전자상거래 시장은 수많은 어려움과 도전과제에 직면한 상태입니다. 소비자의 니즈는 끊임없이 변화하며, 전 세계적 금리 인상 및 경제 성장 저하로 비즈니스 환경 역시 불안정한 상태이기 때문입니다.
쇼핑몰 데이터 수집은 기업이 침체된 매출을 다시 끌어올릴 수 있는 가장 강력한 수단입니다. 온라인 쇼핑몰을 운영하는 기업은 시장 데이터를 통해 새로운 소비자 트렌드를 예측하고 경쟁자를 분석하여 새로운 아이템과 마케팅 전략을 마련함과 동시에, 고객의 민감한 정보 유출을 방지하는 보안 결제 게이트웨이와 데이터 보호 조치를 통해 신뢰감을 형성할 수 있기 때문입니다
그러나 데이터 수집 도구를 활용하기 위해서는 정확한 방법과 윤리의식을 갖춘 채로, 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 좋은데요. 오늘은 이와 관련된 내용을 상세히 다루어 보도록 하겠습니다.
7개의 쇼핑몰 데이터 수집 방법
▶ 자동화 방식 활용하기
1) 웹 스크래핑(Web Scraping)
웹사이트에서 대량의 데이터를 자동으로 추출하는 기술을 의미하며, 고객의 행동 패턴과 선호도를 파악하여 마케팅 전략을 수립하는 데에 중요한 역할을 수행합니다.
스크래핑은 경쟁 업체로부터 제품 및 서비스 가격, 카탈로그 등의 데이터를 모니터링·수집·분석하거나 우리 기업의 브랜드 이미지·평판을 확인하는 데에도 활용할 수 있습니다.
단, 웹사이트별 데이트 사용 정책과 저작권·개인정보 보호 관련 법률을 준수해야 하며 서버에 부하를 줄 정도로 단시간에 과도한 요청을 지시하는 것은 지양하는 것이 좋습니다.
2) 쿠키 추적
쿠키는 소비자가 특정 웹사이트를 방문할 때 하드웨어에 저장되는 작은 파일입니다. 이러한 쿠키를 통해 온라인 쇼핑몰은 방문 페이지, 접속 시간, 쇼핑 카트에 추가된 항목 등의 소비자 행동을 추적할 수 있습니다.
쿠키 추적을 통해 얻은 데이터는 사용자 습관과 선호도에 관한 분석·고찰을 제공하여 맞춤형 마케팅과 사용자의 만족도 향상에 기여할 수 있습니다.
3) 소셜 미디어 분석
온라인 시장 소비자 중 다수를 차지하는 청년층은 대부분 소셜 미디어를 이용합니다. 온라인 쇼핑몰을 운영하고 있다면 SNS 분석 도구를 활용하여 사용자의 성별과 연령 등의 인구 통계, 행동 패턴, 다른 소비자와의 상호작용, 제품 및 브랜드에 관한 평가 및 감정 관련 정보를 수집하는 것이 좋습니다.
SNS를 통해 얻은 데이터는 수요가 높은 제품과 고객 만족도, 잠재적 시장 동향을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
4) 자연어 처리(Natural Language Processing)
NLP는 AI에 적용되는 기술 중 하나로 기계가 인간의 언어를 작은 단위로 분해하여 이해하는 처리 과정을 의미합니다. 이커머스 시장에서는 고객 리뷰나 댓글, 챗봇에 NLP 기술을 적용하여 고객이 현재 상품·서비스를 어떻게 평가하는지, 어떤 제품을 선호하는지, 어떤 방향으로 개선되기를 바라는지 등을 추측할 수 있습니다.
또, NLP는 고객의 선호도와 취향을 반영한 맞춤형 제품 추천에도 활용할 수 있습니다.
▶ 자체적인 조사 진행하기
5) 고객 리뷰
고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰에서 제공하는 제품·서비스에 관해 이용 고객이 어떻게 생각하는지 확인할 수 있는 가장 명확한 창구입니다.
리뷰는 크게 제품의 강점과 약점, 고객의 만족도, 개선이 필요한 부분으로 구성됩니다. 이를 통해 쇼핑몰 운영자는 더 양질의 상품을 고객에게 제공할 수 있으나, 쇼핑몰의 규모가 크고 제공하는 상품이 다양하다면 리뷰를 수동으로 분석하기 어려울 수 있습니다.
6) 설문조사
팝업 또는 메일을 통해 설문조사를 진행하면 자동화된 방법으로는 얻기 힘든 개별 고객의 구체적인 경험과 만족도를 조사할 수 있습니다.
설문조사를 진행할 때는 설문지 작성에 소요되는 시간에 비해, 고객이 응답하는 비율이 낮을 수 있다는 점에 주의해야 하는데요. 질문 개수를 간소화하고 설문조사 참여에 대한 소정의 보상을 제시함으로써 응답률을 높일 수 있습니다.
7) 가입 및 E-mail 환경 설정 양식
고객이 쇼핑몰에 가입하거나 이메일 선호도 양식을 작성할 때, 쇼핑몰 메인 화면의 구성을 결정할 때, 쇼핑몰 운영자는 고객의 선호도에 대한 명확한 정보를 제공받을 수 있습니다.
고객이 가입하면서 만들어지는 데이터는 고객의 유형을 세분화하고 맞춤형 캠페인·마케팅을 위한 기반이 됩니다.
쇼핑몰 데이터 수집 시 지켜야 할 원칙과 모범 사례
1) 고객 데이터 수집을 최우선으로 생각하세요.
전자 상거래에서 가장 중요한 것은 '고객을 이해하는 것'입니다. 인구 통계 데이터와 행동 데이터, 선호 항목, 과거 구매 이력, 검색 패턴 위주로 고객 데이터를 수집해야 한다는 점을 반드시 기억하십시오.
2) 데이터 수집 도구를 활용하세요.
전자상거래 시장 규모는 매해 더 커지고 있으며, 관련 데이터 역시 방대합니다. 수동으로 데이터를 수집·분석하는 데에는 명백한 한계가 존재하므로 실시간으로 데이터를 수집하고 간소화하는 툴이나 프로그램 사용법을 숙지하시길 바랍니다.
3) 소셜 미디어를 적극적으로 활용하세요.
SNS와 동영상 플랫폼, 인플루언서가 소비자의 행동에 미치는 영향은 막대합니다. 소비자의 목소리에 귀 기울이는 가장 효과적인 방법은 소셜 미디어 모니터링입니다.
브랜드 자체의 SNS 계정을 운영하는 것은 물론, 소셜 미디어 분석 도구로 온라인상에서 이루어지는 소비자 간의 상호작용과 대화를 모니터링 하시길 바랍니다.
4) 고급 전자 상거래 분석 도구를 사용하세요.
쇼핑몰 데이터 수집은 그 후 분석 단계가 더 중요합니다. 아무리 많은 데이터를 수집해도 고객 행동에 숨은 패턴과 미래 트랜드를 예측하지 못하면 쇼핑몰을 효율적으로 운영하기 어렵습니다.
씨그로(cigro)는 레포트 및 SKU, 제품 및 광고 분석 등 통합 분석을 제공하는 대시보드 시스템으로 쇼핑몰 초보 운영자도 쉽게 활용할 수 있습니다.
5) CRM 시스템에 투자하세요
CRM은 고객 관계 관리 시스템으로 소비자의 연락처 정보와 구매 이력 등의 데이터 베이스를 구축하고 고객 서비스를 개선하는 데에 필수적인 시스템입니다.
6) 데이터 보안에 주의하세요.
각종 쇼핑몰에서 수집하는 데이터의 양이 증가하면서 데이터 보안이 중요한 쟁점으로 떠오르게 되었습니다. 모든 기업은 암호화와 정기적인 보안 검사를 통해 데이터 보호 조치를 마련해야 합니다.
7) 개인정보 보호 규정을 지키세요.
글로벌 쇼핑몰을 운영하고 있다면 국내 개인정보 보호법은 물론 유럽의 GDPR, 캘리포니아의 CCPA 등 각 국가의 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.
고객 개인정보가 유출되는 사고가 발생한다면, 회사 운영에 치명적인 영향을 주는 소송으로 이어질 수 있습니다.
오늘은 쇼핑몰 데이터 수집 방법과 유의사항에 관해 알아보는 시간을 가졌습니다.
다양한 플랫폼의 광고를 한 화면에서 집계하여 성과를 확인하고 운영 효율을 높이고자 한다면, 언제든 씨그로를 이용해 보시길 바랍니다.
감사합니다.
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