고객 보고서
다음 보고서를 사용하면 평균 주문 수, 평균 주문 총계 및 예상 구매 가격을 포함하여 고객에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
- 시간별 고객 수
- 신규 고객과 재방문 고객 판매량 비교
- 위치별 고객
- 재방문 고객
- 1회 방문 고객
- 고객 코호트 분석
- 예측된 지출 등급
고객 보고서가 생성되는 방식으로 인해 지난 12시간 동안의 모든 스토어 활동이 보고서에 표시되지 않을 수 있습니다. 그러나 신규 고객과 기존 고객 판매 보고서 보고서를 열면 데이터가 몇 초 정도의 차이로 최신 상태가 됩니다. 최신 데이터를 표시하기 위해 보고서를 다시 열거나 새로 고칠 수 있습니다.
고객 보고서의 데이터는 선택한 기간 동안 접수된 주문뿐만 아니라 보고서 내 신규 고객의 전체 주문 기록을 기반으로 합니다. 예를 들어 11월에 대한 보고서에만 액세스하는 경우 해당 월의 신규 고객은 12월에 두 번째로 구매했더라도 계속 재방문 고객으로 표시됩니다.
이 페이지의 정보
고객 보고서에 액세스
단계:
- Shopify Admin에서 분석 > 보고서로 이동합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
- Shopify 앱에서 … 버튼을 탭한 다음 분석을 탭합니다.
- 보고서를 탭합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
- Shopify 앱에서 … 버튼을 탭한 다음 분석을 탭합니다.
- 보고서를 탭합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
시간별 고객 수
시간별 고객 보고서에는 스토어에 주문을 접수한 고객 수가 표시됩니다.
그룹별 드롭다운 메뉴에서 시간 단위를 선택하면 데이터 그룹화 방법을 제어할 수 있습니다.
보고서 표에는 신규 고객과 기존 고객의 두 가지 고객 유형이 모두 있는 경우 각 시간 단위에 대해 두 개의 행이 표시됩니다. 신규 고객은 스토어에 첫 주문을 접수한 고객입니다. 기존 고객은 주문을 접수했고 고객 주문 기록에 이미 주문이 하나 이상 포함된 고객입니다.
각 시간 단위에 대해 다음 데이터를 확인할 수 있습니다.
- 해당 기간에 주문한 신규 고객 수입니다. 이러한 고객 그룹을 고객의 새로운 코 호트라고 합니다.
- 해당 기간 동안 주문을 진행한 기존 고객 수입니다.
신규 고객과 재방문 고객 판매량 비교
신규 고객과 기존 고객 판매 보고서에는 신규 고객과 기존 고객이 접수한 주문의 금액이 표시됩니다.
그룹화 기준을 클릭하여 그래프에서 총 판매액을 표시하려는 시간 단위(시간, 일, 주, 월, 분기, 연도, 특정 날짜의 시간, 특정 요일, 특정 월)를 선택할 수 있습니다. 시간 단위는 총 판매액이 그룹화되는 방법을 지정합니다.
보고서 표에는 신규 고객과 기존 고객의 두 가지 고객 유형이 모두 있는 경우 각 시간 단위에 대해 두 개의 행이 표시됩니다. 신규 고객은 스토어에 첫 주문을 접수한 고객입니다. 기존 고객은 주문을 접수했고 고객 주문 기록에 이미 주문이 하나 이상 포함된 고객입니다.
각 시간 단위에 대해 다음 데이터를 확인할 수 있습니다.
- 각 고객 그룹이 발주한 주문 수입니다.
- 각 고객 그룹이 주문한 금액(총 판매액)
위치별 고객
위치별 고객 보고서에는 지리적 위치별로 구성된 신규 고객의 데이터가 표시됩니다. 신규 고객은 Shopify Admin 내 고객 기본 주소의 지리적 위치에 따라 구성됩니다.
각 지리적 지역에 대해 다음을 확인할 수 있습니다.
- 선택한 기간 동안 첫 주문을 한 신규 고객의 수입니다.
- 고객이 첫 주문 이후 발주한 총 주문 수입니다.
- 세금, 할인, 배송 및 환불을 포함하여 지출한 총 금액입니다.
현재까지의 주문 수와 현재까지의 사용 금액 총계는 선택한 기간 동안 접수된 주문뿐만 아니라 보고서 내 신규 고객의 전체 주문 기록을 기반으로 합니다.
재방문 고객
기존 고객 보고서에는 주문 기록에 두 개 이상의 주문이 포함된 모든 고객에 대한 데이터가 표시됩니다.
각 고객에 대해 다음과 같은 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
- 이름
- 이메일 주소
- 가장 최근 주문에서 마케팅 수락에 동의했는지 여부
- 첫 주문의 날짜
- 가장 최근 주문의 날짜
- 주문한 주문 수입니다.
- 세금, 할인, 배송 및 환불을 포함하여 지출한 총 금액입니다.
1회 방문 고객
1회 방문 고객 보고서에는 주문 기록에 하나의 주문만 포함된 모든 고객에 대한 데이터가 표시됩니다.
각 고객에 대해 다음과 같은 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
- 이름
- 이메일 주소
- 가장 최근 주문에서 마케팅 수락에 동의했는지 여부
- 첫 번째 주문의 날짜입니다.
- 주문한 주문 수입니다(1개).
- 세금, 할인, 배송 및 환불을 포함한 주문 금액
고객 코호트 분석
고객 코호트 분석 보고서에는 고객 확보 및 유지에 대한 데이터가 표시됩니다. 코호트는 유사한 특성을 갖는 고객 그룹으로 정의됩니다. 고객 코호트 분석 보고서의 경우 고객은 첫 주문을 한 날짜를 기준으로 코호트로 그룹화됩니다.
이 보고서를 이용하여 가장 중요한 고객을 식별하기 위해 어떤 고객이 반복 구매했는지 확인할 수 있습니다. 이 정보를 이용하여 고객 리타게팅 시기, 리타게팅할 고객, 가치가 낮은 고객을 결정하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
고객 코호트 분석에는 다음과 같은 요소가 포함됩니다.
코호트 분석 표
코호트 분석 표에는 고객이 처음 구매한 시기를 기준으로 고객별 반복 구매에 대한 데이터가 표시됩니다. 각 행은 동일한 기간에 처음 구매한 고객의 코호트를 나타냅니다. 첫 번째 열에는 처음 구매한 주, 월 또는 분기를 기준으로 코호트의 이름이 표시됩니다. 두 번째 열에는 각 코호트 행에 대해 선택한 메트릭의 합계가 표시됩니다. 세 번째 열에는 코호트의 첫 주문에 대해 선택한 메트릭이 표시됩니다. 나머지 열에는 첫 주문 이후 주, 월 또는 분기 동안 선택한 메트릭이 표시됩니다. 기간 0 열은 첫 주문과 같은 기간에 코호트 고객의 재방문 주문을 캡처합니다.
예를 들어 고객 John이 2022년 2월에 처음으로 구매했다고 합시다. 그런 다음 John이 2022년 2월, 2022년 6월, 2022년 9월에 다시 구매했다고 합시다. 2022년 월간 코호트 분석에서 John은 2월 코호트에 속할 것이므로 0개월, 4개월, 7개월에서 재방문 고객으로 간주될 것입니다.
다음과 같은 방식으로 보고서를 사용자 지정할 수 있습니다.
- 코호트가 그룹화되는 기간 변경
- 보고서에 표시되는 기간 변경
- 표시되는 메트릭 변경(고객 수, 고객 유지율, 총 판매량, 순 판매액 또는 평균 주문 금액 등)
- 고객당 사용 금액 메트릭에 대한 예측값 포함
- 필터를 적용하여 코호트 분석에 포함할 고객(코호트 포함 기준)을 결정합니다. 필터에는 첫 주문 필터와 고객 필터(코호트 내 고객에 대한 필터)의 두 가지 유형이 있습니다.
- 누적 및 비누적 판매 메트릭 보기
유지율 차트
유지율 차트에는 보고서에 표시되는 기간 동안 모든 신규 고객의 유지율이 표시됩니다. 또한 다음과 같은 비교를 표시할 수 있습니다.
- 이전 기간과 비교
- 이전 연도와 비교
- 코호트 간 비교
선택한 기간 동안 모든 코호트의 고객에 대한 유지율을 표시하거나 단일 코호트를 선택하여 유지율을 표시할 수도 있습니다.
코호트 분석 세부 정보
코호트 열에서 전체 또는 특정 기간을 클릭하여 코호트 분석 세부 정보에 액세스할 수 있습니다. 각 코호트에 대해 다음과 같은 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
- 선택한 코호트의 총 판매량, 순 판매액 및 총 판매액
- 코호트의 고객당 평균 주문 금액 및 평균 주문 수
- 고객당 사용 금액
- 총 신규 또는 기존 고객 및 총 주문 수
- 선택한 코호트에서 고객에게 판매된 상위 제품 장바구니
- 코호트 고객을 귀사로 안내하는 일을 담당하는 주요 마케팅 채널
- 코호트 주문을 처리한 주요 판매 채널
- 코호트의 예상 지출 등급 개요
- 일회성 구매와 구독 구매를 포함하는 주문 비율
- 이 코호트 내 고객의 상위 지리적 위치
예측값
예측값 옵션은 고객 코호트당 향후 예상 지출 금액을 나타냅니다. 고객 코호트 분석 보고서에서 해당 기능을 활성화하려면 고객당 지출 금액을 표시된 메트릭으로 선택한 다음 예측값 전환을 활성화합니다. 예측 데이터는 테이블에서 향후 달에 보라색으로 강조 표시되고 선 차트에서는 보라색 선으로 표시됩니다.
이러한 예측은 각 코호트의 고객당 예상 평균 지출 금액에 대한 예측을 제공하기 위해 각 코호트에 대해 지난 24개월 동안 수집한 스토어 데이터에 기반을 둡니다. 24개월 동안의 데이터를 사용할 수 없는 경우 예측값 전환이 표시되지 않으며 예측 데이터를 볼 수 없습니다. 데이터는 다른 스토어의 정보나 업종 평균에 기반하지 않으며 다른 스토어와 공유되지 않습니다.
코호트 포함 필터
코호트 분석에 포함할 고객을 결정하는 데 적용할 수 있는 필터에는 두 가지 유형이 있습니다.
- 첫 주문 필터(고객의 첫 주문에 대한 특성): 판매 채널, 마케팅 채널, 마케팅 유형, 제품 이름, 구독
- 고객 필터(코호트 내 고객에 대한 특성): 국가, 지역, 시, 이메일 구독 상태
고객 세분화에 코호트 분석 보고서 사용
고객 코호트 분석 보고서의 데이터를 사용하여 가치가 높은 고객 코호트에서 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
예를 들어 2022년 6월의 고객 코호트가 높은 유지율을 나타낸다면 First_order_date BETWEEN 2022-06-01 AND 2022-06-30 을 사용하여 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
고객 세분화에 대해 자세히 알아보십시오.
예상 지출 등급
예상 지출 등급 보고서에는 선택한 코호트 내 각 고객의 예측 값이 표시됩니다. 이 보고서는 가장 가치 있는 코호트에 속하는 고객을 타게팅하는 데 도움이 될 수 있습니다. 코호트 내 각 고객에 대한 다음 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
- 고객 이름
- 예상 지출 등급
- 이메일 구독 상태
- 고객이 마지막 주문을 한 날짜
- 주문한 주문 수입니다.
- 세금, 할인, 배송 및 환불을 포함하여 지출한 총 금액입니다.
예상 지출 등급 결정 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
위험 고객
단골 고객
고객 보고서 사용자 지정
필터링 및 편집 기능을 사용하여 고객에 대한 보고서를 사용자 지정할 수 있습니다.
다음은 해당 되는 경우 사용 가능한 일부 필터 및 열에 대한 예제입니다.
고객 보고서용 필터
| 필터 범주 | 필터 이름 - 정의 |
|---|---|
| 고객 |
|
| 고객 특성 |
|
| 고객 세그먼트 |
|
| 위치 |
|
고객 보고서용 열
| 열 범주 | 열 이름 - 정의 |
|---|---|
| 고객 |
|
| 고객 특성 |
|
| 고객 세그먼트 |
|
| 첫 주문 |
|
| 마지막 주문 |
|
| 위치 |
|
| 주문 |
|
| 시간 |
|
예를 들어 사용자 지정: 기존 고객으로 이메일 캠페인을 타겟팅합니다.
이메일 캠페인을 사용하여 기존 고객을 다른 구매로 유도하려는 경우 기존 고객 보고서를 사용자 지정하여 마케팅 수락에 동의한 기존 고객만 표시되도록 할 수 있습니다.
이 예제에 대한 보고서를 생성하려면 다음을 수행하십시오.
- Shopify Admin에서 분석 > 보고서로 이동합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
- 기존 고객을 클릭합니다.
- 기존 고객 보고서에서 필터 관리를 클릭합니다.
- 필터 추가를 클릭합니다.
- 마케팅 수락을 선택하고 검색에서 예를 선택합니다.
- 필터 적용을 클릭합니다.
- Shopify 앱에서 … 버튼을 탭한 다음 분석을 탭합니다.
- 보고서를 탭합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
- 기존 고객을 클릭합니다.
- 기존 고객 보고서에서 필터 관리를 클릭합니다.
- 필터 추가를 클릭합니다.
- 마케팅 수락을 선택하고 검색에서 예를 선택합니다.
- 필터 적용을 클릭합니다.
- Shopify 앱에서 … 버튼을 탭한 다음 분석을 탭합니다.
- 보고서를 탭합니다.
- 범주를 클릭합니다.
- 고객을 클릭하여 고객 보고서만 표시하도록 보고서를 필터링합니다.
- 기존 고객을 클릭합니다.
- 기존 고객 보고서에서 필터 관리를 클릭합니다.
- 필터 추가를 클릭합니다.
- 마케팅 수락을 선택하고 검색에서 예를 선택합니다.
- 필터 적용을 클릭합니다.
이제 보고서는 마케팅을 수락하는 기존 고객으로 제한됩니다.
그런 다음 보고서를 CSV 파일로 내보낼 수 있으며, 해당 파일에서 이메일 캠페인에 대한 모든 이메일 주소를 사용할 수 있습니다.