이커머스 마케터가
데이터로 해야 하는 것
(4) 2020DMS 키노트 - 이커머스 마케팅 백서
지난 시리즈 글에서는 다음과 같은 결론을 내릴 수 있었습니다.
인하우스 마케터의 역할은
고객의 구매 단계 별 전환율을 개선하여
구매 곡선을 완만하게 만드는 것이다.
고객 구매 여정에서의 각 단계 별 전환율을 신경 써야 하는 디지털 마케터들입니다.
하지만, 실상은 어떨까요?
이번 글에서는 이커머스가 데이터로 해야 하는 것과, 마케팅 자동화가 각광받는 이유를 알아보고자 합니다.
시리즈 목차
[ 이커머스 마케팅 자동화가 마케터에게 미치는 영향 ]
1. 이커머스 5가지 CRO(전환율 최적화) 팁
2. 글로벌 이커머스 시장 현황과 국내 이커머스 시장의 특징
3. 국내 이커머스 평균 전환율: 문제의 파악 그리고 희망의 끈
4. 이커머스가 데이터로 해야 하는 것, 마케팅 자동화가 각광받는 이유
5. CRO를 위한 Full Funnel Marketing Process
6. 마케팅에 활용할 수 있는 고객 데이터와 RFM 분석법
2020DMS 키노트 - 이커머스 마케팅 백서 (4)
[ 이커머스가 데이터로 해야 하는 것과 마케팅 자동화가 각광받는 이유 ]
국내 디지털 마케팅 목적은 대부분 방문에 치중되어 있습니다. 검색 광고 단가, 콘텐츠 도달률도 디지털 광고 시장 경쟁 과열로 단가가 올라가고 있습니다.
그래서 마케팅 비용 대비 광고 효과는 점점 감소하는 추세이며 예전에 나왔던 신화적 기록들은 이제 정말 신화로 남아있는 상태입니다.
문제의 해결을 위해, 많은 기업에서는 고객 행동 데이터에 대한 중요성이 대두되고 있습니다.
또한, UX, 채널, 고객관계, 상품 등 다양한 분야에 걸친 복합적인 다차원 데이터 분석이 필요한 상황입니다.
하지만 마케터들은 이미 너무 많은 데이터를 보고 있습니다.
GA도 봐야 하고, 광고 성과도 봐야 하고, 전환율도 올려야 하고, 웹사이트 페이지 별 이탈률도 확인해야 하는, 엄청나게 바쁜 사람들입니다. 시간이 없죠.
이미 너무 많은 데이터를 보고 있는 마케터들에게는
그 이상의 고차원적인 데이터를 확인할 시간이 없습니다.
그 하루를 조금 더 자세히 들여다보았습니다.
요즘 잘 나가는 패션업체 B사의 인하우스 마케터 김대정 씨의 하루입니다.
9시에 출근해서 광고 대행사가 보내준 리포트를 확인합니다. 리포트와 Google Analytics 데이터를 비교하고 문제를 파악하는데 오전을 다 보냅니다. 점심시간에 머리를 식히고 오후 일과가 시작되는데 각 단계별 전환율, 이탈률을 체크하며 전 주 대비 전 월 대비 성과 비교를 합니다. ROAS가 좋지 않은 광고는 끄고 경쟁사 모니터링했더니 오후 5시가 돼서야 액션플랜이 나왔네요.
오늘도 야근을 할 수밖에 없는 환경입니다.
광고대행사 마케터의 하루는 어떨까요?
퍼포먼스 마케팅 대행사 마케터 김민정 씨의 하루입니다.
9시에 출근해서 고객사인 B사의 전 주 광고 성과 데이터를 취합합니다. Facebook, instagram, youtube, GDN, SA 데이터를 취합하니 오전이 다 갔습니다. 오후 1시에 광고주 B사의 김대정 씨한테 전화가 와서 어제 웹사이트 랜딩 페이지에서 이탈률이 급증한 이유를 알려달라네요. GA 데이터를 하나하나 뜯어보고 성과 리포트에 코멘트를 달아줍니다. 오후 5시가 다 되어서야 분석 결과에 따른 리마케팅 모수를 추출하고 새로운 소재를 기획합니다.
이분도 오늘 야근을 할 수밖에 없는 환경입니다.
이처럼 마케터가 봐야 되는 데이터가 너무나 많습니다.
마케터는 데이터 분석가인가요?
마케터가 데이터를 분석하는 목적은 무엇일까요?
데이터 분석의 궁극적 목표는 단 한 가지,
매출의 향상입니다.
아주 심플한 목표입니다.
띄어쓰기를 하지 않은 이유는 중의적 표현이기 때문입니다.
이렇게 많은 데이터 분석을 사람이 다 ~ 할 수가 없기에,
이렇게 야근하며 살면 사람이다, 할 수 없기에,
애드테크가 등장했고 마테크가 등장했습니다.
위 문제의 해결을 위해 등장한 마케팅 자동화가 디지털 시대에서 점점 더 각광을 받는 이유입니다.
그렇다면, 마케팅 자동화의 종류는 무엇이 있을까요?
데이터 접근성(Y축)과 사람의 소요시간(X축)을 기준으로 솔루션 시장을 설명해보겠습니다.
위로 올라갈수록 데이터 접근성이 높고 오른쪽으로 갈수록 사람의 소요시간이 큰 솔루션입니다.
데이터 접근성은 높지만 그만큼 사람의 소요시간이 많은 솔루션은 GA 360, 어도비 애널리틱스 등, 데이터를 사람이 많이 뜯어볼 수 있는 솔루션입니다.
반면에 사람의 업무 소요시간이 적어질수록 데이터 접근성은 점점 낮아지게 됩니다. 당연한 이치입니다.
'데이터 접근성은 높이면서도 사람의 소요시간은 낮출 수 없을까?'라는 고민을 기반으로 개발된 빅인 솔루션은 왼쪽 상단에 위치해 있습니다.
그 이유는, 빅인의 모토는 "데이터 분석의 끝은 분석이 끝난 데이터이며, 그것을 바로 고객과 마케팅으로 연결하자."이기 때문입니다. 그래서 초기 세팅조차 프리빌트, 프리셋으로 만들어 놓아 사람의 소요 시간을 최소화하였습니다.
이커머스만 타겟으로 하기에 가능한 결과였습니다.
참고, 빅인과 타 솔루션의 차이점이 궁금하다면?
>> bigin(빅인) vs GA(구글 애널리틱스) 비교 글
>> bigin(빅인) vs amplitude(앰플리튜드) 비교 글
>> bigin(빅인) vs braze(브레이즈) 비교 글
이커머스에서 데이터로 해야 하는 것과 마케팅 자동화가 등장한 이유까지 알아보았습니다.
이커머스 마케터의 단 하나의 목표인 '매출 향상'은 어떻게 달성할 수 있을까요?
다음 글에서 이커머스 전환율 최적화(CRO)를 위한 Full Funnel Marketing Process에 대해 알아보겠습니다.
