커머스 데이터 분석

얼어붙은 시장에서 더 성장하는 브랜드가 되는 방법: 상품 마진(Product margin) 및 전환 속도 (Conversion velocity) 개선

더 성장하는 브랜드가 되기 위해 상품별 마진, 전환 속도 및 고객생애가치를 계산하는 방법을 소개합니다.
James Park

James Park

2022년 6월 22일 - 10 min read

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커머스 데이터 분석
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더 성장하는 브랜드가 되기 위해 상품별 마진, 전환 속도 및 고객생애가치를 계산하는 방법을 소개합니다.
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James Park
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Published June 16, 2022
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Jun 16, 2022 06:26 AM
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최근 쓰라시오(Thrasio)는 한 아티클을 통해 더 강력한 FBA(Fulfillment By Amazon, 아마존 주문처리 서비스) 브랜드를 만들기 위한 방법 4가지를 소개했습니다. 핵심사항은 다음 세 가지로 정리할 수 있습니다.
  1. 마진율(%)을 넘어서 상품별 마진 그 자체를 살펴봐야 함
  1. 가장 마진이 높은 상품의 전환율(Conversion rate)뿐만 아니라 전환 속도(Conversion velocity)를 개선해야함
  1. 더 높은 고객생애가치(LTV)를 추구하는 것이 기본적으로 중요함
 
다음은 쓰라시오(Thrasio)의 아티클 ‘순익(Bottom line)을 넘어서: 더 강력한 FBA 브랜드가 되기 위한 4가지 비법’의 전문입니다. 아마존과 관련된 내용이 많지만 국내 시장에서의 스마트스토어, 쿠팡에도 충분히 적용 가능한 부분일 것으로 보입니다.

‘순익(Bottom line)을 넘어서: 더 강력한 FBA 브랜드가 되기 위한 4가지 비법’

 
FBA 브랜딩을 더 잘하기 위해서는 순익(bottom line)보다 더 중요한 것들이 있습니다.
📢
여러분의 브랜드를 지속적으로 방문하는 애정 넘치는 고객들이 있나요? 여러분의 제품 리뷰에 별점 5점이 폭발하고 있나요?
 
손익계산서에는 직접적으로 드러나지 않더라도 더 높은 고객생애가치(CLV)와 더 강력한 FBA 브랜드로 이어질 수 있는 요소이기에 주목해서 봐야하는 성공 지표입니다. 즉, 지속가능한 FBA 브랜드를 구축하기 위해서는 여러분의 사업에 대한 큰 그림을 볼 수 있어야한다는 뜻입니다.
고려해볼만한 4가지 전략들을 소개합니다.
 
  1. 마진이 높은 상품에 집중하자
    1. 그동안 마진율(%)만을 고려해오셨다면, 이제 마진 자체에 집중할 필요가 있습니다. 여러분의 목표는 가장 마진이 높은 상품의 전환율(Conversion rate) 및 제품 판매 속도(Sales velocity)를 개선하는 것이어야 합니다.
      한 FBA 브랜드가 와인 마니아를 위한 제품을 판매하는 경우를 생각해볼까요? 50%의 마진율을 갖고 있는 만원짜리 와인 오프너로 얻는 절대적인 마진은 5천원이므로 2만원의 마진을 가져다주는 마진율 40%의 5만원짜리의 와인 디켄터보다 가치가 낮습니다.
 
  1. 키워드 전환점유율(conversion share)을 개선하자
    1. 전환 점유율이란 특정 키워드를 검색한 후 여러분의 제품을 구매한 고객수/동일 키워드를 검색한 후 어떠한 제품이든 구매한 고객수입니다.
      당연히 전환 점유율이 높을 수록 좋습니다. 여러분의 제품과 관련된 키워드에 대한 파이를 점점 많이 차지하고 있다는 뜻이니까요.
      전환점유율을 개선하는 것은 리스팅 사본에 키워드를 추가하는 것만큼 간단한 작업이 될 수 있습니다. 리스팅 요소 중에서도 제목 설정이 가장 중요한데요. 키워드 최적화를 거친후 최대한 간결하게, 그리고 아마존의 가이드라인에 맞게 설정해야 합니다. 키워드 퍼포먼스를 개선하기 위해서는 FBA 브랜드 애널리틱스 모듈의 한 부분인 아마존 Search Terms 보고서를 주의 깊게 살펴보아야합니다. 이 보고서는 여러분의 카테고리 및 FBA 사업에 엄청난 인사이트를 가져다줄 수 있는 황금광산이라 해도 과언이 아닙니다.
       
  1. 모든 방법을 동원해서 FBA 브랜드 리스팅을 최적화하자
    1. 잠재고객은 어떻게 검색을 하고 구매를 하게 되는지 이들의 입장에서 한 번 생각해볼까요?  여러분의 FBA 브랜드 상품 리스팅은 빨리 읽혀야하고 모바일 기기에서 보고 구매하는데 최적화가 되어있어야 하겠죠. 여러분의 주요 리스팅 사진들 중 어떤 이미지들이 가장 좋은 퍼포먼스를 내는지  Pickfu 와 같은 툴을 사용해서 실험해볼 필요가 있습니다.
      영상도 적극적으로 활용하세요! 많은 분들이 영상은 너무 어렵고 복잡하다는 이유로 리스팅에 활용하지 않습니다. 수백, 수천만원을 들여서 유명한 연예인을 섭외해서 아주 전문적인 마케팅 영상을 만들었다고 가정해볼까요? 이렇게 비싼 영상을 만들었음에도 아이폰으로 만든 20분짜리 영상보다 전환율이 낮을 수도 있습니다. 여기서 배울 수 있는 것이 뭘까요? 성공적인 퍼포먼스를 위해서는 대단한 무엇인가를 제작할 필요가 없다는 것입니다. 고객들에게 그 의미가 잘 전달되기만 하면 되는 것이라는 뜻이죠.
       
  1. FBA 브랜드의 리뷰 증가 속도를 높이자
    1. 여러분도 잘 알고 계시다시피, 아마존 커머스 사업에서 상품평은 아무리 강조해도 지나치지 않을만큼 중요한 요소입니다. 유사한 상품 여러 개를 보게 되면 고객들은 대부분 가장 좋은 리뷰들을 받은 상품을 선택하게 됩니다.양질의 리뷰는 양질의 제품에서 시작되는 것은 분명합니다. 하지만 그 다음 단계로 더 높은 별점을 받기 위해서는 노력이 조금 더 필요합니다.
      여러분들의 상품이 가장 좋은 리뷰를 받기를 원하는 건 당연한 심리입니다. 여러분의 제품과 경쟁사 제품 사이에 엄청난 별점 차이가 있으면 좋겠죠. 이 좋은 리뷰를 늘리기 위해서는 매출 규모를 키워야합니다. 매출 규모를 키우기 위해서는 일시적인 가격 인하를 통해 손실을 보고 판매를 하거나, Amazon Deals를 사용하거나, 트래픽 증가를 위해 광고 지출을 증가시키는 방법 등을 고려해볼 수 있습니다.

 

그렇다면 상품별 마진은 어떻게 계산해야 할까요?

  1. 우선 상품별 원가(Cost of goods sold)를 관리해야 합니다. 원가를 제대로 관리하기 위해서는 시간이 지남에 따라 변화하는 원가의 모든 로그를 관리해야 하지만 엑셀로는 불가능에 가깝습니다. 대다수의 커머스 사업자들은 고정된 마진율(%)을 통해 월별 총 매출 10,000 만원 x 마진율 17% = 1,700 만원 = 마진의 방식으로 계산을 수행하나 이는 정확하지 않은 값입니다. 상품별로 마진을 구하게 되면 이러한 값의 정확도는 현저히 떨어지게 되며 데이터를 관리하기는 더욱 어려워집니다. 라플라스 애널리틱스에서는 기초 상품 관리 메뉴를 통해 원가의 히스토리를 굉장히 간편하게 관리할 수 있도록 도와줍니다.
    1. 기초 상품 관리기초 상품 관리
      기초 상품 관리
  1. 대다수의 커머스 사업자들은 스마트스토어, 쿠팡 등 멀티 채널에서 상품을 판매합니다. 가장 큰 페인포인트 중 하나는 브랜드 / 판매 채널 / 상품번호 / 상품명 단위로 쪼개져 있는 코드값들을 실 재고 단위의 브랜드 / 품목코드 / 품목명으로 맵핑해야 한다는 점입니다. 라플라스 애널리틱스는 굉장히 간편한 UX를 통해 맵핑 작업을 손쉽게 처리하실 수 있도록 도와줍니다.
    1. 판매 상품 옵션 - 기초 상품 연결판매 상품 옵션 - 기초 상품 연결
      판매 상품 옵션 - 기초 상품 연결
 
  1. 가장 마진이 좋은 상품을 찾는 법
    1. 1, 2번 작업 완료 이후 Top N 기초 상품 차트에 진입하시면 가장 마진이 높은 상품을 손쉽게 살펴보실 수 있습니다. 정확한 마진 계산 방식을 통해 실제로 우리 커머스 사업에 이익을 가져다주는 상품을 찾아볼 수 있습니다.
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전환 속도는 어떻게 구할 수 있을까요?

가장 마진이 좋은 상품을 찾았다면 이제 전환 속도를 높일 차례입니다.
가장 중요하게 살펴봐야할 전환 속도는 아래와 같습니다.
  • 상세 페이지 → 첫 구매 전환 속도
  • 첫 구매 → 재구매 전환 속도
  • 첫 구매 → 리뷰 전환 속도
계산 방식은 모두 동일합니다.
  1. 전환 이전 상태의 유저 id와 날짜 및 시간 A를 기록합니다.
  1. 전환 이후 상태의 유저 id와 날짜 및 시간 B를 기록합니다.
  1. 전환된 유저 id 를 대상으로 날짜 및 시간 (B - A) 를 계산합니다.
  1. (B - A)의 평균을 구합니다.
예를 들어 첫 구매 유저와 재구매 유저 데이터가 다음과 같다면
상태
유저 id
날짜 및 시간
첫 구매
aaa
2022-05-01
첫 구매
bbb
2022-05-10
상태
유저 id
날짜 및 시간
재구매
aaa
2022-06-01
  • 첫 구매 → 재구매로 전환한 유저는 aaa입니다.
  • 첫 구매 시점으로부터 재구매 상태로 전환되기까지 총 31일이 걸렸습니다. 2022-06-01 과 2022-05-01의 차이를 구하여 계산할 수 있습니다. 이것이 바로 전환 속도(Conversion velocity)입니다.
  • 첫 구매 → 재구매 전환율은 50%입니다.
 

고객생애가치(LTV)는 어떻게 구할 수 있나요?

코호트 분석을 통해 평균 고객생애가치를 추적하여 커머스 사업을 개선해야 합니다. 자세한 내용은 아래의 아티클에 기재되어 있습니다.
코호트 기반 고객생애가치(LTV) 분석코호트 기반 고객생애가치(LTV) 분석
코호트 기반 고객생애가치(LTV) 분석
 
상품별 마진 및 전환 속도를 구하는데 어려움이 있으신가요? 라플라스 팀에게 알려주시면 데이터 분석을 도와드리겠습니다.
 
이메일 문의: product@laplacetec.com

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