아임웹 통계 기능으로 브랜드 진단하기

이 가이드는 아임웹의 통계 기능을 활용하여 브랜드의 매출 문제를 진단하고 해결하는 방법을 설명합니다. 

Product Owner 경두님의 영상 강의를 함께 보시면 더욱 효과적으로 이해할 수 있습니다.

[데이터로 브랜드 점검하기➀] 유입부터 전환까지 사이트 흐름 점검하기  

이 영상은 데이터 분석의 기본 개념과 그 중요성을 소개하는 입문편입니다. 비즈니스 데이터 분석에 익숙하지 않더라도, 기초적인 내용을 다루고 있어 부담 없이 들을 수 있습니다.

영상에서는 매출 문제를 진단하는 '구매 전환 모델'이라는 도구(프레임워크)를 소개하고, 아임웹의 통계 기능을 통해 이를 어떻게 활용할 수 있는지 설명합니다.

1. 데이터를 '렌즈' 삼아 진짜 문제 찾기

• 데이터 분석을 통해 문제를 세분화하고, 작은 문제를 해결하여 큰 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.

• 매출 하락 문제를 해결하려면 '렌즈'처럼 데이터를 세분화하여 분석해야 합니다.

• 데이터의 작은 부분들이 전체 매출에 미치는 영향을 파악해 문제 해결 우선순위를 정할 수 있습니다.

2. '구매 전환 모델'이라는 특별한 렌즈

• 이 모델은 매출을 방문자 수, 구매 전환율, 평균 구매 금액으로 나누어 분석하는 도구입니다.

• 예를 들어, 방문자를 '신규 방문자'와 '기존 방문자'로 나누고, 채널별 분석을 통해 문제를 정확히 찾아냅니다.

• 이를 통해, 마케팅 비용만 조정하는 것이 아닌, 특정 부분에서 발생한 문제를 찾아내어 해결할 수 있습니다.

3. 아임웹 제품으로 손쉽게 진단

아임웹에서는 '구매 전환 모델'을 바탕으로 다양한 데이터 분석 도구를 제공합니다.

• 유입 경로 분석: 고객이 어떤 채널을 통해 브랜드로 들어오는지, 그 성과를 확인할 수 있습니다. [참고 가이드]

• 마케팅 성과 측정: 광고 캠페인의 성과를 깊이 분석하여 마케팅 효과를 파악할 수 있습니다. [참고 가이드] 

• 상품 전환 분석: 고객이 사이트에서 상품을 어떻게 찾아보고 구매까지 이어지는지, 그 과정에서 병목 현상을 파악할 수 있습니다. [참고 가이드]

[데이터로 브랜드 점검하기➁] 브랜드 진단 시나리오 소개

1편에서 배운 '구매 전환 모델'을 실제 문제 해결에 어떻게 적용하는지 보여주는 응용편이에요.

가상의 브랜드 '아임웹 농수산'을 예시로, 매출 감소 같은 실제 문제 상황에서 데이터를 쪼개고 분석해서 원인을 찾아내는 과정을 세 가지 시나리오로 아주 자세하게 보여줍니다.

1. 문제 해결을 위한 기본 흐름

• 문제를 해결하려면, 매출을 구성하는 세 가지 요소인 방문자 수, 구매 전환율, 평균 구매 금액을 점검해야 합니다.

• 각 요소에서 문제가 발견되면, 원인 분석을 위한 구체적인 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾는 과정을 설명합니다.
  예) 방문자가 감소했다면, 이를 네이버, 카카오 등 유입 채널 별로 나누어 분석하는 등

2. 세 가지 시나리오로 배우는 실전 분석