판매 프로모션 ROI: 할인 효과 측정을 위한 단계별 가이드

끊임없이 소비자의 목을 짓누르는 생활비로 인해 소매 및 전자상거래 시장은 이제 건너뛰기 아까운 거래와 일생에 한 번 뿐인 프로모션으로 가득 차 있습니다. 프로모션 피로 의 시대가 왔습니다. Boston Consulting Group은 소비자의 60%가 일률적인 거래 대신 더 적지만 더 많은 타겟 프로모션을 받기를 원한다는 사실을 발견했습니다.

어떻게 여기까지 왔어? 시간이 부족하고 판매가 필요한 기업은 효과가 없을 때에도 프로모션에 계속 지출합니다. 특정 프로모션이 고객 행동 및 구매 패턴에 어떤 영향을 미치는지에 대한 추적 부족 과 잘못된 분석 으로 인해 프로모션이 실패하는 경우가 많습니다.

이 가이드를 통해 판매 프로모션의 투자 수익(ROI)을 계산하여 어떤 유형의 거래가 수익에 더 수익성이 높은지에 대해 더 나은 결정을 내리는 방법 을 배우게 됩니다.

프로모션 보고의 기본

프로모션 ROI 및 특정 지표 계산의 핵심을 살펴보기 전에 프로모션 보고에 중요한 몇 가지 데이터를 살펴보겠습니다.

프로모션을 진행하기 전에 장기간 동안 정가 제품에 대한 고객의 지불 의사를 분석하십시오. 이 측정항목을 통해서만 할인이 고객의 구매 성향에 어떤 영향을 미쳤는지 비교할 수 있습니다.

이전에 측정해야 할 또 다른 주요 사항은 장바구니 제품 차이 입니다. 이를 분석함으로써 자주 함께 구매하는 제품을 식별하고 타겟 프로모션이나 번들 제안을 생성할 수 있습니다.

프로모션이 실시간으로 진행되면 할인이 특정 제품의 구매율에 어떤 영향을 미쳤는지 측정하고 할인이 적용되거나 적용되지 않은 거래 수를 확인하세요. 측정해야 할 다른 변경 사항으로는 구매 행동(예: 사이트에서 보낸 시간)의 변화와 AOV가 있습니다.

이러한 측정항목은 인구통계, 마케팅 채널, 고객이 보는 웹사이트 콘텐츠별로 분류될 수 있다는 점을 명심하세요.

프로모션 ROI 계산의 과제

판촉의 실제 효과를 정확하게 측정하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 단순히 매출 증가만 보는 것만으로는 전체 내용을 알 수 없기 때문입니다. 할인 잠식 (어쨌든 발생했을 기존 고객의 판매), 풀포워드 (신규 고객을 대표하지 않고 프로모션으로 인해 더 빨리 판매가 발생함), 경쟁사의 조치 및 계절적 추세 와 같은 요소를 모두 고려해야 합니다. 또 다른 장애물은 데이터의 품질 입니다. 소매업체는 가격 변화, 마케팅 노력, 비즈니스 상황에 따른 경쟁업체 활동과 같은 요소를 조정할 수 있는 능력과 함께 과거 프로모션 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

프로모션 ROI 계산 방법 – 주요 지표

우리는 프로모션 ROI를 정확하게 측정하는 것이 얼마나 중요한지 이미 확인했습니다. 이제 판매 프로모션의 효과를 실제로 확인하기 위해 추적해야 하는 주요 지표에 대해 알아보겠습니다.

프로모션 지표는 다섯 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

• 프로모션 개요
• 프로모션 상세보기
• 프로모션 전환 조회수
• 쿠폰 개요
• 고객 행동
  

1. 프로모션 개요

프로모션 개요는 프로모션 전략에 대한 통찰력을 제공해야 합니다. 사용된 프로모션 수, 기여 수익에 대한 일반 데이터부터 시작하여 프로모션/프로모 코드를 사용한 주문 수까지.

프로모션 개요 보고서에 포함해야 할 몇 가지 측정항목은 다음과 같습니다.

• 가장 많이 사용되는 프로모션과 선택별(기기, 세그먼트, 채널, 사이트 등) 가장 많이 사용되는 프로모션
• 가장 많이 사용되는 프로모션 조합(스택을 허용하는 경우)
• 총 및 평균 프로모션 할인
• 프로모션당 수익 영향
  

프로모션 대시보드는 프로모션 소프트웨어 및 전자상거래 상점의 데이터를 통합하여 프로모션 수익 영향 및 프로모션 공동 빈도에 대한 자세한 보기를 제공할 수 있습니다.

2. 프로모션 상세보기

판매 프로모션의 일반적인 영향에 대해 자세히 알아보고 나면 이제 각 프로모션이 수익을 창출하는 방식(또는 그렇지 않은 방식)에 대해 자세히 알아볼 차례입니다.

• 프로모션 실적 개요(이용횟수, 주문횟수)
• 프로모션과 관련된 총 할인 및 평균 할인
• 공동 프로모션 빈도(스택을 허용하는 경우)
• 프로모션을 활용한 인기 제품

BI 도구로 구축된 맞춤형 프로모션 대시보드는 다음과 같습니다.

3. 프로모션 전환

프로모션 전환은 프로모션이 수익에 미치는 영향을 추정하는 데 유용한 측정항목입니다. 프로모션 전환은 사이트 트래픽이 각 프로모션 카테고리를 어떻게 사용하는지와 프로모션이 수익으로 전환되는 비율에 대한 개요를 제공해야 합니다.

전환 요약 및 세부 정보 보기는 각각 적용되는 전체 수, 제품, 배송 및 주문 프로모션에 대한 세부 정보와 함께 다음 데이터를 제공해야 합니다.

• 방문수 및 주문수
• 주문당 품목
• 주문당 평균 할인
• 방문당 평균 할인
• 할인총액

4. 쿠폰 내역

프로모션 마케팅 전략의 성공 여부를 완전히 예측하려면 프로모션 코드도 살펴봐야 합니다. 그렇게 하려면 다음 데이터를 사용하여 BI 대시보드를 구축해야 합니다.

• 생성, 게시(사용자에게 할당) 및 사용된 쿠폰 수입니다.
• 프로모션 코드당 총 할인 및 평균 할인입니다.
• 공동 프로모션 빈도(스택을 허용하는 경우)

이러한 각 지표는 기간(일, 주, 월), 위치, 지역, 매장, 프로젝트 또는 캠페인에 대한 필터를 사용하여 더 자세히 설명할 수 있습니다. 또 다른 유용한 지표는 고객 세그먼트를 특정 쿠폰 캠페인과 연결하는 것입니다. 이를 통해 어떤 유형의 인센티브가 어떤 고객 프로필에 가장 잘 어울리는지 알 수 있습니다.

5. 고객 행동 코호트 분석

위의 모든 지표를 올바르게 얻은 후에는 고객에 대한 동질 집단 분석을 더욱 심층적으로 진행할 수 있습니다. 코호트 분석은 시간 경과에 따른 고객 행동을 이해하는 데 사용됩니다. 여기에는 공유된 경험이나 특성(코호트)을 기반으로 고객을 그룹화한 다음 특정 기간 동안 고객의 행동을 추적하는 작업이 포함됩니다.

시작하려면 가입 날짜, 획득 채널 또는 과거 구매 내역과 같은 다양한 요소를 기반으로 고객을 분류할 수 있습니다. 다음으로, 정의된 기간(예: 다음 달, 분기 또는 연도) 동안 집단 내 각 고객이 사용하는 프로모션/쿠폰 코드를 모니터링합니다. 각 코호트의 프로모션 사용에 대한 데이터가 있으면 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 이메일 마케팅을 통해 가입한 고객은 소셜 미디어를 통해 가입한 고객에 비해 특정 할인 코드를 사용할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

프로모션 ROI를 계산하는 방법은 무엇입니까?

판촉 활동의 ROI를 계산하는 것은 순이익과 판촉 총 비용을 비교하는 것에 불과합니다. 프로모션 비용에는 단순한 할인 이상의 내용이 포함될 수 있습니다. 마케팅, 광고, 프로모션 배포도 포함될 수 있습니다.

프로모션 ROI 계산을 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 기준선 설정

판매를 추적하여 프로모션 없이도 무엇이 잘 팔리는지 파악하세요. 재고, 매장당 평균 주간 판매량, 전년도 판매 데이터를 분석하여 판매가 부진한 상품과 베스트셀러 제품을 식별할 수 있습니다.

2. 판촉 비용 정의

판매량과 관련 지출 모두에 적용되는 프로모션 기간(시작 및 종료 날짜)을 확인하세요. 광고, 배포 또는 운영 투자(예: 판촉 소프트웨어 비용)를 포함한 모든 판촉 비용을 고려하십시오.

3. 프로모션 수익 계산

총 매출에서 기준 매출을 빼면 판촉으로 인해 발생하는 매출 증분을 확인할 수 있습니다. 매출 증분에 제품 정가를 곱하여 총 수익 증분을 구합니다. 수익(이익)을 투자(비용)로 나누어 프로모션 ROI를 얻으세요.

프로모션 데이터 처리 모범 사례

• 시각화가 핵심 – 차트, 그래프, 대시보드와 같은 명확하고 간결한 시각적 자료로 결과를 제시합니다. 이는 더 쉬운 의사소통과 의사결정을 위해 복잡한 데이터를 단순화합니다.
  
  
• 정기적으로 유지 – 정기적인 보고 주기를 계획하여 시간 경과에 따른 판촉 성과를 추적하고 지속적인 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
  
  
• 프로모션 및 쿠폰 코드 분류 – 메타데이터(사용자 정의 속성)를 사용하여 프로모션 및 쿠폰 코드를 특정 팀 및 팀 구성원에게 귀속시킵니다. 인센티브를 분류하는 또 다른 방법은 고객 서비스, 환불 할인, 환영 프로모션 등 유형이나 프로모션 목적에 따라 카테고리를 분류하는 것입니다.
  
  
• 환불 및 롤백 계획 – 안타깝게도 프로모션 ROI 분석에 있어서 행복한 길은 올바른 길이 아닙니다. 반품 및 환불은 분석을 모호하게 하고 ROI 계산을 복잡하게 만드는 경향이 있습니다. 기술 제공업체가 프로모션 롤백을 고려하는지 확인하세요. 쿠폰과 프로모션이 반품에 영향을 미치는지 분석하는 것도 좋은 방법입니다. 아마도 큰 할인이 반품 및 환불이 필요한 감정적 구매를 유도하여 궁극적으로 프로모션의 수익성을 떨어뜨리는 상관관계를 볼 수 있을 것입니다.

프로모션 ROI를 계산하기 위해 Voucherify를 사용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 내보내기는 Voucherify의 일류 시민입니다. 당사의 API에는 귀하의 비즈니스 사례와 관련된 흐름에 따라 데이터를 추출할 수 있는 다양한 옵션이 갖추어져 있습니다. 여기에는 API 또는 대량 CSV 내보내기를 통한 데이터 가져오기뿐만 아니라 웹후크도 포함됩니다.

주요 임무는 고객 경험을 개선하도록 돕는 것이지만, 프로모션이 LTV와 궁극적으로 ROI에 미치는 영향을 분석하는 데 사용될 수 있습니다. Voucherify를 데이터 파이프라인에 연결하고 프로모션 캠페인을 위한 비즈니스 인텔리전스를 구축하는 방법은 다음과 같습니다.

Voucherify가 수십 개의 전용 웹훅을 제공한다는 사실 덕분에 통합은 세 단계로 이루어집니다.

• 웹훅 사용
• BI 데이터베이스로 데이터 추출
• 데이터 쿼리 및 시각화

통합 프로세스에 대한 개요를 제공하기 위해 n8n 및 Apache Superset으로 구축된 다음 파이프라인을 살펴보세요.

1. 웹훅 소비

웹후크를 사용하면 Voucherify가 앱 또는 URL 엔드포인트에 실시간 업데이트를 보낼 수 있습니다. 업데이트는 Voucherify의 전체 또는 특정 이벤트에 의해 트리거되고 HTTP 요청을 통해 URL로 전송됩니다. 웹후크를 트리거할 이벤트를 선택하고 대상 URL(URL은 n8n 워크플로에서 설정됨)을 지정하여 프로젝트 설정에서 웹후크를 생성할 수 있습니다. 모든 이벤트를 수신할 수도 있고, 상환 이벤트만 수신하도록 선택할 수도 있습니다.

이벤트가 트리거되면 감사 로그를 확인하여 웹훅 전송이 성공했는지 확인할 수 있습니다.

2. 상환 데이터를 전달하도록 n8n을 구성합니다.

N8n은 인기 있는 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 이를 사용하여 웹훅에서 프로모션 사용 데이터를 캡처하고 이를 데이터베이스(이 경우 Google Sheets)로 전달할 수 있습니다.

위의 워크플로에서는 먼저 상환 유형(바우처 코드와 프로모션)을 인식했습니다. Voucherify API는 각각에 대해 서로 다른 데이터를 반환하므로 이는 필수 단계입니다.

다음으로 웹훅에서 추출할 데이터와 이를 선택한 데이터베이스(예: Google Sheets)로 전송하는 방법을 정의할 차례입니다.

다음은 Google Sheets 데이터베이스에 전송된 웹훅 회수 데이터의 예입니다.

3. 프로모션 데이터 쿼리 및 시각화

할인 ROI를 더 잘 이해하기 위해 프로모션 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있는 BI 도구가 많이 있습니다. Looker, Tableau 또는 Microsoft Power BI를 사용해 볼 수 있습니다. 이 데모에서는 Apache Superset을 사용했습니다. 프로모션 ROI 데이터를 시각화하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

물론 생산 준비가 완료된 BI 분석을 위해서는 Voucherify에서 다음을 포함하여 더 많은 데이터를 가져옵니다.

• 관련 주문 데이터
• 분석된 프로모션 및 프로모션 코드의 카테고리 및 사용자 정의 속성
• 특정 상환 날짜
• 할인된 제품 ID 및 SKU
• 그리고 더

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