CASE 03 · PRODUCT DESIGN · B2B MANUFACTURING
Beautymakers.
흩어진 제조 정보를,
결정 가능한 조건으로.
초기 크라우드 펀딩 모델의 한계를 인정하고, 브랜드와 제조사가 MOQ·인증·제형·패키지를 비교한 뒤 견적과 상담까지 실행하는 B2B 업무 도구로 플랫폼을 전환했습니다.
- ROLE
- Founding Product Designer
- OWNERSHIP
- UX/UI 90% · 기획 50% · 퍼블리싱 80%
- PERIOD
- 2018.08–2023.04 · 4년 8개월
01 / WHY
캠페인에는 종료일이 있었고,
제조에는 반복되는 일이 있었습니다.
크라우드 펀딩은 완성 상품을 발견하고 후원하는 경험을 만들었지만, 반복 구매와 수익성의 한계를 넘지 못했습니다. COVID-19 이후 제조 상담까지 비대면으로 이동하면서 사용자가 반복해서 돌아올 ‘제조 의사결정’이 제품의 중심이 되어야 했습니다.
완성 상품을 보고 후원했습니다.
캠페인 참여가 끝나면 다시 돌아올 명확한 업무가 없었습니다.
조건을 비교하고 제조를 실행합니다.
제품·제조사·MOQ·인증·견적을 반복 가능한 업무 흐름으로 연결했습니다.
- RETURN REASON
- 캠페인 확인 제조 업무 수행
- DECISION UNIT
- 완성 상품 MOQ · 인증 · 제형 · 패키지
- BUSINESS PATH
- 후원 완료 견적 · 상담 · 발주
02 / EVIDENCE
모바일 기능을 더 만드는 대신,
제품의 가정을 다시 검증했습니다.
인터뷰 한 가지에 기대지 않았습니다. 행동 로그, 제조사 이메일, 현업의 업무 환경과 VOC를 함께 보며 ‘정교한 조건 탐색의 부재’와 ‘모바일 중심 UI의 한계’를 같은 문제로 연결했습니다.
사용자는 모호한 제조 의도를 가지고 들어와,
비교 가능한 스펙으로 점차 좁혀갑니다.
카메라 촬영 구간
세션 이탈률
MOQ·인증 누락 관련
반복 질문
운영팀·브랜드 기획자의
실제 업무 환경
탐색 피로와
상담 단절 확인
03 / ATTEMPTS
두 번의 시도가,
피벗의 기준이 됐습니다.
LAB은 정보를 모았고 Estimate는 모바일 견적을 시험했습니다. 둘 다 필요한 실험이었지만, 데이터의 양이나 새로운 기능만으로는 제조 의사결정을 돕지 못한다는 한계를 드러냈습니다.
LAB · 정보 통합
약 6,000건의 상품과 약 1,000곳의 제조사 정보를 카테고리별로 모았습니다.
- LEARNING
- 데이터가 한곳에 있어도 제조 조건을 같은 기준으로 비교할 수 없으면 다시 수작업 탐색이 시작됐습니다.
Estimate · 모바일 견적
제품 촬영과 조건 입력을 통해 예상 견적을 만드는 모바일 흐름을 설계했습니다.
- LEARNING
- 카메라와 다단계 입력은 실제 PC 업무와 어긋났고, 촬영 구간에서 사용자의 42%를 잃었습니다.
04 / DECISIONS
세 가지 제품 결정으로,
정보를 업무 흐름으로 바꿨습니다.
화면을 새로 그리는 것보다 먼저 주 작업면, 비교 단위, 진입 경로를 정했습니다. 각 결정은 앞서 확인한 행동 데이터와 운영 맥락에 직접 연결됩니다.
01 모바일 MVP에서 PC·Tablet 업무 도구로
검색·비교·견적을 동시에 다루는 브랜드 기획자와 운영팀의 실제 화면을 제품의 중심으로 옮겼습니다.
DECISION 01 · 하나의 캠페인 화면이 아니라, 여러 작업을 오가는 제조 워크스페이스 DESIGN DECISION모바일 기능을 확장하는 대신, 탐색 밀도와 후속 작업을 담을 수 있는 넓은 작업면을 기준으로 IA와 우선순위를 다시 구성했습니다.
02 카테고리를 비교 가능한 제조 조건으로
반복 질문에서 발견한 조건을 공통 데이터 스키마로 만들고, 필터와 제조사 상세가 같은 정보 우선순위를 사용하게 했습니다.
조건 기반 탐색 필터 MANUFACTURING SCHEMA여섯 개의 비교 조건- 01Category제품군·제형
- 02Container용기 타입
- 03Volume제품 용량
- 04Function효능·기능
- 05MOQ최소 생산 수량
- 06Certification보유 인증
DESIGN DECISION사용자가 제조사에 문의하기 전 스스로 요구사항을 정리하도록, 탐색 조건과 상세 정보의 언어를 일치시켰습니다.
- 01
03 의도의 깊이에 따라 견적과 빠른 문의를 분리
정교하게 비교하려는 사용자와 바로 상담하려는 사용자를 하나의 긴 흐름에 가두지 않았습니다.
GUIDED ROUTE조건 선택 → 견적 → 제조사 매칭 카메라를 제거하고 카테고리·기능·용량 확인에 집중했습니다.
DIRECT ROUTE최소 입력 → 빠른 문의 제조 니즈가 명확한 사용자는 탐색 과정을 건너뛰고 상담으로 이동합니다.
빠른 문의 · 정교한 탐색을 원하지 않는 사용자를 위한 별도 진입점 RESULT카메라 제거·견적 흐름 간소화·빠른 문의 도입 이후 견적 요청 완료율이 34% 상승했습니다.
05 / VALIDATION
리서치 결과가,
어떤 제품 결정으로 이어졌는지 남겼습니다.
정성 의견을 장식처럼 나열하지 않고, 관찰한 신호와 해석, 실제 설계 변경을 한 줄로 연결했습니다.
새 기능이 완료보다 앞섰다
촬영 제거 · 선택과 확인 중심으로 단축
비교 기준이 데이터에 없었다
MOQ·인증·제형을 공통 스키마로
모바일 가정이 현업과 달랐다
PC·Tablet을 주 작업면으로
모든 사용자의 의도 깊이가 같지 않았다
조건 탐색과 빠른 문의를 분리
06 / IMPACT
제품의 화면뿐 아니라,
사업의 반복 구조를 바꿨습니다.
초기 창업 멤버로 제품 구축과 운영, 두 번의 실험과 B2B 피벗을 함께했습니다. 결과는 더 많은 화면이 아니라 더 구체적인 제조 상담으로 이어지는 구조였습니다.
초기 제품 구축부터
피벗까지
창업 멤버로
제품 전 과정 참여
견적 요청
완료율 상승
UX/UI · 기획 ·
퍼블리싱 비중
- UX/UI · 90%
- 리서치 해석, 사용자 흐름, IA, PC·Tablet·Mobile 인터페이스
- SERVICE PLANNING · 50%
- 제품 피벗, 기능 우선순위, 제조 정보 구조, 상담 전환 흐름
- WEB PUBLISHING · 80%
- 운영 가능한 웹 화면 구현과 초기 제품 검증 지원
좋은 B2B UX는 정보를 예쁘게 보여주는 일이 아니라,
업무의 결정 단위로 다시 묶는 일입니다.
서비스는 경영 환경 변화로 종료되었지만, 초기 모델의 한계를 인정하고 사용자 증거로 제품과 사업의 방향을 함께 바꾼 경험은 이후 의료기기 B2B 제품을 설계하는 기준이 되었습니다.