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패션 업계가 변화하는 이커머스 트렌드에 대비하는 자세

빅인(bigin)

2021.10.20 07:00
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지난 9월 29일, 한국패션산업협회에서 주최한 'K-패션 디지털 전환 포럼' 웨비나가 진행되었습니다.

 

'K-패션 디지털 전환 포럼'은 한국패션산업협회가 국내 패션 업계의 디지털 생태계 조성을 목적으로 패션 산업의 디지털 전환 방향을 논의하기 위한 목적으로 출범되었습니다.

 

이번에 진행된 포럼에서 빅인사이트는 '고객과 직접 만나는 D2C(Direct to Customer) 전략'이라는 주제로 특별 단독 강연을 진행하였습니다. 패널로는 트렌드랩 김소희 대표님, 빅인사이트 천영훈 팀장님이 참석하시어 패션 산업의 디지털 전환에 대해 논의해주셨습니다.

 

유튜브 실시간 라이브로 진행된 이번 포럼은 300명이 넘는 브랜드 담당자분들이 시청해주셨으며, 그만큼 패션 업계에서도 자사몰 강화에 대한 관심이 높다는 사실을 알 수 있었습니다.

 


 

강연 주제

'고객과 직접 만나는 D2C(Direct to customer) 전략'

 

 

D2C란 'Direct to Customer'의 약자로 중간 유통과정 없이 자사몰을 통해 고객에게 직접 상품을 판매하는 방식을 뜻합니다. D2C 모델은 매출과 수익성은 물론, 고객에게 우수한 쇼핑 경험을 제공할 수 있어 온라인 쇼핑몰을 운영하는 브랜드들에게 큰 주목을 받고 있습니다.

*참고 콘텐츠: '나이키는 왜 아마존과 결별을 선언하였을까?'

 

그렇다면 D2C 모델을 고도화할 수 있는 최고의 마케팅 전략은 무엇일까요? 바로 CRM 마케팅입니다. CRM 마케팅이란 기존 고객을 충성 고객으로 전환시키고 객단가를 높이기 위한 마케팅 방법으로, D2C 모델을 고도화하는 데에 적합한 전략입니다.

 

빅인사이트 홍승표 대표님은 어렵게 유치한 신규 고객들을 잘 관리하여 지속적인 가치를 만들어 내는 방법과 기존 고객을 충성고객으로 만들고 유지하는 방법에 대해 강연을 진행해주셨습니다.

 

 

  

[특별 강연을 준비 중이신 빅인사이트 홍승표 대표님]

 

 

1. 온라인 쇼핑몰 마케터는 고객의 니즈를 해결하는 데에 도움을 주는 직원이 되어야 한다.

 

방문 고객을 구매 고객으로 전환시키고 관계를 유지시키기 위해 온라인 쇼핑몰 마케터는 고객의 니즈를 해결하는 데에 도움을 주는 직원이라는 인식을 심어 주어야 합니다. 

(*도움을 주는 직원은 온라인에서는 마케터, 오프라인에서는 세일즈 직원이 될 수 있습니다.)

 

디지털 환경을 알아보기에 앞서, 오프라인 환경의 고객 구매 여정을 가정해보겠습니다. 처음 매장에 방문한 고객에게 바로 "찾으시는 상품 있으신가요?"라고 묻는다면, 일반적인 고객은 "조금 더 둘러볼게요."라며 상품 안내를 거절합니다.

 

하지만 고객이 쇼핑하는 모습을 눈여겨본 후, 니즈에 맞는 상품을 추천한다면 이전 상황에 비해 상품을 구매할 확률은 더욱 높아집니다.

 

디지털 환경에서 고객의 쇼핑 행동은 오프라인의 경우와 유사합니다. 고객이 매장에서 원하는 상품을 골라 보듯, 웹사이트에서 원하는 카테고리를 클릭해 상품을 찾아보기 때문입니다. 그중 마음에 드는 상품이 있다면 좀 더 오랜 시간 상세 페이지에 머무르며 정보를 탐색하겠지요.

 

때문에 온라인 쇼핑몰 마케터들은 모든 고객을 대상으로 인기 상품과 할인 상품을 추천하는 것이 아닌, 고객 행동 데이터를 기반으로 고객에게 필요한 상품 정보와 혜택을 적시에 전달해야 합니다. 이런 고객 행동 데이터는 더 나아가 다양한 마케팅 의사 결정에도 활용할 수 있습니다.

 

 

2. 고객의 관심사와 니즈를 파악하기 위해서는 고객 행동 데이터를 수집해야 한다. 

 

위에서 이야기 한 고객 행동 데이터는 어떻게 활용해야 할까요? 알아보기에 앞서 정확한 고객 행동 데이터의 개념에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

고객 행동 데이터란 고객이 클릭한 카테고리, 상품은 물론 페이지 체류 시간, 페이지 뷰 수, 유입-이탈 경로 등 웹사이트 내에서 발생한 고객의 모든 행동을 의미합니다. 이러한 고객 데이터를 쪼개어 분석한다면 관심사와 니즈별로 고객 그룹을 세분화할 수 있습니다.

 

이렇게 유입된 고객 행동 데이터를 수집하고 분석하는 것은 마테크 솔루션으로 가능하며, 마테크 솔루션은 이 모든 단계를 자동화하여 효율적인 CRM 마케팅을 하도록 도와줍니다.

 

 

3. 고객 행동 데이터를 기반으로 한 마케팅 시나리오가 필요하다.

 

그렇다면 이렇게 수집, 분석된 고객 행동 데이터는 어떻게 활용해야 할까요? 고객 행동 데이터를 잘 활용하고 있는 빅인의 고객사 사례로 알아보도록 하겠습니다.

 

패션 스트릿 브랜드 A사의 내부 목표는 구매 객단가를 높이는 것이었습니다. 목표 달성을 위해 퍼널 별 고객 행동 데이터를 분석한 결과, 장바구니 단계에서 이탈 고객이 많다는 문제점이 있었습니다.

 

A사는 문제점을 해결하기 위해 장바구니 단계 이탈 이유에 대한 가설을 설정한 후 아래와 같은 마케팅 시나리오를 구상하였습니다.

 

 

1. 장바구니 단계에서 많은 고객이 이탈하고 있다. (현재 상황 분석)

2. 장바구니 단계에서 이탈이 발생하는 이유는 할인 금액을 확인할 수 없다는 점 때문이다. (가설 설정)

3. 장바구니 페이지에서 '할인 금액은 결제 페이지에서 확인 가능하다'는 사실을 인지시키면 구매 전환율이 상승할 것이다. (문제 해결을 위한 액션 수립)     

4. 장바구니 단계에서 구매 전환율이 오르면 구매 객단가도 높아질 것이다. (예상 결과)

 

 

A사는 가설을 검증하기 위해 마테크 솔루션으로 인웹 캠페인을 설정하였고, 조건은 다음과 같았습니다. 

 

 • 목표: 장바구니 페이지 조회 후 구매 전환율 상승

 • 타깃: 장바구니에 상품을 추가한 사용자

 • 트리거: 장바구니 페이지 조회 시 사용자당 1회 노출 

 

결과는 어땠을까요?

 

캠페인 설정 전-후 평균 객단가는 40,000원 증가하였으며, 장바구니 조회 후 구매 전환율도 67%까지 상승하였습니다.

 

 

  

 

 

이처럼 고객 행동 데이터는 구매 여정 중 어떤 퍼널에서 문제가 발생하는지 파악하도록 도와줍니다. 또한 문제점을 해결하기 위해 다양한 마케팅 시나리오를 구상하고 액션을 수행한다면 목표에 한층 더 가까워질 수 있습니다.

 

이상으로 자사몰 고도화를 위한 전략을 살펴보았습니다. 강연의 핵심은 고객 행동 데이터를 수집, 분석하는 데에서 나아가, 다양한 마케팅 시나리오를 설계하고 시도해 보아야 한다는 내용이었습니다.


더하여, 이 모든 일련의 과정을 마케팅 자동화 솔루션으로 자동화한다면 업무 효율성을 대폭 향상시킬 수 있음을 알 수 있었습니다.

 

강연 이후에는 포럼을 시청해주신 분들이 질문해주신 내용을 기반으로 CRM 마케팅 고도화와 고객 행동 데이터 활용에 대한 이야기를 나누는 시간이 준비되었습니다.

 

 

Q&A

 

특별 강연 이후에는 참석해주신 패널 분들과 함께 D2C 사례에 대한 Q&A 시간을 가졌습니다.

 

다양한 브랜드의 담당자분들께서 남겨주신 구매 전환과 CRM 마케팅, 데이터 활용에 대한 여러 질문 중, CRM 마케터 분들께 가장 도움이 될만한 질문 세 가지를 선정해보았습니다.

 

 

1. 구매 전환을 높이기 위해서는 가격 할인만이 답일까요? 

 

할인 프로모션은 초기엔 많은 구매 전환을 일으킬지 몰라도 장기적으로는 마진에 대한 문제와 할인하지 않을 때는 구매하지 않는 문제가 발생합니다. 해결 방안으로는 정가 상품 구매 시 적립금 또는 사은품을 증정하는 방법이 있습니다. 

 

실제로 객단가가 높은 고객의 구매 상품을 분석해 본 결과, 할인 제품보다 신상품에 더 많은 관심을 보이고 구매한다는 사실을 알 수 있었습니다. 이런 고객들에게는 할인 프로모션 정보보다는 신상품 정보를 알리는 것이 효과적이었습니다.

 

 

2. 구매 전환 수에 변동이 있을 때 중점적으로 봐야 하는 포인트가 있을까요? 구매 이후 CRM 마케터가 핵심으로 관리해야 하는 지표와 KPI도 궁금합니다.

 

구매 전환 분석의 핵심은 구매 데이터를 쪼개어 보는 것입니다.

 

예를 들어, 구매 전환 수가 전달 대비 100건이 높아졌다면 그 원인을 먼저 알아야 할 텐데요. 전체 구매 데이터를 신규 구매와 재구매로 나누어본다면 구매 전환이 상승한 원인을 파악하기가 용이합니다.

 

데이터를 쪼개어보니 재구매율에는 큰 변화가 없었지만 신규 구매 수가 늘었다고 가정해 보겠습니다. 이때에는 신규 구매 수 상승에 기여한 상품 또는 프로모션을 살펴보고, 이를 광고 소재로 활용하여 지속적으로 구매 전환율을 상승시키는 방안을 구상할 수 있습니다. 

 

또한 구매 이후 CRM 마케터가 관리해야 하는 핵심 지표와 KPI는 크게 세 가지로 나누어집니다. 

 

[개인 정보를 남긴 회원 수] 

CRM 마케팅은 결국 고객 관리입니다. 꾸준한 고객 관리를 위하여 개인 정보를 남긴 회원들과 지속적인 커뮤니케이션이 필요합니다. 

 

[재구매율] 

관계 유지를 위해 지속적으로 커뮤니케이션한다면, 이것은 재 구매로 이어집니다. 만약 지속적인 커뮤니케이션을 했음에도 불구하고 재 구매율이 낮다면 다른 CRM 마케팅 전략을 고민해 보아야 하겠지요.

 

[잔존율] 

잔존율이란 웹사이트에서 이탈하지 않고 남아있는 사용자의 비율을 의미하며, CRM 마케팅의 성과를 나타내는 지표입니다. 그래서 잔존율이 떨어지는 시점을 파악하여 그 시기에 맞는 새로운 CRM 마케팅 전략을 세우는 것이 중요합니다. 

 

 

3. 패션 산업의 특성상 고객의 취향과 구매 패턴을 파악하여 마케팅을 하는 것이 중요할 텐데요, 취향과 패턴을 데이터화 하기 위해서는 어떤 데이터를 활용해야 할까요?

 

고객의 취향과 패턴을 데이터화 하기 위해서는 아래 세 가지 데이터를 분류해야 합니다. 

 

[검색어] 

검색어는 고객의 취향을 가장 명확하게 파악할 수 있는 데이터입니다. 만약 A 고객이 자사몰에 유입될 때 '러닝화'라는 검색어를 통해 들어왔다면, A 고객이 가장 관심 있는 상품은 '러닝화'라는 사실을 파악할 수 있습니다. 

 

[상품 카테고라이징]

상품 카테고라이징이 잘 되어 있다면 상품 조회, 장바구니 추가, 구매 행동을 통해 고객에게 필요한 상품을 추천할 수 있습니다. 

 

[재구매 주기] 

재구매 주기를 한 번 파악하면 어느 시점에 고객에게 리마인드 마케팅을 해야 하는지 알 수 있습니다. 

 

예를 들어 다이어트 식품을 두 달에 한 번 구매하는 고객이 있다면, 이 고객에겐 두 달 주기로 리마인드 마케팅을 해야겠지요. 이후 이 고객이 갑자기 다이어트 식품이 아닌 다른 상품에 관심을 보인다면, 그 시점을 기준으로 또 다른 리마인드 마케팅을 할 수 있습니다. 

 

이런 데이터를 바탕으로 적시적소에 마케팅 액션을 수행한다면 긍정적인 CX(Customer Experience: 고객 경험)를 제공할 수 있습니다.  

 

 

 

본 콘텐츠는 강연 내용의 일부를 발췌하여 작성되었습니다. 

보다 자세한 강연 내용과 사례가 궁금하신가요?

 

아래 링크로 신청서를 작성해 주시는 분들께 전체 강연 자료를 보내드립니다.

 

지금까지 K-패션 디지털 전환 포럼에서 다룬 강연 내용과 Q&A를 알아보았습니다. 이번 포럼은 D2C 모델을 잘 활용한 마케팅 사례를 살펴보고, 어떻게 하면 CRM 마케팅 고도화를 통해 구매 전환율을 높일 수 있는지 함께 고민할 수 있는 유익한 시간이었습니다.

 

앞으로도 빅인사이트는 한국 패션 산업군의 자사몰 강화에 도움이 될 수 있도록

CRM 마케팅 자동화 솔루션 빅인을 더욱 고도화해 나갈 예정입니다.

 

고도화된 CRM 마케팅으로 자사몰의 성장을 이루어 나가고자 하는 마케터 분들의 지속적인 관심을 부탁드립니다.

 

>> D2C 모델 최고의 전략인 CRM 마케팅, 빅인에 문의하기

 

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