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  • 데이터 분석, 방대한 데이터 속 ‘핵심적인 데이터’ 를 보는 법을 습득
  • GTM, GA4 를 활용하여 전자상거래 분석, 목표 전환 이벤트 분석, 페이지별 이동 흐름 데이터 등 분석 및 활용
  • 내부 데이터 분석: 홈페이지 분석 및 고객 데이터 분석
  • 외부 데이터 분석: 시장 분석, 경쟁사 분석, 외부 채널에 대한 디지털 마케팅 분석

 


 

패션유통플랫폼 데이터 분석, 방대한 데이터 속 ‘핵심’만 읽어내다.

클라이언트 정보 및 요청사항 : 

광고 에이전시에서 업무를 수행하며 가장 많은 데이터를 접하고 분석하여 개선 포인트를 찾아낸 프로젝트입니다.

해당 브랜드는 패션 카테고리를 베이스로 다른 소비재들까지 아우르고 있는 대형 종합 쇼핑 유통 플랫폼으로 웹과 앱 서비스에 기반을 두고 있습니다.

이러한 e커머스는 대표적으로 데이터가 많은 업종인 만큼, 내/외부 데이터를 잘 활용한다면, 매출 상승과 직결되는 포인트를 잡아낼 수 있었습니다.

 

맡은 역할 : 

팀장으로써 해당 프로젝트의 분석을 리딩하고 검수하는 역할을 하였고, 팀원들의 실무 데이터를 취합하여 데이터 분석 보고서를 구성하였습니다.

또한 이러한 보고서를 기반으로 클라이언트에게 인사이트를 제언하고, 다음 달의 전략을 논의하는 역할을 담당하였습니다.

 


 

Chapter 1. 내부 데이터 분석: 홈페이지

 

“데이터가 많다는 사실 자체는 중요하지 않다.”

수많은 데이터를 보고, 분석을 통해 알아낸 첫 번째 사실입니다.

정말 중요한 것은 현재 상황에 대해서 ‘문제가 되는 부분을 정의‘하고, 이에 대해서 개선할 수 있는 핵심 데이터를 뽑아내어 ‘어떻게 활용’ 할 지가 중요했습니다.

 

 “비수기 시즌, 매출 2배 성장에 기여하다.”

이커머스 사업, 특히나 패션업계는 곧 ‘트렌드’라고 해도 과언이 아닙니다.

트렌드에 맞춰 빠르게 움직인다는 것은 매출 상승으로 직결되는 요소인 만큼, 빠른 방향 설정과 변화에 대한 적응이 중요했습니다.

 

[PLAN]

따라서 저는 이 프로젝트를 리딩하는 팀장으로써, 가장 우선적으로 해당 클라이언트와의 대화를 통해왜, 무엇을 위한 데이터 분석을 실행하느냐’ 에 대한 기준점을 설정하기 위해 클라이언트와 미팅을 가졌고, 대립하는 의견을 조율하는 과정을 거쳤습니다.

 

처음 클라이언트 측은 자사 웹/앱으로 유입되는 모든 방문자에 대한 분석과 유입의 흐름, 등 전체적인 분석을 원했습니다. 상품군이 워낙 다양하다 보니, 일단은 전체 상품에 대한 데이터를 살펴본다면 전반적인 문제점을 파악할 수 있고, 개선 포인트를 발견할 수 있다는 것이 근거 였습니다.

 

하지만 전략에 대한 인사이터가 되어야 하는 저희 팀의 입장에서 ‘모든 데이터가 중요하다 = 중요한 데이터가 없다‘ 라고 생각했습니다.

따라서 현재 당장 기획전을 실행해야 하는 기간이 얼마 남지 않았고, 이에 따라 가장 많은 매출이 나고 있는 이전 ‘기획전들’을 핵심적으로 분석하자는 우선순위에 대한 제안을 했습니다.

 

[DO]

클라이언트 측의 OK 사인을 받아냄과 동시에 저는 팀원들의 역량에 따라 분석에 대한 실무를 분배하였습니다.

클라이언트측 내부에서 활용하는 CRM 데이터 및 GTM, GA 4 를 통한 홈페이지 유입 데이터를 분석 했습니다.

특히나 ‘페이지별 고객 이동 흐름 데이터’와 기획전 페이지 내 고객 활동 이벤트 설정을 통한 ‘목표 이벤트 흐름’을 중점적으로 보았습니다.

이를 통해 별도의 사용자 정의 보고서를 설정하여 ‘어떤 부분에서 이탈이 많이 일어나는 지’에 대해서 분석했습니다.

그런 다음, e커머스에서 가장 중요한 데이터라고 할 수 있는 ‘전자상거래 데이터’ 를 집중적으로 분석하고, 어떤 부분에서 구매로 많이 이어지는지, 이어지지 않는지를 전년도 동월대비 비교/분석하였습니다.

또한 데이터 분석의 시각화 툴인 ‘히트맵 툴을 활용’하여 클라이언트 측이 쉽게 이해할 수 있도록 ‘시각화 하는 작업도 진행’하였습니다.

 

결과적으로 ‘고객이 가장 많이 이탈하는 지점’을 찾아낼 수 있었고, 이를 보완할 수 있는 해결 방법에 대해서 내/외부 리마케팅 툴 및 마케팅 채널 활용 방안을 제시하였습니다.

문제점은 기획전 페이지 내 핵심 주력 상품이 상단에 배치되지 않는 점, 고객이 봐야하는 콘텐츠가 지나치게 많아 피로도가 높아진다는 점, 유입 행동 흐름 데이터 기반 기획전 페이지의 최적화 UI/UX 구성 등에 대해 제언하였습니다.

 

[SEE]

결과적으로 신규 기획전에서 상대적으로 가장 이탈이 많았던 지점의 이탈율을 15% 이상 감소시킬 수 있었고, 비수기 시즌임에도 해당 기획전 매출을 약 2배 가량 올리는 것에 기여할 수 있었습니다.

 


Chapter 2. 외부 데이터 분석 : 비용 효율적으로 마케팅하고 있는가

 

 

트래픽이 높을수록 내부 데이터의 해석도 중요하지만, 클라이언트의 브랜드는 외부 데이터의 유입이 압도적으로 많았습니다.

 

[데이터 분석 포인트]

따라서 이러한 ‘외부 데이터들이 어떤 소스/매체에서 가장 많이 들어오며, 비용은 효율적으로 분배되어 마케팅을 하고 있는지’ 등에 대한 분석이 필요했습니다.

특히나 해당 업체의 경우, 자사 플랫폼의 브랜드 인지도 보다는 다양한 상품군들의 브랜드 인지도가 중요하였기 때문에‘유입 키워드’ 위주의 데이터로 분석을 하게되면 월별로 고객의 수요 변화나 상승하는 패션 트렌드를 빠르게 파악할 수 있었습니다.

또한 다양한 마케팅 채널에서 광고를 집행하고 있는 현황을 파악했습니다.

소스/매체 데이터’를 통해 전자상거래 구매율이나 회원가입율로 이어지는 비율이 높은 매체를 분류하고, 가장 효율이 좋은 매체 위주로 채널과 예산을 재편성 하여 광고비용의 비효율을 낮출 수 있었습니다.

제품 자체의 단가에서 마진을 최저로 설정하다 보니 별도의 이벤트 혜택을 줄 수 있는 부분이 많이 없었기에, 광고 마케팅은 콘텐츠적인 재미 요소와 타사 플랫폼 대비 최저가에 판매한다는 강점을 살려 소재를 기획해야 했습니다.

또한 신규 유입자 보다는 기존 고객들에게서 재구매가 발생하는 경우가 많았기에, 이러한 재구매자 데이터를 기반으로 카카오톡 메세지 발송이나 앱 푸시 메세지 발송 등과 같은 crm 마케팅을 주로 수행하였습니다.

 

그 결과, 마케팅 광고 비용을 이전 대비 약 20% 줄이면서도 전월 대비 동일한 매출을 내는 것에 기여할 수 있었습니다.

 


 

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