반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법 시리즈에서는 다양한 팀과 직무의 관점에서 데이터 기반 의사결정을 위해 앰플리튜드(Amplitude)를 활용하는 전략과 액션 사례에 대해 다루고 있습니다.
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👉 마케터라면 반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법
👉 PM이라면 반드시 알아야하는 앰플리튜드 활용 방법
시리즈의 마지막인 이번 편에서는 시장에 누구보다도 빠르고 민감하게 대응해야 하는 MD (Merchandising) 팀에서 앰플리튜드를 활용할 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
상품 소싱 및 입점 브랜드 선정, 상품 디스플레이, 가격 및 프로모션 전략을 수립하는 전체적인 과정을 최적화하기 위해서는 고객의 선호도, 요구사항, 쇼핑 습관 등의 행동을 전략에 반영해야 합니다. 특히 MD 팀은 시장의 반응과 시의성에 따라 발빠르게 움직여야 하면서도, 미리 앞을 내다보고 고객이 원하는 상품을 제공할 수 있는 예측 능력도 필요하기 때문에 데이터 기반 의사결정이 매우 중요합니다.
앰플리튜드에서는 실시간으로 수집되는 데이터를 기반으로 전반적인 추이를 살펴보면서도 심도있는 분석을 함께 수행할 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 고객의 장바구니 탐색이나 구매전환 퍼널 및 상관관계 분석이 가능하며, 실시간 데이터를 통해 구매 추이와 현황을 모니터링 할 수도 있습니다.
이번 포스트에서는 구매전환의 핵심이 되는 행동인 ‘장바구니에 상품 담기’를 높이는 방법을 다루고, 실시간 구매 현황 및 구매액을 모니터링할 수 있는 대시보드를 구축하는 사례에 대해 알아보겠습니다.
👆첫 번째 클릭
Funnel 차트에서 상품 상세페이지 보기 - 장바구니 담기 - 구매까지의 이벤트를 선택하여 고객들의 전환 및 이탈 현황을 살펴봅니다.
아래 차트를 보면 유입경로의 처음 두 단계인 ‘상품 상세페이지 보기’와 ‘장바구니 담기’ 사이에 많은 고객이 이탈하는 것을 볼 수 있습니다.
👆두 번째 클릭
이 구간에서 더 많은 고객이 퍼널의 다음 단계로 넘어가게 만들려면 어떻게 해야할까요? 먼저, 차트의 파란색 영역을 클릭해 봅니다.
👆세 번째 클릭
그런 다음 ‘Explore Conversion Drivers’를 클릭합니다.
💡 Conversion Drivers는 퍼널의 두 단계 사이에서 어떤 행동이 전환과의 상관관계가 높은지를 보여줍니다. 전환 간 주요 동인에 대해 많은 인사이트를 주는 기능이니 퍼널 탐색 시 자주 살펴보세요.
장바구니 담기 단계로 넘어온 유저들 중 59.9%가 이전에 추천 상품을 선택했고, 1.78회의 빈도로 해당 행동을 수행했습니다. 상관관계는 0.31 정도로 나타납니다.
우리 고객은 추천된 상품을 보고 선택하는 경우 장바구니에 상품을 추가하려는 경향이 더 높습니다. 여기서 ‘고객에게 더 많은 상품을 추천할 수록 더 많은 장바구니 담기를 유도할 수 있다’는 가설을 세워 볼 수 있습니다.
👆네 번째 클릭
이제 고객이 전환을 일으키는 데에 도움이 된 추천 상품이 무엇인지 알아보기 위해’ Expand By Property’를 클릭해보세요. 수집하고 있는 이벤트 프로퍼티 별로 나누어 볼 수 있습니다. 여기서는 ‘브랜드’를 선택해 보겠습니다.
👆다섯 번째 클릭
Select property를 다시 클릭한 뒤 이번에는 ‘Department’를 추가하겠습니다.
남성, 여성, 아동 등 다양한 카테고리 별로 어떤 브랜드가 전환을 유도하는지 알 수 있습니다. ‘Michael Kors & 여성’ - ‘Michael Kors & 남성’ - ‘Levi’s & 여성’ 조합 순으로 전환 발생과 높은 상관관계를 보이고 있습니다.
실시간 구매 현황 및 구매액 모니터링 대시보드를 통해 상품 및 브랜드의 디스플레이나 프로모션 노출 빈도 조정, CRM 캠페인 발송 등에 활용하여 고객들의 반응에 신속히 대응할 수 있습니다.
데이터가 요일별로 변동성을 보이는 경우, 주 단위로 데이터를 비교해 볼 수 있습니다. 전주에 비해 이번 주의 구매 유저 수 및 구매량의 추이가 어떻게 나타나는지를 살펴봅니다.
실시간 구매량 그래프에서 ‘group by’ 를 클릭하고 프로퍼티를 선택합니다. 이때 구매 이벤트에 대해 *개체배열로 로깅된 ‘{⁝}Product’를 선택하여 구매 이벤트를 살펴보겠습니다.
[개체배열로 들어온 {⁝}Product 값 선택하기]
여기서는 브랜드별 / 상위 카테고리별 / 하위 카테고리별 차트를 만들어보겠습니다.
💡Tips: 카트 분석 기능을 사용하면 한 번에 여러 개의 상품에 대해 수행할 수 있는 장바구니 담기, 구매하기와 같은 이벤트를 하위 차원별로도 나누어 분석할 수 있습니다.
이커머스 프로덕트에서는 한 번에 여러 개의 상품을 장바구니에 담거나 구매할 수 있기 때문에, 하나의 속성 내 브랜드, 카테고리, 상품명 등 여러 데이터가 필요할 수 있습니다. 앰플리튜드에서는 개체배열 형태 데이터를 지원하며 이를 차트에서 분석할 수 있도록 ‘카트 분석’ 기능을 제공합니다.
고객의 장바구니에 담긴 브랜드, 범주, 가격 또는 SKU 단위 등을 기반으로 데이터를 더욱 심도있게 분석해보세요.
고객의 구매액 분포, AOV(Average Order Value), 객단가를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.
1) 구매액 분포 살펴보기: Segmentation 차트 > Property
[Set buckets 사용하기]
2) 실시간 AOV (주문 당 금액) 확인하기: Segmentation 차트 > Formula
[Formula 사용하기]
3) 실시간 객단가 확인하기: Segmentation 차트 > Formula
최근의 이커머스 서비스들을 살펴보면 의류, 전자 제품, 인테리어 제품 등 하나의 버티컬로 한정하기보다, 고객의 라이프스타일 전반을 아우를 수 있는 라이프스타일 커머스를 지향하는 플랫폼이 많이 등장하고 있습니다.
버티컬 간 경계가 낮아지고 더욱 고객 중심적인 접근 방식이 채택되고 있는 환경에서, 다양한 카테고리/상품/SKU을 다루면서도 고객의 요구사항에 최적화된 상품구매 경험을 제공하기 위해 MD팀의 데이터 기반 의사결정은 더욱 중요해지고 있습니다.
고객들이 어떤 상품에 관심을 가지고 있는지, 구매에 어떤 요소가 영향을 미치는지를 빠르게 탐색하여 효과적인 구매전환 전략을 세워보세요. 프로모션, 기획전, CRM 등 여러 프로모션을 통한 전환 효과를 탐색하며 액션 플랜을 수립하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수도 있습니다.
세 편의 포스팅에 걸쳐 마케터, PM, MD 팀에서 각각 앰플리튜드를 통해 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있는 활용 사례들을 다루어보았습니다. 시리즈에서 소개하는 사례들을 기반으로 팀별로 가장 궁금한 데이터를 살펴보고 차트를 대시보드로 만들어두는 것부터 시작해 보세요.
데이터에서 얻은 인사이트를 마케팅, 프로덕트, 상품 프로모션 등에 반영하고 실험해 본 후, 그 효과에 대한 궁금증을 가지고 다시 데이터를 분석하는 사이클을 만들어보세요. 이러한 과정을 통해 더욱 효과적인 데이터 기반 의사결정 프로세스를 만들어 나갈 수 있습니다.
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