쌓여만 있던 내부 데이터가 마케팅 솔루션을 만났을 때
내부 데이터로 ROAS 2,900% 달성한 건강기능식품 브랜드의 성공사례
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우리는 마케팅에 활용할 만큼 정제되거나 풍부한 데이터가 없어요.
이커머스를 운영 중인 브랜드를 만나면 이 같은 고민을 하는 담당자를 자주 볼 수 있었습니다.
실상도 이와 같을까요?
막상 들여다보면, 우리도 모르게 우리 브랜드의 데이터가 쌓이고 있는 경우가 많습니다.
건강기능식품 브랜드 A사 역시 자사 데이터가 충분치 않다는 오해로 CRM 마케팅의 시작에 막막함을 느끼고 있었는데요. 브랜드 담당자들도 몰랐던 데이터를 발굴하고 마케팅에 활용한 결과, ROAS 2,900%의 성과를 내는 기염을 올렸습니다.
A사에는 무슨 데이터가 쌓이고 있었으며 마케팅에는 어떻게 활용했을까요?
한 주제씩 살펴보겠습니다.
우리도 몰랐던 우리 데이터의 정체,
쇼핑몰 내부 데이터
여느 분야와 마찬가지로, 자사몰을 운영하는 데에도 데이터를 확보하는 것이 중요하다는 사실은 많은 마케터가 알고 있을 거예요. 그런데 자사몰을 운영하는 브랜드를 살펴보면 생각보다 깊은 수준의 데이터를 보유하고 있음에도 제대로 활용하는 경우는 드문 것이 현실이었어요.
대표적인 자사몰 내부 데이터의 종류는 다음과 같습니다.
< 회원 데이터 >
- 회원 아이디
- 회원 고유 번호
- 가입 일자
- 회원 등급
- 마케팅 수신 여부 (이메일/휴대폰)
- 최초 로그인 일자
- 휴면 전환 일자 (휴면회원의 경우)
- 적립금/마일리지 보유 여부
- 쿠폰 보유 여부
< 상품 데이터 >
- 고유 상품 코드
- 상품명
- 옵션명
- 상품가격
< 거래 데이터 >
- 주문 번호
- 주문 일자
- 첫 구매 여부
- 주문 취소 여부
- 주문/결제 완료 일자
- 구매 수량
- 적립금 사용 여부
- 배송 시작/완료 일자
- 주문 현황
호스팅사 또는 독립몰을 포함한 자사몰에서는 이처럼 회원 / 상품 / 거래와 관련된 다양한 데이터를 수집하고 있는데요. 많은 호스팅사에서는 이 데이터들을 자체적으로 수집할 뿐만 아니라 API 연동으로 다른 툴에서도 데이터를 받아볼 수 있도록 지원합니다.
빅인에서는 호스팅사에 축적된 고객 DB를 연동하는 기능을 제공하고 있으며, 독립몰의 경우에도 데이터를 받아와 마케팅에 즉시 활용할 수 있다는 강력한 장점이 있습니다.
건강기능식품 브랜드 A사도 빅인의 고객 DB 연동 기능을 활용해서 ROAS 2,900%에 달하는 성공 사례를 만들 수 있었습니다.
담당자들도 모르는 사이에 쌓여있던 데이터를 빅인으로 가져와서 마케팅에 활용한 성공 사례를 아래 단계별로 살펴보겠습니다.
* 위 수집 데이터의 종류는 호스팅사별로 차이가 있을 수 있습니다.
* 현재 빅인에서 DB 연동을 지원하는 호스팅사 종류로는 카페24 / 메이크샵 / 고도몰 / 샵바이가 있으며, 독립몰의 경우 API를 지원하고 있습니다. (타 호스팅 업체와의 연동 기능도 계속하여 추가될 예정입니다.)
자사몰 내부 데이터로
재구매 고객 만들기
A사의 고민부터 마케팅 액션과 결과 분석을 수행한 전 과정을 아래 프로세스별로 하나씩 들여다볼게요.
1) A사의 고민 → 2) 혜택 선별 → 3) 타겟 생성 → 4) 메시지 발송 → 5) 결과 분석 → !) 추가 인사이트
1) A사의 고민
: 재구매를 효과적으로 유도하는 방법은?
A사는 적극적인 온라인 광고 운영으로 신규 회원 모집과 첫 구매 유도까지의 단계를 순조롭게 진행하고 있었습니다.
하지만, 한 번 구매한 사용자의 재구매가 좀처럼 활발하지 않아 어떻게 하면 구매 고객에게 재구매를 효과적으로 유도할 수 있을지에 대한 고민이 있었습니다.
가장 먼저 구매 고객에게 발송할 매력적인 메시지를 발굴하기 위해 A사에서 제공하는 혜택을 정리했습니다.
2) 혜택 선별
: 마일리지 보유 현황을 알리자!
< 건강기능식품 브랜드 A사에서 제공하는 혜택과 목적 >
- [혜택] 가입 시 즉시 사용 가능한 5,000 마일리지 제공 → [목적] 첫 구매 유도
- [혜택] 첫 구매 시 재구매 10% 할인 쿠폰 제공 (첫 구매 후 30일 내) → [목적] 재구매 유도
- [혜택] 매일 로그인 시 100 마일리지 제공 → [목적] 재구매 유도
이 중 고객의 반응이 가장 활발할 것으로 예상되는 혜택은 마일리지 혜택이었어요.
가입을 한 모든 회원에게 제공이 되기도 하고, 마일리지 사용을 위한 최소 주문 금액의 제한도 없는 상태이기 때문이었습니다.
호스팅사에 축적된 고객 DB를 살펴보았을 때에도 5천 마일리지 이상을 보유 중인 회원이 전체 회원 중 97.7%를 차지할 정도로 모수가 충분한 점도 큰 이유였죠.
[그림] 건강기능식품 A사의 마일리지 보유금액에 따른 고객 비율
3) 타겟 생성
: 고객 DB 연동으로 생성하는 마케팅 타겟
반응이 오는 확실한 타겟층을 발굴하기 위해, 마일리지 보유액에 더하여 몇 가지 조건을 추가했어요.
< 마케팅 타겟 생성에 고려한 조건 >
- 첫 구매 여부 : 가입 후 첫 구매를 완료했는가?
- 재구매 여부 : 첫 구매 후 재구매를 완료했는가?
- 마일리지 보유 금액 : 마일리지를 얼마큼 보유하고 있는가?
- 구매 후 경과일 : 최종 구매 후 며칠이 지났는가?
모든 조건을 고려한 결과 아래와 같은 타겟을 생성했습니다.
< A사가 빅인으로 생성한 마케팅 타겟 (오디언스 세그먼트) >
- 가입 후 구매하지 않은 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
- 첫 구매 후 7일 ~ 29일이 지난 고객
- 첫 구매 후 31일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
- 재구매 후 15일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
[그림] 건강기능식품 A사에서 생성한 마케팅 타겟
4) 메시지 발송
: 타겟별 메시지 발굴로 고객 반응 극대화하기
다음으로는 앞서 생성한 각 타겟 고객에게 소구할 메시지를 발굴했습니다.
< 빅인으로 생성한 타겟별 메시지 발굴 >
- [타겟] 가입 후 구매하지 않은 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
[메시지] 마일리지 보유 현황을 알림으로써 첫 구매 유도
- [타겟] 첫구매 후 7일 ~ 29일이 지난 고객
[메시지] 재구매 10% 할인 쿠폰으로 2차 구매 유도
- [타겟] 첫 구매 후 31일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
[메시지] 마일리지 보유 현황 알림으로 2차 구매 유도
- [타겟] 재구매 후 15일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
[메시지] 마일리지 보유 현황 알림으로 재구매 유도
고객 그룹별 메시지를 위와 같이 작성하고, A사에서 2020년부터 2023년 현재까지 보유하고 있는 회원 데이터와 거래 데이터를 기반으로 만든 타겟 오디언스에 오프사이트 메시지(카카오 친구톡, 문자 메시지)를 발송했습니다.
5) 결과 분석
: 2,900% ROAS 달성
앞서 생성한 타겟 그룹 중 재구매가 많이 발생한 그룹의 결과를 분석해 보니 3번 그룹과 4번 그룹의 성과가 두드러졌습니다.
처음 A사의 고민이었던 재구매 유도가 효과적으로 발생한 두 그룹의 성과는 다음과 같았습니다.
1. 첫 구매 후 31일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
- 구매 전환율(CVR) : 33.33%
- 수익 비중(전체 수익 대비) : 5.50%
- 객단가 : 93,100원
2. 재구매 후 15일이 지난 고객 중 5,000 마일리지 이상 보유하고 있는 고객
- 구매 전환율(CVR) : 28.57%
- 수익 비중(전체 수익 대비) : 18.80%
- 객단가 : 159,250원
두 캠페인의 성과
- 구매 전환율(CVR) 17.65%
- 수익 비중 (전체 수익 대비) : 21.09%
- ROAS : 2,983%
캠페인 기간 동안 전체 수익 중 20% 이상이 빅인에서 발송한 오프사이트 캠페인을 통해 발생했다는 점도 고무적이었습니다.
!) 추가 인사이트
: 첫 구매 고객과 재구매 고객의 차이는?
캠페인을 진행하며 추가로 발견한 인사이트가 있습니다.
처음 구매한 고객과 2회 이상 구매한 고객의 행동 차이에 관한 인사이트였는데요.
3번 그룹인 ‘첫 구매 후 31일이 지난 고객’ 중 캠페인에 반응하여 구매를 한 고객들은 두 번째 구매 시 주로 단품 상품을 주문했습니다.
반면 4번 그룹인 ‘재구매 후 15일이 지난 고객’ 중 캠페인에 반응하여 구매한 고객은 세트 상품을 주로 구매하고 있음을 확인했습니다.
즉, A사의 고객은 두 번째 구매 까지는 단품 상품 위주로 구매를 하고 있으며 두 번 이상 구매한 고객들은 이후 구매부터 세트 상품을 구매한다는 점이었습니다.
[그림] A사 고객의 구매 횟수에 따른 행동 인사이트
이를 통해 최초 구매를 마친 고객에게는 단품 상품을, 그리고 2회 이상 구매한 고객에게는 세트 상품을 제안하는 것이 전체 매출을 높이는 데에 효과적이라는 사실을 알 수 있었습니다.
고객 획득 비용(CAC, Customer Acquisition Cost) 뿐만 아니라 객단가 측면에서도 기존 고객과의 관계가 중요함을 여실히 확인할 수 있는 대목이었습니다.
우리도 모르게 쌓여만 있던 데이터,
이제는 활용해야 할 때!
이번 사례는 신규고객을 유치하는 비용보다 기존 고객에게 재구매를 유도했을 때 비용 절감과 객단가 상승을 동시에 이룰 수 있다는, 이론으로만 알고 있던 내용을 실제로 증명할 수 있어 더욱 의미 있는 사례였습니다.
또한, 빅인의 고객 DB 연동 기능을 활용하면 회원의 마일리지 보유 현황뿐만 아니라 첫 구매/재구매 여부 등의 추가적인 조건도 손쉽게 파악할 수 있다는 장점도 확인할 수 있었습니다.
우리도 모르게 쌓여 있던 호스팅사 데이터, 이제는 활용해야 할 때입니다.
더 이상 묵혀두지 말고 데이터를 마케팅에 활용하여 유의미한 성과를 내보시는 건 어떠신가요?
ROAS 2,900%가 여러분의 사례가 될 수 있도록 저희 빅인이 함께 응원하겠습니다.
의미 없이 쌓여만 있는 데이터, 마케팅에 현명하게 활용하는 방법
