모두 아시다 시피, 이커머스에서 상품 추천은 단순한 상품 배치 이상의 의미를 가집니다. 고객이 사이트에 더 오래 머물고, 더 자주 방문하고, 구매로 이어지는 핵심 동선이 되기 때문입니다. 특히 첫 방문 고객의 이탈을 막고 기존 고객의 충성도를 높이기 위해서라도 ‘상품 추천’은 가장 앞단에서 고민해야 할 영역입니다.
문제는 많은 이커머스에서 이 영역을 단순히 “있어야 하니까” 혹은 “경쟁사도 하고 있으니까”에서 시작되고 있는 점입니다. 유튜브, 넷플릭스처럼 사용자가 추천 콘텐츠에 빠져드는 경험을 만드는데에는 단순한 인기 콘텐츠 나열이 아닌, 정교한 개인화 알고리즘이 뒷받침되어 있음을 간과해서는 안됩니다.
상품 추천이 수행하는 네 가지 역할
이커머스에서의 상품 추천은 크게 다음 네 가지 방식으로 구분할 수 있습니다.
- 유사 상품 추천
- 고객이 현재 보고 있는 상품과 유사한 제품을 제안하여 선택지를 넓혀주는 방식입니다.
- 보완 상품 추천
- 키보드 구매 고객에게 마우스를, 블라우스를 보는 고객에게 어울리는 스커트를 추천하는 방식입니다. 이는 업셀링에 효과적입니다.
- 발견 기반 추천
- 고객이 예상하지 못한 상품을 제안하여 ‘발견의 즐거움’을 주는 방식으로 사이트 탐색을 유도합니다.
- 기획∙베스트 기반 추천
- 카테고리별 베스트셀러, MD 추천 상품 등 이는 트렌드를 보여주지만, 고객 맞춤형 개인화에는 한계가 있습니다.
이 중 1~3번 방식은 AI 기반의 추천 알고리즘이 탁월한 성과를 내고 있으며, 실시간 행동 기반 분석을 통해 정교하게 작동하고 있습니다.
추천의 성과, 단순히 ‘전환율’만 보면 놓치는 것들
상품 추천의 목적이 고객 몰입 향상이라면, 단순히 전환율이나 매출 데이터만으로는 효과를 제대로 판단하기 어렵습니다. 실제 그루비 데이터로 확인한 사례에서 특정 이커머스 사이트의 전체 고객 중 추천 상품을 클릭한 집단과 클릭하지 않은 집단을 나누어 분석한 결과, 다음과 같은 지표에서 뚜렷한 차이가 확인되었습니다.
특히 페이지 뷰, 체류 시간, 재방문 수는 몰입도를 설명하는 데 중요한 지표로 활용될 수 있습니다.
더 나아가 추천 클릭 빈도에 따라 고객을 세분화한 후, 이들의 몰입 지표를 비교해보면 추천이 얼마나 유효하게 작동하고 있는지를 보다 명확히 파악할 수 있습니다.
전략적 추천 설계가 필요한 이유
만약 추천을 클릭한 고객들의 몰입 지표가 유의미하게 높다면 사이트 내 추천 영역을 확대하거나 별도 메뉴를 구성하는 방식으로 추천 상품의 노출률 자체를 높이는 전략이 유효할 수 있습니다. 반대로, 추천 상품 클릭이 오히려 몰입을 방해하고 있다면 UI 배치나 추천 알고리즘 자체를 점검해야 합니다.
지표 분석 없이 성과만 보고 성급하게 전략을 수정한다면, 상품 추천이라는 도구가 가진 본래의 힘을 발휘하지 못한 채 반복되는 시행착오를 겪게 됩니다.
실제로 추천 알고리즘을 도입한 후 6개월도 되지 않아 중단하거나 효과가 없다고 판단하는 사례가 적지 않습니다. 대부분 중간 지표 없이 바로 ‘전환율’만 보는 오류에서 비롯됩니다.
추천 시스템의 진화: UI/UX와 생성형 AI의 결합
최근에는 상품 추천 영역을 자연어 검색이나 고객 질문 대응형 인터페이스와 결합해 보다 몰입감 높은 경험을 제공하는 사례도 늘고 있습니다. 또한, 유저 인터페이스 측면에서 시각적 몰입을 유도하는 구성(AI 큐레이션 기획전, 캐러셀 스타일 추천 등)도 점점 더 중요해지고 있습니다.
고객 몰입이 곧 경쟁력
여전이 D2C나 특정 카테고리 중심의 버티컬 커머스는 고객과 직접 연결된 신뢰 채널로 주목받고 있습니다. 이럴 때 일수록 고객에게 맞는 상품을 정교하게 추천하고 몰입 경험을 제공하는 전략이 곧 브랜드 차별화 포인트가 될 수 있습니다.
추천은 단순한 알고리즘이 아닌, 고객 경험을 설계하는 마케팅의 시작입니다. 지금, 상품 추천을 고객 몰입의 전략으로 다시 바라볼 때입니다.
관련 콘텐츠:
