들어가며,
네이버 쇼핑라이브의 빠른 성장 배경은 충분한 이용자 트래픽과 판매자, 라이브 영상 제작 및 송출 인프라 기술, 결제 서비스 등 편리한 사용성을 기반으로 ‘개방형 라이브커머스’ 정책을 통해 판매자들이 자율적으로 쇼핑라이브 및 프로모션을 진행할 수 있게 기술, 도구, 플랫폼 서비스로 지원했기 때문으로 평가된다.
특히, 네이버 쇼핑라이브는 개방형 라이브 커머스 플랫폼으로 기존 브랜드사 위주의 라이브커머스 시장 진입 장벽을 확연히 낮춰 중소상공인(Small and Medium Enterprises, SMEs)도 스마트폰 하나만 있으면 쇼핑라이브를 이용해 쉽게 판매 촉진을 할 수 있도록 제공하고 있다.
네이버 쇼핑라이브에서 쇼핑라이브를 진행하는 SME 판매자는 6개월 만에 855%가 증가했다고 한다. 이 가운데 META 고객에게 자신의 상점을 어필하고, 매출로 이어지기 위해서는 매력적인 콘텐츠 구성이 반드시 필요하다. 지난 과제에서 여러 콘텐츠 구성요소 중 섬네일에 대한 개선을 우선 요소로 선정하였다. 이에, 이번 포스팅에서는 섬네일과 관련된 MVP를 기획해보고자 한다.
네이버 쇼핑 라이브의 섬네일 분석
*섬네일의 정의 및 구성요소
우리가 흔히 섬네일이라고 하는 미리 보기 이미지의 원어는 엄지손톱이라는 뜻의 'thumbnail'이다. 미술계에서 작품에 들어가기 전 다양한 아이디어 스케치를 나열하는 과정을 뜻하는 'Thumbnail sketch'가 웹으로 넘어오며 '미리 보기'의 기능을 의미하게 되었다. 네이버 쇼핑라이브 섬네일에는 상품 이미지, 영상, 제목, 가격, 할인율, 라이브 여부, 시청자 수 , 브랜드명 등이 표기되어 있다.
* 국립국어원 외래어 표기 기준 '섬네일'
잘 만든 섬네일 열 광고 안 부럽다.
섬네일의 중요성은 아무리 강조해도 모자라다. 수천수만 가지의 상품 중, 고객의 눈에 가장 직관적으로 들어오는 게 바로 섬네일이기 때문이다. 따라서, 잘 만든 섬네일은 비용을 들인 광고보다도 더 나은 홍보 효과를 가져올 수 있다.
특히, 네이버 쇼핑라이브는 C2C 방송 특유의 매력이 돋보이는 플랫폼이다. 개방형 플랫폼 정책을 통해 다양한 중소상공인이 라이브에 참여하고 있으며, 별도의 시나리오 없이 고객과 자연스럽게 소통하며 상품의 구매까지 이끌어낸다. 이러한 상황에서 고객이 우선적으로 라이브를 클릭하게 만드는 것이 섬네일의 가장 중요한 역할이라고 생각한다.
그런데,
이러한 라이브 형식의 섬네일은 마치 길거리를 다니면서 보게 되는 간판과 같은 느낌을 받을 수 있다. 실제 사용자 인터뷰에서 섬네일을 보고 끌리는 느낌이 없다.라는 불편에 대한 내용을 확인할 수 있었다. 화면을 스크롤하면 섬네일 이미지에서 곧바로 라이브 영상이 자동 재생되게 되는데 생동감은 느낄 수 있지만 전체적으로 난잡하다는 느낌을 지울 수 없었다. 이에, 타 경쟁사의 섬네일을 비교해 봤다.
카카오, SI빌리지, 쿠팡의 라이브 커머스 섬네일 비교
구분 | 유형 | 섬네일 | 구성요소 | 이미지 느낌 |
카카오 | B2C (폐쇄형) | 이미지 | 시작 시간, 이미지, 제목, View | 홈쇼핑 |
SI 빌리지 | B2C (폐쇄형) | 이미지 | 이미지, 가격, 제목, 영상 길이, View | 백화점 |
쿠팡 | C2C (개방형) | 이미지 > 영상 | 이미지, 영상, 제목, 영상길이, 스토어명, 할인율, View | 오픈마켓 |
You Tube, Instagram 섬네일 비교
3개의 커머스와 2개의 콘텐츠 플랫폼을 비교했을 때, 이미지 섬네일이 더 많은 비율을 차지했으며 유튜브 또한 스크롤을 멈춘 상태에서 일정 지연 후 영상이 재생되었다. 또한 C2C의 경우 섬네일의 자유도가 높아 개성이 뚜렷한 반면 B2C의 경우 상품의 대표 이미지만 제시되는 등 자유도가 낮지만 깔끔히 정렬된 특징을 발견할 수 있었다.
결론적으로,
다음 2가지 가설을 세웠다.
1. 사용자들은 영상 섬네일보다는 이미지 섬네일에 더 친숙한 편이다.
2. 이미지에서 영상으로 전환되는 구간에서의 지연 속도가 빠르면 복잡함을 느낀다 or 생동감을 느낀다.
두 가설을 검증하기 위한 MVP 기능은 다음과 같다.
'섬네일에 대표 이미지와 가격만 제시한 후 영상으로 재생되는 지연 속도를 스크롤이 멈춘 시점에서 약 3초로 늘린다.'
MVP를 위한 Prototype 제작
상품 탐색 시 이미지, 상품명, 브랜드명, 가격, 조회수만 노출하고 스크롤 정지 후 3초 뒤에 라이브 영상이 자동 재생된다. 라이브 영상을 클릭하면 라이브 클릭 시점으로 전환된다.
MVP 솔루션 및 사용자 시나리오 설정
MVP Solution
네이버 쇼핑라이브 섬네일의 복잡함은 정돈하며, 생동감은 유지한다.
네이버 쇼핑라이브의 BM
네이버 쇼핑라이브는 스마트 스토어에 입점한 모든 셀러에게 라이브 커머스 Tool을 사용할 수 있도록 오픈했다. Tool 사용은 무료로 오픈하였으며, 네이버 쇼핑라이브의 수익원은 라이브 커머스 거래액의 3%를 수수료로 부과하고 있다.
MVP를 활용한 BM 강화 : Thumbnail Making Tool
MVP를 통해 BM을 확대할 수 있는 방안으로 'Thumbnail Making Tool 제공'을 제안할 수 있다. 브랜드 상품의 경우 자체적으로 화보 사진과 아이템 슬로건을 활용하여 '매력적인 섬네일'을 구성할 수 있다. 하지만, SME의 경우 대표 사진부터 디자인 요소까지 어려운 부분이 많아 비교적 라이브한 사진을 올리는 경우를 종종 확인할 수 있다. 또한, 전문가의 능력을 구매하는 프리랜서 마켓 크몽 사이트를 통해 섬네일에 대한 유료 수요가 많다는 것을 짐작할 수 있다. 이에, 인웹 형태로 네이버만의 AI 추천 기술이 탑재된 '자동·맞춤형 섬네일 제작기'를 통해 SME의 라이브 커머스 진입장벽을 낮추며, 고객에게 더 효과적으로 어필할 수 있다. 이와 같은 툴로 '미리 캔버스'를 예시로 활용할 수 있다. 미리 캔버스는 무료 디자인 툴로 저작권 걱정 없이 쉽고 다양한 템플릿을 사용할 수 있다.
MVP 검증 방법 및 평가지표 설정
누구에게, 몇 명에게, 어떤 채널을 통해 솔루션을 검증받으시겠습니까?
솔루션의 성공/실패를 판단하기 위한 평가 지표는 무엇입니까?
솔루션 검증 방법
네이버 쇼핑 라이브에서 내가 제시한 솔루션의 궁극적인 목표는 '매력적인 섬네일'이다. 현재 섬네일 시스템의 복잡성은 줄이고, C2C 커머스만의 생동감은 살리기 위한 MVP와 BM을 설정했다. 따라서, MVP 솔루션은 '네이버 쇼핑라이브를 이용하는 커머스 고객'을 대상으로 검증해야 한다. 따라서, 라이브 커머스의 주 이용고객층인 '2030 여성'과 'MZ세대' 그리고 새롭게 떠오르는 '5060'세대를 중심으로 솔루션을 검증해야한다. 고객이 네이버 쇼핑 라이브로 유입되는 공통적인 채널로 네이버 쇼핑라이브 상단베너를 통해 설문형식의 솔루션을 검증받거나, C2C 중심 카테고리인 '도전라이브' 카테고리 내 테스트 형식으로 PV, UV 지표를 통해 검증받을 수 있다.
BM의 경우 라이브 방송을 진행한 경험이 있는 SME를 대상으로 섬네일 제작에 관한 인터뷰 형식의 설문을 진행할 수 있다. 인터뷰를 통해 섬네일 중요도, 섬네일 제작 방법, 비용, 불편 등을 중점적으로 인터뷰하여 새롭게 제시된 BM이 적용 가능한지 확인할 수 있다.
평가지표
MVP 설문조사 | MVP 테스트 검증 | BM 인터뷰 |
섬네일 중요도 섬네일 만족도 섬네일과 관련된 불편/불만 섬네일 구성 요소 중 가장 중요한 요소 섬네일 이미지 & 영상 선호도 |
PV UV UV 당 PV 평균 체류 시간 구매전환율 페이지별 이탈율 |
섬네일 중요도 섬네일 제작 과정 및 방법 섬네일 제작 비용 섬네일 제작 시 불편/불만/어려운 점 |
마치며,
<네이버 쇼핑라이브의 새로운 발견>
- 카테고리 내 정렬 기능이 없어서 어떤 로직으로 정렬되는지 모르겠다. 시청 순인지 구매 순인지 구분이 어렵다.
- 카테고리 세분화 없음. 푸드 카테고리에서 '정육'만 보기 위해서는 검색하거나 계속 피드를 내려볼 수밖에 없다.
- 방송시간이 대략 1시간이 넘는다.
- 참여형 콘텐츠 퀴즈, 댓글, 구매 인증 등의 고객 반응이 많다.
- 댓글로 질문하는데 고객이 더 대답을 잘해준다.
- 97%가 실내 촬영이다. 네이버 스마트 스토어 광고처럼 생생한 현지 느낌이 많이 담겨있다면 더 재밌지 않을까 라는 생각을 해봤다.
<이미지 출처 및 참고자료>
https://www.beusable.net/blog/?p=1436
김지영 교수 연구팀, 네이버 D-커머스 리포트 2021, 2021.12.28
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