[TIL] 📖 서비스기획 숙련 과제 제출

하루에 학습한 내용을 정리하고 회고합니다.
PM/PO 포지션을 지향하며, 실무 감각과 도구 사용 능력을 키워가는 중입니다.

1. 배경

🛒 장바구니 담기 전환 데이터 분석 & 개선안 제안

제공된 데이터셋(cart_data)에 포함된 유저 특성과 다양한 행동 지표를 분석하여,
상세페이지 → 장바구니 담기까지 이어지는 전환 흐름을 정량적으로 파악하고 개선 포인트를 도출함.

SELECT
  ROUND(AVG(CASE WHEN add_to_cart='TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100, 2) AS overall_add_to_cart_rate
FROM cart_data;

• 현재 장바구니 전환율
  전체 유저(1000건) 중 약 30.7 %가 상세페이지 진입 후 장바구니 담기로 이어지고 있음
• 목표 KPI
  상세페이지 → 장바구니 담기 전환율을 30.7% → 50.7% (기존 대비 +20%p)로

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2. 페르소나 선정

👤 페르소나 A: 고가 상품 비교 쇼핑 유저

유형	대상 사용자	특징 및 행동패턴
페르소나 A	고가 상품 비교 쇼핑 유저(30만원이상)	신중하게 오래 고민, 장바구니 담기까지 망설임

📌 선정 이유 - 전체 데이터 평균 기반 고가 제품 구매 유저의 특징

• 고가 제품 구매: 단일 구매당 매출 기여도가 높음
  → 이들이 구매로 전환되면 매출 성장 효과가 큼
• 높은 고민도: 고가 상품 유저 평균 PDP 체류 시간(144.18초)이 전체 평균(64.68초) 대비 약 44.86% 높음
  → 진지한 구매 의지가 있으며 상세페이지 경험을 충분히 보여줄 수 있는 유저군임
• 신중한 탐색자: 정보 탐색 의지 강하며, 해당 유저 재방문율(58.65%)이 전체(44.1%) 대비 약 14.45%p 높음
  → 만족도 높은 경험 제공 시 장기 충성 고객화 가능성 있음
• 장바구니 담기율 우수: 장바구니 전환율 45.19%로 ‘담기’까지는 진입이 잘 이루어짐
  → 이 유저의 ‘장바구니 담기’ 행동 특성을 분석할 가치가 높음
• 낮은 구매 전환율: 구매 전환율(2.88%)이 전체 평균(9.2%)의 1/3에 불과함
  → ‘진짜 구매 의사’가 있는 유저인지 분석하고, 이후 단계(구매 확정) 동기 부여 도출 필요

이제 이 페르소나를 대상으로 데이터 추출 → 분석 → 가설 설정 → 해결 방안 도출 순으로 진행

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3. 데이터 추출

💰 고가(30만원↑) + 신중한 쇼핑(중앙값↑ PDP 체류 시간)

30만원 이상 구매하는 고가 상품 비교 쇼핑 유저 중에서도, 신중하게 고민하고 장바구니 담기까지 망설이는 페르소나를 좁히기 위해 pdp 체류시간이 median값보다 높은 데이터로 추출함.

• price_band = over_300k
• pdp_duration_sec≥ 중앙값(129초)

*중앙값(median) 계산: 고가(over_300k) 세션 205건을 pdp_duration_sec 오름차순 정렬했을 때 중앙에 해당하는 103번째 세션의 값(예: 129초)을 기준으로 필터링

WITH high AS (
  SELECT *
  FROM cart_data
  WHERE price_band = 'over_300k'
),
high_count AS (
  SELECT COUNT(*) AS cnt
  FROM high
),
median_pdp AS ( -- 중앙값 위치(cnt/2 오프셋) 세션의 pdp_duration_sec을 추출
  SELECT pdp_duration_sec AS median_duration
  FROM high
  ORDER BY pdp_duration_sec
  LIMIT 1
  OFFSET (SELECT cnt/2 FROM high_count)  -- 205/2 = 102 (0-based offset)
)
SELECT *
FROM high
WHERE pdp_duration_sec >= (SELECT median_duration FROM median_pdp);

페르소나 A 추출 데이터 (Click!)

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4. 데이터 분석

4-1. 페르소나 A (104명) 전환 관련 행동 지표

WITH high AS (
  SELECT * FROM cart_data WHERE price_band = 'over_300k'
),
high_count AS (
  SELECT COUNT(*) AS cnt FROM high
),
median_pdp AS (
  SELECT pdp_duration_sec AS median_duration
  FROM high
  ORDER BY pdp_duration_sec
  LIMIT 1 OFFSET (SELECT cnt/2 FROM high_count)
),
persona_A AS (
  SELECT * FROM high
  WHERE pdp_duration_sec >= (SELECT median_duration FROM median_pdp)
)
SELECT
  COUNT(*) AS user_count,
  ROUND(AVG(pdp_duration_sec), 2) AS avg_pdp_duration_sec,
  ROUND(AVG(CASE WHEN review_clicked='TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100, 2) AS review_click_rate,
  ROUND(AVG(CASE WHEN discount_exposed='TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100, 2) AS discount_exposed_rate,
  ROUND(AVG(CASE WHEN add_to_cart='TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100, 2) AS add_to_cart_rate,
  ROUND(AVG(CASE WHEN purchase_completed='TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100, 2) AS purchase_completed_rate
FROM persona_A;

유저 수	평균 PDP 체류시간	리뷰 클릭률	할인 노출률	장바구니 담기 전환율	구매 전환율
104	144.18초	60.58%	25.00%	45.19%	2.88%

• 리뷰 클릭률(60.58%)이 높음 → 신중한 구매자일수록 타인의 평가, 리뷰를 중요시
• 장바구니 담기까지는 높음(45.19%) → 구매 행동 직전까지는 잘 도달함
• 하지만 구매 전환율은 2.88%로 매우 낮음 → 구매 설득 부족, 가격 저항 추정
• 할인 노출률도 25%로 전체 할인 노출률 대비 낮음 → 고가 상품군에 가격 완화 요소 부족
• 평균 PDP 체류 시간 144.18초 → 많은 고민을 하는 타입

4-2. 페르소나 A (104명) 리뷰 클릭 여부별 add-to-cart 전환율

sql
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SELECT
  review_clicked,
  COUNT(*)                                                   AS sessions,
  SUM(CASE WHEN add_to_cart = 'TRUE' THEN 1 ELSE 0 END)      AS added_sessions,
  ROUND(SUM(CASE WHEN add_to_cart = 'TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS conversion_rate
FROM cart_data
WHERE price_band = 'over_300k'
  AND pdp_duration_sec >= (
    SELECT pdp_duration_sec
    FROM (
      SELECT pdp_duration_sec
      FROM cart_data
      WHERE price_band = 'over_300k'
      ORDER BY pdp_duration_sec
      LIMIT 1 OFFSET (
        SELECT COUNT(*)/2 FROM cart_data WHERE price_band = 'over_300k'
      )
    )
    LIMIT 1
  )
GROUP BY review_clicked;

리뷰 클릭 여부	유저 수 (a)	장바구니 담은 유저 (b)	전환율 (b/a)
FALSE	41	4	9.76%
TRUE	63	45	71.43%
총합	104	49	47.11%

• 리뷰 클릭 유저의 전환율이 약 8배 높음 → 타인의 의견이 장바구니 전환에 결정적인 영향을 미침
• 즉, “리뷰를 보여주고”, “고민하고 있는 순간에” → “장바구니 클릭”으로 이어지게 만드는 게 목표

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4-3. 페르소나 A PDP 체류시간별 add-to-cart 전환율

경향성을 파악하기 위해 전체 유저 기준 PDP 체류시간을 3구간으로 나누고, 각 구간별 장바구니 전환율을 확인.

PDP 체류시간 구간	유저 수	평균 PDP 체류시간 (초)	장바구니 전환율 (%)
T1 (Lowest)	35	103.40	45.71
T2	35	130.54	54.29
T3 (Highest)	34	200.21	35.29

• 중간 탐색(T2) 최고의 전환율 (54.29%)
  • 평균 130초 정도 탐색 후 담는 유저들이 가장 활발히 장바구니 행동을 함.
  • “충분히 정보를 보고 바로 결심”하는 이상적 균형 구간임.
• 과도 탐색(T3) 전환율 최저 (35.29%)
  • 200초 이상 장시간 고민한 유저는 오히려 이탈율이 높음.
  • 정보 과부하나 가격 저항으로 담기 직전에서 멈출 가능성 큼.
• 즉결형(T1)도 평균 이상 (45.71%)
  • 짧게(103초) 보고 빠르게 담는 ‘즉결형’ 유저 그룹도 전체 평균(45.19%) 수준에서 전환.
  • 빠른 행동 유도를 위한 간결 UI/혜택 제시가 효과적

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🧠 페르소나 A add-to-cart 인사이트

• 리뷰 클릭 유무는 장바구니 전환율과 강한 상관관계가 있다?
• 할인 노출 부족은 고가 상품의 구매 전환율을 방해한다?
• PDP 체류시간이 길수록 장바구니 전환율이 높은건 아니다?
• 장바구니에 담는 사람들이 전부 구매 의지가 있지는 않다?
  • 그렇다면 마지막까지 고민하게 하는 건 결국 가격 저항이다?

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4-4. 페르소나 A (104명) 배경 특성 분석

4-4-1. 유저 유형 (user_type)

타입	인원 수	비율
returning	61	58.65%
new	43	41.35%

• 재방문 유저 비율 높음
• 고가 상품은 신뢰/경험 기반 재방문자에게 매력 있음 → 충성도 기반 전략 필요

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4-4-2. 유입 경로 (traffic_source)

경로	인원 수	비율
organic	47	45.19%
ad	30	28.85%
search	27	25.96%

• 자연 검색 유입이 가장 많음 → SEO/콘텐츠 최적화 전략 필요
• 광고보다 브랜드/검색 기반 자발 유입이 신중한 구매 성향과 더 잘 맞음

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4-4-3. 상품 카테고리 (product_category)

카테고리	인원 수	비율
fashion	36	34.62%
bag	32	30.77%
accessory	22	21.15%
outlet	14	13.46%

• 고가 상품 중에서는 패션(fashion)과 가방(bag) 카테고리에 집중
• 실물/착용감이 중요한 품목 → 리뷰, 이미지, 스타일링 등 시각적 콘텐츠가 전환에 도움

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4-4-4. 진입 전 페이지 (previous_page_type)

페이지 타입	인원 수	비율
homepage	38	36.54%
search_results	32	30.77%
ad_landing	20	19.23%
other	14	13.46%

• 홈페이지·검색결과 진입(67.31%) 우세 → PDP 유입 페널 최적화 필요
• 광고보다는 사이트 내 탐색 유저에게 고가 상품 전환 기회 많음

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5. 요약 & 문제 정의

🧭 주요 지표 비교

지표	전체 평균 (1,000명)	페르소나 A (104명)	격차
평균 PDP 체류시간 (초)	64.68	144.18	+123%
리뷰 클릭률 (%)	53.00	60.58	+7.58%p
할인 노출률 (%)	38.00	25.00	–13.00%p
add-to-cart 전환율 (%)	30.70	45.19	+14.49%p
구매 전환율 (%)	9.20	2.88	–6.32%p (≈⅓ 수준)
재방문자 비율 (%)	44.10	58.65	+14.55%p

🧠 인사이트 요약

1. 리뷰 미클릭 그룹 전환 저조

• 리뷰 클릭률 60.6% vs 미클릭 9.8%

2. 가격 설득 부족

• 할인 노출률 25% vs 전체 38%

3. 장바구니 경험 부족

• 재방문자 58.6%, 장바구니 전환율 45% vs 구매전환 2.9%

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📌 문제 정의

• 과제 목표: 상세페이지 → 장바구니 담기 전환율을 30.7%→50.7%로 개선
• 핵심 문제:
  • 리뷰 미클릭 그룹(40%)의 전환율이 낮음(8.3%) → ‘리뷰 클릭률’을 높여야 진짜 담기 전환 여력이 생김
    
  • 고가 상품 특성상 할인 정보 노출률이 낮고(25%) 가격 저항이 큼 → 즉시 혜택 제시로 망설임 해소 필요
    
  • ‘일단 담기’ 동기는 있으나, 담은 뒤 추가 행동(비교·구매) 동기 부족 → 장바구니 단계에서 전환 유도 필요
    

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6. 가설 설정

6-1. 리뷰 강조·고정 노출 도입 시 리뷰 클릭률이 증가하고, 장바구니 전환율이 상승할 것이다.

• 측정 기준 Key Metric 1) 리뷰 클릭률 60%→75% (+15%p)
  2) add-to-cart 전환율 45%→55% (+10%p)
  

6-2. 상세페이지 내 장바구니 혜택을 강조하면, 장바구니 전환율이 상승할 것이다.

• 측정 기준 Key Metric 1) add-to-cart 전환율 45%→55% (+10%p)
  

6-3. 장바구니 내 상품 비교 기능 도입 시, 장바구니 전환율이 상승할 것이다.

• 측정 기준 Key Metric 1) PDP 체류시간 −20초
  2) 비교 기능 사용률 ≥30%
  3) add-to-cart 전환율 45%→55% (+10%p)
  

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7. 해결 방안

7-1. 리뷰 통계 강조 노출 “다른 사람이 얼마나 만족했나 이것 좀 보세요”

• 배경 신중 구매자는 상세페이지 여러 영역을 스크롤하며 충분히 탐색함. 이 과정에서 장바구니 전환율이 저조(8%)한 리뷰 미클릭 그룹의 리뷰 클릭률 개선이 필요함.
  
• 솔루션 PDP 초반 눈에띄는 섹션에 리뷰 분석 요약한 배너를 배치하여 스크롤 비용을 없애고 리뷰 클릭을 유도.
  
• 주요 기능
  1. 리뷰 정보 2개 이상인 경우, 리뷰 분석 요약(“4점 이상 리뷰가 99%예요”) 기능 제공
  2. 리뷰 클릭시 개별 리뷰 상세로 바로 이동.
• 기대 효과
  • 한눈에 리뷰 평점 통계 → 리뷰 클릭 유도
  • 스크롤 비용 절감 → 정보 탐색시간 ↓
  • 리뷰 클릭률↑ → add-to-cart 전환율↑

7-1-1. A/B 테스트 계획

📃 A/B Test: 리뷰 통계 강조 노출

구분	Control (기존)	Treatment (신규 배너)	측정 지표	기간	샘플 수
실험군	기존 PDP에 별도 리뷰 통계 배너 없음	PDP 초반에 “4점 이상 리뷰가 99%예요” 요약 배너 노출	1) 리뷰 클릭률2) add-to-cart 전환율	2주	104건 (페르소나 A)

🔹 설정

• 대상: 페르소나 A (104명)
• 분할: 50%만 배너 노출 (Treatment), 나머지 50%는 기존 화면 유지 (Control)
• 집계 단위: 유저수

🔹 측정

1. 리뷰 클릭률 Treatment > Control (예: +15%p 이상)
2. add-to-cart 전환율 Treatment > Control (예: +10%p 이상)

이 실험을 통해, 요약 배너가 실제로 리뷰 클릭과 장바구니 담기 전환을 얼마나 개선하는지 검증할 수 있음.

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7-2. 장바구니 혜택 문구 노출 “고민하는 00님, 담기만해도 쿠폰 드려요”

• 배경 고가 상품은 가격 저항이 크고, 할인 노출률이 낮아(25%) 담기 단계에서 망설임 발생.
  
• 솔루션 장바구니 담기 시점에 즉시 혜택을 제시하여, ‘지금 담기’ 동기를 부여.
  
• 주요 기능

  1. 상세페이지 진입 후, 129초(중앙값) 후 시크릿 쿠폰 혜택 문구 노출

     ex. “지금 담으면 5% 쿠폰 지급” 버튼

  2. 쿠폰 수령 모달

  • 버튼 탭 시 ‘쿠폰 발급 완료’ 모달 팝업(“지금 사용하기” CTA 포함)
• 기대 효과
  • 체류 시간이 긴 유저 포지셔닝, 즉시적 보상 제시 → 망설임 해소
  • 장바구니 담기 행동 유도 → PDP 체류 시간↓ → add-to-cart 전환율↑

7-2-1. A/B 테스트 계획

📃 A/B Test: 장바구니 혜택 문구 노출

구분	Control (기존)	Treatment (쿠폰 배너)	측정 지표	기간	샘플 수
실험군	기존 PDP 및 장바구니 화면에 시크릿 쿠폰 배너 없음	PDP 진입 후 129초 경과 시 “지금 담으면 5% 쿠폰 지급” 배너 노출– 클릭 시 쿠폰 발급 모달 팝업	1) 배너 클릭률
2) add-to-cart 전환율	2주	104건 (페르소나 A)

🔹 설정

• 대상: 페르소나 A (고가·신중 세션)
• 분할: 랜덤 50:50
• 집계 단위: 세션 단위

🔹 측정

1. 배너 클릭률 Treatment > Control (baseline: 0→≥20%)
2. add-to-cart 전환율 Treatment ≥ 55% (Control 45.2% 대비 +10%p)

이 실험을 통해, PDP에 맴돌던 신중 유저가 쿠폰 배너를 보고 장바구니로 넘어가는지를 검증할 수 있음.

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7-3. 장바구니 비교 기능 도입 “일단 담으세요, 비교는 저희가 해드릴게요”

• 배경: 고가·신중 구매자(페르소나 A)는 여러 상품을 비교하며 고민 → 장바구니 담기 단계에서 의사결정이 지연되어 전환 기회를 놓침.
• 솔루션: 장바구니에 담긴 상품을 한 화면에서 속성별로 비교할 수 있는 테이블 인터페이스를 제공하여, ‘비교 → 담기’ 흐름을 단축하고 전환율을 높인다.
• 주요 기능
  1. 장바구니에 담은 상품 다중 선택 후 ‘비교하기’ 기능 추가
  • 클릭시 상품 비교 기능 페이지 → vertical로 넘겨서 비교 탐색 가능
  • 기본정보 이미지, 가격, 별점(리뷰수), 배송비, 배송일정, 컬러, 사이즈옵션 비교

  1. 해당 기능을 사용해보라는 문구 노출 필요

     ex. “장바구니에 담고 상품 비교하기”, “고민 중이신가요? 장바구니에 담으면 상품을 비교해볼 수 있어요”

• 기대 효과
  • 복수 상품 비교 시간 ↓ → 의사결정 속도↑
  • 장바구니 경험↑ → add-to-cart 전환율↑
  • 정보 탐색 비용↓ → 최종 구매 전환율↑

※ 본 기능은 개발 리소스 투입이 필요하므로, ‘상세 기능 명세서’ 문서를 별도 첨부합니다.

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💡 세 가지 해결 방안 중 마지막(장바구니 비교 테이블 도입) 솔루션은 단순 UX 라이팅 개선이 아닌 기능 개발이 필요하기 때문에, 상세 기능 명세 문서를 별도로 첨부합니다.

7-3-1. 상세 기능 명세서

📃 기능명: 장바구니 상품 비교 테이블

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🔹 기능 개요

장바구니에 담긴 여러 상품을 한 화면에서 속성별로 비교할 수 있도록, 표 형태의 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 vertical 스크롤을 통해 상품 간 비교 항목을 빠르게 확인할 수 있습니다.

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🔹 주요 사용자 흐름

1. 상품 다중 선택

   • 장바구니 목록에서 비교할 상품 2개 이상 선택
   • 각 상품 썸네일 우상단에 체크박스 표시, 클릭 영역은 상품 카드 전체

2. ‘비교하기’ 버튼 노출 및 클릭

   • 2개 이상 선택 시 하단에 ‘비교하기’ 버튼 활성화
   • 탭 시 비교 테이블 화면이 바텀시트 형태로 화면 하단에서 2/3 높이로 올라옴

3. 비교 테이블 확인

   • 왼쪽 고정 열: 비교 항목(가격·평점·리뷰 수·배송비·배송 일정·컬러·사이즈 옵션)
   • 우측 컬럼: 각 상품 썸네일·상품명과 해당 속성 값
   • 예시:

   속성	상품 A (이미지 + 이름)	상품 B (이미지 + 이름)	상품 C (이미지 + 이름)
   가격	₩320,000	₩305,000	₩330,000
   평점·리뷰 수	★4.8 · 120개	★4.5 · 90개	★4.9 · 150개
   배송비	무료	₩2,500	무료
   배송 일정	1–2일	2–3일	1–2일
   컬러	블랙, 레드	블루, 그레이	블랙, 화이트
   사이즈 옵션	S·M·L	M·L	S·M

4. 수평 드래그 탐색

   • 우측 컬럼 영역을 좌·우로 드래그하여 모든 상품 컬럼 조회
   • 왼쪽 비교 항목 열은 고정(비노출)

5. 비교 완료 후 액션

   • 상품 썸네일·이름 탭 시 해당 상품 상세 페이지로 이동
   • 비교 화면 종료 방법 (장바구니 화면으로 복귀)
     • 바텀시트 상단 그립바를 드래그 다운
     • 바텀시트 외부(회색 오버레이) 영역을 탭

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🔹 UI 구성 요소

구역	작업 내역
장바구니 페이지	- 우상단 ‘편집’ 버튼 탭 시 체크박스 모드 진입 - 선택 시 상품 카드에 반투명 오버레이(20%) - 하단 액션바에 ‘비교하기’, ‘삭제’, ‘맨 위로’ 버튼
비교 테이블 바텀시트	- 높이: 화면의 2/3 - 상단 그립바(드래그 핸들) - 좌측 고정 열 + 우측 수평 스크롤 영역 - 하단에 ‘닫기’ 아이콘 및 주요 CTA(‘장바구니로 돌아가기’)

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🔹 개발 리소스

역할	작업 내역
Front-end	- 체크박스 토글 및 선택 로직 - 바텀시트 컴포넌트 구현 (높이, 드래그 대응) - 비교 테이블 레이아웃, 고정 열 및 수평 스크롤 - CTA 버튼 및 화면 전환 애니메이션
Back-end	- 비교 API 엔드포인트: 장바구니 상품 리스트 → 비교 속성 데이터 제공 - 캐싱 로직: 동일 세션 비교 시 응답 속도 최적화
Design	- 바텀시트, 체크박스, CTA 버튼 스타일 가이드 제작 - 테이블 셀 디자인(폰트, 간격, 컬러)
QA / QA 자동화	- 주요 브라우저·디바이스(모바일/웹) 수평 스크롤, 바텀시트 드래그 테스트 - 비교 데이터 정확성 검증

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🔹기대 효과

• 정보 탐색 비용↓: 상세페이지 이동 없이 한 화면에서 비교
• 의사결정 속도↑: 빠른 비교로 선택 시간 단축
• add-to-cart 전환율↑: 복수 상품 고민 최소화, 즉각 담기 유도

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8. 로드맵 & 책임 분담

단계	작업 내역	담당	기간
1. 디자인 & 기획 확정	• 리뷰 배너·쿠폰 배너·비교 테이블 와이어프레임
• UI 컴포넌트 스펙 확정	Product, Design	1주
2. 백엔드 API 개발	• 장바구니 비교 API 엔드포인트 설계·구현
• 쿠폰 토글 상태 저장	Backend	1주
3. 프론트엔드 개발	• 리뷰·쿠폰 배너 컴포넌트
• 비교 테이블 바텀시트 구현	Frontend	2주
4. QA & 사내 테스트	• 기능 검증, 크로스 브라우저/디바이스 테스트
• 데이터 정확성 확인	QA팀	1주
5. A/B 테스트 론칭	• 각 기능별 실험군 배포
• 기간/샘플수 모니터링	Product	2주
6. 성과 분석 & 개선	• 주요 지표(리뷰 클릭률·add-to-cart·체류시간) 비교 분석
• 롤아웃 범위 확대 계획	Product	1주

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🐛 회고

• 제출을.. 했습니다~

🔜 내일 학습 계획

• 밀린 강의 듣고, 역기획 시작