다이티로 알아보는 데이터 지식·668·2022. 06. 09

쇼핑몰 운영자가 꼭 확인해야 할 고객데이터 4가지



혹시 위의 체크리스트 중 몇 개의 답을 알고 계신가요?


위의 문항은 ‘건강검진’이나 ‘자동차 정기검사’처럼 현재 내 쇼핑몰의 비즈니스 현황을 파악할 수 있는 기본 체크 리스트입니다.  내 키와 몸무게는 얼마고, 자동차가 몇 km를 달렸는지처럼 기본적으로 내 쇼핑몰의 매출이 “첫 구매자, 재구매자, loyal 고객”에게서 얼마나 발생했는지 알고 있어야 하죠. 그래야 앞으로 더 성장하기 위해서 무엇을 집중적으로 관리를 해야 할지 계획을 세울 수 있거든요.


물론 쇼핑몰 운영을 오래 하셨어도, 데이터를 잘 알고 있어도 이런 데이터를 명확히 파악하고 있기는 쉽지 않은데요. 하지만 한 번은 우리 회사의 고객 데이터를 명확히 분석해서 우리 회사의 고객현황이 어떠한 지 명확히 파악하고 대안을 모색할 필요가 있죠.  이러한 데이터는 로그분석 툴이나 CRM 툴을 통해서 파악할 수 있습니다. 그리고 가장 쉽게는 다이티와 데이터를 다이티와 연동해두면 이러한 구매 데이터들을 주기적으로 자동으로 분석해 주기 때문에 편리하게 내 사이트의 현황을 편리하게 파악할 수 있죠.


쇼핑몰은 고객데이터 4가지 종류의 조합에 따라 어떤 전략을 세워야하는지 정할 수 있습니다.

  • 구매고객 데이터(신규고객이 많은지, 재구매 고객이 많은지)
  • 구매금액(가격대가 높은 고관여 상품인지, 가격대가 낮은 저관여 상품인지)
  • 재구매 주기(주기가 업종평균 대비 긴 편인지 짧은 편인지)
  • 로얄고객 기여도(로얄고객의 구매액 비중이 높은지, 일반고객의 구매액 비중이 높은지)


이렇게 4개의 고객데이터 조합을 잘 파악해야 하는 이유는 무엇일까요? 그 이유에 대해 다이티가 설명해드리고자 합니다 ! 함께 살펴보시죠!



1) 같은 업종, 다른 고객 데이터 유형! 잘나가는 쇼핑몰의 전략이 우리 쇼핑몰의 답은 🙅‍♂️

업종끼리는 고객유형이 비슷하다고 생각하지만 실제 데이터를 살펴보면 쇼핑몰마다 데이터 특징이 각기 다른 것을 확인할 수 있는데요. 실제로 다이티가 요즘 온라인 쇼핑이 가장 많이 이루어지는 패션업종과 식품업종의 사례를 확인했습니다.



식품 쇼핑몰 A와 B의 DBTI 유형을 살펴보면, 두 쇼핑몰 모두 Loyal 고객의 매출 비중이 절반 이상으로 나타나 loyal 비중이 큰 업종인 것을 알 수 있어요.


A의 재구매 주기는 약 2개월로 긴 편이므로, 재구매 주기를 줄일 수 있는 활동이 좋은데요. 예를 들어 제품 평균 구매 주기를 파악해, 구매한 제품의 구매주기가 도래할 때 푸시 메시지를 보내는 활동을 해볼 수 있어요. 식품 사이트 B는 Loyal 고객의 비중이 특히 높고 구매 주기도 짧은, 고정 단골 고객이 많은 타입이라 Loyal 고객을 잘 관리할 수 있는 활동이 중요해요. 가령 Loyal 고객 중 이탈이 예상되는 고객에게 쿠폰 등의 혜택을 전달해 이탈하지 않도록 하는 것도 효과적인 방법입니다.


패션 쇼핑몰은 데이터 특징이 더 분명한데요. C 쇼핑몰은 Loyal 고객의 비중이 다른 쇼핑몰 보다 낮기 때문에, 우선 재구매 및 Loyal 고객을 늘려 안정적인 매출 볼륨을 만드는 것이 중요해 보이고요. D 쇼핑몰은 평균 재구매 주기가 2개월 이상으로 긴 편으로 재구매 주기를 단축시킬 수 있는 기간제 프로모션을 주기적으로 진행해 볼 필요가 있어 보여요. 패션 쇼핑몰 중 Loyal 고객의 매출 비중도 가장 크고 구매 주기는 짧은 E 쇼핑몰은 Loyal 고객 중 최근에 구매가 뜸하거나, 구매 금액이 작아진 고객이 있는지 꼼꼼한 고객 모니터링을 하면 좋아요.



2) 아는 것이 힘! 마케팅 실행의 답도 보이니까! 👀


데이터를 명확히 파악하면 구체적인 실행 전략까지 자연스레 알 수 있기 때문에 실제로 e비즈니스의 성장에 큰 도움이 돼요.

‘우리 쇼핑몰은 첫 구매 고객이 많기 때문에 매출 비중도 첫 구매가 더 클것이다’ 라고 보통 생각할 수 있지만, 많은 쇼핑몰은 재구매자 또는 반복 구매자의 매출이 더 크고 평균 구매 데이터 또한 더 긍정적인 수치가 많아요.

아래 데이터를 보면 5개 쇼핑몰 사이트 중 4개 사이트는 재구매자의 평균 결제 금액이 더 컸으며, A식품 쇼핑몰은 재구매자가 첫 구매자보다 1만 4천 원이나 더 많이 구매했어요. 이런 데이터를 토대로 쇼핑몰 운영자들은 더 많은 사람들에게 재구매와 반복 구매를 유도하는 것이 쇼핑몰 매출 증가에 더 도움이 될 거란 판단을 하게 되죠.


이렇게 실제로 다이티가 분석하고 진단한 데이터 유형과 인사이트를 보게 되면 다소 막막했던 쇼핑몰 운영 방향과 플랜이 구체화되기도 합니다. 물론 다이티는 여기서 그치지 않고 편리한 실행 방법까지 제시하고 있죠. 이러한 데이터 활용 마케팅을 쉽게 하고싶다면 다이티 AI 딜리버리 리포트, 다이티 AI BOX를 사용하는 것도 답이 될 수 있어요.

DBTI 다이티 다이티AI 마테크 CRM

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