월간 토픽
2015. 10. 26. 제 249-2호
O2O 연계를 위한 포털 서비스 개편 - 네이버 쇼핑 신규 서비스 분석
1. 포털의 O2O 사업 역량 강화와 Mobile 전략

Mobile 컴퓨팅 기술과 GPS 등의 위치기반 서비스가 결합하고 근거리 통신을 위한 비콘(Beacon), NFC 등의 기술이 활성화 되면서 오프라인 서비스 영역에 온라인 및 디지털 기술을 연계하는 O2O 시장의 성장이 가속화되었습니다. 향후 O2O 시장을 선점하기 위해 대형 통신사, Mobile 기기 제조사, Mobile 인터넷 서비스 공급자는 기술 지배적 우위를 바탕으로 시장 진출을 본격화하는 반면, 포털은 기확보된 사용자 커버리지와 주력 서비스를 O2O 진출의 레버리지로 활용하고 있습니다. 온라인 유통 중개 사업자로 커머스 플랫폼을 강화했던 네이버는 축적된 역량을 바탕으로 오프라인 구매 및 유통에 주력하는 것과 달리, 지도, 맛집 등 실생활 밀착형 서비스를 선보였던 카카오는 대중교통과 같은 생활 연계 서비스에 중점을 두고 있습니다.

O2O 시장은 이동성과 접속성 등 Mobile 디바이스의 고유한 속성을 바탕으로 본격화되었기에, 포털 사업자는 PC보다 Mobile 사용성을 강화한 서비스를 출시하면서 O2O 연계를 강화하였습니다. '쇼핑윈도', '스토어팜', ‘쇼핑 핫딜, 테마쇼핑’ 등 네이버에서 서비스되는 NHN의 쇼핑 관련 신규 서비스는 Mobile에서 트래픽이 강세이며, 카카오 역시 '카카오택시', '카카오오더' 등 Mobile 특화 서비스를 제시하고 있습니다.
- 네이버 신규 서비스 출시 내용-
서비스명 서비스 내용 출시일 비고
스토어팜 개별 쇼핑몰이 입점 가능한 네이버 오픈마켓 서비스 2014.06 ‘샵N’ 서비스 종료
쇼핑 윈도 백화점, 소호몰 등 오프라인 상점 입점 2014.12 스타일, 리빙, 프레시, 뷰티, 키즈 윈도 등
쇼핑 홈 개편 각종 제휴사 쇼핑몰 및 샵윈도 상품 큐레이션 2015.07 핫딜, 럭키투데이 등
패션스퀘어 이미지 중심의 검색광고 2014.05 00스퀘어, ex.리빙스퀘어
네이버페이 간편결제 서비스 2015.06  
네이버톡톡 오프라인 상품판매자와 실시간 소통 2015.09  
이번 토픽에서는 포털의 O2O 연계를 위한 Mobile 전략 중 네이버의 쇼핑 서비스 개편을 점검하고, 디바이스에 따라 분화되는 서비스 이용 행태의 특성을 분석하여 O2O 서비스 연계 강화를 위한 Mobile 서비스의 전략적 방향성을 검토해 볼 예정입니다.
2. Mobile 중심의 네이버 쇼핑 섹션 이용

Fixed와 Mobile 이용을 포함한 네이버 쇼핑 섹션 이용자 규모는 월간 약 1,323만 명¹ 규모로 추정됩니다. 디바이스별로, PC와 Mobile 중복 이용이 54%로 가장 많은 비중을 차지하였으나, 전체의 60%인 800만여 명이 Mobile 디바이스를 통한 이용 경험이 있는 것으로 추정되어 네이버 쇼핑 섹션의 이용의 상당 부분이 Mobile을 통해 발생하는 것으로 확인됩니다. Mobile 중심 이용의 요인은 이동성(mobility), 편재성(Ubiquitous)의 장점으로 시공간 맥락에 관계 없이 다양한 맥락에서 이용이 가능해지면서 쇼핑 정보 탐색의 접근성이 높아진 때문으로 추정됩니다.

Mobile의 연령 분포는 20~30대의 이용자 비중이 PC 대비 평균 5%p 높아 디바이스에 따른 주요 상거래 수요층의 변동성이 확인되었습니다. 성숙기 시장으로 중년의 다수층이 유입되는 PC의 e-Commerce와 달리 m-Commerce는 초기 수용자 비중이 PC대비 높아 상대적으로 저연령 중심 분포가 나타나고 있습니다.
¹ Android OS 계열 이용자를 대상으로 추정한 Mobile Behavioral Data. 2015년 3분기 기준 Android OS 이용자는 전체 스마트폰 이용자 대비 87.3%로 추정됨.
- 네이버 쇼핑 디바이스별 이용자 연령 분포 -
3. Mobile을 통해 전파되는 O2O 쇼핑 경험

백화점, 아울렛 소호몰 등 오프라인 매장을 입점시킨 '쇼핑윈도', 오프라인 판매자와의 커뮤니케이션을 위한 '네이버 톡톡' 등으로 대표되는 O2O와 관련된 신규 서비스 성과는 PC와 Mobile이 서로 다른 것으로 나타납니다. PC 네이버 쇼핑 섹션의 주력 서비스인 ‘지식쇼핑’의 이용률은 PC 네이버 쇼핑 서비스 방문자의 약 81%인 반면, 신규 서비스는 약 60%에 그쳐 PC에서는 여전히 기존의 쇼핑 이용 행태가 우세한 것으로 확인되었습니다. PC는 정보 검색 및 탐색에 적합한 디바이스로서 합리적인 구매를 위해 다양한 상품 정보의 획득과 가격 비교 서비스를 제공하는 ‘지식쇼핑’의 이용 비중이 여전히 높은 것으로 추정됩니다.
- 네이버 쇼핑 섹션 구분 -
LV1 LV2 LV3 Name
네이버
쇼핑 섹션
전체
지식쇼핑 지식쇼핑
신규서비스 패션스퀘어
스토어팜
쇼핑 윈도
쇼핑 홈
쇼핑 섹션(핫딜, 테마쇼핑)
기타
네이버페이 네이버페이 전체
기타  
- 디바이스별 네이버 쇼핑 이용자의 서비스 이용률 -
- 디바이스별 서비스 이용시간 비중-

반면, O2O를 포함한 신규 서비스의 Mobile 성과는 PC 대비 우수했습니다. Mobile 네이버 쇼핑 이용자의 신규 서비스 이용률은 66.2%로, 주요 서비스인 ‘지식쇼핑’과 비슷한 규모에 도달한 것으로 조사되었으며, 이용시간에서는 기존 '지식쇼핑'을 추월하면서 전체 트래픽의 과반을 점유하는 것으로 조사되었습니다.

연령별로는 네이버 쇼핑의 핵심 이용자인 20~30대 여성에서 신규 서비스의 이용시간 비중이 61%로 조사되어 쇼핑 핵심 연령층의 신규 서비스에 대한 수용도가 높은 것으로 확인되었습니다.
- 신규 서비스의 디바이스별 이용자 연령분포 -
- 신규 서비스의 디바이스별 총이용시간 연령분포 -

O2O 신규 서비스는 Mobile 네이버 프론트와 연계되면서 유희적 동기(killing time) 및 정보 획득 동기를 자극하여 비목적성 탐색 시간을 쇼핑 시간으로 편입시켰습니다. 또한 O2O 서비스는 Mobile 지식쇼핑 서비스와도 연계되어 상품 선택의 범위를 오프라인 영역으로 확장시켰습니다. Mobile은 이같이 즉각적으로 발현된 쇼핑 니즈를 이용자가 처한 상황적 맥락에 따라 효과적으로 충족시키는 디바이스로 확인됩니다. O2O 서비스와 이용자를 연결하는 ‘쇼핑 섹션’과 Mobile 이미지 검색광고 서비스인 ‘패션스퀘어’ 서비스 역시 PC 대비 Mobile의 이용시간에서 강세가 나타났습니다. 현재의 O2O 관련 서비스의 핵심 이용자가 20~30대 여성으로 귀결되고 있으므로 이용자 커버리지 확대 및 구매력 보유층을 확보하기 위해 중, 장년층에 소구되는 카테고리 강화가 장기 전략으로 고려되어야 합니다.
- 신규 서비스 상세별 총 이용시간-
- 신규 서비스별 핵심 이용자 분석-

4. 기존 인프라를 활용한 O2O 유입

네이버는 자사 서비스 인프라를 활용하여 신규 서비스로의 유입 경로로 확보하였으며, 검색, 지식 쇼핑, 프론트 페이지가 주요 유입경로인 것으로 확인됩니다. 특히, Mobile 이용률이 높은 네이버 프론트 페이지와 신규 O2O 서비스의 연계는 포털 커머스 시장 선점의 레버리지로 작용하여 타 산업군 대비 우위 요소로 작용하고 있습니다.

또한 Mobile에서는 자사 서비스를 통한 신규 서비스 재유입 비중이 PC 대비 높은 것으로 확인되어 검색에서 쇼핑 정보 탐색, 결제에 이르는 쇼핑 경험의 만족이 이용자 Lock-in의 유효 요인인 것으로 추정됩니다.
- 신규 서비스 유입 채널별 이용자 (UV) 비중 -

네이버는 향후 Mobile을 통한 이용 확대가 기대되는 O2O 시장을 선점하기 위하여 기존의 쇼핑 서비스를 확대 개편하였고, ‘쇼핑 윈도’와 같은 신규 서비스를 Mobile 맞춤형 UX로 구현하여 PC 대비 Mobile에서 높은 성과를 거두었습니다. 네이버는 O2O 시장 초기 단계에서 네이버 커머스 이용률이 높은 20대의 선호 콘텐츠인 의류 및 잡화의 카테고리를 강화하여 25~34세 여성층을 확보하였으며, 경로 의존성이 높은 신규 서비스를 자사 강점 서비스인 검색 및 프론트에 연계하여 초기 단계에서 핵심이용자를 확보하였습니다. 향후 포털 외 다양한 인터넷 사업자가 Mobile O2O 서비스 진출 및 확대를 꾀할 것으로 기대되는 가운데, 신규 서비스의 성공적인 시장 안착을 위해 자사 핵심 이용층의 Life Style 및 서비스 이용 니즈 분석과 이를 구현한 Mobile 전략이 필요할 것으로 판단됩니다.
<통계 데이터 산출의 한계 안내>
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