[네이버 플러스 스토어 개선] 데스크 리서치 및 리뷰 데이터 분석

오늘부터 네이버 플러스 스토어 개선 프로젝트를 시작했다. 

 

현재 동시에 진행하고 있는 치지직 UX 개선 프로젝트와 동일하게

 리뷰데이터 분석+데스크 리서치 후

문제를 정의한 다음 문제 우선순위를 설정하고 (핵심문제를 정의)

최종적으로 해결방안을 정리해보는 활동이다.

 

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🏢 1. 네이버 플러스 스토어에 대해

 

 

네이버 플러스 스토어 연혁

년 - 월	주요사업내용	상세내용
2024년 12월	브랜드 및 서비스 개편 진행	AI 추천 및 프로모션을 통한 '발견형 쇼핑'을 본격적으로 브랜딩
2025년 3월	네이버플러스 스토어 앱 정식 출시	생성형 AI(하이퍼클로바X)를 기반으로 상품을 우선 추천하는 초개인화 쇼핑 앱을 지향
2025년 4월	출시 약 1개월 후 성과 발표 ▶출처	브랜드 충성고객 약 4.8배 증가, 평균 거래액 증가 등의 지표 공개와 AI 추천 기반 취향 매칭 강화 추진
2026년 2월	‘쇼핑 AI 에이전트’ 베타 도입 ▶출처	네이버플러스 스토어 앱 내 대화형 AI 쇼핑 에이전트 공개. 네이버가 “AI 커머스 고도화 단계”라고 설명

 

네이버 + 스토어는 2025년 3월 12일에 정식 출시한 서비스이다.

네이버가 기존 앱 내의 "스마트 스토어" 라는 성공한 커머스 생태계를 따로 떼어내

별도 AI 쇼핑 앱 "N+ 스토어" 로 독립시키며 탄생했으며

 

설치 쿠폰과 첫 구매 프로모션의 효과로 

출시 단 8일 만에 100만 다운로드를 달성하며 많은 신규 사용자를 유치했다.

또한 2025년 11월에는 구글플레이가 선정한 "올해를 빛낸 수상작 2025" 베스트 앱 부문을 수상하면서

불과 1년여 만에 괄목할만한 성과를 이뤄냈다.

 

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❓Why : 출시 목적을 알아보자

 

Q. 그럼 기존의 "스마트 스토어"와 "네이버+ 스토어" 의 차이는 뭘까?

Q. 왜 네이버는 잘 돌아가는 스마트스토어를 놔두고 "네이버+ 스토어"라는 서비스를 출시했을까?

 

✔️ 스마트 스토어 

기존의 스마트 스토어는 전형적인 오픈마켓 중심의 이커머스 플랫폼이다.

누구나 손쉽게 쇼핑몰을 개설하여 상품을 판매하고,

사용자가 특정 키워드를 입력하면 결과가 나오는 검색 중심 노출이 이루어진다.

즉, 고객이 사고 싶은 물건이 명확할 때 주로 이용한다.

 

✔️ 네이버+ 스토어

반면 네이버+ 스토어는 AI( AiTEMS ) 기반의 개인화된 쇼핑 경험을 제공한다.

판매자는 스마트스토어와 연동하여 동일하게 입점시지만,

사용자의 검색 없이도 AI가 취향에 맞는 상품을 먼저 보여주는 발견 중심 노출이 이루어진다.

마치 유튜브 알고리즘 처럼, 개개인의 소비 성향과 관심에 맞는 맞춤형 상품이 추천되는 것이다.

 

즉, 네이버는 기존의 이커머스 서비스에 AI 서비스를 접목한

사용자 중심 서비스를 이용해 매출을 증대시켰다는 말이다.

 

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📊 2. 리뷰 데이터 분석

지난번 치지직 분석 프로젝트 때에는

서비스의 문제점을 도출하기 위해

직접 사용자 VOC의 리뷰 데이터를 수집 및 탐색했다.

 

하지만 이번엔 타 팀원들과 같은 프로젝트를 수행하기 위해

리뷰 데이터 샘플을 제공받을 수 있었다. 

네이버_플러스_스토어_리뷰_데이터_PM7기 (2).xlsx

0.02MB

 

< 리뷰 데이터의 일부 >

 

해당 리뷰 데이터를 쭉 살펴보니,

각 리뷰들을 여러개의 카테고리로 나눠서 분류하면 한눈에 보기에도 편하고카테고리 별 주요 문제를 정의하기도 좋을 것 같아 분류해 보았다.

 

역시 데이터는 간결한게 최고다.

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< 리뷰 카테고리 정리 >

 

리뷰 카테고리	내용	빈도 수	불만족 비율
🔍상품 검색 및 가격 비교	검색 depth 및 정확도, 상품 탐색 불편, 가격 신뢰성 부족 등	불만족 : 5 / 만족 : 3	12.8%
🚀 UX · UI	UI 배치, 속도 저하, 광고 노출 등	불만족 :10 / 만족 : 2	25.6%
🎁 포인트 적립/ 쿠폰 혜택	적립 포인트, 할인 쿠폰, 멤버쉽 쿠폰 혜택 등	불만족 : 10 / 만족 : 3	25.6%
🤖 AI 추천 알고리즘	추천 신뢰성, 추천 오류 등	불만족 : 5 / 만족 : 4	12.8%
📦 배송 서비스	배송/ 반품, 배송일정 안내, 배송 오류	불만족 : 4 / 만족 : 2	10.3%
기타	판매자 신뢰성, 앱 정체성, 타사 서비스 비교 등	불만족 : 5 / 만족 : 5	12.8%

* 불만족 비율: 불만족 빈도 / 총 불만족 수 x100

 

통계 결과 전체 리뷰 중

만족 리뷰는 19개,

불만족 리뷰는 39개였다.

 

각 카테고리별 주요 리뷰들을 정리해보자면 다음과 같다.

 

1.🔍상품 검색 및 가격 비교

- 인공눈물 검색했더니 왜 <인공눈물> 책이 먼저 떠요? 검색 결과 별로에요. 

- 검색어가 포함되지 않은 유사상품을 같이 보여줘서 원하는 물건 찾기 더 힘들어짐. 

 - 네이버 PC에서 검색한거랑 검색결과가 달라요. PC쪽이 더 싸고, 가격비교도 잘되어있습니다. 

 

➡️ 문제 현상 : 사용자는 검색 정확도가 떨어지고, 가격 비교가 어려워 구매 의사결정 중 이탈하고 있다.

 

 

2.🚀UX · UI 

- 앱이 너무 느려서 쓰다가 꺼버린 적 많아요. 개선 필요합니다.

- 배송비랑 쿠폰 적용이 결제 직전까지 따로 놀아요. ‘최종 금액 한눈에 보기’ 화면 만들어줘요.

- 멤버십 혜택이 흩어져 있어서 알기 어려워요.혜택 많은 건 좋은데 공부하면서 앱 쓰고 싶진 않아요.

 

➡️ 문제 현상 : 사용자는 앱의 느린 속도와 복잡한 UI의 사용성 저하로 구매 과정까지 이어지지 못한다.

 

3. 🎁포인트 적립/ 쿠폰 혜택

- 쿠폰 소멸 알림이 안 떠서 혜택 못 받고 소멸된 적 많아요.

- 쿠폰 종류가 많고 조건이 복잡해서 어떤 게 진짜 이득인지 모르겠어요.

- 앱 첫 구매시 10%쿠폰이 있길레 사려고보니 최대 5,000원 짜쳐요. 열심히 물건 골라뒀는데 황당해요. 

 

➡️ 문제 현상 : 사용자가 쿠폰 혜택을 제대로 인지·활용하지 못하고 있는 문제가 발생하였다.

 

4. 🤖AI 추천 알고리즘

- 이미 다른 데서 결제까지 끝냈는데 며칠 뒤에 ‘이 상품 어때요?’ 알림 뜸ㅋㅋ 이미 샀다구요...

- 발견탭에서 숏폼 나오는거 너무 아무 상품이나 나와요. 저한테 맞는 상품만 추천으로 보여줘요.

- 취향에 맞춰서 추천해주는 건 좋은데, 너무 카테고리가 다양하게 추천되니까 머리 아파요. 

 

➡️ 문제 현상 : 추천 알고리즘의 개인화 정확도가 낮아 사용자의 구매 맥락·취향과 맞지 않는 상품이 과도하게 노출되는 문제 발생

 

5. 📦배송 서비스

- '내일배송'인데도 이틀 넘게 걸리고 배송조회도 모호해요. 배송 신뢰도가 낮아요.

- 발송 시작 날짜만 나오고 실제 도착 예측이 부족하네요. 예상 도착일 표기 강화 필요.

 

➡️ 문제 현상 : 부정확한 배송 일정 안내와 낮은 예측 신뢰도로 인해 사용자가 배송 상태를 명확히 파악하지 못하는 문제 발생

 

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이렇게 정리해보니 각 카테고리 별 문제상황이 어느정도 가시화된것 같다.

이어서 다음 활동에서는 카테고리 별로 문제 원인을 정의하고,

문제 우선순위를 정하는 활동을 할 예정이다.

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💡3. 인사이트 및 회고

이전에 했던 치지직 분석때는 내가 직접 사용자 리뷰를 찾아가며 진행했지만

이번엔 외부 데이터를 제공받아 진행했더니, 주어진 데이터 상의 내용에 기반하여

문제 내용들의 공통분모를 콕콕 뽑아내는 부분이 어려웠던 것 같다.

 

리뷰 데이터 카테고리의 범주를 결정하는데 있어서 GPT의 도움을 받아보았다.

이번엔 58개의 데이터 뿐이었지만, 실제 기업의 리뷰데이터는 엄청나게 클 것이다.

너무 방대한 양의 데이터를 분석할 때, 그것을 일일히 내 손으로 하고있다면...

그날은 야근이다 ㅋㅋㅋ😂

 

이런 부분에서 AI를 이용한 업무 자동화가 필요한 시점 아닐까?

앞으로도 데이터 드리븐을 이용한 서비스기획자의 역량 강화에 힘써야겠다.