전자상거래 분석: 데이터를 사용하여 판매를 촉진하는 방법

Covid가 시작된 이후 전자 상거래는 가장 성공적인 산업 중 하나였습니다. 점점 더 많은 사람들이 모든 종류의 제품과 서비스에 대해 엔드 투 엔드 온라인 구매에 의존함에 따라 최근 몇 년 동안 변경되지 않았습니다. 온라인 쇼핑에 대한 의존도가 높아짐에 따라 전자상거래 분석의 가치도 높아졌습니다. 다음은 전환을 확실히 개선할 수 있는 가장 기본적인 데이터 기반 판매 전략에 대한 몇 가지 실용적인 용도입니다.

데이터 기반 판매 캠페인이란 무엇입니까?

예전에는 판매가 훨씬 단순한 사고방식으로 이루어졌습니다. 제품이나 서비스가 더 많은 사람들에게 도달할수록; 판매 가능성이 높아집니다. 과거 영업 캠페인을 성공적으로 이끈 것은 영업팀의 노하우와 제품 또는 서비스 판매 능력이었습니다.

전자상거래의 현대적 환경은 그렇게 단순하지 않습니다. 최신 데이터 기반 판매는 보다 수술적인 접근 방식을 취합니다. 이전 영업 캠페인, 설문 조사 및 기타 형태의 연구를 통해 수집된 데이터를 사용하여 영업 팀은 전략을 보다 정확하고 잠재 구매자의 특정 인구 통계에 맞게 개인화할 수 있습니다.

전자상거래에서 데이터 기반 판매의 이점

전자 상거래 분야에서 일하는 사람으로서 플랫폼 소유자 또는 제3자 공급업체입니다. 데이터 기반 판매의 실질적인 이점은 무엇입니까?

정확한 타겟팅

영업 전략을 수립하려면 항상 약간의 위험과 추측이 수반됩니다. 최고의 마케팅 및 영업 전문가라도 항상 하나의 구체적인 답을 가지고 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 특정 인구 통계를 겨냥한 광고를 만들 때; 그것이 성공할지 또는 청중에게 전혀 영향을 미치지 않을지 완전히 확신할 수 없습니다.

데이터는 또한 판매 전략의 효과를 보장할 수 없지만 맹목적인 추측보다 훨씬 더 근접할 수 있습니다.

더 나은 판매 계획 및 예측

데이터 기반 판매 작업의 큰 이점은 보다 안정적인 판매 계획을 가능하게 하는 보다 정확한 예측을 할 수 있다는 것입니다. 실제로 이 접근 방식을 사용하면 예측을 뒷받침할 경험적 데이터와 지표가 있으므로 판매 목표를 설정하고 핵심 성과 지표를 정의하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

또한 데이터 기반 판매 캠페인은 데이터를 분석하고 향후 마케팅 및 판매 캠페인에 대한 정확한 판매 예측을 제공하는 AI 모델을 통합하여 자동화 및 통합의 이점을 활용합니다.

손쉬운 데이터 수집

전자상거래의 인기가 높아짐에 따라 데이터가 그 어느 때보다 판매에서 더 중요한 역할을 한다는 것은 당연합니다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 사용하면 데이터를 쉽게 수집하고 전자상거래 지표를 모니터링할 수 있습니다.

대부분의 최신 전자상거래 웹사이트는 공급업체가 고객의 브라우징 및 구매 습관을 추적할 수 있도록 판매 대시보드에서 다양한 도구를 제공합니다. 이 데이터로 작업하는 데 심도 있는 지식과 기술이 필요하지도 않습니다. Amazon과 같은 플랫폼은 데이터와 지표를 매우 간단하고 이해하기 쉽게 유지하므로 데이터 기반 판매를 추구하는 데 관심이 있는 사람은 누구나 수많은 유용한 지표에 액세스할 수 있습니다.

영업 전략을 주도하는 데이터

이것이 데이터 기반 전략을 전자상거래에 통합하는 기본 사항입니다. 가장 효과적인 기술 중 일부를 활용하면 영업 팀이 데이터 기반 영업 전략의 현대적인 환경에 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인구통계 세분화

청중은 모든 것을 시작하는 지표입니다. 청중을 알지 못하고 보다 정확한 판매 절차를 위해 인구 통계를 분류하는 것은 거의 불가능합니다. 연령, 직업, 성별, 국적, 물리적 위치, 심지어 근무 시간과 같은 인구 통계에 대해 더 많이 알수록 어떤 종류의 판매 접근 방식을 취해야 하는지 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

판매 대시보드 예시로 돌아가서 지표에 대부분의 잠재 구매자 또는 콜드 리드가 특정 국가에 있는 것으로 표시되면 해당 지역에 맞게 판매 전략을 조정할 수 있습니다. 이러한 적응력에는 현지 언어를 구사하는 영업 담당자 고용, 대상 국가의 시간대에 맞게 일정 조정 또는 특정 문화에 대한 마케팅 자료 안내가 포함됩니다.

고객 행동 이해

선호도와 습관에 대해 말하기; 잠재 고객의 검색 및 구매 행동을 아는 것도 전자상거래 데이터를 사용하여 판매를 늘리는 또 다른 효과적인 방법입니다. 고객이 쇼핑에 사용하는 기기, 검색 시간, 주문 빈도, 쇼핑 시간을 알아보세요.

이러한 질문에 답하고 나면 판매 깔때기에서 고객의 여정을 개선하는 방법을 알게 될 것입니다. 다음은 클라이언트 행동을 학습하고 이에 적응하는 간단한 예입니다. 많은 청중이 밤에 플랫폼을 사용하는 것을 발견하면 어두운 모드 옵션으로 플랫폼을 업데이트하는 것을 고려하십시오. 밤에 브라우징하는 고객은 눈에 피로를 주지 않고 장시간 브라우징할 수 있습니다. 이러한 조정은 더 나은 사용자 경험으로 이어지고 궁극적으로 판매 가능성을 높입니다.

또 다른 실용적인 예는 판매 중인 가장 인기 있는 제품을 찾기 위해 분석을 확인하는 것입니다. 고객이 한 제품을 다른 제품보다 더 자주 클릭하거나 구매하는 것으로 데이터에 표시되면 더 잘 보이고 접근하기 쉬운 카탈로그의 더 높은 위치에 해당 제품을 배치하는 것이 좋습니다.

트래픽 제어

주목해야 할 또 다른 중요한 지표는 전자상거래 페이지 또는 플랫폼으로 연결되는 트래픽입니다. 고객이 귀사를 어떻게 찾습니까? 대부분 소셜 미디어 플랫폼이나 배너 광고에서 나오나요? 가장 많은 트래픽을 발생시키는 소셜 미디어 플랫폼은 무엇입니까? 전자 상거래 상점으로 트래픽을 유도하는 데 이메일 캠페인이 얼마나 성공적입니까?

잠재 고객 확보 프로세스를 살펴보고 트래픽에 따라 판매 전략을 조정하십시오. 많은 양의 트래픽이 소셜 미디어에서 귀하의 웹사이트로 이동하는 것을 발견한 경우; 해당 플랫폼에서 클릭당 지불 광고에 투자하는 것을 고려하십시오. 최근 이메일 광고 캠페인의 오픈율이 상당히 높았다면 유사한 요소로 다른 캠페인을 만드십시오.

웹사이트 또는 전자상거래 공급업체 프로필로 가장 효과적으로 트래픽을 유도하는 채널을 이해하면 마케팅 캠페인을 조정하는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 청중을 확대하고 판매 기회를 향상시킵니다.

결론: 데이터 기반 판매 전략

데이터 기반 판매와 관련하여 풀어야 할 것이 훨씬 더 많습니다. 핵심은 영업 접근 방식에 대해 올바른 질문을 하고 데이터를 사용하여 이러한 질문에 답하는 것입니다. 전자상거래 분석은 쉽게 액세스할 수 있으며 메트릭을 추적하는 데 도움이 되는 많은 도구가 있습니다.

어떤 것도 판매 전략에 데이터를 구현하는 것을 막을 수 없으며, 더 빨리 수행할수록 전환율이 더 빨리 향상되는 것을 볼 수 있습니다.