[Recobell] 넛지의비밀,애드테크가 증명하다 monthly october

넛지의 비밀, 애드테크가 증명하다
박성혁
dave.park@recobell.com

선택 설계자(Choice Architecture)
사례1 – 소변이 변기 밖으로 튀는 것을 80% 개선시킨 파리 스티커
Nudge 란?
팔을 잡아 끌어서 행동하게 만드는 것이 아니라, 팔꿈치로 살짝 찌
르면서도 자연스럽게 행동의 변화를 만들어내는 넛지의 기술

사례 2 – 공공장소 휴지 사용량을 감소시킨 환경보호 디자인

사례 3 – 더 많은 사람들이 걸어 다니도록 행동을 유도한 피아노 건반 디자인 계단

넛지가 당신의 행동을 결정한다
[급식담당 총책임자 캐롤린 사례]
구내식당 마다 메뉴를 동일하게 유지한 채, 단지 음식의 배열을 다르게 하는 것만으로도
특정 음식의 소비량을 무려 25%씩이나 올리거나 내릴 수 있었다고 함
출처: http://blog.naver.com/ramsstory/221060692523

1. 학생들의 건강에 가장 이로운 방향으로 배열
2. 무작위로 음식을 배열
3. 학생들이 자신의 판단에 따라 음식을 택할 때와 똑같은 순서로 음식을 배열 (X)
4. 리베이트를 하는 공급업체의 식자재가 가장 많이 소비되도록 음식을 배열
5. 구내식당의 수익을 극대화하는 방향으로 음식을 배열
넛지가 당신의 행동을 결정한다, 내가 원하는 방향으로
앞의 사례에서, 당신이라면 어떠한 목표를 달성하기 위하여 음식을 재배열 해야 할 것인가?
광고 관점에서 볼 경우, 별다른 기술력이 없더라도 2번과 같은 랜덤 노출에서 시작하여, 광
고비용이 클수록 노출을 더 많이 하는 4번을 거쳐, 최종적으로는 1번에 해당하는 광고 품
질(예: CTR)을 어느정도 보장하면서 5번에 해당하는 수익을 극대화 하도록 애드테크를 만
들 수 있음
심지어 1번만 추구한다 하더라도, 각 개인마다 건강을 이롭게 하는 최적의 음식 배열이 있
을 것인데 온라인 상에서는 애드테크를 통해 개인화된 광고 노출을 제공하는 것이 가능

인간은 천재인 동시에 바보이기 때문
출처: http://blog.naver.com/nature_men/220049557361 저자: 마크 고울스톤
<참고서적>

행동하는 자아는 다루기 쉽지 않다
이것은 마치 호머 심슨을 계획대로 행동
시킬 수 있다는 헛된 믿음이다
▪ (계획 vs 행동) 아침에 알람 소리를 듣고도 일어나
지 않는 나
▪ (행동 승리) 다이어트 때문에 안주없이 술만 한 잔
하려고 했는데, 어느덧 취해서 술안주로 명절 칼로
리 넘긴 나
▪ (무의식 행동) 스마트폰 비밀패턴 바꿨는데 핸드폰
켤 때 과거패턴을 나도 모르게 그리고 있음

자동조종 시스템으로 넘어가는 오묘한 사례: 다이어트
극장 관람객들에게 일부러 오래된 맛없는 팝콘을 나누어 준 실험 결과, 큰 통을 받은 사람
들은 중간 통을 받은 사람들에 비해 평균 53% 나 팝콘을 더 먹은 것으로 밝혀 짐
또 다른 실험에서, 양이 줄어들지 않도록 처리된 특수한 그릇으로 제공한 스프를 먹는 양
이 엄청나게 많은 것으로 확인 됨
평소 가볍게 먹는 사람들도 주변에 많이 먹는 사람들의 집단에 섞여 있으면 훨씬 더 많이
먹게 됨
평균적으로, 사람들은 누군가와 함께 식사를 할 경우, 혼자 먹을 때보다 약 35%를 더 먹고,
네 명이 함께 식사할 경우에는 75%를 더 먹으며, 일곱 명 이상인 경우 약 두 배 더 먹음
역질문을 하자면, 당신은 친구들과 뷔페에 가서 (공짜라고 해도) 많이 안 먹을 자신이 있나?
1. 살을 빼고 싶으면 작은 그릇으로 먹고, 접근가능한(냉장고) 음식 양 자체도 줄인다
2. 혼밥을 먹는다 (둘이 먹더라도 소식하는 마른 동료와 함께~)
3. 먹방을 보지 않고, 푸드 파이터를 멀리한다

넛지의 좋은 예: 애드쿠아, 세상을 바꾼 마음이음 연결음
“상담원도 누군가의 소중한 가족이라는
것을 연결음을 통해 들려주었습니다”

애드테크에서 활용가능한
Nudge: 노출-클릭-전환 편
‘
’

▪ 개인 고객의 고유한 상황을 고려하여 고객 스스로 자유로운 선택을 할 수 있도록 추천 상품을 제안하면서도, 기업의
전략에 부합하는 구매 의사결정이 이루어지도록 전략을 구사할 수 있다면?
▪ 상품에 대한 정보 제공자 관점이 아니라, 선택 설계자 관점에서 고객을 생각하고 서비스를 제공하는 것이 중요!
“대형 마트 식품점에 들어가면 가장 먼저 눈에 띄는 코너에서 과일과 채소를 판매하고 있다. 사실 과일이나 채소는 냉
장보관이 중요한 신선식품이기도 하고 무거운 상품에 눌려 손상을 입을 수도 있기 때문에, 오히려 맨 나중에 구매하도록
하는 것이 바람직하다. 그럼에도 불구하고 이렇게 진열하는 이유는 다음과 같다. 쇼핑 시작단계부터 몸에 좋은 상품을
구입하게 되면 나중에 냉동식품이나 과자류를 구매할 확률이 훨씬 높기 때문이다. 고객들이 자신의 건강에 대해서 느끼
게 되는 잠재의식을 상품 판매 진열에 반영하는 판매전략을 보여주는 사례이다.”
Nudge? 자유주의적 개입주의 !
1. 인간 본연의 욕망인 선택의 자유, 선택의 다양성을 보장하면서도
2. 기업 관점에서 긍정적인 (=매출에 도움이 되는) 변화를 추구할 수 있다

상품 추천의 두 가지 유형: 대체재 vs 보완재
넛지 방법 중에 RECAP
이 효과를 발휘한다
▪ R – 기록하고 (Record)
▪ E – 평가하여 (Evaluate)
▪ CAP – 대체 가격과 비교하라
(Compare Alternative Prices)

대체재 보완재
한 재화의 가격이 떨어지면
다른 재화의 수요가 줄어드는
관계
한 재화의 가격이 떨어지면
다른 재화의 수요가 늘어나
는 관계
예시)
편의점 진열대에서 [2+1 할인중
인 요구르트] vs [그냥 요구르트]
쉽게 말해, 비슷한 상품 간에는
더 싼 것을 선택한다는 의미
예시)
할인 중인 피자와 그 옆에 있던
(평소에 못 마시던) 수입 맥주
쉽게 말해, 하나를 싸게 팔면 다른
종류의 상품을 추가 판매 가능함

대체재 추천 보완재 추천
유사한 상품들 중에서 가격이
조금 더 비싼 상품을 추천하여
객단가와 매출을 높이거나, 반
대로 가격이 조금 더 낮은 상품
을 추천하여 수요량 및 매출을
높이는 전략
예시)
가격 민감도가 낮은 A 백화점 쇼핑몰
에서 조금 더 비싼 상품을 보여줌
가격 민감도가 높은 B 소셜커머스 에
서 조금 더 싼 상품을 보여줌
유형이 다른 상품들 중에서
하나라도 더 판매하기 위하여
추가 구매를 유도하는데 유의
미한 상품을 제시하는 전략
예시)
용품인 젖병을 구매한 고객에게
젖병 청소 솔을 제시함
냉동피자를 구매한 고객에게 탄산
음료 10종 세트를 제시함

오히려 매출(PQ) 감소할 가능성도 있음에 주의 !
선택 설계자는 양날의 검

선택 설계자는 양날의 검
오히려 매출(PQ) 감소할 가능성도 있음에 주의 !
사례 2사례 1

넛지의 철학과 추천의 철학
저자 선스타인에 의하면, 넛지의 부작용(기업이나 권력자에 의해 악용되는 거
아니냐)을 최소화 하기 위해서는 “투명성”, “민주화” 라는 원칙이 함께
들어가는 것이 좋다고 권고함
추천의 경우, 다른 고객들이 함께 많이 보았다는 메시징을 통해, 그리고 실제로
데이터도 그렇게 분석하고 활용하여 최대한 객관적이고 정확한 작동원리를 고객
에게 공유함으로써 정말 이로운 정보라는 것을 어필할 수 있음
Nudge의 철학
Referral Value

추천 성과에 대한 Academic Field 에서의 증거는?
• Recommendation System 에 의하여 sale 가 증가 (Fleder and Hosanagar 2009)
• 특히 Long-tail 상품의 판매가 향상 (Pathak 외 2010)
• 다시 말해 niche product 의 판매가 증가됨 (Brynjolfsson 외 2011)
• 추천에 의해 영향을 많이 받은 특정 도서 카테고리의 경우 전체 판매에 대한 demand curve 가 편평하게 변
화됨 (Oestreicher-Singer and Sundararajan 2012a)
• Collaborative Filtering 기반의 추천 Algorithm 이 Sales volume 을 증가 (Lee and Hosanagar 2014)
세계 석학들이 수행해온 다양한 실증 분석을 통해
추천이 sales 를 증가시키며,
특히 niche product 의 판매가 증가하는 것이 증명됨
그러나, “sales 증가”= “revenue 증가”?

정리하면, 매출을 향상시키는 추천이란?
가격이 조금 더 비싼 대체재를 구매하도록 넌지시 유도하거나 (객단가 및 매출이 함께
올라야 의미 있음), 가격이 좀더 싼 상품을 구매하도록 하고, 관대해진 고객의 마음속을
알게 모르게 파고들어 함께 사야만 하는 보완재 추천을 통해 교차 판매를 수행하는 것
위와 같은 추천 전략을 통해 대략적으로 전체 매출의
최소 3% 정도를 향상시킬 수 있음

다양한 사례에서 얻은 교훈
▪ 레코벨이 수집하고 분석하는 데이터는 고객사 연 거래액 기준 10조 규모나 될 정도
로 방대한 데이터를 분석하여 추천 서비스를 제공중임
▪ 대체재 추천을 통해 고객들에게 상품 상세 페이지에서 유사 상품을 보여주게 될 경
우 상품 클릭수는 약 5~10% 증가함
▪ 그러나, 상품 클릭수가 증가한다고 해서 전체 매출이 그만큼 향상되는 것은 아니며,
오히려 모바일 사이트에서는 매출이 감소할 수 있는데
(1) 더 저렴한 상품을 찾게 되어 객단가 및 매출이 낮아지거나
(2) 구매 의사결정을 거의 다 하고 방문한 고객에게 여러 대안을 제시하여 갈팡질팡
하게 만들었기 때문
▪ 위 이슈를 해결하도록 데이터 기반의 전략적인 추천을 정확하게 할 경우 전체 매출
도 최소 3% 이상 증가할 수 있음 (동기간 동안 AB TEST 로 확인 가능)
▪ 예) 프리미엄 견과류 제품 고객을 구매하러 온 고객이 검색창에 해당 키워드를 입력
했을 때, 비슷한 가격대의 견과류나 유사 주전부리 식품을 추천하는 것 보다 가격대
가 조금 더 높은 건강기능식품을 추천하는 것이 더 효과적인 사례가 확인

▪ 대체재를 추천 할 타이밍인지, 보완재를 추천 할 타이밍인지는 고객에 대한 상황정보
(contextual information) 을 잘 알수록 맞춤형 추천이 가능하며, 반드시 on-site 추
천 뿐만 아니라 개인화 마케팅을 통해서도 추천 가능함
▪ 예) 뷰티 제품의 경우 구매 주기가 있다는 것이 특징인데, 가령 교체 주기가 82일인
스킨 제품의 경우 해당 구매 주기를 개인적으로 파악하여 은근슬쩍 추천 메시지를 전
달할 수 있음. 유아 용품 기저귀나 생수와 같은 식품도 구매 주기가 있는 상품이기 때
문에 같은 방법론 적용 가능함
▪ 추천을 통해 전혀 예상치 못한 대박 사례를 발굴 할 수도 있음
▪ 예) B 소셜커머스 사에서 10만원대 전자레인지를 구매하러 온 고객에게 가전제품 특
가전 딜을 추천해주었더니, 해당 딜 상세 페이지를 방문하여 100만원 대의 냉장고를
구매하였음. 10배나 비싼 상품을 팔아버린 세일즈의 달인 역할을 수행한 바 있음

개인화 구매 주기 맞춤 추천 사례
개인 선호 기반 디폴트
옵션을 제공하는 개인화
서비스야 말로 넛지
▪ 디폴트 옵션이라는 것은 사람
들이 따르는 최소 저항 경로
를 넌지시 보여주는 일
▪ 개인이력 + RECAP 기법을 활
용하여 디폴트 서비스 제공한
성공 사례 다수
▪ 영국 온라인 식품 판매 사이
트 OCADO 에서는 평소에 구
매하는 식료품에 대해서
default option 을 잊지않고
제안해줌

▪ 복잡한 선택의 문제를 풀고자 할 때, 그 선택의 개수가 많아질수록 인간이 쉽게 선택할 수 없게 된다.
▪ 사용자의 과거 상품 선호이력과 유사한 선호도를 보이는 사람들을 찾아 그들이 좋아했던 상품을 추천하는 협업 필
터링이야 말로 수많은 사람들의 어려운 선택을 수월하게 만들어준다.
“통신 판매 DVD 대여 회사인 넷플릭스를 비롯하여 수많은 기업들이 부분적으로는 매우 유용한 선택 설계 덕
분에 성공을 거뒀다. 대여할 DVD를 찾는 고객들은 배우별, 감독별, 장르별로 영화를 쉽게 검색할 수 있으며, 자
신이 본 영화의 등급을 매기면 비슷한 기호를 가진 영화팬들의 선호를 토대로 추천을 얻을 수도 있다. 이러한
방법을 협업 필터링 이라 부른다. 자신이 좋아하는 영화나 책을 선택할 가능성을 높이기 위해 취향이 같은 사
람들의 판단을 활용하여 방대한 수의 영화나 책들을 걸러낸다는 의미이다. 협업 필터링은 선택 설계의 문제를
해결하기 위한 노력의 일환이다.
당신과 비슷한 사람들이 대체로 무엇을 좋아하는지 알면, 모르는 제품도 편안하게 선택할 수 있다. 당신과 비
슷한 사람들이 대체로 좋아한다는 이유로 말이다”
어려운 선택을 수월하게 만들어주는 협업 필터링

협업 필터링 기반의 디지털 도플갱어 찾기

▪ 각 단계 별로 추천 기능이 담당하고 책임져야 하는 역할이 모두 다르다는 사실
▪ 사이트 방문시에는 마치 축구를 하듯이 각자 위치에서의 역할에 충실해야 하는데
[메인페이지] 에서는 트래픽을 상세 페이지로 몰아주어야 하며,
[상세페이지] 에서는 골 결정력을 높여 장바구니에 담게 하거나 구매로 전환해야 하며,
[장바구니] 에서는 하나라도 더 판매 하도록 기여하는 것이 가장 좋은 구성
▪ 사이트 이탈시에는 이탈 사유를 정확하게 파악하여, 각 상황에서 추가적으로 제공해주
면 좋을 정보를 개인화 마케팅을 통해 전달해주는 것이 필요함
▪ 예) 장바구니만 하더라도 개인화 마케팅을 통해 10만 명의 고객에게 10만 가지 장바구
니 reminder 이메일 메시지를 발송 가능하며, 이 경우 매스 마케팅 이메일 보다 오픈
율에서 부터 2~3배 정도 성과가 향상됨

1
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3
Reference) 상황에 맞춘 개인화 발송 예시 – 장바구니 미구매

상황에 맞춘 개인화 발송 예시 – 검색 후 이탈
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1 2

광고–커머스에서의DataAnalytics
1 2 3
선택적 신규 회원
유입
데이터기반의
광고유입
On-Site
상품추천
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(1) 선택적 신규 고객 유입부터 (2) 넛지에 의한 자연스런 상품 추천, 그리고 ( 3) 사이트 이탈고객
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