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안녕하세요, 브랜드해커스 팀입니다.
최근 화두로 떠오른 '오픈클로'의 등장과 함께
본격적인 '바이브 코딩' 시대가 열렸습니다.
개발 지식이 없어도 AI와 대화만으로 원하는 서비스를 만들 수 있게 되었고,
디자인 영역 또한 프롬프트 몇 줄이면 누구든 그럴듯한 결과물을 뽑아낼 수 있게 되었죠.
AI가 불러온 제작의 평준화.
이제 '만드는 것' 자체는 더 이상 진입장벽이 아니게 된 지금,
무엇이 성공과 실패의 차이를 만들까요?
모두가 같은 출발선에 섰다면,
이제 무엇으로 격차를 만들어낼 수 있을까요?
이 질문에 답하기 위해, 역사 속 비슷한 순간을 떠올려봅니다.
바로 19세기, 사진술의 등장입니다.
사진술의 등장으로 위기를 맞이한 화가들
사진술이 등장하던 당시 사람들은 이렇게 말했습니다.
"이제 화가는 필요 없겠다"고.
현실을 정확하게 재현할 수 있는 사진 앞에서,
회화는 존재 이유를 잃는 것처럼 보였습니다.
하지만 결과는 반대였습니다.
회화는 사라지지 않았고, 오히려 더 진화했습니다.
사진이 잘하는 ‘재현’을 넘어 감정과 해석, 관점을 다루는 영역으로 발전한 것입니다.
AI 시대의 개발자, 디자이너, 기획자도 같습니다.
바이브 코딩으로 누구나 서비스를 만들 수 있게 되었지만, 개발자가 사라진 게 아닙니다.
AI가 상세페이지를 뚝딱 만들어주지만, 디자이너와 마케터가 필요 없어진 게 아닙니다.
역할이 옮겨가고 있을 뿐입니다.
'어떻게 만들 것인가'에서
'무엇을 만들 것인가'로.
AI는 '만드는 일'을 대신할 수 있습니다.
하지만 무엇을 만들어야 하는지, 어떤 문제를 풀어야 하는지,
누구를 위한 것인지는 여전히 사람이 정의해야 합니다.
그리고 '무엇을 만들 것인가'에 답하려면, 반드시 먼저 답해야 할 질문이 있습니다.
"누구에게 팔 것인가?"
'무엇을'보다 먼저 답해야 할 '누구에게’
같은 제품도 ‘누구에게 팔 것인가’에 따라 방향이 완전히 달라집니다.
예를 들어 같은 '주식투자 서비스'라도
처음 주식을 시작하는 사람에게는
"100원부터 시작하는 안전한 첫 투자"를 강조해야 하고,
이미 여러 서비스를 써본 고객에게는
"빠른 체결 속도, 수수료 0.15% 절감"같은 디테일한 수치가 설득 포인트가 됩니다.
뷰티 제품도 10대에게는 “쿨톤, 웜톤 구분”과 같은 맞춤 추천이 유효하지만,
성분을 따지며 구매하는 30대에게는
"나이아신아마이드 5% 고함량, 색소 침착 27% 개선" 같은 근거가 핵심이 됩니다.
즉, '무엇을 만들 것인가'는
'누구에게 팔 것인가'가 우선되어야 하며,
‘누구’에 대한 답은 ‘페르소나 정의’에서 찾아볼 수 있습니다.
(※ 페르소나 - 기업의 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 목표 고객을 대표하는, 구체적이고 가상적인 인물 프로필)
점점 많은 브랜드들이 '페르소나'를 이야기합니다.
그 중요성을 모르는 사람은 없습니다.
문제는, 대부분 브랜드가 페르소나를 알고 있음에도
마케팅에 제대로 반영하지 못한다는 점입니다.
왜 그럴까요?
페르소나를 '상상'으로 만들기 때문입니다.
"20대 후반, 직장인, 자기관리에 관심 있는 여성"처럼
회의실에서 상상으로 그려낸 인물은 살아있는 페르소나가 아닙니다.
판매자의 희망을 투영한 허상에 가깝습니다.
저희는 최근 다양한 브랜드의 리뷰 데이터를 분석하며,
하나의 결론에 도달했습니다.
페르소나는 '상상'의 영역이 아니라,
'분석'의 영역이 되어야 한다는 사실입니다.
페르소나는 어디서, 어떻게 찾아야할까?
답은 생각보다 가까이에 있습니다.
바로, '고객 리뷰'입니다.
자사몰에 쌓인 수천, 수백 개의 후기부터 경쟁사에 달린 후기까지
무엇이 불편했는지, 어떤 기대를 갖고 구매했는지, 막상 써보니 무엇에 실망했는지
이 모든 것이 고스란히 텍스트에 담겨있기 때문입니다.
고객의 말에는 상상 이상으로 많은 힌트들이 숨어있으며
데이터화하여 분석하는 순간, 숨겨진 인사이트들이 모습을 드러냅니다.
이 때부터 비로소 '살아있는 페르소나'가 만들어지고,
후기 수가 많을수록, 연차가 쌓인 제품일수록
도출할 수 있는 정보의 정확도와 밀도가 높아집니다.
저희가 직접 수행한 두 가지 분석 사례를 보여드리려고 합니다.
평점 4.9점이 말해주지 않는 진실
22년에 첫 런칭한 A 상품은
높은 평점을 유지하며 판매도 순조롭게 진행되었습니다.
그런데 시간이 흐르면서 이상한 일이 벌어졌습니다.
평점은 4.9 그대로인데, 전환율이 점점 떨어지기 시작한 것입니다.
무엇이 문제였을까요?
약 4년간 쌓인 2,346건의 리뷰를 분석했습니다.
평균 별점은 여전히 4.95점.
외관상으로는 전혀 문제가 없어 보였습니다.
그런데 리뷰 텍스트에 담긴 ‘감정’을 분석하자 전혀 다른 결과가 나왔습니다.
평점은 그대로인데, 감성 점수가 27% 떨어진 것입니다.
감성 점수는 리뷰 텍스트 안에 담긴 감정의 온도를 수치화한 것으로
표면적으로는 둘 다 별 5개짜리 리뷰이지만,
"진짜 대박이에요, 완전 만족"이라는 리뷰와
"나쁘진 않은데 기대보다는 아쉬웠어요"라는 리뷰의 감성 점수는 다른 방향을 가리킵니다.
즉 고객들이 습관적으로 별 5개를 누르면서도,
리뷰에는 피로감과 기대 미달의 감정을 담고 있었던 것입니다.
겉으로 드러난 데이터만 보면, 이러한 위험 신호를 놓치기 쉽습니다.
4.95점이라는 높은 평점에 가려
조용히 쌓이고 있는 감정적 이탈을 감지하지 못하기 때문입니다.
감성 점수가 하락한다는 것은
고객이 '만족하지만 열광하지 않는' 단계로 넘어가고 있다는 뜻으로
이 상태의 고객 더 좋은 대안이 나타나는 순간, 아무런 미련 없이 떠나버립니다.
실제 리뷰에는 이런 표현들이 늘어나고 있었습니다.
"나쁘진 않은데 가격 대비 고민이 됐어요"
"처음엔 좋았는데 요즘은 비슷한 게 많아서"
"기능은 많은데 제가 다 쓰는지 모르겠어요"
별점만으로는 포착하기 힘든 고객의 불만들이
데이터 분석을 통해 수면위로 떠오른 셈입니다.
변화하는 고객, 변해야 하는 페르소나
같은 데이터에서 나온 또 하나의 발견은 ‘구매 이유 변화’였습니다.
초기에는 “유튜브 보고 샀다”, “브랜드를 믿고 샀다” 같은
신뢰 기반 유입이 강했습니다.
하지만 3년 뒤에는 브랜드 파워 기반 유입이 73% 하락했고,
리뷰에서는 ‘가격’, ‘고민’, ‘비교’ 키워드가 크게 늘었습니다.
이것이 의미하는 바는 명확했습니다.
'팬'에서 '소비자'로 고객의 성격이 바뀐 것입니다.
제작자를 신뢰하고, 브랜드를 좋아해서 구매하는 고객은 가격을 크게 따지지 않습니다.
비교도 별로 하지 않습니다.
"이 사람이 만든 거니까"라는 이유 하나로 구매 결정이 이루어집니다.
그러나 브랜드가 성장하고 인지도가 높아질수록, 유입 고객의 성격이 달라집니다.
팬이 아닌 '소비자'가 들어오기 시작합니다.
이들은 처음부터 "이게 왜 이 가격이지?",
"다른 것보다 뭐가 나은 거지?"라는 질문을 들고 유입됩니다.
실제로 리뷰에서도 '비교'와 '가성비'가 판단의 기준으로 떠올랐습니다.
"다른 것들도 써봤는데 이게 특별히 더 낫다는 느낌은 잘 모르겠어요"
"가격 대비로 따지면 고민이 좀 되더라고요"
"유튜브 보고 샀는데 생각보다 저한테는 안 맞았어요"
초기 팬 고객의 리뷰에서는 절대 나오지 않던 언어들입니다.
이러한 변화를 캐치하지 못하면, 타율은 떨어질 수 밖에 없습니다.
팬 고객을 대상으로 설계된 상세페이지는
광고로 유입된 ‘소비자 고객’에게 통하지 않기 때문입니다.
제품이 나빠진 게 아닙니다.
상세페이지가 오래되어서도 아닙니다.
‘말을 걸어야 할 상대’, 즉 페르소나가 바뀐 것입니다.
이런 격차는 아무리 감이 좋은 마케터라 해도,
느낌만으로는 명확히 짚어내기 어렵습니다.
매일 보는 상세페이지는 익숙해서 문제가 보이지 않고,
전환율이 조금씩 떨어지는 건 원인을 특정하기가 쉽지 않습니다.
데이터 분석이 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.
답은 이미 고객의 언어에 들어있다
두 번째는 ‘메이크업 픽서’ 상품으로
이 제품은 5년 전 출시 후 큰 인기를 얻었지만 전환율 하락으로 기획 의뢰를 주셨고,
저희는 84개월 동안 쌓인 2,442건의 리뷰를 분석하며
변화의 지점을 찾기 시작했습니다.
초기 핵심 구매 이유 1순위는 “마스크에 묻어나지 않는다”였습니다.
코로나가 유행하던 당시의 리뷰였죠.
그런데 시간이 흐른 뒤 25-26년 리뷰에서는 '마스크' 언급률은 사실상 0에 수렴했고,
그 자리를 채운 키워드는 바로 ‘광채’와 '보습'이었습니다.
고객 리뷰에는 시장 및 트렌드 변화가 그대로 기록되기 때문에
기획 방향 및 컨셉을 어떻게 바꿔야 하는지 또한 자연스럽게 도출됩니다.
"단 한 번의 분사로
하루종일 지속되는 수분막 광채"
이러한 메시지는
감에 의존해 창의적으로 만들어낸 카피나 컨셉이 아닙니다.
리뷰 데이터에서 도출한 인사이트를 조립한 결과입니다.
즉, 브랜드가 말하고 싶은 지점이 아니라
고객이 이미 말하고 있는 지점을 데이터로 발굴하여
페르소나와 상세페이지 방향의 핵심 지표로 삼아야 하는 셈입니다.
페르소나는 만드는게 아니라, ‘발견’하는 것
전환율이 저조한 이유 대부분은 '제품의 문제'가 아닙니다.
제품은 좋은데 고객 타게팅을 잘못하고 있거나,
페르소나 없이 모두에게 말을 걸려다 아무에게도 닿지 못한 경우가 훨씬 많습니다.
이미 쌓여있는 리뷰 데이터 안에 방향이 있고, 답이 있습니다.
또한 페르소나는 한 번 정의하고 끝나는 것이 아닙니다.
고객은 변합니다. 시장도 변합니다.
페르소나는 살아 움직이며 진화합니다.
중요한 것은 그 변화를 데이터로 포착하는 것입니다.
평점 4.9점 뒤에 숨은 감성 점수 하락을 읽어내는 것.
'마스크'에서 '광채'로 옮겨가는 고객의 관심을 발견하는 것.
'브랜드 신뢰'에서 '가성비 비교'로 바뀐 구매 패턴을 감지하는 것.
이것이 AI 시대, 제작이 평준화된 시장에서
'무엇을 만들 것인가'에 답할 수 있는 유일한 방법이 아닐까 생각해 봅니다.
답은 이미 고객이 말하고 있습니다.
우리가 할 일은 귀 기울여 듣고, 데이터로 분석하여, 제품에 녹여내는 것입니다.
하지만 많은 브랜드가 막막해합니다
"데이터가 중요한 건 알겠는데, 어떻게 접근해야 할지 모르겠어요"
"우리 리뷰가 수천 개인데, 이걸 어떻게 분석하죠?"
"평점은 괜찮은데 전환율이 떨어지는 이유를 모르겠어요"
브랜드해커스 팀은 이러한 데이터를 기반으로
설득 포인트를 발굴하고 페르소나를 정의하여,
상세페이지를 통해 실제 전환율 상승으로 이어지도록 도움을 드리고 있습니다.
또한 저희는 수백 개의 상세페이지를 분석하며
전환율을 떨어뜨리는 포인트를 점검받아볼 수 있는
‘상세페이지 진단’ 또한 서비스로 제공하고 있습니다.
제품은 좋은데 전환이 되지 않아 고민이시거나,
상세페이지를 어떻게 리뉴얼 해야할지 막막하시거나,
객관적인 제3자의 시선으로 상세페이지를 점검받고 싶은 분께 추천드립니다.
긴 글 읽어주셔서 감사드리며,
브랜드해커스는 더 유익한 아티클로 돌아오겠습니다.
전환율 올리는 상세페이지 전문 팀
BrandHackers
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