Commerce story 2 marketing_0903

Mobile Commerce Story

모바일커머스

스토리 -

Report Date 2014. 9.3

Create :DAREZ Version 2.0

#2 이커머스 마케팅 편

#2 Marketing

01 / Data Driven Marketing

02 / eCommerce Marketing

Contents

Create :DAREZ Version 2.0

Report Date 2014. 9.3

01 /

데이터 분석을 바탕으로 한 마케팅

DataDriven Marketing

01 Data / Driven Marketing Mobile Commerce Story


스마트폰과 SNS가 네트워크 세상에서 보편화/인프라화되면서 빅데이터는 단순한 양적 팽창이 아닌

질적으로 성장하고 있다. 개개인의 단순한 정적 정보는 물론 동적 정보까지 정확하게 얻을 수 있게 됐다.

개인의 위치, 상태, 속도, 방향은 물론 무엇을 좋아하고 어떤 사람과 어떤 관계인가까지 명확한 정보가 생산된다.

단순한 로그가 아닌 예측 가능하고 활용가치가 무한한 빅데이터의 환경이 마련되었다.


38%

20대 여성의 Facebook 사용자:

25세 - 29세 여성 3,166,193명 / 19세 - 28세 여성 2,800,000명 Coverage 88.4% !어느 매체보다 정확한 타게팅:

Online 광고상품보다 약 2.35배 더 정확함 !정확한 사용자 Data 기반:

Facebook의 관심사 및 카테고리 타게팅은 사용자가

직접 입력한 정보 및 행동을 기반으로 함

(결혼 상태, 회사 및 학교의 정보, 좋아하는 관심사 & 페이지 등)

89%

FacebookOnline 광고상품

[세밀한 타게팅을 한 캠페인의 타게팅 정확도]

페이스북 마케팅 특징

x2.35

[Facebook Korea]


페이스북 관심사 & 카테고리 타게팅

Facebook 관심사&카테고리

취미/관심사

지역정보 라이프스타일 인구통계정보

(연령 및 성별 등)

여행에 관심있는 사람

연애중인 사람

안드로이드 폰 사용자

2주전 여행에서 돌아온 사람

서울에 거주하는 사람

20-30세 여성

모바일과 SNS의 인프라가 보편화, 고도화되면서 타겟 마케팅의 수준이

과거와 비교할 수 없을만큼 향상되고 있다. 대표적인 사례가 페이스북이다.

페이스북은 인구통계학적인 타게팅은 물론, 해당 타겟의 현재 니즈와

기호 상태까지 파악해 상품을 제안한다.

[Facebook Korea]


대상 별로 맞는 메세지와 이미지 & 동영상

[Before] [After]

예를 들어 여행 상품의 타겟 광고 경우, 과거에는 인구통계학적 기본 세그먼트 분류에 의해

일반적이고 일괄적인 범위에서 여행상품을 제안했다. 그러나 페이스북에서는 해당 타겟이

현재 결혼을 준비하는 증인지, 가족 여행을 염두에 두고 있는것 까지 구분해

각각에 적합한 이미지와 여행지, 여행상품을 제안해 광고한다.

[Facebook Korea]


A.A.R.R.R Cohort CLV

CTR을 중심으로 CPC와 CPS의 광고 비용 체계가 대부분이었던 과거와 달리

마케팅 관리 지표가 점차 엄격해지면서 A.A.R.R.R, Cohort, CLV 등을 통해

정교한 데이터 분석이 이루어지고 있다.

Mobile Commerce Story 01 Data / Driven Marketing

사용자의 최초 인지:

사용자는 당신의 서비스를 어떻게 발견했는가 !첫 사용:

사용자가 첫 경혐에 대해 얼마나 만족했는가 !재방문:

몇 퍼센트의 사용자가 당신의 서비스로 돌아왔는가 !추천:

당신의 사용자들은 친구에게 충분히 서비스에 대해

이야기하고 있는가 !매출:

당신의 서비스는 어떻게 돈을 버는가

A.A.R.R.R 스타트업의 성과 측정 방법론

AcquisitionPeople come to your site from various channels

ActivationUser sign-up or create accounts

RetentionRepeat use of product & features

ReferralGrowth via sharing & WOM

RevenueMonetize user behavior

[Ben Levy, besuccess]

http://besuccess.com/2014/07/ben-levy/

http://besuccess.com/2014/07/ben-levy/

Mobile Commerce Story 01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R

자료: 커머스 업계 모바일 앱 평균 페이스북 광고 효율CTR 1.905%, CPC 169원, CPI 1,720%

구분 다운로드 실행 실행&

다운로드가입 가입&

다운로드가입&실행 삭제 삭제&

다운로드마케팅비 Cost&

다운로드Cost&

실행Cost&

가입페이드 다운로드

오가닉 다운로드

기간평균

A

B

C

D

E

F

G

H

I

2,511

216

333

245

337

478

3,512

6,921

3,933

6,628

2,380

213

317

237

324

472

3,148

6,599

3,874

6,638

94.8%

98.6%

95.2%

96.7%

96.1%

98.7%

89.9%

95.3%

98.5%

94.1%

1,878

160

255

198

276

387

2,377

5,280

3057

4,911

74.8%

74.1%

76.6%

80.8%

81.9%

81.0%

67.7%

76.3%

77.7%

74.1%

78.9%

75.1%

80.4%

83.5%

85.2%

82.0%

75.5%

80.0%

78.9%

78.7%

1,087

98

125

98

116

148

1,012

2,962

2,234

2,991

43.3%

45.4%

37.5%

40.0%

34.4%

31.0%

28.8%

42.8%

56.8%

45.1%

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

W1,449,662

W1,357,762

W1,959,786

W1,652,585

W2,179,635

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

W3,071

W431

W297

W427

W349

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

W3,746

W571

W371

W541

W444

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

3,462

6,109

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

471

519

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

W3,033

W387

W283

W420

W329

NOW 8,386 7,518 89.6% 5,582 66.6% 74.2% 3,571 42.6% W2,232,632 W297 W400 7,471 915W266

신규 모바일 앱 출시 후 앱 마케팅 내부 분석 사례

Mobile Commerce Story 01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R

H

I

구분

NOW

시사점

광고 클릭 전

97.9%

98.3%

96.3%

가장 인기있었던 콘텐츠로 광고 시제를

집중한 결과, 평균 CPI 266원의 효율을

보이고 있으며 CTR 또한 3.68%의

높은 수치를 보이고 있음.

앱 설치 전

62.3%

75.9%

61.5%

앱스토어 이탈율이 전전주 75%에서

금주 61.5%로 하향세를 보이고 있으며,

이는 앱스토어 리뷰 관리로 판단.

현재 부정적인 리뷰가 추가로 올라와 있기에

지속적인 리뷰관리를 진행 할 예정.

앱 실행 전

1.5%

5.9%

10.4%

앱 실행 전 이탈율이 10%를 넘어선 이유를

파악중. 전체 모수 증가로 인한 성장세일수도

있으나, 성장세를 보이고 있는 요인을

찾기 어려움. 앱 아이콘 변경 테스트를

지속적으로 진행 할 예정.

회원가입 전

21.1%

21.3%

25.8%

회원가입 전 이탈율이 25.5%를 보이고

있는데, 회원가입 인덱스에 변화를 준

8월 2일은 5.6% 이탈, 다운로드 모수가

많았던 8월 3일은 16.9% 이탈을 보이고

있기에 회원가입 전 이탈율은 하락하고

있다고 판단. 조금 더 지켜본 뒤

추가적인 테스트를 진행 할 예정.

다운로드 수보다 중요한 실행율, 이탈율, 잔여율 소셜커머스 3사 앱 사용자의 잔존율 (5weeks) :68.4% > 60.6% > 59.1%



[Source: Flurry Analytics & Estimates]

01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R

100%

38%29%

24%20%

16% 14% 11%9% 7% 6% 5% 4%

설치 1개월 후 38%, 1년 후 4% 감소

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

자료: iOS & Android App User Retention, Months Since Acquisition


Cohort Analysis

01 Data / Driven Marketing / Cohort Analysis

W+1 재방문율이 7/11에 22.7% 저점 찍은 이후 24.1% > 24.8% > 29.0%로 조금씩 상승 중이다.

검은색 그래프는 W+n의 평균 잔존율이다. 그래프를 보면 W+9의 평균 이탈률도 92% 고점 찍고 나서 91%에서 멈췄다.

다시말해 전체 가입자중 9%정도는 이탈하지 않고 계속 쓰고 있다는 이야기이다.

8/7 팔로워 추천기능 업데이트 이후 이용자 및 컬렉션 팔로우가 직전 1주일 평균 대비 각각 3배, 2.5배 수준으로 증가했다.

이 팔로우 증가로 인한 리텐션 개선은 차주 cohort에서 확인할 수 있을 것으로 보인다.

100%

!75%

!50%

!25%

5월19일 5월23일 5월30일 6월6일 6월13일 6월20일 6월27일 7월4일 7월11일 7월18일 7월25일 8월1일

66%

77%

84% 84%87% 87% 89% 88%

92% 91% 91%


Mobile Commerce Story 01 Data / Driven Marketing / CLV

Customer Lifetime Value“어떤 소비자가 그 일생 동안 얼마만큼의 이익을 가져다주는가”

[조성문의 실리콘밸리 이야기]

http://sungmooncho.com/2011/11/21/customer-lifetime-value/

고객 생애 가치 (CLV): (첫 해에 고객이 가져다 준 이익의 총합) – (신규 고객 유치에 들어간 비용)

+ (둘째 해에 고객이 남아 있을 확률) * ((둘째 해에 고객이 가져다 준 이익의 총합) – (고객 유지에 들어간 비용))+ (셋째 해에 고객이 남아 있을 확률) * ((셋째 해에 고객이 가져다 준 이익의 총합) – (고객 유지에 들어간 비용))

+ … !

그 다음 년도의 계산에서 나온 숫자에는 화폐 가치 감소를 감안해 “할인율” 적용



CLV formula

CLV=(M-c)

1-r+i-AC

[조성문의 실리콘밸리 이야기]


M : 고객 1인당 평균 매출 (보통 1년 단위 계산)

c : 고객 1인당 평균 비용 (보통 1년 단위 계산)

r : 고객 유지 비율 (retention rate), 즉 어떤 고객이 그 다음 해에도 여전히 고객으로 남아 있을 확률

i : 이자율 또는 할인율

AC : 고객 획득 비용 (Acquisition Cost). 고객이 첫 방문 또는 첫 구매를 하도록 하는데 드는 비용EX) M=$10, c=$3, r=70%, i=10%, AC=$5라면, CLV는 $13



신규 고객 획득 비용 (AC) > 기존 고객 유지 비용 (r)

신규 고객 획득비용 (Acquisition Cost)을 낮추면 CLV에 즉시 영향이 미친다.

(CLV가 $13이었는데, AC를 $5에서 $3으로 낮추면 CLV가 즉시 $15로 상승한다.)

고객 유지 비율 유지가 매우 중요하다.

예를 들어, 위 공식에서 고객 유지 비율 (r)이 70%에서 80%로 높아지면 CLV는

무려 $5나 상승해서 $18로 올라가고 r이 60%로 낮아지면 CLV는 $13에서 $9로 크게 감소한다.

$35

$30

$25

$20

$15

$10

$5

$0

(고객 일생 가치 CLV)

40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90%

(고객 유지 비율 r)

고객 유지 비율 변화에 따른 CLV

$25

$20

$15

$10

$5

$0

(고객 일생 가치 CLV)

$7 $8 &8 &9 &9 $10 &10

(고객 1인당 기여액 비율 M-c)

고객 1인당 수익 변화에 따른 CLV


Cost per Mobile App Loyal User

&2.00

$1.75

$1.50

$1.25

$1.00

$0.00

Apr 2013 May 2013 June 2013 July 2013 Aug 2013 Sept 2013 Oct 2013 Nov.2013

$1.50

$1.33

$1.50

$1.80$1.90

$1.68 $1.63$1.79

Loyal User: 월 평균 App 실행 사용자

2013 Avg. $1.64 > 2012 Avg. $1.38: 18.9% 증가

[fiksu,com]

Mobile Commerce Story 01 Data / Driven Marketing

Viral Growth

Landing Page Optimization

SEO

Email Marketing

PR

Product Management

Analytics

Onboarding

UXBehavioral Economic

02 /

이커머스 마케팅의 중요한 요소 UX & BX

eCommerce MarketingMarketing, User eXperience, Brand eXperience

BXUX

Mobile Commerce Story 02 eCommerce Marketing

GMSUV CT CRx x

=Unique Visitor Customer Transaction Conversion Rate

구매전환율을 높이기 위해서는 좋은 고객경험(UX) 전략과 설계를 필요로 하는데,

이것은 좋은 브랜드경험을(BX) 만들어내어, 결국에는 방문자 수가 증가하게 되는 효과를 가져온다.


Only Marketing?

No Leaving

Frequency

Retention

직관성

개인화

우연한 발견

많은 상품 노출

Push & Pull

Search

Utility Menu

Easy Navigation

브랜드 아이덴티티와 사용자 경험의 차별화보다는 안정성에 초점을 맞추어 모두가 같은 목적을 추구해

UI/UX를 설계하면 현재 대기업 쇼핑몰 앱이나 상위 소셜커머스 쇼핑몰 앱처럼 비슷하게 도출된다.

고객 이탈 방지

고객 체류시간 극대화

고객의 목적성 & 일회성 행위

고객의 목적성 & 반복적 행위

고객의 비목적성 & 반복적 행위

!


실제로 사람들이 대부분 사용하는 eCommerce UX는 비슷하다.


똑같은 eCommerce UX를 피하려면 때론 이단적인 UX를 받아들이는 것도 필요하다.

Normal UXvs

Heresy UX“Why to understand UX?”

Mobile Commerce Marketing for Business Goal

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Marketing

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