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플랫폼 MD에게 데이터 분석이란 무엇일까요? 다양한 직군에서 요구되는 "데이터 분석" 중 MD가 활용할 수 있는 데이터 분석에 대해 알아봅시다
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최근, 대부분의 직무에서 공통적으로 데이터 분석 역량이 요구되고 있으나 많은 분들이 의구심을 가지고 접근하곤 합니다.
이것이 데이터 분석이 맞을까요..? 데이터 분석은 무엇일까요?
통계 분석, 대시보드 생성, 딥러닝, 머신러닝, 엑셀 등 모든 작업을 데이터 분석이라고 부를 수 있으나, 상품을 담당하는 MD 직무에서는 과연
어떠한 과정을 데이터 분석이라고 말할 수 있을까요?
그동안 단순하게 매출 모니터링과 상품 판매율 모니터링만 해왔다면, 이제는 더 심화된 내용으로 인사이트를 찾아보도록 합시다.
대다수의 웹/앱 커머스에서는 추천 혹은 연관 상품 서비스를 운영하고 있습니다.
이는 상품으로 유입되는 몇 안되는 경로 중 하나이며, 구매와 직결되는 루트일 수 있습니다. 이 서비스로 어떠한 인사이트를 찾을 수 있을까요?
그 방법론과 결과에 대해서 확인 해봅니다.
상품 하나하나의 판매가 중요한 MD는 내 상품을 보는 유저가 평균적으로 선호하는 연관 상품을 익혀두는 것이 좋습니다.
저희는 이러한 과정을 유저 행동 시퀀스를 파악하는 드릴 다운 혹은 360도 분석을 통해 해결하고 있습니다.
내 상품과 연관한 활동 인사이트를 찾은 후 잘 팔리는 상품과 묶음 상품으로 설계하여 추가 구매를 유도하거나, 상품 구매 경로를 조정하여 구매로 직결 시키는 과정을 만들 수 있습니다.
내가 소싱 하는 상품과 연관되거나 경쟁하는 상품에 대해서 어디까지 알고 계시나요?
스스로 생각했을때 판매에 연관이 있다고 예측하는 상품 5개와 실제 데이터를 기반한 관련 상품 5개의 리스트를 나열하여 담당 상품에 대해 얼마나 잘 알고 있는지 체크 해봅시다! (관련 카테고리, 가격 추이, 판매량 등등..)
유저의 로그인부터 내 상품의 결제까지 얼마나 시간이 걸리는지 파악하고 계신가요?
그렇지 않다면, 이것을 알아두는 것이 왜 중요할까요?
1시간 만에 상품을 구매하는 유저가 있는 반면, 1분만에 내 상품을 구매하는 유저도 있습니다.
리뷰를 보고 구매 하는 건지, 미리 생각해둔 상품을 바로 구매 하는 건지, 이런 유저간의 행동에는 어떤 차이가 있을지 생각하는것 또한 인사이트를 찾는 과정입니다.
특정 캠페인이 내 상품에는 매우 큰 영향을 미쳐서 마케팅을 강화 해야할 수 있고, 특정 기획전이 시작하는 날에는 역으로 다른 상품 구좌를 강화 해야할 수 있습니다. 이렇듯, 저희는 한정된 자원을 활용하여 다양한 시각으로 접근하는 다차원 접근방식을 권장하고 있으며 유저와 플랫폼 행동간의 관계 분석을 지향하고 있습니다.
내 상품을 구매하는 유저들에 대해 얼마나 알고 있을까요?
퍼널, 코호트, 경로 분석 등 군집을 통해 이탈 지점 혹은 전환 지점을 발굴해내는 과정은 모든 직무에서 공통적으로 도움이 되는 과정입니다.
전환율이 급격하게 떨어지거나, 이탈이 과하게 많이 발생하는 지점의 수치를 발굴하여 전략적인 액션을 취해봅시다!
50%, 100% 의 다이나믹한 수치 변화를 단번에 이루긴 어렵지만, 단 1%의 변화를 누적시켜 성장을 도모 하는 것이 실무자의 역할입니다.
MD라는 직군은 특정 카테고리나 상품을 담당하게 되면서, 외부의 요인에 영향을 많이 받기 마련입니다. 그럼에도 불구하고 상품의 절대적인 가격, 품질, 카테고리를 뛰어넘는 특정 인자를 발굴하여 성과를 창출하는 것이 현 산업이 MD에게 요구하는 데이터 분석 역량입니다. 그동안 직감으로 다루고 있던 부분에 의문을 품고 수치를 확인해보면서, 데이터 분석 역량을 겸하는 온라인 MD가 되어보도록 합시다.
