게시물-데이터 활용이 고민이신가요?

실전 마케팅이 궁금하다고요? 🤔 <디지털 인사이트>가 마케팅 기업이 발행하는 자체 콘텐츠 가운데 실무에 활용하기 좋은 글만 추려 읽기 좋게 정리했습니다. 원문을 참고하면 더 자세한 내용을 알 수 있어요.

빅데이터와 예측분석의 활용은 이제 마케터에게 낯선 단어는 아닙니다. 그러나 막상 실제 업무에서 활용하는 것에는 어려움을 느끼는 사람이 많은 것이 현실입니다. 데이터를 둘러보며 고민할 물리적 시간이 부족한 사람도 있죠.

“기초적인 데이터만으로 마케팅 전략과 사이트 운영에 대한 힌트를 발견할 수는 없을까?”라고 고민하는 분도 많을 것입니다. 오늘은 데이터 활용으로 고민하는 마케터를 위해 다양한 쇼핑몰의 데이터에서 발견한 내용을 토대로 마케팅 액션과 쇼핑몰 운영 Tip을 함께 알아봅니다.

고객은 주로 언제 방문하고 구매할까요?

✅ 조회 대상: 월 100만 트래픽 이상 의류쇼핑몰 외 2개 의류 쇼핑몰

✅ 조회 리포트:
1. 트래픽 → 집중도 → ①방문집중요일 ②방문집중시간대
2. 전환 → 커머스 → ③방문당 주문/수량/매출액 추세(일별보기, 시간대별보기)

✅ 조회 결과:
1) 주말보다 평일에 트래픽과 구매 전환이 높음
2) 트래픽과 구매가 가장 높은 시간대는 오전 11시부터 오후 1시까지

보통 퇴근 후나 휴일에 쇼핑몰에 유입하고 구매할 것이라 생각하기 쉽습니다. 그러나 쇼핑몰의 유입과 전환은 주로 주말보다는 평일에, 저녁 시간보다는 낮 시간에 이뤄졌습니다.

실제로 특정 쇼핑몰의 경우 모바일 유입은 모든 시간대에서 유사했지만, 구매는 낮 시간(11~13시)이 밤 시간(22~24시)보다 약 3배가량 크게 발생하기도 했습니다.

이렇듯 데이터를 통해 우리는 고객이 낮 시간에 구매할 가능성이 높다는 것을 알게 됐습니다. 그렇다면 이제 이를 기반으로 올바른 수준의 혜택과 이벤트를 선택해야 합니다.

낮 시간에 구매한 고객과 관련성을 높인다면 가격 할인이나 마케팅 비용을 줄이면서도 구매율은 높아질 것으로 기대할 수 있습니다.

✅ Tip. 구매가 많이 발생하는 시간대에 타임 이벤트
📍 예시: 평일 낮 시간(10~15시)동안 구매하면, 포인트 2배 적립 이벤트 진행

✅ Tip. 고객 유입이 2번째로 높은 시간대에 고객 참여 이벤트
📍 예시: 평일 저녁/밤시간(21~01시)동안 출석체크 및 랜덤 경품지급 이벤트 진행

고객은 얼마나 자주 방문하고 구매할까요?

✅ 조회 대상: 의류, 잡화, 건강식품 등 쇼핑몰 다수

✅ 조회 리포트:
1. 트래픽 → 충성도 → ①재방문 간격 ②재방문 횟수
2. 전환 → 커머스 → ③재구매 간격별 주문/매출액

✅ 조회 결과 :
1. A유형: 재방문 간격이 짧고 재구매율이 높은 쇼핑몰
2. B유형: 재방문 간격이 길고 첫 방문 및 첫 구매율이 높은 쇼핑몰

쇼핑몰의 특성과 규모에 따라 재방문율이 높은 쇼핑몰도 있고, 그렇지 않은 쇼핑몰도 있었습니다. A유형에는 인지도가 높은 브랜드 쇼핑몰이나 저렴한 생활용품 등을 파는 쇼핑몰이 속했고, B유형에는 인지도가 높지 않은 쇼핑몰이나 구매 주기가 긴 건강식품/용품 쇼핑몰이 있었습니다.

통계에 따르면 평균적으로 기존 고객은 신규 고객보다 83%나 더 많이 지출하고, 60%나 더 자주 방문한다고 하는데요. 이를 통해 기존 고객을 유지하는 것이 비용 측면에서 더 효율적이라는 것을 알 수 있습니다.

기존 고객이 어느 정도 있는 쇼핑몰(A유형)은 기존 고객을 관리하여 충성 고객으로 전환 시키는 전략을, 기존 고객이 부족한 쇼핑몰(B유형)은 신규 고객 확보, 또는 과거의 고객이 다시 돌아오도록 전략을 세우면 좋습니다.

✅ Tip. 기존 고객 유지를 위한 회원 차별화 전략
📍 예시: 구매 횟수 및 금액에 비례한 회원 등급 구분 (등급에 따른 차등 혜택 지급)

✅ Tip. 신규 고객을 충성 고객으로 전환하기 위한 프로모션
📍 예시: 첫 전환(또는 오랜만에 전환) 시, 재방문 및 재구매를 유도할 수 있는 유효 기간 쿠폰 지급

고객 중 누구에게 어떤 이벤트를 진행해야 할까요?

✅ 조회 대상: 자사앱을 보유한 배달 음식 쇼핑몰

✅ 조회 리포트:
1. 방문자 → 회원 분석 → 회원/비회원별 방문 → ①회원/비회원별 방문 추세
2. 방문자 → 회원 분석 → ②주문 회원ID 분석
3. 전환 → 커머스 → ③상품별 주문/매출액 → 회원 상세

✅ 조회 결과:
1. 비회원은 점심시간, 회원은 저녁시간에 더 많이 찾음

앞선 내용을 종합해보면, 결국 마케팅 비용을 최적화하기 위해서는 기존 고객을 유지하면서도 구매 가능성이 높은 고객의 구매율을 높일 필요가 있습니다. 각 고객마다 적절한 ‘개인별 추천 또는 마케팅’이 필요하다는 것인데요. 고객별 특성과 성향을 파악하기 위해서는 현재 고객을 회원으로 유입 시켜야 합니다.

✅ Tip. 비회원 유입이 많은 시간대 한정으로, 회원가입을 유도할 수 있는 이벤트
📍 예시: 회원가입 후 점심시간(11~15시) 첫 구매시, 할인 쿠폰 발행

✅ Tip. 충성고객 정보를 추출하여 개인별 관리하는 고객 유지 전략
📍 예시: 최근 1년간 주문을 많이한 5%의 최우수 고객에게 여름 맞이 선물 증정