오늘은 어제 마져 하던 분석을 다시 했다. 우리가 마무리 하지 못 했던 분석은 2. 전체 회원 vs VIP 회원의 장바구니 취소율 비교, 3 취소 후 다시 구매한 장바구니고객 분석이였다.
--- 취소 후 다시 구매한 장바구니고객 분석
select MIN(t.time_difference_minutes) min_time,
ROUND(AVG(t.time_difference_minutes)) avg_time,
MAX(t.time_difference_minutes) max_time,
case when t.price < 5 then 'min_price'
when t.price < 140 then 'low_price'
when t.price < 210 then 'middle_price'
when t.price < 280 then 'high_price'
else 'max_price'
end as price_category,
count(*)
FROM
(
SELECT
r.user_id,
r.product_id,
r.removed_time,
p.event_type AS next_action,
p.event_time AS next_action_time,
r.price as price,
(DATEDIFF(SUBSTR(p.event_time, 1, 10), SUBSTR(r.removed_time, 1, 10)) * 1440) +
(SUBSTR(p.event_time, 12, 2) - SUBSTR(r.removed_time, 12, 2)) * 60 +
(SUBSTR(p.event_time, 15, 2) - SUBSTR(r.removed_time, 15, 2)) time_difference_minutes
FROM (
SELECT user_id, product_id, event_time AS removed_time, price
FROM 2020_feb
WHERE event_type = 'remove_from_cart'
) r
JOIN (
SELECT user_id, product_id, event_type, event_time
FROM 2020_feb
WHERE event_type = 'purchase'
) p
ON r.user_id = p.user_id
AND r.product_id = p.product_id
AND p.event_time > r.removed_time
ORDER BY r.user_id, r.removed_time, p.event_time
)t원래는 시간 차이만 분석했었다. 하지만 나온 결과로 어떻게 분석을 하고, 결론을 내야 할지 감도 안 잡히는 상황이였다. 그때 같은 조의 남준님이랑 대화를 하던 중 자연스럽게 인사이트를 낼 수 있는 가능성을 봤었다.
1. 분석 방법
-
장바구니에서 제거된 상품이 다시 구매될 때까지 걸린 시간을 분석
DATEDIFF와SUBSTR을 활용해 날짜 차이(일) + 시간(분) 계산MIN,AVG,MAX함수를 활용해 최소/평균/최대 재구매 시간(분) 계산
-
가격대별 장바구니 취소 후 재구매율 분석
- 가격대(
price_category)를 5단계로 구분 - 가격대별 재구매 평균 시간 및 구매 건수 집계
- 가격대(
2. 분석 결과
| 연도 | 재구매 소요 시간 평균(분) | 재구매 소요 시간 최댓값(분) | 재구매 소요 시간 최솟값(분) |
|---|---|---|---|
| 2019-10 | 2,501 | 43,270 | 0 |
| 2019-11 | 2,929 | 42,422 | 0 |
| 2019-12 | 2,212 | 41,409 | 0 |
| 2020-01 | 2,744 | 43,194 | 0 |
| 2020-02 | 2,508 | 40,836 | 0 |
평균적으로 2000~3000분(약 1~2일) 뒤에 재구매가 이루어짐
최대 40,000분(약 27~30일) 이후에도 구매한 경우 존재
일부 고객은 제거 후 바로 다시 구매(최솟값 = 0분)
3. 인사이트 및 해결 방안
인사이트
- 장바구니에서 제거된 상품이 완전히 포기된 것이 아니라 일정 시간이 지나면 다시 구매됨.
- 1~2일(2000~3000분) 내 재구매율이 높음 → 빠른 대응이 중요.
- 가격이 낮은 제품(min_price)은 즉시 재구매율이 높지만, 가격이 높은 제품은 시간이 걸림.
해결 방안 (Solution)
장바구니 미완료 고객에게 시간 제한 혜택 제공
→ "3시간 후 할인이 종료됩니다!" 같은 긴급성 강조 프로모션 실행
포기된 장바구니 제품에 대한 알림 발송
→ 고객이 장바구니에서 제거한 제품을 다시 구매하도록 리마인드
평균 재구매 시간(약 2일) 기준 쿠폰 발송
→ 48시간 내 재구매 시 추가 할인 제공
결론
장바구니 취소가 완전한 이탈이 아니라 일정 시간이 지나면 재구매로 이어지는 경우가 많다.
평균 1~2일 뒤 재구매가 이루어지는 패턴을 활용하여 적절한 시점에 할인 프로모션을 진행하면 구매 전환율을 높일 수 있음.
VIP vs Regular 고객의 장바구니 취소율 분석 및 해결 방안
1. 분석 목적
- VIP 고객과 Regular 고객의 장바구니 취소율 차이를 분석하여 고객 이탈 원인을 파악하고, 효과적인 이탈 방지 전략을 제안하는 것이 목표다.
2. 분석 방법
1) 장바구니 취소율 계산
-
VIP 고객 기준: 구매 총액이 상위 1% (약 $95~100 이상) 인 고객
-
Regular 고객: VIP 기준 미만의 구매력을 가진 고객
장바구니 취소율 공식
SELECT
(SELECT COUNT(*) FROM 2019_oct
WHERE event_type = 'remove_from_cart'
AND user_id IN (
SELECT user_id FROM 2019_oct
WHERE event_type = 'purchase'
GROUP BY user_id
HAVING SUM(price) >= 95
))
/
(SELECT COUNT(*) FROM 2019_oct
WHERE event_type = 'cart'
AND user_id IN (
SELECT user_id FROM 2019_oct
WHERE event_type = 'purchase'
GROUP BY user_id
HAVING SUM(price) >= 95
))
* 100 AS VIP_취소율;위 쿼리를 VIP / Regular 고객 그룹별로 수행하여 장바구니 취소율을 비교했다.
3. 분석 결과
| 연도 | VIP 기준 ($) | VIP 취소율 (%) | Regular 취소율 (%) |
|---|---|---|---|
| 2019-10 | 100 | 74.13 | 76.00 |
| 2019-11 | 99.95 | 74.95 | 76.20 |
| 2019-12 | 83.18 | 73.97 | 75.12 |
| 2020-01 | 94.55 | 73.96 | 75.54 |
| 2020-02 | 93.78 | 71.79 | 76.21 |
Regular 고객의 장바구니 취소율(76%대)이 VIP 고객(71~74%)보다 일관되게 높음
VIP 고객은 Regular 고객보다 장바구니 취소율이 낮고, 구매 가능성이 높음
하지만 VIP 고객도 평균 70% 이상의 취소율을 보이며, 이탈 가능성이 존재
4. 인사이트 및 해결 방안
주요 원인 분석
등급 시스템의 불완전함
- Regular 고객은 VIP 고객에게만 집중된 혜택을 제공한다고 느껴 이탈 가능성이 더 높음.
- VIP 혜택이 강화되더라도, Regular 고객이 혜택을 충분히 받을 수 있도록 보완이 필요.
🚀 해결 방안
새로운 VIP 등급 시스템 적용
- 일정 금액을 초과하면 VIP 혜택을 받을 수 있도록 정확한 등급 기준 설정
- VIP 혜택이 장기 고객 유지로 이어질 수 있도록 보상(포인트 적립, 전용 할인, 무료배송) 제공
장바구니 취소 고객 맞춤 할인 제공
- 취소 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 쿠폰 발송
- 예를 들어, VIP 고객이 특정 제품을 취소했다면 VIP 전용 할인 코드 제공
Regular 고객 전용 혜택 강화
- Regular 고객도 소액 결제 고객 전용 쿠폰을 받을 수 있도록 프로모션 진행
- VIP가 아닌 고객도 특정 기준을 충족하면 추가 보너스 혜택을 받을 수 있도록 설계
5. 결론
- VIP 고객과 Regular 고객의 장바구니 취소율 차이가 존재하지만, 두 그룹 모두 은 취소율을 보임.
- VIP 고객의 구매율을 유지하면서 Regular 고객의 이탈을 방지할 전략 필요.
- 등급 시스템을 개선하고, 개인 맞춤형 쿠폰 및 혜택을 강화하면 구매 전환율을 높일 수 있음.
