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로그분석으로 고객 행동 세분화

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작성일2015-12-23

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로그분석으로 고객 행동 세분화

 

 

​넷스루 웹분석 컨설팅팀

​웹사이트 분석이 활발히 이루어지면서 분석의 초점은 방문자로 바뀌고 있습니다. 전체 고객을 대상으로 하던 마케팅 활동이 타겟 고객 대상으로 변화하면서 요즘 마케터는 사이트 방문자에 대한 상세 정보를 알고 싶어합니다. 고객에 대한 분석은 고객 속성 정보를 이용한 세분화 방법을 가장 많이 사용합니다. 고객의 성별에 따른 분석, 연령대에 따른 세분화가 바로 속성 정보를 이용한 세분화 방법입니다. 그러나 고객 속성을 이용한 세분화 방법은 적시성이 강조되고 있는 마케팅을 만족시키기에는 한계가 있습니다. 따라서 고객 속성 외에 추가적으로 고객 행동을 이용한 세분화가 필요합니다.

고객 행동을 이용한 세분화는 사이트 이용 트래픽을 기준으로 사이트 유입부터 컨텐츠 이용 행동, 영역 클릭 행동, 경로 이동 행동, 전환 행동에 이르기까지의 모든 행동을 활용합니다. 예제를 통해 고객 세분화 대상이 되는 분석 데이터를 살펴보겠습니다.

아래는 방문수를 기준으로 하는 방문빈도 보고서입니다. 조회 기간 내 방문횟수를 분석해보면 사이트를 방문하는 사용자들의 충성도를 알 수 있습니다. ‘10회 이상 방문’ 한 사용자가 26% 정도이고 이 사용자들은 전환을 일으킬 가능성이 큰 고객입니다. 실제 ‘10회 이상 방문’ 한 사용자의 전환율은 약 1.6%로 가장 높은 전환율을 보이고 있습니다.

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다음은 방문 후 이용한 페이지수를 분석한 보고서입니다. 방문 후 이용한 페이지 수와 전환 정보인 구매 방문수 비율을 비교해보면 ‘21페이지 이상’ 페이지를 이용한 방문자들 중 10% 정도가 구매를 했다는 것을 알 수 있습니다. 구매를 촉진시키기 위한 마케팅을 실행할 대상을 정해야 하는 경우 ‘21페이지 이상’ 방문자를 추출하여 이용하는 것이 효율적일 수 있습니다.

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고객 세그먼트를 정의한 후 세그먼트별 이용 트래픽을 비교한 보고서도 확인해 보겠습니다. 검색어를 이용한 마케팅 전략보다는 기획전과 이벤트를 이용한 마케팅 전략이 다소 효과적일 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

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그밖에 고객 행동으로 다음과 같은 세분화 기준을 만들어 볼 수 있습니다.
 - 최근 구매/방문하는 고객(Recency)

​ - 자주 구매/방문하는 고객(Frequency)

 - ​구매금액이 높은 고객(Monetary)

​ - 특정 상품을 즐겨 찾거나 구매하는 고객(Preference)

​ - 상대적으로 이 상품을 더 많이 좋아하는 고객(Mania)

​ - 앞으로 많이 구매할 것 같은 고객(Future Potential)

​ - 이탈이 예상되는 고객(Churn)

 

로그분석으로 알 수 있는 고객의 주요 행동을 세분화를 시키는데는 한계가 있습니다. 고객이 로그인 하기 전에는 사용자를 구분할 수 있는 정보가 IP와 쿠키 밖에 없기 때문에 고객이 로그인 행동을 한 후에 정확한 고객 세분화가 가능합니다. 로그분석은 디지털 마케팅에서 현재 상태를 진단하고 성과를 측정하기 위한 아주 기본적인 수단입니다. 로그에 남겨 있는 정보뿐만 아니라 연동할 수 있는 데이터를 이용하여 보다 깊이 있는 분석을 해 보시기 바랍니다.

 

  

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