 설정
2. 어떤 문제를 해결해야 하는지
3. 문제에 대한 솔루션
4. 최종적으로 얻고자 하는 결과가 무엇인지 (솔루션 성공에 대한 기준이 됨)

케이스 B: 문제가 명확하지 않은 상황
우리가 어떤 문제를 해결해야 할지 모르는 경우, KR을 가장 마지막에 설정함으로써 결과에 대한 실행 가능성을 높일 수 있습니다. 0->1 개발 단계 혹은 PMF를 찾는 단계와 같이 프로덕트의 방향을 찾는 과정으로 이해할 수 있다.

케이스 A: 성과 중심
반면 케이스A는 프로덕트의 방향이 명확하고, 팀의 목표가 성과를 달성하는 것인 경우로 보입니다. KR을 먼저 수립하고 문제정의를 진행하게 되면 문제의 우선순위를 정하기가 편하고, 프로덕트의 목표에 빠르게 도달할 수 있다.

아티클

당신의 취향은 AI보다 나은가?

“코드를 시간 당 500줄 생산한 엔지니어보다, 어떤 5줄이 존재해야 하는지 30분 고민하는 사람이 더 가치 있는 시대가 온 것입니다.”

• 실행력의 보편화: AI가 개발과 디자인 등 '실행'을 대신해주면서, 이제 차별화는 '무엇을 만들지 선택하는 능력'인 취향에서 결정된다.

• 객관적 역량으로서의 취향: 취향은 주관적 감상이 아니라, 일원칙 사고와 메타 인지를 통해 분해하고 훈련할 수 있는 구체적인 역량이다.

• 프롬프트 너머의 감각: 데이터로 설명 가능한 영역은 AI가 잘하지만, "지금이 적기인가?"나 "이 기능을 빼야 하는가?" 같은 언어화하기 어려운 판단은 인간의 몫.

• 전략적 큐레이션: 단순히 많이 만드는 것이 아니라, 제품의 본질을 위해 10개 중 1개만 남기는 '덜어내는 용기'가 곧 실력이 된다.

• 장기적 비전: AI가 흉내 낼 수 없는 '기존 패턴을 파괴하는 역발상'과 이를 수년간 밀고 나가는 뚝심이 미래의 가장 강력한 무기가 된다.

불연속적인 혁신은 인간만이 할 수 있는 것.

서비스 기획 입문 과제

네이버 플러스 스토어

step 1. 리뷰 데이터 분석

1. 대주제 카테고리로 분류

카테고리	정의
UI/UX	앱 구조, 사용성, 탐색 흐름
혜택/멤버십	쿠폰, 적립, 할인, 멤버십 구조
추천/AI	개인화 추천, 알고리즘, AI 기능
배송	배송 속도, 도착 예측, 배송 경험
가격/비교	최저가, 가격 비교 기능
앱 구조/서비스 전략	앱 분리, 서비스 구조에 대한 인식
기타	판매자 품질/기술 안정성/추천 알고리즘 컨텍스트 오류

2. 카테고리별 주요 문제현상 도출

⚠️ 리뷰가 중복으로 집계되었음

1️⃣ UI/UX

• 문제 현상: 사용자는 원하는 기능을 빠르게 찾지 못하고 탐색 과정에서 혼란을 느낀다
• 구체 증상 :
  • 기능 위치 파악 어려움 : 9건
  • 메뉴 구조 직관성 부족 : 7건
  • 서비스 확장으로 복잡도 증가 : 6건

2️⃣ 혜택/멤버십

• 문제 현상 : 사용자는 혜택이 있음에도 실제 이득을 직관적으로 이해하지 못한다
• 구체 증상 :
  • 혜택 구조 분산 : 14건
  • 최종 할인 금액 가시성 부족 : 9건
  • 혜택 체감 낮음 : 8건

3️⃣ 추천/AI

• 문제 현상 : 사용자는 추천 결과를 신뢰하지 못하고 개인화 정확도가 낮다고 느낀다
• 구체 증상 :
  • 취향과 맞지 않는 추천 :8건
  • 동일 상품 반복 노출 : 6건
  • 광고와 추천 구분 모호 : 3건

4️⃣ 배송

• 문제 현상 : 사용자는 배송 결과를 예측하기 어렵고 배송 경험에 대한 신뢰가 낮다
• 구체 증상 :
  • 도착일 예측 부족 : 4건
  • 배송 지연 경험 : 5건
  • 배송 정보 불명확 : 3건

5️⃣ 가격/비교

• 문제 현상 : 사용자는 가격 경쟁력에 대한 확신을 가지지 못한다
• 구체 증상 :
  • 가격 비교 기능 약화 : 7건
  • 최저가 여부 불확실 : 5건
  • 외부몰 비교 어려움 : 2건

6️⃣ 앱 구조/서비스 전략

• 문제 현상 : 사용자는 플러스 스토어를 별도로 사용할 필요성을 느끼지 못한다
• 구체 증상 :
  • 앱 사용 필요성 부족 : 7건
  • 앱 분리로 인한 피로 : 6건
  • 네이버 쇼핑과 역할 혼란 : 4건

7️⃣ 기타

1) 판매자 품질 :

• “해외직배송인 줄 몰랐는데 배송 오래 걸림”
• “상품 설명 번역이 이상함”
• “이상한 판매자 차단 기능 있었으면 좋겠어요”

2) 기술 안정성

• “앱이 좀 느린 느낌이에요”
• “가끔 버벅거림 있음”
  

3) 추천 알고리즘 컨텍스트 오류

• “선물용으로 샀는데 계속 이상한 추천 뜸”

step 2. 서비스 데스크 리서치

1. 핵심 기능 및 흐름

① 기능 흐름
네이버 플러스 스토어는 기존 네이버 쇼핑과 달리 검색 중심 → 추천/발견 중심 구조로 전환된 흐름을 가진다

앱 진입
→ 개인화 추천 / 혜택 노출
→ 탐색 (추천 / 발견 / 검색)
→ AI 쇼핑 가이드 (비교 & 설명)
→ 상품 상세
→ 리뷰 탐색(AI 리뷰 요약)
→ 구매 (쿠폰/적립 자동 적용)
→ 배송 경험(오늘/내일/일요/희망일 배송)
→ 재방문 (알림/추천)

“찾아서 사는 쇼핑 → 보다가 사는 쇼핑”으로 변화
② 화면 구조

③ 핵심 기능

1. 홈 화면 큐레이션
   사용자에게 맞는 상품/혜택/콘텐츠를 자동으로 추천해주는 메인 피드
   

• 핵심 특징
  • 개인화 기반 추천
  • 실시간 행동 반영

구조	구성	특징
FOR YOU (개인화 핵심 영역)	최근 본 상품, 관심 상품, 구매 이력 기반 추천, 또래 인기 상품, 취향 기반 추천	사용자마다 화면 다름, “OO님을 위한 추천” 형태
이벤트 / 혜택 큐레이션	오늘 행사, 쿠폰, 할인 정보, 멤버십 혜택	혜택까지 개인화됨
콘텐츠 / 트렌드 큐레이션	베스트 상품, 급상승 키워드, 기획전, 발견형 콘텐츠	쇼핑 + 콘텐츠 결합

• 기반 데이터
  • 검색 기록
  • 클릭 / 체류 시간
  • 구매 이력
  • 찜 상품
  • 관심 스토어

2. 발견 탭
   사용자가 특정 목적 없이도 상품을 “발견”하도록 만드는 콘텐츠형 쇼핑 영역

• 핵심 특징
  • 콘텐츠 기반 상품 노출
  • 트렌드/인기 상품 중심
  • 스크롤형 피드 구조
  • 숏폼

구성	특징
숏폼	크리에이터 숏폼, 기업 자체 숏폼
오늘의 랭킹	카테고리별 판매베스트 상품, 카테고리 별 베트스 스토어, 트랜드 순위
리뷰	개인 추천 상품 리뷰
프로모션	상품 핫딜 광고
블로그	추천 상품 관련 블로그 글 및 상품

3. N 배송
   도착일을 보장하는 네이버의 물류/배송 시스템

• 핵심 특징

  • 판매자가 직접 배송 X
  • 네이버 물류 시스템이 직접 처리
  • 오늘 배송, 내일 배송, 일요 배송, 희망일 배송

• 배상 체계
  N배송이 보장된 일자보다 늦게 도착한 경우,
  네이버에서 구매자에게 직접 1,000원의 보상금(네이버페이 포인트)을 자동 지급

4. AI 쇼핑 에이전트

• 사용자가 검색한 상품에 대해 ‘구매 기준 + 추천 + 비교’를 자동으로 제공하는 기능
  ex/ “노트북” 검색 →
  → “디자인용 / 휴대용 / 게이밍용”으로 분류
  → 각각에 맞는 상품 추천
• 이미지 검색 기능
  사용자가 원하는 상품의 이미지로 검색하면 해당 상품을 찾아주는 기능
• 대화형 기능 (“AI에게 물어보기”)
  질문 → 답변 → 추가 질문 → 상품 추천

④ 확장 서비스

1. 지금 배달
   주문 후 몇 시간 내로 상품을 빠르게 받아볼 수 있는 즉시 배송 기능, 지역 기반, 식품/생필품 중심

2. 쇼핑 라이브
   실시간 방송을 통해 상품을 소개하고, 시청 중 바로 구매할 수 있는 라이브 커머스 기능, 실시간 소통, 채팅 기반, 방송 중 바로 구매 가능

3. 패션 타운
   패션 상품과 브랜드를 모아놓은 ‘패션 특화 쇼핑 공간’

⑤ 네이버 멤버십
월 구독 형태로 쇼핑, 콘텐츠, 혜택을 묶어 제공하는 통합 멤버십 서비스
(월 4,900원, 연 46,800원)

혜택 1. 네이버 쇼핑·예약·여행 이용 시 최대 5% 적립 제공
혜택 2. 슈퍼적립 상품 구매 시 최대 10% 추가 적립 제공
혜택 3. 멤버십 전용 할인 및 쿠폰, 매월 멤버십데이 혜택 제공
혜택 4. N배송 상품 1만원 이상 구매 시 무료배송 및 무료 반품 지원
혜택 5. 넷플릭스, 스포티파이, PC Game Pass 등 디지털 콘텐츠 1종 선택 제공
혜택 6. 네이버 웹툰·시리즈 쿠키 10개 및 MYBOX 80GB 저장공간 제공
혜택 7. 육아·펫 등 특정 카테고리 대상 할인 및 추가 적립 바우처 제공
혜택 8. 편의점, 영화관, 배달 등 제휴 서비스 할인 및 적립 혜택 제공
혜택 9. 최대 3명까지 멤버십 혜택을 공유할 수 있는 패밀리 기능 제공
혜택 10. 멤버십 회원 전용 이벤트 및 특가 상품 제공
혜택 11. 멤버십 전용 고객센터 및 우선 지원 제공
혜택 12. 배민 멤버십 2개월 무료(기간 이벤트)
등등

⑥ 사용 방식
1) 기존 네이버 쇼핑 : 검색 → 비교 → 구매
2) 플러스 스토어 : 추천 → 탐색 → 구매

2. 서비스 의도와 방향성

① 출시 목적 :기존 네이버 쇼핑의 한계를 보완하기 위함

• 기존 문제

  1. 검색 중심 → 탐색 피로
  2. 가격 비교 중심 → 구매 전환 약함
  3. 웹 기반 → 리텐션 낮음

• 해결 방향

  1. AI 기반 개인화 추천 강화
  2. 탐색형 쇼핑 경험 도입
  3. 앱 기반 사용 습관 형성

  “정보 탐색 플랫폼 → 구매 유도 플랫폼”으로 전환

② 회사 방향성

• 핵심 전략 : AI 기반 초개인화 커머스
  검색 → 추천
  키워드 입력 → AI 제안
  비교 → 자동 의사결정 지원

  AI가 사용자 데이터를 기반으로 상품을 추천 -> “묻기 전에 알아서 제안하는 초개인화” 구조

③ 출시 후 반응

👍 새로운 쇼핑 방식 (추천/AI)
- 개인화 추천 기능에 대한 기대
- 탐색형 쇼핑 경험의 신선함
- 콘텐츠 기반 쇼핑(발견 탭) 호응

vs

👎 기존 강점 약화 (검색/비교)
- 가격 비교 기능 약화
- 앱 존재 이유 부족

오늘의 회고

• 성취 : 리뷰 데이터 분석 후 분류, 아티클 1개 읽기, 서비스 데스크 리서치
• 개선 : 데스크 리서치 보완 필요, 튜터님에게 단편 결과(정답 맞추기가 아님)를 가져가지 말고 사고 흐름을 가져가기(리서치 방향 등)
• 학습 : 상황에 따라 KR 설정 순서 방법론 등은 유동적이다

💭 오늘의 한 줄 평 : 저녁을 안 먹음.. 대신 맛있게 잠