전자상거래 분석을 통한 성장 촉진: 효과적인 전략

글로벌 시장 진출 확대에 중점을 두고 계십니까? 타겟 세그먼트에서 브랜드 인지도를 구축하시겠습니까? 아니면 효율적인 고객 확보 및 유지를 달성하시겠습니까?

전자상거래 분석을 전략적으로 적용하면 이러한 모든 목표를 달성할 수 있는 영향력이 제공됩니다. 전자상거래 보고를 통해 브랜드는 정보에 입각한 결정을 내리고 마케팅 활동을 최적화하며 궁극적으로 매출을 극대화할 수 있습니다.

이 기사에서는 브랜드가 어떻게 소비자 행동을 해석하고, 마케팅 캠페인을 개선하고, 정확한 추적 및 전자상거래 데이터 분석을 통해 전반적인 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있는지 보여줍니다.

전자상거래 분석이란 무엇입니까?

마케팅 담당자는 전자상거래 데이터를 분석하여 마케팅 이니셔티브와 수익 창출 간의 직접적인 상관관계를 확인할 수 있습니다. 또한 전자상거래 분석은 마케팅 지출 최적화, 캠페인 타겟팅 강화, 궁극적으로 경쟁이 치열한 환경에서 비즈니스 성장을 촉진하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

전자상거래 분석의 기초

전자상거래 데이터 분석의 기초는 온라인 비즈니스의 성장과 수익성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 성과 지표(KPI)와 지표에 대한 세심한 추적 및 분석을 기반으로 합니다.

이러한 전자상거래 지표를 이해하고 분석하면 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 트래픽 소스: 방문자가 어디에서 유입되는지 파악하여 마케팅 리소스를 보다 효율적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.
• 전환율: 원하는 작업을 완료한 방문자의 비율을 측정하여 웹사이트 및 캠페인 성과에 대한 최적화를 안내합니다.
• 평균 주문 금액(AOV): 고객이 주문할 때마다 지출된 평균 달러 금액을 추적하여 가격 책정 및 상향 판매 전략을 알려줍니다.
• 고객 생애 가치(CLV): 기업이 단일 고객 계정에서 기대할 수 있는 총 수익을 추정하여 고객 유지의 중요성을 강조합니다.
• 장바구니 포기율: 장바구니에 상품을 추가했지만 구매를 완료하지 않고 종료하는 쇼핑객의 비율을 강조하여 결제 프로세스를 개선할 영역을 정확히 찾아냅니다.

이러한 지표를 활용하는 데 핵심은 여러 데이터 포인트에 걸쳐 데이터를 통합하고 시각화하는 데 필수적인 도구인 전자상거래 대시보드입니다. 잘 설계된 전자상거래 대시보드는 판매 실적, 고객 행동, 재고 상태 등 온라인 상점의 상태에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

전자상거래 대시보드의 필수 기능은 Amazon, Shopify 등 다양한 플랫폼에서 비즈니스 성과를 측정하고 최적화하는 것입니다.

또한 최상위 전자상거래 대시보드는 CRM 시스템, 이메일 마케팅 플랫폼, 소셜 미디어 등 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합하여 전자상거래 상태에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.

Improvado 기반 전자상거래 대시보드에서 이러한 모든 기능을 기대할 수 있습니다. 플랫폼은 Shopify, Amazon 데이터 소스 및 마케팅 플랫폼에서 전자상거래 데이터를 수집하는 것부터 이 데이터를 매핑하고 시각화하는 것까지 프로세스의 모든 단계를 관리합니다.

Improvado는 ASUS, Illy, Monster Energy 등과 같은 대기업에 맞춰진 분석 플랫폼입니다. 중앙 허브로서 500개 이상의 광고, 전자상거래 및 CRM 플랫폼을 통합하여 데이터를 응집력 있는 마케팅 데이터 세트로 중앙 집중화합니다. Improvado는 이 데이터 세트를 기반으로 회사의 요구 사항에 맞는 대시보드를 구축합니다. Improvado 기능에 대해 자세히 알아보려면 데모를 예약하세요.

고급 전자상거래 분석 기술

전자상거래 보고를 위한 탄탄한 기반을 구축한 후에는 보다 정교한 분석 기술이 어떻게 의사 결정을 더욱 강화하고 고객 경험을 개인화하며 수익 성장을 촉진할 수 있는지 살펴보는 것이 중요합니다.

전자상거래 고객 데이터 및 분석

고객 세분화와 같은 기술을 통해 기업은 공유 특성에 따라 고객 기반을 별개의 그룹으로 나눌 수 있습니다. 세분화는 인구통계학적 데이터뿐만 아니라 행동 패턴, 구매 내역 및 참여 수준을 기반으로 할 수도 있습니다.

이러한 전자상거래 통찰력은 보다 개인화된 수준에서 공감을 불러일으키는 개인화된 마케팅 캠페인을 가능하게 하여 전환율을 크게 높입니다.

코호트 분석은 시간이 지남에 따라 특정 고객 그룹의 행동을 추적하고 장기적인 추세와 고객 라이프사이클 가치에 대한 통찰력을 제공함으로써 이를 더욱 발전시킵니다.

예측 분석

예측 분석은 과거 데이터와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 미래의 고객 행동, 판매 추세 및 재고 요구 사항을 예측합니다.

이 전자상거래 분석 기술을 통해 브랜드는 시장 수요를 예측하고 고객 상호 작용을 개인화하며 더 높은 정확도로 공급망 운영을 최적화할 수 있습니다. 예측 분석은 잠재적인 성장 기회와 위험 영역이 완전히 나타나기 전에 이를 식별할 수 있도록 함으로써 전략적 이점을 제공합니다.

주요 애플리케이션에는 고객 생애 가치 예측, 가능한 제품 권장 사항 식별, 최대 수요 기간 예측을 포함하여 이에 따라 마케팅 노력과 재고 수준을 조정합니다. 예측 분석을 전략에 통합함으로써 전자상거래 기업은 미래 시장 상황에 맞게 접근 방식을 사전에 조정할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도 향상, 매출 증대, 운영 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다.

수익 기여

고급 전자상거래 분석의 핵심 부분은 수익 기여입니다. 특정 마케팅 채널, 캠페인, 고객 상호 작용에 수익을 기여함으로써 기업은 판매 이면의 진정한 동인을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 전자상거래 통찰력은 마케팅 비용을 효율적으로 할당하고 가장 높은 수익을 창출하는 채널에 리소스를 투자하는 데 매우 중요합니다.

데이터 기반 전자상거래 통찰력을 활용하려면 수익 기여 모델에 필수 구성요소가 갖추어져 있는지 확인하세요.

• 모든 캠페인과 채널에서 모든 고객 상호 작용을 포착하는 통합 추적 인프라를 구축하세요.
• 모든 원시 상호작용 및 광고 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하세요. 원시 데이터 저장을 통해 기록 분석이 가능하고 필요에 따라 다양한 기여 모델을 적용할 수 있는 유연성이 제공됩니다.
• 광고 플랫폼에서 직접 광고 지출을 추적하고 매핑하기 위한 솔루션을 구현합니다.
• 강력한 이벤트 스트리밍 기술을 사용하여 실시간으로 데이터를 캡처하고 처리합니다.
• 제품 반품이나 고객 서비스 상호 작용과 같은 미시 전환을 포함하여 단순한 판매 또는 이메일 가입을 넘어서는 세분화된 전환 및 이벤트 추적을 설정하세요.
• 유연한 신원 일치 옵션을 활용하여 장치 및 가족 그룹화와 같은 다양한 식별자에 대한 사용자 상호 작용을 추적합니다.

전자상거래 데이터 분석에 접근하는 한 가지 방법은 사용되는 기술 유형을 이용하는 것이고, 다른 방법은 브랜드가 향상시키려는 특정 목적이나 지표에 초점을 맞추는 것입니다.

고객 확보 효율성을 위한 전자상거래 분석

전자상거래 브랜드는 마케팅 노력을 판매 성과에 직접 연결하기 위해 고객 확보를 모니터링해야 합니다. 이 추적을 통해 브라우저를 구매자로 효과적으로 전환하고 버려진 장바구니를 복구하여 수익 창출을 최적화하는 전략이 무엇인지 알 수 있습니다.

여기에 집중해야 할 것이 있습니다.

전자상거래를 위한 광고 분석

귀하의 회사가 고객 확보 접근 방식을 강화하려는 경우 광고 분석이 시작되어야 합니다.

전자상거래 성과 분석에 대한 전체적인 접근 방식:

• ROAS를 즉각적인 수익의 척도가 아니라 전체 수익에 대한 기여도와 이윤에 미치는 영향 측면에서 평가하세요. 높은 ROAS가 바람직하지만 관련 캠페인으로 인해 마진이 낮은 판매가 발생하는 경우 전체 이익에 미치는 영향은 최소화될 수 있습니다.
• 마찬가지로, CAC에 대한 균형 잡힌 관점에는 평균 주문 금액(AOV) 및 획득한 고객의 이익 마진과의 관계를 이해하는 것이 포함됩니다. 목표는 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용이 구매를 통해 창출되는 이익을 초과하지 않도록 하는 것입니다.
• 채널 전반에 걸쳐 CAC를 비교합니다. CAC가 낮은 채널은 일반적으로 더 효율적이지만 유입하는 고객의 품질과 균형을 이루어야 합니다. 이를 위해서는 채널별 전환율과 리드당 비용 또는 획득당 비용에 대한 심층적인 분석이 필요합니다.
• 고객 품질 평가에는 고객 생애 가치(CLV)와 유지율을 살펴보는 것이 포함됩니다. 더 높은 초기 CAC를 보유할 수 있는 채널은 더 높은 CLV를 가진 고객을 유치하여 비용을 정당화할 수 있습니다. 채널별 유지율을 분석하면 어느 채널이 충성도가 더 높은 고객을 확보하고 있는지에 대한 통찰력도 얻을 수 있습니다.

효과적인 광고는 기존 광고의 반향을 불러일으켜 반복 구매를 장려하고 평생 가치를 높여야 합니다. 예를 들어 CAC가 높아 보이는 캠페인은 충성도가 높고 재구매율이 높은 고객을 유치하여 더 높은 CLV를 제공한다면 정당화될 수 있습니다.

전자상거래의 유기적 채널 분석

광고 외에도 성공적인 전자상거래 분석 전략은 자연 검색, 소셜 미디어, 이메일 마케팅 및 추천 프로그램의 성과를 평가합니다. 트래픽 소스 효율성, 참여율, 이러한 채널의 전환율과 같은 지표를 추적하면 고객 확보 노력에 대한 전체적인 시각을 제공합니다.

각 유기적 채널에는 판매 성장에 대한 기여도를 면밀히 모니터링하기 위한 별도의 대시보드가 ​​필요합니다.

훌륭한 웹사이트 경험을 위한 전자상거래 분석

전자상거래 웹사이트의 다운타임이나 성능 저하로 인해 상당한 금전적 손실이 발생할 수 있습니다.

웹사이트 성능 문제와 관련된 위험은 회사 웹사이트의 다양한 판촉 요소(카탈로그 페이지, 배너, 추천 요소, 팝업 등)를 모니터링하고 중요한 변경 사항에 대해 경고하는 것의 중요성을 강조합니다.

대시보드에 포함될 수 있는 몇 가지 광범위한 전자상거래 지표는 다음과 같습니다.

• 웹사이트 트래픽 지표: 방문자 수, 트래픽이 유입되는 곳, 평균 세션 시간 등. 이러한 지표는 사용자 참여 수준과 잠재적인 마찰 지점에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 프로모션 성과 지표: 모든 현장 프로모션 게재위치에 대한 CTR, 모든 게재위치에 대한 전환율 및 필요한 경우 참여 지표.
• 전환 및 판매 지표: 목표에 따라 판매량, 장바구니 포기율 등을 추적할 수 있습니다.
• 웹사이트 성능 지표: 때로는 메시징, 디자인 또는 배치의 문제가 아니라 웹사이트 성능 문제 또는 오작동일 수 있습니다. 페이지 로딩 시간, 오류율, 첫 번째 바이트까지의 시간 및 웹사이트 상태를 나타내는 기타 지표를 추적하세요.
• 실시간 경고: 따라서 분석가는 급격한 참여 감소 또는 프로모션 기능의 기술적 문제와 같은 문제를 즉시 식별하고 대응할 수 있습니다. 이 기능을 통해 판매 또는 사용자 경험에 대한 잠재적인 장애를 신속하게 해결할 수 있습니다.

효과적인 고객 유지를 위한 전자상거래 분석

전자상거래 분석을 통해 브랜드는 고객 기반의 미묘한 요구 사항과 행동을 정확히 파악하고 이에 대응할 수 있으며, 이는 궁극적으로 고객 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다.

유지를 위한 주요 전자상거래 보고 전략:

• 순서 분석: 순서 분석 기술을 사용하여 구매 여정의 패턴을 식별합니다. 제품 구매 순서를 이해하면 고객의 라이프사이클 단계에 맞는 교차 판매 및 상향 판매 기회를 밝힐 수 있습니다.
• 장바구니 분석: 장바구니 분석을 활용하여 어떤 제품이 자주 함께 구매되는지 파악합니다. 이 통찰력은 평균 주문 가치를 높이고 반복 구매를 장려하는 번들 제안 생성을 지원합니다.
• 동적 CLV 모델: 실시간 고객 상호 작용 및 피드백을 기반으로 CLV 예측을 조정하는 동적 모델을 채택합니다. 이러한 미묘한 접근 방식을 통해 잠재성이 높은 고객 세그먼트에 대한 보다 정확한 타겟팅과 리소스 할당이 가능해졌습니다.
• 부문별 CLV 통찰력: 고객 부문별로 CLV 계산을 분석하여 시간이 지남에 따라 가장 큰 가치를 나타내는 그룹을 식별합니다. 이러한 고가치 세그먼트를 보호하고 성장시키기 위한 유지 노력을 맞춤화하십시오.
• 근본 원인 분석: 이탈 데이터를 고객 피드백과 결합하여 고객 이탈로 이어지는 특정 문제나 추세를 정확히 찾아냅니다. 이러한 근본 원인을 직접 해결하면 이탈률을 크게 줄일 수 있습니다.
• 참여 점수: 참여 점수 시스템을 개발하여 고객이 다양한 채널에서 브랜드와 대화식으로 참여하는 방식을 정량화합니다. 점수가 높은 고객은 특별 로열티 프로그램의 대상이 될 수 있으며, 점수가 낮은 고객은 재참여 캠페인이 필요할 수 있습니다.

개인화를 위한 전자상거래 분석

전자상거래 데이터는 개별 고객 선호도와 행동에 맞게 쇼핑 경험을 맞춤화하려는 브랜드에 대한 엄청난 양의 통찰력을 보유하고 있습니다.

기업은 상세한 분석을 활용하여 고객에 대한 더 깊은 이해를 얻고 참여, 충성도 및 판매를 촉진하는 개인화된 상호 작용을 촉진할 수 있습니다.

• 행동 추적: 쿠키와 세션 데이터를 활용하여 웹사이트 전체에서 사용자 행동을 추적합니다. 여기에는 페이지 조회수, 웹사이트에서 보낸 시간, 제품 목록 및 콘텐츠와의 상호 작용이 포함되어 고객의 관심과 선호도를 세밀하게 이해할 수 있습니다.
• 고객 프로필: 거래 내역, 고객 서비스 상호 작용, 소셜 미디어 활동 등 다양한 접점에서 데이터를 집계하여 포괄적인 고객 프로필을 구축합니다. 이러한 프로필은 고도로 개인화된 콘텐츠와 추천을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 개인화된 이메일 캠페인: 고객 데이터를 사용하여 이메일 목록을 분류하고 과거 구매 행동, 검색 기록 및 참여 수준에 따라 메시지를 맞춤화합니다. 개인화된 이메일은 공개율, 클릭률 및 전환율에서 일반 폭발보다 훨씬 뛰어납니다.
• 전환 추적: 다양한 채널 간의 개인화된 상호 작용이 최종 전환 이벤트에 어떻게 기여하는지 모니터링합니다. 이를 통해 어떤 개인화 전략이 판매 촉진에 가장 효과적인지 명확하게 이해할 수 있습니다.

고급 데이터 수집, 역동적인 개인화 전략, 고객 피드백 활용에 대한 노력을 통해 기업은 고객 여정을 크게 향상시켜 충성도와 수익을 높일 수 있습니다.

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Improvado는 대기업에 맞춰진 마케팅 분석 솔루션입니다. 중앙 허브로서 500개 이상의 광고, 전자상거래 및 CRM 플랫폼을 통합하여 데이터를 응집력 있는 마케팅 데이터 세트로 중앙 집중화합니다.

Improvado는 이 데이터세트를 기반으로 전자상거래 대시보드, 회사의 요구 사항에 맞는 수익 기여 대시보드 또는 기타 시각화를 구축합니다. Improvado가 제공하는 견고한 데이터 기반은 거의 실시간 최적화 기회에 대한 시의적절하고 접근 가능한 통찰력을 제공합니다.

자주 묻는 질문