소비자의 구매 결정을 좌우하는 구매 여정의 ‘복잡한 중간 단계(messy middle)’

Alistair Rennie, Jonny Protheroe / 2020년 9월
Una mujer negra hace las compras desde su teléfono celular. Una línea negra une el teléfono con el carrito de compras y forma un garabato en el medio del recorrido.

Google 소비자통계팀의 알리스테어 레니(Alistair Rennie)와 조니 프로더로(Jonny Protheroe)는 소비자 행동 변화를 연구하는 데 많은 시간을 보내고 있습니다. 두 사람이 공유하는 구매자의 의사결정 과정에 관한 최신 연구 결과에 대해 알아보세요.

사람들이 결정을 내리는 방식은 복잡하며, 점점 더 복잡해지고 있습니다. 그래도 구매 행동에 대해서는 몇 가지 알려진 사실들 있습니다. 구매 의도 유발과 구매 결정 사이에 일어나는 일들이 선형적이지 않다는 것, 그리고 사람마다 다른 복잡한 터치 포인트가 얽혀 있다는 점은 우리 모두 알고 있습니다. 그러나 쇼핑객들이 이 과정에서 발견하는 모든 정보와 선택사항을 어떻게 처리하는지에 대해서는 잘 알려져 있지 않습니다. 그리고 이 새로운 연구를 통해 우리가 알아보려 하는 핵심적인 부분은 이 과정이 사람들이 궁극적으로 무엇을 구매할지 결정하는데 어떻게 영향을 미치는가 하는 점입니다.

인터넷은 발달을 거듭하면서 가격만을 비교하던 도구에서 사실상 모든 것을 비교하는 도구로 변모하게 되었습니다. 이 점은 수년간에 걸쳐 Google 검색에서 확인할 수 있는 구매 행동의 변화를 통해 분명히 알 수 있습니다. 예를 들어, ‘저렴한(cheap)'과 ‘최고의(best)'라는 단어를 살펴보겠습니다. 전 세계적으로 ‘최고의’에 대한 검색 관심도가 ‘저렴한’에 대한 검색 관심도를 훨씬 능가했습니다.¹ 세계적으로 독일, 인도, 이탈리아와 같은 국가에서 ‘저렴한’과 ‘최고의’를 현지 언어로 번역해봤을 때도 동일한 변화가 나타났습니다.

01 Decoding-the-Messy-Middle.png

‘저렴한’에 대한 정확한 가치는 개인별로 다를 수 있지만, 여전히 한 가지 의미를 지닙니다. 반면에 ‘최고의’는 가치, 품질, 성능 또는 인기를 포함한 다양한 의미를 지닐 수 있습니다.

구매 의도 유발과 구매 사이의 ’복잡한 중간 단계(messy middle)’에서 일어나는 행동은 일종의 연구 대상 행동입니다. 그리고 코로나19로 인해 전 세계 소비자의 온라인 쇼핑 및 제품에 대한 조사가 가속화됨에 따라 브랜드가 이러한 소비자 행동을 이해하는 방법을 배우는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

구매 결정 과정에 행동 과학 원칙 적용하기

작년에 우리는 소비자 의사 결정에 관한 새로운 견해를 얻기 위한 연구를 시작했으며, 행동 과학 전문가 그룹인 The Behavioral Architects의 도움을 통해 소비자가 무엇을 구매할지 결정하는 방식을 파악하기 위한 연구에 들어갔습니다.

문헌 연구, 쇼핑 관찰 연구, 검색 트렌드 분석, 대규모 실험을 진행했습니다. 우리의 목표는 방대한 선택지와 무한한 정보가 주어지는 온라인 환경에서 소비자가 어떻게 결정을 내리는지를 이해하는 것이었습니다. 그 결과 발견한 사실은 사람들이 자신의 심리 깊숙이 내재된 인지 편향(Cognitive Bias)을 사용하여 규모와 복잡성에 대처한다는 것입니다.

이러한 편향은 인터넷이 등장하기 오래전부터 존재했던 것이기에 이것이 오늘날 사람들의 구매 결정에 어떻게 영향을 미치는지 알아보고 싶었습니다.

복잡한 중간 단계에서 일어나는 일: 두 가지 심리적 형태

연구를 통해 새로운 의사 결정 모델이 구체화되기 시작했습니다. 새로운 모델의 핵심은 구매 의도 유발과 구매 사이에 뒤얽혀있는 공간인 '복잡한 중간 단계'이며 이곳에서 고객을 붙잡을 수 있는지 없는지가 결정됩니다.

사람들은 원하는 카테고리의 제품 및 브랜드에 대한 정보를 찾은 다음 모든 옵션을 평가합니다. 이 과정은 복잡한 중간 단계의 두 가지 다른 심리적 형태, 즉 확장적인 활동인 탐색과 걸러내는 활동인 평가와 같습니다. 검색엔진, 소셜 미디어, 애그리게이터(여러 회사의 상품이나 서비스에 대한 정보를 모아 제공하는 인터넷 회사 및 사이트) 및 리뷰 웹사이트와 같은 방대한 온라인 소스에서 사람들이 무엇을 하든, 이 두 가지 심리적 형태 중 하나로 분류됩니다.

02 Decoding-the-Messy-Middle.png

사람들은 이와 같이 탐색과 평가라는 두 가지 형태를 왕복하며, 구매 결정을 내리는 데 필요한 만큼 이 과정을 반복합니다.

구매 의사 결정에 영향을 미치는 인지 편향

사람들이 복잡한 중간 단계에서 탐색하고 평가할 때 인지 편향은 쇼핑 행동을 형성하고 다른 제품을 배제하고 특정 제품을 선택하는 이유에 영향을 미칩니다. 수백 가지의 인지 편향이 존재할 수 있지만, 이번 연구에서는 6가지를 우선적으로 선정하여 평가했습니다.

03 Decoding-the-Messy-Middle.png

1.카테고리 휴리스틱: 주요 제품 사양에 대한 간단한 설명은 구매 결정을 단순화할 수 있습니다.

2.즉각성의 힘: 제품을 더 오래 기다려야 할수록 제안의 설득력은 약해집니다.

3.소셜 미디어의 리뷰: 다른 사람의 추천과 리뷰는 큰 설득력이 있습니다.

4.희소성 편향: 제품의 재고 또는 가용성이 줄어들수록 구매 의욕은 커집니다.

5.권위 편향: 전문가 또는 신뢰할 수 있는 출처는 큰 영향력을 발휘합니다.

6.무료 증정의 힘: 구매 시 증정하는 선물은 관련성 없는 것이라도 강력한 동기 부여가 될 수 있습니다.

실제 쇼핑객을 통해 금융 서비스, 소비재, 리테일, 여행, 유틸리티 산업에 걸쳐 31만 건의 구매 시나리오를 시뮬레이션한 이번 연구의 대규모 쇼핑 실험은 위와 같은 편향에 기반을 두고 있습니다.

실험에서 쇼핑객에게 카테고리 내에서 첫 번째와 두 번째로 좋아하는 브랜드를 선택하도록 한 다음, 다양한 편향을 적용해 선호하는 브랜드를 바꾸는지 확인했습니다. 극단적인 시나리오를 테스트하기 위해 실험의 각 카테고리에는 쇼핑객에게 사전에 전혀 노출되지 않은 가상의 브랜드도 포함되었습니다.

실험 결과, 가장 경쟁력이 떨어질 것 같았던 가상의 시리얼 브랜드가 별 5개의 리뷰와 20% 추가량 제공을 포함한 '풍부한' 혜택을 제공하여 기존 선호 제품에서 쇼핑객의 선호도 28%를 가져올 수 있었습니다. 그리고 가장 극단적인 경우로, 가상의 자동차 보험사가 6가지 편향 모두에 걸쳐 혜택을 제공했을 때 87%의 소비자 선호도를 차지했습니다.

이 실험은 행동 과학 원칙과 그에 부합하는 필요한 행동 및 정보가 지능적이고 책임 있게 적용될 경우, 복잡한 중간 단계에서 소비자 선호도를 높이고 유지시킬 수 있는 강력한 도구가 된다는 것을 보여줍니다.

마케터가 복잡한 중간 단계에서 성공할 수 있는 방법

복잡한 중간 단계는 어려워 보일 수 있지만, 소비자에게는 이 과정이 평범한 쇼핑처럼 느껴진다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 목표는 사람들이 모델이 보여주는 루프에서 벗어나도록 강요하는 것이 아니라 결정을 내리는 데 필요한 정보와 확신을 제공하는 것입니다.

다행히도 특정 카테고리 내에 기존에 있던 탄탄한 브랜드인지 또는 신생 브랜드인지와 관계없이 접근 방식은 동일합니다.

  • 고객이 탐색하는 동안 제품 또는 서비스가 전략적으로 먼저 떠오를 수 있도록 브랜드를 노출하세요.
  • 행동 과학 원칙을 지능적이고 책임 있게 사용하여 소비자가 선택지를 평가할 때 제안의 설득력을 높이세요.
  • 구매 의도 유발과 구매까지 걸리는 시간을 단축하여 기존 고객과 잠재고객이 경쟁 브랜드에 노출되는 시간을 줄이세요.
  • 복잡한 중간 단계에서 걸림돌로 작용할 수 있는 전통적인 브랜딩 및 실적 이기주의를 피할 수 있도록 다양한 업무 분야를 처리할 수 있는 권한을 가진 유연성 있는 팀을 구성하세요.
Alistair_Rennie.jpg

Alistair Rennie

Research Lead, Market Insights U.K., Google
Johnny_Protheroe headshot.jpg

Jonny Protheroe

Head of Market Insights U.K., Google

출처 (1)

Google Trends, Worldwide, 2004–July 2020.