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강남언니 공식 블로그Career
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고객의 문제를 작고 빠르게 해결하기 위해 필요한 3가지
강남언니가 고객을 Intent형과 Discovery형으로 분류하고 단계별 실험으로 상담신청률 30% 증가 달성
AI 요약
Context
강남언니는 미용 시술 관련 고객이 원하는 시술 상품을 찾거나 고민을 해결할 방법을 알아보려 할 때 서비스 내에서 필요한 정보를 얻기 어려운 상황에 직면했다. 고객 유형별로 필요한 경험이 다르지만 이를 구분하지 못해 모든 고객군에게 최적화되지 않은 UX를 제공하고 있었다.
Technical Solution
- 고객 유형 분류 화면 도입: Intent형(시술 확정 고객)과 Discovery형(시술 미정 고객) 선택지 배치로 초기 고객 세분화 수행
- 후기 기반 상품 랭킹 구현: Intent형 고객을 위해 선택한 시술의 상품들을 후기 많은 순으로 정렬해 신뢰도 기반 노출
- 시술별 카테고리 UI 고도화: 고객이 시술별로 상품 정보를 그룹화해 조회할 수 있는 필터링 기능 추가
- 고민 검색 위젯 개발: Discovery형 고객을 위해 홈 화면에 "낮은 코", "짝눈" 등 부위 기반 고민 검색 진입점 추가
- 통합검색 연동: 고민 검색 후 시술별 정보와 후기가 집약된 통합검색 결과 페이지로 연결
Impact
- 상담신청률 11.5% 증가 (Phase 2, Intent형 고객군 대상 후기 기반 랭킹)
- 상담신청률 4.7% 추가 증가 (Phase 3, 시술별 카테고리 UI 고도화)
- 상담신청률 12.6% 증가 (Phase 4, Discovery형 고객군 대상 고민 검색 위젯)
- 총 누적 상담신청률 30% 증가
- 검색완료(탐색량) 16% 증가
- 고민 검색 위젯 사용 고객의 상담신청 확률 38.8% 상승
Key Takeaway
고객의 pain point를 "왜"라는 질문으로 한 단계 더 깊이 파고들고, 파악된 문제를 고객 유형별로 명확히 구분한 후 각 유형에 최적화된 솔루션을 단계적으로 실험·검증하면 누적 효과를 통해 유의미한 비즈니스 수치 개선을 달성할 수 있다.
실천 포인트
고객군을 분석하는 제품 팀에서 유저 리서치를 통해 2개 이상의 고객 페르소나를 명확히 정의한 후, 각 페르소나의 고통점에 맞춘 별도의 UX 플로우를 설계하면 단일 솔루션보다 높은 전환율 개선을 확보할 수 있다. 또한 MVP 단계에서 기존 컴포넌트 재사용으로 1주일 내 검증한 후 정량 데이터 기반으로 고도화 방향을 결정하면 개발 효율과 확신도를 동시에 높일 수 있다.