안녕하세요 성장중독 마케터K 입니다.
여러분은 데이터를 얼마나 쪼개서 보고 계시나요? 고객의 데이터를 제대로 관찰하고 인사이트를 뽑아내기 위해서는 데이터를 뭉퉁그려보지 않고 잘게 쪼개서 보는 습관을 길러야 합니다. 이렇게 말하면 어떻게 data digging 해야하는지 와닿지 않을 수 있는데요. 그래서 최근에 제가 A 패션 브랜드의 시간 데이터를 쪼개보면서 고민했던 제 생각 흐름을 공유해드리고자 합니다.
우선 데이터 분석할 때는 3가지만 기억해보아요.
1) 질문하기
2) 데이터 쪼개기
3) 인사이트 적용하기
1단계 : 질문하기
이 모든 것은 이 질문에서 시작되었습니다. (마케터에게 질문하는 습관은 매우 중요합니다. 가까운 시일 내에 “마케터의 질문법”에 대해 글을 작성해보도록 하겠습니다.)
이런 의문이 들었다면 일단 GA 또는 브랜드에서 보유하고 있는 분석 툴을 오픈합니다. 저는 구글 애널리틱스를 사용하고 있기 때문에 GA를 기준으로 설명드릴 예정입니다.
2단계 : 데이터 쪼개기
먼저 요일과 시간대별로 언제 구매가 발생했는지 찾기 위해 필요한 항목을 질문에서 뽑아봅니다.
저는 올해 3월부터 11월까지의 고객 행동이 궁금하기 때문에 기간은 3월부터 11월까지로 두고 요일, 시간대, 거래수를 GA에서 측정기준과 측정항목에 넣어 데이터를 뽑아봅니다.
짜잔! 엑셀로 RAW데이터 뽑혔습니다!! 하지만 이런 RAW 데이터는 한눈에 어떤 데이터 추이를 보이는 지 알수 없기 때문에 데이터를 가공해줄 필요가 있어요.
그럼 데이터가 한눈에 더 잘 들어올 수 있도록 피벗 테이블로 데이터를 시각화를 해볼게요.
그럼 요일과 시간대 별로 언제 구매가 발생하는지 알아보았습니다. 근데 이 데이터를 더 쪼개서 볼 수 있지 않을까요? (항상 한 단계 더 뎁스있는 생각을 하려는 노력이 필요합니다! 그래야 더 정확한 데이터를 뽑아낼 수 있으니깐요!) 이번엔 구매자 유형을 나누어 요일/시간대 별로 구매 데이터를 살펴보겠습니다. GA에서 측정기준에 “사용자 유형”을 더해서 raw 데이터를 한번 더 뽑아주세요! 그리고 다시 엑셀 피벗테이블로 데이터를 가공해줍니다!
다음은 신규 유저와 재방문 유저로 나누어 본 시간대별 데이터 입니다.
신규유저의 요일/시간대별 구매 데이터 표에서 얻을 수 있는 인사이트는 아래와 같습니다.
- 평일 오전 10시~2시 사이, 그리고 퇴근시간인 6시부터 새벽 1시 사이에 구매가 이루어지는 편
- 주말을 제외하고 목 > 화 > 월 > 금 > 수 요일 순으로 구매가 많이 발생
- 주말 중, 토요일은 오후 3시~4시 사이에 주로 구매 발생
- 일요일은 오후 5시와 저녁 9시~10시 사이에 구매 다수 발생
제빙문 유저의 요일/시간대별 구매 데이터 표에서 얻을 수 있는 인사이트는 아래와 같습니다.
- 주말인 토요일, 일요일에 구매가 더 많이 일어나는 경향 존재
- 일요일은 오후 12시~23시까지 구매가 고르게 일어나는 편. 그 중에서도 오후 3-4시, 오후 8시~10시 사이에 구매 피크 현상 보임
- 반면에 토요일은 점심 12시, 오후2시~8시에 구매가 일어나는 편. 특히 오후 2시~오후 5시 사이에 구매 피크 현상 보임
- Returning User는 주말을 제외하고 수 > 목 > 화 >월 > 금 순으로 구매가 많이 발생합니다.
3단계 : 인사이트 적용하기
그러면 우리는 여기서 얻은 인사이트를 어디에 적용할 수 있을까요? 저는 우리가 분석한 데이터를 활용해서 아래 2가지에 적용하면 좋을 거 같다는 생각이 들었습니다.
1) 평일과 주말을 구분하여 구매가 덜 발생하는 시간에는 광고 비용을 소진하지 말자!
→ 광고 시간대 예약 기능을 활용하여 오전 1시~오전 6시 사이에는 광고 OFF 처리하여 한정된 광고 예산을 효율적으로 사용
2) 구매가 많이 일어나는 시간대에 타임 세일 진행하여 자사몰 이벤트 성과를 증대시키자!
→ 어느 요일 및 시간대에 가장 이벤트 성과 효율이 좋을지는 TEST 필요
지금 알려드린 3단계로 데이터를 분석하는 연습을 한다면 실무에서 data-driven 의사결정을 하는데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다! 그럼 다음 시간에도 유익한 정보가 담긴 포스팅으로 찾아뵐게요! 🙋