배경
작년 말부터 기존 카테고리 시스템에 대한 사용자 피드백이 누적되었습니다. 주요 문제점은 다음과 같았습니다:
- 카테고리 명칭의 추상성으로 인한 이용 혼란
- 콘텐츠 특성과 카테고리 부합도 저하
- 신규 사용자의 진입 장벽
1단계: 문제 정의 (1월)
데이터 분석 결과
- 신규 방문자의 카테고리 이탈률: 65%
- 구독자 중 카테고리 기반 구독률: 12%
- 검색을 통한 콘텐츠 발견 비중: 78%
인터뷰 결과 (12명)
- “어떤 카테고리에 내가 찾는 정보가 있을지 예측하기 어려움”
- “명칭이 비즈니스 용어라 일반인이 이해하기 힘듦”
- “콘텐츠가 중복되는 것 같아 신뢰도가 떨어져 보임”
2단계: 대안 설계 (2월)
안 A: 기능 기반 분류
- 시장 분석 / 실무 가이드 / 내부 스토리 / 비즈니스 인사이트
안 B: 독자 기반 분류
- 초보자 / 실무자 / 관리자 / 전문가
안 C: 콘텐츠 형식 기반 분류
- 리포트 / 매뉴얼 / 회고 / 에세이 (채택)
3단계: A/B 테스트 (3월)
테스트 설계
- 기간: 3주
- 그룹: 기존 카테고리 (50%) vs 신규 카테고리 (50%)
- 지표: 클릭률, 체류시간, 구독 전환율
결과
| 지표 | 기존 | 신규 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 카테고리 클릭률 | 18% | 34% | +89% |
| 평균 체류시간 | 2.1분 | 3.4분 | +62% |
| 구독 전환율 | 3.2% | 5.8% | +81% |
4단계: 최종 결정 (4월)
결정 요인
- 사용자 이해도 증가
- 콘텐츠 발견 효율 개선
- 구독 전환율 개선
- 콘텐츠 제작 가이드라인 명확화
반영된 피드백
- “시장읽기” 이름에 대한 일부 반대 → 부제 추가로 해결
- 카테고리별 컬러링에 대한 긍정적 반응 유지
- 이전 카테고리 URL 리다이렉트 설정
교훈
- 사용자 중심의 용어 선택이 성공의 핵심
- A/B 테스트 선행으로 리스크 최소화
- 변경 사유를 투명하게 공유하는 것이 수용도 향상
- 기술적 구현보다 사용자 경험 우선 고려
향후 계획
- 6개월간 사용자 반응 모니터링
- 카테고리별 콘텐츠 퀄리티 가이드라인 수립
- 타겟 오디언스별 맞춤 추천 알고리즘 개선