NAVER Careers

안녕하세요. 네이버플러스 멤버십에서 멤버십 혜택을 설계하고 기획하는 일을 하고 있는 김성훈입니다. 첫 커리어는 통신사에서 모바일 통신 고객과 커머스 신사업을 분석하는 업무를 담당했습니다. 커머스 신사업 분석에 합류하면서 커머스 고객들을 더 딥다이브해서 분석해야 하는 상황이 있었는데요. 유저들을 분석하는 부분에서 흥미가 많이 느껴졌습니다. 특히 유저 데이터를 분석해서 서비스의 방향을 만드는 데 재미가 있다는 생각이 들었습니다. 이 분야에서 네이버가 전문성이나 스케일이 더 갖춰진 회사라는 생각이 들어서 더 성장하고 도전해 보고 싶어 네이버에 합류를 하게 되었습니다. 네이버에서의 첫 업무는 광고 데이터 분석이었습니다. 유저들이 어떤 광고를 클릭하고, 반응하고, 또 어떤 카테고리에 관심을 가지는 사람들인지 이런 걸 분석하다 보니 네이버의 핵심 회원들은 어떤 행동 패턴을 보일지가 궁금해졌습니다. 그러다가 occ 공고*로 네이버 멤버십 데이터 분석 쪽에서 새 멤버를 찾고 있다는 것을 보고 현재 네이버 멤버십 팀에 합류하게 되었습니다. 네이버 멤버십 유저들에 대한 데이터를 주로 보다가 제 역량을 좋게 봐주셔서 혜택 설계라는 업무까지 맡게 됐고 지금은 데이터 분석과 더불어 멤버십의 큰 방향성을 수립하는 일, 신규 혜택 설계, 사업 전략 기획까지 함께 하고 있습니다.
*OCC : Open Career Chance, 사내 다른 조직으로 이동할 수 있는 제도

현재 하고 있는 일은 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 멤버십 전반의 데이터 분석입니다. 단순히 성과를 보는 것이 아니라 실적을 더 깊이 있게 분석해서 우리가 잘하고 있는지, 혜택이 정말 사용자에게 도달하고 있는지, 새로운 혜택을 만들 때 어떤 방향으로 설계해야 하는지를 계속 점검하고 있습니다. 쇼핑 활동성뿐만 아니라 광고, 결제 콘텐츠 같은 다양한 사업 간의 영향도를 함께 살펴보고 있습니다. 두 번째는 멤버십 혜택의 방향성을 기획하는 일입니다. 스포티파이나 쇼핑 바우처처럼 이용률이 높고 대중적인 구독 혜택들을 만들어내는 과정에서 데이터 분석뿐 아니라 전략적 사고가 함께 필요했습니다. 제 역할은 데이터를 기반으로 멤버십의 큰 방향을 잡고 각 혜택들이 어떤 유저에게 어떤 느낌과 가치를 줄지 설계하는 일이라고 봐주시면 될 것 같습니다.

“살아가는 모든 순간에 멤버십이 도움이 된다고 느낄 수 있도록 더 많은 맞춤형 혜택을 발굴하고 싶습니다.”

쇼핑 바우처라는 혜택을 소개해 드리고 싶습니다. 작년 말부터 멤버십 유저들의 라이프스타일에 맞춘 혜택이 필요하다는 인식이 생겼습니다. 단순히 모든 유저를 대상으로 할인해주는 것이 아니라 유저에게 지금 필요한 딱 맞는 혜택을 드리고 싶었기 때문입니다. 그래서 올해 펫 바우처와 베이비 바우처가 먼저 나오게 되었습니다. 바우처 혜택을 이용하는 분들께 파트너사 제품을 최대 50% 할인 받을 수 있는 웰컴 할인과 10%의 추가 적립을 제공해 드리고 있습니다. 라이프스타일이 보다 보편적이고 유저들의 니즈가 확실한 펫과 베이비로 먼저 시작을 했습니다. 앞으로는 멤버십이 전 생애 주기를 포괄하는 혜택 플랫폼으로 확장되면 좋겠다는 생각이 있습니다. 살아가는 모든 순간에 멤버십이 도움이 된다고 느낄 수 있도록 더 많은 맞춤형 혜택을 발굴하고 싶습니다. 예를 들면 내 아이가 신생아일 때 필요한 혜택과 초등학생일 때 필요한 혜택이 다를 수 있는데요. 저희가 가진 유저 데이터를 바탕으로 나에게 딱 필요한 혜택을 맞춤으로 제공하는 것이죠. 이 과정에서 AI를 활용해 볼 수도 있을 것 같습니다. 여기에 더해서 오프라인에서의 경험 확장도 중요한 기회라고 보고 있습니다. 멤버십의 본질은 내가 이 멤버십에 가입해서 더 대우받는다는 느낌이 들어야 하는 것인데요. 베이비 바우처가 있으면 소아과 진료나 예약에서도 혜택을 더 받을 수 있다거나 하는 식으로 말이죠. 네이버의 지도와 같은 오프라인 베이스 서비스들이 이미 잘 운영되고 있기 때문에 네이버만이 할 수 있는 그런 영역이라는 생각이 듭니다.

다양한 멤버십 서비스가 있지만 대부분 자사 서비스를 활용한 혜택이 많습니다. 자사 콘텐츠 구독이라거나 배송 같은 것들인데요. 네이버 멤버십은 네이버 자사 서비스에 대한 혜택은 물론이고 넷플릭스나 게임 패스, 스포티파이와 같은 외부 파트너사의 혜택도 함께 누릴 수 있다는 점이 강점일 것 같습니다. 넷플릭스 제휴로 이전 대비 신규 유저들이 1.5배 유입되었습니다. 네이버 멤버십은 주로 쇼핑을 위해 즉 쇼핑이라는 목적을 위해 액티브한 활동을 유도하는 서비스인 반면, 넷플릭스는 매우 일상적인 패시브한 시간을 보내는 서비스라고 생각을 했습니다. 그런 측면에서 네넷 제휴는 네이버 멤버십을 필요할 때만 찾는 서비스에서 일상에서도 누리는 혜택으로 진화시켰고 고객들을 더 강력하게 락인시키는 성과를 거두었다는 생각도 듭니다. 네이버 멤버십 유저들에게 실속 있는 혜택을 제공하면서도 파트너사에게도 로스가 되지 않도록 서로 윈윈하는 구조를 만들어 왔습니다. 다양한 제휴 혜택을 만들다 보니 시장 변화에도 더 기민하게 대응할 수 있었던 장점이 있었습니다.

데이터 분석 업무만 하던 때에는 숫자 위주로 보고 그 안에서 인사이트를 뽑아내다 보니 좀 비판적인 성향이었던 것 같습니다. 개선점을 찾아 해당 부서에 잘 전달하는 것이 제 역할이라 생각했다 보니까 지금 현황에 대해서 더 냉정하고 비판적으로 보는 게 데이터 분석가로서 필요하다고 생각했었기 때문인데요. 그런데 서비스 기획 일을 하다 보면 더 낙관적으로 상상해야 하는 때가 많았습니다. ‘그럼에도 불구하고 어떻게 해야 이 지표를 좋아지게 만들 수 있을까’, ‘어떤 걸 해봐야 할까’ 이런 고민들을 더 해야 합니다. 그런 지점에서 초반에는 제 성향이나 관점을 바꾸는 게 꽤 힘들었던 것 같습니다. 물론 지금은 여러 피드백을 통해서 업무에 따라 왔다 갔다 그런 것들이 더 가능해진 것 같긴 합니다.

“보려고 하면 엄청나게 많은 숫자들을 볼 수 있는데 이 중에서 내가 중요하다고 생각하는 건 무엇인가를 잘 설명할 수 있어야 된다고 생각합니다.”

시장이나 유저가 어떤 것을 필요로 하는가에 대한 부분을 잘 정의해야 한다고 생각합니다. 결국 우리가 해결하려는 문제가 잘못 정리되면 결국 그 뒤의 상황들은 다 의미가 없어질 수 있을 것 같습니다. 특히 또 멤버십은 사업 기획, 제휴 부서 배송 등 쇼핑 사업 전체와도 맞닿아 있기 때문에 여러 조직이 얽혀 있는 상황에서는 특히 문제 정의가 더 중요한 것 같습니다. 또 데이터를 보는 입장에서는 나만의 관점이 담긴 스토리를 중요하게 봅니다. 거래액을 볼 것인지 리텐션을 볼 것인지 보려고 하면 엄청나게 많은 숫자들을 볼 수 있는데 이 중에서 내가 중요하다고 생각하는 건 무엇인가를 잘 설명할 수 있어야 된다고 생각합니다. 단순히 신규 가입자가 얼마나 증가했고 쇼핑 활동성이 얼마나 좋아졌는지에서 그치는 것이 아니라 더 구체적인 데이터를 들여다보는 것이죠. 유저들이 가진 속성이나 패턴은 어떤지 그래서 어떤 결과를 만들어낼 수 있는지를 설명하는 식으로 해보면 좋을 것 같았습니다.

덕업일치까지는 아니지만 지금까지 휴가가 필요 없다고 느낄 정도로 재미있게 달려왔습니다. 유저들의 행동을 관찰하고 이걸 바탕으로 개선하고 이런 게 정말 재미있었습니다. 그만큼 유저들을 더 깊게 이해하고 싶다는 생각이 있습니다. A/B 테스트 같은 것도 가능하긴 하지만 테스트에 앞서 미리 가설을 짜보거나 상상을 해야 하는 경우도 있는데요. 그래서 행동 심리학이나 진화론에도 관심을 많이 가지고 있습니다. 어떤 사람이 어떤 관심사를 가졌는지 어떤 이유로 이 상품을 고르는지 이런 것들도 다 과거부터 만들어진 본성이나 습관에 따라 행동하는 것이라는 생각이 듭니다. 그리고 그런 행동들을 가장 잘 확인할 수 있는 업계가 지금 제가 있는 멤버십 그리고 이커머스 업계라는 생각이 듭니다. 그래서 이 업계에서 다양한 유저들을 만나면서 앞으로도 더 알아가고 싶은 게 많습니다. 정말 언젠가는 유저의 마음을 깊이 있게 알아챌 수 있는 그런 날이 오면 좋겠습니다.