지그재그는 무엇인가?
지그재그는 동대문 의류 쇼핑몰을 고객과 연결하는 플랫폼 서비스이다. 지그재그는 플랫폼의 보편적인 수익 모델인 입점수수료를 없애는 파격적인 전략으로, 쇼핑몰의 입점을 방해하는 허들을 제거하였고 입점 쇼핑몰 수를 빠르게 증대시킬 수 있었다. 2017년 말 ‘나를 위한 쇼핑몰과 옷을 찾아주는’ 개인화 추천 광고 런칭에 힘입어, 지그재그는 4000여 쇼핑몰과 2600만 고객을 연결하는 대표적인 패션 커머스 플랫폼으로 성장했다.
지그재그가 쇼핑몰과 사용자를 사로잡은 비결에 대해 서정훈 대표는 다음과 같이 말했다.
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“샤넬 매장을 들어갈 땐 사람들이 어떻게 행동하고 느끼는지 고민해봤다. 우선 두꺼운 문을 밀고 들어간다. 그 문의 크기와 무게, 문을 열었을 때 나는 소리가 모두 브랜드다. 문을 여는 순간 ‘여기서 무언가를 사는 건 가치가 있다’고 느껴야 한다. 그리고 나서 이쪽 저쪽의 진열대를 한번 쭉 둘러본다. 마음의 결정을 하고 하나를 골라 계산대로 갈 것이다. 그런 소비 패턴을 앱에서도 구현하고 싶었다. 지그재그는 처음에 들어오면 쇼윈도우를 둘러본 뒤 쇼핑몰의 디스플레이에서 옷을 담고, 담아놓은 걸 비교한 뒤에 결정할 수 있게 해놨다. 소비자들이 이 경험을 편하게 느끼니 계속 찾는 거라 생각한다. 지그재그의 핵심 경쟁력은 바로 이거다.” [출처: 중앙일보] “쇼핑몰앱 1200만 다운로드 비결, 집요하게 챙긴 사용자 경험”
“‘사용자가 좋아하는 상품을 더 많이, 쉽게 찾는 환경을 만든다’란 지그재그 미션에 어긋났기 때문에 당연한 선택이었다” |
‘문을 여는 순간 여기서 무언가를 사는건 가치가 있다고 느껴야 한다.’, ‘상품을 더 많이, 쉽게 찾는 환경을 만든다‘란 말을 통해, 지그재그 서비스의 핵심은 다양한 쇼핑몰과 고객을 서로 적절히 연결하는 데 있음을 알 수 있다. 지그재그는 사용자의 취향을 수집하여 홈화면에서 개인화된 쇼핑 디스플레이를 제공한다. 사용자가 좋아하는 옷을 쉽게 발견하기 위해 지그재그를 재방문하여, 즐겨찾기 목록이 쌓여갈수록 지그재그의 개인화는 고도화되며, 사용자는 자연스레 지그재그에 귀속된다. 즉 지그재그는 개인화를 통해 고객을 락인시키고, 높은 전환 비용을 만드는 데 집중하고 있다.
2019년 10월 런칭된 통합 장바구니 결제 서비스 ‘Z페이‘는 지그재그의 자물쇠 효과를 더욱 강화했다. 그동안 사용자들은 서로 다른 쇼핑몰의 상품을 구매하기 위해 여러 번 결제하는 어려움을 겪었다. 지그재그는 이를 통합 결제시스템으로 해결했고, 사용자들은 ‘지그재그에서 여러 쇼핑몰을 보고, 구매해야 하는‘ 또 하나의 이유를 가지게 되었다. 이는 마치 애플의 사용자가 애플 생태계에 녹아드는 것과 유사하다.
지그재그의 주요 수익 모델은 맞춤형 광고이다. ’15년 런칭 후 2년간 적자를 기록한 지그재그는 2017년 12월에 맞춤형 광고 런칭을 통해 곧바로 월단위 흑자를 달성했다. 정확한 수익 구조를 알 순 없지만, 2018년 매출액 225억원/순이익 112억원, 2019년 매출액 293억원/순이익 89억원의 99%가 맞춤형 광고에서 나왔다고 보는 것이 맞다.
주로 누가 사용하는가?
C ‘1020 여성‘
지그재그 사용자의 80%는 1020 여성이다. 2019년 기준 월간 270만 명이 방문했으며, 사용자들은 월 평균 72분을 서비스에서 체류했다. 지그재그는 2020년 10대가 가장 많이 사용한 쇼핑앱 5위(월42만 명), 20대에서는 2위(115만 명)를 기록했다.
서비스 초기 지그재그는 사용자를 혁신 수용자(Early adopter)와 일반 대중(Follower)으로 구분하였는데, 혁신 수용자는 ‘인터넷 쇼핑광인데, 모바일상에서 즐겨찾기 기능을 사용하는 데 불편을 느끼는 20대 여성’, 일반 대중은 좋은 쇼핑 플랫폼을 찾는 사람으로 정의되었다. 지그재그는 혁신수용자에게는 핵심 기능을 강조한 스토리로, 대중에게는 바이럴 중심의 스토리로 접근하여 사용자층을 확대할 수 있었다.
B ‘동대문 쇼핑몰‘, 일본 쇼핑몰
지그재그의 한 축에는 동대문 쇼핑몰들이 있다. 2020년 6월 기준, 3700여 개 동대문 쇼핑몰이 입점하였다. 현재는 국내의 안정성을 기반으로 일본 시장에 안착하는 방향성을 가지고 있다. 지그재그는 타 플랫폼에 비해 입점 쇼핑몰들과의 관계가 건전한 편인데, 이는 ‘연결’이라는 비전에 충실함을 보여준다. 최근 도입된 Z페이도 건당 수수료 5.5%가 부과되지만, 사용자의 결제에 대한 불편을 해결하여 입점 쇼핑몰에도 실질적인 이익으로 돌아가는 선순환을 만들고 있다. Z페이 입점 쇼핑몰 중 월 매출 최대 22배 상승, 월 매출 1억원 달성 등 쇼핑몰 입장에서의 실질 효과가 발생하고 있다는 점이 이를 방증한다.
나는 왜 이 서비스를 사용하는가?
나는 남자이기에 평소 지그재그를 사용하지는 않는다. 다만 레퍼런스 분석을 위해 자주 들어가서 상품과 쇼핑몰을 즐겨찾기하고 이리저리 서비스를 뜯어본다. 그럴 때마다 재밌다고 생각한 것은 클릭해서 본 상품과 유사한 상품들로 홈 화면이 변화되는 것이었다.
이러한 경험을 유사하게 제공하는 서비스 중 내가 주로 사용하는 커머스는 쿠팡을 들 수 있다. 쿠팡은 나의 상품 구매 패턴, 열람 기록 등으로 홈화면을 개인화한다. 매달 구매하는 아몬드브리즈나 생수를 재구매하는 시기가 되면 쿠팡에서 먼저 알려주는데, 이를 통해 나는 별 고민 없이 쿠팡에 접속해 상품을 구매하게 된다. 이렇듯 나에게 맞춰진 상품 디스플레이를 보는 것은 엄청난 편의인데, 지그재그에 빗대어 생각하면 무신사/29cm/W컨셉 등 랭킹에 기반한 커머스에서는 체험할 수 없는 사용자 경험이다.
나에게 딱 맞춰진 상품디스플레이에 더불어 소호몰의 저렴한 가격, 사용자들의 압도적인 리뷰 수를 통한 검증 등의 사용자 경험이 1020여성 사용자가 ‘편하게 입을 옷’을 떠올릴 때 지그재그로 향하는 이유이지 않을까 추측해본다.
지그재그의 개인화 사용자 경험
지그재그의 UX를 분석하면 사용자의 취향에 맞는 상품을 보여주기 위한 서비스의 집념을 볼 수 있다. 아래는 지그재그에서 사용자가 상품을 찾는 과정을 간단하게 플로우차트로 그린 것이다. 처음 설치하여 상품을 결정하는 순간까지 지그재그는 총 5단계에 걸쳐 사용자에게 큐레이션을 제공한다. 이외에도 쇼핑몰을 태그하여 자기만의 쇼핑몰 카테고리를 만드는 기능, 찜한 상품을 카테고리화 하는 기능 등 지그재그는 사용자에게 큐레이팅 정보를 주기 위해 많은 노력을 기울이고 있다.
온보딩 1 – 취향을 질문하기
지그재그를 설치하고 처음 접속하면 나이와 좋아하는 스타일을 질문한다. ‘내 연령대의 인기 상품을 추천 받아보세요.’라는 문구는 고객이 나이를 답해야하는 근거를 제공한다. 이후 여러가지 코디를 보여주고 선호하는 스타일의 코디를 선택하도록 유도한다. 러블리, 데일리, 페미닌 등 특정 스타일을 지칭하는 텍스트로 취향을 질문하는 경우가 많은데, 이는 해당 스타일을 어떻게 규정하느냐에 따라 답변자의 의도와 해석이 달라질 수 있다. 지그재그는 코디 이미지를 통해 취향 데이터를 수집함으로써 사용자 답변 해석에 혼란을 주는 부분을 최소화하였다. 취향수집 마지막 단계의 추천스토어를 보면, 지그재그가 이미지 기반의 취향 분석을 통해 실제 필자가 선택한 스타일과 유사한 색감/형태의 쇼핑몰을 추천한다는 사실을 알 수 있다.
온보딩 2 – 쇼핑몰을 연결하기
랜딩 페이지로 홈을 설정하는 일반적인 서비스들과 달리, 지그재그는 처음 진입한 사용자들에게 스토어 탭을 설명하고, 사용자의 스타일에 맞는 쇼핑몰들의 랭킹을 보여준다. 특히 필터와 검색 기능을 별도로 설명하는데, 이를 통해 사용자가 자신이 원하는 쇼핑몰 정보를 쉽게 찾고 조작할 수 있도록 돕는다.
스토어 탭은 랭킹과 즐겨찾기로 나뉜다. 여기서 브랜드 랭킹은 다른 사용자들의 평가에 기반하여, 인지도가 낮은 소호몰(동대문쇼핑몰)의 신뢰성을 높여주는 효과를 가진다. 지그재그에 처음 진입한 사용자에게 여러가지 소호몰을 스타일에 적합하다는 이유만으로 추천한다면, 사용자들을 해당 쇼핑몰에 대한 신뢰를 가지지 못하고, 어떤 쇼핑몰을 선택해야 할지 모를 것이다. 지그재그는 랭킹으로 신뢰할만한 쇼핑몰을 선별하여, 사용자가 고민 없이 좋은 쇼핑몰에 연결되도록 의도하였다.
홈 – 나를 위한 상품 디스플레이. 고객의 문제를 해결하는 개인화 광고
홈에 진입하면 ‘(누구)를 위한 추천아이템‘이 눈에 크게 들어온다. 홈의 신상탭에 진입해도 ‘내 취향 쇼핑몰과 비슷한 신상‘ 영역을 두어, 지그재그가 나만을 위한 상품 진열을 하고 있다는 사실을 강조한다. 이렇게 영역에 대한 명칭에 ‘사용자’를 지칭함으로써 지그재그는 개인화 서비스 경험을 더욱 돋보이게 하고 있다. (넷플릭스, 유튜브에서는 사용자를 지칭하는 ui가 없는데, 이에 비해 지그재그는 보다 친근한 느낌을 가지게 만든다.)
여기서 주목해야 할 점은 홈에서 보여지는 상품들이 개인화 광고라는 사실이다. 보통 광고는 사용자들이 보았을 때 조금은 이질적으로 느껴지기 마련이다. 하지만 지그재그는 사용자에게 적합한 상품만 연결하는 시스템을 통해, 쇼핑몰은 핵심 사용자 층에 타겟팅된 광고를 집행하고 사용자도 만족하는 개인화 광고 시스템을 구축하였다. 이는 수익모델이 사용자 경험을 해치지 않는 최고의 사례 중 하나이다.
찜한 아이템 – 폴더링
찜한 아이템을 폴더별로 분류하는 기능은 지그재그가 처음 만들어진 이유이기도 하다. 서정훈 대표는 온라인 쇼핑몰의 주요 유입 채널이 웹의 북마크라는 사실에서, 모바일에 최적화된 북마크를 만들자는 목표로 지그재그를 런칭했다.
폴더 기능은 사용자가 지정한 카테고리별로 좋아하는 상품을 정리하여 볼 수 있도록 돕는다. 이를 통해 언제든 쉽고 간편하게 찜해둔 상품을 꺼내볼 수 있다. 가위 아이콘을 탭하면, 찜한 아이템 여러 개를 삭제하거나 이동시키는 등 편집 기능을 제공한다.
상품 리스트 – 비슷한 상품 바로보기
상품 리스트에서는 마음에 드는 상품을 꾹 눌러 드래그하면 비슷한 상품을 볼 수 있는 모달로 연결된다. 이를 통해 사용자는 지그재그가 미처 추천하지 못한 ‘탐색 상품군’을, 간단한 조작만으로 모아서 볼 수 있다. 사용자에게 딱 맞는 상품을 보여주기 위한 지그재그의 UX 설계를 엿볼 수 있는 부분이다.
개인적으로는 상품을 쭈욱 끌어 하단에 놓으므로, 마치 원하는 물건으로 바꿔주는 도라에몽 주머니를 떠오르게 됐다. 나의 개인적 경험에 의한 연상이지만, 이런 소소한 인터랙션이 사용자에게 새로운 재미, 마이크로 브랜딩으로 작용할 수 있음을 보여주는 사례로도 생각할 수 있다.
상품리스트 – 세밀한 스타일 필터
또한 지그재그는 굉장히 세밀한 스타일 필터를 제공한다. 사실 자동화된 초개인화 서비스를 꿈꾸는 지그재그 입장에서 사용자가 상품 필터를 사용하는 것은 개인화의 실패이자, 최후의 보루이다. 사용자를 만족시키지 못한 지그재그는, 필터를 통해 사용자의 취향에 딱 맞을 수 있는 상품을 반드시 제공해야 한다. 이런 맥락에서 본다면 지그재그의 세부카테고리/소재/패턴/디테일/연령/색상 등으로 이어지는 100+개의 필터가 이해된다. 결국 지그재그에서 상품을 구매하는 여정은 나에게 맞는 상품을 꼭 보여주겠다는 지그재그 자신과의 싸움으로 느껴진다.
태그 – 브랜드 폴더링
지그재그에서는 쇼핑몰에도 스타일 태그를 지정할 수 있다. 이는 소규모 쇼핑몰들이 사장님의 스타일/연령에 따라 제각기 특색을 갖추었다는 데서 비롯된다. 만약 내가 슬로우엔드를 데일리무드 폴더에 지정한다면, 나는 언제든 데일리무드 스타일의 쇼핑몰들을 쉽게 모아볼 수 있는 것이다. 찜한 아이템의 폴더링에 이어, 쇼핑몰 태그 기능은 사용자의 접근성을 높일 뿐 아니라, 지그재그가 사용자 데이터를 축적하는 데 효율적일 수 있도록 고도화된 기능이다.
다음 편에 이어질 내용
처음에는 지그재그의 UX에 국한된 내용이 아니라 시장 포지셔닝, 사용자의 플로우, 기능과 개인화의 관계 등을 넓게 분석한 글을 작성하려 했었다. 그러나 역시 하다보니 내용은 길어지고, 글을 작성하는 데 장시간이 필요하다는 걸 다시 한번 깨닫는다. 그래서 우선 이번 편을 발행하고, 다음 편에는 지그재그 UX 이면의 사용자 플로우와 시장 포지셔닝, 약점과 이를 개선할 수 있는 방안(가능하다면) 등을 적어보려 한다.
나의 글도 그렇지만, 서비스를 분석한 글을 보면 UX에 국한된 경우가 많아 매번 아쉽다. 물론 UX만 분석하기에도 시간이 부족할 수 있으나, 앞으로는 작은 화면 단위라도 최대한 깊고 넓게 분석하는 연습을 하고 글로 남기고 싶다. 지그재그 분석 글 후편을 통해 첫 시작을 잘 마무리할 수 있기를 바라본다.
Tree님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
