[스파르타코딩클럽] 문제 해결 과정 설명 및 예시

문제 해결 과정

💡 문제 정의를 했다면 이제 가설을 세워 검증하는 방식을 통해 최적의 솔루션을 찾아내야한다.

이것을 지속하면서 고객의 니즈에 맞춘 더 나은 제품으로 개발해나가야 한다.

 

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[ 문제 정의 ]

• 내부 지표
• 타사 리서치
• 각 종 데이터  확인

[ 가설 설정 ]

• 앞 단에서 찾은 데이터 연구
• 방안 수립

[ 검증 ]

• 가설 확인
• 데이터 검증

[ 솔루션 ]

• 해결 방안 도출

[ 문제 정의 ]

• 솔루션 도출 이후의 데이터 트래킹하면서 새로운 문제 정의

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예시 2) A 커머스 플랫폼에서 고객의 이탈률 개선

🔎 이번에는 우리가 여러 물건을 한꺼번에 판매하는 커머스 플랫폼의 PM이라고 가정해보자

👩‍💻 상황

고객들이 물을 장바구니에 추가하지만 1시간 내로 구매하지 않는 고객의 약 56%가 이탈한다.

이는 전체 이탈률의5%에 해당한다. 물은 자주 구매하는 생필품 카테고리에 해당한다.

👩‍💻 문제

물을 장바구니에 넣고도 바로 결제하지 않는 고객이 많아 전체 이탈률이 5% 상승했다.

생필품인 물이 주요 이탈 품목으로 확인되며, 장바구니에 넣은 후 구매 유도가 부족하다.

 

🔎 홈 탭 - 상품 리스트 - 상품 상세 리스트 - 장바구니 - 결제의 퍼널을 판매하는 제품군 카테고리 별

그랬더니 생필품 카테고리에서 유독 결제 직전 퍼널에서 이탈률이 높은 것을 확인했어요.

생필품 카테고리를 더 살펴보니 원인은 제품 ‘물’에 있었어요.

우리는 이 이탈률을 개선해보는 문제 해결 과정을 살펴보겠습니다.

 

👩‍💻가설

고객이 물을 장바구니에 추가한 후 다른 더 나은 가격/혜택을 찾아서 구매를 망설일 것이다.

고객이 생필품 구매를 미루는 이유는 즉각적인 필요성이 약하거나 결제 리마인더가 부족하기 때문이다.

즉각적인 혜택 제공이나 앱푸시 알림을 통해 고객의 결제를 유도하면 이탈률이 감소할 것이다.

 

👩‍💻가설 검증

 

A/B 테스트 (1)

장바구니에 물을 넣고 1시간 내 결제한 고객과 결제하지 않은 고객을 비교 분석

- 푸시 알림 그룹: 1시간 이내에 푸시 알림을 받은고객은 구매율이 20% 상승

- 푸시 알림 X 그룹: 1시간 이후에도 결제 없음

 

A/B 테스트 (2)

리마인더 푸시 알림과 즉시 할인 혜택을 테스트하여 결제율 변화를 측정

- 푸시 알림 그룹: 결제율 15% 상승

- 즉시 할인 혜택 그룹: 결제율 25% 상승

고객 심층 인터뷰 및 설문조사 (타겟 고객 200명)

“물을 장바구니에 넣은 후 결제하지 않은 이유가 무엇인가요?”

 

40%: 더 저렴한 옵션을 찾기 위해 망설였다.

35%: 장바구니에 넣었지만 잊어버렸다.

25%: 물 구매에 대한 즉각적인 필요성을 느끼지 않았다.

 

👩‍💻 솔루션

긴급 리마인더 푸시 알림 도입

즉시 할인 혜택 제공

구매 반복 설정 기능 제안