쇼핑몰 창업-(16) 쇼핑몰 운영의 진짜 노하우
지금까지 쇼핑몰 창업을 위한 기획부터 전반적인 준비과정과 기술적인 방법, 그리고 콘텐츠 마케팅에 대해 얘기해봤다.
지금까지의 내용만 잘 참고하더라도 그냥 창업에 뛰어드는 것보단 훨씬 도움이 될 것이다. 하지만 예고한 대로 중요한 내용이 아직 남았기에 이야기를 계속 이어가고자 한다.
독자들 중 통계 툴이 뭔지 모르는 분도 있을 것이고, 이미 구글 어낼리틱스나 기타 통계 툴을 이용하는 분도 있을 것이다.
혹은 통계 툴을 알고는 있지만 활용방법을 모르거나 그 효용성을 신뢰하지 못해 사용하지 않는 분도 있을 것이다.
많은 사람들이 통계 툴을 알고도 적극적으로 사용하지 않는 이유는 위와 같은 이유도 있겠지만 특히 비용이 든다는 점 때문일 것이다.
데이터의 가치를 모르는 상태에서 비용을 지불한다는 건 당연히 쉽지 않다.
그래서 데이터의 가치에 대해 알 수 있도록 하고, 기본적인 지표만으로도 효과적인 활용이 가능하도록 도울 예정이다.
소자본 쇼핑몰이 적용할 수 있는 기본적인 내용을 골자로 하겠지만 필자의 데이터 분석에 대한 경험과 노하우를 최대한 공유할 것이다.
여러 쇼핑몰의 다양한 데이터를 함께 살펴보고 분석하는 과정을 통해 사업자 모두 성장하길 진심으로 바란다.
데이터를 활용해본 사람들은 위와 같은 그래프가 낯설지 않겠지만, 창업을 준비 중인 분들이나 대부분의 소호몰은 위 그래프가 무엇을 뜻하는지 한 번에 파악하기 어려울 것이다.
천천히 살펴보자.
1. 방문자 및 매출 추이
방문자 대비 매출을 한눈에 파악할 수 있는 차트로 각 통계 툴마다 표기 방식은 다를 수 있으나 가장 기본적인 지표라고 할 수 있다.
방문자 대비 매출은 해당 쇼핑몰의 경쟁력을 의미하기 때문에 방문자와 매출의 갭이 커지지 않도록 유심히 체크해야 한다.
2. 고객 재방문 추이
재방문율은 해당 쇼핑몰에 대한 고객의 호감도나 만족도를 드러내기 때문에 역시 매번 체크하고 관리해야 하는 중요한 지표다.
재방문율이 높다는 건 신규로 확보한 고객들이 쉽게 이탈되지 않는다는 걸 의미한다. 신규 고객을 확보하기 위해 많은 비용이 발생하는 걸 감안하면 얼마나 중요한 지표인지 이해될 것이다.
3. 플랫폼 접근성
고객들이 어떤 플랫폼을 이용해서 접근하는지 분석한 것으로 무심코 넘어가기 쉽지만, 사실 상당히 중요한 지표다.
각 플랫폼별 접근성에 큰 차이가 없다면 상관없지만, 유의미한 차이가 있는 경우 내 쇼핑몰이 어떤 플랫폼에 최적화되어있는지, 특정 플랫폼에 취약한 점은 없는지 점검해야 한다.
그리고 위의 지표에는 나와있지 않지만 사실 요즘은 PC보다 모바일을 통한 접근 빈도가 뚜렷하게 높은 상황이다. 간편 결제의 발달로 모바일 환경에서 탐색뿐만 아니라 결제까지 이루어지기 때문에 내 쇼핑몰이 모바일 환경에 최적화되어있지 않다면 큰 문제가 될 수 있다.
4. 구매 전환율
총 방문자 중 구매를 진행한 고객의 비율을 뜻한다. 보통 평균 3% 정도를 기록하면 괜찮은 쇼핑몰로 판단한다. 사실상 쇼핑몰의 경쟁력을 가장 단적으로 보여주는 지표라고 보면 된다.
블로그 마켓의 경우 구매 전환율이 일반 쇼핑몰보다 높은 편이다. 이는 방문자들 상당수가 구독자에 해당하기 때문인데, 구독자는 아무래도 신규 방문자에 비해 적극적일 수밖에 없다.
5. ARPU
Average Revenue Per User의 약자로 이용자(방문자 or가입자) 1인당 결제한 금액을 뜻한다. 구매를 하지 않은 이용자도 포함해서 평균을 내기 때문에 높은 금액을 기록하진 않는다.
ARPU에서 방문자 1명을 유치하는 데 드는 비용(광고비용)을 빼면 실제 수익이 된다. CPC(클릭당 과금) 광고를 진행하는 경우 비교가 쉽다. 다르게 말하면 광고비용을 책정할 때 참고할 수 있는 지표다. ARPU가 광고비용보다 낮은 경우 광고 효율이 떨어지거나 쇼핑몰 경쟁력에 문제가 있다고 볼 수 있다.
6. ARPPU
Average Revenue Per Paid User의 약자로 ARPU와 다르게 방문자가 아닌 구매자 1인당 결제한 금액을 나타낸다.
구매 전환율을 높이는 방식으로 매출을 증진시킬 수도 있겠으나 구매자 1인당 결제 단가를 끌어올리는 것도 매출을 늘리는 데 효율적인 방법이 될 수 있다.
주로 고객들의 충성도가 높거나 경쟁력 있는 상품이 많은 쇼핑몰에서 ARPPU가 높게 나타난다.
7. Bounce Rate(즉시 이탈률)
방문자들의 즉시 이탈률을 말한다.
누구나 예상할 수 있듯 높을수록 좋지 않은 지표다.
평범한 쇼핑몰의 경우 평균 60~80%의 즉시 이탈률이 나타난다. 60~80%라는 건 방문자의 대부분을 잃는다는 건데 우리가 방문자 유치를 위해 들이는 비용을 생각하면 절망스러운 수치다. 한 마디로 광고비용의 대부분은 허공으로 사라진다고 보면 된다.
경쟁력 있는 쇼핑몰의 경우 50% 미만을 기록하기도 한다.
이 지표는 광고 적합성과 관련 있는 것으로 자세한 내용은 이후에 다룰 것이다.
8. 평균 체류시간
말 그대로 방문자들이 평균적으로 내 사이트에 머무는 시간이다.
위 차트에는 100초 정도로 기록되어 있지만 평균 60초를 넘기지 못하는 곳이 수두룩하다. Bouce Rate에서 보았듯 대부분의 방문자는 즉시 이탈하기 때문이다.
체류시간이 높다면 그만큼 고객들의 니즈와 부합하는 상품이 많은 것으로 예측할 수 있다.
9. 평균 페이지 전환 수
방문자가 평균적으로 살펴보는 페이지 수다. 위 차트처럼 평균 20회를 기록하는 경우는 극단적으로 컨디션이 좋은 쇼핑몰에서나 기록할 수 있는 수치고, 평범한 경우 3~4회 정도를 기록한다.
높을수록 좋은 지표는 맞지만 블로그 마켓(1인 마켓)인 경우 반드시 높지 않을 수 있다.
블로그 마켓은 대부분 잦은 페이지 전환이 필요 없도록 상품 페이지가 구성되어 있기 때문이다. 그래서 블로그 마켓은 페이지 전환수보다 체류시간 지표를 참고하는 것이 도움이 된다.
10. 채널별 매출
각 채널별 매출을 비교할 수 있는 지표로 다양한 채널에서 판매를 진행할 경우 채널별 성과를 분석할 때 용이하다. 성과에 따라 광고 비중을 조절하면 최적화가 가능하기 때문에 상당히 중요한 지표라고 할 수 있다.
11. 인기 있는 카테고리&상품
상품별 시장 반응을 관찰할 수 있는 지표다. 시장 반응을 직관적으로 파악할 수 있기 때문에 소비자의 니즈와 부합하도록 상품 비중을 조절하는 데 활용하면 좋다.
아무리 잘 되는 쇼핑몰이라도 모든 상품이 잘 팔리는 건 아니다. 대부분 쇼핑몰은 주력 상품이 존재하고, 콘셉트나 규모에 따라 다르겠지만 메인 상품이 2~5개, 서브 상품 포함해서 10개 이내 정도에 매출이 집중된다.
모든 상품을 골고루 팔고자 하는 건 결코 좋은 생각이 아니다. 광고 비용이나 홍보 창구가 한정되어 있기 때문에 자신이 주력으로 판매할 상품을 설정하는 것이 훨씬 바람직하다.
상품 이미지가 좋게 나왔거나 시기적 적합성이 뛰어난 상품, 혹은 트렌드가 반영된 상품을 위주로 주력 상품을 설정하면 좋다. 중요한 건 내 주력 상품과 시장의 니즈가 일치하느냐이기 때문에 신중하게 설정하자.
물론 단일 상품을 공동구매형태로 판매하는 사업자의 경우 해당되지 않는 말이다.
12. 채널별 고객 단가
채널별 매출과 함께 성과 분석에 필요한 지표다. 매출과 늘 비례하지 않기 때문에 유심히 봐야 한다. 매출과 역비례할 경우 어떻게 대처할지 잘 판단해야 한다.
13. 성별/연령별/지역별
이 데이터를 활용하면 고객들의 생애주기를 파악할 수 있고 그에 맞는 리타겟팅 전략을 사용할 수 있다.
그리고 어떤 고객층이 주로 방문하는지, 어떤 고객층에 반응이 좋은지 파악할 수 있기 때문에 정책 수정에 많은 도움이 된다.
다만 성별 지표는 부부, 연인, 가족 간 아이디를 공유하는 경우가 많기 때문에 큰 의미를 둘 필요는 없다.
기본적인 데이터는 다 살펴봤고, 몇 가지 차트만 더 살펴보고 이번 포스팅은 마칠까 한다.
30~40대 미시룩을 판매하는 쇼핑몰의 차트다.
상단의 차트는 시간대별 방문자를 나타낸 것이고 하단의 차트는 시간대별 구매자를 나타낸 것이다.
기억하는지 모르겠지만 이전 포스팅에서 30~40대 육아맘의 경우 남편과 아이를 보내고 여유가 생기는 시간대에 쇼핑을 즐길 거라고 추측했었다.
그런데 차트로 확인한 결과 실제로 오전 10시경에 방문자가 제일 많고 구매도 활발한 것으로 나타난다.
물론 30~40대를 타깃으로 한 모든 쇼핑몰에서 위와 같은 데이터가 나타나진 않는다. 어디까지나 평균적으로 그렇다는 것이고, 우리가 추측했던 내용이 실제 데이터로 확인된다는 것에 의미를 두자.
이번 차트는 20~30대 의류를 판매하는 쇼핑몰의 시간대별 방문자수와 구매자수를 나타낸 것이다.
30~40대 쇼핑몰과 다르게 방문자와 구매자의 수가 점심시간과 밤 11시경에 집중되는 것을 확인할 수 있다.
이처럼 각 고객들의 소비 패턴이 상당히 정형화되어있다는 것을 확인할 수 있다.
어쩔 수 없다. 결국 소비패턴은 각자의 삶의 양식에 귀속될 수밖에 없으니까.
유입 시간대가 아니더라도 고객층 별로 고정된 패턴은 얼마든지 발견할 수 있다.
30대~40대의 경우 소비력이 있는 만큼 구매단가가 다른 연령층에 비해 높다거나 활동시간이 긴 젊은 연령층일수록 밤 시간대에 체류시간이 높다거나 하는 등의 패턴 말이다.
이 지표는 30대 직장인을 타깃으로 한 의류 쇼핑몰로 앞서 언급한 것처럼 타깃이 소비력이 높은 편이라 ARPPU도 높게 나온다.(물론 더 높은 쇼핑몰도 많다.)
마지막으로 차트 하나만 더 살펴보자.
이전 포스팅에서 인스타의 특성에 대해 설명한 것을 기억하는지 모르겠다.
인스타는 콘텐츠가 가볍게 소비되는 특성이 있어 진중한 일이란 일어날 수 없다고 언급했다. 그래서 인스타는 브랜드 인지도를 높이는 정도로 활용하는 것이 적당하다고도 했다.
위 차트를 살펴보면 특이한 점이 있다.
대부분의 방문자가 인스타를 통해 유입되고 있지만 체류시간이나 고객 단가는 다른 채널에 비해 압도적으로 낮다.
오해하진 말자.
인스타 유저가 가치 없단 뜻이 아니라 인스타를 통해 유입된 방문자가 곧바로 구매를 결정하지 않을 수 있단 얘기다. 인스타에서 살펴본 후 다른 채널을 통해 해당 브랜드에 대한 검증 절차를 진행하고 나서야 구매 결정을 할 가능성이 높기 때문이다.
그래서 단순하게 인스타 유저의 가치가 낮다고 판단해서 인스타를 통한 브랜드 홍보를 중단하는 실수를 범해선 안된다.
처음으로 실제 데이터를 살펴보며 얘기 나눠봤는데, 독자들의 느낌이 어땠는지 궁금하다.
필자는 처음 데이터를 접했을 때 다양한 지표들을 보는 것이 너무 신기하고 재밌어서 정말 쉬지 않고 살펴봤던 기억이 난다. 특히 막연히 추측했던 내용들을 지표를 통해 객관적인 사실로 확인하는 쾌감이 대단했다. 그리고 정말 다양한 데이터들 가운데 정형화된 패턴이 발견되는 것에 놀랐었다.
소비자는 생각보다 정형화된 패턴을 보이기 때문에 앞으로 다루게 될 내용들이 해당 업종의 사업자뿐 아니라 다양한 사업자들 모두에게 도움이 될 것이라 생각한다.
여기까지 따라와 준 독자들에게 감사한 마음을 전하며...
다음은 이 데이터를 활용해서 진화할 차례다.
쇼핑몰 창업에 관해 광고성 글만 난무하는 것이 안타까워 쓰게 되었으며, 부디 많은 분들에게 힘이 되었으면 좋겠습니다. 라이킷과 구독은 필자에게 큰 힘이 됩니다.
