데이터 분석을 사용하여 전자상거래 고객 여정 매핑

플라톤에 의해 재발행

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빅 데이터 기술은 전자 상거래에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 분석가들은 글로벌 전자 상거래 기업이 6.2 년까지 빅 데이터에 2025 억 달러를 지출 할 것입니다..

은 여러 가지가있을 수 있습니다 전자 상거래에서 빅 데이터 사용의 이점. 가장 중요한 이점 중 하나는 고객 여정을 이해하고 고객 경험을 최적화하여 전환을 극대화하는 것입니다.

데이터 분석은 전자 상거래에서 고객 행동을 이해하는 데 중요합니다.

요즘에는 집에서 편안하게 거의 모든 종류의 상품을 구매할 수 있기 때문에 온라인 쇼핑이 점점 인기를 얻고 있습니다. 전자 상거래 플랫폼에 대한 관심이 증가함에 따라 시장 경쟁은 더욱 심화되고 있습니다. 오늘날의 고객은 개인화되고 원활한 쇼핑 경험을 원합니다.

많은 회사가 기계 학습을 사용하여 온라인 상점을 더 쉽게 생성. 그러나 그들은 또한 빅 데이터 및 AI 솔루션이 고객을 이해하는 데 훨씬 더 유용 할 수 있음을 발견했습니다.

이렇게하면 새로운 고객을 쉽게 유치하고 충성도 높은 고객으로 전환 할 수있는 것이 가장 중요합니다. 여기에서 고객 여정지도 (CJM)가 구출됩니다.

고객 여정지도 란 무엇입니까?

고객 여정 맵은 고객이 온라인 스토어에서 경험 한 경험을 시각적으로 표현한 것입니다. 고객과의 첫 접촉부터 구매 완료까지. 여정지도의 도움으로 고객이 겪고 구매 또는 이탈로 이어진 엔드 투 엔드 경험을 캡처 할 수 있습니다.

와 CJM 가까이에서 고객의 욕구와 기대를 이해하고, 여정에 따른 경험을 검토하고, 해결해야 할 사각 지대와 결함을 경험할 수 있습니다. 이를 바탕으로 고객 경험을 개선하여 전환을 늘리고 수익을 높일 수 있습니다.

어떤 조치를 취해야하는지 알면 빅 데이터로 전자 상거래 고객 여정지도를 만드는 것이 더 쉬워집니다.

이제 올바른 데이터 분석 도구를 사용하여 전자 상거래 상점에 대한 CJM을 만드는 몇 가지 모범 사례를 살펴 보겠습니다.

준비 작업

올바른 데이터 분석 인사이트를 사용하여 여정지도에 도달하기 전에해야 할 몇 가지 기초 작업이 있습니다.

1 단계. 목표 정의

먼저 고객 여정 매핑을 통해 달성하고자하는 명확한 목표를 설정하십시오. 이를 위해 부서 간 팀 구성원을 모아 대상 목표에 동의 할 수 있습니다. 여기에는 전환율 증가, 환불 횟수 감소, 검토 장려 등이 포함될 수 있습니다. 정확한 목표를 지정하면 필요한 경우 개선을 구현하고 결과를 측정하는 것이 더 쉽습니다.

2 단계. 범위 설정

전체 고객 여정을 한 번에 매핑하는 것은 어려울 수 있습니다. 현재 목표에 따라주의가 필요하거나 잘 알고있는 여정 단계로 시작하는 것이 좋습니다. 데이터 분석을 사용하여 고객 여정을 최적화하기 전에 올바른 매개 변수를 설정했는지 확인해야합니다.

예를 들어, 고객이 이미 장바구니에 제품을 추가 했는데도 고객이 반송하기로 결정한 이유를 이해하려면 결제 단계에주의를 기울일 수 있습니다. 많은 온라인 상점에서 장바구니 이탈이 자주 발생합니다. 대부분의 사람들이 전자 상거래 웹 사이트를 검색하는 방식입니다. 이유는 다양 할 수 있습니다. 추가 요금, 열악한 배송 조건, 강제 가입, 웹 사이트 시간 초과 등. 이러한 방식으로 문제의 원인을 파악하고이 단계에서 고객 경험을 개선하는 방법을 탐색하는 것이 중요합니다.

3 단계. 구매자 페르소나 프로파일 링

고객 여정은 페르소나 (고객의 기대, 목표 및 행동과 함께 일반화 된 표현) 없이는 완료되지 않습니다. 따라서 일반적인 패턴 (예 : 행동 패턴)을 기반으로 고객을 세그먼트로 분할하여 페르소나를 만드십시오.

또한 페르소나 프로필은 매우 유용합니다. 모든 고객의 데이터를 손에 넣을 수 있습니다. 목표, 동기, 배경, 좌절 및 기타 관련 정보에 대한 정보 외에도 이름과 가장 적합한 사진을 추가하여 페르소나를 현실적이고 공감할 수있게 만들 수 있습니다. 이미 보유한 데이터 (예 : CRM 소프트웨어)를 사용하고 조사를 수행합니다. 또한 현재 고객을 인터뷰하여 그들의 요구와 고통을 더 잘 이해하십시오.

4 단계. 구매자 여정에 대한 데이터 수집

이제 페르소나를 만들었으므로 여행에 대한 정보를 수집 할 때입니다.

온라인 데이터는 고객의 실제 행동을 보여주는 훌륭한 자산입니다.

실시간 사용자 데이터를 수집하려면 Google Analytics, Google Tag Manager, HotJar 등과 같은 웹 분석 도구를 사용하십시오. 순 발기인 점수 고객 경험과 충성도를 측정하는 황금 기준입니다. 웹 분석 도구를 사용해서 만 수집 된 데이터에 국한하지 마십시오. 교차 기능 팀원, 특히 고객과 밀접하게 접촉하는 팀원과 대화하십시오. 지식 공유 세션 후에 동료들에게 고객 견적을 공유하고 나중에 사용할 수 있도록지도에 추가하도록 요청할 수도 있습니다.

실제 매핑

이제 고객 여정 시각화를 시작할 수 있습니다. 범위 세트에 의존하여 고객이 온라인 상점과 상호 작용할 때 거치는 단계, 추구하는 목표, 프로세스, 주요 문제점 등을 식별합니다.

1 단계. 여정을 여러 단계로 나누고 각각의 접점을 식별합니다.

고객이 귀하의 비즈니스와 접촉하는 지점을 설명하십시오. 여기에는 웹 사이트 홈페이지, 체크 아웃 페이지, 택배, 고객 서비스 운영자 등이 포함될 수 있습니다. 다음은 가능한 터치 포인트에 대한 고객의 구매 경험 단계의 예입니다.

주문하다. 고객이 결제 페이지에서 구매를 완료하고 배송을 요청합니다.
주문 확인. 여기에서 가능한 터치 포인트는 확인 이메일 또는 고객 서비스 전문가입니다.
배달을 기다리는 중. 터치 포인트는 확인 이메일, 고객 서비스 관리자 또는 GPS 추적 서비스 일 수 있습니다.
주문을 받고 있습니다. 마지막으로 주문은 수신자를 찾습니다. 접점은 패키지 및 택배 서비스 일 수 있습니다.
서류 처리. 주요 접점은 택배 서비스 또는 문서 일 수 있습니다.

2 단계. 고객 목표 및 기대치 추가

이를 통해 고객이 각 단계에서 무엇을 찾고 있는지, 회사가 구매자의 요구에 서비스를 어떻게 조정할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다. 검색 단계에서 "최소한의 노력으로 필요한 제품 찾기"또는 주문 확인 후 "가능한 빨리 배송 받기".

3 단계. 문제를 찾고 개선 기회를 얻으십시오

웹 페이지 시간 초과, 탐색하기 어려운 제품 페이지, 저품질 이미지, 열악한 배송 조건 등은 소비자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 경험을 파괴 할 수있는 핵심 페인트 포인트를 식별합니다. 그런 다음 모든 포인트를 개선하는 데 도움이되는 아이디어를 브레인 스토밍하고 여정지도에 반영하세요.