UX·UI 분석하고 개선하기_#01 지그재그

OJT Assignment : 평소 이용하는 서비스의 UX·UI를 Redesign 하라!

올해 플러스엑스 UXUI팀에서는 신규 입사자들을 대상으로 OJT를 진행했습니다. OJT의 일환으로 기존에 있는 서비스를 분석하고 개선점을 찾는 과제도 주어졌는데요. 커머스, 음악, 금융, 커머스, 지도, 중고거래, 배달 등 팀원들의 시각으로 분석한 다양한 서비스를 이야기하고, 새롭게 발견한 인사이트를 공유합니다.


글쓴이: Daby

새로운 것을 경험하고 도전하는 것을 좋아하는 주니어 UX 디자이너 Daby입니다? 하고 싶은 것도 많은 성장처돌이로서, 여러 가지를 배우면서 ‘나'라는 사람을 정의해나가는 중이에요!

저는 여성 쇼핑몰 앱 1위인 지그재그 서비스를 분석해보았는데요. 평소 옷 살 때 지그재그를 많이 이용하기도 하고, 다른 패션 커머스에 비해 원하는 옷을 쉽게 찾을 수 있다고 생각해서 서비스를 딥하게 분석해보고 싶더라구요. 그럼 지그재그 서비스에 대해 살펴볼까요?

1. 지그재그는 어떤 서비스일까

여성 패션에 지식없는 사람들이 경영진?

개인 맞춤화가 대세인 요즘, 여러 큐레이션 서비스가 존재하는데요. 어떻게 지그재그가 패션 분야에서 차별화된 추천 서비스를 제공할 수 있었을까요? 이유는 흥미롭게도 여성 패션에 남다른 지식이 없었기 때문이라고 해요.

지그재그 경영진 3명 모두 남성이고, 팀원 절반 이상이 IT 개발자와 데이터 분석가로 이루어져 있다고 하는데요! 여성들이 쇼핑하는 패턴을 잘 파악했다는 생각이 들어 신기하면서도, 오히려 객관적으로 볼 수 있을 것 같다는 생각이 들었어요.

‘지그재그’를 운영하는 서정훈 크로키닷컴 대표 / 출처: 서울경제

이렇게 테크 IT기반으로 시작한 지그재그는 ‘고객을 편리하게 만들어주는 것이 우리의 사명’이라는 철학을 가지고 있다고 하는데요. 빅데이터를 모아 개인 추천 서비스를 발전시키는 것에 주력했다고 해요. 이것이 지그재그만의 강점이자 차별점이 아닐까하는 생각이 드네요.

타서비스와 비교해보면, 일반적으로 네이버 쇼핑 등 쇼핑 검색 서비스는 광고 상품이 우선이기 때문에 자신이 관심 없는 스타일의 상품도 검색 결과로 받게되는데요. 이러한 방식은 사용자 편의성을 저하시킨다고 판단했고, 지그재그만의 개인 맞춤화 검색 알고리즘을 만들었다고 해요.

지그재그 서비스는 최초 가입 시 자신의 나이대를 입력해야 해요. 입력한 나이대를 기반으로 20대 초반 사용자에게는 캐주얼한 옷을, 30대 초반 사용자에게는 오피스룩을 상대적으로 많이 노출하기 위해서인데요. 나이대뿐만 아니라 선호하는 스타일을 선택하도록 해, 최초 사용자에게도 어느 정도 맞춤화된 스타일을 보여줍니다.

지그재그 첫 진입 시 플로우

사용자의 행동 데이터가 쌓이면 클러스터링 기법(비슷한 데이터끼리 묶어주는 머신러닝 기법)을 이용해 ‘패션 나이’ ‘패션 스타일’ ‘선호하는 옷 모델의 스타일’ ‘자주 이용하는 요일, 시간대’ ‘구매율’ 등을 분석해 상품을 우선적으로 보여준다고 해요. 그렇게 되면 똑같이 ‘꽃무늬 치마’라는 키워드로 검색을 하더라도 사람마다 보이는 상품 리스트가 다르게 된다고 하네요. 또한 같은 사람이더라도 그날의 행동 패턴에 따라 날마다 다른 상품을 추천받게 되는 거죠.

지그재그의 주요 고객은 누구일까?

가치소비를 중요시하는 1020세대 여성

같은 세대이더라도 성별이나 연령대에 따라서 패션 앱 이용행태가 다르게 나타났는데요. 지그재그 같은 경우에는 주 이용자가 MZ세대 20대 여성층 비율이 높았어요. 아무래도 1020 세대는 온라인 쇼핑을 선호하고, 3040 세대는 자신이 신뢰하는 브랜드의 상품을 선호하는 특징 때문이라고 생각해요. 또한 경쟁사인 에이블리의 경우 10대 이용층이 많은 반면 지그재그는 20대 여성의 비율이 높다고 합니다.

지그재그의 광고. ‘맘대로 사세요'라는 대사가 인상적이에요.

개인마다 체형이나 취향이 다르고, 연령별/직업별/상황별로 선호하는 옷 스타일이 모두 다른데요, 지그재그는 내가 좋아하는 스타일의 옷을 찾기 쉽다는 이미지로 인식되고 있어요. 가치 소비를 중요시하는 MZ세대에게 부합하는 서비스라는 생각이 드네요.

고객이 패션 플랫폼에서 원하는 것

빠른 배송은 기본이 된 시대, 그럼 핏은?

최근 소비의 중심이 오프라인에서 온라인으로 바뀌었어요. 그렇기 때문에 인터넷과 모바일을 이용해 패션 상품을 구매하는 수요가 급증했다고 하는데요. 온라인과 오프라인 채널 각각의장단점이 있어요!

온라인 채널을 이용하면 상품을 한눈에 비교가 가능하고 저렴하게 구매할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이죠. 하지만 치명적인 단점으로는 배송 문제와 착용 문제가 있습니다?

배송 문제를 해결하기 위해 요즘 빠른 배송으로 하루 만에 상품을 받아 볼 수 있도록 하는 서비스가 늘었어요. 브랜디는 주문 상품을 반나절 만에 받아볼 수 있는 ‘하루 배송’을 핵심 브랜드 컨셉으로 강조하며 배송 서비스를 강화하고 있어요. 지그재그 또한 밤 9시 이전에 주문하면 다음 날 바로 받아볼 수 있는 ‘제트 온리’ 서비스를 ‘직진 배송’으로 재단장하며 배송 서비스 경쟁력을 강화하고 있는 중이라고 합니다.

반면에 체형과 핏에 관련된 부분은 아직 개선이 많이 필요하다고 생각했는데요. 직접 입어보거나 보지 못하기 때문에 내가 생각했던 핏이나 재질이 아닐 수 있고, 이를 교환/반품하는 과정이 번거롭기 때문에 부정적인 경험으로 남는 경우가 흔히 발생해요. 이러한 경험을 최소화하기 위해 소비자들은 신뢰성 있는 후기를 많이 참고하는데요, 지그재그 후기의 경우에도 체형 정보와 선택 옵션, 한줄평 등을 제공하며 직관적인 후기를 제공하기 위해 고민하고 있다고 생각합니다.

2. 타서비스에서는 어떻게 제공하고 있을까

타 패션 플랫폼 비교·분석해보기

지그재그뿐만 아니라, 타 패션 플랫폼 서비스는 어떤 방식으로 사용자의 니즈를 충족시켜주고 있는지 비교해보았어요. 특히 ‘내가 원하는 상품을 찾는 과정이 쉬운지’, ‘내 체형에 맞는 정보를 적절히 제공하는지’를 중점적으로 살펴보았답니다!

국내 여성 패션 플랫폼인 지그재그 와, 브랜디에이블리와 국내 패션 편집샵인 무신사W컨셉, 그리고 해외 명품 셀렉샵인 FarfetchSSENSEMatchesfashion 이렇게 총 8개의 서비스를 비교분석 해보았는데요. 여성 패션 플랫폼끼리만 비교해볼까 하다가 편집샵과 해외 셀렉샵 서비스와도 어떻게 성격이 다른지 비교해보는 것이 좋을 것 같아서, 여러 서비스를 선택했어요. 우선 성격이 비슷한 서비스끼리 특징을 살펴볼게요!

서비스별 특징

여성 패션 플랫폼: 지그재그, 브랜디, 에이블리

첫 번째로 여성 패션 플랫폼인 ‘지그재그’와 ‘브랜디’, ‘에이블리’에요. 이 세 서비스 모두 여성 사용자를 타겟으로 해, 개인 맞춤 추천을 강조하고 있었어요. 사용자의 나이대와 관심 상품에 따른 상품 추천을 해주고, 후기에서 사용자의 체형 정보를 함께 제공해 구매에 도움이 되도록 하고 있었어요. 또한 무료 배송이나 빠른 배송 등의 서비스를 제공해 여성 사용자의 온라인 구매 니즈를 해결하고자 하네요.

국내 패션 편집샵: 무신사, W컨셉

국내 패션 편집샵인 무신사와 W컨셉의 경우에는 개인 맞춤 추천보다는 패션 트렌드와 상품 랭킹에 기반한 상품을 보여주는 느낌이었어요. 그렇기 때문에 내가 좋아하는 상품을 탐색하려 하기보다는 확실히 사고자 하는 상품이나 브랜드가 있을 때, 또는 요즘 어떤 상품이 인기 있는지 보고 싶을 때 이용하는 경우가 많았어요. 그리고 남성 및 여성 제품 모두 판매하기 때문에, 성별에 따라 제품을 볼 수 있는 기능을 제공하고 있었어요.

해외 명품 셀렉샵: Farfetch, SSENSE, Matchesfashion

해외 명품 셀렉샵의 경우 코로나가 유행하면서 명품을 온라인에서 구매하는 사용자가 늘었다고 해요. 다른 나라에서 직구하는 경우가 많기 때문에 첫 진입 시 해당하는 국가와 가격 표기를 설정해야 했어요. 또한 가격대가 높은 상품을 판매하다 보니 저렴하게 직구할 수 있는 세일 상품을 강조하고 있고, 신상 명품에 대한 니즈가 있기 때문에 신상품을 보여주는 영역을 모두 제공하고 있어요. 또한 전반적으로 상품 자체의 이미지를 강조하기 때문에 착용샷이 부족해 아쉬웠어요. 위의 세 서비스 중 SSENSE에서만 썸네일에 착용샷 이미지를 사용하고 있었는데요. 어떤 옷이든 같은 자세, 같은 각도로 보여주어서 옷 핏이나 길이 등을 볼 때 유용할 것 같다는 생각을 했어요. 그리고 특이하게 세 서비스 모두 후기를 제공하지 않고 있답니다.

1) 개인 스타일 맞춤 추천

개인 스타일 맞춤 추천은 여성 패션 플랫폼(지그재그와 브랜디, 에이블리)이 잘 되어있는데요. 그중에서도 지그재그가 가장 잘 추천해준다고 생각해요! 브랜디와 에이블리는 첫 이용 시 바로 홈 화면에 진입하는 반면에, 지그재그는 나이와 선호 스타일, 쇼핑몰을 먼저 선택한 후 선택한 정보 기반으로 홈 화면 정보를 제공해준다는 차별점이 있었어요.

지그재그, 브랜디, 에이블리 서비스의 각 홈 화면

또한 세 서비스 모두 홈 화면에서 무한 스크롤이 가능한 제품 리스트를 제공해 내 취향의 맞는 상품을 한 페이지에서 탐색할 수 있었어요. 홈 화면도 지그재그 서비스가 제일 좋다는 생각을 했는데, 지그재그는 최상단에만 배너를 두고 ‘000님을 위한 추천 아이템’ 영역을 바로 보이도록 해 추천 아이템을 인지하고 스크롤 할 수 있었어요. 추천된 아이템도 제 스타일에 맞는 아이템들도 바로 바뀐다는 느낌을 받아 더 많이 이용하게 되더라구요.

이에 비해 브랜디는 홈 화면 전체가 광고 배너와 상품 카테고리만 보여져 하단으로 스크롤 하지 않게 되더라구요. 에이블리는 지그재그와 비슷하게 최상단에 배너를 두고 카테고리와 ‘회원님을 위한 추천 상품’ 영역이 보여지게 해 스크롤 하며 탐색하게 되지만, 추천하는 아이템이 제 취향이 아닌 상품을 보여주는 느낌이 강했어요. 지금은 여름인데 겨울 니트를 보여준다든지, 화장품에는 관심 없는데 옷과 화장품을 섞어 보여주니까 홈 피드는 안 보게 되더라구요.

2) 원하는 제품 찾기

여성 패션 플랫폼(지그재그와 브랜디에이블리)과 무신사가 원하는 제품을 찾기 쉽다고 생각했어요.

지그재그, 브랜디, 에이블리 서비스의 각 필터 화면

지그재그와 브랜디, 에이블리의 경우 맞춤 추천을 잘 해주기도 하지만 필터 기능이 세분화되어 있어, 더 정확하게 내가 원하는 제품을 찾기 수월했어요. 상품 옵션이나 연령대, 색상, 가격 등 필터 옵션을 다양하게 제공해 내가 원하는 방면으로 필터링하기 좋았어요.

지그재그의 ‘비슷한 상품 검색’ 플로우

또한 지그재그의 경우에는 제품 리스트에서 특정 상품을 길게 탭하고 밑으로 스와이핑하면, 해당 상품과 비슷한 상품 리스트를 제공하는데요. 직접 텍스트로 검색하지 않아도 쉽고 간단히 원하는 상품을 탐색할 수 있어 편리하다고 느꼈어요.

무신사의 ‘제품 리스트’ 화면과 ‘유사한 상품 검색’ 화면

무신사는 필터 기능도 잘 되어 있지만, 판매 제품 리스트와 일반인이 코디한 이미지 리스트 이렇게 두 가지 종류의 탭을 제공하고 있었어요. 그렇기 때문에 스타일을 중요하게 보거나 핏을 보는 사용자의 경우 상품 탐색에 용이할 것 같다는 생각을 했어요. 또한 상품 상세 이미지에서 플로팅되어 있는 돋보기 아이콘을 누르면 유사한 상품 리스트를 보여주는데요. 페이지 곳곳에 사용자가 원하는 상품을 찾을 수 있도록 도와주고 있다는 생각을 했습니다.

3) 체형 기반 정보 제공

체형 기반 정보는 무신사가 잘 제공하고 있었어요. 상품 실측뿐만 아니라 핏 가이드, 사이즈 추천, 기준표 등 다양하게 제공하고 있는데요, 저는 핏가이드랑 사이즈 추천이 좋다고 생각했어요.

무신사의 ‘사이즈탭' 화면

핏 가이드에서는 몸무게와 체중에 따른 착용샷을 보여주어 체형별로 핏을 비교할 때 좋았어요. 그리고 같은 키와 몸무게더라도 체형은 다를 수 있는데, ‘마르고 목이 긴 타입’, ‘어깨가 처진 타입’, ‘승모근이 발달한 타입’ 등 체형에 대해 디테일하게 표기해주어서 나와 비슷한 체형인지 아닌지 판단하기 좋더라구요.

사이즈 추천에서는 내 비슷한 체형의 사람들이 선택한 옵션에 대해 어떻게 생각하는지 보기 편했어요. 후기 정보 기반으로 선택한 상품 옵션과 키 및 체중, 사이즈에 대한 평 이렇게 세 가지만 심플하게 보여주어서 직관적이고, 내 체형정보만 필터링해서 볼 수 있으니까 어떤 사이즈가 나에게 적절한지 판단하기 쉬웠어요.

지그재그는 사이즈 가이드를 따로 제공하지는 않고, 사이즈 정보는 후기의 체형정보와 한 줄 평으로만 알 수 있었는데요. 나와 비슷한 체형의 사용자 후기 글을 찾기도 번거롭고, 핏 관련된 정보가 필요하다고 생각했어요.

3. 설계서로 구조 뜯어보기

IA와 화면 설계서 작성하기

리서치 해본 결과, 지그재그는 개인 스타일 맞춤 추천에는 특화되어 있지만 사이즈나 핏 관련된 정보 제공은 아직 부족한 것을 알 수 있었어요. 그럼 이러한 사이즈나 핏 관련 정보를 어떤 페이지에 디벨롭하는게 좋을까요? 인사이트를 반영할 수 있는 페이지를 파악하기 위해 설계서 작성을 진행했어요.

지그재그의 IA

지그재그의 모든 페이지를 설계하는 것은 시간도 오래 걸리고 비효율적이에요! 그렇기 때문에 설계서를 진행하기에 앞서 IA로 페이지 구조를 파악해 본 뒤, 주요 페이지 다섯 가지를 선정했어요.

주요 페이지 다섯 가지

저는 제품을 구매하기 전 제품을 탐색하는 과정인 [모아보기 홈, 제품 리스트, 제품 상세, 후기, 검색 페이지]의 설계서를 작성해보았어요. 이렇게 설계서를 작성하면서 사이즈나 핏 관련 정보를 디벨롭 할 수 있는 부분이 무엇일지 함께 고민해보았어요.

⚠️ Pain Point: 후기 페이지

내가 하기 전, 먼저 알아서 해주기

후기 페이지의 화면 설계서

설계서를 진행해보니 후기 페이지에서 불편한 점이 몇 가지 있었어요. 고객들은 내 체형정보와 비슷한 후기정보, 그리고 내가 관심 있는 상품 옵션에 대한 후기를 원하지만, 이것에 대한 필터링 기능이 제공되지 않고 있어요. 그렇기 때문에 일일이 모든 정보를 확인하며 내가 원하는 정보를 찾는 과정이 번거롭게 느껴지더라구요.

또한 정보를 찾거나 필터링을 하기 전에 먼저 나에게 맞는 정보를 제공해주면 좋겠다고 생각했어요. 취향에 맞는 스타일의 상품은 잘 추천해주지만 실질적인 체형이나 핏에 기반한 정보는 왜 제공해주지 않을까 하는 의문이 들었어요. 그래서 이 부분을 개선 포인트로 잡으면 어떨까 생각했습니다!

4. 후기 페이지의 정보 개선하기

앞의 리서치와 설계서 과정에서 지그재그는 취향 맞춤 추천은 잘해주지만, 체형이나 핏 관련 추천은 아쉽다는 의견이 나왔어요. 그래서 온라인에서도 오프라인에서 구매하는 경험처럼 맞는 핏에 대한 니즈를 해결해주면 어떨까 생각했어요. 만약 실제 구매자들의 솔직한 후기 정보를 바탕으로 이 사람에게는 어떤 사이즈가 맞을지 예측해준다면 어떨까요? 또한 내 체형과 비슷한 사람의 정보만 볼 수 있다면 어떨까요? 직접 직접 입어보고 사는 것만큼 정확하진 않겠지만, 이렇게 하는 것만으로도 사이즈 미스의 리스크를 줄이고 빠른 사이즈 선택이 가능해질 것으로 생각해요! 그럼 개선된 포인트를 자세히 보러 가볼까요?

1) 비슷한 체형의 고객 데이터를 기반으로

사이즈탭에서 나에게 맞는 사이즈 확인하기

후기 페이지의 AS IS / TO BE

가장 변화된 부분은 ‘사이즈평’ 탭을 추가해, 사이즈 관련 정보만 따로 볼 수 있도록 했어요.

기존에는 구매 만족도 평점, 구매자 체형 정보, 선택 옵션, 한 줄 평, 리스트 정렬기능 정도만 제공해, 내게 맞는 정보만 얻기 힘들었어요. 사이즈 관련 정보도 체형 정보를 일일이 확인하며 후기를 읽어봐야 했기 때문에 시간도 오래 걸리고 번거로웠죠. 나에게 가장 도움이 되는 건, 비슷한 체형의 구매자가 쓴 후기이니까요!

후기 페이지의 ‘사이즈평’ 탭 개선안

개선안에서는 상품평과 사이즈평 두 가지 탭을 제공하는데요. 상품 퀄리티나 색감 등과 관련된 후기는 상품평 탭에서, 사이즈나 핏과 관련된 후기는 사이즈평 탭에서 볼 수 있도록 개선해보았어요.

원래는 한 페이지에서 상품에 대한 정보와 사이즈 정보를 제공하려 했는데, 재질과 착용샷을 나누어서 보고 싶어하는 사용자도 있더라구요. 이러한 니즈도 반영하여 탭구조를 두 개로 나누게 되었어요.

내 체형에 기반한 추천 사이즈 영역

사이즈평 탭에서는 내 체형정보에 기반해서 추천 사이즈를 알려주고 나와 비슷한 체형인 사용자들이 남긴 후기를 기반으로 사이즈별 후기를 제공해줘요. 이렇게 나에게 맞는 추천 사이즈를 제공해줌으로써 굳이 찾아보지 않아도 직관적으로 나에게 맞는 사이즈를 알 수 있도록 했어요.

‘협업 필터링’ 추천 알고리즘과 비슷한 추천 방식

사이즈를 추천해주는 기준은 기존의 협업 필터링 추천 알고리즘과 비슷하게 생각했어요. 만약 제 체형이 ‘164cm/48kg/보통체형’으로 등록되어 있다면, 저랑 유사한 체형의 사용자들이 남긴 후기 정보를 기반으로 추천 사이즈를 제공해주는 방식이에요. 기존의 지그재그 사이즈 한줄평이 ‘작아요/딱맞아요/커요' 이렇게 세가지로 나뉘어져 있기 때문에, 선택한 한줄평을 기반으로 어떤 사이즈를 적절하다고 평가했는지 분석할 수 있다고 생각했어요.

나와 비슷한 사용자들의 사이즈별 후기

하단에는 좀 더 세부적인 사이즈 후기 지표를 제공해줘요. 나와 비슷한 체형의 사용자 집단 내에서 사이즈 M에 대해 어떤 평을 했는지 객관적인 수치로 보여주는데요. 추천 사이즈인 M 사이즈 이외에도 S, L 사이즈에 대해서도 어떻게 평가했는지 보여주기 때문에 정확한 사이즈 판단을 할 수 있어요. 어쨌든 여기서 중요한 포인트는 내 체형과 비슷한 사용자 집단의 의견만 모아서 보여주는 점인걸 잊지 마세요!

체형 정보에 대해 직관적으로 표기

부가적으로 같은 키와 몸무게라도 마른 160인지, 통통한 160인지 다른데요. 상·하의 사이즈를 표기해주지만 저도 정확한 제 사이즈를 몰라서 항상 키와 몸무게만 비교하며 봐왔거든요. 이러한 부분은 ‘상체통통 / 보통체형 / 하체통통’이라고 표현해주어 기존보다 쉽고 직관적으로 개인 체형에 대해 알 수 있도록 개선해 보았어요.

2) 내가 원하는 정보만 골라서

후기에서도 원하는 정보 필터링하기

후기 페이지의 ‘필터 페이지’ 개선안

두 번째로 후기 페이지에 필터 기능을 추가했어요. 고객들은 내 체형정보와 비슷한 후기정보, 그리고 내가 관심 있는 상품 옵션에 대한 후기를 원하지만, 이것에 대한 필터링 기능이 제공되지 않는다는 문제점이 있었어요. 그래서 포토 후기를 봐도 내 체형과 비슷한 사용자인지 확인해야 했고, 만약 여러 티셔츠 색 중에 노란색 티셔츠 후기만 보고 싶으면 일일이 찾아봐야 했어요. 찾아봐도 없을 경우도 있구요. 필터 기능 한 번이면 바로 찾을 수 있는 후기들을 번거롭게 확인해야 했죠.

그래서 기존에 제공하고 있는 정보를 기반으로 체형, 상품 옵션, 한 줄 평, 별점을 필터링해서 볼 수 있도록 필터 페이지를 제작해보았어요. 필터 옵션은 기존 후기에 있던 체형정보(키, 몸무게), 선택옵션(색상,사이즈), 한줄평(사이즈, 색감, 퀄리티), 만족도(별점)를 기준으로 했어요. 필터링할 수 있는 데이터는 기존 데이터로 충분하기 때문에 이미 개발 진행되고 있을 수도 있는데요. 정말 이 필터 기능만 추가되어도 후기 읽을 때 편할 것 같아요?(찐사용자의 마음입니다…)

But, 사용자 후기 정보가 너무 적다면?

제안한 개선안처럼 바뀌면 맞춤 정보가 더 강화되겠지만, 아무래도 한계점도 있을 것 같아요. 비슷한 체형의 사용자 후기 수가 충분하지 않다면 사이즈를 추천하기에 힘들 것 같은데요. 신상품이나 인지도가 낮아 후기 수가 너무 적다면, 추천 사이즈 영역을 숨기고 사이즈별 후기 영역도 비슷한 체형의 사용자가 아닌 모든 사용자의 총평으로 바꾸어 보여줘도 좋을 것 같아요. 그러고 어느 정도 후기 데이터가 쌓이면 추천 사이즈 영역으로 교체해 노출해주는 방식도 방안이 될 수 있겠네요 🙂

프로젝트를 마무리하며?

체형 정보와 필터링 기능을 강조해서 개선안을 제작해보았는데요. 지그재그 서비스를 자주 이용하는 사용자로서 후기 페이지가 이런 식으로 보완된다면 온라인과 오프라인의 격차가 줄어들고, 비대면 시대의 고객을 확보할 수 있을 거로 생각해요. 그리고 취향 맞춤 뿐만 아니라 핏 맞춤 추천도 해주면서 ‘사용자가 쇼핑하기 좋은 플랫폼’이라는 지그재그의 정체성을 더 강화할 수 있을 거예요!

아쉽기도 뿌듯하기도 했던 OJT 안녕

이렇게 OJT 과제가 끝났어요. 제가 지그재그를 분석하면서 고민했던 과정과 개선 의도가 잘 전달되었으면 좋겠네요. 하나의 글을 분석적으로 쓴 것도 처음이라 잘못 쓴 내용도 있을 거고, 말을 이해하기 어려울 수도 있어요! 차츰 수정해 나갈 테니 그런 부분 있으면 알려주시면 감사하겠습니다. 그래도 무엇인가를 하나 끝냈다는 것이 뿌듯하게 느껴지네요. 모든 건 처음이 어렵다는 말이 있듯이, 이 글을 시작으로 꾸준히 글을 써보려고 노력해야겠어요. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 😀

원문은 여기서 볼 수 있습니다.


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