전자상거래 분석 - 전자상거래 분석을 이해하기 위한 완벽한 가이드

소개

우리는 '데이터가 새로운 원유이다'라는 말을 자주 들어왔습니다. 하지만 우리가 그것을 어떻게 수확하는지 궁금한 적이 있나요? 우리는 분석 대시보드와 통찰력 있는 수치를 통해 이를 수집합니다. 전자상거래 분석에는 이러한 모든 수치가 포함되어 성장 방식에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기술 기반 분야에서는 더 나은 형식에 지속적으로 적응해야 합니다.

숫자는 어떤 채택이 더 나은지 알 수 있는 유일한 확실한 방법입니다. 예를 들어 Swiggy 및 Myntra와 같은 앱은 항상 레이아웃을 약간 변경하는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 레이아웃은 애플리케이션 히트맵과 사용자 여정의 측정항목을 기반으로 합니다.

이 기사에서는 플랫폼 성능과 고객 경험에 대한 이러한 작은 통찰력이 어떻게 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

전자상거래 분석을 무엇으로 정의할 수 있나요?

전자상거래 분석은 전자상거래 비즈니스의 다양한 측면의 성과를 측정하는 데 사용되는 숫자의 조합입니다. 이러한 데이터 포인트는 적절한 변경이 이루어질 수 있도록 플랫폼에서 고객 경험의 품질을 추론하는 데 사용됩니다.

이는 월별 방문자부터 배송 성공률까지 무엇이든 될 수 있습니다. 보고 있는 숫자 유형에 관계없이 플랫폼의 올바른 성장 방향을 결정하려면 전자상거래 분석이 필수적입니다. 또한 몇 시간 동안 플랫폼을 지루하게 뒤져볼 필요 없이 플랫폼의 일상적인 기능을 더 잘 이해할 수 있습니다.

전자상거래 분석의 4가지 유형

전자상거래 플랫폼의 데이터를 살펴보면서 데이터 포인트를 네 가지 주요 범주로 분류할 수 있습니다.

1) 관객
청중은 기본적으로 귀하의 웹사이트/플랫폼을 방문하는 모든 방문자 또는 소비자입니다. 모든 표준 분석 대시보드에서 청중의 다양한 특성을 측정할 수 있습니다. 여기에는 거주지, 나이, 성별, 관심사 및 행동이 포함됩니다. 이를 통해 귀하의 웹사이트를 방문하는 청중을 이해할 수 있습니다.

이를 통해 귀하의 웹사이트에 이상적인 구매자 페르소나를 생성하고 전자상거래 경험을 올바르게 조정할 수 있습니다. 소셜 미디어 및 이메일 캠페인의 다른 지표를 추가하여 이상적인 구매자가 쉽게 참여할 수 있는 위치를 파악할 수도 있습니다.

2) 취득

고객 확보 방법은 본질적으로 전자상거래 비즈니스의 확장성과 수익성을 결정합니다. 따라서 영업 및 마케팅 활동의 실제 결과를 이해하려면 획득 지표를 이해해야 합니다. 이러한 지표는 마케팅 활동의 타당성을 결정하는 데 매우 중요합니다.

여기에는 특정 노력에 대한 성공 비율과 비율이 포함됩니다. 또한 리드를 생성하거나 고객을 확보하는 데 발생하는 비용도 포함될 수 있습니다. CAC(고객 확보 비용)와 CPL(리드당 비용)은 전자상거래 마케팅 캠페인의 타당성을 결정하는 두 가지 주요 지표입니다.

3) 행동

행동 지표는 사용자 여정의 다양한 편차를 연구하고 나타냅니다. 이러한 지표는 퍼널에서 고객의 위치를 ​​결정하는 데 중요할 수 있습니다. 이를 통해 제품 콘텐츠를 선별하여 대다수의 방문자를 고객으로 전환할 수 있습니다.

행동 데이터에는 세션 시간, 이탈률, 결제 프로세스 점수 등이 포함됩니다. 이를 통해 사용자 여정 및 결제 프로세스를 올바르게 변경할 수도 있습니다. 더 나은 경험은 일반 고객이 귀하의 플랫폼과 제품을 다른 사람들에게 추천할 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.

4) 전환

전환은 모든 전자상거래 고객 여정의 궁극적인 목표입니다. 따라서 전자상거래 분석 프로세스에는 전환의 성공 또는 실패를 나타내는 대부분의 데이터가 있어야 합니다.

이 데이터에는 판매 전환율, 평균 주문 금액, 장바구니 포기 율 등과 같은 다양한 전환율이 포함될 수 있습니다. 이러한 수치는 현재 CRO(전환율 최적화) 노력의 효율성을 나타냅니다.

전자상거래 분석을 시작해야 하는 4가지 주요 이유

전자상거래 비즈니스에 전자상거래 분석을 활용하는 것을 놓치지 말아야 할 4가지 이유는 다음과 같습니다.

1) 마케팅 투자수익률(ROI) 측정

분석적 통찰력은 마케팅 노력의 효과를 판단하는 훌륭한 방법입니다. 마케팅에는 광범위한 노력이 필요하지만 모두 효과적이지 않을 수 있습니다. 따라서 수익성 있는 결과를 위해 전략을 최적화하려면 마케팅 ROI를 측정하는 것이 중요합니다.

2) 재고 및 매출 예측

스마트 재고 획득은 데이터를 통해 공급망을 강화하는 좋은 방법입니다. 분석 통찰력을 활용하여 다음 분기의 매출 수치를 예측할 수 있습니다. 이에 따라 재고를 확보하여 가용 재정 자원을 최적으로 활용할 수 있습니다.

또한, 갑자기 품절되거나 장기간 재고를 보유할 필요가 없으므로 안심할 수 있습니다. 그러나 계절적 변동 및 마케팅 예측을 포함한 모든 요소를 ​​고려해야 합니다.

3) 웹사이트 성능 최적화

이탈률 및 히트맵과 같은 분석 수치를 통해 웹 경험의 약점을 이해할 수 있습니다. 이러한 측정항목은 이탈을 초래하는 웹사이트 및 고객 여정의 문제 영역을 보여줍니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 더 나은 전환율을 위해 이러한 문제를 해결하는 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다.

4) 데이터 기반 전략 구현

데이터를 기반으로 한 통찰력 없이 전략을 수립하는 것은 어리석은 일입니다. 분석 통찰력은 플랫폼이 뒤처지는 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 성과에 측정 가능한 영향을 미치는 마케팅 및 고객 확보 전략을 수립할 수 있습니다.

측정해야 할 5가지 주요 전자상거래 지표

고려해야 할 요소가 너무 많기 때문에 올바른 측정항목을 계속 주시하는 것이 상당히 어렵습니다. 그렇게 하지 않으면 깨닫기도 전에 잘못된 방향으로 나아갈 수도 있습니다. 주목해야 할 상위 5개 지표는 다음과 같습니다.

1) 고객획득비용(CAC)

마케팅 ROI를 측정하는 가장 중요한 지표 중 하나인 CAC는 본질적으로 마케팅 실행의 성공 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 일반적으로 전체 캠페인 비용을 획득한 고객 수로 나누어 계산합니다.

이는 본질적으로 귀하의 플랫폼에 대해 한 명의 고객을 확보하는 데 드는 비용을 결정합니다. 그런 다음 이 값을 평균 고객 가치와 비교하여 마케팅 전략이 전자 상거래 플랫폼에 재정적으로나 운영적으로 실현 가능한지 여부를 확인할 수 있습니다.

2) 판매전환율

귀하의 제품과 웹사이트에 고객을 유치하는 것이 첫 번째 단계입니다. 그러나 이번 방문을 구매로 전환하는 것은 완전히 다른 게임입니다. 판매 전환율은 경험 품질과 랜딩 페이지를 측정하는 효과적인 지표입니다.

매 시간마다 방문하는 1000명의 고객이 구매를 하지 않으면 아무런 가치가 없기 때문입니다. 판매 전환율은 총 구매 횟수를 총 방문 횟수로 나누어 결정됩니다. 이를 통해 구매 고객의 명확한 비율을 확인하고 전환율을 향상시킬 수 있는 올바른 방법을 안내할 수 있습니다.

3) 고객 유지율(CRR)

전자상거래 플랫폼을 브랜드로 전환하려면 반복 구매가 중요합니다. 또한 전자상거래 플랫폼은 CAC를 낮추고 평생 가치를 높이므로 이러한 반복 구매에 대해 더 나은 마진을 누리고 있습니다.

이는 단순히 귀하의 플랫폼에서 구매를 위해 재방문하는 고객의 비율입니다. 이 지표는 마켓플레이스, 소모품 및 의류 카테고리의 비즈니스에 특히 중요합니다. 이 카테고리에서는 고객을 확보하기 위한 경쟁이 치열하기 때문입니다.

4) 클릭률(CTR)

이 지표는 모든 디지털 마케팅 담당자의 생명선과 같습니다. 이는 가능한 모든 유형의 디지털 캠페인의 성공 여부를 결정하는 데 사용됩니다. CTR은 기본적으로 블로그, 광고 또는 게스트 게시물의 방문자 중 CTA(Call-to-Action) 링크를 클릭한 방문자의 비율입니다.

이 지표는 웹 및 광고 디자인의 효율성을 테스트하는 데 중요합니다. 다양한 링크에 대한 CTR 측정항목을 분리할 수 있으므로 이 측정항목은 다양한 채널의 획득률을 결정하는 데에도 중요합니다. 클릭률은 소셜 미디어 캠페인의 성공 여부를 결정하는 데 있어 매우 중요합니다.

5) 고객평생가치(CLV)

어떤 종류의 마케팅 전략을 살펴보고 수립하기 전에 CLV를 계산하는 것이 중요합니다. 획득한 고객의 가치를 이해하고 이에 따라 마케팅 투자를 할 수 있기 때문입니다.

이 측정항목은 타당성을 결정하기 위해 CAC 및 기타 획득 측정항목과 같은 측정항목과 비교되어야 합니다. 이와 함께 고객의 평생 여정을 이해하고 조정을 통해 CLV를 개선할 수 있습니다.

전자상거래 분석을 최대한 활용하기 위한 3가지 모범 사례

다음은 원하는 대로 데이터를 이상적으로 활용하기 위해 따를 수 있는 몇 가지 모범 사례입니다.

1) 데이터 대시보드 자동화

데이터를 수집하고 이를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 일은 수동으로 수행하는 경우 번거로울 수 있습니다. 대신 전자상거래 플랫폼 에서 실시간 데이터를 가져오는 자동화된 시스템을 사용하세요. 이는 백엔드를 Google Search Console과 같은 널리 사용되는 분석 소프트웨어와 통합하기만 하면 가능합니다. 웹사이트 관련 지표에 매우 유용합니다.

다른 유형의 마케팅 및 전자 상거래 활동에 대한 KPI를 측정하는 데 사용할 수 있는 다른 대시보드가 ​​있습니다. 배송 소프트웨어는 배송 지표와 데이터를 제공합니다. Instagram 및 Facebook과 같은 소셜 광고 플랫폼에서는 광고 계정에 대한 자동화된 대시보드도 활성화됩니다. 이는 해당 플랫폼에서 광고 성과의 가시성을 높이기 위한 노력의 일환으로 수행됩니다.

2) 데이터 수집의 다양화

획득 지표를 살펴보면 다양한 판매 채널을 추가하는 것이 중요해집니다. 이를 통해 다양한 고객으로부터 획득한 고객별 CLV를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 이상적인 고객에게 다가가는 데 가장 효과적인 매체가 무엇인지 결정할 수 있습니다.

이와 함께 다양한 판매 채널을 통해 다양한 마케팅 활동의 성과를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 고객 데이터를 도입하고 분석의 최종 결과를 향상시킬 수 있습니다.

3) 계절과 추세에 맞춰 분석 조정

계절과 추세는 통계에 예측할 수 없는 영향을 미치는 경향이 있습니다. 수치에 대한 영향을 고려하지 않으면 결론이 나지 않거나 더 나쁘고 잘못된 최종 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어 게시물은 인기 있는 오디오로 인해 더 나은 성과를 거두었을 수 있습니다. 그러나 소셜 미디어는 변동성이 매우 높기 때문에 신뢰할 수 있는 리드 소스가 될 수 없습니다.

또한 구매 및 배송 지표에서 계절성을 고려해야 합니다. 일반적으로 연휴 기간에는 화물 증가로 인해 배송이 느려집니다. 계절 판매는 좋은 결과를 가져올 수 있지만 일년 내내 지속되지는 않습니다.

결론

Google 지도는 여러 요소를 고려하여 A 지점에서 B 지점까지의 경로를 분석하고 계산합니다. 마찬가지로 전자상거래 분석은 플랫폼의 성장을 촉진하기 위해 노력을 집중할 수 있는 올바른 방향을 보여주는 매체 역할을 합니다. 어떤 면에서 그들은 당신이 구현한 단계가 당신에게 더 좋거나 나쁜 영향을 미치는지 알려주는 가이드 역할을 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1) 정기적인 데이터 분석에 이상적인 기간은 무엇입니까?

이상적으로는 웹 사이트 관련 수치에 대해 격주 또는 월 단위로 전자 상거래 플랫폼에 대한 분석을 살펴보는 것이 좋습니다. 전달이나 참여와 같은 보다 복잡한 작업의 경우 날짜별 숫자를 확인하는 것이 이상적입니다.

2) 전자상거래 분석 통찰력을 위한 최고의 도구는 무엇입니까?

Search Console에 있는 Google 분석 대시보드는 웹 관련 측정항목을 위한 최고의 도구 중 하나입니다. 또한 배송 소프트웨어는 배송 및 배송 관련 지표에 대한 가시성을 확보하는 최고의 도구입니다.