[이봉교] 고객 기쁘게 하기는 ‘고객 여정 분석’에서 시작된다
이봉교의 ‘진짜 이커머스 이해하기’

발행 2019년 11월 01일

어패럴뉴스기자 , webmaster@apparelnews.co.kr

 

이봉교 그루비 이사
이봉교 그루비 이사

 

고객 여정이란 고객의 제품이나 서비스에 대한 검토에서부터 구매에 이르는 모든 과정이나 단계 등을 의미한다. 이커머스 고객 여정의 경우, 고객 행동이나 고객 경험을 대변하는 데이터를 오프라인 서비스 보다 손쉽게 살펴 볼 수 있다는 장점이 있다.

OOO 쇼핑몰에 처음 방문한 고객을 예로 하여 고객 여정을 생각해 보자.

 

1. OOO 쇼핑몰 발견
2. OOO 쇼핑몰 방문
3. 상품 탐색
4. 회원 가입 혜택 확인
5. 회원 가입
6. 상품 탐색
7. 장바구니 담기
8. 이메일 수신
9. OOO 쇼핑몰 재방문


먼저 여정을 크게 나누어 보면 1번과 9번은 OOO 쇼핑몰 외부에서 발생하는 여정이고 2~7,9는 OOO 쇼핑몰 내에서 이루어지는 여정이다.

 

특히 2~7과 같이 온라인 쇼핑몰에 접속 중인 고객의 여정이 중요한 이유는 쇼핑몰 운영자가 쇼핑몰을 직접 개선하면서 개선안이나 대책을 세울 수 있기 때문이다.


‘1. OOO 쇼핑몰 발견’은 어떻게 이루어졌을까? 가장 쉽게 생각해 볼 수 있는 것은 OOO 쇼핑몰이 진행한 온라인 광고일 것이다. 고객은 배너 광고나 포털 사이트의 검색 광고를 통해 쇼핑몰을 발견했을 수 있다. 또는 개인 블로거가 OOO쇼핑몰에서 구입한 제품을 리뷰한 내용을 살펴보았을 수도 있다. 이러한 고객 여정을 이해하려면 참조 사이트(도메인) 분석이 필요하다. 웹 로그 분석에서 이를 리퍼럴(Referral) 분석이라고 하는데 우리 쇼핑몰에 들어오기 전에 외부의 특정 사이트의 링크를 타고 들어온 경우, 웹 로그 툴은 이 리퍼럴 데이터를 수집하게 된다.

 

 

리퍼럴 분석에서 가장 먼저 해야 하는 것은 리퍼럴의 분포를 살펴보는 것이다. 포털 사이트 유입이 많은 지, 가격 비교 사이트 유입이 많은 지 등을 먼저 살펴보는 것이다.(다만, 리퍼럴이 파악되지 않는 고객 비중이 어느 정도 존재할 수도 있다. 고객이 직접 쇼핑몰의 URL을 타이핑해서 들어온 경우이거나, 리퍼럴 사이트에서 데이터를 의도적으로 삭제하는 경우, 또는 유실되는 경우이다.) 리퍼럴의 분포를 파악하는 것은 단순히 고객 유입 비중을 알기 위한 것이 아니라 각각의 리퍼럴 사이트에 따라 고객 행동이나 유형이 어떻게 다른 지를 알아내기 위함이다.


예를 들어 웹 로그 분석 툴 등을 통해 특정 기간 동안의 리퍼럴 분포를 살펴보았더니, 포털 비중이 가장 높았다고 하자. 운영자가 이 분석 결과를 가지고 포털에서 광고를 많이 해서 회원가입을 늘리자 라는 대책을 세웠다면 이는 1차원적인 분석과 활용이기도 하며 때로는 잘못된 판단일 수도 있다.


예시처럼 처음 방문한 고객을 기준으로 어떤 리퍼럴의 영향이 가장 컸을까를 추가적으로 분석할 필요가 있다. 조금 더 깊게 분석한다면 첫 방문자 중에 회원가입을 가장 많이 이끌어 낸 또는 회원가입 전환율이 가장 높은 리퍼럴을 찾아보는 것이다. 만약 첫 방문자의 회원가입 전환율이 가장 높았던 리퍼럴이 타(他) 리퍼럴과 다른 매체 성향을 가지고 있다면 해당 리펄럴 고객의 쇼핑몰 방문 이후 행동이나 심리에 대한 파악을 해봐야 한다. 


이후에는 이 리퍼럴의 성향을 다른 리퍼럴에 적용하기 위해선 어떤 마케팅이나 광고를 해야할 지에 대해 보다 구체적인 대책을 고민할 수 있게 된다. 다만, 이러한 리퍼럴의 경우 OOO 쇼핑몰이 아닌 외부 사이트이기 때문에 광고 소재(메시지)나 타깃팅을 변경하는 등의 매우 제한적인 대책에 머무를 수밖에 없다. 예를 들어 해당 리퍼럴이 블로그라면 외부의 블로거가 작성한 콘텐츠를 쇼핑몰 운영자의 의도에 맞게 직접 수정하는 것이 쉽지 않기 때문이다.

 

이 경우 운영자의 의도대로 변화를 가져갈 수 있는 영역은 랜딩 페이지이며, 이 랜딩 페이지는 리퍼럴 분석 다음 단계로 진행해야 할 분석 대상이기도 하다.



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