쇼핑몰 운영자가 꼭 확인해야 할
고객데이터 4가지
이커머스 성장을 위해 DBTI로 쇼핑몰 진단해보자!
내가 운영하고 있는 쇼핑몰의 구매가 증가해, 비즈니스가 성장하는 것은 모든 운영자의 공통적인 목표입니다. 하지만 구매를 늘리는 방법은 모든 쇼핑몰이 똑같지 않기에 내 쇼핑몰에 맞는 전략을 찾아야 하는데요.
내 쇼핑몰에 맞는 전략은 어떻게 찾을 수 있을까요? 그 답은 DBTI에 있습니다.
DBTI(Dighty eBusiness Type Indicator)는 내 쇼핑몰에 쌓인 구매 데이터를 AI가 분석해, MBTI처럼 내 쇼핑몰의 유형 타입을 알려주는 다이티만의 기술입니다. DBTI 유형을 아는 방법은 MBTI보다 더 간단한데요! 내 쇼핑몰의 데이터를 Dgithy에 연동만 하면 다이티 AI가 자동으로 데이터를 분석해 타입을 알려주고, 쇼핑몰 타입에 맞춰서 비즈니스를 성장시키기 위한 최적의 전략까지 제시합니다.
한 종합몰 사이트의 구매 데이터를 다이티와 연동한 DBTI 결과입니다.
약 6개월치의 데이터로 첫 구매와 재구매, 구매당 평균 금액, 평균 구매 주기를 분석한 결과 이 종합 쇼핑몰은 FFSM 유형이며, 성장을 위해 주력해야 할 전략은 “첫 구매자를 재구매자로” 와 “고객을 다시 활발하게”라고 알려주죠.
DBTI 진단을 하면 무엇이 좋을까?
1) 데이터를 하나하나 분석하는 것은 힘드니까!
혹시 아래의 체크리스트 중 몇 개의 답을 알고 계신가요?
위의 문항은 ‘건강검진’이나 ‘자동차 정기검사’처럼 현재 내 쇼핑몰의 비즈니스 현황을 파악할 수 있는 기본 체크 리스트입니다.
내 키와 몸무게는 얼마고, 자동차가 몇 km를 달렸는지처럼 기본적으로 내 쇼핑몰의 매출이 “첫 구매자, 재구매자, loyal 고객”에게서 얼마나 발생했는지 알고 있어야 하죠. 그래야 앞으로 더 성장하기 위해서 무엇을 집중적으로 관리를 해야 할지 계획을 세울 수 있거든요.
하지만, 쇼핑몰 운영을 오래 하셨어도, 데이터를 잘 알고 있어도 이런 데이터를 매일매일 확인하기는 쉽지 않은데요. 다이티에 간단한 방법으로 데이터를 처음 한 번만 연동해두면, 이러한 구매 데이터들을 주기적으로 자동으로 분석해 주기 때문에 편리하게 내 사이트의 현황을 편리하게 파악할 수 있어요.
2) 같은 업종, 다른 DBTI! 잘나가는 쇼핑몰의 전략이 나의 답이 아니니까!
업종이 같으면 DBTI도 비슷하게 나올까요?
요즘 온라인 쇼핑이 가장 많이 이루어지는 패션업종과 식품업종의 사례를 확인했어요.
식품 쇼핑몰 A와 B의 DBTI 유형을 살펴보면, 두 쇼핑몰 모두 ROYAL 고객의 매출 비중이 절반 이상으로 나타나 loyal 비중이 큰 업종인 것을 알 수 있어요.
A의 재구매 주기는 약 2개월로 긴 편이므로, 재구매 주기를 줄일 수 있는 활동이 좋은데요. 예를 들어 제품 평균 구매 주기를 파악해, 구매한 제품의 구매주기가 도래할 때 푸시 메시지를 보내는 활동을 해볼 수 있어요. 식품 사이트 B는 Loyal 고객의 비중이 특히 높고 구매 주기도 짧은, 고정 단골 고객이 많은 타입이라 Loyal 고객을 잘 관리할 수 있는 활동이 중요해요. 가령 Loyal 고객 중 이탈이 예상되는 고객에게 쿠폰 등의 혜택을 전달해 이탈하지 않도록 하는 것도 효과적인 방법입니다.
패션 쇼핑몰은 데이터 특징이 더 분명한데요. C 쇼핑몰은 Loyal 고객의 비중이 다른 쇼핑몰 보다 낮기 때문에, 우선 재구매 및 Loyal 고객을 늘려 안정적인 매출 볼륨을 만드는 것이 중요해 보이고요. D 쇼핑몰은 평균 재구매 주기가 2개월 이상으로 긴 편으로 재구매 주기를 단축시킬 수 있는 기간제 프로모션을 주기적으로 진행해 볼 필요가 있어 보여요. 패션 쇼핑몰 중 Loyal 고객의 매출 비중도 가장 크고 구매 주기는 짧은 E 쇼핑몰은 Loyal 고객 중 최근에 구매가 뜸하거나, 구매 금액이 작아진 고객이 있는지 꼼꼼한 고객 모니터링을 하면 좋아요.
3) 아는 것이 힘! 마케팅 실행의 답도 보이니까!
다이티의 DBTI는 쇼핑몰의 유형을 진단하는 것뿐 아니라, 구체적인 실행 오디언스까지 제시하기 때문에 실제로 e비즈니스의 성장에 큰 도움이 돼요.
‘우리 쇼핑몰은 첫 구매 고객이 많기 때문에 매출 비중도 첫 구매가 더 클것이다’ 라고 보통 생각할 수 있지만, 많은 쇼핑몰은 재구매자 또는 반복 구매자의 매출이 더 크고 평균 구매 데이터 또한 더 긍정적인 수치가 많아요.
아래 데이터를 보면 5개 쇼핑몰 사이트 중 4개 사이트는 재구매자의 평균 결제 금액이 더 컸으며, A식품 쇼핑몰은 재구매자가 첫 구매자보다 1만 4천 원이나 더 많이 구매했어요. 이런 데이터를 토대로 쇼핑몰 운영자들은 더 많은 사람들에게 재구매와 반복 구매를 유도하는 것이 쇼핑몰 매출 증가에 더 도움이 될 거란 판단을 하게 되죠.
이렇게 다이티가 분석하고 진단한 DBTI 유형과 인사이트를 보게 되면 다소 막막했던 쇼핑몰 운영 방향과 플랜이 구체화되기도 하는데요, 다이티는 여기서 그치지 않고 편리한 실행 방법까지 제시하고 있습니다.
현재 내게 필요한 것이 좀 더 다양한 데이터 인사이트인지, 빠른 마케팅 실행인지 혹은 둘 다 인지에 따라 DBTI와 연계된 AI 솔루션을 활용해 보세요.
DBTI 진단과 함께 커머스 데이터를 쉽게 정리해, 인사이트를 제공하는 다이티 AI 딜리버리 리포트
DBTI 진단으로 지금 마케팅을 해야 할 오디언스를 모아 마케팅 채널에 연동하는 다이티 AI BOX
이커머스 마케터의 필수 테스트, DBTI 진단해보자!
DBTI 진단을 위해 데이터를 연동하기 전, 아래 링크의 테스트 페이지에서 간단하게 내 쇼핑몰의 DBTI를 예상할 수 있어요. 실제 데이터를 연동해 진짜 DBTI 유형을 진단을 받고 싶다면 여기에 문의를 남겨주세요. 전문가가 진행 방법에 대해 친절하게 알려드릴게요!�
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