업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! [4]
본 시리즈의 마지막 회로 재구매와 관련된 재구매율을 살펴보겠습니다~
전에는 EC사이트의 방문수, 전환율, AU와 리텐션율의 데이터 분석에 대해 해설했습니다.
↓↓↓
고객님 구매절차의 마지막 단계는 재구매입니다. 본 시리즈의 마지막 회로 재구매와 관련된 재구매율을 살펴보겠습니다.
재구매율의 중요성
재구매율이란 구매자 중 재구입한 사용자의 비율을 말합니다. 고객 분석 기법의 RFM 분석에서 구매 빈도(Frequency)와 마찬가지로 고객의 로열티로 연결됩니다.
【지난번에 해설한 연속 방문의 지표에는, 특히 리텐션율은 EC 사이트에 계속 방문하는 유저의 비율입니다. 재구매율과 보존율이 다르므로 이 점에 주의해 주었으면 합니다. 】
통계에 따라 신규 고객에 대해 상품을 판매하는 노력은 기존 고객에 대해 상품을 판매하는 노력의 5배입니다. 그리고 로열티와 서비스 만족도가 높은 고객은 1인당 8명의 고객을 소개해주는 반면, 로열티도 서비스 만족도도 낮은 고객이 25명의 구매 행동에 소극적인 영향을 미친다는 것도 사실입니다.
따라서 신규 고객을 적립하는 것보다 기존 고객의 만족도를 높이고 지속적으로 구매하는 것을 중시해야 할 것으로 생각됩니다.
사용자와 주문에서 볼 때 재구매율은 다음 3 가지로 나뉩니다.
사용자 재구매율: 일정 기간 내, 2회 이상 구입한 사용자(신규+기존)/구매자 총수
기존 사용자 재구매율: 일정 기간 내에 다시 구매한 기존 사용자/구매자 총수
주문 재구매율: 일정 기간 내 사용자(신규+기존)의 2회째 이상의 주문 수 / 주문 수
데이터 분석 목표
재구매율을 추적하고 분석함으로써, 사용자의 지속적으로 사지 않는 원인을 명확히 하고, 유효한 대책을 강구하고, 재구매율을 높입니다.
(아래 차트는 모두 FineReport에서 만들었습니다.)
데이터 분석 포인트
1. 사용자, 기존 사용자, 주문의 재구매율을 종합하여 사용자의 정착도를 분석하여 문제를 발견합니다.
2. 다양한 단면에서 재구매율을 비교하여 문제를 파악하고 의사 결정의 정확성을 높입니다.
1. 사용자, 기존 사용자, 주문의 재구매율을 종합하여 사용자의 정착도를 분석하여 문제를 발견합니다
일반적으로 EC 사이트 운영에는 다음과 같은 재구매율을 모니터링하는 보고서가 필수적입니다.
아래 차트는 사용자, 기존 사용자 및 주문 재구률을 하나의 그래프에 표시하고 그래프 아래에 상세 데이터를 참조할 수 있습니다.
이상적인 상태는 사용자, 기존 사용자, 주문 재구매율 기존 유저, 오더의 재구축률은 유저수의 변화의 영향을 받지 않고 늘어나는 것입니다. 특히 기존 사용자의 재구매율을 높여야 합니다. EC 사이트가 발전함에 따라 판매를 유지하거나 향상시키는 것은 기존 사용자이기 때문입니다.
출처: FineReport
2. 다양한 단면에서 재구매율을 비교하여 문제를 파악하고 의사 결정의 정확성을 높입니다
재구매율을 보다 깊게 분석하고 신규 사용자와 기존 사용자로 나눌 수 있습니다. 기존 사용자의 재구매율이 낮은 경우, 원인으로서 서비스의 품질이 저하되는, 기호에 맞는 상품이 없는 등으로 생각됩니다. 신규 유저의 재구매율이 낮은 것은, 1회째의 서비스 만족도가 낮은, 그 후의 판촉 활동을 진행할 수 없기 때문이라고 추측됩니다.
출처: FineReport
신규 사용자의 로열티는 상대적으로 낮기 때문에 기존 사용자에 비해 재구매율이 낮은 것은 당연한 일입니다. 하지만 둘 사이의 차이를 안정시켜야 합니다. 2번째 구매를 위한 상품의 오퍼와 같은 판촉 활동을 실시하는 것으로, 신규 유저의 2번째의 구입의 허들을 낮춥니다.
또한 아래 차트과 같이 유입원별로 재구매율을 분석한 결과 Wechat 경유에서의 재구매율이 높은 것으로 판명되었습니다. SNS 활용도 중요한 선전 방법 중 하나라고 생각됩니다. 앱과 PC 기기를 통한 재구매율이 낮은 경우 푸시 알림, 메일 매거진, 앱 및 PC 기기의 사용자 친화성 향상 등의 조치를 취해야 합니다.
출처: FineReport
또한 제품 카테고리별로 재구매율을 분석해 보겠습니다. 유입원별로 트렌드를 표시하는 꺾은선형 차트를 작성할 수 있습니다만, 각 상품 카테고리가 EC 사이트에 대한 가치를 비교하기 위해 주문의 재구매율과 판매수를 가로축, 세로축으로 산포도를 작성합니다.
각 사분면의 제품 카테고리에 대해 서로 다른 조치를 취하여 전체 재구매률을 향상시키도록 합니다.
사용자 속성, 유입원, 상품 카테고리는 재구매율 분석에 자주 사용하는 다이멘션이지만, EC 사이트의 상황에 따라 지역, 고객 채널 등 다른 다이멘션을 추가할 수도 있습니다.
마지막으로
EC 사이트에 따라 구체적인 운영 방법이 다르지만 데이터 분석에 필요한 업무 지식이 대체로 동일합니다. 게다가 중요한 것은 데이터 분석의 목적과 그 목표를 달성하기 위한 지표입니다. 그것을 밝히면 효율적으로 데이터 분석을 진행해 나가는 것은 아닙니까?
또한 EC 사이트의 데이터를 분석했을 때 나는 막대 그래프, 원형 차트, 꺾은선형 차트 등의 간단한 차트를 사용하는 경우가 많고, 약간 복잡한 것이 산점도에 불과합니다. 실제로 데이터 분석의 초보자에게는 복잡한 차트가 아니라 우선 간단한 차트를 잘 사용하면 됩니다.
참고자료:
https://www.finereport.com/kr/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D/
이번 주의 공유 내용은 여기에서 마치도록 하겠습니다.
데이터 분석에 관심이 있으시면 페이스북에서 우리 팔로우해주세요~@bigdatastudy
Finereport는 상용 리포팅 대시보드 툴로 리포트/대시보드 디자인, Import, 데이터 입력 및 모바일 BI 등 풍부한 리포팅 기능을 가지고 있으며, 영업, 인사, Iot와 같은 업무별 보고서 템플릿을 준비할 수 있습니다. 가발자들은 단시간에 실용성 높은 업무 리포트를 작성할 수 있습니다.
현재 파인리포트(Finereport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식 홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다. 기업용으로는 사용이 불가능하며, 두 명의 사용자를 초과할 경우, 필요한 기능에 대한 비용을 지불해야 합니다.
