판매 데이터로 커머스 브랜드 300% 성장시킨 방법
물류 데이터를 활용한 이커머스 제품 개발/마케팅 방향성 수립하기
1. 품고 풀필먼트 데이터 분석 프로젝트의 시작
"쌓이고 있는 물류 데이터로 할 수 있는게 없을까요?"
시작은 단순한 물음에서 시작했다.
물류 데이터가 어떤 가치를 낼 수 있을지 방향성을 정하는 부분에 있어서 물류 데이터가 어떤 맥락 안에서 사용되고 있는지 파악하고 이를 기반으로 품고 브랜드의 핵심 밸류를 고객에게 새롭게 전달 할 수 있는 방향으로 프로젝트를 진행하고자 했다. 그 결과로 다음과 같이 크게 2가지 기준을 정하게 되었다.
1. 주문부터 반품까지, 고객의 구매 니즈가 데이터에 반영된다는 점에 주목
2. 품고의 브랜드 에센스(핵심 가치)를 중심으로
물류 데이터는 고객의 주문에서 시작하여 그 데이터 안에 해당 브랜드 제품에 대한 니즈가 고스란히 담겨있다. 그리고 제품 판매에 따른 추가적인 제품 생산량과 판매 후 남아있는 재고 데이터가 있어 물류 데이터에서 고객 인사이트와 재고 생산을 최적화할 수 있는 인사이트가 있을 것이라 판단했다.
2. 물류가 이커머스에서 가지는 의미.
일반적으로 생각하는 이커머스 업무의 프로세스는 다음과 같습니다.
상품기획 -> 상품 제작 -> 채널운영 -> 마케팅 -> 판매 -> 수익
하지만 실질적으로 창업을 하고 이커머스 브랜드를 런칭하게 되면 위에 보이는 프로세스 안에 물류 업무가 많은 시간이 드는 것은 물론 그 난이도도 쉽지 않다는 것을 깨닫게 된다. 상품을 제작 한 뒤에는 제작한 상품이나 사입해온 상품을 보관 창고에 혹은 런칭 초기라면 사무실에 들여와야하고 제품이 상하지 않고 배송에 용이하도록 보관하고 재고들을 효율적으로 관리하는 일이 생겨난다.
효율적인 재고 관리가 되어야 배송/출고의 효율이 좋아지고, 이를 통해 배송 시간을 단축하고 오배송 및 반품관리를 철저하게 하는 등 고객 경험을 고려하는 서비스를 제공할 수 있다.
상품기획 -> 상품 제작 -> 상품/생산 및 입고 -> 보관/재고 관리 ->채널운영 -> 마케팅 -> 판매 > 포장/가공 -> 배송 이슈 관리 -> 사후 관리- > 수익
때문에 실제로 이커머스 창업을 하게 되면 위와 같이 물류 업무가 거의 전체 업무의 절반을 넘게 차지하게 된다. 쇼핑몰을 창업했을 당시 업무시간의 절반이 아니라 출근해서 새벽까지 일을하며 했던 거의 대부분의 업무가 물류/배송과 관련 된 일이었다.
(하루 종일 물류 업무를 하고 새벽에 잠시 눈을 붙인다는 것이 다음날 아침에야 일어나곤 한 기억ㅎㅎ)
물류는 많은 업무 시간이 할애되는 것과 동시에 제품이 판매되기 전 제조/생산과 모두 연결되어 있는 셈이다.
(* 이커머스 스타트업에게 물류가 중요한 이유 : https://brunch.co.kr/@hitdahit/)
3. 탐색적 분석을 통해 얻은 인사이트 (마케팅 / 제품 개발 측면)
'품고'가 가지고 있는 전체 판매 데이터의 양은 오픈마켓이나 소셜커머스에 비하면 당연히 크기가 작다.
아직 '빅데이터'라기보다는 '스몰데이터'에 가까운 '품고'의 물류 데이터를 가지고 커머스 플랫폼은 만들기 힘든 가치를 만들 수 있는 것이 무엇일까 생각해본 결과 품고는 데이터 모수는 플랫폼보다 적지만 하나의 플랫폼에 국한되지 않은 채널별 데이터를 가지고 있다는 것이 떠올랐다.
커머스 플랫폼마다 성격이 조금씩 다르고 고객 연령/성별도 다양하기 때문에 채널별 제품 판매 데이터를 통해 브랜드별로 가장 적합한 채널을 찾아내거나 제품별로 집중해야할 판매 채널이 어디인지 알 수 있을 것이라 생각했다.
[A 고객사 데이터]
실제로 고객사 판매/ 물류 데이터 분석을 진행해 본 결과 '제품 측명'에서 1가지, 판매 채널 측면에서 1가지 인사이트를 얻을 수 있었고 이를 바탕으로 기획한 2가지 마케팅 방안을 진행해보기로 했다. 이를 통해 실제 매출액 제고가 일어나는 지 파악해보기로 한 것이다.
제품 측면
전체 판매 건수나 매출액으로 만 보았을 때는 보이지 않던 마케팅에 많은 노력을 기울이지 않았음에 많은 양의 판매 건수가 자연 발생 하고 있는 제품을 알아 낼 수 있었다. 다른 제품에 비해 세트 상품이 구성되어 있지도 않고 마케팅 채널로 많은 노출을 일으키지 않고 있던 P1 제품의 판매량이 전 채널에서 고르게 판매되고 있었다.
판매 채널 측면
매출액이 미비하여 크게 신경쓰지 않고 있던 채널 중에서 그래도 A 채널이 기타 판매 채널보다는 판매량이 높게 나오고 있는 상황이었고 리서치 결과 해당 채널이 30대 이상 엄마들이 많이 찾는 커머스 플랫폼이라는 것을 알게 되었고 해당 고객사 브랜드의 핵심 타겟과 일치한다는 것을 파악하였다.
P1 제품 대한 이벤트 등 커머스 마케팅 활동 진행.
A 판매 채널에 P1 제품 등록 및 플랫폼 정기 행사 진행.
위의 방안으로 약 2달간 마케팅을 진행한 결과 P1 제품의 판매량이 기존 일판매량 대비 5배가량 증가하였으며 A 판매 채널에서의 마케팅 활동을 통해 기존보다 해당 판매 채널의 판매량이 3배 가량 증가하였다. 이를 통해 물류/판매 데이터로 제품별 판매량을 통한 구체적인 제품 기반의 마케팅 활동 방향성을 기획할 수 있고 브랜드/제품과 채널 성격이 서로 잘 맞는지 파악하는데도 도움이 된다는 것을 파악했다.
고객 니즈 파악을 통한 '제품 개발' 방향성 수립
제품의 구매 데이터에는 기본적으로 고객의 니즈가 담겨있다. 이커머스는 웹/앱서비스처럼 회원가입 후 그 안에서 다양한 활동을 하는 것과는 달리 실제로 비용을 지불한다는 특성을 가지고 있다. 따라서 커머스업계의 구매 데이터는 고객이 자신 비용을 지불하고 해당 브랜드의 제품을 얻는 것을 넘어 고객의 현재의 '필요'는 물론 앞으로의 '바람'이 담겨있다.[B 고객사 데이터]
위의 고객사의 경우 외에도 다른 브랜드의 물류/판매 데이터를 분석한 결과 채널별 데이터보다 제품별 데이터 분석에서 중요한 인사이트를 찾을 수 있었다.
B 브랜드의 경우 P1 제품을 제외한 모든 제품이 고체 비누 형태로 같은 라인업 안에 있었다. 마케팅 또한 해당 라인업에 집중되어 있었고 P1 제품은 액체 비누로 라인업없이 단품으로 판매되고 있었다. 4개 제품으로 구성된 고체 비누보다 단품으로 큰 마케팅 활동이 진행되지 않고 있었던 액체 비누의 판매량이 전채널에서 꽤나 높은 것을 파악했다. 자체 판매 채널을 제외하면 판매량 1위를 보이고 있었다.
이것은 다른 세정제 브랜드에서는 잘 나오지 않는 형태였기 때문에 데이터 이면에 있는 고객의 상황을 고려해보기로 하였다. 해당 브랜드 고객의 생활 패턴을 생각해보니 타겟 고객들은 비누를 들고 다니면서 써야하는 상황이 많았고 고체 비누를 들고 다니면서 제품을 쓰기에 적합하지 않은 행동 패턴을 가지고 있다는 것을 깨달았다.
고객 입장에서 통에 담겨있는 액체형 비누가 쓰기에 좋았던 것이고 아무리 고체비누가 많이 노출되고 제품이 다양해도 1가지 종류 밖에 없는 액체 비누를 선택하는 것이 옳은 것이었다. 이후 액체 비누 제품을 늘리는 방향을 제품 개발을 진행하였고 액체 비누 제품 3종을 추가 한 이후 해당 브랜드의 매출액이 약 360% 제고 되는 성과를 얻었다. 그리고 증대된 매출액의 약 70%가 액체 비누에서 발행하였다.
+ 중복 구매 데이터로 이벤트 기획 방향성 잡기.
중복구매 데이터 분석(Boxplot graph) B 브랜드의 중복구매 데이터를 분석한 결과 전 제품에서 '중복 구매 니즈'가 많은 것으로 보였다. 평균적으로 1번 구매시 2개 이상 구매하거나 대량으로 구매하는 경우가 많았다.
이는 고객들이 제품 1개의 용량이 적다고 느끼거나 여러 사람들이 다같이 공동 구매를 진행하고 있을 확률이 높다는 뜻이라고 판단했다. 이를 바탕으로 중장기적으로 대용량 제품을 개발을 진행하고 액체 비누 개발 완료 후 1+1 행사를 진행하고 마케팅 채널을 통해 프로모션 광고를 집행했다.
4. 성과 그리고 앞으로의 데이터 분석 방향.
앞서 설명한 사례외에도 이번 프로젝트 안에서 2개 고객사의 데이터로 중복구매 분석, 연관성 분석등을 진행하였고 제품 추천, 1+1 이벤트 기획 등 다양한 활동을 통해 전체 매출액을 증대되는 결과를 얻었다. 앞으로는 고객사 분들이 이러한 데이터를 쉽게 볼 수 있도록 분석을 자동화하여 대시보드를 구축하여 배포할 예정이다.
이번 프로젝트는 마케팅 인사이트와 제품 개발에 대한 아이디어를 데이터를 통해 뽑아내 매출액을 제고하는 것을 목적으로 진행되었다. 이후에는 마케팅 ROAS(광고비 대비 매출액)를 활용하여 월 광고 예산에 맞추어 매출액을 예상하고 이를 계산하여 필요한 재고 생산량을 역산해내거나 재고 생산을 효율화하는 SCM(supply chain management)에 분야에도 물류/판매 데이터 분석 인사이트를 적용하여 생산 관리에 활용할 수 있도록 해볼 예정이다.
