[역기획 리뷰] 무신사 비슷한 상품 AI추천 기능

안녕하세요 다들 잘 지내시나요?

이제 무더운 여름도 슬슬 사그라들고 있네요! 하지만 아직 제주도는 덥습니다💦

지난번에 QA 포트폴리오에 대한 고민을 이야기했었는데요, 해당 글에서 제가 떠오른 '역기획'이라는 방법을 오늘 여러분들에게 공유하려 합니다.

이 글은 QA 관점에서 해당 기능을 어떻게 보았고, 어떤 전략을 가져갈 수 있는지의 관점으로 작성하였기 때문에 전통(?)적인 기획문서 및 문서 리뷰와는 다른 점을 미리 말씀드립니다!

 

그리고 피드백은 언제나 감사합니다.

 

🔻 이전에 작성한 글이 궁금하시다면?

2025.07.21 - [🖋 끄적끄적] - QA의 포트폴리오는 과연 무엇일까?

QA의 포트폴리오는 과연 무엇일까?

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개요

이 글은 QA 엔지니어의 시선으로 실제 제품의 기능을 역으로 분석하여 기획서 형태로 재구성한 사례입니다.대상 기능은 무신사 상품 상세 페이지의 ‘AI 기반 유사 상품 추천’이고 여러 테스트 접근 방식을 통해 기능 정의와 QA 전략을 정리했습니다.

 

기능 설명

상품 상세화면 대표 이미지 내에서 지금 보고 있는 상품과 비슷한 상품을 추천해 주는 기능 AI 추천 썸네일 이미지를 선택하면 해당 상품과 비슷한 상품들을 추천하는 AI추천 리스트 화면으로 이동하는 기능

분석 배경

무신사를 자주 사용하는 사용자로서 상품을 구경하다 보면 종종 사이즈 품절이나 재고가 부족한 경우가 많았습니다.

그러던 어느 날 상품을 보고 있던 중 '비슷한 상품 추천' 기능이 메인 이미지 하단에 자연스럽게 노출된 것을 보고 흥미를 가지게 되었습니다.

이 기능을 주목한 이유는 다음과 같습니다.

• 브랜드보다 디자인 중심으로 구매를 고려하는 사용자 경험에 적합
• 대부분 상품 상세 하단에 섹션을 두는 커머스 플랫폼과 달리 상단 노출 방식으로 탐색을 자연스럽게 유도
• 테스트 범위가 불명확한 AI 기능을 QA 관점에서 어떻게 접근할 수 있을지 관찰해보고 싶었음

 

기능 구조 및 작동 방식 분석

노출 위치 및 조건

• 위치: 상품 메인 이미지의 좌측 하단 고정
• 구성: 현재 보고 있는 상품과 유사한 상품 3개의 썸네일 노출
• 유저 인터랙션: 섹션 전체 클릭 시 'AI 추천 리스트' 화면으로 이동

노출 조건 (추정)

• 추천 가능한 유사 상품이 특정 개수 이상일 경우에만 노출 (지금까지 확인된 갯수는 30개)
• 색상, 디자인이 독특한 상품은 현재 기준 미노출됨
• 로그인 여부와 관계없이 동일하게 노출

추천 리스트 구성

• 추천 우선순위 기준: 브랜드> 색상 > 디자인 (추정)
• 리스트 내 추천 상품은 30개이상 노출되고, 정렬 또는 필터 기능 없음
• 추천 상품 노출 구성 요소: 썸네일, 찜하기, 브랜드명, 상품명, 가격 정보
  • 리스트는 스크롤 확장 방식 (슬라이드 아님)
  • 상품 클릭 시 최근 본 상품 목록에 추가

QA 관점 분석

테스트 접근 방식

실험 시나리오	관찰 결과	추정 포인트
동일 상품에서 다른 색상옵션 선택	추천 리스트에는 현재 상품의 색상 기반의 추천 상품 노출	색상 유사도는 우선순위 요소로 작용 가능
특정 브랜드 상품 선택	추천 리스트에 동일 브랜드 유사 상품이 다수 포함	브랜드 자체도 추천 기준 중 하나일 가능성 있음
로그인/비로그인 비교	동일 구성 노출	사용자 기반 개인화 추천은 아님
추천 리스트 확인	항상 30개 이상 노출	정적 추천 방식 추천

테스트 전략 정리

• AI 추천은 정답이 없는 기능 → 단순 비교로는 이슈 판단 불가
• API 응답 수집이나 자동 비교 테스트는 현재 수준에서 한계 존재
• 따라서 관찰 중심 블랙박스 테스트 및 수동 비교 방식 활용

UI 기반 추정 스펙 정리

항목	설명
기능명	상품 상세 페이지 내 'AI 기반 유사 상품 추천' 기능
노출 위치/방식	상품 메인 이미지 좌측 하단에 고정된 썸네일 3개 노출 클릭 시 하단 추천 리스트로 이동
노출 조건	추천 상품이 특정 개수 이상 확보된 경우에만 노출됨
추천 리스트 UI	구성: 썸네일, 브랜드명, 가격 우선순위 기준: 브랜드> 색상 > 디자인 (추정) 리스트 내 슬라이드 기능 없음, 스크롤 탐색 방식 추천 상품 클릭 시 최근 본 상품 목록에 자동 추가됨
예외처리(추정)	상품 추천 불가 시: 해당 섹션 미노출 로딩 실패 시 : 새로고침 및 연결 상태 불안정 안내

 

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결론 및 인사이트

비즈니스 관점 인사이트

• 사용자가 PDP 하단까지 스크롤하지 않더라도 유사 상품을 자연스럽게 유도함으로써 이탈률 감소 및 탐색 시간 증가 효과가 기대됨
• 디자인 기반 추천은 브랜드 중심 구매보다 더 직관적인 UX를 제공

향후 테스트 확장 방향

• 현재 상황으로 AI 추천 결과는 정답이 정해진 구조가 아니기 때문에 결과의 변화 자체보다는 추천 품질이 일정 수준 이상 유지되는지에 중점을 두는 테스트가 필요하다고 생각함
• 예: 특정 시점부터 동일 브랜드만 반복 추천 → 품질 저하 신호
• 이런 품질 저하 신호를 포착하기 위해 추천 결과의 구성 패턴을 장기적으로 관찰하는 회귀 테스트 전략으로 확장할 수 있다.

결론

이번 리뷰는 AI 추천 기능처럼 내부 로직을 모르는 상황에서도 관찰과 추정, 비교를 통해 QA 관점에서 기능을 정의하고 테스트 전략을 도출할 수 있다는 것을 보여준 사례였습니다.

그리고 현재 기술 수준에서의 한계를 인정하면서도 제가 할 수 있는 범위 내에서 분석과 테스트 설계를 어떻게 해야 할지를 명확히 제시했다는 점에서 실무적 설득력이 있는 문서가 되도록 구성해보았습니다.