[TIL 7일차] 노력한 하루: 외출했지만 어떻게든 팀활동과 강의 참여를 도모

0226 수요일

하루요약: 국취 상담 대장정 다녀오기 (기차로 서울 왕복), 라이브 세션 4회차 참여, 팀활동에 나머지 시간 할애

 

1. 아침 8시부터 팀활동을 시작해서 1시까지 하고, 2시부터 8시까지는 외출했다. 오전에 최대한 팀에 필요한 정보를 

제공하고 사라지고 싶어서 

그 시간동안 계속 자료 찾아보고 생각도 하고 검토도 했는데

눈에 보이는 성과는 없어서 뭔가 안한 느낌이 든다. 

그러나 실상은 그렇지는 않고, 네시간동안 엄청 집중해서 뭔가를 했다.

.....오늘 조금 자서 정신이 혼미했으나, 그래서 잠깐 자고 일어나는게 뇌가 더 잘돌아갈 것 같기도 했지만 어쩌다보니 

계속 꺠어있었다. 마음이 조급하다보니 잠들지 않고 최대한 뭔가를 하려고 노력했다.

그리고 팀활동에 나도 잘 참여하고 싶은데 상담 일정이 있어서 자꾸 나다니는 게 좀 아쉬워서

미룰까 논의도 드려봤지만 한달 안에 세번의 상담을 끝내는 게 룰이라 어쩔 수 없다는 것을 알려주셨다.

그래서 팀활동에 하루빠지게 되면 그 다음날에 그것을 보충하고, 그거 하느라 못한 개인 공부는 주말시간에 활용한다는 

나름의 원칙을 세워보았다.

 

그리고 강의 세션은 조금 어려운 구문이 나왔지만 친절하게 설명을 잘해주셧셔서 참 좋았다.

 

 

작업물 모음 

 

<결론만 모은 것>

중형 기업인 우리에게 메타 광고가 중요하니 유저 전체에 적극 사용해야합니다. 
여러 물품과 브랜드를 취급하는 회사입니다. 단독 브랜드 쇼핑몰이 아니기 때문에 다양한 매출 효자 상품이 있을 것이고 그것을 살 고객도 너무 다양하고, 일상소비재 품목들이 주이기 때문에 고가전략보다는 가성비와 편리함을 중요시하는 고객이 많을 것으로 보입니다. 
이럴 경우, 유저에게 맞춤 광고가 뜨는 게 현 시점에서 가장 타율(구매전환율)이 높을 것으로 보입니다. 메타, 구글 광고는 이런 게 잘 된다고 생각합니다.)
광고는 시간별/시기별/사람별 이 혼합되도록 할 수 있습니다.
예를 들어보면, 여름일 경우에, 유저별데이터분석해 맞춤으로, 저녁 7시와 낮 12시경 '쿨링용품/휴가용품/술/썬크림/얼음정수기/ 필요하실 것 같은데 어떠세요?, 점심까지만 할인한다!' 하며 추천해주는 게 효과적인 마케팅 전략으로 생각됩니다. 또한 대부분의 고객에게는 가성비 상품을 강조하는 홈페이지 구성을 쓰고, 고가나 프리미엄 상품을 선호할 법한 특정 그룹에게는  고객 데이터를 활용해 조금씩 노출하는 방식으로 하면 좋겠습니다. 
+ 토스페이먼츠같이 이탈률과 결제 시간을 줄여주는 결제위젯을 사용하는 것이 좋겠습니다.

구매 전환율 높이는 방법
구매 전환율을 높이고 싶다면 정확한 데이터를 기반으로 구매자의 경험을 개선해야 해요.
먼저, 정확한 데이터를 기반으로 구매자가 어디서 이탈하는지 분석이 필요해요. 만약에 구매자가 홈페이지에 진입하고 바로 이탈한다면 홈페이지를 개선해야겠죠.
다음, 데이터 분석을 기반으로 구매 과정을 개선하세요. 토스페이먼츠 결제위젯을 사용하면 구매자가 이동하는 화면의 수가 줄어서 결제 시간, 이탈률이 줄어요. 실제로 토스페이먼츠로 결제위젯을 사용한 결과로 결제 성공률이 15%나 늘어나는 사례가 있었어요.
결제위젯 계약 문의는 토스페이먼츠 고객센터(1544-7772, support@tosspayments.com)로 연락해주세요.

<쿼리 결과를 분석하는 부분>

저 피그마에 작성중인 내용이긴한데, 중복값을 제외해도 여전히 구매전환율이 6~8%대로 나오더라구요.!
제가 생각해 본 그 이유로는.
(1) 외부 자료의 '유입'형태와 저희 데이터의 'event_type; view'의 범주(?)성격(?)이 조금 다르 것 같기도합니다.
구체적으로 말하자면,
외부 자료들은 단순하게 온라인페이지에 접속/방문 한 수치로 구매count를 나눈 것 같은데,
저희 자료의 view는 'view'가 특정 상품의 페이지를 보았다는 건지, 프로모션 이벤트를 보았다는 건지, 그냥 '접속'한건지 명확하게 정의되어있지 않은 것 같습니다.
(2) 위의 이유가 아니라면, 저의 쿼리+사고의 논리성 부족 인것 같습니다..!
일단  발표에서는 간단히 언급하고 넘어가고, ppt에 따로 이부분을 정리해놓으려합니다 ..!
분석한 내용이 많아서, 이부분은 처음에  가벼운 수치 분석(?) 처럼 넘어가도 괜찮을 것 같습니다...!!
(처음에 구매전환율을 ~~~~이렇게 계산 해봤는데, 외부데이터와 ~~ ~~한 이유로 ~~차이가 있었다~~. 이 부분에 대해 저희가 생각해본 원인은 ~~~ 이렇다)


코로나의 영향이 있는지도 분석했었는데, 아닌 것으로 보여.
저희의 분석 데이터 기간에, 코로나 영향이 약간은 있지만 미미하다고 봐야할 것 같습니다.  그 이유는 DBR 아티클이랑, statista의 us ecommerce 2019-2029 revenue 자료에 나온건데, 2020년 하반기 되어서 코로나 영향받아 폭발적 증가했고요(전년 동기 대비 33% 증가) , 2020년 1,2월에는 그 전 10년과 비슷한 성장률(15-15%대 유지해왔음) 입니다. 따라서 코로나 영향으로 해석하는 것은 줄이겠습니다.
이커머스 시장 전체가 커지는 성장 영향은 최소 2월부터 시작입니다. 근데 우리 데이터는 2월에 끊기니까, 그 전 10년 간의 안정적인 성장세의 영향권에 있습니다. 그들과 비교분석하면 될 것 같습니다.

다만 판데믹이라는 위험요소가 2월 매출 한군데에는 영향 주었을 수 있다고 생각합니다.
1월 중순에 시작되었으므로 2월에는 판데믹에 대응하는 움직임이 필요했을 것입니다. 그 때 발빠르게 움직이지 못한 온라인 쇼핑몰은 다른 곳에 고객을 많이 빼앗길 수 있었을 것입니다.
(참고- 동아비즈니스리뷰(DBR) 21년 8월호 아티클:
미국의 온라인 쇼핑 디지털로의 전환이 얼마나 가팔랐는지 설명:
10년이 걸리는 디지털 전환을 단 몇달만에 이룸. 전체 소매 판매액 중 이커머스 판매 비중이 총 5.6%에서 16%로 10.4%포인트 증가하는데는 10년이 걸렸음. 그러나 2020년 2월부터 4월까지 단 두 달 만에 11%포인트가 증가함. 그래거 그 비중이 총 27%에 도달.)


구할 것 : 
마케팅 예산 어디에 써야 효율적일지 판단하기 위해 
매출이 가장 높았던 2019년 11월 데이터로 유저별 매출기여도를 계산해보고자 했습니다.

구매금액이 높은 순으로 나열했을 때 상위 20%인 고객(중복제거, 6505명)이 11월 매출에서 약 몇프로를 차지하는지 알아보니, 53.44%였습니다. 



1.구매한 모든 유저수 (중복제거)=31524명
select count(distinct user_id) as user_amount
from `2019_nov`user_id
where event_type = 'purchase'

2. 이들의 구매액 총합=153만1017달러
select SUM(price) AS s
from `2019_nov`
where event_type = 'purchase'
;--이들의 구매액 총합=153만1017달러

3. 유저(중복제거) 20%의 수=6505명
   ( 31524x0.2=약 6505)

4. 구매금액이 높은 순으로 나열한 20%의 구매액 총합=81만8297달러
select sum(user_purchased_price)
from
(SELECT 
distinct(user_id), 
SUM(price) AS user_purchased_price
      FROM ecom.`2019_nov` n 
      WHERE event_type = 'purchase'
     group by user_id
     ORDER BY user_purchased_price DESC
     LIMIT 6505
) s

5. 분석결과
구매 금액 높은순으로 나열한 고객 6505명(전체의 20%) 이 전체매출에서 차지하는 비율이 53.44%이다. 


이 분석만으로는 정확한 고객충성도를 구할 수는 없고 또 높은 수치인지 낮은 수치인지도 정확히 말할 수는 없으나, 어느정도 충성도 높은 고객이 있다는 것을 알 수 있었습니다.
아주 보편적인 법칙인 파레토 법칙에 따르면 상위 20% 고객이 매출의 80%를 차지한다고 하고, 반복구매가 잦은 이커머스 시장에서는 10에서 15%의 오차범위로 꽤 들어맞는 편이라고 하고 규모의 경제가 형성된
아마존이나 세포라같은 거대 기업일수록 더 가까워진다고 하는데요, 
그래서 이 회사도 더 높일 여지가 있다고 판단했습니다. 
따라서 충성도 높은 고객에게 리워드를 제공할 수 있는 등급제도를 마련하면 어떨까 생각해봤는데요,
특히 매출 기여도가 높은 고객과 감정적으로 연결되는 보상체계를 구축하면 좋겠습니다.
그 이유는 감정적 혜택이 고객 참여를 좌우할 수 있기 때문입니다. Forbes 기사, "The Future Of Loyalty: Where Sephora Is Getting It Right" (작성자: Katie Baron, 2021년 10월 19일)에 따르면 세포라의 Beauty Insider 프로그램이 고객 충성도를 크게 높였고, 거래적 보상보다 감정적 보상이 더 큰 영향을 미친다고 합니다. 따라서 고객 등급별로 선물 형태의 리워드도 좋지만 고객 경험 개선, 커뮤니티 구축 등이 더 효과적일 거라고 판단했습니다. 


<출처, 근거만 모은 부분>
동아비즈니스리뷰(DBR) 21년 8월호 아티클:
주제: 페이스북이 팬데믹 이후 변화한 온라인 쇼핑 트렌드에 대응하여 개발한 디지털 맞춤형 광고 솔루션 종합판, ‘디스커버리 커머스'에 관함. 이를 활용하면 좋은 근거 아래 언급. 그러나 개인정보 보호문제도 있는 솔루션이다. 우리가 이미 당하고 있는(?) 바로 그 맞춤형 광고.
내용: 
팬데믹으로 소비자 행동이 ‘항상 쇼핑하는’ 형태로 바뀜. 팬데믹 이후 이커머스가 급증, 디지털 마케팅이 매출 성과를 좌지우지하는 핵심 무기!! 로 부상. 따라서 이러한 시장 변화에 대응해 출시한거고, 이는 기업이 고객 구매여정을 따라가면서 디지털 광고 도구를 전략적으로 활용할 수 있게 해줌, 즉 개인화된 광고를 통해 소비자 니즈를 예측하고 제안하는 시스템임. 
(+ 우리 발표내용과는 관련없지만 공부용으로 적어놓자면, 한국의 사례를 찾아보니 비영어권 국가 중 처음으로 이 서비스를 론칭했다고 하며, 대표적으로 아모레퍼시픽이 이를 활용해 마케팅을 강화했다고 알려짐.) 



메타/ 구글/ 애플의 광고 현시점 상황: 

1. 2025년 2월 26일 기준으로 검색했을 때, 개인정보 보호 우려가 많아서 사용자 신뢰가 떨어짐을 우려해 메타에서는 정책 개선을 통해 개선하는 추세고, 메타버스 기술을 열심히 개발하여 혁신을 꾀하고 있음. 애플과 구글도 계속 정책이 변하고 있어서 시장 상황이 계속 변함. 
예를 들어, 애플의 iOS 14.5부터 도입된 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 정책은 사용자가 앱 간 데이터 추적을 허용할지 선택할 수 있게 했고, 많은 사용자가 이를 거부하면서 메타 광고 타겟팅 효율 감소. 구글도 2024년부터 서드파티 쿠키를 단계적으로 폐지하며 유사한 방향으로 나아가는 중임.  


 출처: 영미권 아티클 여러개
1. Facebook Trends 2025: The Latest Insights
Maybritt Peters
Maybritt Peters
Tags: Success on Social, Facebook
https://facelift-bbt.com/en/blog/facebook-trends-2023


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https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/five-fifty-the-quickening
에 따르면 75%의 미국 소비자가 팬데믹 기간에 새로운 브랜드를 이용해봤다. 그들 중 60%가 코로나 이후에도 계속 이용할거라고 했다.

 

등....