이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다.

– 웹사이트 데이터는 있지만, 마케팅 전략 수립에 활용하지 못하고 있는 쇼핑몰 운영자
– 데이터를 활용해서 마케팅 전략 수립과 수행에 힌트를 얻고 싶은 마케팅 담당자
– 마케팅에 데이터를 활용하는 것이 멀게만 느껴지는 광고기획자

 

지금 당신이 갖고 있는 데이터도 활용할 수 있습니다.

 

빅데이터 관련 서적과 기사에서 “이제는 모든 마케터가 빅데이터 및 예측분석에 쉽게 접근할 수 있게 되었다”고 말합니다.
하지만 현실에서는 쉽지 않지요. 데이터를 천천히 둘러보면서 고민할 물리적인 시간이 부족한 분들도 있겠습니다.
그렇다고 손을 놓고 있을 수는 없고.. 기초적인 데이터만 활용해서 마케팅 전략과 사이트 운영에 힌트를 발견할 수는 없을까요?
다양한 쇼핑몰들의 데이터에서 발견한 내용으로 마케팅 액션과 쇼핑몰 운영 Tip을 함께 알아봅시다.

 
 
1. 우리 고객은 주로 언제 방문하고 구매할까요?
 

  • 조회 대상 : 월 100만 트래픽 이상 의류쇼핑몰 외 2개 의류 쇼핑몰
  • 조회 리포트 :

1) 트래픽 → 집중도 → ①방문집중요일 ②방문집중시간대
2) 전환 → 커머스 → ③방문당 주문/수량/매출액 추세 (일별보기, 시간대별보기)

  • 조회 결과 :

1) 주말보다 평일에 트래픽과 구매 전환이 높음
2. 트래픽과 구매가 가장 높은 시간대는 오전 11시부터 오후 1시까지

 

필자는 인터넷 쇼핑을 주로 핸드폰으로 하고, 퇴근길 혹은 퇴근 후 집에가서 주로 인터넷 쇼핑을 합니다.
그래서 평일 저녁부터 밤시간에 고객들이 주로 쇼핑몰에 유입하고 구매할 것으로 생각했습니다.
그러나 실제 쇼핑몰에서는 주말보다는 평일에, 저녁시간보다는 낮시간에 유입과 전환이 주로 발생하고 있었습니다.
실제로 특정 쇼핑몰은 모바일의 유입은 모든 시간대에서 유사했지만,
구매는 낮시간(11~13시)이 밤시간(22~24시)보다 약 3배 가량 크게 발생했습니다.

 

데이터를 통해 우리는 고객들이 낮시간에 구매 가능성이 높은 것을 알게 되었는데요,
이제 구매 가능성을 이용한 올바른 수준의 혜택 및 이벤트 선택이 필요합니다.
개별 고객에 대한 이해가 부족할 경우 일률적 가격할인 혜택만을 적용하는 데요. 이 경우 이익을 극대화하기 어렵습니다.
혜택에 적합한 사람들을 선택하는 것처럼 관련성을 높여서 구매율을 높이면, 전환당 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

 

위에서 확인한 데이터와 같이 구매 가능성이 높은 낮시간에 구매한 고객들과 관련성을 높인다면
가격할인이나 마케팅 비용을 줄이면서도 구매율은 높아질 것으로 기대됩니다.

[Tip] 구매가 많이 발생하는 시간대에 타임 이벤트
* 예시: 평일 낮시간(10~15시)동안 구매하면, 포인트 2배 적립 이벤트 진행

[Tip] 고객 유입이 2번째로 높은 시간대에 고객 참여 이벤트
* 예시: 평일 저녁/밤시간(21~01시)동안 출석체크 및 랜덤 경품지급 이벤트 진행

 
 

2. 우리 고객은 얼마나 자주 방문하고 구매할까요?
 

  • 조회 대상 : 의류, 잡화, 건강식품 등 쇼핑몰 다수
  • 조회 리포트 :

1) 트래픽 → 충성도 → ①재방문 간격 ②재방문 횟수
2) 전환 → 커머스 → ③재구매 간격별 주문/매출액

  • 조회 결과 :

1) (A유형) 재방문 간격이 짧고 재구매율이 높은 쇼핑몰
2) (B유형) 재방문 간격이 길고 처음방문 및 처음구매율이 높은 쇼핑몰

 

 

쇼핑몰의 특성과 규모에 따라 재방문율이 높은 쇼핑몰도 있고, 그렇지 않은 쇼핑몰도 있었습니다.
A유형에는 인지도가 높은 브랜드 쇼핑몰이나 저렴한 생활용품 등을 파는 쇼핑몰이 속했고,
B유형에는 인지도가 높지 않은 쇼핑몰이나 구매 주기가 긴 건강식품/용품 쇼핑몰이 있었습니다.

통계에 따르면 평균적으로 기존고객은 신규고객보다 83%나 더 많이 지출하고 60%나 더 자주 방문한다고 하는데요,
기존고객을 유지하는 것이 비용 측면에서 더 효율적이라는 것을 알 수 있습니다.
즉, 효율적인 마케팅 실행 및 쇼핑몰 운영을 위해서는 기존고객 관리가 중요하겠습니다.

 

기존고객이 어느정도 있는 쇼핑몰(A유형)은 기존고객을 관리하여 충성고객으로 전환시키는 전략을,
기존고객이 부족한 쇼핑몰(B유형)은 신규고객 또는 과거고객을 다시 돌아오도록 하는 전략을 세우면 좋겠네요.

[Tip] 기존고객 유지를 위한 회원 차별화 전략
* 예시: 구매 횟수 및 금액에 비례한 회원 등급 구분 (등급에 따른 차등 혜택 지급)

[Tip] 신규고객을 충성고객으로 전환하기 위한 프로모션
* 예시: 첫 전환(또는 오랜만에 전환) 시, 재방문 및 재구매를 유도할 수 있는 기한있는 쿠폰 지급

 
 
 

#필자가 뽑는 고객유입 마케팅 전략 추천사례

마켓컬리 웰컴딜 (출처: 마켓컬리)

 

고객들의 재방문을 유도하는 마케팅 전략으로 ‘마켓컬리’의 웰컴딜을 꼽아봅니다. 웰컴딜은 크게 3가지 혜택을 제공합니다.

1. 인기상품 100원딜
▶ 말 그대로 첫 구매 고객에게 쇼핑몰에서 인기상품을 100원에 구매할 수 있는 혜택입니다.

2. 내 맘대로 무료배송
▶ 첫 결제 금액을 무료배송 시간으로 돌려주는 혜택으로, 3만원 첫 구매하면 30,000분동안 무료배송을 제공합니다.

3. 한 달 동안 5% 적립
▶ 첫 주문 후 한 달 동안 결제 금액의 5%를 적립해주는 혜택입니다.

 

신규 고객 확보와 재방문 및 재구매를 유도할 수 있는 좋은 마케팅 전략이라 생각합니다.
3개 혜택을 개별로 제공했다면 자칫 평범할 수도 있었겠지만, 동시에 3개 혜택을 제공함으로 신규 고객을 더 쉽게 유입시키고, 더 큰 파급효과를 불러일으키지 않았나 생각해봅니다.

 
 
3. 우리 고객 중 누구에게 어떤 이벤트를 진행해야 할까요?
 

  • 조회 대상 : 자사앱을 보유한 배달 음식 쇼핑몰
  • 조회 리포트 :

1) 방문자 → 회원분석 → 회원/비회원별 방문 → ①회원/비회원별 방문 추세
2) 방문자 → 회원분석 → 주문 회원ID 분석
3) 전환 → 커머스 → ③상품별 주문/매출액 → 회원상세

  • 조회 결과 :

1) 비회원은 점심시간, 회원은 저녁시간에 더 많이 찾음

 

 
 
앞서 말씀드린 2개 내용을 종합해보면,
기존 고객을 유지하면서 구매 가능성이 높은 고객들의 구매율을 높여 마케팅 비용을 최적화해야 합니다.
각 고객마다 적절한 ‘개인별 추천 또는 마케팅’이 필요하다는 것을 말하는데요,
고객마다 특성과 성향을 파악하기 위해서는 현재 고객들을 회원으로 유입시키는 것을 우선해야 합니다.

[Tip] 비회원 유입이 많은 시간대 한정으로, 회원가입을 유도할 수 있는 이벤트
* 예시: 회원가입 후 점심시간(11~15시) 첫 구매시, 할인 쿠폰 발행

[Tip] 충성고객 정보를 추출하여 개인별 관리하는 고객 유지 전략
* 예시: 최근 1년간 주문을 많이한 5%의 최우수 고객에게 여름 맞이 선물 증정

 

데이터를 활용해서 간략하게 쇼핑몰 운영방향을 알아보았습니다.
이 외에도 쇼핑몰 특성에 맞는 데이터를 활용한다면, 더욱 다양한 힌트들을 얻을 수 있을 것입니다.
몰랐던 사실을 알게해주고, 때론 당연하게 여기던 내용을 뒷받침하는 데이터를 활용해보세요.
막막하다고 느껴진다면, 그 고민을 비즈스프링에게 나눠주세요.

💬 문의하기 02-6919-5516 | ad@bizspring.co.kr

 

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