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[리뷰] 꼭 말하지 않아도 당신의 마음을 알아드릴게요

#인터넷으로 옷을 사려고 고민 중인 당신. 모델의 사이즈와 나를 비교해봤을 때 도저히 감이 안 온다. 그런데 제품 상세 페이지 가장 하단에 리뷰가 딱 2개 남겨져 있다! 이 얼마나 실낱같은 빛인가! 나와 비슷한 ‘평범한’ 사람의 핏에 대한 힌트를 얻을 수 있지 않을까?#

이번 아티클에서 살펴볼 ‘리뷰’는 앞에서 살펴본 리뷰와는 그 성격이 조금은 다른 리뷰이다. 앞에서 컨텐츠가 된 리뷰를 다루었다면 이번 아티클에서는 전통적인 의미의 리뷰, 소비자가 / 고객이 / 유저가 제품이나 서비스를 구매하고 이용한 후 남기는 한마디에 대해서 이야기할 예정이기 때문이다. 

이번 아티클의 출발점은 바로 여기서부터다.

기업이나 브랜드가 리뷰를 바라보는 시선이 변화했을까


기업이나 브랜드가 소비자들에게 리뷰를 요청하는 이유는 여러 가지가 있다. 일차적으로는 제품이나 서비스에 대한 피드백을 듣기 위해서이다. 별도의 비용을 들이지 않고 고객들이 어떤 생각을 하는지, 어떤 니즈가 있는지를 알 수 있는 중요한 정보가 되기 때문이다. 두 번째는 기업이나 브랜드가 제공하기 어려운 정보를 소비자끼리 공유하는데 효과적이기 때문이다. 패션 브랜드를 예로 들어보자. 이들은 소비자의 키, 몸무게 등 각각의 체형에 따라 자신들이 판매하는 옷이 어떤 핏인지를 일일이 나열할 수 없다. 하지만 리뷰가 활성화된다면 이러한 부분은 자연스럽게 보완된다. 이와 유사한 흐름으로, 제품이나 서비스에 대한 커뮤니티를 생성하는 데 한 몫을 할 수 있기 때문에 리뷰를 필요로 한다. 제품이나 컨텐츠를 실제 구매한 사람들과 구매를 원하는 사람들이 함께 모여 이야기를 나누는 장이 자연스럽게 열릴 수 있기 때문이다. 이러한 이유들로 인해 과거부터 기업이나 브랜드에서는 리뷰를 선호하고, 장려해왔다. (물론 긍정적인 리뷰가 더 많을 것이라는 전제 하에)

아마도 인터넷 쇼핑 이전 시대에는 리뷰가 입소문이라는 것으로 대체되었을 것이다. 하지만 인터넷 쇼핑 시대가 열리고, 제품과 컨텐츠를 모두 인터넷을 통해 소비하는 시대로 변화하면서 리뷰가 등장하게 되었다. 초기에는 기업이나 브랜드에서 유저가 직접 구구절절 작성하는 리뷰를 선호하였다. 이러한 리뷰는 주로 기업이나 브랜드에서 직접 운영하는 채널 안에서 이루어졌고, 때로는 리뷰에 한정되지 않고 유사한 스타일 / 아이템 등에 관심을 갖는 사람들이 모이는 커뮤니티처럼 작동하기도 하였다.

리뷰, 요즘은 그렇게 단순하지 않아요

과거에는 단순한 모습으로 한정된 역할을 하던 리뷰가 최근 들어 다양한 방식으로, 여러 채널에서 나타나고 있다. 최근의 흐름을 채널에 따라, 업종에 따라 조금 자세히 살펴보자.

1) Yes, In my channel

리뷰가 기업이나 브랜드가 운영하는 채널 안에 쌓이는 경우를 먼저 살펴보자. 이 경우도 업종에 따라 조금 다르게 나타날 수 있을 것이다. 제조업이나 유통업처럼 실물이 존재할 경우, 기업은 여전히 제품이 판매되는 채널 안에서의 리뷰 풀(pool)을 넓히고자 한다. 제품이 판매되는 채널 안에서의 리뷰는 잠재 고객들이 다양한 정보를 얻고 구매로 이어지게 하거나 기존 고객들의 재구매로 이어지는 key point가 되기 때문이다.

SSF Shop이라는 앱을 예로 들어보자. SSF Shop은 각 제품별 페이지에 <상품 리뷰>와 <고객 사이즈 리뷰> 두 가지 코너를 제공한다. 상품 리뷰는 일반적인 텍스트 리뷰와 포토 리뷰로 제공되는 한편, 고객 사이즈 리뷰는 해당 상품을 구입한 고객의 키/몸무게/체형/구매 사이즈에 따라 딱 맞는지, 큰지, 작은지에 대한 정보만 모아서 제공한다. 고객이 상품을 구매할 때 꼭 필요로 하는 정보만 제공하여 리뷰의 장점을 극대화한 효과를 주는 것이다. 이러한 리뷰를 통해 SSF Shop은 다양한 케이스에 대해 브랜드에서 미처 제공하기 어려운 정보를 고객들이 직접 제공할 수 있도록 하였는데, 소규모 브랜드나 제조업체는 이러한 기능이 더욱 중요할 것이다. 외부 커뮤니티를 만들기 어려운 소규모 브랜드의 채널 안에서 오고가는 정보와 소통을 활성화할수록 구매에 도움이 된다는 것은 예나 지금이나 동일하기 때문이다.

제조업이나 유통업이 이런 모습이라면, 컨텐츠를 다루는 서비스는 어떨까? 넷플릭스의 예를 보면 이해하기 쉬울 것이다. 넷플릭스가 우리 삶 속에 자연스럽게 들어온 사이 넷플릭스는 유저의 리뷰 영역을 대폭 축소했다. 넷플릭스의 QnA에서도 그 내용을 찾아볼 수 있는데, 리뷰는 어떻게 남기냐는 질문에 리뷰의 사용이 줄어 그 영역을 없앴다고 답하고 있다. 여기에 이어진 아티클에서는 넷플릭스가 유저의 thumbs up / thumbs down 그리고 viewing history를 바탕으로 유저가 좋아할만한 컨텐츠를 잘 추천하겠다는 내용을 담고 있다. 이처럼 컨텐츠를 다루는 서비스는 자신들의 채널 안에서의 리뷰를 최소화하는 추세이다. 고유의 채널 안에서는 오로지 컨텐츠 이용에만 집중하도록 유도하기 위해서이다.

2) 채널 밖에서, 바이럴을 노립니다

채널 안에서 각각의 기업과 브랜드가 다른 리뷰 전략을 펼치고 있다면, 채널 밖에서는 유사한 모습을 보인다. 브랜드가 제품을 만드는 곳이든, 서비스를 제공하든, 컨텐츠를 보여주든 고유의 채널이 아닌 다른 채널(SNS, 블로그, 카페 등)에서 여러 리뷰 컨텐츠를 통해 브랜드의 팬덤(지지자)이 생겨나는 것을 선호하고 있다. 브랜드의 로열티가 높은 커뮤니티가 여러 채널에 형성된다면 그 안에서 이루어지는 다양한 리뷰들이 브랜드에 관심을 갖게 만드는 요소가 될 것이라고 믿기 때문이다. 한편 몇몇 브랜드에서는 팬덤을 만드는 작업의 일환으로 전문 리뷰어를 활용하기도 한다. 유튜버, 블로거 등의 인플루언서들이 바로 그들인데, 일부는 자발적인 리뷰어가 되기도 하지만 브랜드에서 영향력 높은 인플루언서와 손을 잡고 리뷰가 바이럴되도록 의도하는 것은 자주 보이는 일이다. 기업들이 이러한 리뷰를 선호하는 이유는 커뮤니티나 전문 리뷰어의 한 마디가 수 백명의 일반 고객들이 쏟아내는 한 마디를 모은 것보다 더 큰 파급력을 갖기 때문이다.

또한 채널 안에서의 리뷰와 채널 밖의 리뷰는 서로 다른 역할을 한다고 볼 수도 있다. 채널 안에서의 리뷰가 위에서 말했듯 정보 제공의 역할이 크다면, 채널 밖의 리뷰는 정보 제공과 함께 홍보의 역할이 큰 부분을 차지하기 때문이다. 이렇게 현재 우리가 살고 있는 시대의 리뷰는 다양하다. 채널에 따라, 업종에 따라 리뷰 방식이 달라지고 리뷰를 어떻게 활용하는지도 과거와는 달라졌기 때문이다.

미래에는 더 솔직한 리뷰가 기다립니다

1) AI에게 말씀하세요

과거와 현재를 되짚어보았을 때 리뷰는 고객이 사용하는 채널에 따라 여러 변화를 맞았다. 아마 가까운 미래에는 리뷰를 받아들이는 채널이 더욱 늘어날 것이다. 그 흐름에는 IoT 기기가 중요한 역할을 하지 않을까. IoT 기기는 점점 우리의 집과 사무실을 채우고 있다. 그 예시는 멀리서 찾을 필요도 없다. 삼성에서는 갤럭시 홈, 스마트 TV, 패밀리 허브 등을 통해 AI스피커, TV, 냉장고 등에 빅스비를 내장하고 있고 이들은 따로 또 같이 스마트하게 사용되기 때문이다. 이렇게 스마트 디바이스가 우리의 생활 공간을 채워간다면 사실상 이들은 모두 리뷰를 받아들이는 채널이 될 수 있을 것이다. 상상해보면 이렇다. 유저가 온라인몰에서 배송받은 식료품 등을 정리하면서 무언가 기대 이상으로 마음에 들거나, 개선이 필요한 점을 발견하거나, 불만을 토로하고 싶을 때 AI 스피커나 스마트 냉장고에게 말을 걸어 바로 리뷰를 남기는 플로우를 생각해 볼 수 있다. 이러한 리뷰가 모바일이나 웹을 통해 남기는 현재의 리뷰와 다른 점은 정제되지 않은 날 것의 리뷰일 가능성이 크다는 점이다. 불만이 있는 상황에서 떨어져 정제된 텍스트로 남기는 리뷰가 아닌, 불만을 겪고 있는 와중에 발화를 통해 남기는 리뷰이기 때문이다. 그렇다면 브랜드는 이러한 리뷰에 조금 더 가중치를 두고 고객의 만족도를 분석할 수 있지 않을까?

이렇게 AI를 활용하는 리뷰는 오프라인 서비스 환경에서도 사용될 수 있다. 최근 안면인식이 다양한 분야에서 활용되고 있는 가운데, 고객들이 굳이 리뷰를 텍스트로 남기지 않더라도 안면인식 자체가 리뷰로 활용될 수 있을 것이다. 고객이 얼마나 웃었는지, 얼마나 굳은 표정이었는지, 또 어떤 목소리 톤으로 점원에게 이야기했는지 등을 분석할 수 있다면 유효한 오프라인 서비스를 파악하는 데 또 다른 전환점이 될 수 있을 것이다.

2) 브랜드가 역으로 리뷰한다면?

반대로 유저는 Lean Back한 사용성을 유지한 상태에서 기업이 직접 리뷰를 제공하는 경우도 가능하다. 예를 들어보자. 위에서 이야기했듯 넷플릭스와 같은 컨텐츠 서비스들은 유저의 액션이나 browsing / viewing history 등을 바탕으로 유저의 선호/비선호 컨텐츠를 파악함으로써 더 이상 리뷰를 필요로 하지 않는다. 조금 더 나아가면 이러한 데이터를 바탕으로 기업이 유저에게 역으로 리뷰를 제공할 수 있을 것이다. 서비스 안에서의 액션, browsing / viewing history 등이 모두 기업이 보유하고 있는 빅데이터로 남아있다면 컨텐츠나 상품에 대해 다른 유저들이 어떤 반응을 보였는지에 대해 자세하게 리뷰해 줄 수 있기 때문이다.

물론 지금도 일부 서비스에서는 몇 명의 유저가 좋아요를 했는지, 어떤 성별의 유저들이 많이 소비했는지 등을 짧게나마 나타내고 있다. 하지만 사실 이러한 지표는 다른 유저들이 해당 컨텐츠를 클릭하게 하거나 소비하게 하는 주요 포인트가 되기에 부족하다. 액션에 대해 조금 더 자세하게, 예를 들어 몇 번이나 다시 보았는지, 시리즈를 정주행한 비율은 얼마나 되는지, 얼마나 스킵한 신(scene)이 많은지 등을 자세하게 분석하여 리뷰를 제공한다면 또 다른 결정적 포인트로 만들 수 있지 않을까.


아티클의 시작점에 대한 답을 내린다면, 기업이나 브랜드는 여전히 리뷰를 중요하게 생각한다. 다만 그 리뷰를 어떻게 수집하고, 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 시선이 변화했다. 말로 해야만 알 수 있었던 시대를 지나 내 행동을 관찰하며 파악하는 지금, 목소리와 표정 등으로 말하지 않아도 알아줄 시대를 향하고 있다.

영화 ‘이보다 더 좋을 순 없다’에는 이런 대사가 나온다. “당신은 내가 더 좋은 사람이 되고 싶게 만들어요” 우리의 말로, 글로, 표정으로, 클릭으로 남겨진 리뷰가 부디 기업들에게 이런 생각을 하도록 만들기를 바란다.

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