통계 분석을 활용해 온라인 쇼핑몰 마케팅 성과 개선 전략 도출하기

2016.01.06 14:32|

에버인사이트|

추천6|

조회수1,144|

댓글4

안녕하세요 아이보스에서 좋은 글들을 많이 읽으며 많은 도움을 받고 있습니다.^^ 항상 지나치다가 조금이나마 보답이 될까해서 이렇게 글을 올려봅니다^^

 

10여년의 쇼핑몰 운영 경험과 컨설팅 경험을 올려봅니다. 부족한 글이지만 조금이나마 도움이 되시길 바랍니다^^

 

 

통계 분석 방법 중 상관분석을 활용하여 온라인 쇼핑몰의 마케팅 성과 개선 전략을 도출한 사례를 소개해드리겠습니다.

 

위키백과에 따르면 상관분석은 아래와 같이 정의 됩니다.


상관분석(Correlation Analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용한다.


상관관계의 정도를 파악하는 상관계수(Correlation coefficient)는 두 변수간의 연관된 정도를 나타낼 뿐 인과관계를 설명하는 것은 아니다. 두 변수간에 원인과 결과의 인과관계가 있는지에 대한 것은 회귀분석을 통해 인과관계의 방향, 정도와 수학적 모델을 확인해 볼 수 있다.


상관분석을 예를 들어 쉽게 설명하면 

광고비를 증액하면 매출이 증가하고 광고비를 감액하면 매출이 감소한다. 는 가정을 통계적으로 증명하는 것이라고 볼 수 있습니다.(위의 가정은 굳이 통계적인 검증이 아니더라도 당연한 사실로 인정이 되겠지만요)


하지만 광고비와 매출이 아닌 다른 변수간에는 어떠한 상관관계가 있을지는 눈대중으로 알아내기가 매우 어렵습니다.


그렇다면 상관분석을 어떻게 온라인 쇼핑몰 마케팅 성과 개선에 활용할 수 있을까요? 아래의 컨설팅 사례를 통해 알아보겠습니다.(실제 운영중인 특정 온라인 쇼핑몰의 컨설팅 결과에 따른 자료인 만큼 일부 데이터를 삭제하였습니다.)


회원의 연령과 KPI 지표간의 상관 분석 결과



1. 위의 통계 검정 결과에 따르면 아래와 같은 결론에 도달합니다.

 

회원의 연령과 구매전환율은 정의 상관관계가 있다

(통계에서 상관계수가 |0.6| 이상이면 두 변수간의 상관관계가 있다고 판단합니다. 단, 인과관계는 성립하지 않습니다.)

 

2. 이에 따른 해석은 아래와 같습니다.

 

회원의 연령이 올라갈수록 구매전환율(구매건수/방문수)이 높아진다 

경험이 많은 마케터 또는 쇼핑몰 운영자라면 위의 분석 결과를 어떻게 활용할지에 대해서 잘 아실거라 생각합니다.

 

3. 위의 통계적인 해석을 통해 아래와 같은 전략 수립이 가능합니다.

 

3.1. MD 전략

 

- 쇼핑몰 컨셉 및 아이덴티티 재포지셔닝에 대한 고찰

- 상품 기획시 연령층에 따른 니즈 반영 검토

 

3.2. 마케팅 전략

 

- 고연령층 회원에 타겟팅된 키워드의 확장 및 입찰가 높이기

- 고연령층 회원의 유입을 강화시키기 위한 타겟 광고의 집행

- 연령세분화를 통한 CRM 프로그램 정비(타겟 메일 발송 등)


4. 그럼 쇼핑몰에 어떤 도움이 될 수 있을까요?


- CEO 또는 마케터의 의사결정근거 마련(감으로 비용 집행에 대한 의사결정을 하기는 항상 어렵습니다)

- 타겟 마케팅에 따른 성과 개선(당연하지 않을까요?)


위의 사례는 특정 쇼핑몰의 통계 분석을 통한 전략 도출 사례이므로 쇼핑몰 컨셉에 대한 특수성이 있습니다. 모든 쇼핑몰에서 회원의 연령이 올라갈수록 구매전환율(구매건수/방문수)이 높아진다는 성립하지 않습니다.


너무나 당연한 이야기이지만 운영하는 쇼핑몰의 고객 분석은 온라인 마케팅 성과 개선의 기본입니다. 마치 MRI나 CT 촬영을 통해 인체를 진단하듯이 쇼핑몰의 내부 환경(고객 등)에 대한 깊이 있는 진단을 통한 인사이트 도출은 너무나 중요합니다

 

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