스마트스토어 마케팅 채널별 유입 분석하기 -4
이커머스 옵스의 스마트스토어 운영 회고
스마트스토어 마케팅 데이터 분석하기
마케팅 채널 유입은 실제 소스/매체가 어떻건 간에 결국 다 거두어내고 나면 검색과 탐색 두 가지로 나뉜다. 깔끔하게 나누기는 어렵지만 검색은 기본적으로 SEO+플러스스토어 앱의 알고리즘, 그리고 탐색은 콘텐츠와 알고리즘이다.
신생 스토어에게 알고리즘은 특히 어려운 영역이다. SEO는 상품 속성과 상품명 등 프로덕트 페이지를 통한 개선 공식이 있지만, 알고리즘은 상품의 적합도, 선호도, 인기도, 신뢰도라는 복잡한 팩터들이 섞여있고 무엇보다 개별 SKU 레벨에서 샵 레벨의 퍼포먼스로 뷰파인더가 옮겨가면서 신규 판매자에게는 더 미지의 세계가 되었다.
이번 편에서는 네이버 스마트스토어 운영 대시보드 중 "마케팅 채널별 유입"에 대해 이야기해본다.
네이버는 기본적으로 채널속성 > 채널 그룹 > 채널명 > 채널상세의 4가지 단계로 세분화를 시켜놓았는데 우선 각각을 간단히 소개하면 다음과 같다:
채널속성 = 모바일 / PC -> 어차피 거의 대부분 카테고리가 모바일에서 매출 나오다 보니 별로 효과 X
채널그룹 = 쇼핑, 소셜, 검색광고, 웹사이트, 검색 등..
채널명 = 네이버 마케팅링크, 인스타그램, 네이버가격비교, 네이버플러스스토어 등의 채널명
채널상세 = 네이버페이 내에서도 일반, 결제내역 등 세부.
스마트스토어 어드민에서 이러한 채널별 성과를 가공 없이 바로 인사이트를 도출하기에는 명확한 한계가 있다.
1. 네이버가격비교가 다 같은 가격비교가 아니다. 가격비교 안에서도 통합검색이었는지, 검색이었는지 나뉘고 플러스스토어도 마찬가지다. 그 덕에 플러스스토어에서 피드에 추천된 것인지 검색으로 들어온 것인지 세부 소스를 알 수 있지만, 보는 사람 입장에서는 차라리 채널상세로 나누지 왜 채널명 뒤에 붙여 놨는지 헷갈린다.
2. 네이버가격비교와 네이버플러스스토어는 둘 다 상위 레벨에서 채널그룹 '쇼핑'에 분류된다. 그러나 가격비교와 플러스스토어 작동하는 방식은 다르다. 전자는 SEO와 최저가 중심이지만, 플러스스토어는 알고리즘을 따른다. 그렇기에 접근해야 하는 방식이 다름에도 불구하고 동일한 채널그룹으로 묶여 있어 의사결정에 혼란이 있다.
따라서 의사결정을 위해 임의의 기준에 따라 그룹핑을 해서 유저수, 결제수, 유입당 결제율, 유입당 페이지수 등을 새로운 대시보드로 만들 수밖에 없었다.
전체 채널을 리스팅 하여 아래와 같이 5종류로 구분했다.
'그룹'이라는 컬럼을 새로 추가해 라벨링(그룹핑)A. SEO
B. 알고리즘
C. 오가닉 마케팅(콘텐츠)
D. 리텐션
E. 유료 광고
최하위 레벨인 "채널명"을 기준으로 다시 라벨링하고 피벗 테이블을 돌렸더니, 결과가 명확했다.
1. 압도적 효율: 목적 구매의 힘
가장 먼저 눈에 띈 것은 그룹 A(SEO)의 퍼포먼스였다. 11~12월 통합 데이터 기준, SEO 그룹의 결제율은 무려 42.21%를 기록했다.
유입 비중은 전체의 7.5%에 불과했지만, 유입된 고객 두 명 중 한 명꼴로 지갑을 열었다. 특히 SEO 최적화 작업 이후 검색 유입수가 이전 대비 약 2.8배 증가했음에도 이 고효율이 유지되었다.
'양모 펠트', '오너먼트'처럼 목적이 분명한 키워드를 선점했을 때 발생하는 신규 스토어의 초기 생존 공식이다. 높은 의도를 지닌 집단이 구매로 이어진다는 명제가 증명된 셈.
2. 알고리즘의 발견: '취향'이 머무는 시간의 힘
미지의 영역이었던 그룹 B(알고리즘)는 유입량 자체는 적었지만, 가장 흥미로운 지표를 보여주었다. 유입당 결제율은 11.11%로 준수했고, 무엇보다 유입당 페이지수(PV)가 타 채널 대비 2배 이상 높았다.
네이버 모바일메인이나 플러스스토어 추천을 통해 들어온 유저는 상품 하나만 보고 나가지 않았다. 스토어 내 다른 상품들을 평균 2~3개 이상 더 탐색했고, 이는 타 그룹 대비 거의 2배가 넘어 눈에 띄는 수치였다.
AI가 추천해 준 유저는 우리 스토어의 감성과 코드가 맞는 진성 타겟이었다. 이들의 높은 체류 시간은 향후 스토어 지수 상승의 강력한 엔진이 된다.
3. 콘텐츠 마케팅의 함정: 쏟아부은 노력 대비 얕은 깊이
가장 많은 공수를 들였던 그룹 C(오가닉 마케팅)는 유입 비중의 상당 부분을 차지했다. 하지만 결제율은 2.05%로 최하위권이었다.
인스타그램 등 소셜 채널을 통해 260건 이상의 유입을 만들어냈지만, 실제 결제로 이어진 비중은 극히 낮았다.
소셜 채널의 유입은 휘발성이 강한 구경 위주의 트래픽이다. 콘텐츠가 예뻐서 클릭은 했지만, 정작 결제 단계에서 필요한 '강력한 신뢰'나 '당장의 필요성'을 상세페이지에서 충족시키지 못했다는 뼈아픈 진단이 나온다.
4. 유료 광고: 당장 꺼야 하는 리소스
유료 광고(E)는 약 6만 원의 예산을 투입해 46명의 유입을 얻었으나 결제는 0건이었다. 정교하지 않은 검색광고는 신생 스토어에게 그저 비용 낭비일 뿐임을 증명했다. 이와 관련해서는 이전 글에서 상세히 다루었다.
유입 채널을 유심히 모니터링해야 하는 이유는 너무나 명확하다. 스토어 지수를 높일 수 있는 곳에 예산과 에너지를 집중해야 빠르게 성장한다.
이 대시보드 모니터링을 토대로 성과 없는 검색 광고 집행을 중단할 수 있었고, 11월까지 콘텐츠에 힘쓰던 리소스를 SEO 최적화나 상세페이지 버전 디벨롭으로 조정할 수 있었다.
마케팅 링크의 유입이 많으나 구매 전환은 제한적
비단 유입채널분석뿐만 아니라 상품별 판매 데이터와 1인당 주문금액을 기반으로 인기 아이템의 번들상품을 구성하는 액션도 있었다. 실제로 그렇게 리스팅 한 산타+루돌프 양모펠트 오너먼트 2P 세트는 크리스마스를 거진 1주일 앞두고도 구매가 높은 SKU 중 하나가 되었다.
그럼에도 불구하고 이 스마트스토어 운영 프로젝트는 그로스 마진 15%로 목표를 하회하는 결과를 내놓았다. 통제 가능한 영역 내에서 추가적인 회고가 필요하다. 특히나 강의 없이 Learning by doing 철학으로 시작하면서 초보적인 실수도 많이 했는데, 아래 다룰 내용은 스마트스토어를 처음 운영하는 초보 사장이라면 한번 읽어봐도 도움이 되겠다.
그룹 C 오가닉 마케팅은 높은 유입수에 비해 상대적으로 전환이 저조(약 2%)했고 E. 유료 광고도 마찬가지다.
원인 중 하나로 상세페이지의 완성도를 들고 싶은데, 단순히 '디자인이 구려요'가 아니라 구조 측면에서 이야기하고 싶다. 크리스마스 오너먼트는 기본적으로 세트 구성으로 판매되기 때문에 오너먼트의 종류도 8~9종류를 소싱했다. 그 말인 즉 모든 상품에 대해 개별 상세샷과 컨셉샷 등이 있어야 하는데, 비전문가로서 각 상품에 맞는 충분한 촬영/디자인 리소스를 들이는 데 어려움이 존재했다. 경쟁사를 학습하고 만든 상세페이지지만, 지금 보면 길이를 좀 더 짧게, 그리고 모든 상품에 동일한 템플릿을 적용하여 정돈해야 했나 라는 아쉬움이 남는다.
옵션의 복잡성또한 그것보다 옵션의 복잡성에 대해서도 얘기를 안 할 수가 없다. 이는 스토어 운영 내내 걸림돌이 되었는데, 키체인<>끈으로 변경해 주는 서비스, 선물 포장의 옵션을 넣었다. 구매자는 결제에 이르기까지 3단계의 옵션을 골라야 하는 복잡성이 존재했다. 당연히 오퍼레이션 관점에서도 개별 옵션당 재고를 어떻게 설정해야 하나 라는 무한 고민의 굴레에 빠졌다. 잦은 옵션 변경은 장바구니에 이미 담아둔 사용자의 구매 전환에도 영향을 줄 수밖에 없다. 장바구니를 통해 재유입된 리텐션 역시 전체 마케팅채널 상세분류 중 10위 내에 위치하므로, 운영의 미숙함에 대한 아쉬움은 더욱 커질 수밖에 없다.
그로스 마진과 관련한 마지막 레슨은 포장 옵션이다. 크리스마스에는 선물 키워드가 따라오는 법. 이는 초기 기획 당시 충분한 키워드 리서치로 알고 있었다. 패키징으로 차별화 & 선물 수요를 잡고자 했다. 새벽 2시 리서치를 하며 예쁜 패키지를 발견할 때면 받는 사람의 마음이 되어 설레기도 했다.
그렇게 초기 기획 단계에서는 프리미엄화를 고려하며 브랜딩에 공을 들이고 있었기에 박스, 내포장 등 업체 하나하나를 비교하며 적지 않은 비용을 지출했다.
그러나 막상 테스트 상품을 받아보니 기대한 만큼의 프리미엄화는 어려웠고, 게다가 기프트백을 접고 끈을 묶는 등 포장 공수까지.. 만일 하루에 주문이 100개씩 들어왔으면 울며 포장할 뻔했다.
하지만 실제로 유료 포장 옵션을 선택한 사람은 단 한 명도 없었다. 프로모션을 진행하며 무료로 포장을 해주기도 했지만 이걸 제외하면. 이는 초기 기획과는 달라진 브랜드 포지셔닝의 갭에서 기인한 결과이기도 하다. 만일 패키징에 들인 비용을 제외한다면 그로스 마진을 훨씬 개선할 수 있었다.
결국 이번 프로젝트를 통해 얻은 가장 큰 수확은 데이터와 직관의 간극을 확인한 점이다. 인스타그램 피드를 채우고 예쁜 패키지 업체를 찾아 밤새 모니터를 뒤지는 행위는 분명 운영자로서의 만족감은 주었지만, 냉정한 시장의 숫자는 그 노력을 정비례로 보상해주지 않았다. 오히려 상품 속성과 네이버 AI가 매칭해 준 타겟의 클릭 한 번이 훨씬 더 효율적인 결제로 이어지는 것을 보며, 1인 셀러에게 필요한 것은 역시 '영리하게'라는 점을 뼈저리게 체감했다.
비록 목표했던 마진율에는 도달하지 못했고 옵션 설정과 패키징 기획에서 초보적인 시행착오를 겪었지만, 시즈널이 아닌 아이템으로 최소 6개월 이상 운영하며 샵을 키워보고 싶다는 또렷한 욕망이 생긴다. 공들여 만든 대시보드 속 전환율 2.05%라는 숫자는 상세페이지 구조에 대한 숙제를 남겼고, 11%의 알고리즘 유입은 내 브랜드가 가야 할 취향의 방향성을 알려주었다. 이커머스 매출을 숫자로 이해해 보고 싶다는 열정으로 시작된 이 실험은 이제 단순한 운영기를 넘어 커머스의 트렌드와 룰을 읽어내기 위한 과정으로 기억될 것이다.
다음 편에서는 네이버 스마트스토어 셀러가 되어 보니 보이는, 네이버 쇼핑이라는 비즈니스에 대한 얘기를 해보고자 한다. 완결까지 무려 3편이 더 남아있다.
