코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 이커머스 기업의 신규/기존 고객 구매율 및 재구매율 하락 문제를 해결하기 위한 코호트 분석 성공 사례입니다.
- 신규 고객과 기존 고객의 선호 제품군을 비교 분석해 각 유형에 맞는 맞춤형 상품 추천 전략을 도출했습니다.
- 주문 회차별로 고객의 선호 변화와 구매 의사 결정 요인을 분석해 회차별 효과적인 셀링 포인트를 발굴했습니다.
- 이 분석을 통해 고객 만족도와 구매 전환율을 높이고 장기적인 고객 관계 구축 및 매출 성과 개선을 이뤘습니다.
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# 코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상
2025년 04월 02일 2025년 04월 07일
이커머스
고객의 구매율과 재구매율 하락은 대부분의 이커머스 기업이 마주하는 고민입니다. 이를 해결하기 위해서는 고객과의 지속적인 관계 유지를 위한 요인 분석이 필요합니다. 특히, 유형별로 세분화하여 살펴봐야하는데요. 이번 사례에서는 신규, 기존 고객의 전환율을 향상시키기 위한 맞춤형 전략을 도출하는 과정에 대해 다뤄보겠습니다.
비즈스프링은 고객 유형별로 어떻게 분석을 진행하고, 어떤 항목에 집중했는지 함께 알아보겠습니다.
고객 배경
신규/기존 고객의 전환율 상승을 위한 맞춤형 전략을 도출하고 싶었습니다.
신규 및 기존 고객의 구매율이 하락함에 따라, 효과적인 고객 유지 전략이 필요한 상황이었습니다. 이를 위해 신규 고객을 유인할 수 있는 전략 수립과 동시에, 기존 고객 충성도를 높이기 위한 방안을 찾아야만 했습니다. 고객과의 장기적인 관계 형성을 위한 핵심 요소를 면밀히 분석하여 인사이트를 발굴하고, 지속적인 성장 기반을 마련하고자 했습니다.
Challenge
신규/기존 고객의 구매/재구매율 하락
신규 고객 유치를 위한 전략 수립
고객과의 장기적인 관계 유지를 위한 Key 요인 발굴
솔루션
비즈스프링은 고객 유형별 핵심 요소 및 셀링 포인트 발굴을 위한 세분화 분석을 진행했습니다.
고객 유형별 맞춤형 제품 추천 전략을 도출하기 위해 신규 고객과 기존 고객을 구분하여 각 고객 유형별로 구매 제품 분석을 진행했습니다. 또한, 주문 회차별로 고객의 선호 변화와 구매 유형을 파악하여 가장 효과적인 셀링 포인트를 발굴했습니다. 이를 통해 고객 맞춤형 전략을 강화하여 고객 만족도를 높일 수 있는 방안을 통해 최종 구매 전환율을 높이는 것을 목표로 하였습니다.
💡 적용 솔루션
- 신규/기존 고객 유형별 효과적인 제품군 파악을 위한 분석
고객에게 주력으로 제시할 제품을 탐색하기 위해 많이 구매하는 제품군 및 해당 특징을 분석하였습니다. 특히 고객 유형을 신규와 기존으로 나누어 각 고객 유형별 구매 제품 특성을 비교 분석하였습니다. 실제로 신규 고객의 경우, 기존 고객과 다르게 B 카테고리 제품에 대한 선호도가 61%였고, 기존 고객은 A 카테고리 제품이 54%로 선호 양상이 달랐습니다. 이를 바탕으로 각 고객 유형에 맞는 맞춤형 제품 추천 및 마케팅 전략을 수립하여, 고객 유형별 만족도를 향상시켰습니다.
고객 유형별 제품군 비교 분석 (출처 : BizSpring)
- 주문 회차별 셀링 포인트 발굴
고객이 n번 이상 주문을 지속할 때의 제품 특성과 주문 변화를 분석하였습니다. 이 때, 전체 주문 데이터를 단순 집계하는 것이 아닌, 단일 주문과 반복 주문을 구분하여 패턴을 발견하였습니다. 특히, 주문 회차가 증가함에 따라 선호하는 제품이나 구매 의사 결정 요인이 어떻게 변화하는지를 분석하여, 주문 회차별로 효과적인 셀링 포인트를 발굴했습니다.
주문 회차별 셀링 포인트 분석 (출처 : BizSpring)
솔루션 결과
신규/기존 고객별 맞춤 상품 및 주문 회차별 셀링 포인트 발굴로 고객 전환율을 상승시켰습니다.
고객 유형별 비교 분석은 맞춤형 상품을 발굴하여 고객의 만족도를 높이고, 재구매를 유도하는 데 중요한 역할을 했습니다. 신규 고객과 기존 고객은 선호 제품군에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 이를 기반으로 고객 맞춤형 상품 제안과 마케팅 전략에 반영하였습니다. 주문 회차별 변화 양상을 파악하여, 주문 회차가 증가할수록 고객이 선호하는 제품군에 맞춘 제안을 진행함으로써, 고객의 충성도를 높이고 장기적인 관계를 구축할 수 있었습니다. 이와 같은 전략을 통해 고객의 구매 경험을 개선하고, 매출 성과를 높였습니다.
Performance
신규/기존 고객의 구매 전환율 향상
고객 유형별 맞춤형 상품 발굴
주문 회차별 비교 양상 파악 및 셀링 포인트 확보
지금까지 코호트별 셀링 포인트 발굴을 위한 데이터 분석 성공 사례를 살펴보았습니다.
이번 분석을 통해 고객의 구매 전환율 증대를 위한 핵심 요인들을 발견할 수 있었습니다. 또한, 주문별로 변화되는 구매 양상을 파악하여 마케팅 전략을 수립하는 중요한 자료로써 활용되었습니다. 이와 같이 비즈스프링은 데이터 분석과 맞춤 전략 수립을 위한 과정을 데이터 전문가와 함께합니다.
코호트별 셀링 포인트 발굴을 위한 데이터 분석에 대해 궁금하셨던 분들께 도움이 되었길 바랍니다.
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출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/e-commerce/%ec%bd%94%ed%98%b8%ed%8a%b8%eb%b3%84-%ec%85%80%eb%a7%81-%ed%8f%ac%ec%9d%b8%ed%8a%b8-%eb%b0%9c%ea%b5%b4%ec%9d%84-%ed%86%b5%ed%95%9c-ltv-%ed%96%a5%ec%83%81/
자주 묻는 질문
이 분석은 어떤 문제를 해결하기 위해 진행됐나요?
신규 및 기존 고객의 구매율과 재구매율이 하락하는 상황에서, 고객 유지를 위한 맞춤형 전략을 도출하기 위해 진행되었습니다. 신규 고객 유치 전략과 기존 고객 충성도 강화 방안을 동시에 모색했습니다.
신규 고객과 기존 고객의 선호도 차이는 어떻게 나타났나요?
분석 결과 신규 고객은 B 카테고리 제품을 61% 선호했고, 기존 고객은 A 카테고리 제품을 54% 선호하는 등 뚜렷한 차이를 보였습니다. 이를 바탕으로 고객 유형별 맞춤 제품 추천 전략을 수립했습니다.
주문 회차별 분석은 왜 중요한가요?
전체 주문 데이터를 단순 집계하지 않고 단일 주문과 반복 주문을 구분해 패턴을 파악했기 때문입니다. 주문 회차가 증가할수록 선호 제품과 구매 결정 요인이 달라지는 점을 발견해 회차별 셀링 포인트를 도출할 수 있었습니다.
이 분석을 통해 실제로 어떤 성과가 있었나요?
신규/기존 고객의 구매 전환율이 향상되었고, 고객 유형별 맞춤형 상품을 발굴할 수 있었습니다. 또한 주문 회차별 비교 양상을 파악해 셀링 포인트를 확보하는 성과를 거두었습니다.