이커머스 업계에서 데이터 분석의 중요성과 데이터의 형태에 대해 알아봅니다.
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2010년도 이후부터 커머스의 흐름이 오프라인에서 온라인으로 전환되면서 많은 판매자들과 구매자들이 온라인으로 상품을 구매하고 소비합니다.
대표적인 예시가 바로 의류 패션 브랜드입니다. 현재 온라인 쇼핑몰을 가지고 있지 않은 패션 브랜드는 거의 없다고 봐도 무방하며, 명품부터 중고 거래까지 모두 온라인으로 빠르게 전환하고 있습니다.
이러한 상황에서 과거처럼 단순히 비슷한 브랜드를 카피하거나 벤치마킹하는 것은 한계가 존재했습니다. 치열한 커머스 업계에서 성공하기 위해서는 다양한 데이터 분석을 통해 고객의 요구를 파악하고, 효율적인 재고 관리 및 비용 측정 그리고 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있는 전략을 수립하는 것이 매우 중요해졌습니다**.**
이머커스 기업은 자사에서 쌓이는 데이터 분석을 통해 행동 패턴, 제품 추세, 구매 성과 등이 실시간으로 기록되고, 이러한 데이터 속에서 어떤 제품이 가장 인기가 있고, 어떤 시기에 판매량이 증가하는지, 어떤 마케팅 메시지에 더욱 반응하는지 인사이트를 발견할 수 있습니다.
| 데이터 분석 항목 | 설명 | 난이도 (1-5) | 중요도 (1-5) |
|---|---|---|---|
| 고객 이해하기 | 데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴, 선호도, 행동을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 제품을 자주 구매하는지, 언제 쇼핑하는지, 어떤 마케팅에 반응하는지 등을 알 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 서비스와 마케팅을 제공할 수 있습니다. | 5 | 5 |
| 재고 관리하기 | 데이터 분석으로 어떤 제품이 잘 팔리고 어떤 제품이 재고로 남는지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 재고 관리가 가능해져 비용을 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. | 3 | 4 |
| 가격/비용 최적화하기 | 매출, 수요, 비용 등의 데이터를 분석하여 최적화된 가격/비용을 설정할 수 있습니다. 이는 수익이 지속적으로 나는 운영과 직결됩니다. | 3 | 5 |
| 시장 트렌드 예측하기 | 시장 트렌드의 흐름을 분석하여 새로운 제품을 출시하거나 마케팅 전략을 수립하는 데 활용할 수 있습니다. | 5 | 3 |
| 마케팅 효과 측정하기 | 다양한 마케팅 채널과 캠페인의 효과를 데이터로 측정하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 예산을 효율적으로 사용할 수 있습니다. | 3 | 3 |
| 고객 경험 개선하기 | 웹사이트나 앱에서의 고객 행동 데이터를 분석하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 페이지에서 고객이 이탈하는지 파악하여 개선할 수 있습니다. | 5 | 4 |
| 사기 및 오용 탐지 및 예방하기 | 비정상적인 거래 패턴을 분석하여 사기를 탐지하고 예방할 수 있습니다. | 4 | 3 |
| 개인화 추천하기 | 고객의 구매 이력과 행동 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이는 고객 만족도와 매출 증대로 이어집니다. | 5 | 4 |
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평가 기준
1: 매우 낮음
2: 낮음
3: 중간
4: 높음
5: 매우 높음
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커머스 데이터 분석은 일반적으로 주문 및 결제 데이터, 고객 데이터, 제품 데이터, 행동 로그 데이터, 마케팅 데이터, 재고 데이터, 배송·운영 데이터 등으로 구분할 수 있습니다. 이 때 각각의 데이터가 독립적으로 존재하는 것이 아니라 상품, 고객, 주문, 결제, 재고, 배송이라는 관계로 연결되어 있다는 점을 기억해주세요. 주문 데이터를 고객 데이터와 연결하면 어떤 고객이 얼마나 자주 구매했는지 확인할 수 있고, 주문 데이터를 상품 데이터와 연결하면 어떤 상품이 많이 판매되었는지 분석할 수 있습니다.
따라서 커머스 분석의 방향은 각 데이터 테이블을 어떤 키(Joining Key)로 어떻게 연결해서 하나의 인사이트로 엮어내느냐에 달려 있습니다. 아래는 대표적인 커머스에서 사용되는 데이터의 종류와 특성을 정리한 표입니다.
| 데이터 유형 | 포함 정보 | 특성 | 중요성 |
|---|---|---|---|
| 주문 및 결제 데이터 (Order) | 주문 ID, 구매 날짜, 상품 ID, 구매 금액, 수량, 결제 방법 등 | 구매 행위와 직접 관련된 핵심 데이터 | 매출 분석, 인기 상품 파악, 구매 패턴 분석에 필수적 |
| 고객 데이터 (Customer) | 고객 ID, 나이, 성별, 주소, 가입일, 최근 방문일, 누적 구매액 등 | 고객의 개인 정보와 행동 이력을 포함 | 고객 세그먼테이션, 개인화 마케팅, 고객 생애 가치(CLV) 분석에 활용 |
| 제품 데이터 (Product) | 상품 ID, 카테고리, 브랜드, 가격, 재고량, 상품 설명, 이미지 URL 등 | 판매되는 상품에 대한 상세 정보 | 상품 추천, 가격 최적화, 재고 관리에 필수 |
| 행동 로그 데이터 (Web/App Usage) | 세션 ID, 페이지 뷰, 클릭 이벤트, 체류 시간, 사용 기기 정보 등 | 사용자의 온라인 행동을 기록한 데이터 | 사용자 경험 개선, 전환율 최적화, A/B 테스트에 활용 |
| 마케팅 캠페인 데이터 (Campaign) | 캠페인 ID, 채널, 예산, 노출 수, 클릭 수, 전환 수 등 | 각종 마케팅 활동의 성과를 나타내는 데이터 | 마케팅 ROI 분석, 채널 효과성 평가, 예산 최적화에 사용 |
| 리뷰 데이터 (Review) | 리뷰 내용, 평점, 작성 일시, 상품 ID 등 | 고객의 의견과 평가를 담은 텍스트 데이터 | 감성 분석, 제품 개선점 파악, 고객 만족도 측정에 활용 |
| 재고 및 공급망 데이터 (Stock) | 재고량, 입고일, 출고일, 공급업체 정보, 배송 상태 등 | 상품의 재고와 물류 관련 정보 | 재고 최적화, 공급망 효율성 분석, 배송 성과 측정에 필요 |
| 경쟁사 데이터 (Competitor) | 경쟁사 가격, 제품 라인업, 프로모션 정보 등 | 경쟁 업체의 공개된 정보 | 시장 포지셔닝, 가격 전략 수립, 경쟁 우위 분석에 활용 |
커머스에 대해 이해하려면 먼저 상품이 고객에게 노출되고, 고객이 상품을 탐색하고, 구매한 다음 배송되기까지의 과정을 이해해야 합니다. 각 프로세스에서 사용하는 커머스 기본 용어와 개념을 알아두면 좋습니다. 최근에는 단순히 상품을 판매하는 것을 넘어 고객의 탐색 행동, 구매 경험, 재구매, 배송, 반품까지 모든 과정을 하나의 커머스 생태계로 바라보고 있습니다.
| 지표 | 의미 | 계산/설명 | 분석 포인트 |
|---|---|---|---|
| GMV (Gross Merchandise Value) | 총 상품 거래액 | 플랫폼에서 거래된 모든 상품의 총 금액 | 비즈니스의 전반적인 규모와 성장을 측정하는 핵심 지표 |
| 전환율 (Conversion Rate) | 방문자가 구매로 이어지는 비율 | (구매 건수 / 총 방문자 수) × 100 | 마케팅 효과와 사이트 사용성을 평가하는 중요한 지표 |
| AOV (Average Order Value) | 평균 주문 금액 | 총 매출 / 총 주문 건수 | 고객의 구매력과 상품 가격 전략의 효과를 파악하는 데 유용 |
| CAC (Customer Acquisition Cost) | 고객 획득 비용 | 총 마케팅 비용 / 새로 획득한 고객 수 | 마케팅 효율성을 평가하고 수익성을 예측하는 데 중요 |
| CLV (Customer Lifetime Value) | 고객 생애 가치 | 한 고객이 평생 동안 기업에 가져다 줄 것으로 예상되는 총 수익 | 장기적인 고객 관계의 가치를 평가하고 마케팅 예산 할당에 활용 |
| 장바구니 포기율 (Cart Abandonment Rate) | 장바구니에 상품을 담고 구매를 완료하지 않은 비율 | (구매 미완료 세션 수 / 장바구니에 상품을 담은 총 세션 수) × 100 | 구매 프로세스의 문제점을 파악하고 개선할 수 있는 지표 |
| 재구매율 (Repeat Purchase Rate) | 기존 고객이 다시 구매하는 비율 | (재구매 고객 수 / 총 고객 수) × 100 | 고객 충성도와 제품/서비스 만족도를 평가하는 데 유용 |
| NPS (Net Promoter Score) | 순 추천 지수 | 고객이 다른 사람에게 해당 서비스나 제품을 추천할 의향을 측정하는 지표 | 고객 만족도와 브랜드 충성도를 평가하는 데 사용 |
| SKU (Stock Keeping Unit) | 재고 관리 단위 | 각 제품을 구별하기 위한 고유 코드 | 재고 관리와 상품 성과 분석에 필수적인 개념 |
| 세션 (Session) | 사용자가 웹사이트나 앱을 방문해서 떠날 때까지의 활동 기간 | - | 사용자 행동을 이해하고 engagement를 측정하는 데 중요 |
| 바운스 레이트 (Bounce Rate) | 웹사이트에 방문 후 다른 페이지로 이동하지 않고 떠나는 비율 | (단일 페이지 방문 세션 수 / 총 세션 수) × 100 | 랜딩 페이지의 효과성과 사용자 경험을 평가하는 데 사용 |
| ROAS (Return On Ad Spend) | 광고 지출 대비 수익률 | (광고로 인한 매출 / 광고 비용) × 100 | 광고 캠페인의 효율성을 측정하는 핵심 지표 |
<aside> 요약 (Summary)
<aside> 참고자료 (References)
https://brunch.co.kr/@neaptide/50
https://medium.com/swlh/what-is-a-marketing-funnel-and-why-should-you-care-c3a6243088ff
https://www.beusable.net/blog/?p=1436
https://www.cigro.io/post/이커머스-데이터-분석을-해야하는-이유-4가지
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<aside> 목차
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