WooCommerce 고객 데이터를 사용하여 전환율을 높이는 방법

최종 업데이트 - 2022년 2월 28일

전자 상거래의 현재 기술 발전은 고객과 선호도에 대한 수많은 데이터를 생성하고 있습니다. 전자 상거래 상점을 운영할 때 이 데이터를 유리하게 활용하여 전환율을 높일 수 있습니다. 여기에서 WooCommerce 전환율을 높이는 몇 가지 일반적인 팁을 찾아보십시오. 전문가들에 따르면 전자 상거래 사이트는 여전히 판매를 촉진하기 위해 분석의 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있습니다. 다음은 WooCommerce 사이트에서 Google Analytics를 효과적으로 사용하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 팁을 제공하는 기사입니다. 이 기사에서는 WooCommerce 고객 데이터에 대해 더 자세히 이해하고 이를 통해 전환을 유도할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 또한 사이트에서 사용할 수 있는 몇 가지 인기 있는 도구에 대해서도 설명합니다.

WooCommerce 고객 데이터 이해

웹 사이트의 모든 사용자 상호 작용은 분석에 사용할 수 있는 방대한 데이터 풀에 기여합니다. 그러나 비결은 유용한 것과 그렇지 않은 것을 이해하는 데 있습니다. 데이터 풀이 매일 더 커질 때 이를 어떻게 관리하시겠습니까? 의미 있게 측정할 수 있도록 데이터를 분류해야 합니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

여러 채널에 집중

소매업은 단일 채널에만 집중하는 것이 아닙니다. 아마도 여러 채널을 통해 고객을 판매하고 참여를 유도하고 있을 것입니다. 이러한 모든 채널에서 오는 데이터를 고려해야 합니다. 고객과 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 실제 상점, 헬프 데스크 시스템, 소셜 미디어, 이메일 도구 등이 있을 수 있습니다. 이 모든 데이터는 마케팅 관점에서 유용할 수 있습니다. 여기에서 WooCommerce 멀티채널 소매에 대한 몇 가지 팁을 찾아보십시오.

쉽게 액세스할 수 있는 데이터로 시작

데이터 과학은 결과를 해석하는 방법이 여러 가지이기 때문에 매우 복잡한 주제입니다. 그러나 상점 소유자로서 첫 번째 선호 사항은 직접적인 상관 관계를 보여주는 측면을 처리하는 것입니다. 예를 들어 고객이 사이트에서 쇼핑하기를 선호하는 타이밍의 패턴을 확인할 수 있습니다. 다음 플러그인을 사용하여 이 시기에 플래시 판매 또는 가격 조정을 제공함으로써 이 통찰력을 잘 활용할 수 있습니다.

• 플래시 프로 판매
• WooCommerce 동적 가격 책정

따라서 현명한 통찰력을 제공하는 데이터에 집중하는 것이 현명합니다. 쉽게 사용할 수 있는 솔루션이 있는 경우 해당 솔루션도 신속하게 구현할 수 있습니다. 명백한 문제나 격차를 해결할 수 있도록 이러한 종류의 데이터를 식별하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 이러한 노력의 결과도 더 쉽게 볼 수 있습니다. 또한 고객 만족도 지수도 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

고객의 관심사를 이해하려고 노력하십시오

제품 개발 단계부터 고객의 이익을 고려하게 됩니다. 이것은 항상 명확하지 않은 것입니다. 고객의 관심사는 신흥 시장 동향에 따라 자주 변경되는 경향이 있습니다. 그러나 사이트에서 사용자 행동을 지속적으로 주시할 수 있습니다. 고객의 조사 패턴, 구매 선호도, 브랜드 의식 등에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

고객 행동에 대한 통찰력을 제공하는 이러한 데이터는 여러 채널을 통해 사용할 수 있습니다. 웹사이트 검색 기록, 헬프데스크 쿼리, 모바일 앱, 마케팅 도구, CRM 시스템 등이 이 데이터를 캡처할 수 있습니다. 그러나 한 가지 중요한 관찰은 많은 웹사이트가 전환에 직접 연결되지 않기 때문에 이러한 종류의 데이터를 실제로 사용하지 않는다는 것입니다. 즉각적인 결과를 제공하지 못할 수도 있지만 고객 경험의 장기적인 개선을 위해 이러한 데이터를 사용할 수 있습니다.

고객 경험을 개인화하는 데 도움이 되는 데이터

고객 경험을 개인화하는 것은 고객 참여 및 전환을 개선하는 확실한 방법 중 하나입니다. 다음은 WooCommerce 스토어에서 고객 경험을 개인화하는 방법에 대한 좋은 아이디어를 제공하는 기사입니다. 데이터 고객 행동과 쇼핑 패턴을 통합하여 고객을 위한 개인화된 경험을 생성할 수 있습니다. 올바르게 수행하면 고객 충성도가 향상되고 매출이 증가하는 데 확실히 도움이 될 수 있습니다.

그들이 좋아할 만한 제품을 추천하는 것은 이러한 맥락에서 가장 일반적으로 사용되는 전략 중 하나입니다. 구매 내역과 탐색 패턴을 연결하는 혁신적인 방법을 찾을 수 있으며 참여 가능성이 더 높은 제품 세트를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 최근 구매를 기반으로 특정 특정 요구 사항을 가정할 수 있습니다. 상점에 해당 요구 사항과 연결된 다양한 제품이 있는 경우 해당 제품을 적시에 고객에게 추천할 수 있습니다.

그리고 이러한 권장 사항을 제시하려고 할 때 다른 채널을 사용하여 고객과 소통할 수 있습니다. 예를 들어 이메일이나 Facebook을 통해 특별 제안이 포함된 제품 추천을 보냅니다. 이것은 브랜드 아이덴티티와 고객 참여를 개선하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 그리고 결과는 더 나은 전체 매출, 개선된 평균 주문 가치 및 더 나은 전환율이 될 것입니다.

WooCommerce Customer Relationship Manager 플러그인은 고객을 더 잘 관리하는 데 많은 도움이 될 수 있습니다.

여기에서 WooCommerce 고객 관계 관리에 대한 통찰력을 더 찾아보십시오.

고객 데이터를 사용하여 비즈니스 개선

수집하는 고객 데이터가 사용성 측면에서 어떻게 달라질 수 있는지에 대한 기본 아이디어가 있어야 합니다. 이제 이 데이터를 어떻게 효과적으로 사용하여 판매를 촉진하거나 매장에서 고객 경험을 개선할 것입니까? 이와 관련하여 탐색할 수 있는 몇 가지 기회를 살펴보겠습니다.

장바구니 포기 줄이기

장바구니 포기는 전자 상거래 사이트에서 매우 일반적입니다. 사이트 방문자의 대부분은 장바구니에 제품을 추가한 후 구매를 완료하지 않고 떠납니다. 이것은 여러 가지 이유 때문일 수 있으며, 귀하의 범위를 벗어날 수도 있습니다. 예를 들어 많은 고객이 온라인 상점을 사용하여 제품을 조사합니다. 많은 경우에 그들은 대신 실제 상점에서 구매하는 것을 선호할 수 있습니다. 이러한 이유 외에도 결제 흐름에 전환을 방해할 수 있는 특정 디자인 측면이 있을 수 있습니다. 여기에서 고객 데이터를 사용하여 장바구니 포기를 줄일 수 있습니다.

고객 행동 패턴을 전략적으로 사용하면 사이트에서 장바구니 포기를 많이 줄일 수 있습니다. 장바구니 포기가 약간 감소하더라도 전환율에 아주 잘 반영될 수 있습니다. 해당 주제에 대한 기사에서 장바구니 포기에 대한 특정 팁을 찾을 수 있습니다.

WooCommerce에서 사이트를 관리하는 경우 사이트에서 장바구니 포기를 줄이는 데 유용한 아래 두 플러그인을 찾을 수 있습니다.

• YITH WooCommerce 버려진 카트 복구
• WooCommerce 버려진 장바구니 프로

더 나은 지원 제공

고객 데이터를 사용하여 사이트에서 지원을 제공하는 방식을 향상시킬 수 있습니다. 온라인 판매자의 경우 고객 지원은 일반적으로 사전 판매와 사후 판매의 두 가지 방식으로 제공됩니다. 두 시나리오 모두 데이터 기반 접근 방식을 효과적으로 사용할 수 있습니다. 기존 고객이 헬프 데스크 시스템에서 지원 티켓을 제기하는 경우를 가정해 보겠습니다. 이미 알고 있는 이 고객의 여러 측면이 있습니다. 예를 들어, 이 사람이 귀하로부터 구매한 제품, 평균 주문 가치, 평생 가치 등. 이러한 데이터를 기반으로 응답의 우선 순위를 정할 수 있으며 더 중요한 것은 개인화할 수 있다는 것입니다. 구매 후에도 고객이 신경쓰고 있다는 사실을 알게 되면 재구매 가능성이 높아집니다.

WooCommerce와의 원활한 통합을 제공하는 WSDesk WordPress 헬프데스크 플러그인을 사용하여 이 모든 것을 관리할 수 있습니다. 고객이 매장에서 티켓을 제출할 때 각 고객의 자세한 구매 정보를 검색할 수 있습니다. 또한 티켓을 제출하는 동안 고객은 질문이 있는 특정 제품을 선택할 수 있습니다. 또한 플러그인은 보고서 섹션에서 지원 티켓 시스템의 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로, 사용 가능한 데이터를 현명하게 활용한다면 사전 판매 쿼리에도 많은 준비를 하고 접근할 수 있습니다. 예를 들어 사용 가능한 데이터를 사용하여 고객과의 상호 작용을 개인화하는 데 도움이 되는 몇 가지 라이브 채팅 플러그인이 있습니다. 여기에서 최고의 WordPress 라이브 채팅 플러그인을 찾을 수 있습니다.

Olark는 도움이 되는 몇 가지 멋진 기능이 있는 인기 있는 라이브 채팅 플러그인입니다.

시장 동향을 보다 효과적으로 예측

전자 상거래 상점은 트렌드에 따른 쇼핑 패턴을 바탕으로 번창합니다. 이러한 추세를 미리 예측할 수 있다면 이를 활용하여 판매를 유도할 수 있습니다. 고객 데이터가 추세를 예측하는 데 어떻게 도움이 될까요? 매장 및 제품의 대상 고객을 식별하여 마케팅 활동을 시작했을 것입니다. 그렇지 않은 경우 대상 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 기사가 있습니다. 소셜 미디어에서 타겟 고객을 모니터링하여 그들이 어떻게 상호 작용하는지 확인할 수 있습니다. 마찬가지로 사이트 사용자 행동의 특정 행동 패턴도 새로운 경향을 나타낼 수 있습니다.

또한 경쟁자의 전략을 분석하여 향후 추세를 이해할 수 있습니다. 예를 들어 경쟁업체의 광고 구매 데이터는 어디에 집중해야 하는지에 대한 훌륭한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 귀하의 제품이 소셜 미디어에서 어떻게 언급되는지 관찰할 수 있습니다. 고객이 선호하는 특정 특성과 개선이 필요한 부분에 대해 더 나은 아이디어를 얻을 수 있습니다.

더 나은 가격 결정

상점의 전환율을 결정하는 기본적인 측면 중 하나는 가격 전략입니다. 요즘 대부분의 전자 상거래 사이트는 동적 가격 책정 계획에 의존하고 있습니다. 여기에서 일반적인 동적 가격 책정 전략에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 고객 데이터를 활용하여 보다 효과적인 가격 결정을 내릴 수 있습니다. 기본적으로 제품의 가격을 최적화함으로써 이익 점유율을 상당히 높일 수 있습니다. 연구에 따르면 많은 온라인 상점이 가격 최적화에 실패하고 결과적으로 이익 지분이 줄어들 것입니다. 이는 소비자 데이터를 사용하여 상당 부분 피할 수 있습니다.

일정 기간 동안의 제품 판매 데이터를 분석하여 해당 제품의 수요를 평가할 수 있습니다. 그런 다음 생산 및 마케팅 비용을 고려하여 제품의 최적 가격을 매우 잘 결정할 수 있습니다. 경쟁업체를 분석하는 것도 여기서 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 증가하는 수요에 따라 WooCommerce 스토어에서 매우 쉽게 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다. WooCommerce Dynamic Pricing 플러그인은 수익에 영향을 주지 않으면서 여러 가격 조정 규칙을 설정하는 데 많은 도움이 될 것입니다.

제품을 함께 묶어서 할인된 가격으로 제공하는 것도 시도해 볼 수 있는 또 다른 좋은 전략일 수 있습니다. 빠르게 움직이지 않는 일부 제품은 다른 관련 제품이나 판매율이 높은 제품과 결합할 때 더 많은 사용자를 찾을 수 있습니다. 제품 카탈로그와 고객 중심 사고 패턴을 최적으로 활용하는 것입니다. 이를 위해 WooCommerce 제품 번들 확장을 사용할 수 있습니다.

재고 관리에 대한 도움 받기

고객 데이터를 효과적으로 사용하여 특정 제품 수요를 예측하면 재고 관리 전략도 개선할 수 있습니다. 예를 들어 특정 페이지로 향하는 트래픽을 기반으로 특정 제품의 수요를 평가할 수 있습니다. 따라서 해당 제품에 대한 재고 결정을 내릴 수 있습니다. 다른 시나리오에서는 과거 데이터를 분석하여 휴일과 관련된 수요 변동을 식별할 수 있습니다. 이것은 고급 재고 계획에도 도움이 될 수 있습니다.

여기에 언급된 유용한 재고 관리 플러그인을 사용해 볼 수도 있습니다.

고객 충성도 향상

데이터를 주의 깊게 사용하면 매장에 대한 고객 충성도도 높일 수 있습니다. 예를 들어 구매 횟수나 평생 가치에 따라 고객에게 보상할 수 있습니다. 이러한 데이터를 기반으로 개인화된 할인을 제공하면 고객이 귀하의 브랜드에 충성할 가능성이 더 높아집니다. 위에서 언급한 동적 가격 및 할인 플러그인도 도움이 될 수 있습니다.

결론

기술이 빠르게 발전하면서 많은 고객 데이터를 접하게 되었습니다. 데이터 개인 정보 보호 규정에 주의하면서 사용 가능한 데이터를 사용하여 비즈니스 성과를 향상할 수 있습니다. 즉각적인 조치, 장기 및 개인화를 위한 컨텍스트를 기반으로 고객 데이터에 접근할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터를 분류할 수 있게 되면 다양한 용도로 효율적으로 사용할 수 있습니다. 고객 경험을 개인화하고, 추세를 예측하고, 가격을 최적화하는 등 많은 도움이 될 것입니다. 이 기사가 고객 데이터를 효과적으로 사용하기 위한 올바른 방향을 제시했기를 바랍니다. 의견 섹션에서 우리와 생각을 공유하십시오.

추가 읽기

• 제품 판촉 전략
• 타겟 고객을 식별하는 방법은 무엇입니까?
• 고객의 관심에 따라 사이트 디자인 변경
• 고객 관계 구축
• Microsoft Dynamics와의 통합.
• 전환율이 높은 WordPress 전자 상거래 사이트의 필수 구성 요소