6-7월 패션 및 식품 업종 쇼핑 데이터 분석
높은 습도와 온도로 찜통 같았던 7월에 이어 이번 주까지도 뜨거운 날씨가 이어지고 있는데요.
길어진 낮과 열대야가 이어지는 요즘의 쇼핑 데이터를 분석해보았습니다.
< 콘텐츠에 담긴 내용 >
- 올여름 패션, 식품 업종의 구매 데이터
- 6월 초와 7월 초 장바구니, 구매, 평균 구매 금액 차이
- 평균 구매 데이터와 밤·시간대의 구매 데이터 비교
식품과 패션사이트 360여 개의 데이터를 분석해, 6월초와 7월초 2주간의 장바구니 담기 / 구매 / 평균 금액을 비교했습니다.
먼저 방문 수 대비 장바구니에 담긴 수를 확인했는데요. 대부분의 쇼핑사이트는 7월 보다 6월의 담기율이 더 높았습니다. 특히 '아동 의류'의 경우 6월이 7월에 비해 약 4% P나 높았으며 '식품/음료' 사이트도 약 2% P 차이가 있는 것으로 확인되었습니다. 7월에 장바구니 담긴 수 비율이 상승한 카테고리는 '쥬얼리'로 1% P 상승했습니다.
구매 비율은 장바구니 담기율와 다르게 6월과 7월의 차이가 크지 않았습니다.
장바구니 담기 비율이 높았던 '아동 의류'의 구매 비율은 1.6%로 동일하게 나타났으며, 다른 카테고리의 구매율 차이도 1% P 미만이었습니다. 신발·쥬얼리·레저스포츠 용품과 같은 잡화류는 6월보다 7월에 구매율이 상승했습니다.
다음은 사이트별 평균 구매 금액을 비교한 데이터입니다.
식품 사이트 중, '식품/음료' 사이트의 7월 평균 금액이 6월보다 약 2,500원 더 많았으며 '건강보조식품' 과 '농수산/축산물'은 6월 평균 금액이 약 1,500원이 더 높았는데요. 초복(7/11)이 평균 구매 금액에는 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났습니다. '여성 의류'와 '남성 의류'은 7월의 평균 금액이 6월보다 적었지만, '아동의류'는 5천 7백원 가량 올랐으며 '레저스포츠 용품'은 약 1만 5천원이 하락해 가장 큰 차이를 보였습니다.
6월 초의 서울 평균 기온은 23도, 7월 초는 27도로 약 4도 가까이 차이가 났으며, 7월 초의 평균 최고 기온은 약 29도였습니다.
기온이 높은 7월에 '신발/쥬얼리/레저스포츠' 용품과 같은 잡화류의 구매율이 상승했지만, 대부분의 쇼핑 사이트는 비슷한 것으로 확인되었습니다. 또한, '여성/남성 의류'는 7월 평균 구매 금액이 소폭 하락한 데 비해 '아동 의류'는 5천원 이상 상승해 차이를 보였습니다.
낮이 길어지고 열대야가 이어지는 밤의 쇼핑 행태에 변화가 있는지 확인하실 수 있습니다.
먼저 식품 사이트의 시간대별 구매 데이터입니다.
'식품/음료' 사이트와 '농수산/축산물' 사이트는 밤 23시와 01시대에 평균보다 장바구니에 담은 비율이 상승했으며, '농수산/축산물'의 01시의 담기율은 평균보다 2.8% P 나 높았습니다. 하지만 구매율은 평균보다 낮게 나타나 장바구니에 담지만, 실제 구매는 낮 시간대에 많이 하는 것으로 나타났습니다.
'식품/음료' 사이트는 새벽 1시~3시대의 평균 구매 금액이 6만 5천원 이상으로 평균보다 높았으며, '농수산/축산물' 사이트도 22~0시에 평균보다 5천원에서 2만8천원 더 많이 구매해, 특정 시간에 상승하는 추이가 나타났습니다.
의류 사이트는 대상별로 차이가 분명했습니다.
밤시간대, '여성 의류' 사이트의 장바구니 담기율과 구매율이 상승하지는 않았지만, 23시~3시대의 구매 금액은 평균보다 컸습니다. 특히 시간이 늦을수록 금액이 상승하는 추이를 보여 2~3시대는 평균보다 약 5천원 더 구매했습니다.
'남성 의류' 사이트는 밤 시간대에 담기와 구매율이 평균보다 더 높았으며 특히 22~23시가 가장 컸지만, 구매 금액은 평균보다 낮았습니다.반면에 '아동 의류' 사이트는 밤 시간대의 평균 금액이 상승했는데요. 새벽 3시는 평균보다 2배가량 많게 나타나 구매 건수는 적지만 낮 시간대 보다 더 많은 지출을 하는 것으로 확인되었습니다.
마지막으로 잡화 사이트의 구매 데이터입니다.
'신발' 사이트는 22~0시대에 장바구니 담은 비율과 구매율 모두 평균보다 높았으며, 평균 금액도 늦은 밤이 더 컸습니다. 쥬얼리는 담기율은 상승했지만, 구매율과 평균 구매금액 모두 평균보다 낮아 구매는 낮 시간대에 주로 이뤄지고 있었으며, 레저스포츠 용품 사이트 역시 밤보다는 낮에 구매가 활발했습니다.
업종별 날씨와 시간대에 따른 구매 데이터의 변화를 살펴보았는데요.
커머스 사이트를 운영하고 계신다면, 날씨와 시간대에 따라 구매 영향이 있는지 데이터를 분석해 보시기 권해드립니다. 우리 고객의 구매 패턴 특징도 알고 효과적인 마케팅을 전개할 수 있기 때문인데요.
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