이커머스(e-commerce)는 디지털 시대의 핵심 산업 중 하나로, 상품과 서비스의 온라인 거래를 통해 경제적 가치를 창출하고 있다. 우리가 익히 알고 있는 아마존, 쿠팡 등이 이 이커머스에 속한다. 이 에세이에서는 이커머스에서 데이터 분석가와 PM의 역할, 이들이 어떻게 협력하여 비즈니스 성과를 극대화하는지에 대해 논의하고자 한다.
이커머스의 발전과 데이터 분석의 중요성
COVID-19 팬데믹 이후 소비자들은 온라인 쇼핑의 편리함을 경험하게 되었고, 이로 인해 이커머스 플랫폼의 수요가 폭발적으로 증가했다. 이러한 환경 속에서 데이터 분석은 고객 행동, 판매 트렌드, 재고 관리 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다.
데이터 분석가는 산업 내의 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 결론적으로 비즈니스 전략을 개선하는데 기여한다. 소비자 중심으로 데이터를 보았을 때, 고객의 구매 패턴, 선호도, 행동 데이터를 분석하여 인사이트를 도출해내거나, 기업 내 진행한 마케팅 캠페인의 성과를 트래킹하고 분석하여 여러 방향성을 제시할 수 있다. 가령 고객 세그먼트 작업을 진행하여 특정 그룹에 맞춘 마케팅을 진행할 수도 있으며, 광고 자체를 트래킹하여 최적의 광고 전략을 수립할 수도 있다.
상품 중심으로 데이터를 보게 된다면, 재고 관리와 공급망 최적화에 있어 인사이트를 도출해낼 수 있을 것이다. 이는 판매 데이터를 봐야할 것이며, 이를 통해 미래 수요를 예측하고, 적절한 재고 수준을 유지함으로써 불필요한 비용을 절감하게 할수 있다. 아래에서는 이런 업무를 실행하기 위해 필요한 일들과 알아야 할 성과지표에 대해 이야기하고자 한다.
정리해보았을 때의 E-commerce 산업에서의 데이터 분석가의 주요 역할
1. 데이터 수집 및 정제
: 다양한 소스에서 문제를 확인할 때 필요한 데이터가 무엇인지 판단하고, 그에 따라 데이터를 수집한다. 이를 정제하여 분석 가능한 형태로 가공한다.
2. 데이터 시각화
: 데이터를 효과적으로 전달하기 위해 Python의 여러 라이브러리, Tableau, Power BI 등의 시각화 도구들을 사용하여 데이터를 시각적으로 표현한다. 올바른 데이터 시각화는 여러 형태로 구성되어 있는 데이터셋을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 또한 여러 데이터를 동시에 확인할 수 있도록 하기에 데이터 간의 관계를 확인할 수 있어 관련된 비즈니스 이해관계자들이 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
3. 예측 분석
: 머신러닝 및 딥러닝 기법을 이용해 고객 행동을 예측하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 개발한다. 예를 들어, 고객의 이탈 가능성을 예측하여 적절한 리텐션 분석을 실시할 수 있으며, 고객 구매 패턴과 선호도 파악을 통해 개인화된 추천 시스템을 구축하는데 활용된다.
4. 성과 측정 및 보고
: 위에서 말하였듯이 캠페인이나 프로젝트의 성과를 분석하고, 이를 보고서 형태로 작성하여 경영진 및 팀원들에게 전달한다. KPI(Key Performance Indicator)를 설정하고 이를 지속적으로 모니터링하는 것도 중요한 역할이다. 성과를 분석하고 측정하는데에는 여러 지표를 사용한다.
이커머스 성과 지표와 데이터 분석가의 시점
이커머스는 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 소비자 행동을 이해하고, 효과적인 비즈니스 전략을 수립하기 위해 다양한 성과 지표(Key Performance Indicators, KPI)를 활용한다. 아래는 그 중 자주 언급되는 성과 지표이다.
1. 전환율 (Conversion Rate)
전환율은 웹사이트 방문자 중 실제로 구매를 완료한 비율을 나타낸다. 이 지표는 이커머스의 성공을 가늠하는 가장 기본적이고 중요한 지표 중 하나이다.전환율을 분석할 때 데이터 분석가는 고객의 구매 여정을 면밀히 살펴본다. 특정 페이지에서의 이탈률, 장바구니에 담긴 제품 수, 결제 과정에서의 이탈 원인 등을 분석하여 전환율을 높일 수 있는 요소를 파악한다. 예를 들어, A/B 테스트를 통해 다양한 랜딩 페이지 디자인이나 프로모션 메시지를 시험하여 어떤 요소가 더 높은 전환율을 가져오는지를 분석할 수 있다.
2. 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost, CAC)
CAC는 새로운 고객을 유치하기 위해 소요되는 총 비용을 나타낸다. 마케팅 비용을 신규 고객 수로 나눈 값으로, CAC가 낮을수록 마케팅의 효율성이 높다는 것을 의미한다. 데이터 분석가는 CAC를 측정하기 위해 다양한 마케팅 채널의 성과를 분석한다. 각 채널에서 발생한 비용과 고객 수를 비교하여 가장 효율적인 채널을 식별하고, 비용을 최적화할 수 있는 방안을 모색한다. 예를 들어, 소셜 미디어 광고와 검색 엔진 광고의 성과를 비교하여 어떤 채널이 더 높은 ROI(투자수익률)를 가져오는지를 분석할 수 있다.
3. 고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value, CLV)
CLV는 한 고객이 기업과의 관계에서 생성하는 총 수익을 의미한다. CLV는 고객의 재구매 가능성과 충성도를 평가하는 데 중요한 지표로 작용한다. CLV를 계산할 때 데이터 분석가는 고객의 구매 이력, 평균 구매 금액, 재구매 주기 등을 분석한다. 이를 통해 고객 세그먼트를 나누고, 각 세그먼트에 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어, 높은 CLV를 가진 고객 그룹에 대해 특정 제품의 추천이나 맞춤형 할인 쿠폰을 제공하여 재구매를 유도할 수 있다.
4. 장바구니 이탈률 (Cart Abandonment Rate)
장바구니 이탈률은 소비자가 장바구니에 담은 상품을 구매하지 않고 이탈하는 비율을 나타낸다. 이 지표는 고객의 구매 여정에서 발생하는 문제를 파악하는 데 유용하다. 장바구니 이탈률을 분석할 때 데이터 분석가는 이탈한 고객의 행동 패턴을 조사한다. 결제 과정에서의 이탈 원인, 장바구니에 담긴 상품의 가격대, 이탈한 시간대 등을 분석하여 문제를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특정 결제 방법에서 이탈률이 높다면 해당 결제 방법에 대한 사용자 경험을 개선하는 방안을 모색할 수 있다.
5. 웹사이트 트래픽 (Website Traffic)
웹사이트 트래픽은 사이트를 방문하는 사용자 수를 의미하며, 이는 마케팅 캠페인의 효과를 직접적으로 나타내는 지표이다. 데이터 분석가는 웹사이트 트래픽을 분석하여 방문자의 출처, 행동 패턴, 체류 시간 등을 평가한다. 이를 통해 어떤 마케팅 캠페인이 효과적인지를 파악하고, 향후 캠페인에 반영할 수 있는 데이터를 제공한다. 예를 들어, 특정 블로그 포스트가 많은 트래픽을 유도하고 있다면, 해당 주제를 기반으로 추가 콘텐츠를 제작하여 더 많은 방문자를 유도할 수 있다.
6. 고객 유지율 (Customer Retention Rate)
고객 유지율은 일정 기간 동안 기존 고객이 재구매를 한 비율을 나타낸다. 높은 고객 유지율은 고객의 만족도와 충성도를 의미하며, 마케팅 전략의 성공 여부를 평가하는 데 중요한 지표가 된다. 고객 유지율을 분석할 때 데이터 분석가는 고객의 재구매 주기, 구매 금액, 고객 피드백 등을 종합적으로 고려한다. 이를 통해 고객 유지율을 높이기 위한 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어, 재구매율이 낮은 고객에게는 리마인더 이메일이나 할인 쿠폰을 제공하여 재구매를 유도할 수 있다.
7. 소셜 미디어 참여도 (Social Media Engagement)
소셜 미디어 참여도는 브랜드의 소셜 미디어 채널에서 발생하는 사용자 반응(좋아요, 댓글, 공유 등)을 측정하는 지표이다. 이는 브랜드의 인지도를 나타내는 중요한 요소가 된다. 데이터 분석가는 소셜 미디어 참여도를 분석하여 어떤 콘텐츠가 사용자에게 더 큰 반응을 얻는지를 평가한다. 참여도가 높은 콘텐츠 유형을 파악하여, 향후 마케팅 전략에 반영할 수 있다. 예를 들어, 특정 캠페인이 높은 참여도를 기록했다면, 유사한 형식이나 주제를 활용하여 추가 캠페인을 계획할 수 있다.
8. 반품률 (Return Rate)
반품률은 구매한 상품 중 반품된 상품의 비율을 나타낸다. 이 지표는 고객의 만족도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다.
반품률을 분석할 때 데이터 분석가는 반품 사유, 상품 카테고리, 구매 고객의 특성 등을 조사하여 문제의 원인을 파악한다. 예를 들어, 특정 상품군에서 높은 반품률이 발생할 경우, 해당 상품의 품질이나 설명을 개선할 필요가 있다. 이러한 데이터를 통해 고객의 기대에 부합하는 상품을 제공함으로써 반품률을 줄일 수 있다.
E-commerce 산업에서의 프로젝트 관리(PM)의 역할
PM은 프로젝트의 계획, 실행, 모니터링 및 종료를 관리하는 역할을 한다. 이커머스에서 PM은 데이터 분석과 밀접하게 연결되어 있으며, 프로젝트의 성공을 위해 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 것이 중요하다.
1. 프로젝트 계획
: 프로젝트의 목표와 범위를 정의하고, 필요한 리소스를 계획한다. 데이터 분석 결과를 바탕으로 우선순위를 정하고, 전략을 수립한다.
2. 팀 조율 및 커뮤니케이션
: 다양한 팀(마케팅, 개발, 디자인 등)과의 협업이 필수적이다. 데이터 분석가는 프로젝트에 필요한 인사이트를 제공하며, PM은 이를 바탕으로 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 유지한다.
3. 위험 관리
: 프로젝트 진행 중 발생할 수 있는 위험 요소를 사전에 식별하고, 이를 관리하는 방법을 모색한다. 데이터 분석을 통해 잠재적인 위험을 예측하고, 대응 전략을 마련할 수 있다.
4. 성과 평가
: 프로젝트가 종료된 후, 성과를 평가하고 학습한 내용을 정리하여 향후 프로젝트에 반영한다. 데이터 기반의 피드백은 이후 프로젝트의 성공률을 높이는 데 기여한다.
데이터 분석가와 PM의 협력
데이터 분석가와 PM의 협력은 이커머스의 성공에 있어 매우 중요하다. 두 역할 간의 원활한 소통은 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하며, 이는 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 분석가는 PM이 전략적 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공한다. 예를 들어, 특정 프로모션의 효과를 분석하여 PM이 향후 캠페인을 계획하는 데 도움을 준다.
PM은 프로젝트 진행 중 데이터 분석가의 인사이트를 활용하여 프로젝트의 진행 상황을 지속적으로 모니터링하고 필요시 조정을 한다. 이는 프로젝트의 성공적인 완료를 위한 필수 요소이다. 데이터 분석가는 프로젝트 종료 후에도 성과 데이터를 분석하여 향후 프로젝트에 대한 개선점을 제시한다. PM은 이를 바탕으로 지속적으로 프로세스를 개선하고 팀의 역량을 강화한다.
결론
이커머스 산업에서 데이터 분석가와 프로젝트 매니저(PM)의 협력은 비즈니스 성과를 극대화하는 데 필수적이다. 데이터 분석가는 고객 행동과 판매 트렌드를 분석하여 인사이트를 제공하고, 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략과 효율적인 재고 관리를 가능하게 한다. PM은 이러한 데이터를 바탕으로 프로젝트를 계획하고 실행하며, 진행 상황을 모니터링하여 필요한 조정을 한다. 두 역할 간의 원활한 소통은 데이터 기반의 의사 결정을 촉진하고, 이는 궁극적으로 기업의 경쟁력을 강화하는 데 기여한다. 따라서 이커머스의 지속적 성장을 위해서는 데이터 분석과 프로젝트 관리의 긴밀한 협력이 필요하며, 이를 통해 지속적인 개선과 혁신이 이루어질 수 있다.