안녕하세요 2020년 새해에 다시 인사 드리게 된 뷰저블입니다.
지난 한 해 동안은 데이터 분석에 대한 개념과 뷰저블과 뷰저블리를 중심으로 한 실무 적용법을 다뤄왔습니다. 올해에는 한 단계 더욱 점프하여 구글 애널리틱스와, 어도비 애널리틱스와 같은 다양한 웹 로그 분석 툴을 다룬 글, SQL이나 R 등의 언어를 활용한 데이터 추출부터 클린징, 분석, 시각화 업무까지 실무자 누구나 공감하고 바로 따라해볼 수 있는 글을 공유 드리고자 합니다.
1월부터 2월까지 두 달간 e-커머스(전자상거래) 서비스와 관련된 글을 주로 다뤄 나갈 예정입니다. e-커머스의 특징적인 정보구조와 사용자 경험(UX)이나 더욱 확장된 고객 경험(CX)에 따라 반드시 분석해야 하는 핵심 지표들은 무엇이 있으며 어떻게 실무에 바로 적용하여 분석해 나갈 수 있는지 알려드리겠습니다.
먼저, e-커머스란?
● 오픈마켓 : 11번가, G마켓, 쿠팡 등
● 마트 구색의 몰 : 이마트, 롯데마트, 홈플러스 등
● 슈퍼 구색의 몰 : 롯데프레시, GS fresh 등
● 기타 : 익스피디아, 하나투어, 삼성닷컴 등의 온라인 쇼핑몰 모두 e-커머스의 일종
오늘은 첫 번째 블로그 글로써 e-커머스 중 고객들이 가장 많이 방문하는 핵심 랜딩 페이지 중 하나인 메인을 분석하겠습니다. 상품 구색(SKU)이 매우 많은 쿠팡, 아마존, 위메프 같은 오픈마켓에서는 개인화 추천 영역을 구성하여 고객의 흥미도가 높은 상품 또는 고객의 쇼핑 행태와 연관도가 높은 상품을 노출합니다.
반면 이마트몰 같은 장보기 몰에서는 많은 상품들을 하나의 기획전 형태로 최대한 많이 보여줄 수 있도록 UI를 구성하고 있는 것이 특징입니다. 최소한의 화면에서 최대한의 많은 기획전 상품을 빠르게 스캔하여 바로 장바구니로 상품을 담도록 유도하고 있죠. 이러한 특징적인 UI를 지니는 e-커머스도 있는가 하면 사실 대다수 국내 e-커머스 서비스는 글로벌 내비게이션 바라 불리는 GNB와, 기획전으로 빠르게 이동을 유도하는 롤링배너 영역(캐러셀이라고 부르기도 합니다.), 신상품이나 MD의 추천상품을 전시하는 상품영역, 마케팅 배너 영역으로 구성되어 있습니다.
분석에 앞서, 먼저 생각해야 할 것들
e-커머스 서비스는 기획전과 전시상품을 중심으로 데이터 분석이 일어나야 합니다.
e-커머스에서는 기획전이라고 불리는 테마 별 상품 전시 영역이 있습니다. MD가 보통 이 기획전에 들어갈 상품과 콘셉트를 관리하며 마케터와 함께 어느 영역에 전시할 것이며 어떻게 소구할 것인지를 논의하죠. 기획전은 주간 단위로 관리되는 곳도 있지만 대규모 서비스를 운영하는 곳에서는 대다수가 일간 단위로 운영됩니다. 약 한 달전이나 보름 전부터 기획전 스케줄과 상품을 논의하고 홍보 계획을 수립합니다. 이 기획전 전시 주기와 상품 구색에 따라 데이터가 수집되어야 하고, 이를 중심으로 지표가 관리되고 분석되어야 합니다.
기획전 외에도 대다수 서비스에서 상품 가격이 특정 배치가 돌아가는 시각에 변경이 될 텐데 하루 한번 변경되는 곳도 있는가 하면 2~3번 변경되는 곳도 있고, 여행사 사이트의 경우에는 내부 알고리즘에 따라 실시간으로 변동되기 때문에 분석에 유의하고 함께 고려되어야 합니다. 상품이 많이 판매되는 이유 중 하나로 ‘가격’이 가장 중요한 역할을 하기 때문입니다. 블랙 프라이데이나 크리스마스 같은 특정 시즌에는 해당 시즌에 맞게 분석 주기와 분석 대상을 결정해야 합니다.
Think.
여러분의 기획전은 어떤 메뉴 또는 어느 곳에 어떤 UI 형태로 노출되고 있나요?
상품 가격 변동 주기는 어떻게 되나요?
신상품과 대표 상품을 훑을 수 있고, 가장 많이 이용하는 GNB
GNB는 보통 고객이 유입된 이후 가장 많이 이동하는 영역입니다. 각 GNB로 이동하는 방문자 수와 순 방문자 수의 비율을 사이트 유입자 대비 몇 %인지 추적합시다. 이를 통해 얼마나 GNB가 매력적이고 고객에게 소구되는가를 알 수 있습니다. 또한 GNB 순서에 따라 어떻게 효율이 달라지는지를 살펴보며 전략적 메뉴의 순서를 결정합시다.
[Tip] GNB가 매력적이고 고객에게 소구되는지 알기 위해서:
① 전체 방문자 수 대비 GNB 별 방문자 수(Unique Click): GNB의 방문자 규모가 얼마나 되는가?
② 전체 방문 수 대비 GNB 별 방문 수(Click Count): GNB의 방문 규모가 얼마나 되는가?
③ GNB 별 방문자 수 당 방문 수: 얼마나 자주 해당 GNB를 방문하는가?
또한, 방문자 수 대비하여 해당 GNB 안에서 얼마나 상품 구매 또는 장바구니 추가가 발생하는 가를 알아봅시다. 많은 고객을 유인하더라도 고객이 상품을 장바구니에 담거나 구매하지 않으면 e-커머스의 사업목표를 달성할 수 없기 때문입니다.
[Tip] GNB의 구매전환율, e-커머스의 사업 목표 달성여부를 검토하기 위해서:
① GNB 별 방문자 수 당 상품 구매 수: GNB가 얼마나 매출에 도움이 되는가?
② GNB 별 방문자 수 당 장바구니 추가 수: GNB의 상품 구색이 고객에게 얼마나 소구되는가?
③ 위 지표들을 통해 GNB의 전략적인 순차를 결정하기
To Do!
GNB의 소구율, 구매전환율 등을 검토하여 전략적인 메뉴를 구성해야 함
상품을 돋보이게 하고 각 기획전으로 유인하는 롤링배너
e-커머스 사이트에 접속하면 캐러셀, 롤링배너 등 다양한 이름으로 불리는 기획전 배너 영역이 있습니다. 보통은 자동으로 롤링이 되며 스와이프도 가능합니다. 해당 배너를 클릭하면 각 기획전 또는 행사나 이벤트 페이지로 이동하는데요, 계속 돌아가기 때문에 보통 가장 중요한 배너를 앞 단에 배치시키는 경우가 많습니다. 디자인이나 소구 문구, 배너에 노출한 상품의 매력도나 가격에 따라 클릭 수가 달라지는 경우가 많기 때문에 이 점을 데일리 지표로 살펴보아야 합니다.
[Tip] 롤링배너 순서에 따라서, 어떻게 소구되고 관심이 달라지는지 확인하기 위해서:
① 롤링배너의 전시 순서 별 클릭 수: 배너의 위치에 따라 기획전이 어떻게 소구되는가? 사용자의 관심이 어떻게 달라지는가?
[Tip] 기획전이 고객에게 실제로 구매전환까지 소구되는 정도를 확인하기 위해서:
① 롤링배너를 클릭한 사용자가 해당 기획전에서 장바구니를 추가 또는 상품 구매 수: 해당 기획전의 상품이 고객에게 얼마나 소구되는가?
대다수 사이트가 20개 이상의 엄청나게 많은 배너를 전시하지만, 데이터를 분석해보면 특정 시점 보통 5~6개에서 고객의 클릭 수가 급격히 떨어지는 경우가 많습니다. 이에, 서비스가 지니는 최적의 배너 전시 수를 찾아 고객에게 효율적으로 소구하는 것이 매우 중요합니다.
To Do!
롤링배너의 순서와 구매전환까지 소구되는 정도를 참고하여, 최적의 배너 전시수를 찾아야 함
메인에 노출된 다양한 영역 별 상품들
메인에는 특화 상품, 할인상품, MD의 카테고리별 추천상품 등 다양한 유형으로 정보를 노출할 수 있습니다. 어떻게 이 영역들을 각각 분석할 수 있을까요?
[Tip] 상품 전환 또는 구매 전환 검토를 하기 위해서:
상품별 클릭 수와 순 클릭 수: 상품이 얼마나 고객에게 매력적인가?
이 밖에도 얼마나 해당 상품이 고객에게 매력적인지, 마케팅 문구가 효과적인지 등을 해석할 수 있습니다. 이 수치들을 스크롤 도달율과 함께 살펴봅시다. 고객이 적게 도달한 영역인데 클릭 수가 높게 일어나면 위치를 상단으로 옮겨볼 수도 있습니다.
[Tip] 마케팅문구(소구문구)의 효과를 검토하기 위해서:
마케팅 띠 배너 클릭 수와 순 클릭 수: 소구 문구가 얼마나 고객에게 매력적인가?
To Do!
상품 또는 마케팅 띠배너의 클릭수를 스크롤 도달률과 함께 측정하여 콘텐츠에 노출된 콘텐츠의 실제 전환 효율을 파악해야 함(노출 대비 전환 효율).
스크롤 도달율의 경우 어도비 애널리틱스나 구글 애널리틱스로 구하기 위해서는 비율 별 또는 높이별로 하나씩 태깅 작업을 통해 데이터를 수집해야 합니다. 허나 이렇게 작업하게 되면 수집되는 데이터의 양이 많아 비용 측면에서 효율적이지 못합니다. 저는 이 경우 뷰저블(Beusable)의 스크롤 히트맵, 뷰저블리(Beusably)의 노출 히트맵을 사용할 것을 권장합니다. 단 한번의 스크립트 삽입으로 바로 히트맵으로 시각화 할 수 있죠!
e-커머스의 메인은 보통 전체 사이트를 둘러보기 전 고객이 전반적으로 상품 구색을 둘러볼 수 있는 요약 정보로 구성될 수 있어야 합니다. 브랜드 소구력과 MD소싱력을 고객에게 전달할 수도 있어야 하죠. 또 매일 어떤 신상품이 있는지 기대감을 가지며 스크롤을 유도하는 전략적 메뉴가 되기도 합니다.
허나 상품 수가 너무 많다면 고객의 행동에 기반하여 상품을 노출할 수도 있는데요, 코사인유사도 방식이나 협업 필터링 등의 다양한 알고리즘 또는 기본적인 룰베이스로 상품을 노출할 수도 있습니다. 이런 개인화 추천에 대해서는 향후 다시 블로그 글을 통해 설명 드리겠습니다.
이번 글에서는 e-커머스 서비스의 메인이 지니는 특징적인 UI로는 GNB와 롤링배너, 상품 전시 영역이 있음을 이해할 수 있었습니다. 또한 해당 영역별로 어떻게 실무자가 데이터를 측정하고 분석할 수 있는지 설명 드렸습니다. 다음 글에서는 GNB콘텐츠들을 어떻게 분석할 수 있을지를 소개합니다. 많은 기대 부탁드립니다.
