전자상거래 개인화 블로그
게시 됨: 2021-01-30 마이크로 전환을 사용하면 순간 대신 여정을 측정(및 최적화)할 수 있습니다. CAC 및 경쟁이 증가하는 오늘날의 세계에서 반복 구매 및 수명 주기 마케팅에 초점을 맞추는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.
이 가이드는 전자 상거래 상점이 전체 전환 최적화 전략에 마이크로 전환을 구현하는 방법을 자세히 설명합니다.
마이크로 전환에 이미 익숙하고 모범 사례로 바로 건너뛰려면 여기를 클릭하십시오. 또는 마이크로 전환이 무엇이며 고려해야 할 다양한 유형을 확인하려면 계속 읽으십시오.
마이크로 전환이란 무엇입니까?
마이크로 전환은 일반적으로 구매와 같은 "거시 전환"을 향한 주요 단계를 나타내는 사용자가 취하는 작업입니다.
사용자와 브랜드 간의 상호 작용으로 정의되는 사용자 이벤트의 하위 집합입니다. 대조적으로, 마이크로 전환은 높은 신호로 식별되며 사용자가 구매를 완료하기 전에 수행해야 하는 필수 예비 조치인 경우가 많습니다.
마이크로 전환의 가장 좋은 예는 무엇입니까?
한 가지 오해는 전자 상거래 유입경로가 모두에게 적합하다는 것입니다. 진실은....
최고의 마이크로 전환은 상황에 따라 다릅니다.
이것은 오늘날 광범위한 전자 상거래 산업을 실현할 때 직관적으로 이해됩니다. 일부 상점은 5달러 추가 충동으로 생활하는 반면 다른 상점은 10년에 10,000달러 구매에 의존합니다.
즉, 아래는 추적할 수 있는 일반적인 마이크로 전환 목록입니다.
1. 목적지 기반 마이크로 전환
대상 기반 마이크로 전환은 페이지를 보는 방문자를 기반으로 하는 전환입니다.
대상 기반 마이크로 전환의 예는 다음과 같습니다.
2. 시간 기반 마이크로 전환
시간 또는 기간 기반 마이크로 전환은 방문자가 특정 활동에 참여하는 시간을 기반으로 합니다. 이러한 유형의 마이크로 전환은 참여를 측정하는 데 중요하며 특히 구매 주기가 긴 산업에서 유용합니다.
일반적으로 이러한 마이크로 전환은 방문자가 주어진 활동에 참여하는 시간의 미리 정의된 임계값을 통과하는 것으로 정의됩니다.
3. 액션(이벤트) 기반 마이크로 전환
앞으로 보게 되겠지만, 액션 또는 이벤트 기반 마이크로 전환은 빵과 버터가 되어야 합니다. 이벤트는 더 세분화되어 있으므로 실제로 일어나는 일을 더 자세히 설명합니다.
이벤트는 사이트를 탐색하는 방문자의 미묘한 차이를 적절하게 포착할 수 있는 유일한 방법입니다.
마이크로 전환 모범 사례. 매출 증대를 위한 단계별 안내입니다.
1. 개선하고 싶은 부분 정의
성공적인 소액 전환 사례의 첫 번째 열쇠는 개선하고자 하는 것을 정확히 정의하는 것입니다.
모든 것을 추적하고 싶은 유혹이 있습니다. 그 결과 데이터의 홍수와 무의미한 소음이 발생합니다.
명확하게 정의된 AB 테스트를 통해 전환 최적화 캠페인의 명확성을 원합니다.
대부분의 전자 상거래 비즈니스에 대한 주요 고려 사항은 고객 확보, 고객 유지 및 평생 가치 향상과 관련이 있습니다.
가장 가치 있는 고객을 생성하는 채널을 찾고 싶습니까?
어떤 제품이 반복 구매로 이어지는지 확인하고 싶으신가요?
아니면 장바구니 포기율을 높이시겠습니까?
이러한 각 질문에는 측정할 서로 다른 미시 전환 집합이 필요합니다.
2. 성공의 모습 정의(KPI)
개선할 사항을 결정한 후 다음 단계는 성공의 모습을 정의하는 것입니다.
일반적으로 이것은 단일 KPI 메트릭의 형태입니다.
3. KPI 지표를 달성하기 위한 고객 여정 개요
이전에 전환율 최적화 가이드에서 CRO에서 가장 큰 기회를 찾는 방법에 대해 자세히 설명했습니다. 여기에 동일한 전술을 적용하여 핵심 성과 지표로 이어지는 미시 전환을 식별할 수 있습니다.
위는 제품 조회가 있는 방문, 장바구니에 제품 추가, 체크아웃 페이지 방문, 마지막으로 거래 완료와 같은 마이크로 전환이 있는 전자상거래 유입경로의 예입니다. 이미지 크레딧
4. 전환으로 이어지는 고객 여정의 상위 3~5단계 식별
여정을 계획했으므로 이제 주요 단계로 축소하려고 합니다.
다시 말하지만, 우리는 AB 테스트 실험을 생성하기 위한 가장 높은 레버리지 순간에 초점을 맞추고 싶습니다. 이를 위해 2단계에서 정의한 KPI를 완료하기 위해 쇼핑객이 수행하는 3-5가지 주요 단계에 대해 설명합니다.
일반적인 실수 중 하나는 구매 후 소액 전환을 고려하지 않는 것입니다. 이메일 마케팅 통계에 대한 마지막 연구에서 구매 후 트리거된 이메일의 평균 전환율이 7%로 매우 높은 전환율을 보였습니다.
5. 사용자 ID 추적 구현
마지막 예비 단계로 사용자 ID 추적을 구현해야 합니다.
전자 상거래 전환을 개선하려면 고객에 대한 종단적 관점이 필요합니다. 여러 장치에서 사용자를 추적하는 기능이 없으면 2단계에서 선택한 측정항목, 특히 반복 구매, 유지 또는 고객평생가치와 같은 측정항목이 정확하지 않습니다.
이 문제를 극복하는 가장 좋은 방법은 세션 전체에서 고객을 추적하기 위해 고유한 사용자 ID를 구현하는 것입니다.
Barilliance는 교차 장치 추적을 가능하게 합니다. Barilliance는 이메일 픽셀 부스터로 사용자 ID 추적을 보완합니다. 고객이 사이트에 로그인하지 않고 익명으로 유지되는 경우가 있습니다. 그러나 Barilliance의 픽셀 부스터는 이러한 익명 세션을 식별된 사용자가 마케팅 링크를 클릭할 때 연결하여 고객을 보다 완벽하게 이해할 수 있도록 합니다.
6. 각 마이크로 전환에 대한 추적 설정
통합된 사용자 ID 추적을 통해 이제 각 마이크로 전환에 대한 추적을 설정할 준비가 되었습니다.
귀하의 사이트에 대한 마이크로 전환을 추적할 수 있는 분석 회사가 많이 있습니다. 그러나 최근 Google Analytics 4가 업데이트되면서 유입경로 추적이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
Google 애널리틱스 4에는 고급 유입경로 및 동질 집단 분석을 포함하여 이전에 Google 애널리틱스 360용으로 예약된 여러 고급 기능이 함께 제공됩니다.
마이크로 전환을 사용하여 매출을 늘리는 방법
사이트에 마이크로 전환이 설정되면 다음 단계는 데이터를 사용하여 판매를 개선하는 것입니다.
마이크로 전환을 사용하여 매출을 높이는 세 가지 주요 방법이 있습니다.
1. 독립적인 마이크로 전환을 개선하기 위한 다변수 테스트 생성
마이크로 전환으로 매출을 향상시키는 가장 직접적인 방법은 전환 유입경로의 약점을 식별하고 해당 영역을 개선하는 것입니다.
이를 수행하는 가장 좋은 방법은 다변수 테스트를 사용하는 것입니다. 아래는 Casper Mattress의 훌륭한 예입니다. 여러 요소를 한 번에 변경하여 깔때기의 첫 번째 단계인 홈 페이지를 개선하는 방법을 발견합니다.
Barilliance를 사용하면 여러 개의 다변수 테스트를 쉽게 구현하여 여러 마이크로 변환 단계를 한 번에 개선할 수 있습니다. 다음은 다양한 규칙을 구현하고 전환, 수익 및 평균 주문 가치에 대한 영향을 측정하는 한 상점의 예입니다.
라이브 편집기로 다변수 테스트 만들기: Barilliance는 전자 상거래 상점에서 사용하기 쉽고 코드가 없는 WYSIWYG 편집기를 사용하여 여러 버전의 사이트를 빠르게 만들 수 있도록 합니다. 자세히 알아보려면 여기를 클릭하십시오 .
2. 마이크로 전환 데이터를 사용하여 유용한 행동 세그먼트 생성
둘째, 마이크로 전환 데이터를 사용하면 매우 강력한 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
우리는 과거에 전자 상거래 상점이 행동 세분화를 활용하여 수익을 높이는 방법에 대한 몇 가지 훌륭한 가이드를 만들었습니다. 행동 세분화에 대한 이해하기 쉬운 접근 방식 중 하나는 RFM 분석입니다.
Google Analytics와 같은 분석 플랫폼과의 통합을 제공하는 것 외에도 Barilliance는 여러 고객 행동을 자동으로 추적합니다.
3. 개인화 소프트웨어를 구현하여 행동 세그먼트에 대한 적절하고 개인화된 제안 및 경험을 생성합니다.
마이크로 전환의 힘을 진정으로 활용하려면 전자 상거래 상점은 고객 여정의 각 단계에 대해 개인화된 제안을 만들어야 합니다.
다음을 포함하여 가장 일반적인 응용 프로그램에 대한 몇 가지 자세한 가이드를 작성했습니다.
다음은 마이크로 전환 벤치마크를 강화하기 위해 개인화를 사용하는 회사의 하이라이트입니다.
1. Billabong이 개인화 된 제품 추천을 사용하여 AOV를 높이는 방법
Billabong은 개인화를 사용하여 전환율을 높일 뿐만 아니라 평균 주문 가치도 높입니다.
실제로 Barilliance의 AI로 마이크로 전환 데이터를 사용하여 제품 추천에서 전환을 15.2% 증가시킬 수 있었습니다.
여기에서 전체 사례 연구를 볼 수 있습니다.
2. 행동 세그먼트를 사용하여 시기적절한 제안 생성
Skandium은 장바구니 포기를 막는 독특한 방법을 만들었습니다.
방문자가 사이트에서 제품 이름을 복사하면 사용자가 보고 있는 항목과 가격이 일치함을 알리는 개인화된 팝업을 표시하여 프로세스를 중단합니다.
3. AB 테스트로 여정의 각 단계를 개선하십시오
마지막으로 AB 및 다변수 테스트를 구현하는 것은 복잡할 필요가 없습니다.
Barilliance의 플랫폼은 코드가 없는 WYSIWYG 편집기를 사용하여 몇 분 안에 여러 버전의 사이트를 빠르게 생성할 수 있도록 구축되었습니다. 대시보드는 전환율에서 수익, 평균 주문 가치에 이르기까지 여러 주요 메트릭에서 어떤 변형이 성공하고 있는지 명확하게 보여줍니다. 자신의 목표를 정의할 수도 있습니다.
이러한 방식으로 개인화는 개인화가 진정으로 더 나은 고객 경험을 창출하는지 판단하기 위한 맞춤형 목표로 마이크로 전환을 사용하여 고객 여정의 각 단계를 점진적으로 증가시킬 수 있습니다.
위에서 Barilliance 고객은 특정 세그먼트에 대한 팝업을 개선하면 통제 그룹에 비해 수익이 20% 증가한다는 것을 발견했습니다.
다음 단계...
마이크로 전환추적에 투자하기로 결정했다면 데이터를 활용하는 방법을 결정해야 합니다.
이를 위해서는 여러 기기에서 사용자를 추적하고, 고객 여정의 각 단계에 대한 테스트를 설정하고, 그 과정에서 관련성 있고 매력적인 제안을 생성할 수 있는 개인화 파트너가 필요합니다.
개인화 공급업체를 선택하는 방법에 대한 빠른 가이드를 보려면 여기를 클릭하십시오.
그리고 Barilliance가 매장 설정에 도움이 되고 마이크로 전환을 개선할 수 있는지 확인하려면 여기에서 데모를 요청할 수 있습니다.