리서치 인프라 구축으로 이뤄내는 무신사의 제품 주도 성장
기업 소개
- 패션 플랫폼을 넘어 패션 기업으로 성장 중인 무신사
경험 분석 플랫폼 도입 배경
- 무신사는 자체 리서치 패널을 운영하며 데이터를 역시 꾸준히 모아옴. 그러나 기존에 사용했던 리서치 툴은 설문의 정교함이 떨어졌고 데이터 분석을 하기 위해 불필요한 단계를 거쳐야 했음.
- 제품 주도 성장으로 전환하는 과정에서 보다 적극적으로 고객의 목소리를 듣고 제품 개편 방안에 반영하고자 리서치 빈도를 늘리길 원했고, 리서치를 수행하는 팀과 무신사 고객 모두에게 만족스러운 리서치 솔루션을 찾고자 함.
도입 후 변화
- 앱 개편에 고객 의견을 적극 반영하며 정기 만족도 점수가 약 24% 상승함.
- 고도화된 로직과 응답자 친화적인 UI로 응답자의 경험을 개선했으며, 높은 완성도의 설문 화면으로 스캠이나 피싱을 걱정하는 고객들에게 설문에 대한 신뢰를 높임.
- 설문을 설계하는 단계부터 유관 부서와 긴밀하게 소통할 수 있어 프로덕트 본부 전체의 데이터 접근성과 활용도가 증가함.
무신사 기업 현황
홍대와 한남동, 성수… 가장 뜨거운 번화가에 자리 잡은 무신사 오프라인 스토어를 마주칠 때면 패션 커뮤니티로 시작한 무신사의 스토리가 마치 신화처럼 느껴집니다. 무신사는 수많은 패션 브랜드 제품이 거래되는 플랫폼으로 사업을 확대했고, 무신사 스탠다드라는 자체 브랜드를 성공시키며 대한민국 패션을 대표하는 기업으로 자리 잡았습니다. 그뿐 아니라 가망 있는 패션 브랜드에 투자하고 한국 패션 브랜드들의 해외 글로벌 확장을 도우며 그야말로 패션의 모든 것이 되기 위해 거침없이 나아갑니다.
계속해서 진화 중인 무신사의 다음 목표는 ‘제품으로 주도하는 성장’입니다. 무신사라는 앱이 패션 상품을 구매할 수 있는 플랫폼을 넘어 고객들에게 차별화된 경험을 제공하고 회사의 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하길 원합니다.
올해 대규모 앱 개편을 준비하며 2명의 UX리서처가 111명의 고객을 인터뷰했을 만큼 제품 경험을 파악하기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 그 과정에서 데이터의 수집과 분석을 효율화하고 고객의 경험을 기반으로 제품 개선의 우선순위를 도출하기 위한 리서치 인프라로 데이터스페이스를 도입했습니다.
배경 및 문제 : 제품 개선 우선순위 도출을 위한 리서치 인프라 필요
무신사는 사용자 경험이 아닌 ‘제품 경험’에 초점을 맞춥니다. 앱이나 솔루션 등 제품 기반의 IT 기업에서는 대부분 사용자 경험을 이야기하지만, 무신사는 제품 경험을 분석하고 디자인하는 데 주목합니다. 이유는 무신사 앱 제품을 경험하는 것은 사용자, 즉 고객이지만, 이 경험을 제공하는 것은 무신사이며 이를 위한 액션과 책임도 무신사에 있다고 생각하기 때문입니다. 따라서 단순히 앱을 사용하고 물건을 구매하는 것 외에도 그 전후로 무신사와 관련된 모든 접점을 고려해 만족스러운 제품 경험을 만들고자 하는 것이죠.
올해 초 무신사는 대규모 앱 개편을 앞둔 시점에서 개편의 우선순위와 개선 방향을 결정하기 위한 고객 데이터가 절실히 필요했습니다. 또한 개편 후 고객의 제품 경험이 개선되었는지를 객관적으로 평가할 수 있는 지표도 필요했습니다.
무신사는 과거부터 꾸준히 고객의 앱 내 행동 데이터를 세밀하게 분석하고 성, 연령 등 특성별로 다른 고객 니즈를 파악해 왔습니다. 행동 데이터를 중요하게 생각하는 한편, 고객의 기대와 제품 경험을 더 깊이 이해하기 위한 리서치 데이터 또한 중요하다는 점을 인식하고 있었죠. 고객은 내가 아니기 때문에 고객 니즈를 알기 위해서는 직접 묻는 것만이 가장 정확하다는 신념으로, 자체 리서치 패널을 관리하며 꾸준히 리서치에 투자해 왔습니다.
그러나 리서치를 위해 기존에 사용하던 도구는 더 많은 데이터로 더 정확하게 제품 경험을 파악하고 싶은 무신사의 니즈를 따라가기에는 한계가 있었습니다. 첫 번째로 설문 편집 시 로직 제한으로 인해 설문의 완성도가 떨어졌습니다. 제한된 기능 안에서 설문을 진행하려다 보니 문항의 논리성이 부족할 수밖에 없었죠. 또한 데이터를 분석하기 위해 여러 번의 작업을 거쳐야만 했습니다. 설문 폼에서 데이터를 다운로드해 엑셀이나 스프레드시트로 옮겨 작업했고, 그 과정에서 매번 예상보다 시간을 쓰게 되어 비효율적이었습니다. 게다가 데이터를 실제로 필요로 하는 부서나 동료가 데이터를 활용할 수 있도록 공유하는 데에도 시간이 걸렸습니다. 리포트 작성을 위해 수집 이후 일정 시간이 소요됐고 데이터에서 궁금증이 생긴다면 다시 처음부터 분석을 시작해야 했죠.
이러한 배경에서 무신사는 고객 경험을 기반으로 제품의 실질적인 개선을 이끌고 내부의 데이터 활용성을 개선하고자, 전문적인 리서치 솔루션을 도입하려는 니즈가 생겼습니다.
해결법: 고객에 집중하는 전문적인 솔루션 도입
무신사는 고객 의견을 효율적으로 수집하고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있는 인프라를 구축하기 위해 오픈서베이 데이터스페이스를 도입했습니다.
데이터스페이스를 도입하면서 무신사는 고객의 제품 경험을 데이터를 바탕으로, 체계적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 기능을 개편하기 전 고객이 느끼는 불편함이 무엇인지 파악하기 위해 패널 리서치를 진행했고, 이 데이터를 바탕으로 제품 개선의 우선순위와 개편 방향을 잡았습니다. 또한, 개편 후에는 만족도 조사를 정기적으로 시행해 제품 개선이 고객에 미치는 영향을 파악하고 있습니다.
특히 무신사에 관심이 높고 앱 제품을 자주 사용하는 고객은 아주 작은 개선 사항도 감지하고 더 나은 제품을 위해 기꺼이 자세한 피드백을 남깁니다. 무신사는 리서치를 통해 이들과 함께 개선점을 찾아 적용하며 고객에게 더 나은 경험을 제공하는 동시에, 고객과의 인터렉션을 늘려가고 있습니다.
고객 데이터가 제품 개선에 영향을 준 구체적인 예로 무신사 앱의 필터 기능을 들 수 있습니다. 기존의 필터 기능은 화면 우측에서 좌측으로 열려 화면 비중을 크게 차지하면서도, 필터 종류를 한눈에 보며 적용하기 어려웠습니다. 이를 개선하고자 고객과 사용성 테스트를 진행하고 비교해 결과에 따라 새롭게 기능을 기획했습니다. 화면이 하단에서 바텀 업(Bottom up)으로 올라오도록 창의 위치와 필터 내 탭 구성도 변경했고, 이에 대한 고객 만족도는 크게 높아졌습니다.
기존 리서치 패널 운영 효율도 높아졌습니다. 무신사에서의 리서치는 60~70%가량이 정성 데이터일 정도로 심층 인터뷰나 사용성 테스트에 많이 투자하는 가운데, 과거에는 적합한 응답자 찾는 데에도 많은 리소스가 들었습니다. 이제는 이를 위한 리크루팅 설문을 데이터스페이스의 고급 편집 기능(진입 로직, 이동 로직 등)을 활용해 복잡하고 심층적인 설문도 쉽게 진행하고 있습니다. 리크루팅 시 고객을 정교하게 나눠 10개 이상의 그룹에 설문을 동시 발송하기도 하는데, 데이터스페이스에서는 이에 대한 관리가 편리해 단시간 내 적합한 응답자를 찾을 수 있습니다. 덕분에 무신사가 앱 개편을 준비했던 지난 5월부터 약 5개월 동안 111명의 고객을 대면, 비대면으로 만나 정성 데이터를 충분히 확보할 수 있었죠.
성과: 데이터 기반의 제품 개선, 내부 데이터 활용도 향상
데이터스페이스 도입과 함께 무신사는 본격적인 데이터 기반의 제품 개선을 이뤄내고 고객에게 더 나은 제품 경험을 제공하고 있습니다.
앱 개편 과정에 고객 의견을 적극 반영하게 된 이후, 무신사 앱에 대한 고객 만족 여부는 정량적인 점수와 정성적인 피드백 모든 결과에서 그 변화를 확인할 수 있습니다. 우선 정기 만족도 조사에서는 개편 초보다 점수가 점차 높아져 약 24% 증가했습니다. 또한 사용자 인터뷰에서는 단편적인 답변이 많았던 초기와 달리 세부 기능에 대한 부분까지 개선점에 대한 긍정적인 피드백을 받았습니다. 무신사 내부에서는 데이터를 계속 분석하며 개편의 효과를 가늠하고 더 개선할 부분을 고민하고 있죠.
과거에는 리서치에 많은 리소스가 필요하다는 우려가 있었지만, 데이터스페이스 도입 후에는 효율적인 리서치 운영이 가능해졌습니다. 동일한 인력으로 하루 만에 데이터 수집부터 분석까지 진행하기도 하고, 2024년 올해 들어 50회 넘게 리서치를 운영하는 데에도 많은 도움을 받았습니다. 업무 효율이 높아진 덕분에 사용자 인터뷰나 사용성 테스트와 같이 일정 시간 이상의 리소스가 꼭 필요한 일에 담당자가 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
이 과정에서 고객의 설문 경험 또한 개선되었습니다. 고도화된 설문 편집 기능 덕분에 논리적 정합성이 높아져 응답 편의가 높아지고, 무료 폼에서는 진행하기 어려웠던 복잡한 설문도 가능해졌습니다. 문항의 흐름을 매끄럽게 만들어 응답자의 불편함을 최소화하고, 최다 52문항 설문에서도 높은 품질의 데이터를 확보할 수 있게 되었습니다. 또한 설문 응답 시 메인 컬러나 설문 시작·종료 이미지 등에서 브랜드를 반영한 인터페이스로 설문에서도 무신사 브랜드를 경험할 수 있게 되었습니다. 높은 완성도의 설문 화면은 메시지 피싱 등을 걱정하는 고객의 불신과 우려를 잠재우고 신뢰성을 확보할 수 있는 이유 중 하나이기도 합니다.
무엇보다, 무신사 내부에서는 데이터스페이스를 업무 인프라로 새롭게 안착시키며 데이터 기반으로 일하는 문화가 더욱 확산되었습니다. 설문 설계 단계부터 유관 부서와 공유해 설문의 이해도와 관여도를 높이고, 데이터스페이스의 결과 페이지를 프로덕트 본부 전체에 실시간 공유해 리서치 팀 안팎으로 데이터 접근성과 활용도가 높아졌습니다. 실무자들은 데이터스페이스 결과 페이지에서 궁금한 점을 빠르게 해소하고, 일부는 결과 분석 화면에서 주관식 응답을 직접 살펴보거나 교차분석까지 심층적으로 수행하고 있습니다.
나아가 리서치 팀 외 타 부서에서도 데이터를 직접 수집하는 사례가 늘어났습니다. 내부 인력 관리, 전략 기획, 무신사에 입점한 파트너 성장 지원 등을 위해 리서치가 필요할 경우, 해당 부서에서 데이터스페이스 접근 권한을 받아 직접 설문을 제작합니다. 설문 편집이 용이하다는 것에 더해 응답자 신뢰를 높이는 브랜딩 기능과 전문적인 설문 화면 구성, 안정적인 민감 데이터 관리 등의 장점 덕에 타 부서에서도 데이터스페이스를 적극적으로 활용하고 있습니다.
💡 실무자 미니 인터뷰 – 무신사 제품경험디자인실 권해솜, 김동빈 리서처
Q. 보통 앱 기반의 회사에서는 사용자 경험을 주로 언급하는데 이야기하는데, 무신사에서는 제품 경험에 주목하는 이유가 있을까요?
UX리서처로서 리서치를 진행할 때 제품과 서비스의 현상 자체를 그대로 말하기보다는 사용자가 느끼는 주관이나 어떤 경험이나 감정, 인식에 초점을 맞추긴 합니다. 사용자 경험을 최선으로 높이는 것은 당연한 목표죠. 저희 팀의 이름에도 제품 경험이라는 단어가 들어있고 내부에서도 제품 경험을 이야기하는 것은, 사용자 경험을 제공하는 주체는 무신사 앱 제품이고 이를 위해 액션을 취해야 하는 것도 앱이라는 일종의 책임감을 나타내는 것이라고 생각합니다. 어떤 이슈가 있을 때 ‘사용자가 느끼기에 그런 거야’라고 여기기보다는 제품 자체에 원인이 있고, 좋은 제품을 만들어야 한다는 거죠.
Q. ‘요즘은 데이터가 많은데, 리서치 필요할까?’라는 사람들도 있나요?
무신사 내부에서는 리서치의 중요성을 잘 알고 계시는데 오히려 외부에서 사람들을 만나면 그런 말씀을 하시는 것 같아요. 결국 리서치 해야 아는 거니까 안 알려드린다고 농담하기도 합니다 (웃음). 사실 역지사지는 정말 어려운 일이죠. 타인의 입장을 완전하게 이해해 고려하는 건 현실적으로 불가능하니 고객이 원하는 걸 알기 위해선 무조건 물어봐야 하는 것 같아요. 가끔 생각도 못 했던 답변을 받기도 하는데 그럴 때 리서치의 힘을 새삼 느끼곤 합니다.
Q. 무신사는 내부적으로 리서치에 대한 니즈와 이해가 충분한 것 같습니다. 어떤 계기가 있었나요?
고객들은 과거부터 무신사에 좋은 브랜드가 많고 가격이나 혜택이 좋아서 애정을 보내주신 것 같아요. 그리고 이제는 플랫폼에서 판매하는 브랜드와 제품뿐 아니라 무신사 앱이라는 제품이 회사 성장에 더 주도적인 역할을 하길 기대하는 시점이 되었습니다. 자연스레 고객을 더 잘 파악할 수 있는 리서치에 대한 관심도가 더 높아진 것 같아요.
물론 저희 팀에서도 여러 가지 노력을 많이 하고 있습니다. 협업하는 이해관계자들이 리서치 데이터가 필요할 때, 그 목적을 잘 파악하려고 함께 고민했어요. 어떻게 도움을 드릴 수 있을지 고려하며, 리서치를 진행했고 그러면서 팀과 리서치에 대한 신뢰도가 점점 쌓였던 것 같습니다.Q. 내부 리서치가 제품에 반영이 되는 게 중요하고, 이걸 잘 전달하는 것도 꽤 중요할 텐데 이때 어떤 부분에 더 신경 쓰시나요?
리서치를 잘하고 풀 리포트를 쓰는 것도 중요하지만, PM이나 디자이너 등 저희 팀의 내부 고객에게 전달력이 있게 결과가 공유되어야 한다고 생각합니다. 그래서 주제나 시급도 등에 따라 다른 방식을 취하고 있습니다. 예를 들어, 개편 후 사용자 인터뷰를 진행해 보니 리뷰 기능에 대해 VoC(고객의 소리)가 많이 들어왔어요. 이러한 데이터가 되도록 빠르게 개선으로 이어지도록 전달 방식을 고민했죠. 그래서 고객의 의견을 직접 들을 수 있도록 핵심 내용을 편집해 영상을 그대로 내부에 공유했습니다. 리포트로 정리해 드리는 것보단 임팩트가 확실히 컸던 것 같아요.
그리고 개편 이후 시행하는 정기 만족도 조사의 경우는, 전사의 관심을 높이고자 카드 뉴스로 만들어서 배포하고 있습니다. 주요 내용을 가볍게 훑어볼 수 있고 빠르게 고객 니즈를 파악할 수 있어서 많은 분들이 관심을 주시더라구요.Q. 데이터스페이스를 도입하고 리서치 업무는 어떤 것이 달라졌나요?
무신사에서 진행하는 리서치의 비율은 정량이 30~40%, 정성이 60~70% 정도입니다. 데이터스페이스 도입 전에도 리서치를 진행했는데, 그때는 무료 폼을 자주 썼어요. 그러다 보니 로직 설정이 어렵고 문항을 설계하기가 참 복잡했죠. 교차 분석하는 것도 늘 엑셀을 이용해야 해서 시간과 팀의 리소스가 많이 들었어요.
데이터스페이스를 쓰면서 원하는 대로 설문을 만들 수 있으니 리서치를 의뢰한 유관부서의 이해관계자나 설문을 받는 무신사 고객들에게 저희가 더 열심히, 많이 고민해서 만든 설문을 전할 수 있다는 것도 참 좋아요. 다른 폼을 썼다면 못 했을 거라고 생각합니다. 그리고 분석 측면에서도 전문적인 기능을 제공해서 심층적인 분석도 짧은 시간 안에 할 수 있게 되었어요.Q. 내부에선 데이터스페이스를 어떻게 활용하고 계신가요?
리서치를 하는 저희 팀 위주로 쓰고 있는데 유관 부서에서 활용 요청도 많이 하는 편입니다. 각 부서에서 업무를 위해 설문이 필요할 때, 저희 팀에 방법론을 여쭤보시기도 하거든요. 이벤트 설문의 경우 적립금 제공 위해 필요한 정보나 개인정보 수집 이용 동의 여부 등 꼭 필요한 정보를 전달하면서 데이터스페이스에서의 예시 화면 보여드리면, 같이 쓸 수 있는지 문의해 주시는 경우가 많습니다. 기능이 좋기도 하고 설문이 전문적인 느낌을 줘서 신뢰도 높은 응답을 받기에도 적합하다고 느끼시더라구요. 리서치에 대해 잘 모르는 분들도 쉽게 사용할 수 있어 전략기획팀, 파트너성장지원팀 등에서 쓰고 계시고, 전반적으로 만족도가 높은 편입니다.
Q. 잘 쓰고 계신 기능은 어떤 것이 있나요?
앞서 말씀드렸듯이 설문 편집 시 진입이나 이동 로직을 원하는 대로 설정할 수 있어 참 좋습니다. 데이터를 분석할 때 원하는 기준에 따라 교차분석도 자유롭게 할 수 있고요.
워터마크 기능도 정말 잘 쓰고 있어요. 사실 저희가 개선 의견을 드렸던 기능이었는데, 도입이 된 후에 따로 또 알려주시기도 해서 감동적이었습니다. 경쟁이 치열한 사회에서 우려스러운 것들이 꽤 있는데 이 기능 덕에 걱정을 덜고 리서치를 할 수 있게 됐어요.
리서치 데이터 기반의 제품 개편과 경험 개선
이렇듯 무신사는 고객 중심의 제품 경험을 지속적으로 개선하고, 데이터에 기반한 의사결정 문화를 강화하며 비즈니스 성장을 가속화하고 있습니다. 이 과정에서 데이터스페이스는 제품 주도의 성장이라는 무신사의 새로운 성장 패러다임 실현을 지원하는 업무 인프라로 자리하고 있습니다.
오픈서베이의 데이터스페이스는 기업의 고객, 사용자, 제품 경험 관리에 최적화된 플랫폼입니다. 간편하게 설문을 편집해 만족도 조사를 정기적으로 트래킹하며 변화를 빠르게 감지하고, 결과 데이터를 실시간으로 분석합니다. 또한 편리하면서도 안전하게 내부 공유할 수 있어 데이터 기반으로 일하는 문화를 만들기도 합니다. 데이터와 함께 더 나은 고객 경험, 제품 경험을 만들고 싶으시다면, 아래 링크를 통해 오픈서베이 팀에 문의해 주세요.
오픈서베이 커뮤니케이션 매니저
