매일 서비스 개선을 위해서 데이터를 살펴보지만, 방대한 데이터 중 어떤 것을 먼저 분석해야 할 지 어려우시죠? 오늘은 사용자가 페이지에 무엇을 목적으로 방문했는 지 직접적으로 확인할 수 있는 데이터, 바로 ‘검색어 데이터’에 집중해 알아보도록 하겠습니다.
검색어는 쇼핑몰 내에서의 명확한 구매 목표를 알 수 있는 황금알!
쇼핑몰 사이트에 접속하여 원하는 상품을 검색했을 때 해당 상품이 나오지 않거나 종종 아예 검색 결과가 없는 경우가 있습니다. e-커머스 서비스에서는 이러한 실패 검색어들이 매일 수십만 건에서 수백만 건씩 홍수처럼 쏟아져 나옵니다. 상품이 아직 도입되지 않아 실패 검색어로 노출되는 경우가 있는가 하면 이미 도입된 상품일지라도 올바르게 동의어 사전 작업이 되어 있지 않아 검색 결과에 노출되지 않는 경우가 있죠.
다양한 e-커머스 서비스들에서 이 실패 검색어를 비롯한 다양한 검색 데이터를 활용하여 고객 만족도 향상에 기여하고, 내부 임직원 중 머천다이저라 불리는 영업관리자의 상품 도입과 전시 의사결정을 지원합니다.
참고 : 머천다이저(MD, Merchandiser)는 보통 영업관리자 또는 상품기획자라 불리우며 상품의 기획과 구매, 전시, 판매 등에 대해 책임을 지고 결정하는 담당자를 일컫습니다.
검색은 고객의 매우 명확한 구매 의도를 파악할 수 있는 기능입니다. 매우 뚜렷한 목적이 있기 때문에 검색이라는 행동을 보이기 때문입니다. 보통 e-커머스 사이트에서 검색을 활용하는 비중은 10~20% 내외지만 검색을 사용하여 장바구니에 담은 상품이 전체 구매 금액의 50%을 차지한다고 합니다. 이 비중은 가전제품 같은 고관여 제품을 판매하는 곳일수록 더욱 높아집니다. 그렇기 때문에 반드시 주요 KPI로 선정하여 중점적으로 관리해야 합니다.
그럼 이 검색 영역을 어떤 방법으로 분석할 수 있을까요? 오늘 뷰저블은 검색 데이터에 관해 이야기 나누고 다양한 분석 아이디어를 공유해 드리고자 합니다.
검색 데이터 분석을 통해 e-커머스 서비스 개선하기
검색어를 분류하면 먼저 가장 크게 성공 검색어와 실패 검색어로 나눌 수 있습니다. 검색어 성공의 정의는 서비스마다 다르겠지만 보통 검색 결과에 상품이 있다면 ‘성공’으로 간주합니다. 포털 서비스 등에서는 더욱더 디테일하게 ‘검색 결과에서 장바구니 추가나 상세 페이지 보기 같은 행동을 보였다’고까지 나누어 살펴보고는 합니다. 고객 입장에서 만족할만한 검색 결과가 있었는지에 대해 검색 품질을 측정하는 것이죠. 만족할만한 상품 또는 콘텐츠가 없었다면 아무런 액션을 하지 않고 다시 검색하거나 종료할 것입니다. 검색 성공과 반대로 ‘실패’하였다는 것은 검색 결과에 아무런 상품이 노출되지 않는다는 것을 의미합니다. ‘검색 결과 없음’이 대표 예입니다.
두 번째로는 이전 검색어와 이후 검색어로도 나눌 수 있습니다. 바다라는 검색어에 대해 여행 상품, 도서, 가수 바다의 앨범, 수산물까지… 도대체 어떤 카테고리 상품의 우선순위를 높여 보여줄지를 결정짓는 중요한 콘텍스트가 됩니다. 뒤에서 더 살펴보기로 하고, 어떻게 검색어 데이터의 주요 지표를 설정하여 분석해나갈지 하나씩 설명해 드리겠습니다.
하나, KPI로써 검색 실패율을 추적하고 실패 검색어에 대한 원인 분석하기
검색어가 ‘실패’하였다는 것은 검색 결과에 상품이 노출되지 않는다는 것을 의미합니다. 이 실패율을 꾸준히 관리하여 떨어뜨리는 것이 하나의 KPI가 되어야 합니다. 전체 검색량 대비 검색 결과가 없음으로 뜨는 페이지의 수를 나누어 검색 실패율을 산정할 수 있습니다.
검색 실패율 : (검색 결과 없음 / 전체 검색량)X100
검색 실패율이 높은 주요 키워드 1,000개, 검색량이 많은 1,000개의 키워드에 대해 집중적으로 분석하여 점차 양을 늘려나가 봅시다. 혹은 우리는 1주에 100개씩 잡을 거야! 등의 정량적인 목표를 세워 개선해 나가봅시다.
그럼 왜 우리 서비스는 검색에 실패하였을까요? e-커머스에서는 크게 3가지 이유가 있습니다.
e-커머스 서비스의 대표적인 검색 실패 원인
1. 상품이 아직 도입되지 않아서
신상품인데 아직 자사 서비스에 도입되어 있지 않다면 당연히 검색 결과에 상품이 노출되지 않아 실패 검색어로 산정됩니다. 개선을 위해 머천다이저에게 상품 도입을 제안할 수 있습니다. 제안 상품에 대해 제안 실적 대비 도입 건수, 도입한 상품의 매출을 성과로 측정하는 기업들도 있습니다.
2. 상품에 태그 작업이 필요해서
상품별로 검색어 태그 작업이 이뤄지지 않으면 역시나 실패 검색어로 산정됩니다. ‘동원참치’라는 상품이 검색 결과에 있어도 ‘펭수참치’라고 검색했을 때 해당 상품에 태그 보완이 되어 있지 않으면 검색 결과가 없음으로 뜰 것입니다. ‘겨울왕국 장난감’이라고 검색했을 때 상품이 나오는데 ‘엘사 장난감’ 또는 ‘울라프 장난감’이라고 검색했을 때 안 나오는 것 또한 비슷한 예입니다. ‘유아용 장난감’ 검색결과는 있어도 ‘베이비 장난감’이라고 쳤을 때 안 나온다면 역시나 태그 보완이 필요합니다.
3. 상품이 도입되었지만 재고가 없어서
마지막으로는 결품으로 인해 검색결과에 뜨지 않아 검색실패율이 올라가기도 합니다. 보통 e-커머스 서비스에서는 결품 상품은 특정 시간이 지나면 자동으로 미진열 처리됩니다. 물류센터의 재고 관리를 강화해야 합니다.
FAQ 또는 B2B 사이트의 대표적인 검색 실패 원인
FAQ 페이지이거나 B2B 사이트의 내부 검색창이라면 어떻게 검색 실패율을 관리해야 할까요? 고객들이 많이 검색하는 키워드를 분석하여 ‘콘텐츠’를 보완해야 합니다. 예를 들어 기업의 채용 페이지라면 프리랜서를 경력으로 인정해주는지에 대해 검색할 수도 있고 해외에 거주 중인 지원자가 어떤 절차를 걸쳐 면접을 볼 수 있는지가 궁금하여 검색해볼 수도 있을 것입니다. 검색량이 많다면 해당 내용에 대한 니즈가 높다고 해석할 수 있기 때문에 콘텐츠를 보강합시다.
1. 콘텐츠가 없거나 부족해서
검색어가 많은 키워드를 발굴하여 빈도에 따른 콘텐츠 보강하기
2. 고객들이 많이 사용하는 언어로 표현하지 않아서
콘텐츠가 충분하더라도 고객의 입장에서 서술되어 있지 않다면 마찬가지로 키워드에 걸리지 않아 검색 실패율이 올라갑니다. 기업 내부에서만 사용하는 어려운 용어로 콘텐츠가 서술되고 있진 않은가요? 고객이 검색하는 키워드를 분석하여 콘텐츠를 개선해 봅시다.
둘, 방송이나 유투브에서 화두가 되는 검색어 태그 보완하기
요즘에는 ‘맛남의 광장’, ‘수미네 반찬’처럼 먹거리 프로그램이 많이 방영됩니다. 방송이 뜨면 관련된 상품들이 마찬가지로 급상승 키워드로 뜨는데요, 이런 방송 스케줄을 사전에 파악하여 즉시 대응하거나 예고편을 통해 미리 보완해 둘 수 있습니다. 검색 결과에 방송과 연관된 상품뿐만 아니라 기획전도 함께 노출된다면 그야말로 BEST겠죠.
검색팀 또는 운영팀, MD팀 등 연관 팀의 수고로움이 있겠지만 고객이 상품을 구매하러 왔음에도 불구하고 아무런 검색 결과가 없다면 기업 입장에서는 엄청난 기회손실입니다. 조금만 부지런하게 움직여 검색 결과에 관련 상품들이 노출될 수 있도록 합시다!
[Tip] 주요 연관 방송 스케줄 파악하기 : 카테고리와 관련된 핵심 방송 스케줄을 요일별로 분석하여 방송 직후 및 예고편에서 어떤 연관 상품이 노출되었는지를 살펴보세요. 방송에 맞춰 발빠르게 태그 보완 또는 상품 도입을 실행합시다.
셋, 마케팅 키워드 또는 기능에 대한 검색어를 통해 서비스 개선하기
검색어에는 상품과 관련된 내용뿐만 아니라 마케팅 키워드들도 종종 올라오곤 합니다. 1+1 상품, 점포행사, 세일상품 등을 예로 들 수 있죠. 고객의 검색량이 많다면 해당 상품들이 올바르게 노출될 수 있도록 개발하거나 연관되는 메뉴 또는 기능으로 이어질 수 있도록 배너 형태로 링크를 제안할 수도 있습니다.
마지막, 이전 검색 키워드를 분석하여 검색 맥락 분석하고 연관 카테고리 우선 노출하기
허나 입력된 단어만으로 고객의 맥락을 정확히 파악할 수 없는 경우도 있습니다. ‘크림’이라는 키워드를 검색하였을 때 화장품을 노출해야 할까요? 혹은 먹는 크림을 보여줘야 할까요? 크림 중에서도 페이셜 크림일까요 바디 크림일까요? 이때 고객의 콘텍스트를 쉽게 파악할 수 있는 것이 ‘이전 검색어’입니다. 예를 들어 고객이 계속 화장품을 검색해 왔다면 ‘‘크림’ 검색 결과로, 식품/유제품이 아닌 뷰티 카테고리를 우선 노출하여 보여줄 수 있습니다. 이전 검색 키워드를 활용하면 검색 품질을 향상하는 데 기여할 수 있습니다.
내부 검색 데이터가 부족한 e-커머스라면? 검색 관련 데이터 서비스 활용하기!
1. 네이버 데이터 랩
e-커머스의 내부 검색 데이터는 고객의 의도는 물론 신상품 도입 의사결정을 내리는 중요한 자료가 됩니다. 하지만 아직 검색 기능이 활성화되지 않거나 기능이 고도화되지 못하여 데이터를 활용할 수 없다면 어떻게 해야 할까요? 네이버 데이터 랩을 통해 네이버 쇼핑 카테고리의 데이터를 활용할 수 있습니다.
네이버 데이터 랩
데이터랩 API소개 – NAVER Developers
데이터랩의 쇼핑 인사이트 API를 활용합시다. 네이버 통합검색의 쇼핑 영역과 네이버쇼핑 서비스의 검색 결과에서 사용자가 클릭한 데이터를 조회할 수 있는 API로 쇼핑 분야별, 연령별, 성별, 기기별(PC, 모바일)로 세분화된 사용자의 검색 클릭 트렌드를 조회할 수 있습니다. 내부 검색어 데이터는 서비스의 정확한 타깃에 맞는 데이터만 수집될 확률이 높지만, 네이버 자료는 보편적인 쇼핑 트렌드를 파악할 수 있다는 데에서 타깃을 확장하는 데 기여합니다.
2. 구글 애널리틱스
검색 서버를 별도로 두지 않아 SQL을 추출할 수 없거나, 엘라스틱 서치 같은 서치엔진 관련 툴이 마련되어 있지 않다면 어떡해야 할까요? 내부 데이터 분석가 또한 부재하다면요? 구글 애널리틱스를 통해 내부 검색어 데이터를 분석할 수 있습니다.
구글 애널리틱스에서는 내부 검색 사이트 이용자 수는 물론이고 주요 검색어, 검색어와 연관된 지표들을 상세히 파악할 수 있습니다. GA 내 전자상거래 기능을 활용하고 있다면 검색어별 구매 전환율까지 측정할 수 있습니다.
검색 사용자의 구매 전환율과 매출액은 전체 금액의 절반 이상을 차지할 정도로 비율이 높지만, 많은 기업에서 아직 그 중요성을 인지하지 못하거나 너무 어려워합니다. 하지만 절대 어렵지 않습니다! 오늘부터 검색 실패율을 측정하고 조금씩 관리해 나가봅시다. 검색 실패율이나 제안 상품, 태그 보완 키워드 등에 대해서는 일간, 주간, 월간 리포트로 작성하여 유관 팀 또는 전사 공유해봅시다.
