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📌 문제 우선순위 파악

- 기존에 정의했던 상위 5개의 키워드에 따른 문제들 간의 우선순위를 정렬하도록 했다. 상위 5개의 키워드가 전체 키워드의 53%, 절반 이상을 차지함을 볼 수 있었다.
- 이는 단순 언급량이 많은 것에서 그칠 것이 아닌, 사용자 다수가 반복적으로 동일한 불편을 겪고 있음을 시사한다. → 이는 구조적인 문제에 대한 유저의 Pain Point 지표로 볼 수 있으며, 언급량이 낮은 키워드보다 높은 키워드를 우선적으로 고려해야 한다는 주장의 근거가 될 수 있다.
📉 Impact vs. Effort Matrix 활용

- 일단 Effort에 따라 Y축을 정의했다. Effort를 ‘개발 난이도’, ‘리소스(돈, 시간, 인력)’을 기준으로 하여 각각에 점수를 부여했다. 구체적인 내용은 아래와 같다. (점수가 높을수록 우선순위 높음)
- 개발 난이도 :
- 가격 비교 - 1점, 가격 비교 기능을 추가적으로 구현하기 위해 다른 사이트의 API를 받아오거나 크롤링해야하고, 가격 비교에 따른 필터 기능 등을 추가적으로 구현해야 하므로 개발 난이도도 높고 들어가는 인력과 시간 측면의 리소스가 많이 발생한다고 판단했다.
- 다크모드 - 2점, 구현 자체는 간단할 수 있지만, 디자인 측면에서 폰트 색깔과 메인 색상에 대해 한 번 더 회의를 거쳐야 하며 최악의 경우 UI 전체를 처음부터 새로 구현해야 하는 경우가 발생할 수도 있어 4점을 부여했다.
- 복사 - 3점, 복사 권한을 유저에게 재부여하거나 복사 버튼 추가로 구현하면 간단하지만 혹시나 복사 기능 자체를 처음부터 구현해야 할 경우 리소스와 난이도가 늘어날 수 있어 중간 점수인 3점을 부여했다.
- 쿠폰 / 혜택 - 4점, 쿠폰과 혜택에 대한 설명 구체화는 간단하게 추가할 수 있지만 추가 페이지까지 구현할 경우 조금 더 리소스가 들어갈 수 있어 배송보다는 높은 점수인 2점을 줬다.
- 배송 - 5점, 무료 배송에 관한 Alert 정도의 간단한 구현으로 해결할 수 있어 인력과 시간이 제일 적게 들어갈 것이라고 판단했다.

- 그 다음, 정렬해 놓은 노력을 기본으로 하여 영향에 대해 순위를 매겼다. 주관을 개입하기 보다 키워드의 비율에 따라 영향의 순위를 결정했다(근거로 들만한 지표가 이것뿐이었다). 이렇게 Impact vs. Effort Matrix를 완성했다.
- 배송 - 1점.
- 다크모드 - 2점.
- 쿠폰 / 혜택 - 3점.
- 가격 비교 - 4점.
- 복사 - 5점.
📌 따라서 문제에 대한 우선 순위는 아래와 같이 정렬할 수 있었다.
1️⃣ 복사 기능을 사용해야 하는 부분에 복사 기능이 없어 유저들이 불편해 한다. (8점)
2️⃣ 쿠폰 안내가 충분하지 않고 사용이 복잡해 유저들이 불편해 한다. (7점)
3️⃣ 무료 배송 기준이 불분명해 유저들이 배송비를 내는 경우가 발생한다. (6점)
4️⃣ 상품 가격 비교 기능이 없어 어떤 상품이 더 좋은지 판단하기 힘들기에 유저들이 상품 구매에 어려움을 겪는다. (5점)
5️⃣ 선명한 원색 계열의 정보들이 시각적 스트레스를 유발해 유저들이 피로감을 느낀다. (4점)
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📌 핵심 문제 정의
“ 내가 정의한 핵심 문제를 개선하면 어떤 지표에 영향을 미칠까?
문제 우선순위를 파악하며 ‘복사 기능을 사용해야 하는 부분에 복사 기능이 없어 유저들이 불편해 한다’ 는 핵심 문제를 발견하고 우선적으로 해결할 문제임을 정의했다.
그렇다면 어떤 지표에 영향을 미치고 개선이 될 지 파악해보았다.
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서비스 만족도 증가 및 신뢰도 향상
- 유저가 불편해 하는 부분이 해소되면 서비스에 대한 만족도가 증가할 것이다.
- 유저의 피드백을 적극적으로 수용하고 개선하는 서비스라는 인식시켜 서비스에 대한 신뢰도가 향상될 것이다.
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부정적 VoC(앱 리뷰) 개선
현재 부정적 리뷰 키워드의 38%가 **‘복사’**임을 이전에 파악했다.
설정한 핵심 문제를 개선한다면 복사 관련 부정적 리뷰가 줄어들 것이고, 자연스레 전체 VoC의 부정적인 리뷰 비율도 감소할 것이다.
뿐만 아니라 다른 리뷰 데이터들을 조회해본 결과,


위와 같이 복사 기능의 부재가 배송 / 가격 비교 관련 부분에도 악영향을 미치는 점을 확인할 수 있었다.
→ 따라서 복사 문제 개선은 곧 전체 서비스의 전반적인 개선 작업이 될 수 있으며,
서비스의 만족도 증가 및 신뢰도 상승, 전체 VoC의 부정적인 리뷰 비율 감소에 더 나아가 전체 서비스의 장기 이탈률 감소까지 이어질 수 있을 것으로 보인다.
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