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코스메틱 이커머스 매출 개선을 위한 데이터 분석

프로젝트 요약
•
목표 : 화장품 전문 이커머스샵의 매출을 높이기 위해 여러가지 전략을 세우고 분석하여 다양한 방안을 제시한다.
•
결과 : 재구매 고객은 전체 구매 고객의 18%, 3회 이상 구매를 경험한 고객은 약 6%, 재구매 고객의 평균 구매 횟수는 2.64회
•
역할 및 기여
◦
데이터 수집 및 전처리
◦
Looker Studio를 이용한 시각화
◦
Funnel/Cohort/Retention 분석을 위한 쿼리 짜기
◦
다양한 전략 수립 및 분석
◦
비즈니스 해결방안 제시

1. 문제 정의

기업 매출 현황

최근 화장품 전문 이커머스 샵의 2019년 12월~2020년 2월 매출 추이를 분석한 결과, 수익이 감소하는 경향이 확인되었다. 이에 따라, 매출 하락의 원인을 파악하고 수익성을 개선하기 위해 분석을 진행하고자 한다.
따라서, 매출 증대를 위한 KPI로 ‘구매 횟수 증가’를 설정하고 이를 달성하기 위해 다음 두 가지 전략을 수립하였다.
1.
구매 전환율 개선
2.
재구매율 증대
두 가지 전략을 구체적으로 분석하고 개선 방안을 제안해보고자 한다.

요약결론

구매 전환율 개선

개별제품 페이지 최적화
고객의 페이지 조회시간이 긴경우 장바구니 추가전환율이 낮고, 고가제품의 경우에도 장바구니 추가전환율이 낮기 때문에 고객에게 더욱 정확하고 자세한 정보를 주기위해 페이지 가독성 개선, 자세한 리뷰, 추천 알고리즘 기능
상충 되는 부분 : 고가 제품일수록 고객은 더 많은 정보와 신뢰를 필요로 하므로, 제품 설명을 보다 자세히 제공할 필요가 있다. 하지만 동시에 페이지 조회 시간이 길어질 경우 장바구니 추가 전환율이 낮아지므로 핵심 정보는 상단에 간결하게 요약하고, 상세 정보는 하단이나 아코디언/탭 등의 구조로 구분하여 제공하는 UI/UX 개선을 하자.
저가 제품 구매 유도 전략
다수의 고객들이 저가 제품을 구매하므로 저가 제품을 중심으로 다수의 제품을 함께 구매하도록 유도하기위해 할인 번들 프로모션 기획, 빠른 결제 유도
고가 제품 구매 장벽 완화
낮은 고가 제품의 구매율을 높이기 위해 고객들에게 신뢰를 줄수 있는 고객 후기 강조, 인플루언서 리뷰 노출

재구매율 증대

구매 유도 팝업 알림 메시지
구매 고객과 재구매 고객모두 구매 전환을 위한 소요시간을 단축하기 위해 페이지 내 체류시간에 따라 구매 유도 팝업 화면 띄우기
리마인드 메시지 전달
이벤트 발생 시간대 별 구매가 가장 많이 일어나는 시간에 고객 니즈에 맞춘 구매 전환 유도 리마인드 메시지 전달
특정 브랜드 프로모션 진행
구매와 재구매율이 높은 브랜드를 중심으로 할인 프로모션과 특정 브랜드탭 노출

EDA HISTORY

전처리

1.
category_code 컬럼 삭제(Null 98%) → 사용 가능한 정보가 거의 없고 노이즈로 작용할 수 있음.
2.
price 컬럼 음수 행 삭제 → price가 0 미만인 경우 비정상적(오류 데이터)인 데이터로 분석시 왜곡될 수 있음.
3.
user_session null 행 삭제 → 개별 사용자의 행동 흐름 분석에 중요한 user_session이 Null이면 구분이 안되므로 분석 불가능
4.
세션 결측 행 삭제, 세션 유지 시간이 24시간 초과인 경우 삭제
5.
첫 이벤트가 ‘remove_from_cart’인 user 데이터 삭제 → 행동 분석이나 퍼널 분석시 의미없는 첫이벤트인 ‘remove_form_cart’삭제

2. 데이터 수집 및 분석

•
데이터 : 화장품 온라인 스토어에서 5개월(2019년 10월 ~2020년 2월) 동안의 행동 데이터가 포함되어 있습니다. (출처 : Kaggle)
컬럼 정보
•
일시 : 2019년 12월 ~ 2020년 2월 데이터 사용
•
수집 방법 : 캐글데이터셋 활용
•
총 데이터 수 : 약 11,954,720개 데이터
•
분석 방법 : EDA를 통해 데이터 전처리후, 매출 증대를 위한 구매 전환율 개선과 재구매율 증대 2가지 전략을 수립하여 퍼널 분석과 리텐션 분석을 통해 데이터를 분석한다.

3. 분석 결과

구매 전환율 개선

퍼널 분석

고객이 제품을 조회한 후 구매에 이르기까지의 전환율을 분석하여, 가장 큰 이탈이 발생하는 지점을 파악한다.
퍼널 단계 정의
view → cart → remove from cart / purchase
•
view : 제품 페이지 조회
•
cart : 제품을 장바구니에 추가
•
remove from cart : 장바구니에 담겨 있던 제품 삭제
•
purchase : 제품 구매
단계
고객 수
view
1002668
cart
137547
purchase
65573
단계
고객 수
이전 단계 고객 수
전환율 (%)
view
1002668
-
-
cart
137547
1002668
13.72
purchase
65573
137547
47.67
•
장바구니 추가 전환율: 13.72% → 86.28% 이탈
◦
이탈율이 가장 높은 단계
•
구매 전환율: 47.67%
•
업계 비교: 구매 전환율은 화장품 전자 상거래 사이트의 2025년 장바구니-구매 전환율인 23.4%와 26.9%와 비교해보면 떨어지는 수준이다.
장바구니 추가 단계에서 가장 큰 이탈이 발생하고 있으므로 이를 최우선적으로 개선해야 한다.

장바구니 추가 전환율 분석

브랜드 특징별 장바구니 추가 전환율 분석
브랜드별로 장바구니 추가 전환율에 차이가 있는지 분석한다.
전환율별 브랜드 특징
전환율 0%
전환율 하위 10개 (0% 제외)
전환율 상위 10개
제품의 평균 가격
12.99
59.57
3.26
고객 수
18.37
1007.0
5140
브랜드 특징과 전환율의 관계: 상관계수와 산점도
•
브랜드 제품의 가격과 장바구니 추가 전환율
◦
브랜드 제품의 평균 가격과 장바구니 추가 전환율의 상관계수: - 0.34
◦
산점도
◦
브랜드 제품의 평균 가격이 낮을수록, 장바구니 추가 전환율이 높은 경우가 많다.
고객의 가격 민감도가 높아 보인다.
할인이나 번들 프로모션 등의 가격 중심 프로모션도 필요할 수 있다.
•
브랜드의 고객 수와 장바구니 추가 전환율
◦
고객의 기준: 브랜드와 한 번 이상의 상호작용 경험이 있는 사용자
◦
브랜드의 고객 수와 장바구니 추가율의 상관계수: 0.26
◦
산점도
◦
브랜드의 고객 수와 장바구니 추가 전환율은 거의 관계가 없다.
고객 수는 많지만 전환율이 낮은 브랜드는 제품의 매력도가 떨어진다고 판단되므로 브랜드가 제품 페이지를 개선하거나 별도 프로모션을 진행해야 한다.
고객 수가 적지만 전환율이 높은 브랜드는 충성 고객이 많다고 판단되므로 이를 유지하는 전략을 활용해야 한다.
제품 가격대별 장바구니 추가 전환율 분석
제품의 가격대가 장바구니 추가 전환율에 영향을 미치는지 분석한다.
가격대 기준
price의 사분위수를 기준으로 low, mid, high, premium으로 나눈다.
Q1
Q2
Q3
0.79
4.24
7.14
가격대
조회 고객 수
장바구니 추가 고객 수
장바구니 추가 전환율 (%)
low
64835
46115
71.13
mid
353363
130101
36.82
high
375625
125090
33.3
premium
558699
123493
22.1
•
제품의 가격이 낮을수록, 장바구니 추가 전환율이 높다.
저가 제품일수록 고객이 제품을 장바구니에 쉽게 추가하는 경향이 있다. 고가의 제품은 고객이 장바구니에 제품을 추가하는 것을 망설이는 경향이 있다. → 해당 제품에 대한 추가 정보 제공이 필요하다.
페이지 조회 시간별 장바구니 추가 전환율 분석
제품 페이지를 조회한 시간이 장바구니 추가 전환율에 영향을 미치는지 분석한다.
제품 페이지 조회 시간대 기준 (초)
event_type이 view인 session 유지 시간의 사분위수를 기준으로 short, mid, long, very long으로 나눈다.
Q1
Q2
Q3
13
31
82
페이지 조회 시간
조회 세션 수
장바구니 추가 세션 수
장바구니 추가 전환율 (%)
short
32441
17352
53.49
mid
56291
18702
33.22
long
119047
36642
30.78
very long
975784
76759
7.87
•
제품 페이지를 조회하는 시간이 길수록, 장바구니 추가 전환율이 낮다.
제품 페이지 조회 시간이 짧은 고객의 경우 해당 브랜드를 사전에 인지하고 있거나, 이미 구매 결정을 내린 고객일 가능성이 높다.
제품 페이지를 장시간 조회하는 고객의 경우 필요한 정보를 빠르게 찾지 못하거나 구매 확신이 부족할 가능성이 있다.

결론

1.
브랜드의 인지도보다는 개별 제품의 경쟁력이 중요하다.
•
브랜드의 고객 수와 장바구니 추가 전환율 사이에 유의미한 관계가 없다.
2.
저가 제품 위주의 소비 성향이 뚜렷하다.
•
제품의 가격이 낮을수록 장바구니 추가 전환율이 높으며, 고가 제품은 전환율이 급격하게 낮아진다.
3.
제품 페이지의 UX/UI 및 정보 제공이 구매 결정에 영향을 미친다.
•
제품 페이지의 조회 시간이 길어질수록 장바구니 추가 전환율이 낮아지는 경향이 있다.
•
고객이 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 제품 페이지의 최적화가 필요하다.

 재구매율 증대

구매 고객 분석을 통해 재구매 고객의 특성을 파악한다.

  구매 고객 분석

  1) 구매 고객 중 재구매 고객 분포
분류
고객 수
일회 구매 고객
56,882
재구매 고객
12,623
총
69,505
총 3개월(2019.12~2020.02)동안 구매 고객 분포는 다음과 같다.
구매 경험이 1회인 고객 : 56,882명 (81%)
구매 경험이 2회 이상인 고객 : 12,623명 (18%)
 2) 구매 고객의 구매 횟수 비중
•
구매 고객의 평균 구매 횟수
고객 수
평균 구매 횟수
전체 구매 고객 수
69505
1.2996
재구매 고객
12623
2.6498
전체 구매 고객의 평균 구매 횟수는 1.29회이고, 재구매 고객(2회 이상 구매 고객)의 평균 구매 횟수는 2.64회로 재구매 고객의 구매 횟수가 2배 이상으로 일어나고 있다.
구매 고객들의 구매 횟수 비중을 좀 더 세부적으로 파악한 결과 다음과 같다.
분류
고객 수
비중
5회 이상 구매
826
1.19%
4회 구매
920
1.32%
3회 구매
2418
3.48%
2회 구매
8459
12.17%
1회 구매
56882
81.84%
구매 횟수 분석 결과, [1회 구매]한 고객이 81.84%로 가장 비중이 높았고, [3회 이상 구매 고객]은 전체 중 약 6%를 차지하고 있었다.
3) 고객 세그먼트별 사이트 내 구매 소요 시간
(단위 : 분)
조회 → 장바구니 소요 시간
장바구니 → 구매 소요 시간
재구매 고객
43.42
33.65
일회 구매 고객
47.25
41.45
일회 구매 고객은 장바구니 → 구매까지 약 41분이 소요되었지만,
재구매 고객은 장바구니 → 구매까지 약 34분이 걸리는 것을 확인할 수 있었다.
일회 구매 고객보다 소요 시간이 짧긴 하나, 30분 이상 소요되는 것은 여전히 구매 전환의 큰 걸림돌이라 생각해 이를 단축시키는 것을 목표로 삼고자 한다.

브랜드 별 재구매 현황

브랜드
구매 고객 수
재구매 고객 수
재구매율
평균 재구매 주기
1
smart
1096
172
15.69
29.3
2
runail
21712
2958
13.62
25.7
3
beautix
1107
132
11.92
22.4
4
irisk
18311
2130
11.63
25.3
5
uno
5530
639
11.56
28.8
6
grattol
11041
1262
11.43
27.9
7
nagaraku
1805
191
10.58
23.9
8
haruyama
2077
190
9.15
29.1
9
ingarden
7001
639
9.13
27.4
10
cosmoprofi
2254
202
8.96
27.4
구매 고객이 1,000명 이상인 브랜드는 고객의 수요가 확인되었다고 가정, 해당 브랜드의 재구매 고객 수, 재구매율, 재구매 주기를 통해 브랜드의 특징을 파악했다.
1. 구매, 재구매가 모두 활발한 브랜드 : runail, irisk, grattol
2. 구매 고객은 적으나 재구매율이 높은 브랜드 : smart, uno, beautix
3. 평균 재구매 주기가 짧은 브랜드 : nagaraku, beautix, irisk
고객의 수요가 확인된 브랜드에 대해 재구매 정보와 특징을 파악해 3개의 기준으로 분류했다. 이를 바탕으로 재구매 유도 프로모션을 기획하려 한다.

  주차별 구매 리텐션 현황 파악

•
첫 구매 일자를 코호트로 묶어 리텐션 현황을 분석한 결과, 12월 4주차에 공통적으로 구매 리텐션이 하락하는 양상을 보이고 있다.
•
해당 기간이 연말 시즌이라는 점과 리텐션 하락이 이 기간에만 일어났다는 점을 고려하여, 서비스 내부 원인으로 인한 이탈이 아닌 시기적 특징으로 인한 리텐션 감소로 판단하였다.

결론

1.
고객의 재구매를 유도하기 위해 재구매 고객에 대한 분석을 진행했다.
•
재구매 고객은 전체 구매 고객의 16%, 3회 이상 구매를 경험한 고객은 약 5%에 불과했고 재구매 고객의 평균 구매 횟수는 2.58회였다.
•
일회 구매 고객보다 재구매 고객의 구매 전환 시간이 짧았으나 장바구니에서 구매까지 30분 이상이 소요되었다. 구매 전환을 위해 구매에 소요되는 시간을 단축해야 한다.
2.
재구매 유도를 위해 고객 수요가 확인된 브랜드와 해당 브랜드의 특성을 파악했고 이를 바탕으로 프로모션을 기획하고자 한다.
3.
2019년 12월 4주차에 공통적으로 리텐션이 하락했으나, 이는 내부 원인으로 인한 고객의 이탈이 아닌 시기적인 특성이라고 판단했다.

4. 제안 (Action Plan)

장바구니 추가 전환율 개선

개별 제품 페이지 최적화
•
가독성 개선: 제품 필수 정보의 가독성을 개선하여 고객의 제품 탐색 시간을 단축시킨다.
•
고객 리뷰, 제품 비교 기능: 브랜드 인지도보다는 개별 제품의 신뢰도를 강화한다.
•
추천 알고리즘 최적화: 고객의 관심 제품과 유사한 제품 추천 기능을 도입한다.
저가 제품 중심의 충동구매 유도 전략
•
할인 & 번들 프로모션: 저가 제품을 중심으로 다수의 제품을 함께 구매하도록 유도한다.
•
빠른 결제 유도: ‘지금 구매 시 무료 배송’, ‘한정 수량 특가’ 등으로 제품을 즉시 구매할 수 있도록 유도한다.
고가 제품에 대한 구매 장벽 완화
•
할부 결제, 적립금 활용: 가격 부담을 줄이는 전략을 활용한다.
•
고객 후기 강조, 전문가 리뷰 노출: 제품에 대한 신뢰도를 강화한다.

재구매율 증대

페이지 내 체류시간에 따라 구매 유도 팝업 알림 메시지 사용
구매 도달까지 오랜 시간이 걸리는 고객들을 대상으로 다음과 같은 구매 유도 팝업 화면을 띄워 결제를 유도하고자 한다.
이벤트 발생 시간대 별 고객 니즈에 맞춘 리마인드 메시지 전달
구매가 가장 많이 일어나는 시간대는 오전(06~12), 오후(13~20) 이므로 해당 시간대에 활동하는 고객들을 대상으로 하기와 같은 구매 전환 유도 알림을 발송한다.
•
event_type 발생 시간대 별 고객 분포
<평일> <주말>
시간 분류
조회 고객 수
장바구니 추가 고객 수
구매 고객 수
새벽 (0~5시)
105945
24917
4649
이른 아침 (6~8시)
162519
41244
9957
출근시간 (9~11시)
192648
49606
10450
점심시간 (12~13시)
140829
37243
8455
오후 시간 (14~17시)
230836
55087
13040
퇴근 시간 (18~20시)
181914
46305
12781
저녁 시간 (21~23시)
74648
20955
4480
시간 분류
조회 고객 수
장바구니 추가 고객 수
구매 고객 수
새벽 (0~5시)
36243
84645
1325
이른 아침 (6~8시)
60044
14110
2723
아침 시간 (9~11시)
76135
18581
3908
점심시간 (12~13시)
56094
23719
7680
오후 시간 (14~17시)
107947
25074
5116
저녁 시간 (18~20시)
84748
21232
4115
늦은 밤(21~23시)
34479
9799
1736
재구매율이 높은 브랜드를 중심으로 프로모션 진행
1.
구매와 재구매가 모두 활발한 브랜드 대해 할인 프로모션 진행
→ 구매와 재구매가 모두 활발한 브랜드 대해 할인 프로모션 진행 하고자한다. 재구매가 활발한 브랜드는 제품력과 고객 만족도가 높을 가능성이 높다고 판단하여, 해당 브랜드에 대한 프로모션을 제공함으로써 고객의 브랜드 경험을 추가 확보하고, 그 경험이 향후 자발적 재구매로 이어질 수 있다는 점에서 전략적 가치가 있다고 생각한다.
할인 프로모션 : runail, irisk, grattol
2.
신규 고객에게 재구매율이 높은 브랜드 추천
→ 신규 고객은 브랜드에 대한 신뢰가 부족한 상태이기 때문에, 기존 고객들 사이에서 재구매율이 높은 브랜드를 우선 추천함으로써 ‘검증된 브랜드’로 긍정적인 첫 구매 경험을 제공하고, 재구매 전환 가능성을 높이자.
추천탭 노출 : smart, uno, beautix