전자상거래 소비자 사용자 분석을 통해 실제로 주문할 의향이 있는 고객을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

배경도 보여요10만 건의 사용자 데이터를 가지고 국경을 넘나드는 두 매장이 전혀 다른 성적표를 건넸다.

한 매장은 계속 광고예산을 늘려 클릭수는 점점 많아졌지만 거래율은 크게 개선되지 않았다. 다른 매장에서는 광고가 크게 늘지 않았지만 계속해서 재구매율을 높일 수 있었고, 기존 고객들이 계속해서 신규 주문을 불러왔다. 많은 사람들의 첫 번째 반응은 제품이 다르고 작동 능력이 다르다고 생각하는 것입니다. 실제로 둘 사이의 가장 큰 차이점은 사용자 데이터를 진정으로 이해할 수 있는지 여부인 경우가 많습니다.

점점 더 많은 운영팀이 전자상거래 경쟁이 트래픽 경쟁에서 데이터 경쟁으로 전환되었음을 깨닫기 시작했습니다. 과거에는 누가 더 많은 고객을 확보할 수 있는지에 대한 경쟁이었습니다. 이제 경쟁은 누가 정말로 더 빨리 소비할 의향이 있는 사람들을 찾을 수 있는가에 관한 것입니다. 데이터베이스에 가치가 낮은 사용자가 많이 섞여 있으면 아무리 광고 예산이 높아도 이상적인 전환 결과를 얻기 어려울 것입니다.

이러한 배경에서 전자상거래 소비자 사용자 분석이 점점 더 중요한 작업이 되었습니다. 단순히 주문 건수를 세는 것이 아니라, 운영자가 사용자 행동, 소비력, 활동 수준 등 다양한 차원을 통해 자원을 투자할 가치가 있는 대상 고객을 찾을 수 있도록 도와줍니다.

점점 더 많은 데이터가 더 많은 주문을 가져오지 않는 이유는 무엇입니까?

많은 매장에서 공통된 경험을 갖고 있습니다. 매일 대량의 사용자 데이터가 추가되고 백그라운드의 고객 수가 계속 증가하지만 실제 거래는 동시에 증가하지 않습니다.

그 이유는 복잡하지 않습니다. 데이터는 결과가 아닌 자원일 뿐이기 때문입니다.

사용자 그룹이 제품을 검색하기만 하고 구매를 한 적이 없는 경우 또는 주문을 했지만 오랫동안 다시 소비하지 않은 경우, 데이터가 존재하더라도 계속해서 가치를 창출하지 못할 수도 있습니다.

간과하기 쉬운 상황도 있습니다. 예를 들어, 동일한 제품을 구매한 두 명의 고객 중 한 명은 장기간 안정적인 소비자 그룹에 속하고 다른 한 명은 프로모션으로 인해 주문을 완료했습니다. 이후의 마케팅 전략이 완전히 동일하다면 마케팅 자원이 낭비될 가능성이 높습니다.

정말 효과적인 데이터 분석은 모든 고객을 하나로 모으는 것이 아니라 실제로 소비 잠재력이 있는 고객을 찾아내는 것입니다.

전자상거래 소비자 사용자 분석은 정확히 무엇을 분석하나요?

많은 사람들이 소비자 사용자 분석을 처음 접할 때 매우 복잡한 개념이라고 생각합니다. 실제로 이 책은 몇 가지 매우 실용적인 문제에 초점을 맞추고 있습니다.

첫 번째는 사용자에게 소비력이 있는지 여부입니다.

사용자마다 상품 구매에 대한 예산과 소비 습관이 다릅니다. 다양한 소비 수준을 사전에 파악할 수 있다면 사용자의 요구에 보다 부합하는 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

둘째, 사용자가 활성 상태를 유지하는지 여부입니다.

일부 사용자는 1년 내에 수십 개의 제품을 탐색하고 활동에 자주 참여합니다. 일부 사용자는 구매를 완료한 후 플랫폼에 다시 로그인하지 않습니다. 이 두 유형의 사용자는 분명히 동일한 방식으로 작동할 수 없습니다.

세 번째는 사용자의 관심 방향이다.

이력 탐색, 구매 카테고리, 상호작용을 통해 사용자가 어떤 상품에 더 주목하는지 파악하여 추천 정확도를 높일 수 있습니다.

넷째, 사용자의 미래 소비 잠재력이다.

이미 거래를 완료한 고객에만 집중하기보다, 앞으로도 계속 구매할 가능성이 높은 고객을 사전에 발견하기 위해 잠재 소비자에게 관심을 기울이는 운영팀이 점점 더 많아지고 있습니다.

이러한 분석 결과가 결합되어야만 가치 있는 사용자 초상화가 형성될 수 있습니다.

점점 더 많은 팀이 사용자 태그를 만들기 시작하는 이유는 무엇입니까?

과거에는 많은 운영 담당자가 모든 고객을 통합된 방식으로 관리하는 것을 선호했습니다.

나중에 모든 사람에게 동일한 마케팅 문자 메시지가 전송되었으며 효과가 점점 더 악화되고 있음이 밝혀졌습니다. 모든 고객에게 동일한 프로모션을 진행했지만 실제로 참여하는 사람은 점점 줄어들었습니다.

그 이유는 사용자마다 요구 사항이 완전히 다르기 때문입니다.

따라서 점점 더 많은 팀이 사용자 태그를 구축하기 시작하고 있습니다.

예를 들어:

소비력에 따라 분류됩니다.

구매 빈도에 따라 분류됩니다.

활동 수준에 따라 분류됩니다.

관심 태그에 따라 분류합니다.

지역 및 플랫폼별로 분류됩니다.

이렇게 하면 가장 큰 장점은 후속 마케팅이 더욱 정확해진다는 것입니다.

예를 들어, 구매 빈도가 높은 사용자는 우선적으로 신제품 추천을 받을 수 있습니다. 오랫동안 사용하지 않은 사용자는 할인으로 깨어날 수 있습니다. 지출이 많은 사용자에게는 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

사용자 태그가 풍부할수록 후속 작업의 효율성이 높아집니다.

Digital Planet은 소비자 사용자 분석을 완료하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

많은 팀이 사용자 분석 방법을 알고 있지만, 방대한 데이터를 신속하게 정리하는 방법을 모릅니다.

특히 크로스보더 전자상거래와 해외 마케팅팀에서는 매일 엄청난 양의 사용자 정보를 추가하고 있습니다. 수동 정렬에 의존하면 비효율적일 뿐만 아니라 데이터를 지속적으로 업데이트하기가 어렵습니다.

Digital Planet은 운영자가 사용자 데이터를 보다 체계적으로 구성하고 필터링하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어, 사용자 번호 배치를 가져온 후 데이터를 다양한 차원에 따라 분류하여 팀이 지저분한 목록에 직면하는 대신 신속하게 사용자 레이블을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.Excel 테이블은 항목별로 처리됩니다.

전자상거래 소비자 사용자 분석을 수행해야 하는 팀의 경우 Digital Planet은 여러 핵심 링크를 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

숫자 자원을 균일하게 관리하여 다양한 소스의 데이터를 보다 표준화할 수 있습니다. 필터링 조건을 기반으로 다양한 고객 그룹을 구축하여 후속 정밀 마케팅을 촉진할 수 있습니다. 또한 중복 데이터와 가치가 낮은 데이터를 줄이기 위해 데이터베이스를 지속적으로 최적화할 수 있으므로 운영자는 실제 잠재력이 있는 고객에게 더 집중할 수 있습니다.

해외 판매자의 경우 신제품 홍보를 준비할 때 먼저 Digital Planet을 사용하여 기존 사용자 데이터를 구성한 다음 소비 태그를 기반으로 다양한 마케팅 목록을 만들 수 있습니다. 장기간 개인 도메인 고객을 운영하는 팀의 경우 Digital Planet을 사용하여 고객 데이터베이스를 지속적으로 유지 관리하여 사용자 초상화를 더욱 완벽하게 만들 수도 있습니다.

정말 귀중한 데이터는 단순히 저장되는 것이 아니라 빠르게 찾고, 빠르게 분석하고, 빠르게 적용할 수 있는 것입니다.

세 가지 일반적인 시나리오에서 소비자 사용자 분석은 어떤 역할을 할 수 있습니까?

첫 장면은 신제품 홍보다.

신제품이 출시되면 모든 고객이 첫 번째 프로모션 대상이 되는 것은 아닙니다. 소비력이 높고 구매 빈도가 높은 사용자를 먼저 찾을 수 있다면 일반적으로 프로모션 효과가 더 이상적입니다.

두 번째 시나리오는 기존 고객의 재구매입니다.

많은 매장에서는 신규 고객 확보에 모든 노력을 집중하지만 이미 제품을 구매한 기존 고객은 무시합니다. 소비분석을 통해 재구매 가능성이 높은 사람을 찾아 재구매율을 높일 수 있습니다.

세 번째 시나리오는 해외시장 진출이다.

다양한 국가와 지역의 사용자를 만나면 더 이상 고객이 어디에서 왔는지 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 소비력, 구매 선호도, 사용자 활동은 모두 시장 분석을 위한 중요한 참고 자료로 사용될 수 있습니다.

이러한 시나리오는 다르게 보일 수 있지만 모두 고품질 데이터 분석과 분리될 수 없습니다.

소비자 사용자 분석을 할 때 많은 사람들이 이런 실수를 합니다.

첫 번째 실수는 주문 금액만 보는 것입니다.

주문량이 많다고 해서 장기적인 고객 가치가 높다는 의미는 아닙니다. 일부 사용자는 일회성 대량 구매를 하지만 반복 구매는 하지 않습니다. 일부 사용자는 단일 구매량이 높지 않지만 수년 동안 계속 구매할 수 있습니다.

두 번째 실수는 신규 고객에게만 집중하는 것입니다.

신규 고객을 발굴하는 것도 중요하지만 기존 고객을 유지하는 것이 보다 안정적인 수익으로 이어질 수 있는 경우가 많습니다.

세 번째 실수는 데이터가 오랫동안 업데이트되지 않는다는 것입니다.

사용자 행동은 계속 변할 것입니다. 작년에 활동했던 고객이 올해 구매를 중단했을 수도 있습니다. 과거 일반 소비자였던 사용자도 수요 변화에 따라 주요 고객이 될 수 있습니다. 데이터베이스가 오랫동안 유지되지 않으면 분석 모델이 아무리 정확하더라도 점차 가치를 잃게 됩니다.

네 번째 실수는 데이터 간의 상관관계를 무시하는 것입니다.

많은 팀이 통합 관리를 구성하지 않고 주문 데이터, 사용자 데이터, 마케팅 데이터를 별도로 저장하여 많은 귀중한 정보가 제 역할을 하지 못하는 경우가 많습니다.

소비자 사용자 분석의 초점은 분석이 아니라 행동입니다.

많은 운영팀이 다양한 데이터 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 소비하지만 분석 결과를 마케팅 전략 최적화에 활용하는 경우는 거의 없습니다.

실제로 소비자 사용자 분석의 궁극적인 목표는 아름다운 데이터를 얻는 것이 아니라 운영자가 자원을 투자할 가치가 있는 사람을 신속하게 찾을 수 있도록 도와 마케팅 예산이 더 큰 가치를 발휘할 수 있도록 돕는 것입니다.

국경 간 전자상거래 경쟁이 점점 치열해짐에 따라, 완전한 사용자 분석 시스템을 조기에 구축할 수 있는 사람은 후속 작업에서 이점을 누릴 가능성이 더 커집니다.

전자상거래 소비자 사용자 분석을 보다 효율적으로 완료하고 싶다면 Digital Planet을 사용해 보세요. Digital Planet은 숫자 데이터 정렬, 사용자 태그 관리, 고객 분류 심사, 활성 사용자 식별 등과 같은 다양한 기능을 지원합니다. 이를 통해 운영팀은 보다 명확한 사용자 초상화를 신속하게 구축하여 원래 분산된 데이터를 실제로 마케팅 자산으로 변환할 수 있습니다. 신제품 프로모션, 기존 고객 운영, 해외 시장 진출 등 Digital Planet은 후속 데이터 분석 및 정밀 마케팅을보다 안정적이고 효율적으로 지원할 수 있습니다.

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