아O떼 사러 갔다가 그O저 사오는 이유
� 매출 분석 시리즈 모아보기
업셀링(Upselling), 크로스 셀링(Cross-selling) 알아보기
LTV(고객 생애 가치), LTR(고객 생애 매출) 왜 필요하고 어떻게 계산할까?
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본격적으로 매출 분석 방법을 알아보기 전에, 매출을 극대화하기 위해 사용하고 있는 전략과 사례를 먼저 살펴볼게요. 우리 비즈니스는 어떤 판매 전략을 추구하고 있는지 알면, 실제로 그 전략에 따라 매출이 발생하는지를 데이터로 분석해 볼 수 있습니다. 다들 ‘업셀링(Upselling)’과 ‘크로스 셀링(Cross-selling)’이라는 판매 전략을 들어보신 적 있으신가요? 만약 들어본 적 없더라도, ‘Up’과 ‘Cross’라는 단어에서 그 의미를 추측하실 수 있을 거예요.
승용차를 사기 위해 저와 함께 현대자동차에 방문했다고 생각해 볼게요. 아래 화면은 현대자동차 웹사이트에서 볼 수 있는 승용차 리스트인데요. 아반떼부터 한 번 보겠습니다.
아반떼는 1,900만 원부터 시작하는데, 세부 모델을 보니 총 네 가지가 있습니다.
가장 저렴한 모델을 사려고 보니 포함된 옵션이 많이 없네요. 이것저것 옵션을 추가하고 보니 이왕 사는 거 2,600만 원짜리 모델을 사는 게 더 나아 보이지 않나요? 하지만 아반떼를 2,600만 원 주고 산다는 게 조금 고민이 되는데, 일단 쏘나타도 한 번 보러 가봅시다.
쏘나타는 가장 저렴한 모델이 2,800만 원부터 시작하네요.
쏘나타에서도 옵션을 포기할 수 없죠. 한 번 사서 오래 탈건데, 이왕이면 가장 좋은 모델이 낫지 않을까 싶어요. 하지만 가장 좋은 모델은 3,600만 원이나 해서 점점 고민이 많아집니다. 일단 그랜저도 한 번 구경해볼게요.
그랜저의 최상위 모델은 무려 4,600만 원이네요. 가격의 압박이 있지만 그래도 비싸면 더 좋지 않을까요? 할부 개월 수를 길게 하면 할부금도 감당할 수 있을 것 같고요!
이런 고민을 저희만 하는 건 아닌가 봐요. 유튜브에 ‘아반떼 그랜저’를 검색하면 비슷한 내용을 다룬 영상이 여러 개 나옵니다.
이렇게 자동차 말고도, 어떤 물건을 살 때 기능이나 버전을 계속 업그레이드해서 비싼 모델을 산 경험이 다들 한 번씩은 있으실 것 같아요. 저는 전자제품을 살 때 이런 경우가 많은데요, ‘이왕 사는 거, 조금 더 보태서, 오래 쓰면 되니까...’ 이렇게 합리화하면서 홀린 듯이 상위 모델을 구매하는 경우가 많습니다.
이처럼 이미 고른 제품보다 더 비싸고 더 좋은 버전을 사게 하는 판매 전략을 ‘업셀링(Upselling)’이라고 합니다.
이번에는 아이폰 15를 사러 함께 애플스토어에 가봅시다.
아이폰 15과 15 플러스 중 하나를 고르고 색상도 선택합니다. 저장 용량도 선택해야 하는데요. 당연하게도 용량에 따라 가격이 다릅니다. 아이폰 15 플러스의 기본 용량은 128GB로 135만 원이고, 512GB는 무려 180만 원입니다. 이번에도 업셀 전략에 넘어가고만 저는 ‘이왕 사는 거 용량 큰 걸로 사야지’ 하고 합리화를 해서 결국 180만 원짜리 512GB 모델을 선택합니다.
이렇게 선택을 마치고 바로 결제를 하려는데!
애플은 저희를 순순히 결제 화면으로 보내지 않네요
아이폰 액세서리가 이렇게 많은 줄은 몰랐는데요! 512GB 아이폰 15를 결제하기 전에, 함께 사용할 수 있는 각종 액세서리를 추천해 줍니다. 케이스, 무선이어폰, 충전 케이블 등 여러 액세서리를 종류별로, 또 색상별로 보여줍니다.
이 유혹의 구간을 지나면 드디어 아이폰 15 결제 화면으로 넘어갑니다.
결제하려는 마지막 그 순간까지도 애플은 몇 가지 제안을 하네요. 충전기는 더 필요하지 않은지, 케이스는 필요 없는지 끝까지 물어봅니다.
이처럼 한 가지 상품과 연관된 다른 상품을 구매하도록 하는 판매 전략이 바로 ‘크로스 셀링(Cross-selling)’입니다.
글을 마무리하며, 앞에서 얘기한 업셀링과 크로스 셀링을 다시 한번 비교해 볼게요.
두 가지 판매 전략의 공통점 뭘까요? 바로, 판매를 늘려서 매출을 극대화하기 위한 전략이라는 점입니다.
다음 글에서는 매출 분석에서 자주 보는 지표와, 매출 분석 방법에 대해 본격적으로 이야기해 보겠습니다.
# 이 글은 데이터리안 세미나 [실무에서 바로 써먹는 데이터 분석 스킬] 에서 발표한 내용을 재구성한 글입니다.
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