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온라인 리뷰에 대한 소비자들의 신뢰가 아마존을 유리하게 만든다 - 아마존이 브랜드와 리테일러를 제품정보로 압도한다 본문
Work/Digital Marketing
온라인 리뷰에 대한 소비자들의 신뢰가 아마존을 유리하게 만든다 - 아마존이 브랜드와 리테일러를 제품정보로 압도한다
Sangsik.ee 2018. 3. 13. 09:25아마존의 경쟁력은 상품과 가격뿐이 아니다.
아마존은 편리함과 상품구성 그리고 경쟁력있는 가격으로 유명하다. 이외에도 유저가 작성한 리뷰 또한 매우 귀중한 자산인데, 다른 이커머스 사이트들은 이 부분을 주의깊게 살펴봐야 한다.
2018년 Salsify의 조사 결과로 미국의 디지털 구매고객의 절반이상인 51%가 아마존을 유용한 제품 정보로 가장 신뢰한다고 나타난 것은 그리 놀라운 일도 아니다. 아마 가장 놀라운 것은 구글 27%, 브랜드 16%, 리테일러 5% 보다 어떻게 더 높은 순위에 랭크되었는가 하는 점이다. 브랜드가 그들의 사이트에 항상 이커머스기능이나 리뷰기능을 갖고 있는 것은 아니지만, Zappos 같은 수 리테일러들은 훌륭한 온라인리뷰 문화를 만들어내기도 했다.
온라인리뷰는 당신이 아는 누군가로부터의 조언보다 더욱 강력한 힘을 가질 수 있다. 18년 2월 발행된 eMarketer 이커머스 인사이트 리포트에 따르면 미국 인터넷 유저의 64.6%가 온라인 제품리뷰는 가장 혹은 매우 신뢰할만하다고 생각하고 있었다.
유사하게 2017년의 BrightLocal 연구에 따르면 미국 인터넷 유저의 3%만이 그들은 개인적인 추천만큼 온라인리뷰를 신뢰하진 않는다고 말했다. 15년도에는 20%였던 것과 비교되는 부분이다. 지난 3년 넘게 유지되었던 한가지의 태도는 만약 이용만 가능하다면 리뷰에 신뢰를 가진다는 점이다.
적어도 온라인 구매가 지속되는 한 군중의 지혜에 대한 이러한 믿음은 아마존에게 유리한 위치를 만들어왔는데, 이것은 동일하게 대부분의 이커머스 사이트들에게도 이득으로 작용할 것으로 보인다.
아마존 상품 리뷰는 브랜드의 제품 정보보다 유용할 수밖에 없다
아마존은 이러한 리뷰의 강력함 힘을 일찍히 인지한 듯, 리뷰기능의 지속적인 개선을 통해 퀄리티 높은 리뷰를 노출하도록 하고 있다. 아마존은 약 2년전부터 업체로부터 지원받아 작성된 광고성 상품평에 대해 강경하게 대처하기 시작하여 수십만건의 상품평을 삭제했을 뿐만 아니라 실구매자 위주의 리뷰를 인증하도록 하였다. 또한 다양한 리뷰어에게 TOP10 리뷰어 등과 같은 뱃지를 자동으로 부여하여 리뷰에 신뢰도를 더했다.
아마존은 리뷰 데이터 구조화와 다양한 기능구현을 통해 리뷰를 통한 전환을 극대화함
리뷰에는 머신러닝이 적용되어 리뷰에서 공통적으로 나타나는 키워드를 추출하여 리뷰의 상단에 노출하여 구매자로 하여금 한눈에 리뷰를 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 리뷰 컨텐츠의 신뢰도와 유용성 등을 종합적으로 점수화하여 전체 평점이 결정되기 때문에 특정 리뷰어 등에 의해 편향되는 것을 최소화하고 있다.
이 밖에도 출시 전 체험단을 운영하거나, Pros & Cons로 나누어 리뷰를 노출하는 등 구매자가 더 빠른 의사결정을 촉진하기 위한 노력이 담겨 있다. 국내 이커머스 사이트에서는 아직 리뷰에 머신러닝이 본격적으로 적용되진 못한 것으로 보인다. 대부분의 사이트들이 사진을 포함한 프리미엄리뷰를 권장하거나, 가격, 배송, 성능 등 한정적인 리뷰 카테고리로 분류하여 리뷰를 일일히 읽어보느라 시간이 더 걸리는 편이다.
쿠팡 상품 리뷰 예
그 중에서도 아마존을 가장 많이 벤치마킹하여 적용한 사이트가 있다면 쿠팡인데, Pros & Cons 와 동일한 형태로 비판상품평의 BEST까지 노출되어 한눈에 리뷰를 확인할 수 있다. 또한 TOP100 리뷰어, 실명리뷰어, 쿠팡체험단과 같이 아마존과 유사한 형태로 리뷰기능이 운영되고 있다. 다만 제품리뷰에서 주요 키워드 등을 요약해서 본다거나 세부적인 카테고리별로 리뷰를 확인할 수는 없어서 아쉬운 점이 있다. (제품 카테고리별로 노출형태가 다른 것으로 볼 때 지속 개선 중이거나 A/B테스트 중인 것으로 보인다.)
아마존 리뷰 벤치마킹을 통한 인사이트
대형 이커머스가 아니라도 리뷰의 영향력은 동일하거나 오히려 중소쇼핑몰에서의 구매 신뢰도를 높이는데 더욱 큰 영향을 줄 것이므로, 중소 쇼핑몰들이 상품평 작성에 열을 올리는 것도 무리는 아니다. 본 기사와 리뷰에 대한 벤치마킹을 통해 무심코 지나칠 수 있는 리뷰에서 아래와 같은 몇가지 결론을 얻을 수 있다.
1. 퀄리티 있는 리뷰를 노출할 수 있는 데이터 구조화 및 머신러닝 고도화 필요
2. 개발이 어려운 환경이라면 구매고객이 유용한 리뷰를 작성할 수 있는 마케팅 활동 시도
3. 리뷰어 그레이드, 체험단, 실명인증, 구매인증 등 다양한 형태로 신뢰 요소를 추가
4. 광고성 상품평에 대한 단호한 조치 필요, 의심되는 리뷰 데이터 지속 모니터링 및 제거
5. 유용한 리뷰는 반드시 좋은 평점이 아니므로 유용한 비판 리뷰는 노출 검토
6. 리뷰데이터가 축적되면 향후 제품 추천 개인화와 구매예측 알고리즘에 활용할 수 있을 것
본 포스팅은 eMarketer의 Consumers' Trust in Online Reviews Gives Amazon an Edge 기사 번역과 개인 의견을 추가하여 작성하였습니다.
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