[이커머스_웨비나] 해외시장 진출, 이제는 감(感)이 아닌 데이터로(2)

[이커머스_웨비나] 해외시장 진출, 이제는 감(感)이 아닌 데이터로(2)

글로벌 이커머스 시장 진출, 효율적인 운영과 매출 향상에 도움을 드리는 (주)오버노드입니다.

지난 달 25일 ㈜오버노드 정현군 이사가
한국무역협회가 개최한 디지털 트랜스포메이션 시대의 수출마케팅전략 웨비나에서
<해외시장 진출, 이제는 감(感)이 아닌 데이터로>라는 주제로 강연을 진행했습니다.

이번 포스팅에서는
■ 내부 데이터, 어떻게 봐야 할까요?
■ 데이터 기준의 전략과 함께 실제로 오버노드가 고객사에게 추천하는 데이터 활용 방안을 안내해 드립니다.

 


 
■ 내부 데이터, 어떻게 봐야 할까요?

아주 간단한 경우를 살펴보겠습니다.
먼저 일정 기간의 매출 데이터를 누적해 그 추이를 살펴봅니다.
Clicks, Sessions, Page views, Orders, Refunds, Cancels 등의 수치를 분석해 그래프로 작성합니다.
이때 너무 짧은 기간의 데이터보다는
적어도 1년가량의 데이터를 수집해 분석하는 것이 더욱 설득력 있는 정보를 만들 수 있습니다.

그 다음 눈에 띄는 구간,
예를 들어 매출이 폭발적으로 증가했거나 지나치게 하락한 지점 등에
어떤 이벤트가 있었는지 연결 지어봅니다.
상세페이지를 변경했거나 가격을 변경했을 수도 있고, 광고 세팅값이 달라졌을 수도 있습니다.
이렇게 원인과 결과를 해석하면
향후 글로벌 이커머스 운영에 있어 어떤 의사결정을 하는 것이 효과적일지 짐작해볼 수 있습니다.
뿐만 아니라 이렇게 얻은 지식이 축적되면 기업의 비즈니스를 성장시키는 자산이 됩니다.

 
■ 데이터 기준의 전략

아마존과 같은 글로벌 이커머스 운영에 있어서 데이터 활용이란,
‘목표 설정-데이터 수집-테스팅-결과 확인’의 과정을 반복하는 것입니다.
㈜오버노드는 데이터 분석 솔루션을 통해 기업에 정보를 제공하고,
지식을 얻는데 도움이 되게끔 컨설팅 서비스를 진행하고 있습니다.
각 기업에 최적화된 데이터 활용 방안을 제시하고 있는데요,
공통적으로 고객사에 추천하는 방법 중 두 가지를 간략히 알려드립니다.

> 매출 구조를 하나의 덩어리로 보지 말고, 제품 종류별로 세분화해 볼 것

글로벌 이커머스 수익성, 사업 타당성 검사를 할 때
대부분의 기업이 전체 투자금액과 손익 분기점을 계산합니다.
더 나은 매출, 더 높은 수익을 위해서는
각 제품별로 판매, 수수료, 창고 보관료, 광고비, 운반비, 관세 등을 따져볼 것을 추천합니다.
제품에 따라 부피나 무게가 다르기 때문에 운영비가 상이하고, 고객 수요도 다르기 때문에
이 부분을 면밀히 검토해 수익율이 좋은 제품을 많이 투입하는 것이 전체 수익률 개선이 상당한 도움이 됩니다.
아마존과 같은 글로벌 이커머스에서는 데이터를 다각화해 세부적으로 보는 것이 중요합니다.(주)오버노드가 제공하는 이커머스 데이터 분석 솔루션 O.N.E 대시보드

 
> 대상이 광범위한 글로벌 이커머스 시장, 지역적으로 나누어 판매 데이터 분석

글로벌 이커머스 시장은 그 대상이 광범위하기 때문에
지역별로 나누어 판매 데이터를 살펴보면 각 지역의 특성에 알맞은 마케팅 전략을 도출할 수 있습니다.
가령 캘리포니아와 퀘벡은 같은 북미 시장 안에서도 기후를 비롯한 생활환경이 다르기 때문에
제품에 대한 수요, 소비자의 구매행동 역시 다릅니다.
때문에 지역 전체를 뭉뚱그려 보는 것 보다는
지역을 세분화해 데이터를 살펴보고 이에 알맞은 인사이트를 도출하는 것이 큰 수익을 기대할 수 있습니다.

글로벌 이커머스 데이터를 수집, 분석해 정보화 즉 시각화 하는 것은 툴, 솔루션의 몫입니다.
이 정보를 가지고 경영상의 의사결정에 도움이 되는 지식을 얻는 것은 기업의 전문가, 리더의 역량입니다.

아마존과 같은 글로벌 이커머스 시장의 데이터 분석에서 내부 데이터에 더욱 관심을 갖고 살펴보시길 바라며,
다각화 및 세분화된 관점으로 정보를 얻고 지식으로 관리해 기업의 자산을 만드시길 바랍니다.

 


㈜오버노드는 이커머스 데이터 수집, 분석, 시각화 솔루션 O.N.E을 개발,
아마존에서 제품을 판매하고 계신 기업을 대상으로 서비스를 제공하고 있습니다.

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