온라인 쇼핑몰을 통해 성공적으로 전자상거래 비즈니스를 운영하기 위해서 사용자 분석보다 더 쉽고 중요한 데이터가 있습니다. 바로 실제 상품을 구매한 사용자(Paid-user)인 고객 데이터 입니다.
최근 쿠팡은 2022년 실적 발표와 흑자전환에 대해 쿠팡의 활성 고객과 유료 회원에 대한 정보를 보도자료로 배포 하였습니다. 쿠팡에서 고객 데이터를 보도자료로 배포한 이유는 쿠팡의 미래 성장성에 대한 자신감과 이에 대한 근거를 제시하기 위해서라고 보이는데요. 공시자료를 통해 확인할 수 있는 광고선전비, 판매촉진비 등의 항목과는 달리 해당 지표는 비지니스의 미래를 어느 정도 직접 확인할 수 있는 데이터이기 때문 입니다.
그래서 헤드리스는 비즈니스에서 고객 데이터의 분석이 사용자 분석 보다 우선 순위가 높다고 생각 합니다.
쿠팡에 따르면 지난해(2022년) 제품을 한 번이라도 산 쿠팡의 활성고객수는 전년 대비 1% 증가한 1811만 5000명이다.
< 보도 자료 통해 발표된 2022년 쿠팡의 고객 지표>
1인당 고객 매출은 4% 증가한 294달러(약 40만원)다.
와우 멤버십 유료 회원 수는 지난해 1100만명으로, 전년 대비 200만명 늘어나 처음으로 1000만명을 돌파했다.
고객 분석은 아래와 같은 특징을 가지고 있습니다.
특별한 분석 도구 없이도 데이터 확보가 가능합니다.
고객 데이터는 몰의 주요 기본 기능 중 하나인 주문 기능을 통해 제공되기 때문에 별도의 분석툴 설치 없이도 획득할 수 있습니다.
분석 도구를 사용하기 위해 필요한 어려운 단계를 거치지 않아도 바로 데이터를 획득할 수 있기 때문에 망설일 필요 없이 지금 시작 하면 됩니다.
고객 데이터는 매우 직관적인 데이터 입니다.
구매라고 하는 행동은 사용자의 상품에 대한 의사표현 중 가장 적극적인 행동이기 때문에 다른 데이터에 비해 매우 가치가 높다고 할 수 있습니다.
고객 여정의 모든 결과가 합산된 행동이고 회사의 본질인 이익의 추구와 직결되는 행동이기 때문에 매우 중요도가 높습니다.
고객 데이터는 사업의 방향성을 보여 줍니다.
고객 데이터와 달리 주문 데이터의 경우에는 해당 시점에서의 가치만을 포함 하지만, 고객의 경우 재구매에 대한 미래 가치를 포함하기 때문에 미래의 사업 방향성을 볼 수 있는 거의 유일한 지표 입니다.
단, 이러한 분석을 위해서는 고객에 대한 정의와 이를 집계 하기 위한 통계적 방법들이 적용되어야 하기 때문에 다소 어려움을 느낄 수도 있습니다.
고객 데이터는 결과 지표 입니다.
위 쿠팡의 발표 내용처럼 활성 고객수, 1인당 고객 매출 등의 지표는 비즈니스의 모든 경영 및 마케팅 활동을 함축한 결과 지표 입니다.
각 활동이 개선한 지표와 연결되어 최종적으로 해당 결과를 도출하는가(활성 고객수가 늘어나는가, 1인당 고객 매출이 증가하는 가 등)를 평가하는 방식으로 활용 합니다.
<예시>
✔︎ 리뷰 솔루션을 도입 했습니다. (리뷰 수 증가, 전환률 증가 목표) => 활성 고객수(신규)가 증가 했나요?
✔︎ 개인화 상품 추천 솔루션을 도입 했습니다. (PV 증가 목표) => 1인당 고객 매출이 증가 했나요?
✔︎ 개인화 마케팅 메시지를 전송하였습니다. (재방문 및 재구매 목표) => 1인당 고객 매출이 증가 했나요?
✔︎ 상품수를 늘렸습니다. (노출 키워드 증가, 방문자 증가) => 활성 고객수(신규)가 증가 했나요?
*괄호 안의 목표는 해당 액션이 정상적으로 수행되었는지를 평가할 수 있는 지표 입니다. (인풋 지표 라고도 합니다.)
지금 이 글을 보는 여러분의 고객과 활성 고객은 어떻게 정의 되나요?
활성 고객수와 1인당 평균 매출은 얼마인가요?
우리의 비즈니스는 성장하고 있나요?
헤드리스에서는 활성화 고객 관련 데이터를 자동 집계하는 서비스를 제공하고 있습니다.
카페24를 사용중이라면 간단한 연동 후 활성 고객 정보를 확인해보세요.
