지역 밀착 서비스, 일명 하이퍼 로컬 서비스가 주목받고 있습니다. 코로나 이후 원격 근무가 보편화되고 장거리 외출이 줄면서, 사람들이 동네 안에서의 생활에 더 큰 관심을 두게 되었기 때문이죠.
가장 먼저 떠오르는 이름은 당근마켓입니다. 중고 거래로 시작한 당근마켓은 이제 정보 공유부터 친목 활동까지, 하나의 앱 안에서 다양한 동네 관련 서비스를 제공하고 있죠.
한편, 네이버와 같은 대형 플랫폼도 이 시장에서 영역을 넓히고 있는데요. 하이퍼 로컬 서비스의 강자로 불리는 당근마켓은 앞으로도 자신의 자리를 지킬 수 있을까요? 이번 글에서는 당근마켓을 중심으로 하이퍼 로컬 서비스 이용 행태를 살펴봅니다. 이를 통해 하이퍼 로컬 서비스가 충족시켜야 할 이용자 니즈는 무엇인지, 앞으로 개선할 부분이 있는지 살펴봅니다.
‘중고 거래=당근마켓’ 공식, 다른 동네 활동은?
먼저 하이퍼 로컬 서비스 시장 현황부터 살펴보겠습니다. 하이퍼 로컬 서비스에서의 동네 관련 활동은 크게 물건/서비스 거래 활동, 정보 제공/습득 활동, 취미/소모임/친목 활동으로 나눌 수 있는데요. 전국 2059 남녀 2,000명에게 이러한 동네 관련 활동을 할 때 각각 어떤 채널을 이용하는지 물어보았습니다.
먼저 물건/서비스 거래 활동입니다. 중고 물품 거래·구인 구직·공동 구매 등이 여기에 포함됩니다. 이 활동을 위한 채널로는 당근마켓이 압도적인 선택을 받았습니다(78.8%). 포털 검색이나 네이버/다음 카페도 이용하긴 하지만, 당근마켓과는 격차가 꽤 큽니다(각 22.2%, 18.9%). ‘당근한다’는 표현이 동네 중고 거래를 아우른다는 말이 실감 나는 결과입니다.
동네 장소 추천/리뷰·생활 관련 질문/답변·지자체 소식·사건/사고나 분실물/습득물 등 동네 관련 정보 제공/습득 활동을 할 때는 어떨까요? 역시 당근마켓을 이용한 경험이 가장 높습니다(61.5%).
그런데 이때는 물건/서비스 거래 활동과 조금 다른 양상이 나타납니다. 당근마켓과 다른 채널 간의 격차가 확 줄어든 겁니다. 심지어 주 이용률은 포털 검색이 당근마켓보다 미세하게 더 높습니다(각 15.9%, 15.8%). 그뿐만 아니라 이웃/친구/지인이나 동네/지역 기반의 네이버/다음 카페의 주 이용률도 꽤 높죠(각 11.6%, 11.1%).
취미/소모임/친목 활동도 마찬가지입니다. 당근마켓의 이용률이 가장 높기는 하나(39.7%), 다른 채널과의 차이가 크지 않습니다. 동네/지역 기반 네이버/다음 카페, 포털 검색, 일반 오픈채팅/단톡방 등도 골고루 활용됩니다(각 30.0%, 31.0%, 23.7%).
지금까지 내용을 종합해보면, 당근마켓은 지역 내 물건/서비스 거래 활동 시 이용률이 독보적인 채널입니다. 하지만 정보 제공/습득이나 친목 활동까지 포괄한 종합 하이퍼 로컬 서비스로서는 아직 시장 확대 여지가 많이 남은 것으로 보입니다.
당근마켓 동네생활, 인지도 높지만 ‘눈팅’ 대부분
당근마켓은 이용자가 정보 제공/습득과 친목 활동을 할 수 있는 ‘동네생활’ 탭을 서비스합니다. 당근마켓을 단순하게 중고 거래 플랫폼이 아닌 하이퍼 로컬 서비스로 여길 수 있는 이유도 여기에 있죠. 지금부터 당근마켓 동네생활 탭을 자세히 들여다 보겠습니다.
얼마나 많은 사람들이 당근마켓 동네생활 탭을 알고, 사용해보았을까요? 퍼널 분석을 통해 인지→ 이용 경험→ 현 이용까지의 여정과 단계별 전환율을 살펴보고, 이용 방식을 둘러보기/눈팅의 소극적 이용과 글/댓글 작성의 적극적 이용으로 나누어 분석해보았습니다.
퍼널 분석 결과, 당근마켓 동네생활 탭은 사람들에게 꽤 잘 알려진 듯합니다. 10명 중 7명 이상이 동네생활 탭을 안다고 답했기 때문이죠(75.8%). 43.7%는 실제로 이용해본 적도 있다고 합니다.
그런데 글/댓글을 작성하는 적극적인 이용자의 비중은 8.2%로 적은 수준입니다. 둘러보거나 눈팅만 하는 경우가 훨씬 많고(23.6%), 비이용자의 향후 이용 의향도 그리 높지 않습니다(35.3%). 기존 이용자의 관여도를 높이고 신규 이용자를 유인할 방법을 고민해볼 때인 듯합니다.
“솔직한 정보” vs. “굳이” 당근마켓 동네생활 추천/비추천 이유는?
그렇다면 이용자는 당근마켓 동네생활 서비스에 얼마나 만족하고 있을까요? 이 서비스를 다른 사람에게 추천할 의향이 있는지를 묻는 문항으로 확인할 수 있습니다.
당근마켓 동네생활 이용자 10명 중 6~7명 정도는 이 서비스가 추천할 만하다고 생각합니다(65.0%). 다만 추천하지 않는다는 응답 비중도 무시할 수는 없는 수준인데요(35.0%). 지금부터 구체적인 추천/비추천 이유를 살펴보겠습니다.
당근마켓 동네생활을 추천하는 이유 중 하나는 동네 가게 정보나 후기를 얻을 수 있다는 점입니다. 포털 검색이나 블로그 등의 정보보다 솔직하다는 인식이 눈에 띕니다. 또 나이에 상관없이 접근성이 좋은 서비스라는 평가도 있습니다.
- “공개적인 블로그나 포털에서 얻지 못하는 리얼한 후기 리뷰를 참조할 수 있어서” (54세 여성, 전업주부, 경기)
- “청소년부터 부모님 세대 모두 접근성이 좋아서” (23세 여성, 자유/전문직, 경기)
반면 비추천 이유로는 정보량이 부족하다는 의견이 나왔습니다. 블로그나 인스타그램 등 다른 SNS로 이미 충분해서 다른 서비스의 필요성을 느끼지 못한다는 응답도 보입니다.
- “원하는 정보가 딱 맞게 있지는 않고, 동네 특화된 정보도 적은 편” (35세 여성, 사무/기술직, 부산)
- “다른 SNS 어플들이 많이 있어서 굳이 추천까지 할 필요는 없는 것 같다” (20세 남성, 대학생, 전북)
좀 더 주목해서 봐야 할 데이터는 이용 불가 시 대체 가능 여부 인식입니다. 대다수 이용자들은 당근마켓 동네생활이 다른 서비스로 대체될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났기 때문입니다(80.7%).
대체할 서비스로는 포털 검색이 가장 많이 선택되었습니다(37.0%). 동네/지역 기반의 네이버/다음 카페나 블로그를 사용하겠다는 응답이 뒤를 이었죠(각 24.7%, 22.7%). 하이퍼 로컬에 특화된 앱인 당근마켓 대신 대형 플랫폼의 SNS를 사용할 수 있다고 여기는 모습입니다.
위 데이터를 더욱 자세히 보고 싶다면 웹 결과 분석 페이지에 접속해보세요. (클릭)
동네생활 활성화 원하는 이용자들, 서비스 개선 여지는?
위처럼 이용자의 만족 정도나 추천/비추천 이유에서 아쉬운 응답이 발견되는 경우, 이용 경험을 개선할 방법을 고민해보는 것도 좋습니다. 이를 위해서는 이용자가 현재 어떤 기능을 사용하고 있는지, 그 중 무엇을 유용하다고 느끼는지 살펴볼 필요가 있습니다.
당근마켓 동네생활 탭 이용자가 가장 유용하게 쓰는 기능은 정보 검색입니다(47.7%). 동네 변경/추가하기와 글 둘러보기도 좋게 평가하는 기능이죠(각 37.7%, 37.0%). 여기서도 글 작성하기나 답변하기/댓글 달기 등 비교적 참여도가 높은 기능은 이용해 본 이용자가 많지 않고(각 18.0%, 24.0%), 유용하다는 인식도 낮다는 점을 확인할 수 있습니다(각 11.0%, 9.7%).
당근마켓 동네생활 탭에서 더 추가되었으면 하는 기능이 있는지도 물어보았는데요. 흥미롭게도 현재 이용률이나 유용성 인식이 낮은 글/댓글 작성 기능의 개선을 바라는 모습이 보입니다. 작성자의 조건을 특정하는 기능이나 글/댓글 작성에 대한 보상 체계가 있으면 좋겠다는 의견이 나왔죠.
- “답변의 정확도에 따라 보상이 주어진다면 더 활발히 답변이 달릴 것 같아요.” (32세 남성, 기타, 인천)
- “게시글에 조건 달기 기능. 특정 성별 또는 특정 연령 이상만 댓글 달 수 있도록” (24세 여성, 대학생, 대구)
더불어 게시판 안에서 나이 등이 비슷한 사람들끼리 모이거나 대화하고 싶은 니즈도 발견되는데요. 가까운 동네 이웃과의 온라인 교류가 더 확대되었으면 하는 욕구는 분명해 보입니다.
- “나이대별 분류가 따로 생기면 좋을 것 같습니다.” (32세 여성, 자유/전문직, 서울)
- “단체 대화방이 있으면 더 재밌을 것 같아요.” (26세 여성, 사무/기술직, 부산)
하이퍼 로컬 서비스 트렌드 리포트 2022 더 알아보기
이외에도 <하이퍼 로컬 서비스 트렌드 리포트 2022>는 전반적인 동네 기반 활동 행태, 주요 채널별 이미지, 네이버 우리동네 판 이용 행태 등을 다루고 있습니다. 전체 내용이 궁금하신 분은 아래 버튼을 눌러 리포트 전문을 받아보세요.
또한, 당근마켓 동네생활 이용 불가 시 대체 가능 여부와 대체 채널에 대한 이용자의 인식을 더욱 자세히 보고 싶다면 아래 링크를 눌러 웹 결과 분석 페이지에 접속해보세요.
해당 글은 오픈서베이와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.