플러스프로젝트 배경
1. 배경: '정보 과잉'으로 인한 고객의 선택 피로도 해소 선택의 어려움(Choice Overload) 발생: 쇼핑몰이 성장함에 따라 영양제 제품군이 다양해지고 유입 고객은 늘어나고 있습니다. 하지만 너무 많은 상품과 정보는 오히려 고객에게 "나에게 맞는 제품이 무엇인지" 판단하기 어렵게 만드는 '선택 장애'를 유발합니다. 구매 이탈 방지: 고객이 스스로 성분과 효과를 비교하고 학습해야 하는 부담
프로젝트 성과
상품구매 전환율 상승
일반적인 상황: 쇼핑몰의 평균 구매 전환율은 보통 1~3% 내외입니다. (100명 들어오면 1~3명 구매)
진단 도입 후: 진단 퀴즈를 끝까지 완료한 고객의 전환율은 보통 5~10% 수준으로 뜁니다.
진단 도입 후: 진단 퀴즈를 끝까지 완료한 고객의 전환율은 보통 5~10% 수준으로 뜁니다.
객단가(AOV): 평균 15% ~ 20% 상승
단일 상품을 살려는 고객에세 세트 상품을 살 수 있게끔 유도가 가능 합니다.
마케팅 데이터(DB) 확보율: 참여자의 30~40%
회원가입 후 설문조사에 참여하는 고객의 정보를 DB화 시켜 추후 신규상품 출시시 마케팅 메일이나 문자를 보낼수 있습니다.
핵심 기능
카페24에서 설문지 조사 사이트로 이동하는 기능
1. Cross-Domain 세션 유지 및 통합 인증 연동
카페24 쇼핑몰에서 로그인한 고객이 외부 환경(Node.js 기반 설문 사이트)으로 이동하여 설문을 진행한 뒤 다시 카페24로 돌아오는 기능
카페24 쇼핑몰에서 로그인한 고객이 외부 환경(Node.js 기반 설문 사이트)으로 이동하여 설문을 진행한 뒤 다시 카페24로 돌아오는 기능
진행 단계
1단계: 요구사항 분석 및 진단 로직 기획 (Planning & Logic Design)
2025.10.
As-Is 분석 및 KPI 설정: 현재 쇼핑몰의 주력 제품군 및 타겟 고객층 분석.
설문 시나리오(Flow) 설계: 이탈률을 최소화하는 최적의 질문 개수 및 단계 구성.
설문 시나리오(Flow) 설계: 이탈률을 최소화하는 최적의 질문 개수 및 단계 구성.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : - 영우샵 방문 고객에게 맞춤형 화장품 및 샴프 진단 솔루션 2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경 - 카페24 쇼핑몰 커스터 마이징 - 설문사이트 연결구현 - 설문사이트 구축 : DB, 백엔드, Rest API, Vue.js, Node.js, MySQL - 상품추천 알고리즘 - 추천상품 카페24 쇼핑몰 고객의 장바구니 이동 구현 - 카페24쇼핑몰 결
