산업시리즈
[#산업 시리즈 : 이커머스] 전자상거래 플랫폼의 데이터 지표 활용법

전자상거래 플랫폼(독립몰)은 해외 이커머스 시장에서 중요한 역할을 합니다. 본 콘텐츠에서는 독립몰에서 활용할 수 있는 8가지 주요 데이터 지표와 이를 통해 운영과 성장을 촉진하는 방법을 소개합니다.

December 20, 2024
전자상거래는 디지털 환경에서 빠르게 발전하고 있습니다. 효과적인 비즈니스 운영과 성과를 위해서는 데이터를 기반으로 한 의사결정이 중요합니다. 특히, 올바른 비즈니스 지표(KPI)를 정의하고 이를 분석하는 과정은 성공적인 비즈니스를 위한 핵심 단계입니다. 이번 포스팅에서는 전자상거래에서 자주 사용되는 주요 비즈니스 지표와 그 활용 방안을 소개합니다.

기본적인 분석 사고 과정 (참고)

1. 주요 비즈니스 지표의 분류

전자상거래 비즈니스에서는 다양한 데이터 지표를 활용합니다. 이를 크게 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1) 사용자 데이터 지표

사용자의 기본 정보(이름, 성별, 지역, 이메일, 나이, 학력 등)를 포함합니다. 이를 통해 고객의 전반적인 특성을 파악하고, 세분화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

사용자 지표 지표 설명 계산 방식 지표 역할
일일 신규 사용자 새로 추가된 사용자 수 매일 신규 사용자 수를 집계 프로모션 활동의 효과를 분석
일일 활성 사용자 (DAU) 매일 활성 상태인 사용자 수 일일 활성 사용자 수 / 전체 사용자 수 다양한 유형의 제품에서 사용자 정의 및 활성 상태를 분석하여 제품 안정성 및 상태 파악
주간 활성 사용자 (WAU) 일주일 동안 활성 상태인 사용자 수 주간 활성 사용자 수 / 전체 사용자 수 사용자가 제품에 대해 일주일 동안 얼마나 활동했는지 분석
월간 활성 사용자 (MAU) 한 달 동안 활성 상태인 사용자 수 월간 활성 사용자 수 / 전체 사용자 수 사용자가 한 달 동안 얼마나 자주 제품을 사용했는지 분석
N일 유지율 N일 후 사용자의 유지 상태 첫째 날 사용자 수 중 N일 후 제품을 사용하는 사용자 수 / 첫째 날 사용자 수 특정 시간 동안 사용자의 유지율을 반영하며, 예를 들어 7일, 30일 유지율 분석

2) 행동 데이터 지표

사용자가 제품이나 서비스를 이용하면서 생성하는 데이터입니다. 예를 들어 방문, 구매, 리뷰 작성, 공유 등의 활동을 분석하여 고객의 구매 여정을 이해하고 최적화할 수 있습니다.

행동 지표 지표 설명 계산 방식 지표 역할
방문 횟수 (PV) 사용자가 제품을 방문한 횟수 사용자가 제품을 방문한 총 횟수를 집계 사용자가 제품에 대해 얼마나 관심을 가지는지 측정
방문자 수 (UV) 사용 제품의 사용자 수 제품을 사용하는 총 사용자 수 집계 제품의 인기를 측정
전환율 사용자가 기능을 전환한 비율 전환된 사용자의 수 / 해당 기능을 이용한 사용자 수 특정 기능이 얼마나 사용자에게 유용했는지 판단
매장 전환율 광고의 구매 전환 비율 광고를 통해 제품을 구매하거나 방문한 사용자 수 / 광고를 본 총 사용자 수 광고 효과를 평가하고, 전환율 최적화를 위한 데이터 제공
광고 클릭률 광고의 클릭 효과 광고를 클릭한 횟수 / 광고 노출 횟수 광고 퍼포먼스를 분석하고 효과적인 광고 전략 수립
K 계수 사용자 성장 효과 평균적으로 한 명의 사용자가 초대하여 생성된 신규 사용자 수를 기준으로 계산 (K > 1: 성장, K < 1: 감소) 제품의 성장성을 측정하며, 사용자 증가를 분석

3) 제품 데이터 지표

제품과 관련된 데이터(가격, 크기, 재고, 총 매출, 재구매율 등)는 제품별 수익성을 평가하고 재고 관리 및 판매 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다.

제품 지표 지표 설명 계산 방식 지표 역할
총량 거래액 (GMV) 제품의 총 매출액: 판매금액 + 취소된 주문의 총 금액 + 환불된 금액 - 미지급된 금액 경영 상황을 판단
거래 수량 제품의 총 판매 수량: 모든 주문의 제품 수량 판매 상황을 판단
방문 시간 길이 사용자의 방문 시간이 얼마나 되는지: 방문 시간의 총 길이를 집계 사용자 참여도를 분석
인당 인당 평균 매출 (ARPU) 사용자 1명당 평균 매출: 총 매출액 / 사용자 수 사용자당 구매력을 평가
지불 사용자당 평균 매출 (ARPPU) 지불한 사용자 1명당 평균 매출: 총 매출액 / 지불 사용자 수 지불 사용자의 구매력을 평가
인당 평균 시간 길이 사용자 1명당 평균 방문 시간: 방문 시간의 총 길이 / 사용자 수 사용자 활동의 밀접도와 참여도를 분석
지불 지불률 지불한 사용자 비율: 지불 사용자 수 / 전체 사용자 수 사용자의 구매 의향과 전환율을 평가
중복 구매율 두 번 이상 구매한 사용자 비율: 2회 이상 구매한 사용자 수 / 전체 사용자 수 충성 고객의 비율을 분석하여 고객 유지율을 판단

4) 프로모션 데이터 지표

광고나 마케팅 캠페인의 성과를 측정하기 위한 데이터입니다. CPM, CPC, CPA와 같은 지표를 활용하여 다양한 프로모션 방식의 효과를 분석할 수 있습니다.

채널 분류 프로모션 지표 지표 설명 지표 역할
디스플레이 광고 CPM 노출 횟수 기반 과금 방식 브랜드 노출 효과를 측정하고, 얼마나 많은 사람들이 광고를 보았는지 평가
검색 광고 CPC 클릭 횟수 기반 과금 방식 광고 클릭 효과를 측정하고, 얼마나 많은 사람들이 광고를 클릭했는지 평가
정보류 광고 CPA 실행 성과 기반 과금 방식 실행 성과를 측정. 예를 들어, 앱 다운로드(CPD), 앱 활성화(CPI), 판매 성과(CPS) 기반 과금

2. 독립형 웹사이트(독립몰)에서의 데이터 지표 활용

독립형 웹사이트는 특히 해외 전자상거래에서 중요한 비중을 차지합니다. 이러한 웹사이트에서 데이터를 기반으로 한 분석은 더 나은 운영과 성장을 가능하게 합니다.

여기에서는 독립몰에서 사용되는 8가지 주요 지표를 소개합니다.

1) 전반적인 운영 지표

  • 주문 전환율: 총 주문 수 / 방문자 수
  • 고객 유입부터 구매 완료까지의 효율성을 평가합니다.

  • 총이익률: 매출 총이익 / 실제 거래 금액
  • 웹사이트의 전반적인 수익성을 판단하는 데 사용됩니다.

2) 트래픽 지표

  • 이탈률: 단일 페이지 방문 후 종료된 비율로, 웹사이트의 첫인상과 페이지 품질을 평가합니다.

  • 고객 획득 비용(CAC): 광고비용 / 유입된 방문자 수로, 마케팅 효율성을 측정합니다.

3) 마케팅 지표

  • 광고 ROI(투자 대비 수익률): 광고로 발생한 매출 / 광고 비용
  • 캠페인 효과를 평가합니다.

4) 전환 지표

  • 결제 성공률: 장바구니에 담은 사용자 중 결제 완료한 비율
  • 구매 프로세스의 효율성을 평가합니다.

5) 고객 가치 지표

  • 신규 사용자 1인당 구매 금액
  • 신규 고객 유치를 위한 채널과 캠페인의 효과를 평가합니다.

6) 제품 지표

  • SKU 및 SPU 분석: 제품 단위별 성과와 판매 동향을 파악합니다.
  • 연관 구매율: 판매된 제품 수 / 거래 수로 제품의 크로스셀링 효과를 측정합니다.

7) 리스크 관리 지표

  • 불만률: 불만을 제기한 사용자 비율로, 서비스 품질 문제를 조기에 발견합니다.

8) 시장 경쟁 지표

  • 시장 점유율: 특정 웹사이트 거래액 / 유사 웹사이트 전체 거래액
  • 시장 내 위치를 평가하고 성장 가능성을 확인합니다.

3. 데이터 기반 의사결정의 중요성

전자상거래에서 올바른 비즈니스 지표를 설정하고 분석하는 것은 단순히 데이터를 보는 것을 넘어, 행동 가능한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 다음을 실현할 수 있습니다:

  • 운영 효율성 향상: 비용 절감 및 자원 최적화
  • 고객 경험 개선: 맞춤형 마케팅과 제품 추천
  • 수익 증대: 전환율 향상과 고객 충성도 확보

4. 결론 및 제언

전자상거래 데이터 분석은 단순히 데이터를 수집하는 데서 그치지 않습니다. 데이터를 기반으로 지표를 설정하고, 이를 통해 문제를 발견하며, 실질적인 개선 방안을 도출하는 것이 중요합니다. 특히 독립몰을 운영하거나 마케팅 캠페인을 기획하는 경우, 위에서 소개한 지표를 적극적으로 활용하여 성공적인 비즈니스를 만들어 나가시길 바랍니다.

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[플레이북의 주요 내용]

프롤로그
• 리텐션 데이터의 중요성 이해
• 게임의 순위에 따른 평균 리텐션율

1. 실전에서의 데이터 분석 사례
• 분석 주제 명확히 세우기
• 합리적인 가정 제시하기
• 데이터로 가설 세우기

2. 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석
• 플레이어 행동 지표와 목표 파악
• 게임 진행 단계별 플레이어 목표 분석
• 분석 방법
• 신규 운영 전략의 아이디어 발굴 및 실행

3. 데이터 계산시 주의사항
• 유저의 식별 기준과 식별 규칙
• 초기 이벤트와 복귀 이벤트의 정의
• 유저의 시간대와 잔존 기간의 처리

4. 결론