마케터라면 누구나 한 번쯤 고객을 어떻게 붙잡을지, 고객 체류와 체류시간에 대해 고민해 봤을 것입니다. 고객이 우리 쇼핑몰에 오래 머문다는 것은 상품을 더 많이 살펴보고 비교하고 관심을 보인다는 신호일 텐데요. 그래서 고객이 사이트에 머무는 시간, 즉 체류시간은 이커머스에서 숫자 이상의 의미가 있습니다.
고객의 관심의 지표이자, 구매 의사와도 연결될 수 있기 때문입니다.
그렇다면 체류시간이 길수록 실제 주문 전환 가능성도 높아질까요? 고객의 체류시간과 커머스 성과를 높이기 위해서는 어떤 전략이 효과적일까요?
체류시간을 늘리기 위한 핵심: AI 상품 추천
쇼핑몰에서 고객의 체류시간을 자연스럽게 늘리는 방법 중 하나는 개인화된 상품 추천입니다. AI 상품 추천은 고객이 직접 검색하지 않아도 관심을 가질 만한 상품을 미리 보여주며, 고객에게 예상하지 못했던 발견의 즐거움을 제공합니다.
이커머스의 상품 추천은 크게 네 가지 형태로 나뉩니다.
- 유사 상품 추천: 고객이 현재 보고 있는 제품과 유사한 제품을 추천
- 보완 상품 추천: 키보드 구매 고객에게는 마우스, 셔츠 구매 고객에게는 어울리는 팬츠를 추천
- 발견 기반 추천: 고객이 예상하지 못한 상품을 제안하여 발견의 즐거움을 제공
- 기획∙베스트 기반 추천: 카테고리별 베스트 셀러, MD 추천 상품 등 노출
이 중에서도 AI 상품 추천은 베스트 상품 제안을 넘어, 고객의 실시간 행동 데이터를 분석해 고객의 숨은 관심사까지 찾아냅니다. 고객 지금 관심을 가지고 있는 상품은 물론, ‘보고 싶어 할 상품’까지 찾아줍니다. 고객 탐색의 끊김을 최소화하여 고객의 체류시간은 물론, 머무는 이유를 만들어줍니다. 이를 통해 고객은 새로운 상품을 발견하며 즐거움을 느끼고, 브랜드는 고객의 자연스러운 체류 증가와 구매 전환율 상승을 기대할 수 있습니다.
실제 데이터로 본 AI 상품 추천의 효과
그루비 고객사의 데이터를 바탕으로 AI 상품 추천이 체류시간과 주문 전환에 어떤 영향을 주는지 살펴봤습니다.
종합 커머스 플랫폼인 D사는 AI 상품 추천을 통해 체류시간과 주문 전환이 모두 향상된 성과를 기록했습니다.
AI 상품 추천을 클릭한 고객의 체류시간은 523초로 그렇지 않은 고객보다 약 3.4배 길었습니다. 또한, 평균 주문 횟수도 약 8%로 높게 나타났는데요. AI 상품 추천이 단순히 상품 노출을 늘리는 데 그치지 않고, 고객의 다음 탐색을 자연스럽게 이어주고 있었습니다.
또 다른 그루비 고객사의 데이터에서도 추천을 경험한 그룹과 그렇지 않은 그룹의 뚜렷한 성과 차이를 확인할 수 있었습니다. 추천을 경험한 그룹은 더 오래 머물고, 더 많은 상품을 탐색하고, 더 자주 재방문하고 구매하는 패턴을 보였습니다. 이를 통해 AI 상품 추천이 고객의 체류와 탐색, 구매 전환의 선순환 구조를 이끌고 고객의 몰입까지 강화하고 있음을 확인할 수 있었습니다.
인사이트
위의 두 결과는 AI 상품 추천이 단순히 상품 노출을 늘리는 기능을 넘어, 고객의 탐색 경험 자체를 변화시키는 핵심 요소임을 보여줍니다.
- 고객은 자신이 미처 찾지 못한 상품을 발견하면서 탐색의 즐거움을 느끼고,
- 브랜드는 고객이 더 오래 머물며 더 많은 상품을 경험하게 되는 선순환을 기대할 수 있습니다.
AI 추천은 고객의 체류와 탐색, 몰입의 흐름과 선순환 구조를 만드는 연결점이 됩니다. 고객에게 다음 탐색과 머물러야 하는 이유를 계속 제공하며, 고객의 체류 시간을 의미 있는 시간으로 바꾸어 이탈하지 않도록 만들어줍니다.
데이터를 통해 본 AI 상품 추천은 고객의 체류시간을 늘리고, 그 경험이 주문 전환으로 이어지는 흐름을 만들어 가고 있습니다. 추천은 이제 단순한 부가 기능을 넘어, 커머스 성과를 부드럽게 끌어올리는 하나의 경험 디자인 요소로 자리 잡고 있습니다.
이제 그루비와 함께 더 나은 고객 경험을 만들어가는 것은 어떨까요? AI 추천을 통해 고객의 머무는 순간을 바꿔보세요.
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