[DBR 경영의 지혜]온라인몰의 제품 추천기능, 매출에 어떤 영향 있나

고객은 제품 구매를 결정할 때 제품의 속성과 다른 사람의 평가를 참고한다. 온라인 전자 상거래 플랫폼은 이 의사결정을 돕기 위해 다양한 기능을 제공한다. 주로 추천 시스템을 통해 고객들이 관심을 가질 만한 상품을 보여주고 기존 소비자들의 리뷰 등을 볼 수 있게 하는 방식이다. 보통 추천 시스템은 특정 제품의 경쟁 제품들을 고객에게 보여준다. 즉 고객이 찾는 상품의 카테고리에 들어 있는 연관 상품을 제시하고 비교할 수 있도록 해준다는 것이다.

미국 조지아주립대 와일 자브르(Wael Jabr) 교수 등은 자동적으로 추천이 이뤄지는 제품들의 네트워크와 그 연결 구조를 연구했다. 예를 들어 제품 A의 구매를 고려하고 있는 소비자에게 추천 시스템에서 관련 제품 10여 개를 추천할 때 해당 경쟁 제품군의 소비자 리뷰의 상대적인 평점과 상대적인 ‘중심성’에 따라 제품 A의 매출 역시 영향을 받는 현상을 실증적으로 검증한 것이다.

저자들은 어떤 제품을 구매 대상으로 고려할 때 자주 추천되는 제품일수록 ‘중심성’이 높다고 규정했다.

아마존닷컴의 4개 서적 분류 시스템을 분석해 총 1740권의 서적의 추천과 판매 동향을 연구한 결과, 책에 대해 긍정적인 평가의 양이 많을수록, 추천된 책의 ‘중심성’이 높을수록 책의 매출이 증가했다. 반면 소비자 평가가 엇갈려 평점의 편차가 큰 책은 매출이 감소했다. 또 어떤 책의 구입을 고려했다 하더라도 경쟁 책의 평점이 높을 경우 오히려 처음 고려했던 책의 매출은 감소하는 ‘역후광 효과’가 관찰됐다.

이처럼 추천 시스템은 제품들 간의 경쟁을 증가시킨다. 따라서 플랫폼에서의 추천 시스템과 고객 리뷰 정보를 제공할 때 복합적인 상호작용을 고려해야 한다. 전자상거래 사이트 운영자들은 고객의 구매의사 결정을 더욱 용이하게 하기 위한 정보를 제공할 수 있도록 시스템을 설계할 필요가 있다.

문재윤 고려대 경영대 교수 jymoon@korea.ac.kr