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[DS/Product DS] 이커머스 산업에서 꼭 알아야 하는 지식들! - Funnel(퍼널)의 이해와 적용

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By EUN
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[DS/Product DS] 이커머스 산업에서 꼭 알아야 하는 지식들! - Funnel(퍼널)의 이해와 적용


오늘은 이커머스 산업군에서 꼭 알아야 하는 개념과 용어들에 대해서 공부했습니다.

개인적으로 흥미로웠던 개념이라 재밌게 공부했습니다.

이전부터 이커머스 산업에서 고객의 심리와 행동 패턴을 분석하고 싶긴 했으나, 실제로 업무를 진행해보고 개념들을 공부해보니 정말 재밌는 산업군인 것 같아요 ! (●’◡’●)


꼭 알아야 하는 개념

※ 이커머스(electronic commerce): 인터넷을 통해 상품이나 서비스를 거래하는 방식

※ 잠재고객: 회사의 제품이나 서비스에 관심을 보이는 모든 사람

※ CVR(Conversion Rate, 전환율): 웹사이트를 방문한 고객이 구매로 전환된 비율

※ CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리): 고객과의 강력한 유대감과 신뢰를 구축하여 개인이나 조직의 성공을 이끄는 방법론, 전략, 도구 등을 포괄하는 개념

※ CRM 솔루션: 고객 관계 관리를 위한 도구로서 영업, 마케팅(자동화 및 이메일 마케팅), 서비스(고객 지원), 커머스 등의 분야에서 광범위하게 적용

※ 크로스 셀링(Cross-selling): 기존 고객에게 이미 구매한 상품과 관련된 추가 상품이나 서비스를 제안하여 구매를 유도하는 판매 전략


1. 퍼널(Funnel)

고객의 여정을 단계별로 시각화하여 표현하는 개념이다.

깔때기 모양을 닮았다고 해서 퍼널이라고 불리며, 많은 잠재고객이 유입되어 구매와 같은 특정 행동으로 이어지는 과정을 나타낸다.

보통 퍼널은 방문 → 상품 조회 → 구매 시도 → 구매 →재구매 단계로 형성되며, 이러한 퍼널의 단계는 산업 별로, 기업 별로, 그리고 마케팅 목표 별로 상이하다. 따라서, 저마다 다른 퍼널의 단계를 세워 진행하게 된다.

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2. 이커머스에서 퍼널 분석이 중요한 이유

이커머스 산업에서 매출을 높이기 위해서는 구매전환율(CVR, 웹사이트를 방문한 고객이 구매로 전환된 비율)을 파악하는 것이 중요하다.

방문 → 상품 조회 → 구매 시도 → 구매 완료까지 이어지는 퍼널 지표를 분석하면 이탈이 많은 단계를 파악할 수 있고, 이탈률이 높은 부분을 개선하면, 전체적인 사용자 경험을 향상시키고, 목표 달성률을 높일 수 있다. 예를 들어, 제품 검색 단계에서 이탈률이 높다면, 검색 기능의 사용자 친화성을 개선할 필요가 있을 수 있다.

3. 퍼널 분석에서 꼭 확인해야 할 3가지 지표

  1. 방문 대비 구매전환율
    • 현재 기업의 상태를 진단할 수 있는 퍼널 분석 지표이다.
  2. 시계열 지표 확인
    • 전환율이 하락했다면, 지속적으로 하락 추세인지, 이벤트, 요일 등 일시적 현상을 파악할 수 있다.
  3. 매주 방문 대비 전환율
    • 구간별 전환율보다 수치 변동이 적은 편이기 때문에, 지난주 대비 퍼널을 분석하고 변동 사항과 최종 구매전환율을 확인해 매주 전환율을 높이기 위한 액션을 계획할 수 있다.

4. 퍼널 분석으로 구매전환율을 높이기 위해서는?

위의 3가지 지표를 확인했다면, 퍼널 단계별 전환율을 개선해야 한다.

  1. 상품 조회 전환율이 낮을 때

    (1) 상품 진열 문제

    • 예상 원인 : 고객이 사이트 방문 후 매력적인 상품을 발견하지 못해 상품 조회를 하지 않았을 것이다.

    • 해결 방법

      ① 분석 리포트에서 상품 노출 대비 클릭률 지표로 진열 문제 점검해 보기

      ② 고객 맞춤형 상품 추천 배너를 활용해 전환율 개선해 보기

    (2) 콘텐츠 문제

    • 예상 원인 : 광고 소재와 랜딩 페이지의 메시지가 일치하지 않아 곧바로 이탈했을 것이다.

    • 해결 방법

      ① 데이터톡/분석리포트로 제공되는 참여 세션 비율로 콘텐츠 문제임을 확인하기

      ② 광고 랜딩 페이지를 상품 상세 페이지로 설정해 보기

  2. 구매 시도 전환율이 낮을 때

    (1) 상세페이지 문제

    • 예상 원인 : 상품 상세페이지에서 원하는 정보를 얻지 못해 구매 없이 이탈했을 것이다.

    • 해결 방법

      ① 상품 상세 페이지 내 제품 설명을 추가하거나 가시성을 높일 수 있는 디자인으로 변경해 보기

    (2) 가격 문제

    • 예상 원인 : 가격이 상품 가치에 비해 높게 책정되었다고 판단해 이탈했을 것이다.

    • 해결 방법

      ① 보유한 쿠폰 및 적립금을 알리는 캠페인이나 쿠폰 제공 캠페인 실행해 보기

    (3) 리뷰 문제

    • 예상 원인 : 상품 리뷰 수가 적어 구매 결정에 참고하기 어렵거나 부정적인 리뷰가 많아 이탈했을 것이다.

    • 해결 방법

      ① 리뷰 작성 혜택을 알리는 캠페인 실행해 보기





🔗 참고 링크

Data Science, Product DS
Intern Marketing
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