데이터 기반 개인화를 통해 전자상거래 고객 경험 향상

소비자가 점점 온라인 쇼핑으로 전환함에 따라 전자상거래 기업은 이들의 관심을 끌기 위해 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. 차별화하고 고객과의 지속적인 관계를 육성하려면 기업은 비교할 수 없는 고객 경험(CX)을 제공하는 데 집중해야 합니다. 이 목표를 달성하기 위한 효과적인 방법은 각 고객의 고유한 취향, 행동 및 욕구에 부합하도록 설계된 데이터 기반 개인화 전략을 활용하는 것입니다. 전자상거래에 데이터를 활용하면 조직은 선별된 경험을 만들어 참여도, 전환율 및 장기적인 만족도를 높일 수 있습니다.

데이터 기반 개인화 정의

이미지 출처: https://fastercapital.com/content/The-Power-of-Data-Mining-in-Personalization-Tactics.html

데이터 기반 개인화는 소비자 정보를 활용하여 개인의 프로필과 브랜드 참여에 적합한 맞춤형 자료, 제안, 특별 거래를 생성하는 관행을 말합니다. 이 전략을 통해 전자상거래 기업은 브랜드 충성도를 강화하고 반복적인 거래를 장려하는 적절하고 매력적인 교환을 구축할 수 있습니다. 데이터 기반 개인화의 예는 다음과 같습니다.

1. 상품 제안 – 탐색 이력, 거래 기록, 추가 지표를 활용하여 고객의 성향과 취향에 맞는 상품을 제안합니다.

2. 맞춤형 마케팅 이니셔티브 – 사회 경제적 지위, 심리적 구성 또는 역사적 행위에 따라 목표 시장을 나누고 수많은 네트워크를 통해 맞춤형 커뮤니케이션을 전파합니다.

3. 동적으로 적응 가능한 사이트 요소 – 지리적 지역, 지역 기상 조건 또는 사용 추세와 같은 측면을 기반으로 헤더, 시각 자료, 텍스트 등의 사이트 구성 요소를 수정합니다.

4. 맞춤형 할인 및 보상 – 구매자의 구매 경향, 장바구니 가치 또는 구독 등급에 따라 맞춤형 할인 또는 혜택을 제공합니다.

전자상거래를 위한 데이터의 힘

데이터 기반 개인화를 효과적으로 실현하려면 다음으로 구성된 다양한 출처에서 수집한 최고의 전자상거래 데이터를 수집하고 조사해야 합니다.

· 온라인 분석 리소스

· 고객 관계 관리 시스템

· 전자메일 광고 단계

· 소셜 네트워킹 관찰 장비

· 외부 통계 공급업체

전자상거래를 위한 데이터를 통합하면 기업은 구매자 습관, 선택 및 장애물에 대한 실행 가능한 지식을 도출하여 CX 항해의 각 단계를 세부적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 순 활동 설계를 면밀히 조사하면 특정 집단 사이에서 널리 사용되는 섹션을 노출하고 그에 따라 개선 우선순위 또는 프로모션을 안내할 수 있습니다. 또한, 크로스 플랫폼 고객 평가를 모니터링하면 지원이 필요한 지역을 쉽게 감지하여 CX 품질을 향상하기 위한 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.

전자상거래 데이터 기반 개인화 모범 사례 구현

데이터 기반 개인화 방법을 적용하는 동안 후속 최적 절차를 준수하십시오.

1. 사용자 기밀 유지 – 고객 정보를 수집하고 활용하기 전에 승인을 획득하여 GDPR 및 CCPA와 같은 규제 요구 사항을 준수하도록 보장합니다. 데이터 활용 목표에 관한 투명성을 유지하고 고객에게 선호 구성에 대한 명령을 부여합니다.

2. 점진적으로 시작 – 개인화된 인사말이나 버려진 카트 알림과 같은 기본적인 개인화 노력을 시작하고, 데이터 관리에 대한 숙련도가 확장되면 복잡한 이니셔티브로 진행됩니다.

3. 검증 및 최적화 – 클릭률, 변환 비율, 일반적인 거래 차원과 같은 효율성 지표를 지속적으로 측정하여 개인화 계획의 효율성을 평가합니다. A/B 테스트와 다변수 분석을 적용하여 접근 방식을 개선하고 결과를 확대합니다.

4. 자동화와 인간 개입의 결합 – 자동화가 확장성에 크게 기여하더라도 진정한 상호 작용의 중요성을 결코 과소평가하지 마십시오. 동정심과 이해심을 보여 주면서 문제를 능숙하게 해결하도록 고객 관리 전문가를 교육하십시오.

5. 리소스를 현명하게 할당하십시오. 전문화된 개인화 솔루션을 활용하거나 외부 파트너와 협력하여 운영을 단순화하고 모든 매체에서 일관된 기능을 보장하는 것을 고려하십시오.

결론

현명한 데이터 애플리케이션을 통해 전자상거래 고객 경험을 향상시키려면 개별 최종 사용자를 중심으로 세심하게 계획된 데이터 중심 전략이 필요합니다. 전자 상거래용 데이터를 능숙하게 활용함으로써 기업은 구성원과의 진정한 유대 관계를 구축하고 확장을 촉진하며 오늘날 빠르게 발전하는 가상 환경 속에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q: 전자상거래에는 어떤 종류의 데이터가 활용되나요?

A: 다양한 유형의 데이터가 전자상거래 환경에서 필수적인 기능을 수행합니다. 기본적으로 전자상거래에는 정량적 데이터와 정성적 데이터라는 두 가지 주요 유형의 데이터가 있습니다. 전자는 페이지 방문, 이탈률, 매출, 재고 수량 등 사이트 분석을 통해 얻은 측정 가능한 수치로 구성됩니다. 이러한 숫자 지표는 기업이 고객 유지, 제품 혁신 및 마케팅 이니셔티브와 관련하여 현명한 판단을 내리는 데 도움이 됩니다. 반면, 정성적 데이터는 설문지, 사용후기, 소셜 네트워크 감정과 같은 소스에서 수집된 비숫자적 사실을 나타냅니다. 이러한 미묘한 통찰력은 전자상거래 벤처를 위한 균형 잡힌 비즈니스 전략을 수립하는 데에도 중요한 역할을 합니다.

Q: 전자상거래에서는 어떤 데이터가 처리되나요?

A: 전자 상거래 활동 중에 개별 사용자 행동, 상업 거래 및 광범위한 업계 동향을 포괄하는 다양한 형태의 데이터가 처리됩니다. 구체적인 사례에는 탐색 경로, 품목 선택, 장바구니에 추가 이벤트, 결제 완료, 결제 처리, 배송 물류, 반품 처리 및 구매 후 커뮤니케이션이 포함됩니다. 이러한 데이터를 처리하면 소매업체는 소비자 선호도를 이해하고, 상품 제공을 개선하고, 가격 모델을 최적화하고, 세분화된 마케팅 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.

Q: 전자상거래 기업은 데이터를 어떻게 활용해야 합니까?

A: 전자상거래 데이터를 적절하게 사용하려면 접근 가능한 정보와 실행 가능한 용도를 철저히 이해해야 합니다. 기업은 재고 관리 최적화, 수요 변동 예측, 사기 행위 방지, 감소 완화, 고객 수명 추정, 미래 지향적인 모델 생성과 같은 목표를 달성하기 위해 데이터를 전략적으로 적용해야 합니다. 또한 AI 기술 구현은 라이브 피드를 기반으로 자동 반응을 생성하는 동시에 내부 프로세스를 가속화하고 일반 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Q: 전자상거래 데이터 수집은 어떻게 이루어지나요?

A: 전자상거래 데이터를 수집하기 위한 여러 메커니즘이 존재하며, 주로 명시적 방법과 암시적 방법이라는 두 가지 범주에 속합니다. 명시적 수단에는 등록 양식 작성, 검색 수행, 리뷰 남기기, 설문 조사 참여 등 사용자의 적극적인 입력이 포함됩니다. 한편 암시적 방법은 세션 기록, 히트맵, 마우스 이동 추적, IP 주소 식별 및 쿠키 저장과 같은 기술을 통합하여 직접적인 개입 없이 수동적인 사용자 행동을 캡처합니다. 윤리적 고려 사항은 사용된 데이터 수집 메커니즘에 대한 완전한 공개와 투명성을 요구합니다.