데이터 기반 마케팅 도구로 Shopify 분석을 보완해야 하는 이유

전자상거래 웹사이트의 사용자 습관을 이해하는 것은 시청자를 유료 고객으로 전환하는 첫 번째 단계입니다. Shopify 분석은 사용자 행동, 고객 획득 및 제품 보고서에 대한 데이터를 제공합니다. 이러한 통찰력은 유용할 수 있지만 제한된 범위로 인해 해결하는 것보다 더 많은 질문이 필요한 경우가 많습니다. Shopify 분석은 누가 구매하고 그들이 귀하의 사이트에 어떻게 왔는지 알아낼 수 있는 훌륭한 도구입니다. 그러나 사람들이 구매하는 이유에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 웹사이트에서 작동하는 작업을 더 명확하게 설명하고 설명하는 데 도움이 되는 추가 측정항목이 없으면 종종 혼란에 빠지게 됩니다. Shopify 분석이 제공할 수 있는 것을 살펴보겠습니다. 그런 다음 Verfacto와 같은 추가 데이터 기반 마케팅 도구가 콘텐츠를 사용자 정의하고, 판매를 늘리고, 사용자 유지를 늘릴 수 있도록 더 완전한 그림을 그릴 수 있는 방법을 지적합니다.

데이터 기반 마케팅 도구 – 행동 보고서

스토어가 Basic Shopify 플랜 이상인 경우 다양한 행동 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 제품을 분류, 마케팅 및 홍보하는 데 도움이 됩니다. Shopify는 체크아웃에 도달한 사용자 수 또는 전환율과 같은 통계에 대한 통찰력을 제공합니다. 그들은 이러한 지표에 대한 설명을 실제로 제안하는 데 거의 도움이 되지 않습니다. Shopify는 누가 구매하고 무엇이 잘 팔리는지 알려줄 것이지만 이러한 일이 발생하는 이유에 대해서는 설명하지 않습니다.

보다 자세한 행동 보고서는 방문한 페이지와 각 페이지에서 보낸 시간의 목록을 작성하여 사이트에서 판매를 촉진하는 방법을 간략하게 설명합니다. 메트릭을 분리하는 Shopify의 전략은 퍼즐의 여러 조각을 제공하지만 추가 데이터 도구는 이러한 조각을 함께 모을 것입니다. 데이터 기반 마케팅 메트릭을 사용하여 특정 페이지에 머문 시간과 페이지당 전환율 간의 상관 관계를 추적할 수 있습니다.

사용자 행동에 대한 지식이 증가하여 사용자 관행을 가장 잘 수용할 수 있도록 e-shop을 최적화하여 시간이 지남에 따라 매출을 높일 수 있습니다. 사용자 행동에 대한 인식은 항상 성공적인 현장 마케팅의 첫 번째 단계입니다. 추가 행동 보고서는 전체 그림을 이해하는 데 도움이 됩니다.

채널 추적 및 어트리뷰션

획득 보고서는 방문자가 사이트를 방문하는 방법에 대한 정보를 제공합니다. Shopify는 데이터 수집의 이 부분에 대해 세 가지 주요 메트릭을 제공합니다.

1. 시간 경과에 따른 세션 – 선택한 기간 내의 총 세션 및 방문자 수
2. 추천자별 – 사용자가 Google 검색, 매장에서 직접 또는 웹사이트 추천을 통해 오는 경우
3. 위치에 따라 - 방문자가 연결하는 세계의 위치

이러한 측정항목은 기본 채널 추적 기능을 제공하지만 다른 캠페인에 대해 개별적으로 추적하지 않습니다. 많은 리드를 생성하는 캠페인이 하나 있을 수 있습니다. 그러나 일부는 전체 사용자 획득에 거의 기여하지 않을 수 있습니다. 추가 분석 도구를 사용하면 데이터를 가져올 개별 채널을 지정할 수 있습니다. 장바구니에 추가하는 것부터 LTV를 측정하는 것까지 모든 단계에서 개별 데이터 세트를 갖게 됩니다.

이 데이터를 분석하여 어떤 광고 채널에 집중할 것인지에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 추가 데이터 기반 마케팅 도구는 시간이 지남에 따라 고객 확보를 촉진할 뿐만 아니라 그러나 비효율적인 채널을 수정하고 작동하는 채널에 집중함으로써 비용도 절약할 수 있습니다.

제품 데이터

Shopify는 CMS와 함께 어떤 제품이 베스트셀러인지 알려줍니다. 그러나 비즈니스 소유자로서 우리는 판매가 단독으로 발생하는 경우가 거의 없다는 것을 알고 있습니다. 대신 고객은 제품을 함께 묶고 대량으로 구매합니다. 고급 분석 도구를 사용하면 어떤 제품이 자주 함께 사용되는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 이러한 제품을 집합적으로 포지셔닝하여 제품을 더욱 연결하고 교차 판매를 촉진할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 도구 – 사용자 세분화

특정 특성을 기반으로 사용자를 분류하면 그에 따라 타겟팅할 수 있는 별도의 카테고리를 생성할 수 있습니다. 한 범주의 사용자는 캠페인 유형에 잘 반응할 수 있지만 다른 범주에는 관심이 거의 없을 수 있습니다. 사용자 세그먼트가 반응하는 방식의 차이를 알면 웹사이트와 마케팅 캠페인을 최적화하여 개인화를 통해 전반적인 ROAS를 높일 수 있습니다.

CMS 플랫폼인 Shopify에는 몇 가지 유용한 고객 세분화 보고서가 포함되어 있습니다. 기본 Shopify 플랜에서 여기에는 위치별 고객, 1회 고객, 재방문 고객, 최초 고객과 재방문 고객 간의 매출 차이와 같은 메트릭이 포함됩니다. 고급 Shopify 계획은 여기서 한 단계 더 나아가 '위험에 처한 고객'과 충성도가 높은 고객을 추적하는 세그먼트를 도입합니다. 이러한 데이터 메트릭을 사용하면 습관을 기반으로 특정 사용자를 타겟팅하여 각 세그먼트에 대한 개인화된 할인, 판매 및 마케팅 목표를 생성할 수 있습니다.

Shopify 사용자 세분화의 제한 사항 중 하나는 사용자가 위의 메트릭에 따라 구분되지만 그들의 개별 행동은 고려되지 않습니다. 동일한 위치에 있는 두 명의 고객이 있을 수 있으며 Shopify는 이 고객을 동일한 범주로 분류합니다. 그러나 이러한 고객 중 한 명은 트렌디한 구매자가 될 수 있고 다른 한 명은 할인을 좋아할 수 있습니다. 고급 사용자 세분화 기능이 있는 Verfacto와 같은 데이터 기반 마케팅 플랫폼을 사용하면 고객을 더 깊은 수준에서 이해할 수 있습니다. 일부 연결 특성이 있지만 사용자 행동은 크게 다를 수 있습니다. 포괄적인 특성 대신 행동별로 사용자를 분류하면 특정 고객을 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다.

이러한 분석 도구가 사용자를 고유한 사용자 세그먼트로 분류하면 보다 개인적인 수준에서 웹사이트를 최적화할 수 있습니다. 이는 특정 사용자 세그먼트를 리타게팅하는 잠재적 ROAS 계산까지 확장됩니다. 판매 플랫폼에 고객에 대한 데이터가 많을수록 사용자를 효과적으로 타겟팅하고 구매자로 전환하기가 더 쉬워집니다.

데이터 기반 마케팅 도구에 대한 최종 생각

측정되는 것은 개선됩니다. Shopify 분석은 확실히 올바른 방향으로 가고 있지만, 아직 갈 길이 많이 남아 있습니다. 사용자가 어떻게 행동하는지 아는 것은 고객을 수용하고 웹사이트의 흐름을 변경하여 전환율을 높이는 첫 번째 단계입니다. 보다 강력한 데이터 기반 마케팅 플랫폼을 선택하면 비즈니스에서 사용자 행동을 기록하는 방식을 혁신하고 ROAS를 높이고 전환을 늘리고 사용자가 사이트에 머무르는 이유를 파악할 수 있습니다.