[디자이너 부트캠프]38일차 데이터 정리와 분석

[디자이너 부트캠프]38일차 데이터 정리와 분석

 

 

 

 

 

 

 

고객 서비스는 부서가 아니라 회사 전체의 일입니다.

-토니 세이

 

 

 

 

 

 

 

벌써 3월 말에 접어들었고 38일차인거 진짜 말도 안된다....

이러다 진짜 눈 감았다 뜨면 할머니야....ㅠ

계속 반복되는 내용이 많지만 복습의 개념으로 다시 정리해보도록 하겠다..!!!

화이팅 화이팅!!

 

 

 

 

 

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강의노트

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데이터 분석 없이 비즈니스는 성장할 수 없다.

 

📌 데이터 없이 감으로 의사결정을 하면,
✔ 광고 예산이 낭비될 수 있다.
✔ 고객 이탈을 막을 수 없다.
✔ 충성 고객을 유지할 기회를 놓칠 수 있다.

 

📌 데이터 분석을 통해,
✔ 효율적인 광고 집행 전략을 세울 수 있다.
✔ 구매 전환율을 높이는 요인을 파악할 수 있다.
✔ 충성 고객을 유지하고, 고객 맞춤 전략을 실행할 수 있다.

 

 

 

 

1) 주요 데이터 분석 기법

 

1. 코호트 분석 (Cohort Analysis) - 고객의 행동 패턴 분석

<코호트 분석 GA4 표 예시>

✅ 코호트 분석이란?

• 특정 기간(예: 1월 가입 고객 vs. 2월 가입 고객) 또는 특정 행동을 한 사용자 그룹의 행동을 분석하는 방법
• 가입 시점, 첫 구매 시점, 특정 이벤트 참여 여부 등에 따라 고객을 구분해 비교

💡 "특정 시점에 가입한 고객의 행동을 비교"

🚀  사례 1)
민수 씨는 고객 유지율을 높이기 위해 데이터를 살펴보다가, 신규 고객이 한 달 내에 이탈하는 비율이 높다는 문제를 발견한다.
>> 고객이 가입한 시점에 따라 행동이 어떻게 달라지는지 확인이 필요하다.

📊 GA4 코호트 분석 결과
✔ 1월 가입 고객의 3개월 후 유지율: 50%
✔ 2월 가입 고객의 3개월 후 유지율: 30%

➡ "2월 가입 고객이 더 빨리 이탈하는 이유는 무엇인가?"를 고민해야 함.

✅ 해결책:
✔ 2월 가입 고객이 빠르게 이탈하는 이유 분석  → 가입 후 7일 이내 첫 구매를 유도하는 프로모션 추가!
✔ 가입 후 3일 내 첫 구매 유도 웰컴 쿠폰 지급
✔ 첫 구매를 하지 않은 고객에게 푸시 알림 & 이메일 마케팅 진행

📈 결과:
✔ 신규 가입자의 1개월 후 유지율이 30% → 45%로 증가!

➡ "신규 고객을 유지하려면, 가입 후 빠르게 첫 구매를 유도하는 전략이 필요하다!"

🚀 사례 2)
최근 광고를 적극적으로 집행하여 많은 신규 고객을 유입시키는 데 성공했다.
신규 가입자는 빠르게 증가 중!하지만...  📉 1개월 후 재방문율이 20% 미만이다.

😨➡ "가입한 고객들이 왜 다시 방문하지 않는 걸까?"

✔ "가입만 하고 떠나는 고객과, 계속 이용하는 고객의 차이는 뭘까?"
✔ "첫 구매를 유도하면 고객이 더 오래 남아 있을까?"
✔ "재방문율을 높이려면 어떤 전략이 필요할까?"

📊 데이터 분석: GA4 코호트 분석 결과

✔ 첫 구매를 한 고객 → 1개월 후 재방문율 80%
✔ 첫 구매를 하지 않은 고객 → 2주 내 50% 이탈

💡 "첫 구매를 하면 서비스에 머무는 시간이 길어지는 경향이 있다!"

➡ "결론: 신규 고객이 첫 7일 이내 첫 구매를 하게 하면 재방문율이 높아질 것이다!"

📌 해결 방법_ 첫 구매 유도전략
✅ 첫 7일 이내 첫 구매를 유도하는 마케팅 전략 실행
✔ 첫 구매 쿠폰 제공 ("지금 첫 구매하면 10% 할인!")
✔ 무료 배송 프로모션 추가
✔ 첫 구매 기념 특별 혜택 제공 (다음 구매 시 추가 할인)
✅ 이메일 & 푸시 알림 활용
✔ "지금 첫 구매 시 5,000원 쿠폰 지급!" 이메일 전송
✔ 첫 구매 없이 5일이 지난 고객에게 "마감 임박! 첫 구매 쿠폰 곧 만료!" 푸시 알림 전송

📈 결과
✔ 1개월 후 재방문율이 20% → 45%로 증가!
✔ 첫 7일 이내 구매한 고객의 장기 유지율이 2배 상승!➡ "신규 고객의 첫 구매를 유도하면 재방문율이 높아진다!"는 가설 검증

 

 

2. 퍼널 분석 (Funnel Analysis) - 고객 이탈 지점 찾기

<퍼널 분석 GA4 표 예시>

 

✅ 퍼널 분석이란?

• 사용자가 특정 목표(구매, 회원가입 등)에 도달하기까지의 단계별 전환율을 분석
• 어떤 단계에서 이탈률이 높은지 확인하고 개선점을 도출

💡 "고객들의 이탈지점 찾기"

🚀 사례1)
광고 성과가 좋아지고 고객 유입이 증가했으며 장바구니 추가율은 70%! 하지만, 결제까지 완료한 고객은 25%뿐! 😨
➡ "고객들은 왜 상품을 장바구니에 담고 결제를 하지 않을까?"

📊 GA4 퍼널 분석 결과
✔ 장바구니 추가: 1,000명
✔ 결제 페이지 방문: 500명 (이탈 50%)
✔ 결제 완료: 250명 (이탈 50%)

➡ "결제 페이지에서 이탈률이 너무 높다!"

📌 이탈 원인 분석:
✔ 결제 페이지에서 신뢰도 부족 (안전한 결제 옵션 부족)
✔ 결제 시 추가 비용(배송비 등)으로 인해 결제 포기
✔ 프로모션 부족 (구매를 유도할 강력한 이유 없음)

해결책: 결제유도 전략
✅ 결제 페이지 UX/UI 개선
✔ 결제 옵션 추가 (네이버페이, 카카오페이, 애플페이 등 간편 결제 도입)
✔ 안전한 결제 보장 메시지 추가 ("100% 환불 보장, 보안 인증 완료")

✅ 이탈 고객을 다시 불러오기 위한 전략
✔ 장바구니에 담고 24시간 내 결제하지 않은 고객에게 "🚀 10% 할인 쿠폰 지급!" 푸시 알림 전송
✔ 48시간 후에도 결제하지 않으면 "마지막 찬스! 5,000원 추가 할인!" 이메일 전송

📈 결과:
✔ 결제 전환율 25% → 40%로 증가!
✔ 간편 결제 추가 후 이탈율 50% → 30%로 감소!

➡ "결제 이탈율을 줄이면, 매출이 자연스럽게 증가한다!"

 

 

 

 

3. 세그먼트 분석 (Segment Analysis) - 주요 고객층 찾기

 

✅ 세그먼트 분석이란?

• 전체 고객을 특정 기준(재방문율, 구매 금액, 사용 빈도 등)으로 그룹화하여 비교하는 기법
• 고객의 특성별 행동 차이를 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립

💡 "우리 서비스의 VIP 고객은 누구인가?"

🚀  사례)
모든 고객을 동일하게 대하는 대신, 가치가 높은 고객에게 더 집중하면 더 큰 성과를 낼 수 있다.
"재구매율이 높은 고객과 한 번만 구매하고 떠나는 고객의 차이는 무엇일까?"

📊 GA4 세그먼트 분석 결과
✔ 1회 구매 고객의 재구매율: 20%
✔ 3회 이상 구매 고객의 재구매율: 70%

➡ "3회 이상 구매한 고객은 충성 고객이 될 가능성이 높다!"

✅ 해결책:
✔ VIP 고객을 위한 멤버십 프로그램 도입 (무료 배송, 추가 할인 제공 등)
✔ 신규 고객의 첫 구매를 유도하는 웰컴 쿠폰 제공
✔ 재구매율이 높은 고객을 타겟팅하여 맞춤형 프로모션 진행

📈 결과:
✔ VIP 고객의 재구매율이 70% → 85%로 증가!

➡ "세그먼트 분석을 활용하면, 가장 가치 있는 고객층을 찾아 집중 공략할 수 있다!"

 

 

 

 

4.결론 _ 데이터 분석이 비즈니스 성장을 이끈다

 

 

✔ 코호트 분석

→ 신규 가입자의 유지율을 높이는 전략을 세울 수 있다.
✔ 퍼널 분석

→ 고객이 어디에서 이탈하는지 파악하고, 전환율을 높일 수 있다.
✔ 세그먼트 분석

→ VIP 고객을 찾아 집중 공략하여 매출을 극대화할 수 있다.

 

📌 비즈니스 성장에 데이터를 활용하려면?
✅ 이탈 고객을 줄이고, 충성 고객을 늘리는 전략을 수립하라!
✅ 데이터 기반으로 마케팅 전략을 최적화하고, 광고비를 효율적으로 사용하라!

✅ 코호트 분석을 통해 고객의 첫 구매를 유도하는 전략을 실행하라!
✅ 퍼널 분석을 활용해 결제 이탈율을 줄이고 전환율을 극대화하라!
✅ 이탈 고객을 다시 불러오는 리마케팅 전략을 적극 활용하라!