어패럴 EC의 속도·UX 개선을 통한 매출 향상 지원

【지원 내용 상세】
어패럴 EC의 경쟁력인 「상품 이미지의 매력」을 해치지 않으면서 퍼포먼스를 극대화하는 기술적 접근과, 데이터 드리븐 의사결정 프로세스의 도입을 진행했습니다.

• LCP 고속화 및 PDP 최적화: 고화질 상품 이미지를 다용하기 때문에 무거워지기 쉬운 사이트에 대해, 차세대 이미지 포맷 적용과 로딩 우선순위 제어를 실시했습니다. LCP를 2.7초에서 1.3초로 고속화했습니다. 또한 PDP에서는 사이즈 확인이나 컬러 베리에이션 선택 등의 UI 도선을 개선하여, 구매 검토의 스트레스를 경감시켰습니다.
• 측정 기반의 재구축(GA4 / BigQuery): 기존의 간이적인 액세스 분석에서 탈피하여, Google Analytics 4(GA4)와 BigQuery를 연계한 고도의 분석 기반을 구축했습니다. 이를 통해 어떤 시책이 매출이나 이탈 방지에 기여했는지에 대한 「인과 관계」를 상세히 추적할 수 있게 되었습니다.
• PdM 밀착 지원을 통한 로드맵 수립: 단순한 수탁 개발이 아닌, 클라이언트 기업의 프로덕트 매니저와 밀착 지원하는 형태로 프로젝트를 추진했습니다. 가시화된 데이터를 바탕으로 다음에 실행해야 할 시책의 우선순위를 매기고, 중기 성장 로드맵을 공동으로 수립했습니다.

【과제】

• 사이트 퍼포먼스와 화질의 트레이드오프: 상품의 매력을 전달하기 위해 이미지를 활용하고 싶지만, 그것이 표시 속도 저하와 직귀율 증가로 이어지고 있었습니다.
• 낮은 카트 도달률: 상품 상세 페이지까지는 도달하지만, 사이즈 선택이나 정보 부족 등의 UX 미흡으로 인해 카트에 담는 액션까지 이어지지 않는 사례가 많았습니다.
• 데이터 활용의 지연: 시책의 효과 검증이 불충분하여 경험칙에 기반한 개수가 반복되고 있었고, 확실한 성장 시나리오를 그릴 수 없었습니다.

【성과】

• 인게이지먼트 지표의 향상: 고속화와 UX 개선에 의해, 직귀율·카트 도달률이 120〜150% 향상되었습니다. 사용자가 상품을 충분히 검토하고 구매로 진행되는 플로우가 확립되었습니다.
• 매출·광고 효율로의 기여: 카트 도달률 향상이 직접적인 매출 증가와 CPA/ROAS의 개선에 기여했습니다.
• 의사결정의 고도화: 데이터 기반과 로드맵 구축을 통해, 근거에 기반한 신속한 프로덕트 개선 사이클을 운영할 수 있는 조직 체제로 진화했습니다.