✅ 오늘의 파쓰 지식 : 플랫폼에 쌓이는 데이터를 활용하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 알아봐요!

✅ 파쓰가 전하는 테크 샤라웃 :  Google, 카카오뱅크, 데이블의 테크 블로그 소식을 소개합니다!

데이터📊를 활용하여 사용성 제고하기!

믿고 사게 되는🛍️ 설득의 기술, 신뢰 데이터

플랫폼 메이커들은 데이터를 활용하여 사용자에게 '신뢰'를 제고함으로써 의사결정을 촉진시킬 수 있어요. 주로 상품/서비스 등을 거래하는 플랫폼에서 중요하게 활용되는데요. 사용자들은 온라인상에서 거래하고자 하는 상품/서비스에 대해 직접 경험하기 어려워요. 그렇기에 정보들이 불충분하다면 구매까지 이어지기가 어려운데요. 이를 위해 플랫폼은 사용자가 구매 의사를 빠르게 결정할 수 있도록 상품/서비스에 대해 신뢰할 수 있는 정보를 충분히 제공함으로써 의사결정을 도울 수 있어요.

사용자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하기 위한 데이터 활용 방법은 대표적으로 (1) 상품/서비스에 대해 미리 경험해 본 사용자의 리뷰를 제공하거나, (2) 상품 자체에 대한 신뢰 정보 제공, (3) 판매자에 대한 정보를 제공하는 방식이 있어요. 

한편, 플랫폼이 성장하면서 리뷰 데이터가 충분히 쌓이게 되면 사용자들은 수많은 리뷰들 중 자신에게 꼭 필요한 유형의 리뷰만 선별해서 보고 싶어 하는데요. 이때, 리뷰 필터링 기능을 제공하여서 소비자들의 구매 탐색시간과 시행착오를 줄여줄 수 있어요. 또한 제품에 특성에 맞추어서 리뷰 필터링을 제공할 수 있는데요. 패션 플랫폼 무신사의 경우 성별, 키, 몸무게 등의 정보로 필터링하여 나와 비슷한 체형의 사용자의 정보를 찾을 수 있도록 제공하고 있어요.

신뢰를 부여하는 또 다른 방법으로는 플랫폼에 대한 신뢰를 레버리지 하여 상품/서비스에 대한 신뢰 정보를 제공하는 방법이 있어요. 즉, 플랫폼에서 정한 자체적인 기준에 따라 판매하는 상품이나 서비스에 대한 인증 데이터를 부여하는 방식이에요. 검수 및 관리 방법에 대한 신뢰가 중요한 서비스들은 플랫폼 내에서 자체적으로 기준을 세우고, 검증된 상품이라는 것을 표기하여 사용자의 신뢰도를 높일 수 있는데요. 특히 신선도가 중요한 식품이나, 정품 여부 확인이 필요한 명품, 실매물 확인이 필요한 중고차 등 검수가 필요한 경우가 이에 해당해요.

중고 명품 거래 플랫폼 트렌비의 경우, 내부 명품 감정팀을 두어 이들의 검수 과정을 통해 ‘리세일 중고명품 등급표’를 부여하고 있는데요. 거의 새 제품과 동일한 컨디션의 S+ 등급부터 사용감이 느껴지는 B 등급까지 총 6등급으로 나누어 매기고 있어요. 판매자의 주관적인 판단이 아니라 플랫폼이 정한 기준에 따라 상품 검수가 이뤄지기 때문에 플랫폼을 신뢰하는 구매자는 상품의 상태에 대한 플랫폼의 판단 정보를 제공받아 구매 의사결정을 내릴 수 있어요.

마지막으로 판매자에 대한 사용자의 평점 및 거래 건수나 히스토리를 제공하는 방법으로 신뢰를 부여할 수 있어요. 대표적으로는 당근의 매너온도가 있어요. 당근에서 거래 상대방 평가에 대한 지표로 36.5도에서 시작해서 최대 99도까지 올라갈 수 있는데요. 칭찬 매너 평가, 긍정적인 거래 후기를 받으면 매너온도가 올라가고, 비매너 평가, 부정적인 거래 후기를 받으면 매너온도가 내려가요. 만약 상대방의 매너온도가 36.5도보다 낮다면 상대방의 프로필에서 재거래희망률, 거래 후기 등을 확인하고 보다 신중하게 거래를 진행하게 되겠죠? 당근의 이러한 매너온도 기능 덕분에 많은 사용자들은 당근에서 중고거래를 하기 전 매너온도를 확인하고 보다 안전하고 쾌적하게 거래할 수 있게 되었어요.

⭐무엇보다 중요한 것은 왜곡되지 않은 데이터!

오늘은 사용자에게 데이터를 활용함으로써 신뢰를 제고할 수 있는 방법들에 대해 알아보았는데요. 데이터를 통해 신뢰를 주고자 할 때 무엇보다 중요한 것은 왜곡되지 않은 양질의 데이터를 쌓는 것이에요. 특히나 플랫폼에서 '신뢰'를 부여하기 위해 데이터를 사용한다면, 신뢰의 원천이 되는 데이터가 조작되거나 왜곡되지 않게 잘 관리할 수 있도록 설계하는 것이 중요해요. 그렇지 않으면 신뢰를 부여하고자 하는 서비스의 본질적인 가치가 흐려질 수 있기 때문이지요. 

요즘 카카오맵의 경우 별점 3.5점 이상이면 맛집이라는 평이 있을 정도로 카카오맵 평점은 사용자들 사이에서 신뢰를 얻고 있는데요. 그 이유는 과거 네이버의 식당 평점 서비스가 자리를 잡으면서, 많은 식당들에서 네이버 리뷰 작성시 혜택을 제공하는 이벤트를 시작했기 때문이에요. 혜택을 받는 것은 좋았지만 이로 인해 업체의 실질적인 서비스 수준보다 훨씬 높은 점수를 받은 업체들이 많아지게 되었어요. 그래서 데이터가 변질되어 다소 신뢰하기 어려운 데이터가 쌓이기 시작한 것이죠. 때문에 아직 업체들의 입김이 작용하지 않은, 날 것의 리뷰가 있는 카카오맵 리뷰가 젊은 세대들의 신뢰를 받고 있는 것이지요.  

파쓰 Talk🤓
오늘은 데이터를 이용하여 거래의 신뢰를 부여할 수 있는 방법을 알아봤어요. 소비자에게 앞선 구매자의 리뷰는 큰 설득력이 되고, 공인된 상품 정보와 투명한 판매자의 정보는 소비자가 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 도와줄 수 있어요. 그래서 대부분의 거래 플랫폼에서 리뷰 데이터를 이용하고 있어요. 플랫폼 입장에서는 많은 리뷰 데이터를 쌓기 위해 노력하는데요. 이때, 리뷰를 유인하는 방법으로 금전적인 혜택을 주기도 해요. 이러한 방법은 리뷰의 '양'을 늘릴 수는 있지만 '질'이 개선되지 않을 수 있는데요. 자칫하다가 의미 없는 리뷰만 쌓여서 상품/서비스간 리뷰의 변별력이 없어질 수 있게 되죠. 그렇기 때문에 금전적인 보상도 좋지만 어떻게 하면 양질의 데이터를 쌓을 수 있을지 충분한 고민이 필요해요😊