네이버 쇼핑에서는 최저가 검색, 특정 물건 구매, 상품 둘러보기 등 다양한 사용자 행동이 나타나지만, 사용자는 획일화된 기능과 동일한 정보 인터페이스를 제공받고 있다. 본 프로젝트에서는 이런 문제 지점에 착안해, 로그 데이터를 바탕으로 사용자 행동 유형 별 최적의 쇼핑 프로세스를 제시하고자 한다.

Data-driven한 방법으로 쇼핑 UX를 개선하고자 한 프로젝트는 다음과 같이 진행되었다. 초기 단계에서는 사이트의 전체적인 구조와 각각의 페이지들을 살펴보며 유사한 특성을 지닌 페이지들을 그룹핑하여 26개의 페이지 그룹을 식별하게 되었다. 이를 바탕으로 로그 데이터의 페이지를 그룹화함으로써 데이터의 복잡도를 줄이고, K-Means 클러스터링 알고리즘을 활용하여 사용자의 행동 패턴을 군집화했다. 그 결과, 전체적인 쇼핑 프로세스 중에서 5가지 주요한 행동 유형이 도출되었다. 마지막 단계에서는 실제 쇼핑 사이트를 어떤 방식으로 이용하는지 사용자의 눈에서 관찰하며, 데이터 분석으로 파악하기 힘든 각 행동 유형별 특징과 pain-points를 파악할 수 있었다.

---

참가자: 김민주, 유지수, 이기훈
기간: 2022.03 ~ 2022.10
협력 기관: 네이버 쇼핑