온라인 서비스 정보 구조의 이해

앱이나 웹 같은 온라인 서비스의 정보 구조를 이야기할 것이면서 카테고리를 '앱기획 웹기획'이 아니라 '마케팅 이야기'에 놓는 것은 우리가 이야기할 정보 구조가 IA가 아님을 의미합니다. 이미 이 글의 카테고리 선택에서부터 정보 구조에 대한 이야기는 시작된 것이기는 합니다.

 

 

정보 구조의 의미

 

 온라인 서비스에서 정보 구조는 앱이나 웹에서 제공하는 정보의 구조를 의미하는 것과 함께 앱이나 웹을 이용하면서 사용자의 인지적 작용이 가공하는 정보의 구조를 의미하는 것으로 구분하여 생각할 수 있습니다.

 

전자는 제공 정보 또는 원시 정보입니다. 후자는 인식 정보, 처리 정보입니다.

 

그러므로 전자는 온라인 서비스 제공자 측면에서 바라본 정보이며, 후자는 사용자 측면에서 바라본 정보가 됩니다. 그런데 사용자는 서비스 제공자에 비해 매우 다양하다는 문제가 있습니다. 

 

온라인 서비스 제공자가 제공하는 정보는 사용자에 따라 달라지지 않습니다. 앱/웹의 구조나 정보 위치가 사용자에 따라 달라지지는 않습니다. 그래서 사용자는 앱/웹을 이용하기 전에 사이트 맵 또는 카테고리를 통해 각자가 원하는 정보의 위치를 파악하고 빠르게 이용할 수 있게 됩니다.

 

그러나 사용자의 정보 구조는 각자가 다릅니다. 관심사나 지적 역량, 습관이나 과거 이용 경험 등에 의해 똑같이 제공된 정보 체계를 어려워할 수도, 편리해 할 수도 있습니다. 이러한 차이는 앱/웹 서비스에 대한 전반적인 평가 체계를 다르게 구성합니다.

 

그러므로 온라인 서비스를 구성하는 정보 구조를 고정적 정보 체계와 변화 가능성 정보 체계로 구분할 수도 있게 됩니다.

 

이러한 온라인 서비스를 둘러싼 정보 구조에 대한 혼란이 있는 것은 사용자가 사람이기 때문입니다,

 

만약 사용자가 완벽한 합리성과 이성에 기반한 온라인 서비스 이용을 한다고 가정한다면 변화 가능 정보 구조에 대한 비중은 상당히 줄어들 것입니다. 그러나 사용자의 온라인 서비스 이용이 휴리스틱과 선호의 영향을 받는다고 가정한다면 변화 사정 정보 구조의 중요성은 커집니다.

 

그러기에 사전에 완벽하게 기획된 것으로 판단되던 앱/웹도 서비스에 성공하지 못하는 일이 생기기도 하는 것입니다.

 

 

점유율 10%와 20% 선택

  

우리가 잘 알고 있는 IA에 대한 이야기는 더 이상 이 글에서는 하지 않으려 합니다. 본 블로그의 다른 글에서도 이미 다루었고, 인터넷 검색을 통해서도 수많은 양질의 글을 찾을 수 있기 때문입니다. 

 

이러한 특성은 마케팅 전략에서는 시장 특성에 따른 전략 구성의 차이를 통해 연구되어 왔습니다. 예를 들면 해당 시장의 경쟁 기술이 공학적이냐 아니면 장인적이냐에 따라 전략 형태가 달라집니다. 공학적 기술은 구글과 MS 등의 경쟁 시장의 기술을 의미하고 장인적 기술은 영화나 웹툰 등의 경쟁 기술을 의미합니다. 지금의 시장은 어느 정도 두 기술의 교집합이 필요하기는 합니다.

 

공학적 기술의 특성은 복잡하지만 교육을 통과한다면 누구나 같은 결과를 가져올 수 있다는 데 있습니다. 같은 수준의 기술자가 설계를 보고 실행을 했을 때 다른 결과가 나온다면 공학적으로 문제가 있는 것입니다.

 

마치 1+1을 누구가 계산하더라도 2인 것과 같습니다. 그러나 이러한 공학적 로직이 복잡해지면 보통 사람들은 이해하기 힘이 들어집니다. 그래서 공학적 기술을 구현할 수 있는 기술자는 소수입니다.

 

이러한 기술적 난이도와 일정 공학 능력을 가지게 되면 똑같은 결과나 나온다는 점이 많은 연봉을 받을 수 있는 이유가 됩니다. 바로 검증 가능한 난해한 역량이기 때문입니다.

 

비슷한 공학적 유형이기는 하지만, 이러한 구글, MS 등의 공학적 기술에 비해 온라인 서비스 정보 구조는 그렇게 막 어렵지는 않습니다.

 

여기서 가정을 하나 하겠습니다.

 

A 기업이 해당 온라인 서비스 시장의 점유율이 10%입니다. 이 기업은 아무리 노력을 해도 점유율이 12% 이상을 넘지 못하고 있습니다. 그리고 조금 시간이 지나면 다시 10%로 돌아오고 하는 것을 수 년째 반복하고 있습니다.

 

B기업은 A 기업의 경쟁 온라인 서비스를 운영하고 있습니다. 이 B 기업의 점유율은 20%입니다.

 

A기업은 아무리 노력해도 B기업 점유율을 잠식하지 못하고 있습니다. 그래서 A 기업은 B기업 시장을 빼앗기 위해 B기업의 서비스와 비슷하게 개편하기로 했습니다.

 

B기업의 점유율 20%는 현재 A기업 점유율 10% 2배이고, A기업은 충분히 자신이 있었습니다. B 기업과 비슷하게 서비스를 개편하면 기존 점유율 10%에 추가하여 20%에 가까운 점유율을 가져올 수 있을 것이라 생각했습니다. 

 

이 기획이 실행되면 A 기업은 마의 12%를 넘어 15% 이상 점유율을 기대하고 있습니다.     

 

 

점유율 5%의 함정. 정보 구조의 충돌

 

공학적 기술에 대해 언급한 이유는 온라인 서비스 기업이 제공하는 고정적 정보 구조 체계인 IA는 공학적 성격을 가지고 있기 때문입니다. 

 

그러므로 앱/웹 개발자 누구나 같은 로직과 구성을 파악할 수 있습니다. 그래서 이런 정보 인식을 활용한 것을 벤치마킹이라 부릅니다.

 

쉽게 말해 A기업은 점유율 확대를 위해 B기업을 벤치마킹한 것입니다. 벤치마킹의 정보는 산업 스파이를 통해 내부 정보를 빼오기 않는다면 공개된 정보에 한정됩니다.

 

이 공개된 정보는 사용자라면 누구가 B기업의 서비스에 대해 예상할 수 있고, 확인할 수 있는 정보 구조가 됩니다.

 

이를 벤치마킹하면 A기업은 B 기업과 유사한 앱/웹을 개발할 수 있게 됩니다.

 

그런데 이렇게 업그레이드된 A기업의 온라인 서비스 점유율은 15%가 아닌 5%로 더 낮아졌습니다. 이는 기존 점유율의 2배가 아닌 1/2배인 것입니다.

 

이는 제공 정보 구조와 인식 정보 구조의 충돌 때문에 나타나는 현상입니다.

 

여기서 A기업의 10% 점유율을 구성하는 사용자의 정보 구조 체계와 B기업의 20% 점유율을 구성하는 사용자 정보 체계를 변화 함수의 변수로 넣어야 A기업 온라인 서비스 업그레이드에 대한 올바른 변화 추세를 형성할 수 있게 됩니다.

 

A기업 사용자의 정보 체계는 B기업이 아니라 A기업에서 제공하는 정보 체계 처리에 최적화되어 있었습니다. 그렇지 않았다면 A기업 사용자가 남아 있을 의미는 없을 것입니다. 그러므로 10%는 B기업이 아닌 A기업에서 제공하는 정보에 대한 만족을 의미합니다.

 

그리고 B기업의 20%는 B기업이 제공하는 온라인 서비스 정보 체계에 만족하는 사용자들의 비율을 의미하는 것입니다. 이들은 B기업에 남아 있다는 말은 B기업에서 제공하는 서비스를 인식하고 있다는 말이 됩니다.

 

그런데 A기업이 B기업의 20% 점유율을 부러워하여 B기업과 유사하게 온라인 서비스 업그레이드 하였습니다.

 

이때 두 가지 부정적 현상이 일어나게 됩니다.

• 기존 A기업 온라인 서비스 사용자는 B기업 서비스가 아니라 A기업 서비스가 좋아서 남아 있는 사용자. 그러므로 기존 10% 점유율을 구성하는 사용자 그룹에서 이탈자가 나타날 수 있게 됨.
• 기존 B기업 온라인 서비스 사용자는 반복 이용을 통해 B기업과 B기업의 서비스를 내적 정보 구조 차원에서 연결하여 기억하고 있는 상황. 이 결과가 20% 점유율로 나타나고 있음. 그런데 A기업이 서비스 업그레이드를 통해 B기업 앱/웹과 비슷하게 서비스한다면 사용자 기억 정보 사이에는 충돌이 발생하게 됨. 이때 변화는 B기업에 대한 서비스 충성도의 정도에 따라 달라지게 됨.  

 

물론 긍정적 요인이 없는 것은 아닙니다. B기업 앱/웹에는 만족하고 있으나 B기업이 싫은 경우 대안이 생긴 것이기에 A기업으로 서비스 이탈이 일어나게 될 것입니다.

 

그러나 이 이탈 정도는 기존 A기업 서비스에 만조했던 사용자의 이탈에 비하면 크지 않을 것입니다. 그것이 20%와 10% 차이인 것입니다.

 

결국 A기업의 점유율은 20%를 향해 변화하는 것이 아닌 2%를 향해 변화해 갈 것입니다.

 

이것이 바로 외적/내적 정보 구조의 적합성과 부적합성의 결과입니다.

 

이 말의 의미는 앱/웹 서비스 기획 시 보이고 확인 가능한 정보 구조는 개발을 용이하게 하지만, 점유율을 용이하게 하지는 않는다는 것입니다.

 

기획의 목표가 개발이라면 IA 중심, 기획의 목표가 온라인 서비스 수익과 점유율이라면 사용자 정보 처리 알고리즘 중심으로 설계를 해야 합니다.

 

수익과 점유율 기획 관점에서 IA는 수익 가능성 사용자 정보 알고리즘이 앱/웹의 형태로 구체화된 결과에 지나지 않습니다.