아마존, 상품평의 품질과 신뢰도를 높이려는 노력

상품평의 품질과 신뢰도를 높이려는 아마존의 노력이 계속되고 있다. 특히 업체로부터 돈이나 현물 지원을 받아 작성된 상품평을 걸러내는데 공을 들이고 있는데, 진실성이 없다고 판단하기 때문이다. 상품평 분석 업체 리뷰메타에 따르면 일반 상품평은 평균적으로 5점 만점에 4.36점을 주는데 반해, 이러한 상품평은 더 호의적으로 4.74점을 주는 것으로 분석되었다.

지난 10월 아마존은 이러한 상품평에 대해 강경한 대책을 내놓으며 이를 정화하는 작업을 시작했다. 리뷰메타에 따르면 며칠 사이에 약 50만 개의 상품평이 삭제되었다. 또 아마존에서 구입한 상품이 아닌 경우에는 한주에 최대 5개 상품평만 작성 가능하도록 제한했다. 이미 해당 상품을 실제로 구입한 사용자에게 인증 마크를 표시하고, 평점 계산에서 가중치를 주는 등 조치를 취했었다. 그리고 직접 선정한 고객들이 무료로 상품을 받아보고 상품평을 작성하는 체험단 프로그램을 운영하고 있다.

테크니들 인사이트
온라인에서 상품을 구매할 때 상품평이 미치는 영향은 매우 크다. 한 조사에 따르면 88%의 고객이 모르는 브랜드의 상품을 구매할 때 매우 중요한 요소라고 답했다. 점수는 물론이거니와 상품평의 개수 또한 구매 결정에 영향을 미친다. 그리고 대부분 온라인 쇼핑 사이트에서는 상품평이 좋을수록 상품이 상위에 노출되도록 하고 있기 때문에, 판매업체 입장에서도 굉장히 중요한 요소이다.

이런 중요성 때문에 ‘가짜 상품평’ 산업이 탄생했다. 한 연구에 따르면 온라인 상품평 중 15~30%가량이 ‘가짜’로 추정된다고 한다. 온라인 쇼핑뿐만 아니라 식당, 숙박업소 등 여러 업종을 포함한 연구인데, 필자의 예상보다는 훨씬 높은 비율이라 놀랐다.

최근 조사에 따르면 어떤 상품 정보를 찾아볼 때, 구글보다 아마존을 활용하는 사람이 더 많다고 할 만큼 영향력이 커지고 있는 상황이다. 만약 상품평을 믿고 구입했는데 실제로는 형편없는 상품인 경우, 상품평 전체에 대한 불신으로 이어질 수 있다. 아마존으로서는 이런 상황을 원할리 없기에 여러 가지 노력을 기울이는 것으로 보인다.

문제의식이야 예전부터 있었지만, 이제야 효과적인 대응책이 준비되었던 데에는 머신러닝 기술이 한몫하지 않았을까 예상해본다. 실제로 지난해 6월부터 아마존의 상품 평점은 단순한 평균이 아니라, 최신성/상품평 자체의 유용성/아마존 내 구매 여부 등을 고려한 머신러닝 알고리즘으로 계산되고 있다.

관련기사: TechCrunch, GeekWire

이미지 출처:  The Hustle

Seunghwan Lee

쿠팡의 Product Owner입니다. 그전에는 삼성전자에서 갤럭시 시리즈의 UX 디자인 전략을 수립 및 실행했고, 잡플래닛에서 서비스 기획을 담당하며 모바일화를 이끌었습니다. 사람, 제품 그리고 비즈니스의 교차점을 고민합니다.

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