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개인화 추천의 스위트 스팟

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작성일2018-03-12

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개인화 추천의 스위트 스팟

 
(주)넷스루 전략기획실

​전자상거래에서 상품을 구매하다 보면 다양한 가격대, 비슷한 상품, 할인, 묶음판매, 기획전 등 수많은 선택권을 만나게 됩니다. 이처럼 선택권이 많다 보니 적절한 가격에 딱 맞는 상품을 찾으려고 할 때 좌절하는 경우도 많습니다. 그래서 기업은 고객의 상황에 맞게 개인화되고 타깃팅 된 상품 추천으로 이러한 문제를 해결하고, 고객이 관심 있어 하는 상품으로 계속 유도하고자 합니다.

 
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개인화는 이제 전자 상거래의 핵심 요소로 자리를 잡아가고 있습니다. 기업은 고객에게 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하기 위하여 상품의 노출과 배치를 자동화하는 추천 엔진을 이용합니다. 고객에게 상품을 자동으로 추천함으로써 고객이 원하는 수준의 개인화를 제공할 뿐만 아니라 추가 구매를 유도하는 온라인 경험을 창출할 수 있습니다.

 
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이러한 개인화 추천의 이점에 대해서는 의심의 여지가 없습니다. 고객별로 고유한 상품을 추천하고 적절한 캠페인을 제공함으로써 기업은 고객 충성도 및 고객 유지율을 높이고 동시에 매출 및 전환을 늘릴 수 있습니다. 그래서인지 스마트오퍼 같은 개인화 추천 솔루션을 이용하든 다른 추천 엔진을 이용하든, 상품 추천이 없는 전자 상거래 사이트는 요즘 거의 없는 것 같습니다.

사실 전자 상거래 사이트가 개인화된 추천을 하고 있는지 여부는 문제가 아닙니다. 대신 어디서 어떻게 이용되는지를 고려해야 합니다. 일반적으로 추천은 고객의 실시간 행동과 니즈를 기반으로 충성도가 높고 재방문 하는 고객에게 개인화된 쇼핑 경험을 제공하도록 연관 상품, 대체 상품, 비용 절감 등을 제안합니다. 추천은 상품의 검색 및 가용성을 촉진하고 방문자가 사이트에 도착한 순간부터 구매에 이르는 과정에 초점을 맞추기 때문에 새로운 방문자에게도 적용됩니다.
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그러면 추천의 성공 여부를 측정하는 방법은 어떨까요? 추천 상품이 클릭되고 구매될 때마다 측정 가능한 데이터로 변환되므로 추천의 효과 측정과 관련된 주요 성과 지표(KPI)를 명확하게 파악하는 것이 중요합니다. 무엇을 측정하고 어떻게 측정할지 모른다면 개선도 없습니다.

 
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전자 상거래 업종에는 다양한 측정 지표(Metrics)가 있습니다. 데이터스토리나 와이즈로그 같은 분석 프레임 워크가 없다면 이러한 측정 항목에 대한 정확한 해석이 어려울 수 있습니다. 그래서 개인화 추천 벤치마킹을 하다 보면, 타깃팅된 세그먼트 그룹, 구매가 발생한 기간, 맞춤형 추천이 사용되는 채널 및 카테고리와 관련하여 비즈니스 상황에 맞지 않는 일관성 없는 추적과 측정 항목, 측정 도구로 인해 종종 문제가 발생되곤 합니다.
평균 주문 금액(Average Order Value, AOV)
전자상거래에서 평균 주문 금액(AOV)은 핵심 성과 지표로 간주되며 새로운 수익 창출 방법을 모색하는 데 필수적인 지표입니다. AOV라고도 하는 평균 주문 금액은 전체 고객 또는 특정 고객 세그먼트가 사이트에서 구매하는 평균 금액입니다. 예를 들어 AOV를 조사하여 신규 고객을 재방문 고객 또는 충성 고객과 차이점을 발견하거나 특정 유형의 상품을 구매하는 고객을 파악할 수 있습니다.
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AOV를 높이는 아이디어는 매우 중요한 마케팅 포인트이지만 비즈니스별로 고유하므로 AOV를 최적화하기 전에 그 숫자 뒤에 숨겨있는 의미를 주의 깊게 살펴 보는 것이 중요합니다. 전자상거래의 다른 측정 지표와 마찬가지로 AOV만 따로 살펴봐서는 안 된다는 점에 유의해야 합니다. 즉, 전환율(Conversion Rate)도 함께 고려해야 합니다. 전환율은 일반적으로 AOV와 역의 트레이드 오프 관계입니다. 전환율을 높이기 위한 활동을 할 때, AOV가 완만하게 유지되거나 감소할 수 있습니다.

그러나 이러한 반비례 관계에도 불구하고 두 지표를 모두 고려하면 또 다른 중요한 측정 기준인 방문당 수익(Revenue per Visit, RPV)를 얻을 수 있습니다. 전환율에 AOV를 곱하면 RPV를 얻을 수 있습니다. RPV는 고객을 더 잘 이해하고 사이트 전체의 상호 작용을 알려주는 중요한 지표입니다. 예를 들어 약간의 전환율을 포기하면 AOV에서 더 큰 이득을 얻을 수 있으며 전반적인 RPV가 상승합니다.

 

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비즈니스를 꾸준히 유지 관리하고 있는 다른 측정 지표를 손상시키지 않으면서 AOV를 높이는 가장 좋은 방법은 전체 측정에 대해 균형 잡힌 방식을 취하는 것입니다. AOV와 전환율 두 가지를 동시에 높이는 전략을 세우기 위해서는 업종별 스위트 스팟(Sweet Spot)을 찾는 것으로 시작됩니다. 

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 Source: Personalization Metrics The Definitive Guide to Measuring Success, CERTONA

 

스위트 스팟(Sweet Spot)
스위트 스팟은 전환율과 비즈니스 RPV를 극대화하는 AOV의 조합입니다. 때로는 AOV를 줄이고 전환율을 높이는 등 비즈니스를 개선하고, 반대의 경우도 있습니다.
거의 모든 비즈니스에는 이와 같은 스위트 스팟이 있습니다. 예를 들어 고급 패션의류에서는 소비자가 가격에 민감하지 않으므로 상품 가격이 오르더라도 구매할 가능성이 높습니다. 반면에 전자 제품의 경우 소비자가 최저가를 추구하는 경향이 많기 때문에 가격 변동에 민감합니다. 이러한 전자 제품의 경우 가격을 인상하여 AOV를 약간 늘려도 전환율은 크게 떨어질 수 있습니다. AOV 목표를 설정하고 RPV를 극대화하기 위해서는 가격 민감도 곡선에서 비즈니스가 어디에 위치해 있는지 파악하는 것이 매우 중요합니다.

 

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Source: Personalization Metrics The Definitive Guide to Measuring Success, CERTONA

 
비즈니스의 곡선을 이동하면서 수익을 향상시키기 위해서는 추천을 최적화시켜야 합니다. 이때 수익에 대한 가중치를 고려해야 하며, 이는 비즈니스에 전적으로 의존할 수 밖에 없습니다. 추천 엔진을 정교하게 이용하여 성능을 최적화하게 되면 이러한 수익을 최대화하고 AOV를 높이는 데 도움이 되는 최적의 스위트 스팟을 조절할 수 있습니다. 

 

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비즈니스별로 AOV를 높일 수 있는 위치를 정확히 알려면 사이트를 주의 깊게 살펴보면서 개선할 부분을 찾아야 합니다. 상품별, 업종별로 AOV에 영향을 미치는 다양한 요인이 있습니다. 업계 전문가 및 동료와 상의하여 업종의 차이점을 파악하고 가장 중요한 사항을 비즈니스에 적용해야 합니다.


상품 구성에 대한 연구는 AOV를 높이는 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 장바구니 금액을 늘리려면 상품을 추가로 판매할 수 있어야 합니다. 교차 판매를 강조하거나 상향 판매를 할 수 있도록 하면 장바구니의 금액은 높아집니다. 카테고리, 상품 및 고객 세그멘테이션을 살펴보면 회사에 적합한 전략을 결정하는 데 도움이 됩니다. 좋은 추천 엔진은 어떤 전략이 최선인지 결정하는 데, 뿐만 아니라 사이트 전반에 걸쳐 전략을 채택하는 데 도움이 됩니다.


이러한 측정 지표를 지속적으로 테스트하는 것이 추천 효과를 향상시킬 수 있는 유일한 방법입니다. 추천 솔루션 도입 초기에는 추천 시나리오의 변경 사항을 지속적으로 테스트하고 결과를 분석하여 추천 상품의 정상적인 노출 유무와 작동 여부를 체크해야 합니다. 

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전반적인 목표가 AOV를 최적화하는 것이라면 AOV와 전환율 간의 잠재적인 균형을 유지하여 비즈니스 전반적인 수익을 유지시켜야 합니다. 따라서 상품 추천 전략이 비즈니스에 부정적인 영향을 미치는지 그 영향을 실시간으로 측정하여 다른 추천 시나리오를 변경하는 게 쉬워야 합니다.

 

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