Commerce story 2 marketing_0903

Mobile
Commerce
Story
모바일커머스
스토리
-
Create :DAREZ Version
Report Date
2014. 9.3
2.0
#2 이커머스 마케팅 편
#2 Marketing

Contents
01 / Data Driven Marketing
02 / eCommerce Marketing
Create :DAREZ Version
2.0
Report Date
2014. 9.3

01 /
Data
Driven Marketing
데이터 분석을 바탕으로 한 마케팅

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.

페이스북 마케팅 특징
[세밀한 타게팅을 한 캠페인의 타게팅 정확도]
x2.35
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%
Online 광고상품 Facebook
[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.

A.A.R.R.R 스타트업의 성과 측정 방법론
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
Acquisition
People come to your site from various channels
Activation
User sign-up or create accounts
Retention
Repeat use of product & features
Referral
Growth via sharing & WOM
Revenue
Monetize user behavior
[Ben Levy, besuccess]
http://besuccess.com/2014/07/ben-levy/

01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R Mobile Commerce Story
신규 모바일 앱 출시 후 앱 마케팅 내부 분석 사례
CTR 1.905%, CPC 169원, CPI 1,720%
자료: 커머스 업계 모바일 앱 평균 페이스북 광고 효율
구분 다운로드 실행 실행&
다운로드 가입 가입&
다운로드 가입&실행 삭제 삭제&
다운로드 마케팅비 Cost&
다운로드
Cost&
실행
Cost&
가입
페이드
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 W266 W297 W400 7,471 915

01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R Mobile Commerce Story
구분
H
I
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%

Mobile Commerce Story
[Source: Flurry Analytics & Estimates]
01 Data / Driven Marketing / A.A.R.R.R
설치 1개월 후 38%, 1년 후 4% 감소
자료: iOS & Android App User Retention, Months Since Acquisition
100%
38%
29%
24% 20%
16% 14% 11% 9% 7% 6% 5% 4%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mobile Commerce Story
01 Data / Driven Marketing / Cohort Analysis
Cohort Analysis
100%
!
75%
!
50%
!
25%
66%
77%
84% 84% 87% 87% 89% 88%
92% 91% 91%
5월19일 5월23일 5월30일 6월6일 6월13일 6월20일 6월27일 7월4일 7월11일 7월18일 7월25일 8월1일
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.

01 Data / Driven Marketing / CLV Mobile Commerce Story
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]
http://sungmooncho.com/2011/11/21/customer-lifetime-value/
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 비용
EX) M=$10, c=$3, r=70%, i=10%, AC=$5라면, CLV는 $13

신규 고객 획득 비용 (AC) > 기존 고객 유지 비용 (r)
(고객 일생 가치 CLV)
(고객 일생 가치 CLV)
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
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
$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
$1.50
$1.33
$1.50
$1.80 $1.90
$1.68 $1.63
$1.79
Apr 2013 May 2013 June 2013 July 2013 Aug 2013 Sept 2013 Oct 2013 Nov.2013
Loyal User: 월 평균 App 실행 사용자
2013 Avg. $1.64 > 2012 Avg. $1.38: 18.9% 증가
[fiksu,com]

Viral Growth
Landing Page Optimization
SEO
Email Marketing
PR
Product Management
Analytics
Onboarding
UX
Behavioral Economic

02 /
eCommerce
Marketing
Marketing, User eXperience, Brand eXperience
이커머스 마케팅의 중요한 요소 UX & BX

02 eCommerce Marketing Mobile Commerce Story
GMS
=
UV xCT xCR
Unique Visitor Customer Transaction Conversion Rate
UX
BX
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
고객 이탈 방지
고객 체류시간 극대화
고객의 목적성 & 일회성 행위
고객의 목적성 & 반복적 행위
고객의 비목적성 & 반복적 행위
!
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.

실제로 사람들이 대부분 사용하는 eCommerce UX는 비슷하다.

Mobile Commerce Marketing
for Business Goal
Normal UX
vs Heresy UX
“Why to understand UX?”
똑같은 eCommerce UX를 피하려면 때론 이단적인 UX를 받아들이는 것도 필요하다.

Commerce story 2 marketing_0903

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