자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법
이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적인 매출 성장을 이루기 위해 고객 경험을 최적화하는 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 고객의 이탈 포인트를 분석하여 고객 경험을 향상시키고, 고객의 관심 포인트를 찾아내어 구매 전환율을 높인 데이터 분석 사례에 대해 살펴보겠습니다.
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코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상
고객의 구매율과 재구매율 하락은 대부분의 이커머스 기업이 마주하는 고민입니다. 이를 해결하기 위해서는 고객과의 지속적인 관계 유지를 위한 요인 분석이 필요합니다. 특히, 유형별로 세분화하여 살펴봐야하는데요. 이번 사례에서는 신규, 기존 고객의 전환율을 향상시키기 위한 맞춤형 전략을 도출하는 과정에 대해 다뤄보겠습니다.
행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선
장바구니에 상품을 담고도 구매로 이어지지 않는 고객이 있습니다. 이탈률을 낮추고 재방문을 유도하여 최종 구매 전환율을 높일 수 있는 타겟으로 삼아, 고객 행동을 정밀하게 분석하여 장바구니 액션 이후의 패턴을 파악하고, 주요 이탈 요인을 발견하여 대응해봅시다. 이번 사례에서 비즈스프링은 어떻게 분석하고, 어떻게 방안을 도출하였는지 함께 알아보겠습니다.
이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링
고객의 프로파일링으로 구매/미구매 고객의 행동 패턴을 파악하고, 차이를 분석하여 미구매 고객을 다시 구매 여정으로 유도할 수 있는 마케팅을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 미구매 고객이 다시 구매할 수 있도록 하는 마케팅 전략을 위한 고객 프로파일링 분석 사례를 소개하겠습니다.
현황 진단 및 매출 상승 요인 분석을 통한 자사몰 성장 전략 수립
국내외 온라인 시장 입지를 넓히고 고객의 데이터를 얻기 위해 LG 전자는 글로벌 온라인 브랜드 샵을 오픈했습니다. 방대한 규모의 사이트를 비즈니스 관점에서 진단하고 성장시키기 위해 매출 분석을 진행합니다.
비즈니스 성장 및 고객 경험 향상을 위한 데이터 분석 컨설팅
네스프레소는 고객과의 관계를 좀 더 장기적으로 유지하기 위해 고객 행동 데이터를 분석하고 싶었습니다. 데이터 기반의 ‘고객 경험 최적화’ 및 ‘비즈니스 성과 효율 최대화’를 위한 분석을 비즈스프링과 함께 진행하였는데요. 비즈니스 성과 증진에 효과적인 고객 발굴, 그 비중을 증가시켜 투입 리소스 대비 성과 향상 효율을 최대화 시키고자 하였습니다.
개인화 캠페인 최적화를 위한 데이터 분석 및 운영
개인화 캠페인을 운영할 때 성과 데이터를 분석하고 최적화하는 작업은 필수적입니다. LG U+는 내부적으로 캠페인 성과를 파악하고 이를 최적화하고자 했습니다. 비즈스프링은 이러한 LG U+의 요구를 어떻게 데이터로 해결했고, LG U+에 어떤 변화를 가져왔을까요?
머신러닝 기반 고객 세분화와 점포 군집 분석을 통한 이탈 예측 모델링
제로 아이즈는 키오스크-IoT 연동-모바일APP-관리자WEB을 통합된 하나의 서비스로 하는 키오스크 솔루션을 제공하고 있습니다. 이를 통해 무인 매장 운영을 안정적으로 할 수 있습니다. 제로 아이즈는 더 나아가, 이탈 고객을 막고 고객 유지율을 상승시키는 자동화 마케팅을 원했습니다.