KakaoMobility · 2026
탑승 후 커머스 행동이 0에 수렴하던 카카오T에서, 카카오톡 관계 데이터 기반 선물 추천과 이동 맥락 트리거를 설계해 Zero intent 상황에서도 구매 전환을 만들어낸 In-Car Commerce 프로젝트.
카카오모빌리티는 호출 수수료 중심 BM에 의존하고 있으며, 이동 중 발생하는 유휴 시간 내 커머스 전환이 이루어지지 않아 추가 수익 창출 기회가 제한적인 상태다. 글로벌 In-Car Commerce 및 자율주행 시장은 빠르게 성장 중이며, 이동 시간의 소비화는 핵심 수익 레버로 부상하고 있다.
택시 탑승 후 5분 내 앱 체류 시간 30초 미만 비율 68%.
커머스 탐색 진입 자체가 발생하지 않으며, Ride당 거래 발생률은 0에 수렴한다.
문제는 구매 의지가 아닌 탐색을 시작하게 만드는 트리거의 부재다.
유저 세그먼트
유저 VOC — Zero Intent 확인
"뭘 해야 할지 모르겠다. 검색하기도 귀찮고, 이동 중에는 그냥 쉬고 싶다."
"선물은 생각나야 사는 거지. 먼저 보여주면 살 것 같기도 한데."
"검색하기 귀찮다. 딱 맞는 게 바로 뜨면 바로 살 것 같다."
"기념일도 아닌데 선물할 이유가 뭔지 모르겠다. 그냥 연락할까 싶기도 하고."
공통 인사이트: 사용자는 '의도 없는 상태(Zero Intent)'에 있다. 문제는 구매 의지가 아니라 행동 트리거의 부재다. 추천이 트리거가 되어야 한다.
Problem Statement
이동 중 사용자는 커머스 니즈가 없는 것이 아니라,
"무엇을 해야 할지 모르는 상태(Zero Intent)"에서
탐색을 시작하게 만드는 트리거가 부재하여
커머스 행동으로 전환되지 않는 구조적 문제가 존재한다.
관계 기반 추천 선물을 이동 중 맥락(퇴근·약속 이동)에 맞춰 노출하면,
탐색 과정 없이 즉시 행동을 유도할 수 있으며,
CTR 8% 이상, 구매 전환율 15% 이상으로 상승할 것이다.
솔루션 전략
A/B Test를 설계해 관계 기반 추천 카드가 실제로 행동 전환을 만드는지 검증했다.
추천 카드 카피 예시
지금 ○○님께 커피 한 잔 어때요? ☕
관계 기반 추천 트리거가 Zero Intent 상황에서 커머스 행동을 만들어낼 수 있음을 검증했다.
| Metric | As-is | To-be (목표) | Impact |
|---|---|---|---|
| CTR (노출 → 클릭) | ~0% | 8% 이상 | 트리거 설계 효과 |
| 구매 전환율 (CVR) | ~0% | 15% 이상 | 추천 정확도 효과 |
| 탐색 시간 | 20초+ | 10초 이하 | -50% |
| Ride당 평균 매출 | 0원 | 10~20원 | 신규 수익원 창출 |
| AOV | — | 7,000원 | 선물하기 연동 |
이동 중 유휴 시간이 소비 기회가 되려면, 콘텐츠나 기능이 아니라 행동을 유발하는 맥락 기반 트리거가 먼저 설계되어야 한다. 기능보다 타이밍이 전환을 만든다.
의도가 없는 상태에서 탐색을 요구하면 이탈한다. 관계 데이터 기반으로 "지금 이 사람에게 줄 것"을 먼저 보여줘야 행동이 시작된다. 추천의 정확도가 전환율을 결정한다.
앞으로는 기능 추가가 아닌 사용자의 맥락과 행동 트리거를 기반으로 Input 지표를 설계하고, 이를 Output(비즈니스 성과)으로 연결하는 방식으로 문제를 정의하고 해결하겠다.