데이터 분석이 D2C 전자상거래 공간을 어떻게 변화시킬 것인가
게시 됨: 2021-05-09D2C 전자 상거래 브랜드가 2021년에 자신의 존재감을 알리기 위해 준비함에 따라 데이터 분석이 게임을 어떻게 바꿀 수 있는지는 다음과 같습니다.
데이터 분석 도구는 이 모든 데이터를 통합하고 필터링하여 가장 관련성이 높은 통찰력을 도출하여 효율성, 수익성 및 생산성을 개선할 수 있습니다.
고객이 원하는 것이 무엇인지 미리 파악함으로써 D2C 브랜드는 마케팅 전략과 권장 사항을 조정하여 해당 제품을 푸시하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다.
2020년 전 세계 인터넷 사용자의 93.5%가 온라인 구매를 했다는 점을 감안할 때 이러한 사용자가 정확히 원하는 것에 초점을 맞추는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 올바른 고객 데이터가 있으면 전자 상거래 브랜드는 고객의 관심을 유도하는 요소를 정확히 이해하고 그에 따라 더 많은 구매를 유도할 수 있습니다. 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 세상에서 트렌드와 선호도는 빠르게 변화하고 있으며 충성도가 높은 고객도 따라갈 수 없는 브랜드에서 멀어질 것입니다. 이는 고객 지향 마케팅을 추진하고 전환율을 향상시키는 데이터 분석에 투자해야 하는 또 다른 강력한 이유입니다. D2C 전자 상거래 브랜드가 2021년에 자신의 존재감을 알리기 위해 준비함에 따라 데이터 분석이 어떻게 판도를 바꿀 수 있는지는 다음과 같습니다.
D2C 전자 상거래에서 데이터 분석의 응용
측정 결과의 힘
고객 서비스나 제품 이행에 있어 기업이 취하는 모든 마이크로 단계는 데이터를 생성합니다. 분명히 매일 생성되는 엄청난 양의 비즈니스 데이터가 있으며 그 중 대부분은 의사 결정에 매우 중요합니다. 데이터 분석 도구는 이 모든 데이터를 통합하고 필터링하여 가장 관련성이 높은 통찰력을 이끌어내 효율성, 수익성 및 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 비즈니스는 분기당 수익, 주문 처리 시간, 하루에 해결된 지원 티켓 수, 장바구니 포기율 등과 같은 미리 결정된 메트릭을 기반으로 실적을 평가하고 정보에 입각한 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
구매자 페르소나 구축
온라인 구매자를 단순히 얼굴이 없는 인구 통계로 보는 것은 브랜드를 그리 멀리 가지 않을 것입니다. 고객이 어떤 직업을 갖고 있는지, 어떤 취향을 갖고 있는지, 어떤 희망과 열망이 있는지 등 고객을 감동시키는 요소에 대해 자세히 알아보면 제품 팀이 이러한 고객이 필요로 할 수 있는 로드맵을 고안하고 마케팅 팀이 고객과 더 잘 소통하는 데 도움이 됩니다. 여기서 데이터 분석을 적용하여 구매자 페르소나를 구축하는 것이 유용합니다. 데이터 분석은 몇 주 또는 몇 달 동안 고객이 사이트를 방문할 때 찾는 항목을 기반으로 관련 데이터 포인트를 필터링하고 패턴을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 브랜드는 이 데이터에서 구성한 구매자 페르소나를 기반으로 고객 기반을 분류하고 각 페르소나에게 가장 동기를 부여하는 요소를 기반으로 개인화된 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.
추천 엔진 강화
Netflix 시청률의 약 75%는 추천 엔진이 제안하는 내용에서 발생하며 Amazon 구매의 35%는 이에 해당합니다. 이러한 엔진은 강력한 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 사용하여 사용자의 검색 및 구매 내역을 기반으로 맞춤형 추천을 제공합니다. 추천 엔진은 고객이 무엇을 원하는지 알고 고객이 좋아할 만한 다른 것을 제안하는 친절한 이웃 가게 주인과 같습니다. 즉, 브랜드와 고객 간의 보다 개인적인 관계를 허용하여 고객이 계속 쇼핑하도록 유도합니다.
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더 스마트한 수요 예측
데이터 분석은 과거 판매 및 산업 동향을 분석하여 향후 월, 분기 또는 연도의 수요 패턴을 예측할 수 있습니다. 고객이 원하는 것이 무엇인지 미리 파악함으로써 D2C 브랜드는 마케팅 전략과 권장 사항을 조정하여 해당 제품을 푸시하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다. 수요 예측은 가격 최적화에도 도움이 됩니다. D2C 브랜드는 고객이 지불할 의사가 있는 금액에 따라 할인 및 상품권을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인도의 가장 큰 내구 소비재 브랜드 중 하나는 대유행 기간 동안 식기 세척기, 세탁기, 전자레인지와 같은 특정 제품에 대한 수요 증가를 경험했습니다. 데이터 통찰력은 더 나은 예측 및 공급망 관리에 도움이 되었습니다.
더 나은 재고 관리
모든 D2C 브랜드가 재고를 보관할 수 있는 대형 창고를 보유하고 있는 것은 아닙니다. 또한 많은 제품이 너무 오래 보관하면 부패하거나 만료될 수 있습니다. 데이터 분석은 브랜드가 수요를 충족하기에 충분한 재고를 보유하는 데 도움이 되는 구매 패턴을 식별할 수 있습니다. 분석은 또한 축제 시즌이나 전염병과 같은 재난과 같은 수요의 급증 또는 감소를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 재고가 부족하거나 낭비되는 것을 방지합니다.
더 나은 고객 서비스
특히 D2C 전자상거래 브랜드의 경우 우수한 고객 서비스를 제공함으로써 경쟁업체와 차별화되고 고객이 애그리게이터 플랫폼에서 쇼핑하기보다 웹사이트를 방문하도록 권장합니다. 데이터 분석을 기반으로 D2C 브랜드는 고객 여정의 문제점을 식별하고 신속하게 해결할 수 있습니다. 또한 다양한 구매자 페르소나가 어떤 문제로 어려움을 겪고 있는지에 대한 단서를 포착하고 지원 팀이 보다 개인적인 접촉을 통해 이러한 어려움을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
뉴에이지 브랜드가 데이터 분석을 활용하여 D2C 전자상거래를 강화하는 방법
점점 더 디지털화되는 세상에서 데이터의 핵심 역할을 인식한 전자 상거래 지원자들은 데이터 분석을 AI 기반 플랫폼에 통합했습니다. 이러한 인에이블러의 성장 플랫폼은 고객이 이러한 패턴에 가장 잘 대응할 수 있는 새로운 전략을 추진하는 고객 행동 및 구매/탐색 패턴에 대한 세분화된 데이터 통찰력을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 플랫폼은 또한 다양한 고객 집단에 대한 세분화된 처리와 60개 이상의 온라인 쇼핑 매개변수를 관리하는 대시보드를 통해 고객을 지원합니다. 이를 통해 더 스마트한 재고 관리, 더 많은 비용 절감, 더 나은 정시 이행, 궁극적으로 만족한 고객의 더 높은 전환율을 얻을 수 있습니다.