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데이터마케팅 정의와 사례 (ft. 패션 커머스)

데이터마케팅이란?

문명진
|
September 20, 2024

데이터마케팅이란?

데이터마케팅이란 [데이터]를 활용하여 마케팅한다는 뜻으로 데이터드리븐마케팅(Data-driven Marketing)으로도 불릴 수 있습니다.

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데이터마케팅과 데이터드리븐마케팅의 차이는 미미하나, 데이터마케팅은 데이터를 [활용] 하나 데이터 드리븐 마케팅은 데이터를 [기반]으로 하기에 후자에서 데이터의 중요성이 좀 더 강조된다고 볼 수 있습니다.

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데이터마케팅의 프로세스

데이터마케팅을 위해서 필수 조건은 (당연하게도) 데이터 분석입니다. 결괏값을 측정하여 데이터를 잘 쌓아두고, 보유한 데이터를 가공하여 상황을 해석하고 문제나 개선점에 대한 인사이트를 도출하는 것이 기본적인 데이터 마케팅의 프로세스라고 할 수 있습니다.

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그로스 조직(=그로스팀)은 기본적으로 데이터 드리븐 마케팅을 하기에, 프로세스가 같습니다.

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데이터를 기반으로 가설을 세우고, 실험을 바탕으로 검증하고, 배움을 축적하는 과정을 빠르게 반복합니다. (*출처: 양승화 님의 그로스해킹)

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양승화 님의 [그로스해킹] 책을 기반한 이미지 | 그로스 조직이 일하는 방식
양승화 님의 [그로스해킹] 책을 기반한 이미지

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데이터 분석 사례

마티니에서 진행한 컨설팅 프로젝트였던, 패션 커머스를 기준으로 데이터마케팅의 사례를 보겠습니다.

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커머스 내에서도 여러 안건의 데이터 분석이 있는데요. 1. 에디토리얼(=콘텐츠), 2. 프로모션 간의 비교 (미드세일 vs 시즌오프세일), 3. 주요 대시보드 (KPI, AARRR) 4. 특정 프로모션 (블랙프라이데이) 등입니다.

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커머스 내 여러 안건의 데이터 분석 - 1. 에디토리얼(=콘텐츠), 2. 프로모션 간의 비교 (미드세일 vs 시즌오프세일), 3. 주요 대시보드 (KPI, AARRR) 4. 특정 프로모션 (블랙프라이데이)

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데이터 분석 수단: 앰플리튜드(Amplitude)

블랙프라이데이 프로모션을 세부 사례로 앰플리튜드(Amplitude)를 활용했던 분석을 예시로 들어보겠습니다.

*앰플리튜드는 SaaS(Software as a Service: 클라우드 기반의 소프트웨어 제공 모델) 솔루션으로 웹/앱 서비스 내의 사용자 행동 분석을 할 수 있는 프로덕트 애널리틱스(Product Analytics)입니다.

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앰플리튜드(Amplitude) 23FW 블랙 프라이데이 쿠폰 적용 매출 대시보드

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데이터 분석의 이유

왜 프로모션 데이터 분석을 해야 할까요? 그 배경부터 먼저 짚고 넘어갑시다.

Boxed Text
✅ 목적/목표에 따른 성과 분석과 회고가 필요합니다.

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다양한 형태로 스스로에게 질문을 해봅니다.

Q. 프로모션을 기획하고 운영한 후 가장 궁금한 것은?

Q. 프로모션을 운영한 이유는 무엇일까요?

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여러 가설을 세워봅니다.

  • 활성 사용자 수를 늘리기 위해서
  • 재고 소진을 위해서
  • 매출을 늘리기 위해서

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이렇게 물어보면, 보통은 '셋 다'라고 대답하는 경우가 많은데요. 충분히 이해는 하지만(^^...!) 우선순위는 정해야 합니다. 대개 우선순위는 [매출]이기에, 매출 관련 분석을 먼저 진행합니다.

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매출 분석

매출의 기본적인 구성 요소를 먼저 파악합니다.

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Boxed Text
매출 = 구매건수X구매건당 단가 = 주문수 X 건단가
Boxed Text
매출 = 구매자수X구매자당 단가 = 구매자수 X 객단가

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*건단가와 객단가

건단가와 객단가는 혼용되어 쓰이기도 하는데요. 주문[건]의 건, 고[객]의 [객]을 생각하시면 됩니다.

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즉 어제 제가 배민에서 점심 주문 건으로 1.5만 원을 쓰고 저녁 주문 건으로 2.5만 원을 썼다면 일 기준 제 건단가는 [1.5만 원] / [2.5만 원] 두 건일 것이고 제 객단가는 [1.5만 원]+[2.5만 원]의 4만 원이 될 수도 있습니다.

*물론 건단가와 객단가는 내부적으로 정의하기 마련입니다! 일간 건단가를 평균으로 낼 수도 있으니까요.

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이에 따라 앰플리튜드(Amplitude)에서 매출, 주문수/건단가, 구매자수/객단가로 그래프를 구성합니다. 우선 매출로 전체적인 추이를 보고 주문수/건단가, 구매자수/객단가를 개별로 쪼개보는 것이죠.

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앰플리튜드(Amplitude) 23FW 블랙 프라이데이 쿠폰 매출 비교, 객단가, 건단가, 주문수 비교 그래프 대시보드

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해당 프로모션에서는 객단가와 건단가가 유사한 추이를 보이기에 특이 사항이 없다고 판단되었지만, 가끔 특정 프로모션에서 객단가와 건단가의 차이가 크게 발생하는 경우도 있습니다. (리셀러의 등장?!)

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이외 위 그래프에서 두 개의 선이 있는데요. 데이터를 볼 때의 꼭 필요한 [비교 기준]입니다. 비교 기준은 사용자 특성이 될 수도, 행동이 될 수도 있지만 [기간]을 가장 기본적으로 고려합니다.

*비교 기준: 기간(일간, 주간, 월간, 분기, 반기, 연간… 시즌성 고려!

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블랙프라이데이 프로모션의 분석이라면 전년도 11월과 비교하는 것 vs 전월인 10월과 비교하는 것 - 어떤 것이 더 합리적일까요? 당연히 전년도일 것입니다.

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전월 10월과 당월 11월의 할인율, 마케팅 수준 등이 다를 테니까요. 물론 전년 대비 회원수도 브랜드수도 많아졌고 등의 변동 요인들이 많아 YoY만 비교하는 것이 의미가 없다고 판단된다면 결국 전년도(YoY)/전월(MoM)/전주(WoW) 등 비교 대상들이 많아질 수 있습니다.

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데이터 분석의 차별점

현대의 직장인이라면 대개 모든 업무의 결과를 [숫자]로 보긴 합니다. 그렇다면 그냥 숫자를 확인하는 것과 데이터 분석의 가장 큰 차이점은 무엇일까요?

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비교할 수 있어야 합니다!

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예를 들어 2024년 7월 A 커머스의 구매 전환율 (메인 페이지 조회 > 결제 완료)이 10%라고 했을 때, 어떤 해석을 할 수 있을까요?

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비교 기준 없이는 평가가 불가능합니다.

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전월 대비 높아졌다/낮아졌다, 전년 대비 높아졌다/낮아졌다의 판단을 위해서는 전월 데이터, 전년도 데이터가 필요합니다.

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전년, 전월, 전주의 데이터를 보며 추이를 확인했을 때 눈에 띄게 높거나/낮은, 혹은 변동이 생기는 시점을 찾아내어 그 배경이 무엇이었는지 파악하는 것이 필요합니다.

  • 최근 시일 내, 지난 시점과의 비교
Boxed Text
1️⃣ 시점을 기준으로 데이터 변화의 배경을 찾는 경우

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혹은 유사한 프로모션이 진행되었던 시기와 비교하여 구매전환율이나, 구매수, 유입수, 가입수 등의 주요 지표에서 차이가 있었는지를 파악해 보는 것도 좋습니다.

  • 이전 유사 프로모션과의 비교
Boxed Text
2️⃣ 상황(배경)을 기준으로 데이터 변화의 시점을 찾는 경우

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프로모션 vs 프로모션 간의 비교 외에도 uiux를 개선하거나 특정 기능을 배포했을 때 그 시점 이후의 변화가 있는지를 확인할 수 있습니다.

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장바구니 구매 퍼널 /UIUX 개선 테스트 케이스
UIUX 개선 이후 전환율 비교를 통한 성과 분석

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매출 세부 분석

매출을 구매수와 건단가, 구매자수와 객단가로 나눠 전반적인 추이를 파악한 후 세부 분석을 진행합니다.

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매출은 결국 [사용자]가 [상품]을 [구매]하여 발생하는 결괏값입니다. 이에 따라 [사용자]와 [상품]의 측면에서도 분석을 진행합니다.

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어떤 사용자가 구매했을까?

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  • 기본적인 인구 통계: 성별, 연령 등
    *이를 기반으로 퍼포먼스 광고에서 타겟팅을 할 수 있습니다. (구매력이 높은 2534 여성 유저 등)
  • 기존 사용자 vs 신규 사용자
    *[신규]의 정의는 달라질 수 있습니다. (당월 가입, 최근 3개월 가입, 미구매 등)
  • RFM으로 구분해 본 사용자
  • 라플 응모/당첨 여부로 구분해 본 사용자
    ex. 라플에 응모했던 사용자, 라플에 응모하고 당첨됐으나 미구매한 사용자
  • 멤버십으로 구분해 본 사용자
  • 콘텐츠를 n회 이상 조회한 사용자

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유저 특성(User Segment) 별로 구매전환율 비교 예시 이미지
유저 특성 별로 구매전환율 비교

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어떤 상품을 구매했을까?

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  • 카테고리
  • 남성, 여성, 생활, 세이버 스케이트, 브랜드, 세일
  • 브랜드
  • 상품

: 카테고리별, 브랜드별, 상품별 매출 추이

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앰플리튜드(Amplitude) 23FW 블랙 프라이데이 쿠폰 매출 by 브랜드, 카테고리 그래프 대시보드

프로모션의 매출을 브랜드, 카테고리 등으로 나눠서 확인해 봅니다.

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더 개별적으로는 브랜드를 기준으로 매출과 월별 성장률 등을 확인하며 주요 브랜드를 도출하기도 합니다.

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그래서 데이터 마케팅

프로모션을 진행하고 쌓인 데이터를 분석하고 회고하고 다음 프로모션에 적용하는 것. 그것이 프로모션 측면에서 데이터를 활용한 데이터 마케팅이라고 볼 수 있습니다.

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이외 데이터마케팅은 어떤 부문에도 동일하게 적용됩니다. 정량적인 수치로 표현되는 데이터를 쌓고, 데이터를 여러 측면에서 분석하고, 다음 유사 업무 시 배운 점을 적용하고 또 실험하는 것입니다.

문명진
Growth Manager
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개인과 회사의 성장을 고민하고 실행합니다.

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