행동 방식 보고서

행동 보고서는 고객의 쇼핑 행동 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 온라인 스토어 카트 분석 보고서에도 액세스할 수 있습니다. 이러한 보고서는 다음을 수행하는 방법에 대한 비즈니스 분석 정보를 제공합니다.

  • 온라인 및 오프라인에서 제품을 판매
  • 최고의 대상 고객에게 상향 판매
  • 프로모션 가격 책정 및 제품 번들 생성
  • 평균 주문 총액 증가

예를 들어 온라인 스토어에 검색 표시줄이 있는 테마가 포함된 경우에는 방문자가 상위 온라인 스토어 검색 보고서에서 스토어에 있는 제품을 검색할 때 어떤 용어를 사용했는지 볼 수 있습니다. 상위 온라인 스토어 검색 결과가 없는 보고서에서는 검색 용어에 대한 어떤 결과도 얻지 못합니다.

행동 방식 보고서의 데이터를 사용하면 고객이 원하는 것을 찾을 수 있도록 스토어를 정렬하고 추가 구매를 권장하는 프로세스에서 판매량을 늘릴 수 있습니다.

행동 방식 보고서 보기

단계:

기간별 온라인 스토어 전환율

시간별 온라인 스토어 전환율 보고서에는 선택한 기간에 구매한 온라인 스토어 방문자의 비율이 표시됩니다.

다음 열은 시간별 온라인 스토어 전환율 보고서에 있습니다.

기간별 온라인 스토어 전환 보고서의 열
칼럼 설명
시간 그룹화 선택한 시간 그룹화(예: 일, 주 또는 월)입니다.
세션 온라인 스토어의 총 세션 수입니다.
카트에 추가한 품목 고객이 카트에 제품을 추가한 총 세션 수입니다.
결제까지 진행된 품목 결제 시 사용자 입력이 있는 총 세션 수(예: 키 누르기 또는 마우스 클릭)입니다.
전환된 세션 고객이 제품을 구매한 총 세션 수입니다.
전환율 구매를 초래한 세션의 비율입니다.

이 정보를 활용하면 스토어에서 세션을 판매로 전환하는 방식을 잘 파악할 수 있습니다.

이 보고서를 열 때 데이터가 최신이므로 몇 초 정도 걸립니다. 보고서를 다시 열거나 새로 고침하여 최신 데이터를 표시할 수 있습니다.

이 보고서에서 서로 다른 날짜 범위의 데이터를 비교할 수 있습니다.

분석 페이지의 일일 데이터는 처음 처리되어 게시된 후 48시간 이내에 업데이트될 수 있습니다. 그 이유는 트래픽 데이터가 1분 이내로 계산이 가능하지만 이때 원치 않는 봇 트래픽이 데이터에 포함될 수 있기 때문입니다. 이러한 유형의 트래픽을 확인하기 위한 테스트가 실행되는데 테스트 완료까지 48시간이 소요될 수 있습니다. 테스트에서 원치 않는 트래픽이 발견되면 보고서에서 이러한 데이터가 제거됩니다.

참고: Sessions converted은 고객이 제품을 구매하는 총 세션 수를 측정합니다. 고객이 단일 세션 동안 여러 구매를 할 수 있습니다. 따라서 order 수와 sessions converted 수는 같을 수 없습니다.

예: 비즈니스 결정을 내리기 위해 온라인 스토어 전환 보고서 사용

사라는 스포츠 용품 스토어가 있습니다. 많은 사람이 그녀의 온라인 스토어에 방문하지만, 아직 많이 판매하지는 못하였습니다.

Shopify Admin에서, 사라는 분석 > 보고서를 클릭합니다. 행동 방식 카드의 보고서 제목 아래에 있는 기간별 온라인 스토어 전환율을 클릭합니다. 그녀는 그룹화 작업 드롭다운 메뉴를 클릭하고 전환율 보고서를 월별로 그룹화합니다.

사라는 지난 달 온라인 스토어 전환율이 5%였기에 제품 구매 기간이 지난 온라인 스토어를 방문한 사람의 5%였다는 것을 의미합니다. 다음 달 동안, 사라는 컬렉션을 재구성하고 새로운 할인 코드를 시작하여 전환율이 향상되는지 확인합니다. 기간별 온라인 스토어 전환율 보고서를 통해 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.

웹 성능

온라인 스토어 웹 성능을 최적화하면 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 고객이 스토어를 더 쉽게 찾을 수 있으며, 고객 전환율을 높일 수 있습니다. 웹 성능 보고서를 확인하면 업계 표준 및 유사한 다른 Shopify 스토어와 비교한 스토어 성능을 알아볼 수 있습니다.

이 보고서에 대한 자세히 알아보려면 웹 성능 대시보드 및 보고서를 참조하십시오.

시간 경과에 따른 제품 추천 전환

온라인 스토어의 제품 페이지에서 Shopify 제품 추천을 사용하는 경우에는 기간별 제품 추천 전환 보고서를 사용해 선택한 기간에 추천이 얼마나 효과적이었는지 확인할 수 있습니다. 이 정보를 활용하면 스토어에서 제품 추천이 얼마나 판매로 전환되었는지 파악할 수 있습니다.

시간 경과에 따른 제품 추천 전환 보고서에는 다음과 같은 열이 있습니다.

시간 경과에 따른 제품 추천 전환의 열
칼럼 설명
고객과의 상호 작용이 발생한 날입니다.
세션 제품 페이지에서 고객이 추천 제품을 조회한 세션 수입니다.
클릭이 발생한 세션 고객이 제품 추천을 클릭한 후 제품 페이지를 조회한 세션 수입니다.
카트에 추가가 발생한 세션 고객이 세션에서 제품 추천을 클릭한 후 추천 제품을 카트에 추가한 세션 수입니다.
구매가 발생한 세션 고객이 제품 추천을 클릭한 다음 해당 세션 내에 카트에 제품을 추가하여 구매한 세션 수입니다.
클릭율 총 제품 추천 세션 중 제품 추천 클릭으로 이어진 수의 백분율입니다.
카트에 추가한 비율 총 제품 추천 세션 중 카트에 제품 추천을 추가한 수의 백분율입니다.
구매율 총 제품 추천 세션 중 제품 추천 구매로 이어진 수의 백분율입니다.

데이터는 깔때기와 비슷합니다. 항상 세션 수는 클릭 수보다 크거나 같고, 클릭 수는 카트에 추가된 수보다 크거나 같으며, 카트에 추가된 수는 구매 수보다 크거나 같습니다.

구매 버튼이나 타사 앱을 사용해 카트에 추가하거나 구매한 제품의 데이터는 보고서에 포함되지 않습니다.

데이터는 일, 주, 월 단위로 그룹화할 수 있습니다. 또한 서로 다른 날짜 범위의 데이터를 비교할 수도 있습니다.

추천이 추적되는 방식에 따라 지난 24시간 동안 스토어의 일부 추천 관련 활동은 이 보고서에 표시되지 않을 수 있습니다.

추천 클릭률이 낮은 상위 제품

추천 클릭률이 낮은 상위 제품 보고서에는 지난 30일 동안 가장 많이 판매된 제품 중에서 추천 클릭률이 평균 이하인 제품을 보여줍니다.

추천 클릭률이 낮은 상위 제품 보고서의 열
칼럼 설명
제품명 제품의 제목입니다.
제품 유형 제품 유형입니다.
추천 클릭률 고객이 제품 추천을 클릭하도록 한 제품 추천이 있는 세션의 비율입니다.
평균 클릭률과의 차이 추천 클릭률과 평균 클릭률 간 차이입니다.

이 보고서의 정보를 통해 표시되는 추천 제품에 대해 클릭률이 평균 미만인 고객이 가장 많이 보는 제품을 파악할 수 있습니다. Search & Discovery 앱에서 이러한 제품에 대한 추천을 사용자 지정하는 것을 고려할 수 있습니다.

보고서에는 지난 30일 동안의 데이터가 포함되어 있으며 매일 변경됩니다. 추천이 추적되는 방식에 따라 지난 24시간 동안의 스토어 데이터가 이 보고서에 포함되지 않을 수 있습니다.

주요 온라인 스토어 검색

상위 온라인 스토어 검색 보고서에는 고객이 온라인 스토어에서 제품을 검색하는 데 사용한 검색어의 분석 결과가 표시됩니다.

상위 온라인 스토어 검색 보고서의 열
칼럼 설명
검색어 고객이 스토어 검색에 사용한 용어입니다.
검색 수 고객이 해당 용어를 사용해 스토어를 검색한 세션 수입니다.

이 정보는 고객이 스토어에서 무언가를 검색할 때 사용하는 특정 단어를 이해하는 데 도움이 됩니다. 원하는 제품을 고객이 빠르게 검색할 수 있도록 제품 이름이나 설명을 조정할지 검토해 볼 수 있습니다.

검색을 추적하는 방식으로 인해 이 보고서에는 지난 12시간 동안 스토어의 모든 검색이 표시되지 않을 수 있습니다.

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 보고서에는 스토어에서 검색한 고객이 검색 결과를 클릭하지 않은 검색어 목록이 표시됩니다.

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 보고서에 포함되는 열은 다음과 같습니다.

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 보고서에 포함된 열의 정의
칼럼 설명
검색어 고객이 스토어 검색에 사용한 용어입니다.
검색 수 고객이 해당 용어를 사용해 스토어를 검색한 세션 수입니다.

이 정보는 고객이 스토어 검색에 사용하지만 그 결과를 클릭하지 않은 검색어를 파악하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 원하는 제품을 고객이 빠르게 검색할 수 있도록 제품 이름이나 설명을 조정할지 검토해 볼 수 있습니다. 또한 스토어의 검색 결과를 Search & Discovery 앱에서 사용자 지정할 수도 있습니다.

검색을 추적하는 방식으로 인해 이 보고서에는 지난 12시간 동안 스토어의 모든 검색이 표시되지 않을 수 있습니다.

이 보고서에는 2022년 9월 2일 이후의 데이터가 포함됩니다.

결과가 없는 주요 온라인 스토어 검색

결과가 반환되지 않은 상위 온라인 스토어 보고서에는 고객이 스토어에서 검색했지만 결과가 제공되지 않은 검색어의 분석 결과가 표시됩니다.

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 보고서에 포함되는 열은 다음과 같습니다.

클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 보고서에 포함되는 열
칼럼 설명
검색어 고객이 스토어 검색에 사용한 용어입니다.
검색 수 고객이 해당 용어를 사용해 스토어를 검색한 세션 수입니다.

이 정보는 고객이 스토어에서 무언가를 검색할 때 사용하는 특정 단어를 이해하는 데 도움이 됩니다. 원하는 제품을 고객이 빠르게 검색할 수 있도록 제품 이름이나 설명을 조정할지 검토해 볼 수 있습니다. 또한 스토어의 검색 결과를 Search & Discovery 앱에서 사용자 지정할 수도 있습니다.

검색을 추적하는 방식으로 인해 이 보고서에는 지난 12시간 동안 스토어의 모든 검색이 표시되지 않을 수 있습니다.

기간별 검색 전환

Shopify의 상점 검색을 사용 중인 경우 기간별 검색 전환 보고서에 선택한 기간에 대한 상점 검색의 효율성이 표시됩니다. 이 정보를 사용하면 스토어에서 검색이 판매로 얼마나 성공적으로 전환되고 있는지 이해할 수 있습니다.

참고: Shopify에서 상점 검색을 추적하기 위해서는 테마의 코드베이스에 search.results에서 반환된 url 속성을 사용해야 합니다. 모든 Shopify 개발 테마는 상점 검색을 추적하도록 설정되어 있습니다.

기간별 검색 전환 보고서에 포함되는 열은 다음과 같습니다.

기간별 검색 전환 보고서에 포함된 열
칼럼 설명
고객과의 상호 작용이 발생한 날입니다.
세션 고객이 검색한 세션 수입니다.
클릭이 발생한 세션 고객이 검색 결과에 나타난 제품을 클릭하여 제품 페이지를 조회한 세션 수입니다.
카트에 추가가 발생한 세션 고객이 한 세션 내에서 검색 결과에 나타난 제품을 클릭한 다음 해당 제품을 카트에 추가한 세션 수입니다.
구매가 발생한 세션 고객이 한 세션 내에서 검색 결과에 나타난 제품을 클릭하고 카트에 추가한 후 해당 제품을 구매한 세션 수입니다.
클릭율 총 검색 세션 중 제품을 클릭하여 조회로 이어진 수의 백분율입니다.
카트에 추가한 비율 총 검색 세션 중 제품이 카트에 추가된 수의 백분율입니다.
구매율 총 검색 세션 중 구매로 전환된 수의 백분율입니다.

데이터는 깔때기와 비슷합니다. 세션 수는 클릭 수보다 크거나 같고, 클릭 수는 항상 카트에 추가된 수보다 크거나 같으며, 카트에 추가된 수는 항상 구매 수보다 크거나 같습니다.

데이터는 일, 주, 월 단위로 그룹화할 수 있습니다. 또한 서로 다른 날짜 범위의 데이터를 비교할 수도 있습니다.

구매 버튼이나 타사 앱을 사용해 카트에 추가하거나 구매한 제품의 데이터는 보고서에 포함되지 않습니다.

검색을 추적하는 방식으로 인해 이 보고서에는 지난 12시간 동안 스토어의 모든 검색이 표시되지 않을 수 있습니다.

방문 페이지별 세션 수

방문 페이지별 세션 수 보고서에는 스토어의 어느 페이지에서 세션이 시작되는지 표시됩니다.

분석 페이지에서 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

이 보고서를 열 때 데이터가 최신이므로 몇 초 정도 걸립니다. 보고서를 다시 열거나 새로 고침하여 최신 데이터를 표시할 수 있습니다.

장치별 세션 수

장치별 세션 수 보고서에서는 웹사이트에 액세스하는 데 사용된 장치 유형을 확인할 수 있습니다.

분석 페이지에서 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

이 보고서를 열 때 데이터가 최신이므로 몇 초 정도 걸립니다. 보고서를 다시 열거나 새로 고침하여 최신 데이터를 표시할 수 있습니다.

온라인 스토어 카트 분석

온라인 스토어 카트 분석 보고서를 사용하면 지난 30일 동안 고객이 같은 카트에 추가한 제품 쌍을 표시하므로 고객의 쇼핑 행동을 이해할 수 있습니다. 이 보고서의 정보에 표시되는 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 구축하기 위한 가이드로 사용할 수 있습니다.

단계:

보고서에는 최대 10쌍의 제품이 표시됩니다.

이 보고서가 생성된 방식으로 인해 지난 24 시간 동안 스토어의 모든 활동이 분석에 반영되지 않을 수 있습니다.

참고: "분석용 데이터가 부족합니다" 라는 메시지가 표시되면 지난 30일 동안 충분히 카트에 제품 쌍이 추가되지 않아 통계적으로 중요한 관계를 표시할 수 없습니다. 제품 수가 많거나 방문자 수가 많거나 제품 중 일부가 새로운 경우에 이러한 상황이 발생할 수 있습니다.

마케팅 기법

우유는 보통 식료품 가게 뒤편에서 찾을 수 있는 이유를 생각해 본 적이 있습니까?

우유는 시리얼과 가까운 냉장고로 이동될 수도 있고 시리얼이 우유와 가깝게 이동될 수도 있지만 의도적으로 분리되어 있습니다.

우유는 빨리 상하기 때문에 대부분 사람들이 식료품 가게에서 우유를 자주 구매합니다. 마케팅 담당자는 스토어 뒤편에 우유를 배치하여 더 많은 제품을 지나칠 수 밖에 없게 하였습니다. 심리학 및 마케팅 연구 사례를 보면 소핑객들은 시리얼과 우유 사이로 지나가면서 다른 제품의 브랜드를 인식하며 카트에 담는 것을 볼 수 있습니다. 매우 빈번하게 제품은 쇼핑객들이 원했던 것이 아닌 것도 있습니다.

시리얼이 입구와 가깝게 놓여있는 것은 쇼핑객이 시리얼을 구매한 경우 우유 또한 필요할 것이라는 마케팅 담당자의 의도가 담겨있기 때문입니다. 쇼핑객은 스토어 뒤편에서 우유를 구매하고 지나오면서 다른 제품들을 보게 됩니다. 만약에 우유를 구매하러 스토어에 갔다면 시리얼을 생각하고 있지 않을 수도 있습니다. 이러한 이유로 우유는 스토어 뒤편에 배치하고 시리얼을 입구에 놓으며 그 반대의 경우는 없습니다.

비즈니스의 업종에 관계없이 이 유형의 마케팅 기법을 Shopify 스토어에 적용할 수 있습니다.

다음 예제에서 제품 A추가한 구매자 열 아래의 제품을 참조합니다. 또한, 제품 B...도 추가한 열 아래의 제품을 참조하여 온라인 스토어 카트 분석 보고서의 제품 관계를 설명합니다.

가격 할인 및 마크업

구매자가 제품 A를 추가한 후 카트에 제품 B를 추가할 가능성이 높다는 개념을 기준으로 제품 A를 할인하고 제품 B의 가격을 늘릴 수 있습니다.할인을 적용하면 제품 A가 카트에 추가된 빈도가 높아지며 제품 B도 추가되는 빈도에 영향을 줄 수 있습니다.

다음과 같은 여러 가지 방법을 통해 Shopify에서 가격을 할인할 수 있습니다.

웹사이트 광고

배너 광고와 제품 추천을 사용하여 웹사이트에 제품을 광고할 수 있습니다.

많은 Shopify 테마에는 홈페이지에서 슬라이드 쇼 배너가 내장되어 있습니다. 배너는 스토어에서 가장 많이 보이는 섹션이므로 고객이 클릭하여 해당 제품으로 바로 이동할 수 있는 배너 광고를 게재할 수 있습니다. 이 작업을 직접 수행하는 방법을 잘 모르는 경우에는 디자이너 또는 Shopify 파트너와 협력하여 광고를 생성한 다음 홈페이지 슬라이드 쇼에 업로드할 수 있습니다.

제품 추천을 사용하여 현재 보고 있는 제품에 따라 고객에게 관련 제품을 제안할 수도 있습니다.

이메일 캠페인

결제 중에 고객 이메일을 수집하고 이메일 마케팅 캠페인 운영을 진행할 수 있습니다.

이메일을 보낼 수 있는 고객 목록이 긴 경우에는 Shopify App Store에서 이메일 앱을 찾아 Shopify 관리자의 고객 페이지에서 데이터를 가져오는 메일 목록을 작성할 수 있습니다.

스토어의 제품 위치

우유 및 시리얼 예시에서 식료품 상점은 제품 B로부터 제품 A를 물리적으로 분리하여 판매량을 늘리려 합니다. 제품 간의 관계가 충분히 강하지 않으면 고객이 제품 B를 찾지 않고 포기하여 판매에 해로운 것으로 구분할 수 있습니다.

제품을 가깝게 배치하면 우유 및 시리얼 예시의 제품 관계로 표시되는 것과 같은 이점을 얻을 수 없지만, 고객이 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

고객은 실제 스토어에서 이와 같은 방식으로 온라인에서 제품을 검색할 수 없으므로 온라인 스토어에 제품을 배치하는 방법을 고려해야 합니다. 제품을 구분하는 경우 고객이 찾고 있는 항목을 계속 검색할 수 있는지 확인하십시오.

여러 가지 방법으로 스토어에서 제품 배치를 변경할 수 있습니다.

물류

온라인 스토어 카트 분석보고서에서 제품 관계를 사용하면 재고 보유를 관리하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 창고에서 B 제품의 재고 위치를 A 제품의 재고 위치와 가깝게 유지하도록 할 수 있습니다.

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