2025년 10월 11일·5분
신상품과 베스트셀러를 균형 있게 반영한 카테고리 페이지 정렬 기본값
신상품과 베스트셀러의 균형을 맞춘 카테고리 페이지 정렬 기본값과 패션·뷰티·전자제품 카탈로그에 적용할 수 있는 A/B 테스트 가이드.
신상품과 베스트셀러의 균형을 맞춘 카테고리 페이지 정렬 기본값과 패션·뷰티·전자제품 카탈로그에 적용할 수 있는 A/B 테스트 가이드.
정렬은 사소한 선호가 아닙니다. 어떤 상품을 먼저 보여줄지, 절대 보지 못할지를 결정하고, 그 순간에 고객이 당신의 매장을 어떻게 인식하는지도 좌우합니다. 동일한 카탈로그라도 처음 보이는 8–12개 상품에 따라 신선해 보이기도 하고, 프리미엄처럼 보이기도 하며, 할인 중심으로 보이기도 합니다.
그래서 카테고리 페이지의 기본 정렬은 곧 전환율 결정입니다. 순서를 바꾸면 클릭, 상품 페이지 조회수, 장바구니 추가, 구매가 바뀝니다.
핵심 트레이드오프는 발견(discovery)과 검증(proof)입니다. “신상품(New)”은 신선한 것을 찾게 도와 재방문을 높일 수 있습니다. “베스트셀러(Bestsellers)”는 사회적 검증된 상품을 앞에 놓아 위험을 줄입니다. 대부분의 매장은 둘 다 필요하지만, 모든 곳에 동일하게 적용할 필요는 없습니다.
목표가 무엇인지에 따라 기본값을 정하세요. 목표가 매출이라면 잘 팔리고 마진이 좋은 상품을 앞에 두세요. 전환율이 목표라면 검증된 상품으로 결정피로를 줄이세요. AOV(평균 주문 금액)가 목표라면 함께 매치되는 상품이나 고가 상품을 노출하세요. 반품이 문제라면 배송 후 실망을 초래하는 상품을 앞에 두지 마세요.
카탈로그 크기와 구매 주기가 ‘신상품 vs 검증된 상품’의 긴장감을 결정합니다. 주간 드롭이 많은 패션 카테고리는 반복 방문이 발생하는 경우 “신상품” 기본값이 유리합니다. 소규모 전자제품 카탈로그는 조사 성향의 쇼퍼가 많아 “베스트셀러”로 시작하는 편이 전환이 좋습니다.
2,000개 SKU가 있는 뷰티 카테고리는 기본값이 베스트셀러로 고정되면 신제품이 묻힐 수 있습니다. 반대로 “신상품” 기본값은 리뷰가 적은 아이템을 과도하게 노출해 신뢰를 떨어뜨릴 수도 있습니다. 최적의 기본값은 해당 카테고리에서 쇼퍼가 어떤 방식으로 구매하는지에 맞춰 측정하고 조정해야 합니다.
정렬은 단순한 컨트롤이 아닙니다. 그것은 약속입니다. 기본 순서는 지금 무엇이 중요한지(신선함, 인기, 할인, 예산 맞춤)를 쇼퍼에게 알려줍니다.
일반 옵션과 그 기대 효과:
기본값은 쇼퍼가 결정을 못 내릴 때 가장 큰 영향을 미칩니다. 이미 원하는 것이 명확하면(특정 쉐이드, 사이즈, 저장 용량 등) 정렬은 무시하고 필터로 바로 갑니다. 뷰티에서는 쉐이드와 피부 타입이 정렬보다 우선하는 경우가 많고, 패션에서는 사이즈 가용성이 ‘신상품’ 신호보다 더 중요할 수 있습니다. 전자제품에서는 저장용량, 화면 크기, 호환성이 최종 후보를 가르는 요소입니다.
간단한 규칙: 기본값은 한 문장으로 설명할 수 있어야 합니다. 예: “최신 항목 먼저” 또는 “이번 주 가장 많이 팔린 상품 먼저”처럼요. 설명이 조건으로 가득 차면 기본값으로서는 너무 복잡하니 선택 가능한 정렬 옵션으로 두세요.
“신상품”과 “베스트셀러”는 분명해 보이지만 시간이 지나며 팀마다 의미를 바꿉니다. 하나의 정의를 정하고 문서화한 뒤 지키세요.
“신상품”은 보통 first in-stock date(실제로 구매 가능해진 최초 재고 날짜)가 가장 깔끔한 정의입니다. 상품 페이지를 재고보다 먼저 공개하는 경우 publish date를 사용하세요.
“베스트셀러”는 비즈니스 운영 방식에 맞는 하나의 지표를 고르세요: 판매량(units sold)(가격대 차이를 공평하게 반영), 주문수(orders)(수량 차이가 클 때 유용), 또는 매출(revenue)(마진과 AOV가 중요할 때). 그리고 라벨이 최근 수요를 반영하도록 조회 기간을 고정하세요.
간단한 시작점:
하나의 바이럴 SKU가 화면을 독식하지 않도록 가드레일을 추가하세요. 행 단위와 다양성을 생각하세요. 단일 SKU의 반복 빈도를 제한하고 브랜드 편중을 제한하며, 근접 변형을 그룹화해 첫 화면이 반복적으로 보이지 않게 하세요.
목록이 유용하게 유지되도록 제외 규칙도 정의하세요. 대부분의 팀은 품절 상품, 비교를 흐리게 하는 번들, 그리고 목표가 ‘실제로 팔리는 것’을 보여주는 것일 때 과도한 클리어런스(대폭 할인) 상품을 제외합니다.
패션은 시각적이고 트렌드에 민감하며 핏(사이즈)에 민감합니다. 실용적인 기본값은 보통 블렌딩된 순위입니다: 위험을 줄이기 위해 검증된 판매 상품을 앞에 두되 페이지가 진부해지지 않도록 꾸준히 신상품을 섞습니다. 이것은 수동 큐레이션보다 규칙 기반일 때 가장 잘 작동합니다.
출발점으로는 “베스트셀러 우선, 단 신상품을 위한 보호 슬롯 확보”가 좋습니다. 개별 아이템이 아니라 행 단위로 생각하세요. 예를 들어 4–8개 상품마다 1칸은 신상품으로 예약하되 해당 상품이 일반 사이즈로 실제 구매 가능한 경우에만 노출합니다.
로직은 단순하고 측정 가능하게 유지하세요: 최근 판매량(14–28일)을 기준으로 순위를 매기고 신상품에는 소폭 부스트를 주되, 사이즈 커버리지가 충분할 때만 부스트하세요(예: 핵심 사이즈의 60–70% 재고). 핏 민감 카테고리에서 반품률이 높은 SKU는 하향 노출하고 색상, 실루엣, 가격대의 다양성을 강제해 첫 화면이 거의 동일한 상품으로 채워지지 않게 합니다.
예시: 쇼퍼가 “여름 원피스”를 열면 첫 행은 상위 판매 상품이지만 한 칸은 S, M, L이 남아 있는 신상품입니다. 다음 행들은 다양성을 유지해 베이지 미디 원피스만 계속 반복되지 않게 합니다.
모든 패션 카테고리가 동일한 방식으로 작동하지는 않습니다. 드레스, 아우터, 오케이션 웨어는 베스트셀러 신호와 반품 하향 노출이 강하게 작동하는 편입니다. 베이직(티, 양말, 속옷)은 구매자가 ‘지금 당장 내 사이즈를 원한다’는 점에서 가용성 우선 규칙이 더 잘 맞습니다.
스토어프론트 앱에 정렬 로직을 구현한다면 규칙을 한 곳에 모아두고 각 아이템이 왜 그 위치에 랭크되었는지 로깅하세요. 이후 테스트와 수정이 훨씬 쉬워집니다.
뷰티 쇼퍼는 대개 목표를 가지고 옵니다: 좋아하는 제품을 교체, 문제 해결, 또는 화제가 된 제품을 시도하려는 목적입니다. 강한 기본값은 검증된 상품을 우대하되 신상품에 공정한 기회를 주는 것입니다.
실용적 시작점은 베스트셀러 우선이지만 평점 기준을 통과한 제품만 상단에 두는 것이 좋습니다(예: 충분한 리뷰가 있고 4.2+의 평점). 이렇게 하면 상단이 할인이나 단기적 과열로만 좌우되지 않습니다.
신상품은 짧은 기간(보통 7–14일) 동안 부스트를 주고 그 이후에는 판매량, 장바구니 전환율, 반품률로 순위를 결정하게 하세요.
변형(쉐이드 등)은 순위를 은근히 깨뜨립니다. 모든 쉐이드를 개별 아이템으로 다루면 리뷰가 분산되어 우승자가 묻힙니다. 쉐이드를 하나의 상품 카드로 그룹화하고 보이는 기본 쉐이드는 판매량과 낮은 반품률로 가장 잘 팔리는 변형으로 설정하세요.
클레임 사유(쉐이드 불일치, 배송 손상 등)를 추적하면 반복적으로 문제를 일으키는 상품을 판매가 높더라도 부드럽게 하향 노출할 수 있습니다.
쇼퍼가 필터를 사용하면 정렬을 의도 중심으로 이동시키세요. 예: 스킨케어에서 ‘여드름’, ‘건조’, ‘민감’으로 필터하면 해당 문제에 태그된 제품과 탄탄한 평점을 가진 제품을 우선 노출합니다.
전자제품 쇼퍼는 신뢰성과 호환성을 원합니다. 좋은 기본값은 단순한 스크롤 노력을 줄이는 것이 아니라 잘못된 제품을 사는 리스크를 줄여야 합니다. 기본값은 구매의 ‘리스크 정도’에 맞춰야 합니다.
가격과 후회 가능성이 높은 카테고리(노트북, TV, 카메라 등)에서는 품질 신호가 중요합니다. “Top rated(평점 높은순)”이 “Bestsellers”보다 나을 때가 많습니다. 반면 가격이 낮고 리스크가 적은 품목(케이블, 충전기, 케이스 등)은 “Bestsellers”가 더 유리한 경우가 많습니다.
간단한 기본값 집합:
가용성은 중요합니다. 백오더나 긴 배송 시간이 있는 상품은 소폭 하향 노출해 “재고 있음, 빠른 발송” 상품이 먼저 보이게 하세요. 단, 매력적인 상품을 숨기지는 마세요.
액세서리는 까다롭습니다. 메인 리스트가 안정화된 후(예: 첫 12–24상품 이후) 호환되는 액세서리를 보여주면 충전기가 노트북보다 순위가 높은 상황을 피할 수 있습니다.
마지막으로 ‘스펙 스팸’을 피하세요. 스펙이 많이 나열됐다고 해서 높은 랭킹을 주지 마세요. 평판 있는 결과(평점, 반품률, 검증된 호환성)를 사용하세요.
기본값은 설명 가능하고, 최신 상태로 유지되며, 데이터가 엉망이 됐을 때 이상한 결과를 막을 수 있어야 합니다. 작은 정책처럼 다루세요: 담당자 한 명, 명확한 입력, 예측 가능한 업데이트.
예시 티브레이커: 베스트셀러 점수가 동일하면 재고가 더 많은(사이즈 커버리지가 넓은) 상품을 우선 노출합니다. 가용성이 같다면 평점이 높은 것을, 그다음은 출시일이 최신인 것을 보여줍니다.
팀들은 “신상품 vs 베스트셀러”를 두고 논쟁하지만, 단순한 규칙을 두고 실험하면 답이 나옵니다. 결과를 비교할 때는 같은 결과 지표(방문당 매출, 장바구니 담기율, 반품률)를 측정하세요.
기본값 자체를 테스트해보세요: 순수 베스트셀러 vs 베스트셀러 + 통제된 신상품 부스트. 부스트는 제한적으로 유지해 검증된 상품이 여전히 주를 이루게 하세요.
한 번에 하나씩 실행할 빠른 테스트 예시:
테스트를 깔끔하게 유지하세요: 부스트 슬롯에서 품절 제외, 행동이 다른 트래픽 소스(유료 vs 유기적)를 섞지 않기, 주중·주말 성향을 모두 포함할 만큼 충분히 오래 실행하기 등.
Koder.ai 같은 도구에 이 로직을 구현하면 규칙을 한 곳에 두고 어떤 버전을 각 쇼퍼에게 보여줬는지 로깅해 승리를 반복하기 쉽습니다.
많은 팀이 한 번 기본값을 정한 뒤 계속 손대다가 어느 시점엔가 의미를 잃습니다. 다음 함정을 주의하세요.
기본 정렬은 쇼퍼에게 무엇을 먼저 보게 할지에 대한 약속입니다. 디바이스, 지역, 성수기에도 일관되게 작동해야 합니다.
체크리스트:
예시: 스니커즈 카테고리에서 베스트셀러가 기본인데 첫 행의 반이 인기 사이즈가 품절이면 쇼퍼가 이탈합니다. 더 나은 기본값은 “베스트셀러, 재고 있는 것 우선”에 신상품 소폭 부스트를 더한 구성일 수 있습니다.
엣지케이스 계획을 한 곳에 적어두세요. 데이터가 적은 카테고리는 충분한 판매 데이터가 쌓일 때까진 “최신순”을 쓰고, 런칭 시에는 소규모 고정(pinning)을 임시로 사용하세요. 세일 성수기에는 할인만으로 첫 페이지가 만들어지지 않도록 할인 노출을 제한하세요.
패션(시즌 드롭·사이즈 다양), 뷰티(반복 구매·번들), 전자제품(고액·SKU 적음)의 세 부서가 있고, 일부 품목은 항상 재고가 있고 일부는 한정적이며 가용성이 일관되지 않은 경우를 가정하세요.
부서별 기본값을 정하고 공통 가드레일을 적용하면 경험은 예측 가능하고 운영은 관리하기 쉬워집니다.
초기 기본값은 다음과 같이 설정하고 쇼퍼가 필요하면 정렬을 변경할 수 있게 하세요(가격, 평점 등).
이 가드레일은 중요합니다. “신상품”이 사실상 “새로 재입고된 상품”이 되거나, “베스트셀러”가 더 이상 전환을 일으키지 않는 오래된 승자에 고정되는 일을 막습니다.
명확한 질문에 답할 수 있는 실험을 몇 가지 실행하세요:
결과가 상충하면(전환은 증가하지만 마진이 떨어지는 등) 테스트 전에 어떤 지표를 우선할지 정하세요. 흔한 선택은 단순 전환이 아니라 세션당 기여 마진(contribution margin per session)입니다. 마진 데이터가 지연된다면 임시로 AOV와 환불/반품률을 사용하는 것도 방법입니다.
다음 단계: 규칙을 한 페이지에 정리하고 작은 대시보드로 주간 검토를 하며 한 번에 한 레버만 바꾸세요.
기본값이 잘 작동하면 다음 위험은 ‘흐름(drift)’입니다. 누군가 ‘임시’ 부스트를 추가하고, 숨겨진 티브레이커를 넣고, 새 배지를 추가하면 몇 달 뒤 아무도 페이지가 왜 다른지 설명할 수 없게 됩니다. 짧은 명세서가 기본값을 안정적으로 유지하면서 개선 여지는 남깁니다.
명세서는 한 페이지로 유지하세요:
카테고리 속도에 맞춰 검토 리듬을 정하세요. 빠르게 움직이는 영역(패션 드롭, 시즌 뷰티)은 주간 체크가 필요하고 느린 카테고리는 월간으로도 충분합니다. 핵심은 일관성입니다: 매번 같은 소규모 지표를 사용해 ‘개선’이 랜덤한 수정을 낳지 않게 하세요.
테스트를 위해 실험 달력을 사용하고 모든 변경을 기록하세요. 작은 변경(예: 베스트셀러 창을 7일에서 14일로 바꿈)도 기록하세요. 동일 카테고리에서 겹치는 실험을 피하고 주요 프로모션이나 새 컬렉션이 결과를 가리지 않도록 하세요.
빠른 프로토타입이 필요하면 Koder.ai가 채팅으로 필요한 요소들을 생성해 줍니다: React 관리자 뷰, 규칙·할당 저장을 위한 Go 백엔드와 PostgreSQL, 스냅샷과 롤백 같은 플랫폼 기능까지. 이렇게 하면 버전 관리와 실험 메커니즘을 통제하면서 팀은 머천다이징 결정에 집중할 수 있습니다.
기본 정렬은 쇼퍼가 처음 보는 항목을 결정하므로 클릭, 장바구니 담기, 구매에 직접적인 영향을 줍니다. 첫 화면이 너무 위험해 보이거나(낯선 상품) 너무 진부하면(늘 똑같은 인기상품) 방문자가 이탈하거나 탐색을 멈춥니다.
좋은 기본값은 고민이 많은 쇼퍼의 의사결정을 줄여주고, 그들이 온 목적에 맞게 카테고리의 느낌을 만들어 줍니다.
신상품(New arrivals)은 신선함과 재방문이 중요한 카테고리(트렌드 주도 패션 드롭, 브랜드 론칭 등)에 적합합니다. 베스트셀러(Bestsellers/Popular)는 보수적으로 안전한 선택을 원하는 쇼퍼(재구매형 뷰티, 리스크가 낮은 액세서리 등)에 유리합니다.
확신이 서지 않으면 베스트셀러 + 제한된 신상품 부스트로 시작해 신선함을 유지하면서 신뢰를 해치지 않는 구성을 추천합니다.
한 번 정의하고 흐르지 않게 관리하세요.
일정한 주기로(보통 매일) 갱신하면 “신상품”과 “인기상품” 라벨이 진실성을 유지합니다.
구매 속도에 맞는 조회 기간을 사용하세요:
테스트 간에 창(window)을 일관되게 유지해야 정렬 로직을 공정하게 비교할 수 있습니다.
한 SKUs(또는 근접한 변형)가 첫 화면을 독식하지 못하도록 가드레일을 두세요:
행(Row) 단위로 다양성을 생각하면 관리하기 쉽습니다: “이 행은 다양해야 한다”는 규칙이 개별 아이템 규칙보다 유지하기 쉽습니다.
‘신상품’은 실제로 구매 가능한 경우에만 부스트하세요.
신상품을 눌러 계속 품절 페이지만 보이면 신뢰가 급격히 떨어집니다.
Top rated은 평점 데이터가 충분할 때만 유의미합니다.
실무 규칙: 최소 리뷰 수를 요구해(몇 개의 5성 리뷰로 순위가 오르지 않도록) 신뢰도를 확보하세요. ‘베스트셀러’와 ‘평점’ 신호를 섞을 때는 평점 기준(예: 4.2+)을 두는 것이 좋습니다.
리뷰가 충분치 않다면 가용성 가드레일을 둔 Bestsellers를 선호하세요.
각 색상·사이즈가 개별 SKU이면 리뷰와 판매가 분산되어 순위가 흐려집니다. 해결책은 변형을 하나의 상품 카드로 그룹화하고 기본 노출 변형을 판매와 반품이 적은 ‘성공 변형’으로 설정하는 것입니다.
이렇게 하면 첫 화면에 거의 동일한 아이템이 여러 개 노출되는 것을 막고 평점도 더 신뢰할 수 있게 됩니다.
한 번에 한 가지 실험을 깔끔하게 실행하고 결과 지표를 좁게 유지하세요.
초기 권장 A/B 테스트:
규칙을 중앙화하고 버전 관리를 하며, 각 상품이 왜 그 위치에 랭크되었는지(입력값 + 티브레이커)를 로깅하세요. 디버깅, 테스트, 롤백이 훨씬 쉬워집니다.
Koder.ai를 사용하면 관리자 UI, 규칙 저장소, 할당 기능을 빠르게 프로토타입하고 스냅샷/롤백 기능으로 실험을 안전하게 운영할 수 있습니다.
측정 지표는 방문당 매출(revenue per visitor), 장바구니 담기율(add-to-cart rate), 반품률(return rate) 등으로 설정해 전환이 올라가도 반품·환불로 손해보는 상황을 막으세요.