"고도화된 추천서비스는 무엇을 지녀야 하는가?" [ReSys]

✅ 편리하고 예쁜 UI / UX 

추천시스템은 실제 서비스에 도입하기 전 고도화된 추천 알고리즘을 사용한다. 그러나 개인 유저마다 추천시스템이 가치 있는 아이템을 제공한다고 하더라도, 유저에게 가장 최적의 형태와 편리한 기능을 갖추지 못하면 그 가치도 전달되지 않는다. 그렇기 때문에 UI/UX (User Interface/Experience)는 서비스에 있어 매우 중요한 요소로 작용한다.

 유저나 시스템이 달성하고자 하는 목적 또한 다양하고, 도메인에 따라 서비스마다 상이하게 드러나기도 한다. 결국 구축하고자 하는 추천 시스템에 적합한 UI/UX는 어떤 것이 있는지, 또 해당 서비스에서는 무엇이 가장 적절할지 기획자는 계속해서 고민하고 숙고하며, 공부할 필요가 있다. 

 

✅ 사용자의 목적에 맞는가?

 우린 추천시스템을 활용해 서비스를 제공할 것이기 때문에, 유저의 사용 목적 별 UI / UX의 구체적인 사례를 들여다볼 필요가 있다. 사용자의 목적은 서비스 특성이나 도메인에 따라 다양하지만, 해당 교재에서는 'J.Herlocker'를 참고해 그 사용자의 목적에 적합한 사례를 4가지로 분류하여 설명한다.

 

1️⃣ 적합 아이템의 발견

 "적합 아이템 발견"은 유저가 자신의 목적을 달성하는데 적합한 아이템을 서비스 상에서 최소 1개 이상 발견하는 경우를 말한다. 

 

Ex) '대학에 진학하고 노트북을 새로 사야하는 경우'

이때 사용자는 온라인 상(ex. 다나와, 네이버 스마트 스토어 등)에서 자신의 기호에 맞는 디자인, 사양, 가격 등을 고려해 적절한 노트북 제품들을 찾을 수 있다. 하지만 제품은 단 몇 개로 한정되어 있지 않다. 수없이 많은 브랜드와 다양한 사양, 디자인, 천차만별의 가격 등 이 모든 것을 고려해 제품을 구매하는 것은 매우 어렵거니와, 번거롭기까지 하다.

 그리고 어느 정도 기호에 맞는 제품(ex. CPU intel core i5-1340P , Ram - 16.0GB / 가격 - 150 ~ 200만원 사이 등)을 찾을 수만 있으면 유저는 본인의 목적을 충분히 달성할 수 있다. 따라서 유저가 목적을 달성하는데 충분할 정도로 기호에 적합한 최소 하나 이상의 아이템을 발견하는 것이 바로 '💡적합 아이템 발견'의 목표이다. 

 

#️⃣ 사용자는 위에서부터 순서대로 제품을 열람하며 기호에 맞는 아이템을 빠르게 찾는다.

➡️ 하나의 화면 안에 여러 아이템을 표시하므로 아이템 하나 당 표시할 수 있는 정보량이 제한된다.

➡️ 정보량이 너무 적거나 적절한 정보를 표시하지 못하면 사용자는 해당 아이템의 내재된 가치를 알 수 없다. 

 

Ex) 음식/배달 서비스 앱 '배달의 민족'

사진1. 배달의 민족 [음식점 리스트]

 

사용자가 실제로 음식점을 방문하지 않고 집으로 음식을 배달하기 위한 음식점을 찾는 것이 목적. 음식점 사진보다는 해당 음식점이 판매하는 제품(= 음식) 사진이 화면에 등장한다.

 

 한편 사용자의 기호는 매우 다양하다. 때문에 한 가지 알고리즘으로 생성한 단일 리스트만 제공하게 되면, 유저의 기호에 반드시 맞는 아이템이 추천된다고 볼 수 없다. 따라서 적합한 아이템을 추천하기 위해서는 다른 알고리즘(측면)에 따라 정렬된 리스트도 유저가 확인할 수 있게 해야 한다. 

 

 

#️⃣ 유저는 화면을 이동하지 않고도 알고리즘으로 선택된 여러 리스트를 한 번에 열람할 수 있다.

➡️ 하나의 리스트에서 적절한 아이템을 발견하지 못하면 자연스럽게 다음 리스트에서 아이템을 발견할 수 있다. 

➡️ 단 개별 아이템에 대한 정보를 표시할 수 있는 공간이 상당히 제한된다.

➡️ 따라서 넷플릭스나 유튜브와 같은 하나의 화면과 단일 텍스트 등의 적은 정보로도 유저에게 아이템의 가치가 잘 전달되는 서비스에서 사용하는 것이 유리하다.

 

사진2. NETFLIX [인기 콘텐츠 리스트]

 

 

 

 

2️⃣ 적합 아이템의 나열

 "적합 아이템의 나열"은 사용자가 자신의 목적을 달성하는데 적합한 아이템을 가능한 모든 서비스에서 발견하는 경우를 말한다. 

 

Ex) '서울에서 2인 가구 오피스텔의 전/월세 물량을 검토해야 하는 상황' 

 이때 우리는 오피스텔과 전세, 월세라는 키워드를 토대로 적합한 매물을 찾아주는 서비스를 이용하고 싶다. 유저는 자신의 기호와 조건(가격, 주변 시설, 환경, 평수 등)에 맞추어 가능한 한 많은 후보군을 보고자 할 것이다.

 한번 소비하면 그만인 음식, 영화 콘텐츠와는 달리 우리는 부동산 구매를 자주 하지 않고, 한 번 알아볼 때마다 많은 시간과 비용이 소비된다. 그렇기 때문에 단순 '아이템 발견'의 방식과는 조금 다른 방향에서 접근해야 한다. 

 결국 유저의 목적을 달성시킬 수 있는 아이템을 가능한 한 모두 발견하고 나열하는 것이 '💡적합 아이템 나열'의 목표이다. 

 

#️⃣ 유저는 표시된 아이템의 대부분을 열람한다.

➡️ 이때 나열의 방식을 다양하게 구성하는게 최종 구매까지 이어지는데 더 효과적이다.  (ex. 최신 순, 가격 순, 인기 순 등)

➡️ 추천 아이템의 수가 너무 많은 경우 조건을 추가하거나 반대로 아이템의 수가 너무 적으면 조건을 삭제하는 등 목적에 필요한 조건을 수정하도록 할 수 있다. 

➡️ 사용자의 조건이 까다로워 표시되는 아이템의 수가 너무 적을 경우 입력 조건에는 맞지 않지만, 목적 달성에 도움 될 수 있는 아이템을 의도적으로 표시할 수 있다. 

 

#️⃣ 한 번의 서비스 이용만으로 아이템을 결정하지 않을 수 있다.

➡️ 다음 방문에서 원하는 아이템을 원활하게 볼 수 있도록 유저가 입력한 조건 등을 저장한다. 

➡️ 조건에 맞는 아이템을 찾으면 서비스 내에서 나타나는 대로 유저에게 통지한다.

 

#️⃣ 위의 경우를 제외하고 목적 달성(ex. 이사)을 자주 하는 유저일 수 있다. 

➡️ 가급적 큰 노력을 들이지 않고 최대한 빠르고 간편하게 매물을 결정하고 싶어할 것이기에, 같은 종류의 아이템을 취급하는 서비스더라도 세부 유저의 목적에 맞는 UI/UX도 고려해야 한다. 

 

 

 

 

3️⃣ 아이템 계열의 소비

 "아이템 계열을 소비한다"는 건 특정 아이템을 소비하는 동안 해당 아이템의 전체 계열에서 가치를 누리는 것을 목적으로 하는 경우를 말한다. 

 

Ex) FLO 음악 스트리밍 서비스의 '아침 출근길/저녁 퇴근길/비 오는 날 차 안에서/독서하는 동안/크리스마스 분위기/ 등의 특정 카테고리를 정하고 음악을 듣는 경우. 

 

 이 때 FLO의 유저들은 각 카테고리에 수록된 곡들 한 곡씩 들으면서 분위기를 즐기고 곡마다 지닌 개별적 가치를 얻을 수 있다. 동시에 해당 곡들의 순서대로 전체 카테고리가 재생되는 것 자체로도 의미가 있고, 유저는 여기서 매력을 느낀다. 

 

사진3. 음악 스트리밍 서비스 FLO의 카테고리 별 추천 음악. [주말 아침/드라이브]

 

#️⃣ 동일(유사) 아이템을 반복해서 추천하자.

 아이템 계열 소비의 특징으로는 같은 아이템을 여러 번 추천해도 유저의 만족도가 향상된다는 점이다. 특히 음악 스트리밍의 경우, 좋아하는 곡은 여러 번 반복해서라도 유저들은 계속해서 듣고 싶어한다.

 

 하지만 똑같은 노래를 무한정 듣다보면 아무리 좋아하는 곡이라도 더이상 새로움이 느껴지지 않아 질릴 수 있다. 때문에 동일 아이템의 반복 추천은 그 빈도와 시점을 잘 고려해야 한다.

 그리고 아직 본인의 취향을 잘 모르거나, 다른 종류의 음악을 잘 접해보지 않아 새로운 음악을 접하고 싶어하는 유저들도 많다. 그래서 유저가 이미 알고 좋아하는 음악을 잘 찾아 추천하는 한편, 새로운 카테고리의 음악을 적절하게 섞어서 제공하는 방식도 효과적으로 작용할 수 있다. 

 

 

 

 

4️⃣ 서비스 내 체류

 '서비스 내 체류'는 유저가 서비스의 본래 목적을 달성하기보다 그 아이템을 확인하고 접하는 것 자체를 목적으로 서비스 내부를 돌아다니는 경우를 말한다. 

 

Ex) "내년 여름 바캉스로 갈 만한 관광지, 근처 숙박시설, 유명 음식점 등을 미리 찾아보는 경우"

 

 이 유저들은 지금 당장 여행할 계획은 갖고 있지 않다. 대신 돌아올 새로운 여름에 갈 만한 여행지를 찾고 살펴보고자 한다. 이때 해당 유저들에게 과하게 구입을 강요하는 식으로 상품을 추천하게 되면, 유저의 만족도가 떨어질 수 있다. 그렇게 되면 유저들은 해당 서비스에 대해 불편함을 느끼고 재방문하지 않을 것이다. 

 

#️⃣ 개요 추천과 인기 아이템 추천하기 (유저들은 강요된 상품을 구매하고 싶어하지 않는다. )

➡️ 유저의 흥미를 끌 만한 주제에 맞추어 아이템을 집약하고 표시한다. 

➡️ 지금 당장은 구매로 이어지지 않더라도 서비스 안을 돌아다니는 유저의 만족도 향상은 장기적인 관점에서 굉장히 유리하게 작용한다.

➡️ 서비스 내부를 돌아다닐 때의 행동 로그, 혹은 유저별 저장된 주요 특성을 사용하여 높은 정확도와 개인 맞춤화된 상품을 추천할 수 있다. 

 

사진4. 에어비앤비 [Rooms 카테고리]

 

 

 

✅ 서비스의 제공 목적은 무엇인가?

1️⃣ 신규/사용 빈도가 낮은 유저의 정착

 서비스를 처음 방문한 신규 유저나 사용의 빈도가 높지 않은 유저의 경우, 다른 경쟁 서비스로 이동하기 전에 만족도를 높여주어 서비스에 정착하도록 유도해야 한다. 그러기 위해선 해당 서비스 내에서 유저에게 좋은 경험을 제공하고, 더불어 나쁜 경험을 하지 않도록 해야 한다. 이때 서비스들은 '개요 추천' 방식을 사용한다. 

 

 개요 추천이란 서비스 내의 데이터 통계나 서비스 이용 경험이 풍부한 편집자(에디터)의 선택을 기반으로 추천하는 방식을 말한다. 

 

Ex) '이번 주 인기 드라마 순위', '뉴스 에디터's 픽', '지난 주 특판 상품 목록' 등 

 

이러한 통계 정보나 이용경험이 풍부한 편집자의 선택에 기반하여 제공하는 서비스의 경우, 새로운 유저들의 니즈를 만족시키는 경우가 많다. 이는 유저의 니즈를 서비스와 연관시킴으로써 발견할 수 있는 중요한 요소로, 서비스의 지속적 이용을 유도할 수 있다. 

 

#️⃣ 유저가 찾기 쉬운 곳에 배치하기

➡️ 유저가 적극적으로 찾지 않아도 쉽게 아이템에 접근하고 이용할 수 있도록 사이트의 첫 페이지 등 눈에 띄는 위치에 배치하는 것이 효과적이다.

➡️ 대다수의 유저들이 흥미를 느끼는 카테고리나 가격 등으로 간단하게 선택할 수 있도록 필터링 기능을 함께 제공해도 효과적이다.

 

#️⃣ 여러 유저가 조금씩 연관되도록 아이템을 추천하기

➡️ 가급적 많은 사용자가 서비스에서 이탈하지 않고 계속 사용해야하므로, 특정 사용자에게 깊이 연관된 아이템보다는 대다수의 유저들이 조금씩 연관되도록 아이템을 추천하는 것이 좋다. 특히 영화 평론가 등 특정 분야의 전문가가 선택한 목록도 다양한 이들의 흥미를 얻을 수 있으므로 이 목적에 부합한다.

➡️ 서비스에 별로 애착이 없는 유저들에게는 흥미를 느끼기 쉬운 경험을 제공하는 것이 유리하다. 

 

 

 

2️⃣ 서비스에 대한 신뢰성 향상

 서비스 속 광고에 대한 유저의 착각이 있다. 서비스에서 제공하는 광고의 경우 서비스 제공자의 이익이 가장 우선된다는 착각이다. 기본적으로 유저의 이익을 추구하는 것이 서비스 제공자의 이익과도 연결된다.

 따라서 서비스 제공자의 이익만 우선하여 추천하거나 광고를 노출시키지 않는 것이 맞다. 결국 유저가 믿고 서비스를 이용할 수 있는 신뢰성을 제공하는 것이 중요하다. 이러한 목적을 달성하는데는 '사용자 평가'가 효과적이다. 

 

#️⃣ 서비스 안의 유저들 사이에서 추천을 구현하기

➡️ 구입 상품에 대해 유저가 리뷰를 남기거나 평점을 남기는 방식. 해당 통계 정보는 다른 유저가 참고할 수 있도록 한다. 

➡️ 유저들은 기본적으로 서비스의 제공자가 중립적인 입장에서 서비스를 제공하기 보다 자신들의 이익을 우선시할 것이라고 생각하는 경우가 많다. 이러한 신뢰성 저하 문제를 해결하기 위해선 '상위의 비판적 리뷰'나 리뷰 정렬 기능 등을 통해 신뢰성 저하 문제를 미연에 방지할 수 있다. 

 

 

 

3️⃣ 사용빈도 향상 및 이탈 사용자의 복귀

서비스 제공자의 입장에서는 유저가 지속적으로 서비스를 이용하기를 바란다. 그러기 위해선 유저 사용 중 유저 경험을 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 한편 사용 빈도가 낮은 유저나 이탈한 유저 등 애초에 서비스 안에서 만족도를 향상시키기 어려운 경우도 있다. 이때는 '알림 서비스'가 효과적이다.  Ex) '과거 구매 이력 기반 연관도 높은 아이템 추천' , '설정 조건, 등록 취향 기반 아이템 추천' 등.

 

#️⃣ 알림 서비스는 불쾌감을 줄 수 있다?

➡️ 알림 서비스는 서비스의 복귀 유도나 사용 빈도 향상에 효과적이다. 하지만 서비스와 관련된 정보를 보내겠다는 의지의 표현이기 때문에 서비스를 사용하지 않는 유저들에게 알림 방법에 따라 불쾌감을 줄 수 있다. 따라서 항상 알림 서비스를 제공할 때는 이 점을 주의해서 설계해야 한다! 

#️⃣ 1. 빈도의 설계, 2. 시점의 설계, 3. 타이밍 설계

➡️ 푸시 알림/새로운 상품 알림 등등 다양한 종류의 서비스 알림을 시간, 빈도, 방식에 따라 적절하게 사용하는 것이 필요하다. 

 

Ex) 직접 구입하도록 하지는 않지만, 평소 보지 못했던 유니크한 아이템을 추천하여 서비스 자체에 대한 흥미를 높여서 서비스로 복귀하도록 하는 전략.

 

 

 

4️⃣ 교차 판매

 특정 상품의 구매를 검토하고 있는 유저에게 다른 상품을 함께 또는 개별적으로 구입하도록 함으로써 단가를 높이는 방법을 '교차 판매'라 부른다. 교차 판매는 서비스 제공자의 입장에서 매출의 향상을 도모할 수 있고, 필요한 물건을 함께 구입할 수 있어 만족도가 높은 방법이다. 

#️⃣ 연관 아이템 추천하기

➡️ 유저가 현재 주목하고 있는 아이템과 연관된 아이템을 유저에게 표시하는 방법. 웹사이트에서 특정 상품 페이지를 열람하거나 '장바구니'에 이미 상품을 담은 상황에서 함께 자주 판매되는 상품이 표시되도록 하는 방식. 

 Ex) 스마트폰을 구입하려고 장바구니에 넣은 유저에게 스마트폰 케이스와 같은 액세서리 보조 상품을 표시하여 함께 구매를 유도하는 전략. 

 

➡️ 이때 연관 아이템이 왜 필요한지, 왜 함께 자주 구입되는지 등을 표시하거나, 같이 구매했을 때 합계 금액을 표시함으로써 유저에게 구입했을 경우를 상상하도록 하는 것도 효과적.

 Ex) '세 상품을 모두 구매했을 경우' / '세 상품을 모두 장바구니에 추가하기' 등의 기능 추가.

 

➡️ 한꺼번에 구입하면 유저가 얻을 수 있는 이익(총 할인, 캐시백 등)을 적용시켜 강조하는 전략.

➡️ 현재 유저가 구매하고자 하는 아이템과 비슷한 종류의 아이템을 표시하여 상품 비교를 통해 구매하는 것을 도울 수도 있다!

 

 

🔍 연관 주제는 무엇인가?

 유저의 행동 이력 데이터를 통해 아이템을 추천하는 경우, 유저가 과거에 구입한 아이템과 비슷한 아이템을 추천할 것이다. 그때 우리는 그저 유사도가 높은 아이템을 추천하기보다 아이템 사이의 관계성을 고려해 추천할 아이템을 정하는 것이 더 효과적이다.

 

Ex) '프린터를 구매한 경우 -> 또다른 프린터를 추천한다???' (X)

'프린터를 구매한 경우 -> 잉크나 토너 등 프린터의 부속품을 추천한다' (O)

 

Ex) '검은색 펜을 구매한 구매자가 상품이 마음에 든 경우 -> 같은 제조사의 빨간색 펜을 추천한다.'

 

 이처럼 아이템에 따라서 대체품을 추천하거나 부속품(보완품)을 추천하는 것도 유사도와 연결된 주요 특성이 될 수 있다. 따라서 이런 아이템들 간의 '유사도'는 사용 기준에 따라 달라질 수 있기에 어떤 아이템을 추천할 것인가는 그 속성에 따라 다름을 알고 결정하는 과정이 필요하다.

이외에도 유저에게 추천하는 아이템은 유저가 관심을 보이면서 아직 알지 못하는 것이어야 한다는 '신선함'과 분명한 '추천 이유'의 제시 또한 요구된다.

 

 

다음에 계속...!