무엇을 도와드릴까요?

연관 상품 분석

다양한 커머스사들은 매출을 높이기 위해 방문자 수를 늘리거나, 획득한 방문자를 구매자로 전환시키기 위해 상품 상세페이지를 고치는 등 다양한 활동들을 수행하고 있습니다.

이러한 활동들은 일반적으로 ‘구매전환 프레임웍’으로 불리며, [매출 = 방문자 × 구매전환율 × 주문당 단가] 공식으로 설명할 수 있습니다.

그러나 이 공식에서 중요한 요소인 ‘주문당 단가’ 개선 활동은 상대적으로 활발하지 않았습니다.

참고: 주문당 단가 개선은 정보 부족 또는 실행 방법 부재 때문에 덜 활발했습니다.

아임웹 데이터에 따르면, 상품 탐색 과정에서 연관 상품을 함께 노출하면 주문당 단가를 최대 70% 개선시킬 수 있습니다.

연관 상품의 탐구와 등록을 통해 기존에 놓치고 있던 숨은 매출을 발굴할 수 있습니다.

그리고 우리는 오늘 이 가이드를 통해 주문당 단가(Average Order Value, AOV)를 높일 수 있는 주요한 방법들과, 아임웹에서 이를 수행할 수 있는 방안들에 대해 이해하려 합니다.

일반적으로 고객이 장바구니에 더 비싸고 다양한 상품을 담아 주문하게 하는 방식으로 주문당 단가를 높일 수 있습니다.

업셀링과 크로스셀링 모두 ‘연관 상품 노출’을 통해 주문당 단가를 높일 수 있습니다.

고객이 탐색 중인 상품과 연관된 상품을 함께 노출하면 그 자체로 주문당 단가를 높이는 데 기여합니다. 아임웹은 이를 위해 [연관 상품 분석] 기능을 제공합니다.

💡 [연관 상품 분석]으로 얻을 수 있는 답

[연관 상품 분석]은 특정 상품이 구매될 때 함께 구매된 연관 상품이 무엇인지를 알 수 있는 뷰를 제공합니다.

본 영역은 좌측의 기준 상품 영역과 우측의 연관 상품 영역으로 구분되며, 이 정보를 통해 자주 함께 구매되는 상품의 종류를 파악할 수 있습니다.

더불어 해당 연관 상품들의 [연관상품] 및 [추천상품] 등록을 통해 주문당 단가 상승을 기대할 수 있습니다.

함께 구매될 확률은 기준 상품 A를 구매한 사람이 연관 상품 B도 구매할 확률을 의미합니다.

아래 값이 최소 5% 이상인 거래만 집계합니다.

ⓘ 예시: P(B|A) = P(A ∩ B) / P(A)

전체 주문 내 비중은 전체 거래에서 해당 조합이 나타나는 빈도를 의미합니다.

아래 값이 최소 0.5% 이상인 거래만 집계합니다.

ⓘ 예시: P(A ∩ B) = (A와 B가 함께 구매된 거래 수) / (전체 거래 수)

기준 기간 내 해당 상품 조합이 구매된 횟수를 의미합니다.

데이터는 현재 시점으로부터 과거 3개월간의 구매 데이터를 기반으로 집계됩니다.
- 해당 기간 동안 충분한 거래가 없는 경우 분석이 진행되지 않을 수 있습니다.
데이터는 매주 월요일 오전 7시 업데이트되며, 지난 주 일요일까지의 값이 포함됩니다.
연관 상품으로 등록된 각 상품은 최소 30건 이상의 거래가 존재해야 집계됩니다.
연관 상품 순위는 구매 임팩트(함께 구매될 확률 × 전체 주문 내 비중) 기준 상위 5개 상품이 노출됩니다.