온라인 식품 쇼핑몰의 검색 필터 디자인 가이드 제안 (Design Guide for Search Filters on Online Grocery Shopping Platforms)

서지정보

· 발행기관 : 한국디자인학회
· 수록지 정보 : 디자인학연구 / 37권 / 4호 / 259 ~ 284페이지
· 저자명 : 강민정, 이수연, 정보람, 정호연

초록

연구배경 본 연구는 온라인 식품 쇼핑몰에서 상품 검색 시 검색 필터에 대한 사용자 경험 개선을 위해, 국내외 식품 쇼핑몰 사례 분석 및 사용자 조사를 진행하여 식문화 트렌드, 상품 및 사용자 유형에 따라 식품 탐색에 최적 화된 검색 필터 디자인 가이드 제안을 목표로 한다.
연구방법 문헌연구, 사례연구, 사용자 연구로 진행하였다. 먼저 온라인 쇼핑 동향 및 문헌을 조사하여 필터 디 자인 가이드 제작 방향을 설정하고, 국내외 식품 쇼핑몰의 검색 필터 사례 분석을 통해 플랫폼별 검색 필터 특징, 기본이 되는 필터와 상품특성에 따른 맞춤 필터를 도출하였다. 앞선 연구를 기반으로 설문조사를 진행하여 상품 별 선호 필터 우선순위를 도출하였다. 컨텍스춰 인터뷰를 진행하여 검색 후 행태를 관찰하고 인터뷰하여 인사이 트 및 사용자 유형을 도출하고 종합하여 식품필터 디자인가이드 및 아이디어를 제안하였다.
연구결과 온라인 식품 쇼핑몰의 식품군별 주요필터에 대한 가이드는 다음과 같다. 첫째로 가공식품은 [브랜 드] 필터, 냉장/냉동식품은 [맛/종류] 필터, 신선식품은 [원산지(생산지)] 필터를 우선적으로 제공해야 한다. 농산 물과 축산물은 필터 공유가 가능하다. 또한 사용자의 식품 상품 탐색 도구 이용 행태 유형은 세 가지로 쇼핑 고수 형’은 가격, 배송 날짜를, ‘안정 추구형’ 용량/가격, 유통기한을, ‘가정 주부형’은 맛집, 리뷰를 가장 많이 고려하 였다.
결론 본 연구에서는 온라인 식품 쇼핑몰의 주요 식품군별 검색 필터의 우선순위를 도출하고, 사용자의 상 품 검색 행태를 반영한 식품 상품 검색 필터 디자인 가이드를 제안하였다. 연구 결과는 향후 식품 검색 AI알고리 즘 설계 시 중요한 참고자료가 될 것이라 기대한다.

영어초록

Background This paper aims to improve the user experience of search filters when browsing products on online grocery shopping platforms to propose guiding principles for optimizing search filter designs based on food culture trends, product variations, and user preferences.
Methods This study was conducted through a literature review, case studies, and quantitative/ qualitative user surveys. Literature review was carried out to establish the direction of a filter design guide. Through the analysis of search filter cases in domestic and international food shopping malls, essential filters and specialized filters based on products and user types were identified. Based on them, a survey was conducted to extract key filters for each product. Contextual interviews were then conducted to derive insights and user types. Combining these findings, a food filter design guide and ideas were proposed. Results The guide for key filters by food category in online food shopping malls is as follows. Firstly, for processed foods, prioritize providing a [Brand] filter. Secondly, for refrigerated/frozen foods, prioritize offering a [Taste/Type] filter. Lastly, for fresh foods, prioritize providing an [Origin (Production Place)] filter, while agricultural and livestock products can share filters. Additionally, users’ behavior types in utilizing food product search tools are categorized into three: ‘Shopping Enthusiast’ prioritizes price and delivery date, ‘Stability Seeker’ considers quantity/price and expiration date, and ‘Homemaker’ focuses on taste preferences and reviews.
Conclusions In this study, we identified the priorities of major food category search filters in online food shopping malls and proposed a food product search filter design guide that reflects user search behaviors. The research findings are expected to serve as crucial reference material for future design of food search AI algorithms.

참고자료

· 없음