Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

결정장애가 있는 온라인 소비자를 구매 전환으로 이끌 단계별 가이드

온라인 비즈니스를 운영하고 있는 많은 기업들이 매출 실적이 부진하면 온라인 소비자 행동을 연구하기 보다 장바구니 이탈률이 높은 원인을 분석하는 데 더 집중하는 경향이 있다.

물론 정량화 가능한 데이터를 분석하여 그 결과에 따라 유저 인터페이스를 다시 설계하거나 콘텐츠를 전체적으로 재점검하는 등의 사이트 개선 작업을 할 수 있다. 하지만, 고객이 구매 여정 전반에 걸쳐서 어떤 행동을 보이는지 이해하여 이를 토대로 통합 고객 프로필을 구축하지 못하면 이와 같은 조치들은 일회성에 그칠 수 있다.

2019년 2분기 기준, 전세계 전자상거래 사이트 방문 건 수 중에 구매 전환으로 이어진 건은 2.58%에 불과하다. 즉, 34명이 온라인 쇼핑 사이트를 방문했다면 그 중 1명 만이 구매를 진행했다는 뜻이다.

이는 고객의 전체 구매 여정 어느 단계에서 무엇이 잘못되었는지를 파악함으로써 오히려 나머지 33명을 설득하여 구매를 진행하도록 유도할 수 있는 기회로 볼 수 있다. 온라인 쇼핑 과정에서 구매 결정을 내리지 못하는 우유부단한 소비자의 결정을 도와 전환으로 이어지게 할 수 있는 4단계 전략을 소개한다.

1) 고객의 특정 행동을 촉구하는 트리거 이메일 전송

온라인 쇼핑을 하는 사람들은 사이트를 탐색하는 동안 보통 뉴스레터 구독 신청, 장바구니에 상품 추가, 특정 상품 카테고리 집중 검색 등의 다양한 온라인 행동을 보인다. 머신러닝(ML)을 활용하여 이런 행동을 분석할 뿐만 아니라 행동과 관심사에 따라 고객을 정밀하게 세분화할 수 있다.

그리고는 고객 참여 유도 플랫폼을 통해 사전에 정의한 여러 조건에 따라 공략할 타겟 세그먼트를 선별하고, 이들을 움직이게 할 트리거 이메일을 보내면 전환 확률을 높일 수 있다.

가령, 영미라는 소비자가 의류 판매 사이트의 원피스를 몇 가지 검색한 후 사이트 뉴스레터 구독은 신청했지만 어떤 상품도 결국 구매하지 않고 사이트를 떠났다고 가정하자. 이 경우, 사이트에서 가장 많이 팔리는 베스트 아이템, 그리고 각 의상들을 코디할 수 있는 팁이 포함된 트리거 이메일을 보내면 영미가 구매를 결정할 가능성이 높아질 것이다.

2) 개인 맞춤 상품 추천 푸시 알림으로 구매 결정 유도   

특정 행동에는 반드시 숨은 이유가 있기 마련이다. 소비자들의 행동도 마찬가지다. 이들로 하여금 결제를 완료하거나 아니면 결제 중간에 구매를 포기하도록 하는 동인은 무엇일까?

고객의 행동 패턴 및 관심사와 관련된 자사(1st-party) 및 타사(3rd-party) 데이터를 결합한 후 머신러닝(ML)을 적용하면 원하는 상품의 품절, 너무 높은 가격, 또는 사용자 친화적이지 않은 결제창 디자인 등과 같은 아마도 소비자의 행동의 원인이 되었을 근거를 분석할 수 있다.

이처럼 가능성 있는 원인을 파악한 후에는 최적의 채널을 통해 개인맞춤 콘텐츠로 참여를 유도해야 한다. Wirecard의 “International Holiday Shopping Report 2018”에 따르면, 아시아 소비자의 90%가 앱, 모바일, 데스크톱, 오프라인 매장 등 다양한 채널을 사용하여 구매를 결정하기 전 가격을 비교하는 것으로 나타났다. 따라서 최적의 채널 및 메시지 조합을 찾아내는 것이 가장 중요하다.

예를 들어, 영미가 이커머스 앱을 탐색하고 연말 송년회 모임에서 입을 원피스를 장바구니에 담은 후 앱을 나가버렸다고 하자. 데이터를 보면 영미가 해당 앱이 아닌 외부의 사이트에서 연말 모임 드레스 관련 블로그 포스트를 최근에 읽은 것으로 나온다. 그러면 앱 푸시 알림을 통해서 영미가 장바구니에 담아 놓은 원피스 뿐만 아니라 어울리는 구두와 클러치를 포함한 맞춤 상품을 추천하면 영미가 앱으로 돌아와서 결제까지 완료할 가능성을 높일 수 있다.

3) 빈틈없는 프로모션 전략으로 판매 주기 단축

프로모션 마케팅 전략을 잘 사용하면 매출 확대에 도움이 된다. 성공 전략의 핵심은 결정을 하지 못하고 있는 망설이는 소비자를 집중 공략 대상으로 삼는 것이다.

이미 어떤 상품을 구매하기로 마음 먹은 사람이나 그냥 둘러보기만 하는 윈도우 쇼퍼들에게 시간과 예산을 낭비해선 안된다. 그 둘 사이에 결정을 내리지 못하고 있는 우유부단한 고객들은 약간의 자극만으로 구매를 완료할 가능성이 높다.

고급 머신러닝을 사용하여 소비자들이 웹사이트에서 보인 행동을 분석하면 망설이고 있는 사용자가 누구인지 알아낼 수 있다. 그러면 이들에게 맞춤 조정한 프로모션으로 구매 결정을 촉진할 수 있다.

또한, A/B 테스트를 실행하고 머신러닝으로 다양한 프로모션의 전환율을 예측함으로써 가장 성과가 좋을 프로모션 혜택이 무엇일지 보다 합리적으로 선정할 수 있다.

일본의 온라인 패션몰 어번리서치아울렛(Urban Research Outlet, URO)은 머신러닝을 활용하여 주저하고 있는 사용자들 중에서 특별 혜택을 제공했을 때 구매 가능성이 높은 세그먼트를 찾아냈다. 해당 세그먼트에게 무료 배송 쿠폰을 제공함으로써 스마트폰 전환율은 242% 증가, 그리고 매출은 70% 확대되는 성과를 얻을 수 있었다.

4) 전략적인 리마인드 전송 채널과 시점 선정   

요즘과 같은 초연결(hyper-connected) 시대의 소비자들은 최소 2-3 종류의 디바이스를 소유하고 있다. 따라서 소비자들이 각각의 장치에서 어떤 행동 패턴을 보이는지 알아내는 능력이 리타겟팅에 필수적이다. 딥러닝을 사용하여 고객이 여러 장치를 번갈아 가며 보이는 행동을 분석하면 고객에 대한 전체적인 관점을 구축하고, 브라우징, 검색, 구매 등 특정 유형의 행동을 수행할 때 주로 사용하는 장치나 시간대를 알아낼 수 있다.

영미는 아침 출근길에는 주로 휴대폰을 통해 상품을 검색하고 점심 시간에는 사무실 PC를 통해 검색을 이어간다. 실제 영미의 구매는 늦은 밤 휴대폰을 통해서 이루어지는 편이다. 이 경우, “오늘 찾아보셨던 빨간색 원피스가 곧 품절됩니다. 필요하시다면 늦기 전에 결정하세요!”와 같은 메시지가 포함된 인앱 광고를 보내어 스팸으로 넘어가는 상황이나 불필요한 예산 낭비를 막을 수 있다.

2019년 올 한 해 전세계 소비자들의 온라인 쇼핑 금액이 전년 대비 18% 증가한 3조 4,600억 달러에 달할 것으로 전망된다. 연말연시 쇼핑 시즌에 돌입하면서 할인 혜택을 놓치지 않으려는 소비자들의 참여로 평소 보다 더 많은 구매가 일어나고 있다. 위에서 소개한 4단계 전략으로 결정을 내리지 못하고 있는 우유부단한 소비자들에게 도움을 준다면 구매 전환 확대에 도움이 될 것이다.

 

* 인공지능(AI)사용하여 고객 참여를 유도하고 ROI높일 있는 방법에 대해 보다 자세히 알아보고자 하시면 애피어의 최신 백서 “스마트한 아시아 소비자 앞서가기: 인공지능(AI)을 통한 이커머스 고객 참여 극대화다운 받아 확인하세요!

애피어에 문의하세요!

문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 안내해드리겠습니다.

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

코로나19로 인한 위기 속에서 자연어 처리(NLP)를 통해 브랜드 안전성 확보하기

글로벌 코로나19 사태로 프로그래매틱 광고 업계가 일종의 위기에 봉착했다. 브랜드 안전을 우려하여 팬데믹과 연관된 키워드가 사용 금지되면서, 퍼블리셔들이 광고 차단으로 손해를 보고 매출 하락을 겪고 있다. 이처럼 우려스러운 트렌드에 대응하기 위해 퍼블리셔 및 매체들은 브랜드가 코로나19 키워드 차단을 멈추도록 종용하고 있지만, 과연 그렇게 해도 안전할까? 안전을 보장하기 위해서는 광고에서 브랜드 안전의 경계를 어디로 정할지 재고해 볼 필요가 있다. 또한, 보다 제한이 덜한 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하는 것도 방법이다. 세계 인구 3분의 1이 자가격리를 실행하도록 만든 이번 팬데믹은 거의 하룻밤 새 소비자 행동을 바꿔놓았다. 온라인 미디어 및 콘텐츠 소비가 급증한 것도 그 변화 중 하나다. 글로벌웹 인덱스의 글로벌 설문조사에 따르면 소비자 95%는 집에서 온라인 미디어를 소비하는 데 이전 보다 더 많은 시간을 쓰고 있다. 가장 소비가 크게 증가한 것은 물론 뉴스다. 응답자 3분의 2가 최신 정보를 얻기 위해 뉴스 사이트에서 더 많은 시간을 보낸다고 응답했다. 더 커진 잠재고객 기반, 하지만 오히려 줄어든 임프레션 1월 이후 150만 건이 넘는 코로나19 관련 기사가 보도됐다. 매일 새로운 정보가 공유됨에 따라 퍼블리셔가 이 위기 사태에 대해 보도할 가능성도 높아졌다. 또한 소비자가 늘었다는 것은 광고 노출과 매출 또한 늘어난다는 것을 의미한다. 적어도 이론상으로는 그렇다. 그러나 실제로는 그렇지 않았다. 퍼블리셔가 보도할 내용이 많아져서 오디언스는 그 어느 때보다 커졌을지 몰라도 브랜드는 보다 조심스러운 태도를 취하고 있다. 뿐만 아니라

성공 사례: 크로스 스크린 타겟팅으로 CPC는 낮추고 ROI는 높이기

요즘은 대체로 브랜드에서 가지고 있는 마케팅 기술로 스마트폰을 통해 소비자의 행동을 추적할 수 있는 편이다. 그러나 소비자가 스마트폰에서 태블릿으로 또는 노트북으로 기기를 옮겨가면, 브랜드에서 가지고 있는 알고리즘으로 여러 대의 디바이스를 사용하는 한 사람의 사용자로 인지할 수 있을 것인가? 대개의 경우 아직은 3명의 서로 다른 사용자로 인식할 확률이 높다. 이처럼 사용자들의 크로스 스크린 행동을 알아내는 것이 마케터들이 당면한 도전과제이다. 오늘날 대부분의 소비자가 적어도 두 개 또는 세 개의 디바이스를 사용한다는 점을 고려할 때 크로스 스크린 식별이 제대로 되지 않는다면, 데이터는 왜곡되거나 쓸모 없어질 것이다. 반대로 크로스 스크린 행동을 제대로만 파악한다면, 그 보상은 상당할 것이다. 아래에서 그 사례들을 확인해보자. 에스티 로더: 화장품 고객을 스킨케어 고객으로 전환 글로벌 뷰티 스킨케어 브랜드 에스티 로더는 연락처 정보를 남겨주는 고객들을 대상으로 오프라인 매장에서 무료 샘플을 받을 수 있는 교환권을 제공하는 캠페인을 통해, 화장품 고객들의 참여도가 스킨케어 고객들보다 훨씬 높다는 것을 발견했다. 따라서 화장품 고객들을 대상으로 에스티 로더의 다양한 스킨케어 제품군에 대한 광고를 전송하는 리타겟팅을 실행하면 높은 성과를 낼 수 있을 것이었다. 에스티 로더는 애피어의 CrossX AI 기술을 적용하여 개별 사용자가 소유하고 있는 모든 디바이스를 확인하고 정교한 타겟팅을 할 수 있었을 뿐만 아니라, 외부 데이터를 활용함으로써 기존 고객과 유사한 구매율 높은 젊은 고객들을 추가로 찾아낼 수 있었다. 결과는 상당히 고무적이었다. 에스티 로더는 구매율 높은 고부가 가치 고객

딱 걸렸어! 웹사이트 개인화에 대한 흔한 오해 5가지

소비자가 특정 브랜드 웹사이트를 처음 방문해서 느낄 수 있는 당혹감이 있다. 모든 것이 새롭고 낯설거나, 찾고자 하는 것을 바로 찾을 수 없을 때 그렇다. 하지만 요즘은 인공지능(AI) 기술의 도움으로 그런 당혹감을 줄일 수 있다. 웹 개인화를 통해 특정 고객의 요구 사항이나 관심사를 토대로 웹사이트 콘텐츠와 환경을 맞춤 조정하면 가능하다. 고객 데이터 인프라스트럭처 기업 세그먼트(Segment)의 2017년 개인화 현황 보고서에 따르면, 전체 소비자의 44%가 개인화된 쇼핑 환경을 경험하고 난 후 재구매할 가능성이 높고, 39%는 친구나 가족에게 그 경험에 대해 공유할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 대다수의 마케터가 여전히 웹사이트 개인화 실행에 어려움을 겪고 있으며, 이와 관련해서 잘못 알고 있는 사실이 많다는 점도 상황 해결에 도움이 되지 않고 있다. 웹사이트 개인화와 관련한 일반적인 오해 중에서 가장 흔한 다섯 가지를 짚어 봄으로써 사실과 허구를 구분해 인지할 필요가 있다. 콘텐츠만 개인화하면 된다고 생각하는 오해 모든 기업은 자사 콘텐츠에 나름의 자부심을 가지고 있다. 하지만 콘텐츠의 힘만으로 사용자들의 참여를 좌우할 수 있는 것은 아니다. 전반적인 사용자 경험이 그보다 훨씬 중요하고, 그 사용자 경험의 핵심에 개인화가 있다. 아마존(Amazon)을 예로 들어보자. 흔히 아마존에서는 하늘 아래 존재하는 모든 것을 판매한다는 말이 있을 정도로 없는 것이 없다. 따라서 아마존의 콘텐츠는 가히 비견할 데가 없다고 할 수 있다. 그러나 아마존이 콘텐츠에만 의존했다면 지금과 같은 큰 성공은 이루지 못했을 것이다. 사용자가 구매할 만한

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다