5가지 유형의 온라인 쇼퍼를
어떻게 구분할까? (1)
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<5가지 유형의 온라인 쇼퍼를 어떻게 구분할까? (1)>
<5가지 유형의 온라인 쇼퍼를 어떻게 구분할까? (3)>
쇼퍼(Shopper)의 유형은 정말 존재하는 것일까요?
지난 포스팅에서 Nielsen Norman Group이 제시한 '5가지 유형의 온라인 쇼퍼'가 무엇인지 살펴본 바 있는데요.
[5가지 온라인 쇼퍼 유형]
1. 목표가 명확한 쇼퍼 (Product focused)
3. 꼼꼼히 계획하고 구매하는 쇼퍼 (Researchers)
출처=플래티어 그루비 사업부여러분의 쇼핑몰 고객들도 이러한 유형으로 구분이 가능할까요?
언뜻 보면 동의를 하실지도 모르겠습니다.
하지만 쇼퍼들의 특정 행동이나 데이터가 이러한 쇼퍼 유형 분류의 근거가 될 수 있을까요?
또한, 국내 쇼핑몰에서도 이러한 유형 분류가 과연 의미가 있을까요?
저희 플래티어 그루비(GROOBEE) 사업부는 이러한 궁금증을 해결하고자 이커머스 실제 데이터와 분석방법으로 연구를 진행했는데요. 데이터 분석, 머신러닝 등에 관심 있으신 독자분들이라면, 이번 콘텐츠를 통해서 이커머스 전문가의 인사이트를 확인하실 수 있습니다.
어떤 고객 행동 데이터가 의미 있을 것인가?
아래 표와 같이 이커머스 고객 유형 분류와 관련된 선행 연구는 지금까지도 적지 않았습니다. 저희도 각각의 선행연구를 토대로 구분하고자 하는 쇼퍼 유형을 정의했습니다. 연구가설을 세우는 당시에는 최소 6가지의 유형을 밝혀내는 것을 목표로 했습니다.
출처=플래티어 그루비 사업부다음 단계에서는 어떤 데이터(변수)가 쇼퍼 유형을 분류하는 데 효용이 클지를 고민하게 됩니다.
예를 들어 접속유형(PC/모바일), 세션 수, 방문 인터벌, 구매상품 정보, 접속 페이지 정보, 사이트 검색 행동 정보, 장바구니 정보(상품, 횟수, 가격 등), 접속 시간, 특정한 사이트 이벤트 타입, 쿠키 아이디, 리퍼러 페이지, 회원 아이디 등입니다.
(※ 참고로 연구를 위해 국내 패션 소호 쇼핑몰에서 데이터를 가공하여 사용했습니다.
3개월간의 약 1,000만 쇼퍼 데이터가 분석 대상이었습니다.)
출처=플래티어 그루비 사업부쇼퍼에게 직접 물어보는 것이 아니라면, 쇼핑몰을 이용하는 쇼퍼의 의중을 잘 파악하기 위해 어떤 데이터가 필요할지 고민해 보는 것은 로그 분석을 진행할 때에도 매우 유용할 수 있습니다. 저희가 연구에서 활용한 변수들도 이러한 관점으로 선별되었습니다.
이커머스가 빅데이터 분석이나 머신러닝 등에 활용하기 좋은 이유는 '이러한 데이터가 오랜 시간 잘 축적되어 왔기 때문이 아닐까'라고 필자는 생각하고 있습니다.
고객 유형 분류는 왜 좋을까?
연구를 진행하면서 앞서 예시를 든 데이터 변수 중에는 분석상 의미가 별로 없다고 판단하여 제외된 것들도 있었습니다. 하지만, 나머지 변수들을 가지고 특정한 분석 방법을 채택했을 때, 해당 사이트의 쇼퍼 유형을 5가지로 분류해 낼 수 있었습니다.
쇼퍼 유형을 파악할 수 있다는 것은 쇼핑몰 운영자나 마케터가 선제적으로 각각의 쇼퍼에게 적절한 마케팅 제안을 할 수 있다는 것을 의미합니다. 즉, 온라인 쇼핑몰에서 단순히 자판기의 역할을 하는 것이 아니라 진화된 개인화, 또는 큐레이션 서비스를 제공할 수 있습니다.
모바일과 PC에서 전혀 다른 행동을 하는 쇼퍼들
쇼퍼 유형 분류를 위한 분석 연구의 시행착오를 거듭하던 중, 보다 정확한 유형 분류를 위해 쇼퍼 행동 데이터의 일부를 따로 떼어내는 것이 좋겠다는 통찰을 얻었습니다.
첫 번째는 쇼퍼가 무엇으로 쇼핑몰에 접속하느냐하는 것이었는데, 디바이스에 따라 쇼퍼 행동 데이터에 많은 차이가 있었기 때문입니다. 이런 차이점은 다른 변수(조건)에서도 발견할 수 있었는데 쇼퍼가 회원이냐 아니냐하는 것이었습니다.
데이터 정제 후, 몇 가지 유형별 데이터 분리를 진행하고 나서야 쇼퍼 유형 분류의 윤곽이 더 뚜렷해졌습니다. 다음 포스팅에서는 특정한 분석방법에 대한 간단한 소개와 더불어 분석을 통해 저희가 얻게 된 고객 유형 및 해당 유형의 특성에 대해 소개하도록 하겠습니다.
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<5가지 유형의 온라인 쇼퍼를 어떻게 구분할까? (3)>
