데이터로 성장하는 이커머스, 라플라스 애널리틱스의 모든 것
라플라스 애널리틱스가 어떻게 이커머스 데이터를 분석하고, 매출 성장을 돕는지 소개합니다.
정확한 광고 성과 분석으로 과장된 데이터 걸러내기
광고 플랫폼들이 자기들한테 유리하게 성과를 과장하고 있다는 것은 이제 공공연한 사실입니다. 라플라스 고객들은 이 문제를 어떻게 해결하고 있을까요?
많은 고객분들이 GA4 이벤트 데이터와 판매처 데이터를 연결하거나, 카페24 애널리틱스의 데이터와 주문 데이터를 묶어서 분석합니다. 이렇게 하면 라스트 클릭 기준으로 분석이 되면서 실제로 광고 유입된 고객들이 얼마나 구매 전환이 되는지를 정확하게 파악할 수 있습니다.
상품별 수익성 분석으로 영업이익 개선하기
요즘 경기가 안 좋아지면서 영업이익이 안 나오면 생존이 힘든 상황이 많아지고 있습니다. 라플라스를 활용하는 고객들은 SKU와 주문 데이터, 광고 데이터를 엮어서 상품별 광고 대비 매출을 분석합니다.
실제로 판매되고 있는 상품의 마진과 공헌이익을 확인해서 판매를 중단할지 유지할지를 결정하는 거죠. 아무리 매출이 많아도 마진이 안 나오면 많이 팔릴수록 적자가 늘어나는 상황이잖아요. 이 지표를 활용해서 영업이익을 개선하는 사례들이 많아지고 있습니다.
부서 간 커뮤니케이션 코스트 줄이기
라플라스 도입 전에는 특정 데이터를 확인하려면 MD 팀이나 마케팅 팀, 경영지원팀에 요청을 해야 하는 상황이 많았습니다. 요청받은 팀이 바쁘면 하루 이틀 늦어지기도 하고, 부서 간의 눈치도 보게 되고, 커뮤니케이션이 잘 안 되는 경우가 많았죠.
라플라스를 도입한 후에는 그럴 필요가 없어졌습니다. 팀별 대시보드, 구성원별 대시보드를 세팅해서 각자의 성과를 바로 확인하고, 프로모션 단위로 대시보드를 구성해서 이전과 비교해 성과가 좋아졌는지 나빠졌는지를 파악합니다.
특히 메모 기능으로 해당 일에 어떤 프로모션이 진행되고 특이 사항이 있었는지를 기록하면, 구성원들이 담당자에게 직접 물어보지 않아도 바로바로 파악할 수 있어서 커뮤니케이션 코스트가 자연스럽게 줄어듭니다.
대시보드의 핵심 장점: 하나의 목표를 향한 팀워크
구성원 모두가 하나의 목표를 가지고 일할 수 있다는 게 가장 큰 장점입니다. 구체적인 목표가 있다는 것은 굉장히 중요합니다.
모두가 같은 화면에서 같은 데이터를 보고 목표를 달성하기 위해 노력하다 보면, 각자 "이 지표를 올리려면, 개선하려면 어떻게 해야 하지?", "이 지표는 어떤 지표와 연관되어 있지?"하고 공부하게 됩니다. 그러면서 자연스럽게 구성원들이 성장하고, 구성원들이 성장하는 만큼 기업도 같이 성장하는 효과가 생기는 거죠.
같은 눈높이에서 바라보는 목표와 지표가 있다는 것이 자연스럽게 데이터 분석에 친숙해지는 환경을 만들어 줍니다.
AI 리포트: CS 데이터 자동화의 혁신
CS 데이터는 제공하는 업체에 따라 분석의 품질이 많이 달라집니다. 아무리 높은 수준의 분석을 맡아도 실제 발생한 환불, 취소, 교환 건수와 비교하려면 다시 엑셀 데이터를 정리하고 시각화해야 합니다.
매일 아침마다 데이터를 다운로드하고 취합하고 수식에 맞게 편집하는 작업을 반복하게 되는데, 이게 여간 복잡하고 시간이 걸리는 일이 아닙니다.
라플라스의 AI 에이전트는 이런 복잡한 작업들을 자동화하는 데 특화되어 있습니다. 각 유저의 개인정보를 기준으로 주문 데이터의 고객과 매칭을 하고, 실제로 주문 취소와 결제 처리까지 됐는지 파악이 가능합니다. 사람의 실수로 누락할 수 있는 태깅까지 AI가 자동으로 해주고, 사람이 놓칠 수 있는 문제점을 포함한 리포트까지 생성해 주니까 마치 컨설턴트가 내 옆에서 나 대신 계속 일해주는 느낌입니다.
지금은 CS뿐만 아니라 물류, 주문, SKU, 광고 등 다양한 영역에서 자동화를 진행하고 있습니다.
물류 데이터 AI 분석: 재고 관리의 새로운 기준
물류 데이터는 AI가 자동으로 현 재고 기준 소진율을 계산하고 리드타임 대비 재고 건전성을 분석해 줍니다. 실제로 입고된 데이터, 출고된 데이터, 그리고 현 재고를 분석해서 각 상품의 재고가 과다한지 정상인지, 소진일이 리드타임 대비 적은지 많은지 등을 알려줍니다.
덕분에 아침마다 발주 데이터랑 출고 데이터를 취합해서 계산기 두드리던 불편함이 크게 줄었습니다. 특히 AI는 이상치 탐색이나 미래 예측 같은 수학적 계산에 특화되어 있어서, 시즈널리티가 있는 상품의 경우 해당 시즌에 필요한 수량을 예측해서 전달해 주기도 합니다.
또한 환불 취소율과 실매출을 기반으로 각 제품 중 환불 취소율이 높은 고위험 품목을 분별해 주고, 개선할 수 있는 액션 플랜까지 제안해 줍니다.
라플라스를 추천합니다
분석할 데이터는 많은데 어떻게 분석해야 할지 모르겠고, 데이터를 어떻게 정리하고 시각화해야 하는지, 거기서 문제점이 뭔지, 해결해야 할 부분이 전혀 감이 안 잡히신다면 라플라스 AI 컨설턴트를 한번 이용해 보시는 건 어떨까요?
AI가 전문적인 지식을 바탕으로 우리 몰의 문제가 무엇인지, 어떤 부분을 개선하면 추가로 만들 수 있는 수익은 얼마일지 분석해 드립니다. 데이터 정리부터 시각화, 그리고 전문적인 인사이트까지 전달해 드립니다.
마치며: AI 시대, 데이터 활용의 미래
이제는 정말 AI가 다양한 분야에 깊숙이 파고들고 있습니다. 단순히 궁금한 게 있으면 ChatGPT한테 물어보는 검색 기능에서부터, 이제는 내가 해야 하는 업무를 직접 도와주는 역할까지 온 거죠.
개발 쪽에서는 AI 코딩 도구가 개발자들의 업무 효율을 몇 배씩 높여주고 있습니다. 그렇다고 해서 개발자가 필요 없어지는 건 아니고, 결국 관리자 한 명이 여러 업무를 AI에게 맡기고 검수하는 역할을 하게 될 것 같습니다.
사람이 하면 오래 걸리는 일, 사람이 하면 실수할 수 있는 일, 사람보다 더 많은 지식이 필요한 일—이런 일들을 라플라스의 AI 컨설턴트가 대신할 수 있도록 기능을 제공하고 있습니다.
데이터는 있는데 활용이 어려우셨던 분들, 한번 경험해 보시는 건 어떨까요?