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사용자 경험 분석, 막막할 때 무작정 따라해보자 2편 - 이커머스(feat. PA툴 데이터 분석 사례)

June 7, 2024
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목차

1. 사용자 경험 / 행동 데이터 분석, 막막할 때 무작정 따라해보자

지난 시간에 이어 사용자 행동 데이터 분석이 막막할 때 무작정 따라해볼 수 있는 사례 시리즈 2편이 시작됩니다.
1편에서는 가장 중요한 지표 중 하나인 리텐션에 대한 딥다이브 분석 사례를 다뤘습니다. 아직 못보신 분이 있다면 먼저 읽고 오셔도 좋겠습니다.

  • 지난 시리즈 글 먼저 읽고오기 : 사용자 경험 분석, 막막할 때 무작정 따라해보자 1편 - 리텐션(feat. PA툴 데이터 분석 사례)

그럼 오늘은 예고했던 대로 이커머스에서 할 수 있는 사용자 행동 데이터 분석 사례에 대해 알아보겠습니다.

2. 객단가 올리기: 이커머스 성장을 위한 필수 분석

전자상거래(e-commerce)의 경우 역시 매출 증대가 가장 중요할텐데요, 우리 제품에서 매출을 올리는데에는 크게 두가지 방향성이 있습니다. 객단가를 올리거나 구매 빈도를 올리는 것입니다. 이 중 객단가를 올리기 위해 선행할 수 있는 데이터 분석은 다음과 같은 것들이 있습니다.

1) 구매 관련 행동에 가장 많은 영향을 주는 배너(프로모션) 분석

Attribution 기능으로 배너 위치별 기여도 분석

위 리포트를 보시면 ‘Attributed by’란 기능을 통해 사용자들이 거쳐간 배너 종류별로 얼마나 구매가 일어났는지 비율을 나타내주고 있습니다. 메인에서 여러가지 프로모션 배너를 동시에 노출하고 있을 때 실제 구매에 가장 많이 기여한 배너가 무엇인지를 알 수 있습니다.

‘Attributed by’은 본래는 사용자 경험 중 Acquistion단에서 마케터들을 위한 유입경로별 MTA(Multi-Touch Attribution)분석을 해주기 위한 기능입니다. 다양한 기여도 모델(First touch, Last touch, Participation 등)을 제공하여 유입경로별 구매 관련 행동에 대한 기여도를 분석할 수 있게 해줍니다.

그런데 이걸 꼭 마케팅 유입 채널 분석에만 쓸 수 있는 것은 아니고, 이런 식으로 제품 내 사용자 경험 중 전환율에 영향을 주는 특정 팩터(e.g. 아이템 노출 영역, 특정 브랜드, 내부 검색 타입 등)에 대한 성과 분석에도 폭 넓게 활용되고 있습니다.

함께 읽으면 좋은 글 : [채널분석 가이드] 매체 분석을 넘어서 Organic을 포함한 채널 분석 시작해보기 - 마켓핏랩 솔루션즈

2) 함께 많이 사는 상품 카테고리/브랜드 등 분석

우리 커머스 고객들이 한 번 주문할 때 몇 개의 상품을 구매하는지, 또 특정 상품이나 브랜드를 구매할 때 함께 구매가 많이 일어난 제품이 무엇인지 분석하는 것도 객단가를 올리기 위한 주요 인사이트를 줄 수 있습니다. 자주 ‘함께 구매’가 일어나는 상품들끼리는 묶어서 보여주거나 큐레이션으로 노출하여 추가 구매를 유도할 경우 전환율과 객단가를 높이는 좋은 전략이 됩니다.

인사이트 리포트로 주문당 구매 아이템 수별 비중 분석

위 리포트처럼 사용자들이 한 번의 주문에서 구매하는 아이템의 갯수가 몇개가 가장 많은지 손쉽게 확인할 수 있습니다. 데모 프로젝트 상으로는 한 번의 주문당 3개씩 구매하는 비중이 19%로 가장 많습니다. 그럼 장바구니에 3개 미만으로 담은 고객에게는 가볍게 하나를 더 담도록 유도하는 아이디어를 생각해 볼 수도 있습니다.

퍼널 리포트로 동시구매 브랜드 분석

혹은 이렇게 특정 브랜드나 아이템별로 자주 함께 구매되는 항목들을 확인할 수 있습니다. 이런 데이터를 기반으로 사용자들에게 좀 더 함께 구매할 가능성이 높은 큐레이션(추천상품)을 제공할 수 있습니다.

믹스패널 또는 다른 PA툴에서 이러한 분석을 하기 위해서는 구매 이벤트를 한 번의 주문 기준으로 보내는 기본 이벤트와, 같은 주문 건 내에서도 구매한 아이템별로 따로 보내는 구매 아이템별 이벤트함께 수집하시면 분석이 더 용이해 집니다.

함께 읽으면 좋은 글 : [믹스패널 사용법] 이커머스 PM편 (믹스패널 활용으로 신규고객 구매 전환율 700% 개선 사례) - 마켓핏랩 솔루션즈

3. 끝마치며

이렇게 2회에 걸쳐 믹스패널 등 PA툴을 가지고 어떤 데이터 분석을 할 수 있고, 사용자 경험을 알아볼 수 있을지 사용자 행동 데이터 분석 사례를 살펴보았습니다. 이 외에도 PA툴을 이용해 할 수 있는 분석은 정말 다양하며, 하나의 분석은 다음 분석으로 이어지면서 계속 딥다이브해 나갈 수 있어야 합니다.

우리 서비스의 PMF은 무엇일지 찾고 계시거나, 지표를 모니터링하면서 그 수치들이 무엇을 의미하고 왜 이렇게 나타나는지 모르겠다면, 우리 제품의 사용자 경험을 분석하고 싶지만 어떻게 봐야할지 막막하다면 마켓핏랩 솔루션즈와 함께 제품 분석(PA) 컨설팅을 받아보세요. 임팩트 있는 인사이트를 함께 찾아드립니다.

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Kaya(손은지)
PA Consultant, CSM
10명 남짓의 초기 스타트업에 합류하여 150명 규모의 시리즈 B 투자유치 기업이 되기까지 5년간 마케터에서부터 PM, 사업기획에 이르는 넓은 스펙트럼의 경험을 갖추고, 현재는 PM으로서 PMF 컨설팅과 마켓핏랩 솔루션즈에서 PA 컨설턴트를 담당하고 있습니다.
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