#Design

여기어때 홈 카드 개선기 (2)

여기어때 홈 카드 개선기 (2)
01

Summary

이겼지만 삐뚤어진 승리? 데이터가 알려준 여기어때 홈 개편의 반전 결과

화려한 디자인 개선보다 중요했던 것은 결국 끊김 없이 아래로 흐르는 사용자의 동선이었습니다.

여기어때 플랫폼 디자인 팀이 자체 디자인 시스템인 YDS SellerCard를 확장하며 홈 화면 모듈을 개편하고, 100만 명 대상의 대규모 A/B 테스트를 진행한 리얼 디자인 여정입니다. 무조건 이쁘게 꾸미는 디자인에서 벗어나 실제 사용자 동선을 설계하고 다변수 실험에서 올바른 결과를 검증하는 방식을 실무 관점에서 투명하게 공유합니다.

  • 01최근 본 상품 모듈 축소를 통해 첫 화면 하단에 다음 콘텐츠를 걸쳐 노출함으로써 사용자의 자연스러운 스크롤과 탐색을 유도했습니다.
  • 022-depth에 묻혀있던 도시 탐험 비디오를 1-depth 카드 전면으로 노출시켜 목적지를 정하지 못한 사용자들에게 즉각적인 영감을 제공했습니다.
  • 03엘리트 멤버십 전용 혜택을 컬러 그라디언트와 강조된 할인 태그로 시각화하여 전용 모듈의 정체성과 유입률을 높였습니다.
  • 04개선 후 사후 분석을 통해 개별 카드 디자인보다 첫 화면에서의 시선 차단 제거가 전체 거래액을 증가시킨 레버였음을 입증했습니다.
  • 05여러 모듈의 동시 수정 시 데이터 정합성 판단이 어려워짐을 인지하고, 디자이너 역시 처음부터 검증 가능한 설계를 해야 함을 도출했습니다.

RECOMMENDATION

UI/UX 개편이나 대규모 모듈 단위 실험을 기획하는 디자이너 및 기획자에게 권장하며, 여러 변수를 동시에 다룰 때 데이터 해석 왜곡을 막기 위한 실험 설계 가이드를 제공합니다.

The Problem

여기어때 홈 화면에서 상단 모듈이 너무 넓은 영역을 차지하여 하단 탐색 영역으로 사용자의 시선이 이어지지 않았고, 개별 모듈들이 각기 다른 비즈니스 목적과 고객 행동을 명확히 유도하지 못하는 문제가 있었습니다.

The Solution

'최근 본 상품' 모듈 크기를 줄여 하단 영역 노출을 유도하고, 모듈별 JTBD를 정의해 멤버십 혜택을 강조하거나 숨겨진 콘텐츠를 1-depth로 올리는 등 디자인 시스템 YDS SellerCard의 확장 가능한 규칙 내에서 화면을 개선했습니다.

The Result

100만 명 규모의 A/B 테스트를 거친 결과 총 거래액(GMV)과 구매 전환율이 소폭 상승해 실험군이 승리했으나, 상세 분석 결과 개별 모듈 개선 효과보다는 상단 모듈 축소로 인한 시선 흐름 개선이 주원인인 것으로 확인되었습니다.

Trade-off

한 번에 6개 모듈을 한꺼번에 변경하여 개별 개선 사항의 기여도를 명확히 분리해 분석하지 못했고, '최근 본 상품'의 크기를 줄이자 숙소 사진 및 상품명 인지도가 떨어져 해당 모듈 자체의 사용성과 클릭률은 소폭 하락하는 부작용이 있었습니다.

03

Key Concepts

Concept · 01

JTBD (Jobs To Be Done)

고객이 특정 상황에서 겪는 문제와 이를 통해 달성하려는 목적을 정의하여 제품의 기능과 역할을 재정립하는 프레임워크입니다.

  • 각 홈 모듈이 사용자의 어떤 문제를 대신 풀어주어야 하는지 정의하는 기준으로 도입되었습니다.
  • 여행 목적지를 고민하는 탐험형 사용자를 위해 '지금 여기' 모듈을 개편하는 토대가 되었습니다.
Concept · 02

YDS SellerCard

여기어때 브랜드 일관성을 지키면서 유연한 변형과 확장을 가능하게 설계된 셀러카드 전용 UI 디자인 시스템입니다.

  • 개별 페이지 단위의 임의 수정을 막고, 향후 리스트나 검색 페이지에서도 재활용 가능하도록 공통 확장 구조를 수립했습니다.
  • 홈 화면에 최적화된 맞춤형 예외를 만드는 대신 시스템 부채를 줄이는 형태로 변형을 진행했습니다.
Concept · 03

다변수 A/B 테스팅

대조군과 여러 변수가 포함된 실험군을 비교 분석하여 최적의 비즈니스 효과를 이끌어내는 데이터 검증 기법입니다.

  • 약 100만 명의 사용자를 대상으로 9일간의 사용 데이터를 분석해 최종 우세 안을 채택했습니다.
  • 6개 모듈의 일괄 변경으로 인해 인과관계 해석에 오류를 낳을 수 있어 엄밀한 변수 통제가 중요함을 교훈으로 남겼습니다.