COMMERCE DATA ANALYSIS #1

codataffee·2024년 7월 18일

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개요

이커머스 업계에서 데이터 분석의 중요성과 분석 데이터의 형태에 대해 학습

📌 이커머스

📌 이커머스 업계에서 데이터 분석의 중요성과 역할

이커머스의 성장 배경

2010년 이후, 이커머스는 빠르게 성장해 왔다.
오프라인에서 온라인으로의 전환은 많은 판매자와 구매자가
디지털 플랫폼을 통해 상품을 거래하게 만들었다.

이러한 전환은 패션 업계에서 특히 두드러지며,
온라인 쇼핑이 보편화되면서 브랜드들은 온라인 샵을 필수적으로 운영하게 되었다. 심지어 명품 브랜드나 중고 거래까지도 온라인 플랫폼을 적극 활용하고 있다.

데이터 분석의 필요성

이커머스 시장에서 성공하기 위해서는 단순한 벤치마킹이나
카피 전략으로는 한계가 있다.

경쟁이 치열해지면서, 고객의 요구를 정확히 파악하고,
효율적인 재고 관리 및 비용 측정, 경쟁사보다 앞선 전략 수립 등이 중요해졌고, 이 모든 과정에서 데이터 분석은 필수적인 역할을 한다.

데이터 분석을 통한 인사이트

데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 많은 인사이트 중,
대표적인 인사이트의 예시

고객 행동 패턴 분석
고객이 어떤 경로를 통해 사이트에 유입되고,
어떤 제품을 검색하며, 어떤 제품을 장바구니에 담는지 등의
행동 패턴을 분석하여 마케팅 전략을 최적화할 수 있다.
제품 추세 파악
어떤 제품이 인기 있는지, 특정 시기에 어떤 제품의 판매가 증가하는지
등을 실시간으로 파악할 수 있고,
이를 통해 신제품 출시나 프로모션 시기를 결정할 수 있다.
구매 성과 분석
각 마케팅 채널의 효율성을 분석하여 어떤 채널이
가장 높은 ROI(Return on Investment)를 가져오는지 파악할 수 있고,
이를 통해 마케팅 예산을 효율적으로 배분할 수 있다.
고객 세분화 및 개인화
고객 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하고,
각 세그먼트에 맞춤형 마케팅 메시지를 전달하여
고객 만족도를 높일 수 있다.
경쟁사 분석
경쟁사의 가격 정책, 프로모션, 제품 라인업 등을
분석하여 자사의 전략을 개선할 수 있다.

이커머스 데이터 분석 항목

데이터 분석 항목	설명	난이도 (1-5)	중요도 (1-5)
고객 이해하기	- 구매 패턴, 선호도, 행동 파악 - 맞춤형 서비스 및 마케팅 제공	3	5
가격/비용 최적화하기	- 매출, 수요, 비용 데이터 분석 - 최적화된 가격/비용 설정 - 지속적인 수익 창출	3	5
재고 관리하기	- 인기 제품과 재고 예측 - 효율적인 재고 관리 및 비용 절감	3	4
고객 경험 개선하기	- 고객 행동 데이터 분석 - 사용자 경험 개선 (이탈 페이지 파악 등)	5	4
개인화 추천하기	- 구매 이력 및 행동 데이터 분석 - 개인화된 제품 추천 - 고객 만족도 및 매출 증대	5	4
트렌드 예측하기	- 시장 트렌드 분석 - 신제품 출시 및 마케팅 전략 수립	5	3
마케팅 효과 측정하기	- 마케팅 채널 및 캠페인 효과 분석 - 효과적인 마케팅 전략 수립 - 예산 효율화	3	3
사기 및 오용 탐지 및 예방하기	- 비정상 거래 패턴 분석 - 사기 탐지 및 예방	4	3

평가 기준
1 : 매우 낮음
2 : 낮음
3 : 중간
4 : 높음
5 : 매우 높음

결론

이커머스 업계에서 데이터 분석은 단순히 선택 사항이 아니라 필수 요소이다.
고객의 요구를 정확히 파악하고, 시장 변화에 민첩하게 대응하며,
효율적인 운영을 위해서는 데이터 분석을 통한 인사이트 도출이 필요.

📌 커머스 데이터의 종류와 특성

데이터 유형과 중요성

데이터 유형	특성	포함 정보	중요성
구매 데이터	구매 행위와 직접 관련된 핵심 데이터	주문 ID, 구매 날짜, 상품 ID, 구매 금액, 수량, 결제 방법 등	매출 분석, 인기 상품 파악, 구매 패턴 분석에 필수적
고객 데이터	고객의 개인 정보와 행동 이력을 포함	고객 ID, 나이, 성별, 주소, 가입일, 최근 방문일, 누적 구매액 등	고객 세그먼테이션, 개인화 마케팅, 고객 생애 가치(CLV) 분석에 활용
제품 데이터	판매되는 상품에 대한 상세 정보	상품 ID, 카테고리, 브랜드, 가격, 재고량, 상품 설명, 이미지 URL 등	상품 추천, 가격 최적화, 재고 관리에 필수
웹/앱 사용 로그 데이터	사용자의 온라인 행동을 기록한 데이터	세션 ID, 페이지 뷰, 클릭 이벤트, 체류 시간, 사용 기기 정보 등	사용자 경험 개선, 전환율 최적화, A/B 테스트에 활용
마케팅 캠페인 데이터	각종 마케팅 활동의 성과를 나타내는 데이터	캠페인 ID, 채널, 예산, 노출 수, 클릭 수, 전환 수 등	마케팅 ROI 분석, 채널 효과성 평가, 예산 최적화에 사용
리뷰 데이터	고객의 의견과 평가를 담은 텍스트 데이터	리뷰 내용, 평점, 작성 일시, 상품 ID 등	감성 분석, 제품 개선점 파악, 고객 만족도 측정에 활용
재고 및 공급망 데이터	상품의 재고와 물류 관련 정보	재고량, 입고일, 출고일, 공급업체 정보, 배송 상태 등	재고 최적화, 공급망 효율성 분석, 배송 성과 측정에 필요
경쟁사 데이터	경쟁 업체의 공개된 정보	경쟁사 가격, 제품 라인업, 프로모션 정보 등	시장 포지셔닝, 가격 전략 수립, 경쟁 우위 분석에 활용

요약
- 구매 데이터 : 매출 분석과 인기 상품 파악, 구매 패턴 분석에 필수적인 데이터
- 고객 데이터 : 고객 세분화, 개인화 마케팅, 고객 생애 가치(CLV) 분석에 활용
- 제품 데이터 : 상품 추천, 가격 최적화, 재고 관리에 필수적
- 웹/앱 사용 로그 데이터 : 사용자 경험 개선과 전환율 최적화, A/B 테스트에 활용
- 마케팅 캠페인 데이터 : 마케팅 ROI 분석, 채널 효과성 평가, 예산 최적화에 사용
- 리뷰 데이터 : 감성 분석, 제품 개선점 파악, 고객 만족도 측정에 활용
- 재고 및 공급망 데이터 : 재고 최적화, 공급망 효율성 분석, 배송 성과 측정에 필요
- 경쟁사 데이터 : 시장 포지셔닝, 가격 전략 수립, 경쟁 우위 분석에 활용

📌 커머스 관련 용어와 개념 소개

구매 여정 이해하기 퍼널 (Funnel)
- 마케팅 퍼널 핵심 요약
  - 마케팅 퍼널은 고객이 상품을 발견하고 구매하게 만드는 전체 과정을 설명한다.
- 마케팅 퍼널의 주요 단계
  - 발굴 시스템 : 잠재 고객에게 브랜드를 알리고, 이메일 구독 등으로 연결
  - 판매 전환 시스템 : 신뢰를 쌓아 구매를 유도하고, 고객의 반응을 추적해 마케팅 조정
  - 고객 평생 가치 극대화 시스템 : 기존 고객의 재구매를 유도하고, 만족도를 향상

주요 지표 요약

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

📌 요약 및 참고자료

요약
1. 오프라인에서 온라인의 전환으로 인해 데이터 분석의 중요성이 점점 커지고 있다.
2. 커머스는 기본적으로 퍼널이라는 구조로 이루어져 있다.
3. 인간의 심리를 반영한 퍼널을 구축하는 것이 커머스 / 마케팅 분석이다.

참고자료

e-커머스 분석 보고서에 담겨야 할 필수 내용

# 요약
영업이익과 영업이익률 : 영업활동의 수익성 평가
매출액 : 방문자 수, 전환율, 객단가의 곱으로 산출
방문자 수 : 중복 제거된 방문자 수, 사이트 영향력 파악
구매 전환율 : 방문자 대비 구매자 비율, 마케팅 효과 측정
객단가 : 구매 고객당 평균 구매 금액
고객별 세그멘테이션 : 디바이스, 방문주기, 유입경로 등 분석
지출(판관비) : 고정비와 변동비 최적화로 비용 절감

이커머스 데이터 분석, 지금 시작해야 하는 4가지 이유

codataffee

커피 좋아하는 데이터 꿈나무

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