프로젝트 개요
패션 브랜드 A는 온라인 쇼핑몰의 모바일 전환율 저조와 높은 이탈률로 어려움을 겪고 있었습니다. CommerceLab과의 협업을 통해 모바일 퍼스트 UX 개선과 AI 추천 시스템을 도입하여 놀라운 성과를 달성했습니다.
도전 과제
주요 문제점
- 모바일 전환율 2.8%로 업계 평균 대비 낮음
- 평균 주문 금액 ₩85,000으로 목표 대비 부족
- 사용자 이탈률 68%로 매우 높음
- 모바일 사용성 불편으로 인한 고객 불만
분석 결과
사용자 행동 분석을 통해 다음과 같은 문제점을 발견했습니다:
- 복잡한 네비게이션 구조
- 느린 페이지 로딩 속도
- 개인화되지 않은 상품 추천
- 불편한 결제 프로세스
해결 방안
1. 모바일 퍼스트 UX 개선
- 직관적인 네비게이션 구조 재설계
- 페이지 로딩 속도 최적화 (4.2초 → 0.8초)
- 터치 친화적 인터페이스 구현
- 원터치 장바구니 추가 기능
2. AI 추천 시스템 도입
- 머신러닝 기반 개인화 상품 추천
- 고객 구매 이력 및 행동 패턴 분석
- 실시간 추천 엔진 구축
- A/B 테스트를 통한 추천 알고리즘 최적화
3. 결제 프로세스 개선
- 간편결제 옵션 확대
- 게스트 체크아웃 기능 추가
- 결제 단계 간소화 (5단계 → 3단계)
기술 스택
- 프론트엔드: Next.js 15, React 19, TypeScript
- 백엔드: Supabase (데이터베이스, 인증)
- AI/ML: Python, TensorFlow, 추천 엔진
- 결제: Stripe 통합
- 호스팅: Vercel
- 분석: Google Analytics, Hotjar
성과
정량적 성과
- 전환율: 2.8% → 5.2% (85% 증가)
- 평균 주문 금액: ₩85,000 → ₩120,000 (41% 증가)
- 이탈률: 68% → 45% (34% 감소)
- 페이지 로딩 속도: 4.2초 → 0.8초 (81% 개선)
정성적 성과
- 고객 만족도 크게 향상
- 브랜드 인지도 및 신뢰도 증가
- 모바일 사용자 경험 개선으로 브랜드 이미지 향상
- AI 추천 시스템으로 고객 충성도 증가
핵심 인사이트
1. 모바일 사용자 경험의 중요성
모바일 사용자가 전체 트래픽의 70%를 차지하는 상황에서 모바일 UX 개선이 전환율 향상에 가장 큰 영향을 미쳤습니다.
2. AI 개인화의 효과
단순한 상품 나열보다 개인화된 추천이 평균 주문 금액을 크게 증가시켰습니다. 고객의 구매 이력과 선호도를 분석한 맞춤형 추천이 핵심이었습니다.
3. 지속적 개선의 필요성
한 번의 개선으로 끝나는 것이 아니라 사용자 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선하는 것이 중요했습니다.
고객 후기
"CommerceLab과의 협업을 통해 우리 브랜드의 온라인 성과가 크게 향상되었습니다. 특히 모바일 사용자 경험 개선과 AI 추천 시스템 도입이 고객 만족도와 매출 증가에 직접적인 영향을 미쳤습니다."
- 패션 브랜드 A 마케팅 디렉터
향후 계획
- 추가적인 AI 기능 도입 (챗봇, 가상 피팅)
- 옴니채널 전략 확장
- 해외 시장 진출을 위한 다국어 지원
- 소셜 커머스 통합
결론
이 프로젝트는 기술적 개선과 사용자 중심의 접근이 결합되었을 때 얼마나 큰 성과를 낼 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. CommerceLab의 전문성과 패션 브랜드 A의 도전 정신이 만나 혁신적인 결과를 만들어냈습니다.