구매 전환율을 높이는 리뷰 마케팅 전략 3편, 리뷰 노출 관리와 분석
전환율 높이는 리뷰 관리 비법부터, AI 리뷰 분석까지!
안녕하세요. 이커머스사의 리뷰 마케팅을 도와드리는 브이리뷰의 조쉬입니다!
지난 ‘구매 전환율을 높이는 리뷰 마케팅 전략’ 1편과 2편에서는 각각 ‘리뷰 수집율'과 ‘리뷰 퀄리티'를 높이는 방법에 대해 이야기 했습니다.
이번에는 우리의 고객들이 남겨준 소중한 리뷰 중에서도 고객에게 더욱 유용한 정보를 제공하는, 전환율 높이는 리뷰를 관리하는 방법을 알아보겠습니다.
단순히 리뷰 노출, 관리 방법을 바꾸는 것만으로 고객에게 더 좋은 경험을 줄 수 있다는 점에서 꼭 추천드리고 싶은 전략인데요.
여기에 더해 최근 시장을 이끄는 브랜드들이 주목하고 있는 AI 기반의 리뷰 데이터 분석에 대해서도 이야기해보겠습니다.
리뷰 노출 방법을 바꾸는 것만으로도 브랜드와 소비자의 연결을 강화할 수 있습니다.
리뷰를 효과적으로 보여주는 방법 - 베스트 리뷰, 고정 리뷰
우리가 별도의 관리를 하지 않는다면, 쇼핑몰 리뷰는 기본적으로 최신순으로 노출됩니다.
하지만 앞서 여러 콘텐츠를 통해 우리는 보다 좋은 리뷰의 조건들을 확인했습니다.
리뷰 노출 순서에 있어 특히 전환율에 기여할 수 있는 리뷰들을 먼저 보여줄 수 있다면 어떨까요?
고객 입장에서는 정보 탐색 시간이 줄어들어 보다 빠르게 구매를 결정할 수 있고 이는 자연스럽게 전환율과 매출의 상승으로 이어집니다.
그리고 이를 위한 대표적인 방법 두 가지가 바로 '베스트 리뷰'와 '고정 리뷰' 입니다.
1. 브랜드는 알지만 제품에 대해선 모를 땐 - 베스트 리뷰
우리 브랜드에 관심을 가지고 접속했지만, 많은 제품 중에서 어떤 것을 고를 지 어려워하는 고객들이 방문하는 페이지가 있습니다. 바로 ‘베스트 리뷰’ 입니다.
이해를 돕기 위해 선글라스를 구매하는 상황을 생각해보겠습니다.
직장동료의 추천으로 <블루 엘리펀트>라는 브랜드를 알게 된 고객은 가장 먼저 '브랜드 웹사이트'를 방문하게 됩니다.
하지만 선글라스는 얼굴형, 컬러 등의 변수가 많아 나에게 맞는 제품을 찾기 꽤 어렵습니다.
이때 고객의 불편을 해결해주는 것이 ‘베스트 리뷰' 페이지입니다.
다양한 제품 리뷰를 통해 구매탐색을 할 수 있는 '베스트 리뷰' 페이지 / 출처 : 블루엘리펀트
동영상 리뷰 기반의 베스트 리뷰 페이지를 통해 위에서 이야기한 ‘시각 정보와 분위기’, ‘고객이 경험하지 않으면 평가가 어려운 정보’를 제공할 수 있습니다.
그 결과 우리는 신규 고객의 정보 탐색 절차를 굉장히 편하게 만들어 줄 수 있습니다 👍
2. 구매에 대한 확신이 필요할 때 - 고정 리뷰
다음은 '고정 리뷰'를 통해 제품 페이지 안에서의 구매 경험을 개선한 사례를 알아보겠습니다.
남성 고객이 애슬레저 제품을 구매한다면, 가장 먼저 1위 브랜드인 <안다르> 사이트를 방문하게 될 것이고 그 중에서도 베스트 상품을 클릭해 볼 것 입니다.
상대적으로 남성 고객은 애슬레저 룩을 접한 경험이 없기 때문에 리뷰에 대한 의존도가 높아지게 되는데요.
이때 위에서 이야기한 정보성 리뷰들이 최상단에 고정되어 있다면 구매 결정 전의 고객의 불안을 해소해주고, 사이즈 / 컬러에 있어서도 보다 좋은 선택을 할 수 있게 됩니다.
상세페이지에서 고객의 불안을 해소해주는 '고정 리뷰' / 출처 : 안다르
3. 리뷰 노출 관리, AI를 통해 최적화하는 방법
위의 두 가지 방법들은 ‘어떤 리뷰가 효과적인지 확신이 있을 때' 적용할 수 있는데요.
실험적인 브랜드나 초기 브랜드의 경우 아직 이러한 기준점을 잡기 어려울 수 있습니다.
저희 브이리뷰는 이 문제를 AI 기술을 통해 해결하고 있습니다.
광고 시스템에서 사용되는 톰슨 샘플링 기법을 중심으로 몇 가지의 기준을 통해 구매 전환율 기반의 리뷰 노출 알고리즘을 만들었는데요. 저희는 이 기능을 'AI 리뷰 큐레이션'이라 부르고 있습니다.
아래의 기준들을 충족하는 리뷰 + 최신 리뷰를 번갈아가면서 노출하여 성과에 최적화된 리뷰를 찾을 수 있습니다.
리뷰 노출 최적화 기준 예시
1. 클릭률이 높은 리뷰
2. 체류시간이 높은 리뷰
3. 동영상, 사진 등 미디어가 포함된 리뷰
4. 조회 후 장바구니 버튼을 누르게 한 리뷰
5. 고객과 상호 작용이 많은 리뷰
전환율 기반으로 자동으로 최적화 노출되는 브이리뷰 위젯
노출 관리 이후에는 분석까지, 리뷰에서 찾는 인사이트
위에서 이야기한 리뷰 노출 관리가 우리의 고객들을 위한 노력이라면, 이번에는 우리 브랜드의 장기적인 발전을 도와주는 리뷰 데이터 분석을 통한 VOC 수집 방법에 대해 이야기해보려고 합니다.
실구매자 리뷰는 고객이 브랜드에게 줄 수 있는 가장 확실한 피드백 데이터이기 때문에, 제품 및 서비스 발전에 있어 결정적인 힌트를 담고 있습니다. 그렇기 때문에 많은 기업들이 리뷰 데이터를 효과적으로 분석하고 관리하는 것에 많은 자원을 투자하고 있습니다.
또한 위에서 이야기한 전환율 높이는 리뷰를 찾는 것에 있어서도 리뷰 데이터 분석은 큰 도움이 됩니다.
브이리뷰에서는 이 부분을 자동화할 수 있는 'AI 리뷰 인사이트 기능'을 개발하여 고객사 담당자님들의 시간을 아껴드리고 있습니다.
구체적인 사례는 리뷰 데이터를 기반으로 급성장하는 브랜드 <쿤달> 콘텐츠를 통해 확인하실 수 있습니다.
참고 : 리뷰 분석 잘하는 기업의 노하우
1. 상품 / 카테고리별 긍정, 부정 키워드에 대한 법칙을 세운다.
2. 부정 점수가 특별히 높은 리뷰라면 CS나 제품 & 서비스 개선 부서로 VOC 전달
3. 누적된 데이터와 기준을 바탕으로 AI 기술을 적용, 2번의 절차를 자동화
브이리뷰 AI 리뷰 분석 기능(사진 내 데이터는 이해를 돕기 위한 예시입니다)
전환율 상승과 VOC 수집에 효과적인 리뷰, 그 다음은?
지금까지 좋은 리뷰를 관리하고 노출하는 방법과 리뷰 분석을 통한 VOC 수집 방법에 대해 알아보았습니다.
리뷰는 마케팅 지표 개선 뿐만 아니라 제품 및 서비스 개선에 있어서도 핵심 역할을 할 수 있는 피드백 데이터라는 것을 알 수 있었는데요.
다음 콘텐츠에서는 우리의 리뷰 콘텐츠를 ‘외부 마케팅'에 활용하여 양질의 트래픽을 만드는 방법과 그 효과에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.
전환 뿐만 아니라 ‘신규 고객 유입'까지 리뷰를 통해 효과적으로 이뤄낼 수 있기에 꼭 확인해주셨으면 합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.
