5~6년 전에는 에누리와 다나와가 경쟁하는 듯이 보였었는데 지금은 다나와가 평정한 것 같다. 왜 다나와가 성공할 수 있었는 지를 생각해봤는데 가장 큰 이유는 아무래도 카테고라이징(Categorizing)이라고 생각된다. 심지어 네이버나 다음 등의 포털들도 다나와의 카테고라이징을 본 딴 지식쇼핑 등을 후에 도입했으니 다나와의 파워가 어느 정도인지 짐작할 수 있다. 내가 다나와의 전략팀이라면(그럴 능력도 스펙도 안되지만^^), 현재의 네이버와 다음의 지식쇼핑의 맹점, 즉 "제품 카테고리의 일원화 불가"를 잘 파악하여 현재 다나와가 가진 최대의 장점을 극대화하려고 할 것이다. 하지만 이를 위해서는 좀 더 보완이 필요해 보인다. 예를 들면 스폰을 받은 파워상품을 일단 제일 위로 배치해 놨으면 나머지 상품들의 인기도를 결정할 때에는 다른 어떤 스폰서의 영향은 반영하지 말아야 하는 것이 다나와의 미래를 위해 가장 필요한 것이 아닌가 생각한다.
다나와
전자제품 정보의 메카카테고라이징
다나와는 주로 전자제품, PC부품 등을 대상으로 한 상품정보 제공의 전문화로 20~30대 남성들의 전폭적인 지지를 등에 업고 지금까지 성장했다. 특히 다나와 같은 사이트를 이용하는 이유는 각각의 제품별 컨텐츠가 일원화되어 있기 때문이다. 취급하는 모든 제품이 각각 개별적인 페이지를 갖고 있다는 것은 엄청난 것이다. 동일 제품에 대해 우후죽순처럼 페이지들이 난립하면 정보나 피드백등의 컨텐츠가 분산될 것이고 특정 제품에 대한 사용자의 검색도 곤란하게 된다. 한 개에 제품에 대한 단 하나의 페이지, 그리고 제품정보, 가격, 사용후기, 질문 답변들도 다 그 페이지에 종속되어 돌아가기 때문에 전국에서 그 제품에 관심있는 사람들은 딱 그 페이지에 모이게 되어 있다. 다나와 개발자의 입장에서 생각해보면 셀 수 없이 많은 개별적인 제품정보를 수집하고 그 제품별로 카테고라이징하는 것은 상당히 고된 작업일 것이 분명하다.
랭킹
모든 상품정보 서비스에서 공통적인 딜레마는 바로 랭킹이다. 어떤 기준으로 제품의 노출 순위를 결정시킬 것인가. 물론 스폰서 제품에 대해서는 따로 표시를 해서 제일 위에 노출시키는 것은 흔히 생각되어 질 수 있지만, 나머지 일반제품에 대한 순위를 어떻게 매길 것인가에 대한 궁금증이 생긴다. 만약 내가 개발자라면 판매몰 수와 사용후기 수 그리고 커멘트 수를 무시할 수는 없을 것이다. 어떤 필터링 과정을 거치던 간에 그 수치들은 노출순위에 반영시킬 수 밖에 없다고 생각한다. 직접 다나와에 전화연락을 해 보았다. 다나와 상담직원인 송 모씨는 상품의견의 수도 랭킹에 반영이 되는 것으로 알고 있다라고 답변했다.(2014년 9월 5일 전화통화에서) 그럼 소비자들은 이를 어떻게 해석해야 할까.
상품의견 수의 해석
판매몰 수가 많다는 건 현재 시장에 많이 돌고 있는 상품이라는 뜻으로 해석되는 것은 당연하지만, 상품의견 수를 어떻게 받아들일 것인지에 대해 쉽게 결론이 나지 않았다. 왜냐하면 제품을 구입하고 별 문제없이 사용하기 시작하고 나서부터는 굳이 해당 페이지에 글을 남기는 경우는 많지 않았기 때문이다. 심지어 옥션에서 만원짜리 물건 하나 사고 나서도 구매확정 클릭하기 귀찮아 진다. 그럼 특정 제품 페이지에 수 천건 이상이 달리는 상품의견은 어떤 내용들일까? 짐작하겠지만 이 제품의 가성비 분석, 비판, 추천, 진짜 후기 등의 글이 대부분이다. 여기서 중요한 것은 그 글들은 카테고라이징이 제대로 되고 있지 못하다는 점이다. 품질이 낮거나, 품질관리가 제대로 되지 못해 양품이 걸릴 확률이 뽑기운인 상품들이 있다. 특히 불량율이 높은 제품의 상품의견들을 보면 대부분 자신들이 구입한 제품이 어떤 불량이 있다라는 글이 많다.
선택의 요소
나도 예전에 믿을 수 있는 기업브랜드 제품이고, 상품의견 수가 많고, 판매몰 수도 많은 PC부품을 구매했다가 완전히 피 본 적이 있다. 그 때 당시 해당 제품의 상품의견을 다시 한번 꼼꼼히 뒤져보니 같은 제품을 구매한 사람들이 토로하는 불량 증상이 한 두 가지가 아니라 수십 가지였다. 상품의견 수가 천 몇백건이었는데 그 중에 질문하는 글을 제외하고는 거의 다 하소연하는 글이었다. 제대로 천천히 시간을 두고 상품후기의 구성을 파악하지 못한 것이 실패의 원인이었다. 그 일 이후, 나는 이제 상품을 고르는 알고리즘을 바꿨다. 판매몰이 많고, 상품의견 수가 지나치게 많지 않은 제품을 고른다. (며칠 전에 출시한 제품은 당연히 상품의견 수가 적으니 주의) 일단 그 정도로 솎아낸 다음, 최근 50개 정도의 상품의견(질문글, 알바글은 제외)을 읽어보고 그 중에 불량을 토로하는 글의 수가 몇 개인지를 파악한다. 이를 이용해 쇼핑질을 한 후로는 그나마 개똥 밟을 일은 줄어들었다.
물론 판매몰이 적다고 저급한 상품일 리 없고, 상품의견 수 많다고 나쁜 제품일 리도 없다. 하지만 특정 제품을 결정하지 않고 다나와의 카테고리에서 적합한 제품을 찾고 결정할 때에는, 소비자들이 저급한 상품에 속지 않고 좋은 제품을 찾을 자신만의 전략이 필요한 것이다.
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