[이봉교] 데이터 분석을 위한 직관과 실험 이해하기
이봉교의 ‘진짜 이커머스 이해하기

발행 2020년 03월 03일

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이봉교 그루비 이사
이봉교 그루비 이사

 

우리는 왜 쇼핑몰 데이터를 분석하는가.


여러 가지 이유가 있겠지만 ‘고객(사용자)을 이해하기 위해’라는 것에 많은 분들이 공감할 것이다.


예를 들어 웹 로그 분석을 통해 방문자 증감 추이를 보고 있다면 이 때 우리가 얻을 수 있는 고객 이해는 무엇인가. ‘광고비를 더 집행하니 방문자도 이 정도 비율로 늘어나는구나’ 하는 것을 과연 고객 이해라고 할 수 있을까.


필자는 고객 이해를 ‘고객 행동 속에 숨어있는 심리를 파헤치는 것’이라고 정의하고 싶다.


고객 이해를 위해서는 데이터 분석에 앞서 운영자나 마케터의 고객에 대한 경험과 직관을 활용하는 것이 매우 중요하다.


거의 모든 쇼핑몰이 ‘비회원 구매’ 기능을 갖추고 있다. 조금이라도 매출을 늘리기 위한, 고객 편의를 고려한 기능이다.


그런데 고객은 왜 비회원 구매 기능을 이용하려 하는가. 직관적으로 떠오르는 것은 회원가입 절차가 귀찮아서 또는 일회성 구매, 즉 재 구매 의사가 없기 때문일 것이다.


만일 이러한 것들이 비회원 구매의 주된 이유라면 이 고객들의 마음을 움직일 수 있는 제안이나 방법은 없을까하는 것이 실험의 단초가 된다.


신규 회원에게 제공하는 쿠폰이나 적립금 등의 혜택 메시지를 이 페이지에서 눈에 잘 띄게 고객에게 보여주는 것이 실험 방법이다.


쿠폰은 회원 가입 유도에 도움이 되지만, 적립금이 재 구매 유도에는 더 도움이 될 수도 있다. 물론 또 다른 다양한 제안 아이디어가 있다면 그 메시지들 역시 고객에게 보여주면 된다.


실험을 진행한 이후에는 각각의 제안 메시지가 회원 가입 전환에 어떻게 영향을 미치는 지 확인하기 위한 데이터 분석이 시작된다.


얼마나 회원 가입이 늘었는지에 대한 데이터 검증도 훌륭한 분석이지만, 스마트한 운영자나 마케터라면 고객을 더욱 심도 있게 이해하고자 유입 채널별이나 방문 시간 대 별로는 차이가 없는 지, 특정 상품이 비회원 구매에 영향을 미치는 것은 아닌 지 등에 대해 세밀한 분석을 진행할 것이다.


쇼핑몰 운영자나 마케터들은 성과를 올리기 위해 어떻게 하면 더 데이터 분석을 잘 할 수 있을지 고민하고 있다.


그래서 각종 데이터 분석 툴 사용법이나 최근에는 AI 활용에 이르기까지 공부해야 할 것들도 점점 많아지고 있다. 그러나 여러분은 이미 고객 이해를 위한 많은 실마리를 가지고 있다는 것을 잊지 말자.


실타래를 풀기 위한 실험을 계획하고 이를 토대로 한 데이터 분석을 진행하면 업무 효율은 물론 실질적인 성과도 얻을 수 있다.



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