공식몰 차별화 전략 (2) : 공식몰 락인 (lock-in)을 만드는 브랜드 전략
전환이 늘어났다고 공식몰이 곧바로 ‘성공적인 채널’이 되는 것은 아닙니다. 고객이 한 번 방문하고 떠나는 공식몰이 아니라, 다시 찾고, 반복 구매하며, 관계가 쌓이는 공식몰을 만들 수 있느냐가 핵심 과제가 되고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 공식몰 락인(lock-in)을 어떻게 설계할 수 있는지, 실제 브랜드 사례와 분석 관점에서 살펴봅니다.
데이터분석
매주 보고서 작성에 3시간? 이제는 자동화로 시간을 10배 아끼세요! [고객경험성숙도 2단계]
고객경험성숙도 2단계에서는 ‘매주 반복되는 일을 자동화해 시간을 절약하는 단계’입니다. 보고서를 만드느라 시간을 쓰는 대신, 그 시간으로 실험·캠페인 개선·상품 기획에 집중할 수 있도록 만드는 것이 목표입니다. 매주 3시간 걸리던 보고서 작성을 10분으로 줄어주는 솔루션과 실전팁을 이번 콘텐츠을 통해 확인해 보세요.
공식몰 차별화 전략 (1) : 구매 저해 요인을 해소하는 브랜드 UX 개선 사례
탐색 단계에서는 무엇을 선택해야 할지 알기 어렵고, 결제 단계에서 오류가 발생한다면, 고객은 구매를 ‘고민’하고 결국 구매 ‘포기’라는 결과로 이어집니다. 실제 공식몰 사례를 바탕으로, 구매까지 여정에서 어떤 요소가 구매를 촉진하고, 저해했는지 분석하고, 핵심 저해 요인에 대한 개선안을 어떻게 도출했는지 살펴보겠습니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (3) : 오픈마켓이 담지 못하는 가치, 공식몰에서 완성되는 ‘브랜드 스토리텔링’
스토리텔링은 흔히 감각적 영역으로 인식되지만, 실제로는 데이터 기반의 설계가 필요합니다. 공식몰은 브랜드와 고객이 직접 만나는 공간인 만큼, 어떤 이야기와 메시지가 실제로 고객 행동을 변화시키는지에 대한 분석이 필요합니다. 고객이 어떤 지점에서 공감하고, 어떤 메시지에 반응하며, 어떤 요소를 접한 후 구매로 이어지는지 파악하는 과정이 선행되어야 합니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (2) : 공식몰 구매자라고 해서 모두 다 같은 구매자는 아닙니다
공식몰 구매자라고 해서 모두 같은 특성을 지닌 것은 아닙니다. 고객이 어떤 방식으로 공식몰을 이용하는지에 대한 이해, 즉 구매자 분석이 함께 이루어질 때 비로소 의미 있는 차별화 전략을 도출할 수 있습니다. 공식몰 구매자를 하나의 집단으로 보지 않고 행동 유형별로 세분화해 살펴보며, 각 유형이 공식몰에서 어떤 차이를 보이는지 발견하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (1) : 오픈마켓의 시대, 공식몰이 가져야 할 차별화 전략
오픈마켓은 이미 고객의 일상 속에 깊이 자리 잡았습니다. 빠른 배송, 간편한 결제, 익숙한 UI는 구매 장벽을 쉽게 없애며 브랜드의 주요 판매 채널로 자리 잡았습니다. 이러한 환경속에서 오픈마켓과 동일한 방식으로 경쟁하는 것이 과연 최선일까요? 이번 콘텐츠에서는 오픈마켓과 정면 경쟁하기보다, 공식몰만이 가져갈 수 있는 생존 전략과 역할을 살펴보겠습니다.
AIR, 더 강력해지다! 크리테오(Criteo)와 구글 UAC광고까지 한 번에 확인하세요
다양한 채널에서 발생하는 고객 행동을 빠르게 파악해야 하는 요즘, 여러 매체 데이터를 손쉽게 수집하고 비교할 수 있는 환경은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있습니다. AIR(매체통합리포트)는 이러한 광고 환경 변화에 발맞춰 크리테오 매체 연동과 구글 UAC 광고 상품 추가라는 두 가지 중요한 업데이트를 새롭게 적용했습니다.
고객 전환 여정에서 숨은 공신은 무엇인가 : 소재별 기여분석
소재별 기여분석 꼭 해야하나요? 해야 하는 이유는 간단합니다. 소재 분석을 CTR, CVR과 같은 단순 지표 기준으로만 보면, 진짜 유의미한 소재를 발견하기 어렵습니다. 눈에 띄는 소재만 강조하고, 진짜 전환에 기여한 소재는 놓치기 쉬운데요. 이때, 소재별 기여분석은 명확하게 구별할 수 있습니다.
높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)
조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.
좋은 분석 vs 나쁜 분석 : A/B 테스트가 마케터에게 보내는 7가지 신호
같은 A/B 테스트 결과를 두고도 팀마다 전혀 다른 결정을 내립니다. 이유는 간단합니다. 좋은 분석은 “무엇을 할지”까지 연결되지만, 나쁜 분석은 “무엇을 봤다”에서 멈추거든요. 이 글은 현업 마케팅 데이터 분석가의 시선으로, 실행까지 이어지는 7가지 신호를 정리합니다. 읽는 동안, 지금 작성 중인 리포트를 떠올리며 체크해보세요.