온라인 상점을 위한 데이터 전략: 모든 데이터를 결합하고 단일 정보 소스를 만드는 방법

데이터는 전자 상거래 결정을 뒷받침합니다. 고객 행동에 대한 데이터를 이해하고 효과적으로 해석하는 것은 수익성 있는 선택을 하는 열쇠입니다.

그러나 데이터를 사용하는 데에는 큰 장애물이 있습니다. 전자 상거래 회사에서 사용하는 모든 채널, 플랫폼 및 도구에 데이터가 흩어져 있기 때문에 수집하고 해석하는 것이 매우 번거롭습니다.

그렇기 때문에 모든 전자상거래 데이터를 한 곳에서 결합하는 단일 소스를 만드는 것이 중요합니다. 최신 데이터를 한 곳에서 볼 수 있으면 의사 결정 속도를 높이고 데이터 수집에 필요한 인력을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다.

데이터가 전자상거래 의사결정을 개선하는 방법

데이터는 추측에 의존하지 않기 때문에 전자 상거래 결정을 강화합니다. Deloitte는 고위 경영진의 49%가 데이터를 사용하여 의사 결정을 한다고 말했으며 96%는 데이터가 미래에 훨씬 더 중요해질 것이라고 예측한 것으로 나타났습니다.

다음은 데이터가 회사에 가장 적합한 것을 결정하는 데 도움이 되는 방법입니다.

고객이 원하는 것이 무엇인지 파악

수익성 있는 전자 상거래 비즈니스의 간단한 비결이 있다면 고객이 원하는 제품과 브랜드 경험을 갖는 것입니다.

데이터를 통해 고객이 원하는 것을 세분화하여 고객 여정의 모든 단계를 최적화하여 더 많은 전환을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터는 고객이 웹사이트(또는 판매 유입경로)를 탐색할 때 이탈하는 위치를 나타낼 수 있으며, 그런 다음 해당 "누출"이 차단될 때까지 팀에서 변경할 수 있습니다.

데이터는 생성할 제품과 포기할 제품을 결정하는 데 도움이 될 수도 있습니다(귀중한 재고 공간 확보). 고객이 한 유형의 제품을 반복적으로 구매하고 다른 유형의 제품은 구매하지 않으면 답이 명확해집니다.

어떤 마케팅 전술이 가치가 있는지 알아보십시오

마케팅은 비용을 최소화하고 수익을 극대화하는 것입니다. 데이터는 어떤 마케팅 전략이 이 작업을 잘 수행하고 어떤 것이 투자 수익(ROI)을 위해 지출할 가치가 있는 것보다 더 많은 시간이나 비용이 드는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

마케팅은 비용을 최소화하고 수익을 극대화하는 것입니다. 데이터를 통해 어떤 마케팅 전략이 이 작업을 잘 수행하고 어떤 것이 투자 수익을 위해 지출할 가치가 있는 것보다 더 많은 시간이나 비용이 드는지 알 수 있습니다.

특히 신규 또는 성장하는 전자 상거래 브랜드의 경우 어떤 마케팅 캠페인이 효과적인지, 어떤 플랫폼이 가장 높은 ROI를 제공하는지, 어떤 광고가 상당한 수익(ROAS)을 가지고 있는지를 아는 것이 중요합니다.

예를 들어 매장의 Facebook 및 Google 광고에 투자했다고 가정해 보겠습니다. 모든 전자상거래 데이터를 한 곳에서 결합하면 어떤 유형의 광고가 귀하의 브랜드에 가장 적합한지 쉽게 확인할 수 있습니다. 일부 데이터 수집기를 사용하면 아래와 같이 분석하기 쉬운 비교 대시보드를 만들 수 있습니다.

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이 예에서 Google 광고는 더 높은 클릭률(CTR)과 더 많은 노출을 제공하지만 전환당 비용(CPC)은 Facebook 광고보다 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 더 높은 CTR을 위해 Facebook 광고를 최적화하는 데 집중하고 광고 지출을 줄이기 위해 Google 광고를 중단하는 것이 가장 좋다고 결정할 수 있습니다.

요약: 데이터는 효과가 있는 작업을 두 배로 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 돈을 낭비하지 않도록 작동하지 않는 것을 제거하거나 변경하는 데 도움이 됩니다.

이것은 마케팅을 돈을 버는 기계로 바꾸는 열쇠입니다.

효과적으로 상향 판매 및 교차 판매하는 방법 알기

기존 고객에게 판매하는 것보다 신규 고객을 확보하는 데 5배 더 많은 비용이 든다는 자주 인용되는 통계에 익숙할 것입니다.

전자 상거래에서 이익을 얻는 가장 빠른 방법은 기존 고객에게 집중하여 평균 주문 가치(AOV)와 평생 가치(LTV)를 높이는 것입니다. 데이터는 이러한 주요 지표를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 유망한 상향 판매 또는 교차 판매 기회를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 데이터를 사용하여 발견할 수 있습니다…

• 가장 자주 구매하는 제품
• 자주 함께 구매하는 제품

그런 다음 해당 데이터를 사용하여 고객에게 상향 판매합니다. Shopify 스토어에 대한 다음 예제 보고서를 살펴보세요.

(원천)

가장 많이 팔린 제품의 교차 판매 제안으로 시작하여 "Blue Silk Tuxedo"가 좋은 성과를 낼 가능성이 높다는 결론을 내릴 수 있습니다.

그런 다음 데이터는 교차 판매 캠페인을 면밀히 주시하여 실제로 효과적인지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전환율을 최적화하는 방법 알아보기

데이터가 없으면 얼마나 많은 사람들이 제품을 구매하는지를 기반으로 마케팅 캠페인이 얼마나 잘 수행되고 있는지 추정할 수 있습니다. 그러나 당신은 그 정보로 많은 것을 할 수 없을 것입니다.

사람들이 왜 사거나 사지 않는지 추측 해야 합니다. 광고에 있는 사본입니까? 당신이 선택한 플랫폼은? 랜딩페이지 디자인인가요? 제품인가요?

데이터는 추측을 제거합니다. 마케팅 캠페인의 모든 단계에서 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 정확히 밝힐 수 있습니다. 이렇게 하면 새는 깔때기를 쉽게 막을 수 있습니다. 퍼널이 최적으로 전환될 때까지 데이터를 따라 캠페인의 일부를 전략적으로 조정할 수 있습니다.

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과제: 중앙의 한 곳에서 데이터 수집

전자 상거래 결정을 뒷받침하는 데이터로 모든 회사가 수익성이 없는 이유는 무엇입니까? 모든 움직임을 백업하는 데이터로 성공은 불가피한 것 같습니다.

그러나 많은 전자 상거래 회사는 하나의 공통 장애물 때문에 데이터를 효과적으로 사용하지 않고 있습니다. 즉, 효율적이고 정확한 분석을 위해 한 곳에서 데이터를 수집해야 하는 문제입니다.

고위 경영진의 32%는 "회사에서 사용할 데이터를 수집하고 분석하기 위한 중앙 집중식 접근 방식이 없는" 것이 분석 사용의 가장 큰 장벽이라고 보고했습니다.

데이터를 활용하고 구성하는 효율적인 방법이 없으면 전체 그림을 얻는 것이 사실상 불가능합니다. 결과적으로 데이터 기반 결정도 오류가 발생할 수 있습니다.

대부분의 회사는 이를 알고 있으므로 솔루션을 함께 구성하기 위해 많은 인력을 소비합니다. 여러 소스의 데이터를 통합하는 일반적인 방법은 수동으로 수행하여 각 개별 채널에서 복사/붙여넣기하는 것입니다.

• 구글 애널리틱스
• Shopify Analytics(또는 WooCommerce, BigCommerce 등)
• 페이스북과 인스타그램 광고
• 틱톡 광고
• 구글 광고
• 이메일 캠페인
• 인플루언서 마케팅 캠페인
• 보도 기능
• 제휴 마케팅 링크

그리고 아마도 더 많을 것입니다.

특히 회사가 랜딩 페이지에 대한 Facebook 광고, 이메일 캠페인과 같이 위의 채널 중 하나 이상을 포함하는 깔때기를 만드는 경우 여전히 용이한 방식으로 각 부분에 대한 데이터를 해석하는 것이 극도로 어려워집니다. 전체 깔때기의 보기.

또한, 이러한 복사/붙여넣기 방식은 인적 오류가 발생하고 불필요한 시간과 자금을 소모할 가능성이 있습니다.

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단일 진실 소스를 만드는 방법

기존 스프레드시트와 함께 데이터를 단일 정보 소스로 집계하는 고급 옵션이 있습니다.

회사에 가장 적합한 옵션은 요구 사항과 데이터의 복잡성에 따라 다릅니다. 주요 옵션의 장단점을 살펴보겠습니다.

스프레드시트

스프레드시트는 데이터 분석을 위한 출발점이며 Excel 또는 Google 스프레드시트에 모든 숫자를 저장합니다.

데이터 집계를 위한 스프레드시트의 장점

스프레드시트의 가장 큰 장점은 고유한 단순성입니다.

• 학습 곡선 없음: 대부분의 팀 구성원은 스프레드시트에 익숙합니다.
• 사용하기 쉬움: 어디서나 데이터 복사/붙여넣기 가능
• 쉬운 분석: 통찰력을 위한 기본 데이터 처리
• 공유 가능: Google 스프레드시트 및 Excel은 일반적으로 모든 컴퓨터에서 사용할 수 있습니다.

데이터 집계를 위한 스프레드시트의 단점

스프레드시트는 할 수 있는 일과 목표 달성에 얼마나 도움이 될 수 있는지에 제한이 있으며 이러한 제한은 회사와 마케팅이 확장됨에 따라 큰 문제가 됩니다.

• 제한된 셀 공간: 여러 소스의 많은 양의 데이터가 맞지 않음
• 제한된 쿼리: 더 복잡한 쿼리는 수행할 수 없습니다.
• 과거 데이터에는 적합하지 않음: 과거 데이터는 스프레드시트를 빠르게 압도합니다.
• 자동화되지 않음: 수동 복사/붙여넣기 방법이 느리고 어렵습니다.

스프레드시트가 당신에게 적합합니까?

스프레드시트는 다음과 같은 경우 브랜드에 이상적일 수 있습니다.

• 당신은 초소형 회사입니다
• 귀하의 마케팅은 소수의 채널로만 제한됩니다.
• 아직 복잡한 쿼리를 실행할 필요가 없습니다.
• 학습 곡선이나 투자 없이 즉시 구현할 수 있는 데이터 수집기를 원합니다.

데이터 시각화 도구

데이터 시각화 도구(예: Tableau, Power BI 또는 Google Data Studio)는 스프레드시트를 넘어 시각적인 방식으로 데이터를 구성합니다. 이를 통해 팀원들은 모든 채널에서 일어나는 일을 빠르게 파악할 수 있습니다.

데이터 시각화 도구의 장점

데이터 시각화 도구는 빠르고 높은 수준의 통찰력에 적합합니다.

• 자동화된 대시보드: 데이터를 보기 위해 복사/붙여넣기가 필요 없음
• 중요 정보 우선: 인사이트 한 눈에 보기(데이터를 크런치할 필요 없음)
• 이해하기 쉬움: 리더십 팀(데이터 분석가가 아닌)에게 프레젠테이션하는 데 적합

데이터 시각화 도구의 단점

데이터 시각화 도구가 제공하는 독수리 눈 보기는 일부 상황에서 단점이 될 수도 있습니다.

• 데이터의 과도한 단순화: 미묘한 통찰력을 놓칠 수 있음
• "중요한" 데이터만 표시: "덜 중요함"으로 간주되는 데이터는 분석에서 제외될 수 있습니다.
• 데이터를 해석하는 도구에 의존: 자신의 결론을 도출하기 위해 원시 데이터와 상호 작용하지 않음

데이터 시각화 도구가 귀하에게 적합합니까?

데이터 시각화 도구는 특히 모든 데이터를 직접 주의 깊게 검사할 시간이 없고 빠른 통찰력이 필요한 상황에서 데이터 분석을 위한 탁월한 추가 기능이 될 수 있습니다.

이러한 이유로 데이터 시각화 도구는 다음과 같은 기업에 권장됩니다.

• 데이터를 사용하여 결정을 내리는 데 발을 담그고 싶어함
• 훈련된 데이터 분석 팀이 없지만 여전히 데이터에 대한 통찰력을 원함
• 큰 그림 분석으로 원시 데이터 솔루션(예: 스프레드시트)을 보완해야 함

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 과거 데이터와 새로운 데이터를 포함하여 회사의 모든 데이터를 위한 중앙 위치입니다.

데이터 웨어하우스의 장점

데이터 웨어하우스의 가장 큰 이점은 데이터 집계에 대한 완벽한 솔루션이라는 것입니다.

• 모든 소스의 완전한 데이터: 저장할 수 있는 데이터 양에 제한 없음
• 데이터에 대한 즉각적인 액세스: 데이터에 기반한 신속한 결정을 내릴 수 있는 능력
• 과거 데이터를 위한 공간: 데이터 트렌드의 오랜 이력을 기반으로 미래 트렌드 예측

데이터 웨어하우스의 단점

데이터 웨어하우스의 잠재적인 단점은 필요한 투자에 집중되어 있습니다.

• 비싸다 : 데이터 웨어하우스는 모든 솔루션의 대부분을 차지함
• SQL 지식 필요: 초보자에게 친숙하지 않음
• 복잡한 설정: 데이터 웨어하우스와 같은 대규모 IT 프로젝트는 생성하는 데 시간이 걸립니다.

데이터 웨어하우스가 귀하에게 적합합니까?

데이터 웨어하우스는 비즈니스를 빠르게 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 더 많은 시간과 재정적 투자와 SQL 지식이 필요합니다. 이러한 이유로 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 기업에 가장 적합합니다.

• 확장할 준비가 되어 있거나 이미 엔터프라이즈 수준에 있음
• 데이터를 추적할 여러 마케팅 채널 보유
• 데이터를 기반으로 하는 100% 자신 있는 결정을 원함(추측 없음)

데이터 수집기가 전자상거래 성장에 박차를 가하는 방법

많은 회사에서 데이터 집계에 대한 하이브리드 접근 방식이 가장 효과적이라는 것을 알게 될 것입니다. 예를 들어, 과거 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하고, 데이터 시각화 도구에서 시각화하고, 스프레드시트에서 간단한 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

그러나 어떤 솔루션을 선택하든 한 가지 사실은 사실입니다. 지루한 시간과 수익 손실을 피하려면 데이터 수집을 자동화하는 것이 중요합니다.

여기에서 데이터 수집기 가 등장합니다.

데이터 수집기는 자동으로 모든 데이터를 올바른 위치(스프레드시트, 시각화 도구 또는 웨어하우스)로 가져와 핸즈프리 단일 정보 소스를 생성합니다.

데이터 수집기가 성장에 박차를 가하는 방법은 다음과 같습니다.

시간 지연 또는 인적 오류 없음

복사/붙여넣기 방법과 달리 데이터 수집기는 데이터를 자동으로 가져오므로 모든 데이터 비트가 항상 최신 상태입니다. 또한 인적 오류가 발생할 가능성이 훨씬 적습니다.

이를 통해 데이터가 정확한지 여부를 의심하지 않고 데이터 기반의 확실한 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터를 읽는 간소화된 방법

데이터 수집기가 없으면 귀하 또는 귀하의 팀 구성원은 데이터에 액세스하고 해석하기 위해 수십 가지 플랫폼의 변경 사항을 따라야 합니다.

그러나 모든 것이 한곳에 있으므로 데이터를 읽는 것이 더 빠를 뿐만 아니라 더 쉽습니다. 또한 모든 단일 플랫폼에서 신입 사원을 교육할 필요가 없습니다. 즉, 수익 창출에 더 빠르게 기여할 수 있습니다.

예를 들어 채널 전반에 걸친 모든 유료 마케팅의 메트릭을 자세히 설명하는 이 보고서와 같이 여러 소스의 데이터를 비교하기 위해 한 눈에 보는 보고서를 만들 수 있습니다.

(원천)

수익 창출 활동을 위한 더 많은 브레인파워

데이터 통합을 자동화한다는 것은 자신이나 팀의 지루한 부담을 덜어준다는 의미입니다. 대신 팀원들은 수익으로 이어질 높은 수준의 전략적 활동에 그 에너지와 시간을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 수집에 소요되는 시간이 적을수록 데이터를 해석하고 회사를 발전시키는 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

수십 가지 구성 및 통합이 필요하지 않음

일부 회사는 Zapier와 같은 도구를 사용하여 데이터 통합 ​​문제에 대한 단편적인 솔루션을 자체적으로 만드는 실험을 했을 수 있습니다.

그러나 이러한 구성을 설정하려면 시간과 에너지가 필요하며 변경될 때마다 조정하는 것이 번거로울 수 있습니다.

데이터 수집기는 제3자가 점을 연결하지 않고도 모든 소스에서 자동으로 데이터를 가져오도록 설계되었습니다.

채널 전반에 걸친 브랜드 경험

데이터 수집기는 데이터를 한눈에 볼 수 있기 때문에 채널 전반에 걸쳐 브랜드에 대한 포괄적인 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

모든 데이터를 한 곳에서 사용하면 특정 채널의 한계를 뛰어 넘는 더 큰 패턴과 추세를 인식할 수 있습니다. 따라서 전체 브랜드에 걸쳐 정렬된 전략을 만들 수 있습니다. 궁극적으로 이는 고객을 위한 채널 전반에 걸친 브랜드 경험으로 이어집니다.

건전한 결정으로 더 빠른 성장

데이터 애그리게이터는 데이터의 기능을 활용하고 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 더 빠르게 확장할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 소매 회사 플라잉 타이거 코펜하겐의 번개처럼 빠른 궤적을 생각해 보십시오.

Flying Tiger는 이미 수많은 성공적인 오프라인 소매점을 보유하고 있었지만 전자 상거래로 확장하기를 원했습니다. 그들은 거대한 고객 기반과 재고를 가지고 있었기 때문에 대량의 데이터를 자동으로 빠르게 확장하고 수집할 수 있는 방법이 필요했습니다(또는 전자 상거래가 실패할 위험이 있음).

데이터에 대한 단일 정보 소스만이 유일한 답이었습니다. 그들은 데이터 애그리게이터 Supermetrics를 사용하여 모든 데이터를 자동으로 BigQuery로 가져오기로 선택했습니다.

Flying Tiger는 빠르게 확장해야 했기 때문에 데이터에 대한 새로운 대시보드를 배우는 데 시간을 할애할 수 없었습니다. 따라서 자동 데이터 통합의 이점을 계속 유지하면서 이미 익숙한 플랫폼인 BigQuery를 계속 사용할 수 있는 것이 중요했습니다.

이제 Flying Tiger는 액세스하기 쉬운 단일 위치에 있는 데이터를 통해 소매 성공에 필적할 수 있도록 전자 상거래 영역을 효과적으로 확장할 수 있습니다.

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데이터 수집기를 선택하는 방법

모든 데이터 수집기가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 시간과 재정적 투자를 낭비하지 않도록 신중하게 선택해야 합니다.

다음은 데이터 수집기에서 찾아야 할 기능입니다.

귀하의 마케팅 채널에서 모든 데이터(제한된 데이터가 아닌) 가져오기

데이터를 가져오는 것은 양이 아니라 질에 관한 것이어야 합니다. 한 회사가 수백 개의 서로 다른 마케팅 및 판매 채널을 사용하는 경우는 드뭅니다. 대부분의 전자 상거래 상점에는 세심한주의를 기울일 수있는 주요 마케팅 및 판매 채널이 있습니다.

따라서 존재하는 모든 마케팅 채널에서 약간의 데이터를 가져오는 데이터 수집기를 찾지 마십시오. 대신 사용하는 주요 마케팅 채널에서 모든 데이터를 가져오는 데이터 수집기를 찾으십시오.

실제로 사용하는 채널과의 완벽한 품질 연결은 비즈니스에 중요합니다.

특히 전자 상거래 회사에 서비스 제공

전자 상거래를 제공하도록 구축된 데이터 수집기를 선택하십시오.

전자 상거래 비즈니스는 다른 유형의 비즈니스와 요구 사항과 데이터 소스가 다릅니다. 일반 데이터 수집기에는 전자 상거래와 관련이 없는 기능이 있을 수 있으며 다른 유형의 비즈니스와 관련이 없기 때문에 주요 전자 상거래 기능을 포함하지 않을 수 있습니다.

선호하는 분석 도구에 직접 데이터 수집

데이터 애그리게이터로 해결하려는 문제는 최종 위치가 Excel 스프레드시트, Google 데이터 스튜디오 또는 다른 것이든 상관없이 복사/붙여넣기 방법을 자동화하고 오류를 방지하는 것입니다.

Funnel.io와 같은 일부 데이터 수집기는 사용자가 선택한 분석 도구에 데이터를 업로드하기 전에 먼저 독점 플랫폼으로 데이터를 유입하도록 요구합니다. 이것은 자동화 문제를 직접 해결하지 않으며 프로세스에 불필요한 복잡성을 추가합니다.

학습 곡선을 없애고 Google Sheets, Excel, Google Data Studio, BigQuery 또는 Snowflake와 같이 이미 사용하고 있던 보고 도구에서 데이터를 수집할 데이터 수집기를 선택하십시오.

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전자 상거래 데이터에 대한 단일 정보 소스를 만드는 것은 가치가 있습니다. 자동화할 수 있다면

데이터를 사용하여 전자 상거래 결정 및 전략을 강화하면 성장이 급증할 것입니다. 그러나 대부분의 기업이 직면한 문제는 쉽고 빠른 분석을 위해 모든 데이터를 단일 보고 도구로 가져오는 것입니다.

일반적인 복사/붙여넣기 방법은 지루하고 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉽습니다. 데이터 수집기에 투자하면 이 프로세스가 자동화되고 모든 데이터가 최신 상태로 유지됩니다.

결과적으로 데이터를 원래 의도한 대로 사용할 수 있습니다. 건전하고 전략적인 결정을 내리고 매년 회사를 성장시킵니다.