추천 시스템과 소비자 리뷰 경쟁제품의 네트워크 강화한다 外

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Management Information System

추천 시스템과 소비자 리뷰

경쟁제품의 네트워크 강화한다

Wael Jabr and Zhiqiang (Eric) Zheng. 2014. Know Yourself and Know Your Enemy: An Analysis of Firm Recommendations and Consumer Reviews in a Competitive Environment. MIS Quarterly. 38(3) 635-654.

무엇을 왜 연구했나?

고객은 제품 구매 결정 시 제품의 속성과 다른 사람의 평가를 기반으로 해당 제품의 품질을 평가하고 경쟁 제품과 비교한다. 온라인 전자 상거래 플랫폼은 이와 같은 의사결정을 지원하기 위해 다양한 기능을 제공한다. 이 중 대표적인 것이 추천 시스템(recommender system)과 제품의 기존 소비자들의 리뷰 정보다. 그동안 숱한 연구가 전자 혹은 후자가 매출에 미치는 영향을 살펴봤다. 그러나 기존 연구는 대부분 제품 추천 시스템이 고객의 구매 결정 고려 대상 제품군을 재구성함으로써 미치는 영향을 간과했다. 또 추천 시스템과 소비자 리뷰가 제품 구매에 미치는 개별적인 영향만을 규명했을 뿐 실제 구매 상황에서의 복합적인 영향 관계에 대해서는 설명을 하지 못했다. 추천 시스템은 특정 제품과 관련된 유사한 경쟁 제품 네트워크를 만들어준다. 이 논문의 저자들은 제품 네트워크와 각 제품이 구매 고려 대상일 때 추천되는 비교 대상 제품들과의 연결 구조를 연구했다.

많은 제품들의 구매 고려 비교 대상으로 자주 추천될수록 제품 네트워크에서의 중심성이 높다. 이처럼 구축된 제품 네트워크를 기반으로 추출한 데이터를 이용해서 저자들은 추천 시스템과 소비자 리뷰가 상호 연관돼 매출에 미치는 복합적인 영향을 살펴봤다. 즉, 제품 A의 구매를 고려하고 있는 소비자에게 추천 시스템이 관련 제품 10여 개를 추천하는 경우 해당 경쟁 제품군의 소비자 리뷰의 상대적인 평점과 상대적인 중심성에 따라 제품 A의 매출 역시 영향을 받는 현상을 실증적으로 검증했다. 전자상거래 플랫폼에서 제품 A의 구매를 고려하는 소비자에게 제품 네트워크에서 중심성이 높은 다른 제품을 추천하면 자칫 제품 A의 매출을 감소시킬 수도 있다.

저자들은 아마존닷컴의 4개의 서적 분류(경영, 여행 가이드, 프로그래밍, 건강) 내에서 2007년 5월에서 2009년 5월까지 판매된 책들 중 소비자 리뷰가 최소 25개 이상인 책을 무작위로 1740권 선정했다. 이들 제품군의 추천 연결 구조를 이용해 경쟁 제품 네트워크를 구축하고 각 제품의 중심성, 판매 실적, 리뷰 평점, 리뷰어들 간 평점의 일관성 등을 데이터로 구축했다. 특정 제품의 경쟁 제품 선정은 해당 제품의 구매를 고려한 후 최종적으로 소비자들이 가장 많이 구매했던 책으로 선정했다.

무엇을 발견했나?

책에 대해 긍정적인 평가의 양이 많을수록, 평균 평가 평점이 높을수록 다른 고객들이 유용하다고 평가한 긍정적인 소비자 평가가 많을수록 책이 관련 제품 네트워크 내에서 중심성이 높을수록, 주도적인 소비자들에게 일관되게 긍정적인 평가를 받을수록, 마지막으로 경쟁 책에 비해서 상대적으로 더 긍정적인 리뷰를 많이 받은 경우일수록 해당 책의 매출이 증가했다.반면 소비자 평가가 많이 엇갈려서 평점의 편차가 큰 책일수록 품질에 대한 불확실성으로 인해 책의 매출이 감소했다. 마찬가지로 책의 구매를 고려할 때 추천된 경쟁 책의 중심성이 높을수록, 경쟁 책이 소비자들의 긍정적인 평가를 많이 받았을수록 해당 책의 매출은 감소하는 역후광 효과(reverse halo effect)가 관찰됐다.

연구결과가 어떤 교훈을 주나?

연구 결과에서 보여준 바와 같이 추천 시스템은 제품들 간의 경쟁을 증가시킨다. 이 연구는 플랫폼을 통해 경쟁하는 출판사들 입장에서는 자사 책의 리뷰뿐만 아니라 구매 비교 대상 집단에 속한 다른 책들의 평점도 주시하고 있어야 함을 시사한다. 추천 시스템을 활용해서 플랫폼상에서 연결되는 순간, 이러한 책 추천 네트워크에서의 중심성에 의해 매출이 상당 부분 영향을 받는다.본 연구에서는 플랫폼에서 추천 시스템과 고객 리뷰 정보를 제공함에 있어서 이러한 복합적인 단서가 매출에 미치는 총체적인 영향을 살펴봐야 함을 시사하고 있다.

전자상거래 플랫폼 운영자 입장에서는 고객의 구매 의사결정을 더욱 용이하게 하기 위한 정보를 제공할 수 있도록 추천 시스템과 소비자 리뷰 시스템의 기능을 설계할 필요가 있다. 예를 들어 수많은 고객 리뷰 중 유용한 리뷰를 선별하기 쉽게 리뷰어의 품질 등을 평가하도록 도와줄 수 있다. 플랫폼 운영자는 이윤폭이 높은 제품이 더 많이 선택될 수 있도록 적절하게 추천 시스템과 소비자 리뷰를 조합해서 고객에게 정보를 제공할 수 있다.

문재윤고려대 경영대 교수 jymoon@korea.ac.kr

필자는 연세대 경영대를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 취득했다. 뉴욕대 스턴스쿨에서 정보시스템 전공으로 박사 학위를 받은 뒤 홍콩 과기대에서 학생들을 가르쳤다. 현재는 고려대 경영대에서 MIS 전공 교수로 재직하면서 온라인커뮤니티, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 오픈 소스 소프트웨어 개발 등과 관련한 연구를 진행하고 있다.