공부 과정을 기록하는 페이지입니다. 다음 원칙을 지켰는지 확인합니다.
1. 레퍼런스에서 어떤 부분을 더 발전시켰는지
2. DA에서 사용하는 언어와 개념을 나의 언어로 설명할 수 있는지
레퍼런스를 더 발전시킨 내용
오늘은 현재까지 진행한 프로젝트를 보고서로 정리했다. 주요 지표 분석 -> 문제 정의 -> 문제의 원인 분석 -> Action Plan 제안의 흐름으로 보고서를 작성했다. 개조식으로 썼던 내용을 여기서는 풀어서 정리한다.
주요 지표 분석
구매 전환율과 RFM, 제품군 별 매출액과 매출 비중을 분석했다. 현재 겪고 있는 문제를 먼저 정의하고, 이것이 진짜 문제라는 것을 지표를 통해 보여주는 흐름이 바람직하다고 생각하지만 서비스별로 주요 지표가 이미 있다면 주요 지표를 통해서 문제를 정의할 수도 있겠다라는 생각이 들었다.
다만, 주요 지표가 떨어졌기 때문에 이것이 문제다라고 1차원적으로 접근하지 않는 것이 좋다고 생각한다. 주요 지표가 떨어짐으로서 발생하는 문제를 좀 더 자세히 정의하고, 그 문제를 정의하거나 평가할 보조 지표들을 추가적으로 찾아보는 것이 중요하다.
문제 정의
내가 진행한 프로젝트의 경우 구매 전환율은 나쁘지 않았다. 2019년 기준 업계의 중위값 이상의 전환율을 보이고 있었다. 하지만, 요일 별로 전환율을 나누어보니 판매 기회를 놓치고 있는 금요일이 눈에 띄었다. 방문 세션은 가장 많았지만, 구매 전환율은 다른 요일과 비슷하거나 조금 낮았다. 방문 세션 대비 기대 전환율을 생각한다면 금요일의 구매 전환율은 다른 요일보다 더 높아야 했다.
금요일의 특성 상 계획적 소비보다 충동적 소비가 더 많을 것이라고 생각했고, 방문 세션 대비 물건을 카트에 담는 세션(카트 전환율)과 카트에 담은 제품을 구매할 비율(카트-구매 전환율)이 다른 요일보다 낮다는 것을 통해 첫 번째 가설이 옳을 수 있다는 걸 확인했다. 이제 금요일의 충동적 소비를 막는 요인(원인)이 무엇인지 확인해야 했다.
원인 분석
문제를 해결하기 위한 타당한 Action Plan을 제안하기 위해서는 원인이 제대로 분석되어야 한다. 상품의 구매 전환율이 낮은 이유가 상품의 '질'이 낮기 때문인데, 전환율을 높이겠다고 무턱대고 프로모션을 진행하는 경우가 있다. 이렇게 하면 단기간의 전환율은 상승할 수 있지만, 프로모션이 끝나면 전환율은 다시 원래대로 돌아오게 된다.
금요일의 구매 전환율이 낮은 이유를 찾기 위해 가격 편차와 구매 전환율의 상관 관계를 산포도로 시각화했다. 소비자는 특정 제품군에 기대하는 평균 가격이 있을 것이다. 소비자는 제품이 생각보다 너무 싸거나(어라? 이건 싸구려인가?) 생각보다 너무 비쌀 때(어라? 지금 내가 가진 돈으로는 어림없겠는걸?) 구매를 망설이게 된다고 생각했다.
시각화 결과 가격 편차와 구매 전환율에 따라 4가지 그룹으로 제품군이 나뉘는 것을 확인했다. 아래는 시각화 결과 중에 하나다.
- A그룹 : 가격 편차가 작고, 전환율도 낮은 그룹
- B그룹 : 가격 편차가 작고, 전환율은 높은 그룹
- C그룹 : 가격 편차가 크고, 전환율은 낮은 그룹
- D그룹 : 가격 편차가 크고, 전환율도 높은 그룹
문제가 되는 그룹은 전환율이 낮은 A그룹과 C그룹이었다. C그룹은 가격 편차가 크기 때문에 구매 전환율이 낮다고 분석할 수 있었지만, A그룹이 난감했다. 가격 편차가 작으면 전환율이 높을 것이라는 가설에 반대되는 그룹이었기 때문이다. 일단 이 그룹에 어떤 제품군이 속해 있는지 확인했다.
- camera, clocks, telephone, e-book, environment, kitchen, personal
여기서는 데이터의 한계 때문에 도메인 지식에 기대어 분석을 진행할 수 밖에 없었다. 위의 제품은 모두 대체재가 있는 제품들이다. 스마트폰으로 카메라와 시계, 전화기를 대체할 수 있고, e-book은 종이책이나 tablet으로 대체할 수 있는 제품이다. 즉, A그룹은 확실한 대체재가 있어 구매를 망설이는 그룹일 수 있다. 이 그룹을 제품에 대한 효용성으로 구매를 망설이는 그룹으로 정의했다.
분석에 중요하진 않지만 D그룹도 가설에 반대되는 그룹이었다. D그룹에 속한 제품은 스마트폰과 다리미였는데 두 제품 모두 압도적인 브랜드(Samsung, Apple, Tefal)가 있었고, 해당 브랜드의 가격이 평균보다 높았음에도 구매 전환율이 높았다.
Action Plan
분석 결과를 토대로 액션 플랜을 제안했다. 그룹별로 전략을 다르게 짰다. A그룹은 제품의 효용성에 대해 납득할 수 있는 방향으로, C그룹은 가격 대비 성능을 납득시킬 수 있는 방향으로 액션 플랜을 짰다. 무작정 프로모션을 제안하는 것을 지양했는데, 단기적으로 효과가 있을지 몰라도 근본 원인을 해결할 수 없다고 생각했기 때문이다.
