온라인 쇼핑산업의 대표 무신사(비상장)

온라인 쇼핑산업의 대표 무신사(비상장)

온라인 플랫폼들이 길거리로 나오고 있습니다. 더 이상 컴퓨터나 핸드폰 액정으로 보는 것이 아닌 실제로 상품을 보고 입고, 만져볼 수 있는 현실 공간을 마련해 고객과의 터치 포인트를 늘리고 있는 추세입니다. 이는 그 동안 체험적 소비가 불가능 했던 온라인 쇼핑의 한계를 넘고, 브랜드에 대한 신뢰도와 로열티를 높이기 위한 계획입니다. 이런 업계의 움직임은 온라인 플랫폼들이 지난 몇 년간 일궈냈던 고속 성장을 이어가기 힘든 한계에 부딪힌 상황이기 때문입니다.

비슷한 플랫폼들은 쏟아지고 점차 비대해진 플랫폼 기업들은 미흡한 매출을 만회하기 위한 새로운 구실로 오프라인을 타진하는 것이 업계의 현실이라고 볼 있습니다. 온라인플랫폼의 변화는 이미 도래되고 있었으나 펜데믹으로 인해 빛을 보지 못하다가 올해 초 사회적 거리두기 해제로 인한 오프라인 매출이 크게 늘어나기 시작했다.

할인율순 나열하기

1. 스크롤을 내려 전체 보기를 누른다. 2. 기본적으로 되어 있는 나열 순서를 할인율순으로 수정합니다. Tip 대부분의 쇼핑몰들은 자사의 정책에 따른 나열 순서를 기본적으로 제공하고 있습니다. 그러나 우리는 알뜰의 민족 낮은 가격순으로 무조껀 싼 것만 구매하기엔 우리도 예쁜 옷을 입을 자격이 있고, 후기순이나 판매순으로 인기 많은 옷들 위주로 살펴보기에는 값비싼 옷들이 많습니다. 할인율순 나열은 정가와는 상관 없이 할인을 큰 폭으로 하는 제품의 차례대로 나열할 수 있다는 강점을 가지고 있습니다.

마음에 드는 품목에 좋아요 누르기

1. 이제 스크롤을 쭉 내리면서 금액과 할인율을 체크하며 마음에 드는 옷에 좋아요를 누릅니다.

Tip: 이때 명심 또 명심해야 할 사항이 있습니다. 바로 절대 상품을 터치하여 상세 보기로 보지 않고 대표 이미지만 보고 여러 개의 제품에 좋아요를 눌러야 해야하는 것입니다. 개인적으로는 옷을 고를 때에도 첫 느낌이 중요합니다.고 생각하는데요. 첫 느낌을 기준으로 1차를 걸러야 쇼핑 시간을 재정적으로 줄일 수 있습니다.

인터뷰이. 광동제약 삼다수마케팅팀 황혜림

Q 특유의 제주감성으로 MZ세대의 발걸음을 이끌고 있는 카페 삼다코지의 기획 배경이 궁금합니다.

A lsquo;카페 삼다코지rsquo;는 제주삼다수의 플래그십스토어로 기획되었습니다. 제주삼다수는 지난 1998년에 출시돼 올해 25주년을 맞은 브랜드인데요. 대한민국에서 삼다수를 모르는 인원은 없다고 할 만큼 이미 국민 생수로 분명히 자리매김한 브랜드이지만, 이번 플래그십스토어 운용을 통해 소비자들에게 트렌디함까지 제대로 전달해보고자 했습니다.

카페 삼다코지를 기획하며 삼다수가 이런 느낌을 낼 수 있다고? 하는 소비자들의 반응을 기대했어요. 여태까지 삼다수를 깔끔한 무색무취의 물로만 느끼셨던 분들에게 삼다수도 충분히 트렌디하다는 걸 보여주고자 했습니다.

무신사 스탠다드

무신사는 자신들만의 스파브랜드인 무신사 스탠다드를 만들어 판매하기 시작했습니다. 실제로 무신사 스탠다드는 2018년 판매량 170억원에서 2020년 1,100억원까지 급성장하며 브랜드명 포지셔닝을 공고히 하는데 성공했습니다. 이를 기반으로2021년 5월 홍대점, 지난해 7월 강남점 오프라인 매장을 오픈하며 고객 접점을 늘리고 온라인에서 충족하기 힘든 고객 훈련 강화에 착수하는 중 입니다. 무신사 스탠다드 이외에 다른 스파브랜드의 매출들이 4000억7000억 사이인 것을 보았을 때 무신사 스탠다드에 대한 성장성은 아주 높을 것으로 기대됩니다.

문제 해결을 위해 확인해야 하는 지표

위에서 언급한 두가지 어려움 물품 탐색의 어려움과 비슷한 무신사 랭킹 제품은 사실 비슷한 결이라고 보여진다. 랭킹 제품이 비슷하기 때문에 개성있는 패션을 추구하는 소비자들에게는 해당 랭킹 정보가 크게 의미가 없다고 보여진다. 그렇기 때문에 이런 소비자들은 결국 희망하는 상품을 찾기위한 탐색 과정을 거쳐야 합니다. 또한, 검색 서비스의 기본 정렬값인 무신사 추천순도 결국은 랭킹인기도가 반영되어 있으므로 소비자들은 무신사의 장점이라고도 할 수 있는 큰 셀렉션 안에서 괜찮은 상품을 찾기 위해 많은 시간을 소모하게 됩니다.

이런 문제점을 해결하기 위하여 지난 과제에서 검색 서비스 내 개인화 추천 영역 추가를 제시한 것이었다.

자주 묻는 질문