성공적인 프로모션 캠페인을 진행하기 위해서는 올바른 정보를 아는 것보다 더 중요한 것은 없습니다. 이는 우리가 왜 매장 내 분석을 해야 하는지를 보여줍니다. 이제 우리는 한 단계 더 나아가 브로셔에서 제공하는 일부 프로모션 상품에 대한 식료품 소매업체의 전환 유입경로를 계산하는 방법을 알아보겠습니다
우리 측정항목의 가장 큰 장점은 현재 고객에 의해 관심을 받는 제품이 무언인지, 기대 보다 관심을 받지 못하고 있는 제품이 무엇인지 식별 할 수 있다는 것입니다. 이는 마케터가 더 나은 전환 유입 경로 전략을 수립하는데 도움이 됩니다.
전자 상거래 플랫폼의 경우 사용할 측정항목이 더 많기 때문에 들어오는 고객의 정보를 분석하는 것이 훨씬 간단합니다. 그러나 실제 매장 내에서도 다양한 측정항목을 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니
다.
전환 유입경로를 계산하는 방법
먼저 프로모션에서 수집한 데이터를 자세히 살펴보겠습니다. 여기에서 마케팅 관리자의 경우 전환 유입 경로가 매장 내 프로모션의 효과를 확인하기 위해 고려해야 할 흥미로운 분석이라는 점에 유의해야 합니다
|
Penetration |
Bounce |
Browsers |
Engaged |
Conversion rate |
|
|---|---|---|---|---|---|
| CSDs |
19.9% |
46.9% |
53.1% |
15.4% |
12.1% |
| Avocados |
11% |
29.2% |
70.8% |
7.2% |
2.4% |
| Milk |
30.2% |
55.2% |
44.8% |
22.7% |
13.8% |
| Eggs |
41.3% |
65.2% |
34.8% |
20.8% |
14.4% |
| Pillsbury dough |
8.2% |
46.8% |
53.2% |
2.6% |
1.2% |
| Salmon |
14.1% |
16.2% |
83.8% |
6.9% |
2.2% |
| Beer |
20.4% |
63.7% |
36.3% |
17.6% |
14.1% |
| Post cereal |
28.1% |
29.5% |
70.5% |
10.4% |
3.7% |
| Halo Top Ice Cream |
10.6% |
22.3% |
77.7% |
7.3% |
1.1% |
| Smithfield bacon |
8.2% |
51.2% |
48.8% |
5.7% |
1.8% |
| Meat |
28.7% |
20.4% |
79.6% |
21.3% |
18.7% |
각 섹션이 나타내는 측정항목을 이해하기위해 각 측정 항목을 다음과 같이 분류합니다:
- Penetration.- 섹션이 수신한 트래픽을 나타냅니다. 이는 프로모션 기간 동안 50,000명의 고객이 있었다면 9,950명이 CSD 섹션을 방문했음을 의미합니다. 이 데이터는 매장 우리 회사의 기술로 수집됩니다.
- Bounce.- 섹션에서 10초 미만의 시간을 보낸 사람들의 비율을 보여줍니다.
- Browsers.- 섹션에서 10초에서 15초 사이를 보낸 사람들의 비율을 보여줍니다.
- Engaged.- 섹션에서 15초 이상을 보낸 사람들의 비율을 보여줍니다.
- Conversion rate.- 특정 제품을 구매한 식료품점 방문자의 비율을 보여줍니다. 예를 들어 시리얼의 전환율이 3.7%라는 것은 프로모션 기간 동안 방문한 총 방문자 중 1,850명이 이 제품을 구매했음을 의미합니다.
전체적으로 볼 때 이런 정보들은 매장 방문자가 쇼핑 중에 특정 제품의 구매자가 되는 과정을 보여주며 이는 식료품 소매업체에서 전환 유입경로를 계산하는 최적의 방법입니다.
전단지 판촉 분석
전환 유입 경로를 분석하기 위해 계란과 연어를 예로 살펴보겠습니다.
계란.- 보다시피 Penetration rate이 높은 제품입니다. 이는 대부분의 사람들이 슈퍼마켓에 있는 동안 이 섹션을 방문한다는 것을 나타냅니다. 또한Conversion rate역시 높습니다. 이는 계란이 기본 상품이기 때문에 대부분의 사람들이 구매를 하고 있음을 알 수 있다. 유입경로를 살펴보면 프로모션 기간 동안 50,000명의 방문자 중 7,200명이 결국 계란을 구매했다는 결론에 도달합니다.
Bounce및 Browsers에 대한 분석에서 우리는 몇 가지 중요한 정보를 얻습니다. 계란은 Bounce에서 높은 비율을 보여주며, 이는 대부분의 사람들이 계란 섹션에서 10초 미만을 보낸다는 것을 의미합니다. 이것은 사람들이 이미 자신이 좋아하는 브랜드를 알고 있고 이 섹션에 올 때 단순히 계란을 바로 집어 가는 것을 의미하기 때문에 이것은 나쁜 지표가 아닙니다. 반대로, Browsers에서 많은 사람들이 10~15초 만큼의 시간을 어떤 계란을 살지 결정하는 데 소비하지 않는다는 것을 보여줍니다
연어.- 얼핏 보면 계란에 비해 Penetration 퍼센트가 상당히 낮은 것을 알 수 있다. 이 정보 덕분에 사람들이 정기적으로 연어를 사지 않는다고 가정할 수 있습니다. 또한 Conversion rate은 연어를 최종적으로 구매한 사람들의 비율이 상당히 낮다는 것을 보여줍니다. 이는 연어가 재구매 율이 높은 제품이 아님을 보여주는 지표입니다. 전체 방문자 중 프로모션 기간 동안 연어를 구입한 사람은 1,100명에 불과했는데, 이는 계란에 비해 현저히 낮은 수치입니다.
Browsers을 자세히 살펴보면 구매 여부를 결정하는데 10초에서 15초 이상을 소비하는 사람들의 비율이 높다는 것을 알 수 있습니다. 일반적으로 신선제품에서 이런 양상을 많이 띄며 사람들은 유통 기한이나 제품 상태와 같은 다른 측면에 따라 결정을 내리는 경향이 있습니다.
비율은 제품에 따라 달라집니다. 이는 기본 제품이 일반적으로 Penetration rates이 높기 때문에 높은 비율이 예상 되는 반면 신선 제품 또는 특정 상품의 경우 (예: 아이스크림) 비율이 낮습니다. 두 경우 모두 상황에 따라 Conversion rate이 변합니다
수행작업
일반적으로 전환 유입경로를 계산할 때 구매자가 된 방문자 수를 식별합니다. 계속해서 유입 경로의 각 단계를 발전시킬 수 있는 다양한 작업을 살펴보겠습니다.
TRAFFIC |
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|---|---|
PASSERS-BY |
|
ENGAGED |
|
CONVERTED |
|
각 단계를 분석한 후 사람들이 우리 제품에 관심을 잃는 단계를 식별하는 것이 중요합니다. 유사한 매장을 벤치마킹하여 유입 경로와 가격이 다른 카테고리와 일치하는지 확인 하는 것을 권장합니다. 분석결과 평균수치와 차이가 크다는 것을 알게 되면 이전에 설명한 내용에 따라 해당 조치를 구현해야 합니다.
결론
데이터 그 자체는 데이터가 어떻게 사용되고 어떻게 해석되는지 만큼이나 중요합니다. 첫번째로 가장 중요한 것은 올바른 데이터를 확보하는 것입니다. 여기에서 분석 도구가 가치를 발휘합니다. 각 판촉이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 데이터를 얻을 뿐만 아니라 각 판촉이 그와 같은 방식으로 수행되는 이유에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이는 마케팅 관리자가 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 매우 중요합니다. 어떤 제품이 잘 작동하고 어떤 제품이 기대에 미치지 못하는지 쉽게 식별할 수 있기 때문입니다. 후자의 경우 결과를 개선하기 위해 구현할 수 있는 조치가 있습니다. 예를 들어 고객이 특정 제품을 이해하지 못한다고 생각하면 다양한 요리 방법을 선보이는 것이 솔루션일 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 관리자는 고객을 제품에 더 가깝게 만들고 판매 증가로 이어질 수 있습니다.
이 기사에서는 식료품 소매업체의 전환 유입경로를 계산하는 방법을 보여줍니다. 매장 내 분석을 제어하고 제품 프로모션 및 일반 매장 관리에 대한 현명한 결정을 내릴 준비가 되었다면 저희에게 연락해주세요.
