[개인 프로젝트] 정성적 데이터를 분석해 문제 정의 해보기 - 1) 리뷰 분석

과제 목표
[문제 현상 발견 → 원인 분석 → 문제 정의 → 우선 순위 설정 → 가설 제시]

사용자가 겪는 핵심 문제를 정의하고, 이를 해결할 수 있는 가설을 제시
이 분석을 통해 서비스 개선의 방향성을 잡고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 기회를 찾는 것.


배경
[네이버 PM 과제 : ‘네이버플러스 스토어’ 앱의 개선]

작년 3월 출시한 네이버플러스 스토어는 설치 쿠폰과 첫 구매 프로모션의 효과로
출시 단 8일 만에 100만 다운로드를 달성하며 많은 신규 사용자를 유치했습니다.
그러나 이제부터는 앱의 리텐션을 높이는 일이 새로운 과제로 주어졌습니다.
앱스토어에 등록된 고객 리뷰(유저 보이스)를 분석해,
사용자들이 실제로 겪고 있는 불편과 개선 요구를 파악하는 것입니다.
PM으로서 이를 체계적으로 분석한 후 서비스 개선의 방향성을 제시해야 합니다.

 

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1. 가상 리뷰 데이터 분석

전체 리뷰 분포

카테고리	리뷰 수	비중	만족	불만족	핵심 문제 현상
혜택/쿠폰/멤버십	18	31.6%	6	12	혜택은 많지만 흩어져 있고, 조건·한도·소멸 알림이 불명확함
앱 사용성/성능/정보구조·차별성	13	22.8%	6	7	별도 앱을 써야 하는 이유가 약하고, 앱 구조/성능 오류가 재방문을 방해함
검색/상품 탐색/가격 비교	10	17.5%	2	8	검색 결과 정확도와 외부 플랫폼과 가격 비교가 불가해 구매 확신이 낮음
개인화/추천/알림 신뢰	9	15.8%	2	7	추천이 맥락을 잘못 반영하거나 광고처럼 느껴져 신뢰가 낮음
배송 신뢰/예상일 안내	5	8.8%	2	3	내일배송 약속과 실제 배송/도착 예측 정보 간 차이가 있음
상품/판매자 품질·안전성	1	1.8%	0	1	저품질 판매자나 해외직배송 상품을 걸러내기 어렵다는 불신
고객지원	1	1.8%	1	0	빠른 응대는 긍정 경험으로 작동

 

 

가장 큰 문제 현상 

 

1. 혜택이 많은데 사용자가 제대로 이해하거나 쓰지 못한다

사용자는 “내가 가진 혜택이 무엇인지”, “지금 어떤 쿠폰을 써야 이득인지”, “언제 소멸되는지”를 한눈에 파악하기 어려워함

 

2. 검색·상품탐색·가격 비교 신뢰 문제

앱에서는 외부몰 가격 비교가 안돼서 PC나 경쟁사 쿠팡 대신 상품 탐색력이 약하다고 느낌

 

3. 개인화 추천과 알림이 구매 맥락에 맞지 않아 신뢰도가 낮다

사용자의 관심사와 구매 맥락에 맞지 않는 추천·알림으로 인해 앱 재방문 동기가 약화됨

 

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