이커머스는 ‘선택의 자유’를 무기로 빠르게 성장해 왔습니다. 수천, 수만가지 상품 중 원하는 것을 언제든 고를 수 있다는 점은 분명 매력적입니다. 그러나 그 풍부한 선택지가 항상 고객에게 좋은 경험을 주는 것은 아닙니다.
넘치는 구색, 오히려 고객을 피로하게
사용자 경험(UX) 측면에서 ‘선택의 역설(Paradox of Choice)’이라는 개념이 자주 언급됩니다. 선택지가 많을수록 사용자는 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것 같지만, 실제로는 선택 자체가 스트레스가 되고 이탈로 이어지기 쉽습니다.
특히 이커머스에서는 이 현상이 뚜렷합니다. 고객은 원하는 상품을 찾지 못해 방황하고 결국 이탈하게 됩니다.
고객의 ‘선택을 돕는 가이드’ 필요
이때 필요한 것이 상품 추천입니다. 추천은 고객의 관심사나 구매 이력을 기반으로 ‘이 고객에게 맞을 법한 상품’을 제안함으로써, 선택을 빠르게 도와주는 기능입니다.
즉, 고객의 맥락에 맞춘 ‘선택 가이드’ 역할을 합니다.
아마존과 넷플릭스는 어떻게 활용했을까?
대표적인 추천의 성공 사례로 아마존과 넷플릭스를 빼놓을 수 없습니다.
- 아마존은 고객의 검색 이력, 구매 이력, 장바구니 담기, 조회 행동 등을 바탕으로 개인화된 상품을 추천합니다. 2022년 기준, 전체 매출의 35% 이상이 추천 시스템을 통해 발생한 것으로 알려져 있습니다.
- 넷플릭스는 시청 이력과 유사한 고객의 선호를 분석해 콘텐츠를 추천합니다. 전체 시청 시간의 약 80%가 추천된 콘텐츠에서 발생하고 있으며 이 시스템은 고객 이탈을 낮추는 핵심 도구입니다.
이들 기업의 공통점은 추천을 단순한 기능이 아닌 ‘경쟁력’으로 삼았다는 점입니다.
추천, 이제는 ‘기능’이 아닌 ‘전략’
오늘날 추천 시스템은 단순히 매출을 높이는 기능을 넘어 고객 경험 전반에 영향을 미치는 전략적 도구로 진화하고 있습니다. 특히, 다음과 같은 상황에서 추천의 가치가 더욱 부각됩니다.
- 마케팅 비용 대비 전환율이 낮을 때
- 상품 수가 많아 고객의 탐색 피로가 클 때
- 구매 여정이 단순 반복이 아닌, 탐색과 비교를 거치는 구조일 때
AI 기술이 발전하면서 추천의 정확도는 더욱 높아졌고 이제는 고객 행동의 실시간 반응까지 반영한 초개인화 추천도 가능합니다.
마케터와 운영자가 고려해야 할 3가지
상품 추천 전략을 도입하려는 마케터나 운영자라면 아래 요소들을 고려해야 합니다.
- 데이터 기반 확보: 추천 시스템은 양질의 데이터 없이 작동하지 않습니다. 조회, 클릭, 장바구니 담기, 구매, 이탈 등의 다양한 고객 데이터를 축적하고 연결할 수 있는 기반이 필요합니다.
- 추천 알고리즘 선택: 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방식 등 상황에 맞는 알고리즘을 선택해야 합니다. 자사 상품 구조와 고객 여정에 가장 적합한 방식이 무엇인지 고민이 필요합니다.
- 운영 목적과 KPI 정립: 추천의 목적은 단순히 매출 증대가 아닐 수 있습니다. 탐색 피로 해소, 재방문 유도, 신규 상품 노출 등 다양한 전략적 목적이 설정될 수 있으며 이제 맞는 성과 지표(KPI)를 함께 설계해야 합니다.
다음 편에서는 초기 상품 추천이 어떤 방식으로 시작되었고 어떻게 진화해 왔는지 살펴보겠습니다.
