쇼핑몰 유입 경로 데이터, 어떻게 분석해야 할까?

domaelist.com / 2023-08-30

쇼핑몰 유입 경로 데이터, 어떻게 분석해야 할까?

잘 나가는 커머스는 다 아는 바로 그 방법

 

핸드폰 케이스를 사려는 김레인 씨는 출근길 네이버에서 '폰 케이스'를 검색하고 A 쇼핑몰에 들어옵니다. 그러나 마음에 드는 제품을 찾지 못해 다시 점심시간이 되어 컴퓨터로 다시 '스마트폰 케이스'를 찾아보다 A 쇼핑몰을 다시 둘러보고 업무시간이 다 되어 구매까지는 하지 않고 열심히 오후를 보냅니다. 그리고 퇴근길에 인스타그램을 하던 김레인 씨는 광고로 뜬 '짱짱 폰케이스'가 첫눈에 너무 마음에 들어 바로 구매합니다. 그런데 우리가 만약 A 쇼핑몰을 운영하는 주인이라면, 레인 씨는 어떤 경로로 들어와서 제품을 샀다고 봐야 할까요?

 

퍼스트, 라스트, 멀티 터치?

정답은 '모두 다 가능하다'입니다. 만약 오늘 하루 동안 쇼핑몰을 가장 처음 방문한 첫인상이 구매까지 큰 영향을 주었다고 생각하면 첫 방문을. 최종 구매로 이어지기까지 점심시간의 검색이 큰 영향을 주었다고 생각하면 두 번째 방문을, 최종적으로 상품을 산 퇴근길의 인스타그램이 가장 큰 영향을 줬다고 생각하면 마지막 방문이 제품 구매에 가장 큰 영향을 주었다는 거죠.

 

 

 

이처럼 상황이나 관점에 따라서 데이터를 볼 수 있는 방법이 달라지기 때문에 특정 시점의 방문에 가장 큰 점수를 주어 해당 방문을 고객의 유입 경로로 정의하고는 하는데요. 가장 일반적인 구분법으로 첫 방문을 가장 중요하다고 파악하는 방법을 First Touch, 마지막 방문을 가장 중요하다고 생각하는 방법을 Last Touch, 그리고 모든 방을 종합적으로 고려하는 방법을 Multi touch라고 부릅니다.

 

이를 위에 예시로 다시 적용해 보면 김레인 씨가 출근길에 네이버에서 '폰 케이스'를 검색하고 A 쇼핑몰에 접속한 경우, First Touch 방법론에서는 네이버 검색이 김레인 씨의 유입 경로이며 구매 전환에 가장 큰 영향을 미쳤다고 생각할 수 있습니다. 

 

Last touch 방법론의 경우 김레인 씨가 퇴근길에 인스타그램에서 '짱짱 폰케이스' 광고를 보고 구매를 완료했다면 인스타그램이 Last Touch로서 유입 경로가 됩니다. 인스타그램 광고가 구매를 방설이던 김레인 씨의 관심을 끌어서 구매하는 데에 가장 큰 공을 세웠다는 거죠. 

 

 

그래서 어떻게 확인할까요?

 

이처럼 가장 중요한 방문 시점을 언제로 정의하냐에 따라서 확인할 수 있는 데이터가 완전히 달라지기 때문에 어떤 방식으로 확인하는 방법이 가장 정확하다고 말하기는 어렵습니다. 실제로 여러 회사나 전문가마다 첫 방문이 가장 중요하다는 의견과 마지막 방문이 가장 중요하다는 의견, 그리고 모든 방문을 통합적으로 봐야 한다는 의견이 갈리는데. 한 가지의 정답이 있기보다는 판매하는 상품의 종류나 성향에 따라서 조금 더 효율적인 방법이 있는 정도라고 볼 수 있겠죠.

 

 

먼저 First touch를 유심히 살펴보세요

 

이 중에서 아직 데이터 분석 체계가 완전히 갖춰지지 않은 쇼핑몰을 운영하시는 커머스의 마케터나 사장님이라면 우선 First touch 방법론으로 접근하시는 것을 추천드립니다. 특히 온라인 커머스에서 First touch이 많이 사용되는 데는 다음 3가지 이유가 있습니다.

 

마케팅 효율을 파악하는데 유리합니다

First touch 방법론은 고객을 가장 처음 데려온 첫 마케팅 채널을 확인할 수 있어 마케팅 캠페인의 효과를 평가하고 개선하는데 유리합니다. 특정 광고나 캠페인의 실제 지표에 직접적인 영향을 받을 뿐 아니라 다른 방법론에 비해서 상대적으로 적은 경우의 수를 고려하기 때문에 지표 개선을 위한 명확한 액션을 취할 수 있습니다.

 

첫 방문은 그 이후의 방문에 영향을 주는 경우가 많습니다 

또 이 관점에서 바라보면 제품이나 서비스가 준 첫인상이 구매까지 이어지는 이후 방문에도 영향을 주게 됩니다. 예를 들어서 김레인 씨가 처음 반응했던 광고가 캐릭터가 그려져 있는 케이스라고 한다면. 레인 씨에게는 이후 방문에서도 다른 케이스보다 캐릭터가 그려진 케이스를 노출시키는 게 훨씬 효율적일 수 있습니다

 

대부분의 고객이 첫 방문 후 다시 방문하지 않습니다 

마지막으로 평균적인 커머스의 재 방문율은 20%를 넘지 못하는 경우가 대다수입니다. 팔고 있는 상품이 상대적으로 저렴하고 구매까지 많은 이 필요 없는 상품군이면 재방문율은 더욱 낮아질 수 있는데. 이 뜻은 만약 고객이 재방문을 했다면 첫 방문에서 했던 경험이 매우 큰 영향을 주었기 때문에 다시 들어왔다고 생각할 수 있습니다.

 

 

그래도 어렵다면 아크로스 CRM은 어떠세요?

 

이처럼 간단해 보이는 유입 경로를 파악하는데도 내 쇼핑몰과 고객에 대한 충분한 이해와 분석이 필요합니다. 전문적인 마케터가 아니라고 한다면 실제로 데이터를 살펴본다고 해도 의미 있는 인사이트를 얻어내기 어려울 수 있는데, 그런 분들에게 아크로스 CRM은 좋은 대안이 될 수 있습니다.

 

 

아크로스 CRM 분석 보고서 예시 데이터

 

아크로스 CRM은 편리한 데이터 보고서를 제공합니다.

복잡하고 어려운 GA 같은 데이터 분석툴과는 다르게 아크로스 CRM은 따로 설정하지 않아도 유의미한 데이터를 볼 수 있는 보고서를 제공합니다. 고객이 어떤 광고를 통해 들어왔는지, 어떤 검색어를 통해 찾아왔는지 다양한 정보들을 서비스를 설치한 이후에는 따로 작업을 하지 않아도 확인할 수 있습니다. 이외에도 각각의 유입 경로에 따른 이탈률, 결제 금액 등의 데이터 역시 쉽게 찾아볼 수 있고, 핵심적인 데이터는 매주 메일 혹은 카카오톡으로 받아볼 수 있습니다.

 

 

아크로스 CRM은 담당자가 무료 CRM 컨설팅을 제공합니다.

유입 경로별로 고객의 특성이나 정보를 찾아냈다고 해도 이를 개선하기 위해서 마케팅을 시작하지 않는다면 자칫 의미가 떨어질 수 있습니다. 아크로스 CRM은 각각의 커머스의 특성과 목적에 따른 데이터 분석을 직접 수행해 최적화된 CRM 방식을 제안합니다. 가장 초기 데이터 분석부터 캠페인 세팅과 운영, 최종적인 효율 분석까지 아크로스 CRM과 함께해 보세요.



자료출처 : 쇼핑몰 유입 경로 데이터, 어떻게 분석해야 할까? (openads.co.kr)

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