쇼핑몰 유입은 늘어나는데, 구매는 왜 늘지 않을까요?

2020년 12월 7일
쇼핑몰 방문자 유입은 늘어나는데, 구매는 왜 늘지 않을까요?

패션 쇼핑몰이 성장하기 위해서는 지속적으로 신규 방문자의 쇼핑몰 유입 증대를 이끌어내야 합니다.

신규 방문자의 쇼핑몰 유입을 유도하고, 유입된 방문자에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공해 지속적인 구매를 일으키는 충성 고객으로 만드는 일을 반복해야 하죠.

이에 많은 패션 쇼핑몰들은 플랫폼 입점, 검색 광고, 디스플레이 광고, SNS 광고 등 다양한 마케팅을 통해 신규 방문자를 확보하고 있습니다.

눈에 잘 띄는 위치에 쇼핑몰의 정보와 상품을 노출시키는 방식들인데요.

문제는 쇼핑몰이 셀 수 없이 많다 보니 좋은 위치를 확보해 쇼핑몰 유입 효과를 높이려면 그만큼 비용도 높아진다는 겁니다.

또 그렇게 비용을 들여서 유입을 유도해도 구매까지 이어지는 비율이 높지 않은 것도 문제죠.

쇼핑몰 이탈하는 버튼 표현

많은 쇼핑몰들의 고민인데요. 어떻게 해결해야 할까요?


문제는 쇼핑몰 ‘인지’에 집중된 마케팅?

우리는 옷을 살 때 품목 정도만 생각한 뒤 탐색에 나서고, 여러 쇼핑몰 유입과 이탈을 반복하면서 어떤 옷을 살지 결정하게 됩니다.

구매 여정을 단계로 나누면 ‘탐색(검색)-발견(클릭)-선택(장바구니 담기)-행동(구매)’인데요.

고객이 쇼핑몰에 방문한 뒤 구매까지 나아가는 여정 표현

기존의 마케팅 방식은 ‘탐색’ 단계에 있는 이들에게 쇼핑몰 입장에서 보여주고 싶은 정보와 상품을 노출하는 데에 집중돼 있었습니다.

많이 검색하는 키워드에 맞춰 이름과 정보를 검색 상위에 띄우고, 각자 쇼핑몰의 인기 상품을 웹사이트 배너와 SNS, 문자 등을 통해 노출시키는 형태였죠.

물론 노출이 많아지는 만큼 새로운 방문자의 쇼핑몰 유입 효과는 있지만 이러한 방식들은 쇼핑몰을 인지시키는 데에 포커스가 맞춰져 있습니다.

몰랐던 쇼핑몰을 알게 해 상품 탐색 과정에서 거쳐가는 쇼핑몰이 되도록 하는 것입니다.

오디언스 타케팅이라고 해서 새롭게 쇼핑몰 유입을 유도할 타겟을 어느 정도 특정해서 해당 타겟에게만 정보를 노출할 수 있는 방식도 있습니다. 개인화라는 이름으로도 활용하고 있기도 하죠.

성별, 연령, 지역 등의 정보를 활용해 비슷한 그룹를 만들어 그 그룹에게만 쇼핑몰의 상품이나 정보가 노출되도록 하는 건데요. 같은 성별, 연령이라고 해도 개인별로 취향이 모두 다르기 때문에 그 그룹 모두에게 필요한 정보가 아닌 경우가 많았습니다.

결국 타게팅이 되기보다는 인지 정도에 그치는 거죠.

물론 이 인지가 중요하지 않은 건 아닙니다. 인지를 해야 유입이 일어나고, 구매로 이어지는 것이니까요.

하지만 그만큼 이탈하는 방문자의 비율이 높습니다. 알게 됐다고 해서 그곳에서 상품을 사는 건 아니기 때문입니다. 또 원하는 상품을 찾아야 하는데, 수많은 상품을 모두 살펴볼 수도 없으니까요.

쇼핑몰마다 조금 다르지만 실제 이런 이유로 방문자의 70% 이상이 이 과정에서 이탈합니다.

이뿐만 아니라 남은 30% 중에서도 상품을 살펴보는 과정에서 대다수 이탈하고, 구매에 이르는 비율은 1%가 채 되지 않습니다.

쇼핑몰 유입 후 각 단계에서 대부분의 방문자들이 이탈하고 1% 미만의 방문자만 구매
방문자의 쇼핑몰 유입 후 각 구매 여정 단계별 잔존 방문자 비율

마케팅 방식 중 리타게팅의 경우는 기존 방문자이거나 회원이 클릭했던 상품을 다시 보여줘 재유입을 이끌고, 구매를 유도한다는 점에서 구매 확률을 어느 정도 높일 순 있는데요.

구매하지 않은 기존 방문 또는 회원 고객의 재유입을 유도하다는 점에서 신규 방문자를 늘리는 방법은 아닙니다.

또한 한정된 모수 내에서 반복적으로 이뤄지기 때문에 진행 과정에서 이탈이 필연적으로 발생하게 되고, 결국 모수 자체가 줄어드는 한계가 있었고요.

결국 기존 마케팅은 쇼핑몰을 인지하게 하고, 기존 고객의 재유입을 유도하는 효과에 치우쳐 있는 거죠. 구매까지 이어지는 신규 방문자 수가 많지 않은 이유입니다.


해결은 ‘구매 확률 높은 방문자’의 쇼핑몰 유입!

쇼핑몰을 인지하고, 유입시키는 걸 넘어 구매까지 이르게 하려면 이름이나 정보, 보유하고 있는 인기 상품이 아니라 그 신규 방문자가 사고자 하는 상품을 보여줄 수 있어야 합니다.

온라인 환경에서 원하는 스타일의 상품을 보여준 뒤 유입을 유도하면 “탐색-발견-선택-구매”의 4단계에서 탐색이나 발견 과정을 줄이고, 장바구니에 담을지 말지, 구매를 할지 말지를 고민하는 단계로 건너뛰게 할 수 있습니다.

인지나 유입으로 그치는 게 아니라 구매까지 이어질 확률이 높아집니다.

다시 말하면, ‘스쳐 지나갈 신규 방문자’를 ‘구매 확률이 높은 신규 방문자’로 만들어 유입시키는 방법인 거죠.

방문자가 원하는 상품을 보여준 뒤 유입을 유도하면 구매까지 이어질 확률이 높은 방문자 증가
방문자가 원하는 상품을 보여준 뒤 유입을 유도할 경우 각 구매 여정 단계별 잔존 방문자 비율

문제는 방문한 적이 없는 새로운 방문자가 원하는 상품을 어떻게 알고, 어떤 방법으로 보여줄 건가인데요.

오드컨셉의 AI 상품 추천 서비스 PXL(픽셀)은 이를 가능하게 합니다.

오드컨셉의 PXL은 사람이 눈으로 보는 것처럼 상품 콘텐츠를 인식하고 분석하는 비전 AI 기술을 활용해 온라인 환경에서 유저 개인별로 원하는 스타일의 상품과 코디를 찾아 추천하는 서비스입니다.

많은 분들이 PXL을 쇼핑몰 사이트 내부에 방문한 이들에게 원하는 상품을 추천하는 서비스로 알고 있을 텐데요. PXL은 쇼핑몰 밖, 외부 온라인 환경에 있는 이들에게도 추천을 해 유입을 유도할 수도 있습니다.

내부와 외부에서 모두 방문자가 원하는 스타일의 상품을 제안할 수 있는 거죠. 새로운 방문자든기존 회원의 재방문이든 유입 자체가 구매로 이어질 확률이 높은 이유입니다.

실제 PXL을 쇼핑몰 안과 밖에서 모두 활용하고 있는 쇼핑몰의 경우 PXL 추천을 받은 방문자의 평균 구매전환율이 3.72%로 그렇지 않은 방문자의 평균 구매전환율인 0.66%보다 5.6배 높게 나타나고 있습니다.

XL을 쇼핑몰 안과 밖에서 모두 활용하고 있는 쇼핑몰의 경우 PXL 추천을 받은 방문자의 평균 구매전환율이 3.72%로 그렇지 않은 방문자의 평균 구매전환율인 0.66%보다 5.6배 높음.

유입이 실제 구매로까지 이어지는 효과를 가져다주고 있다는 걸 증명하고 있죠.

이렇게 눈에 띄는 성과를 기록하면서 PXL을 이용하는 쇼핑몰의 수도 가파르게 증가하고 있습니다. 올해 초만 해도 PXL을 이용하는 쇼핑몰은 100곳 정도였는데요.

올해 11월 기준으로 PXL을 이용하는 쇼핑몰이 400곳이 넘었습니다. 1년도 채 안 되는 기간에 4배 증가한 것인데요.

PXL의 경쟁력을 보여주는 수치입니다.


지금까지 많은 쇼핑몰들이 고민하고 있는 유입한 방문자의 구매 확률이 낮은 이유와 해결 방법을 살펴봤습니다.

결국 핵심은 원하는 상품을 보여줌으로써 ‘스쳐 지나갈 방문자’를 ‘구매 확률이 높은 방문자’로 만드는 데 있습니다.

현재 패션 분야에 적용하고 있는 오드컨셉의 PXL은 앞으로 다른 분야로의 확장도 이뤄질 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.


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