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온라인 스토어 AOV(평균 주문 가치) 성장 비법 3가지

AI 개인화 마케팅을 통한 AOV 높이기!

이커머스 비즈니스는 고객 확보를 위한 예산의 크기와 상관없이 마케팅 비용 대비 최고의 수익을 창출하기를 기대합니다.

만약 100원어치의 광고비를 들여 온라인 쇼핑몰(자사몰)에 방문한 고객이 60원어치 상품만 구매하고 떠났다면 이러한 상황은 어떻게 개선을 할 수 있을까요? 상황 개선을 위한 실마리를 광고에서 찾기보다는 온라인 쇼핑몰에 방문한 고객 경험 최적화에서 찾아봐야 합니다. 즉, 고객 경험을 최적화하고 이를 통한 수익 창출 방법을 고민해야 한다는 것입니다.

매출 상승을 위해 ‘AOV’는 많은 이커머스 기업이 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 지표 중 하나입니다. AOV 최적화는 온라인 쇼핑몰에서 1000명의 방문자를 확보하는 것만으로도 좋은 수익을 거둘 수 있는 방법입니다.

AOV(평균 주문 가치)란?

AOV(Average Order Value)는 특정 기간 동안 한 건의 상품 주문이 발생할 때 가치(수익)를 의미하며 다음의 수식과 같습니다.

ex) 쇼핑몰 12월 매출 1000원.
23건의 주문 발생.
1000원/23건=43.47
12월 평균 주문 가치 43.47원.

이 지표를 가지고 온라인 쇼핑몰의 월별 AOV의 변동 추이를 모니터링 하기도 합니다.
온라인 쇼핑몰의 AOV 최적화를 위해서는 구매 전환율이나 객단가를 상승시키기 위한 캠페인 진행이 필요합니다.
오늘은 상품 추천, 업세일링, 할인 시간제한의 측면에서 진행할 수 있는 캠페인을 중심으로 살펴보겠습니다.

1. AI 개인화 추천 제공

방문한 고객에게 가치 있는 상품을 추천하는 것은 AOV를 높이는 가장 좋은 방법 중의 하나입니다. 대부분의 온라인 쇼핑몰은 추천영역을 가지고 있고, 성별, 연령과 같은 고객 분류를 통해 인기 상품을 선별하거나, MD가 직접 특정 상품을 선정하기도 합니다.

하지만 늘어나는 상품과 고객의 성향, 취향, 행동 등을 고려하지 못하고 위와 같은 상품을 추천하게 되면 고객의 추천 상품에 대한 반응과 흥미는 떨어질 수 있습니다. 고객 입장에서는 내가 관심 있고 필요로 하는 상품이나, 나와 비슷한 성향이나 취향을 가진 사람들이 좋아하는 추천 상품을 더 매력적으로 느낄 수 있기 때문입니다. 다만 이러한 고객 니즈에 맞는 추천 상품을 선별하기 위해서는 별도의 고객 분석을 지속적으로 마케터가 직접 진행해야 하는데 난이도가 높을 뿐만 아니라 시간적 비용적 부담이 클 수밖에 없습니다.

그렇기 때문에 효율적인 운영이 가능한 추천 시스템의 구축이나 도입이 매우 중요합니다. 위 그림과 같이 한 명의 고객 행동이나 구매 이력을 가지고도 추천 방식에 따라 실제 제안되는 추천 상품의 다양한 구성이 가능합니다. 궁극적으로는 다양한 추천 방식(특히 AI개인화 추천 방식)을 테스트하여 실제 우리 온라인 쇼핑몰의 고객들에게 보다 반응이 좋은 방식을 찾아낼 수 있어야 합니다.

‘AI(인공지능) 개인화 상품 추천 백서’를 통해 쇼핑몰에 필요한
AI 추천 기술과 방법론을 알 수 있습니다.

2. 업셀링 전략을 위한 애드온(Add-on) 상품 제안

업 셀링은(Up-selling)은 온라인 쇼핑몰의 AOV를 높이기 위한 캠페인 전략 중 하나입니다. 우리가 햄버거를 주문할 때 감자튀김과 콜라가 포함된 세트를 구매하듯 업 셀링 전략은 주변에서 쉽게 볼 수 있습니다. 제품을 업셀(Up-sell) 하는 가장 좋은 방법은 고객이 선택한 상품에 대한 추가 기능이나 확장 기능을 수행하는 애드온 제품을 적절한 할인 가격으로 제안하는 것입니다.

예로 카메라를 구매하는 고객에게 카메라 가방, 트라이포트(삼각대), 플래시, 메모리 카드 등을 다양한 아이템을 노출하는 것입니다. 각 애드온 제품을 함께 구매했을 때 고객에게 할인을 제공하고 유용성을 느낄 수 있도록 진정성 담은 메시지를 전달할 필요가 있습니다. 애드온 제품을 소개할 수 있는 특정 상품에 대해 고객이 관심을 가지거나 구매를 고려하는 타이밍은 어떤 것인 지 고객 행동 관점에서 데이터를 분석하고 이를 캠페인 타겟팅에 반영해야 합니다.

이 전략을 수행에 도움이 되는 ‘성공적인 고객 경험 관리(CXM)를 위한 3가지 조건’을
참고해 주시기 바랍니다.

3. 거래 시간 제한 활용 방법

온라인 쇼핑몰을 이용하는 고객과 적절한 긴장감을 만들 수 있는 방법은 ‘시간을 제한’하는 것입니다. 이는 고객의 FOMO(Fear of Missing Out) 효과와 ‘손실 회피’의 행동심리학을 활용한 효과적인 전략입니다. 고객이 돈을 절약할 수 있는 기회를 일정 시간만 제공하는 방법으로 품목 선정과 가격, 시기 등을 고려해야 합니다. 많은 온라인 쇼핑몰에서 모든 방문자를 위한 타임세일 이벤트를 활용하여 전환율 상승을 기대합니다. 하지만 전체 고객을 대상으로 이러한 캠페인을 진행하는 것은 당초의 이익 개선에 있어서 상반되는 결과를 낳아 리스크가 될 수 있습니다. 따라서 적정한 고객을 선별하여 캠페인을 구사하는 것이 성공 포인트가 될 수 있습니다.

간단한 예로 VIP를 위한 매주 혹은 매월 딱 1일만 특별 할인을 제공하는 ‘프라이빗 할인’을 제공하는 캠페인을 운영하거나, 충성도가 부족한 고객에게 충성도를 높이기 위해 일정 시간 내에 소진해야 하는 할인 혜택을 제공하는 방법입니다. 이런 캠페인을 운영의 핵심은 세그먼트 타겟팅을 위한 빠른 고객 분석입니다. 마케터가 캠페인을 기획하고 타겟팅 선정을 위해 고객을 분석하는 업무를 진행하는 동안 고객의 이탈 혹은 충성도는 이미 과거의 데이터가 되기 때문입니다. 그래서 앞서 소개한 상품 추천과 같이 업무 효율과 좋은 성과를 위한 시스템이 중요합니다.

최근 인공지능을 활용한 “RFM 분석”이나 “구매 확룰 분석”등의 기술은 고객 세그먼트(분류)를 자동화하여 데이터 즉각적으로 제공합니다.

고객의 행동 분석 데이터가 탄탄할수록 활용 가치가 매우 뛰어난 전략으로 지속적으로 충성고객을 유지하면서도 매출 성장을 기대할 수 있습니다

이커머스에서 널리 사용하는 ‘RFM 고객 분석 모델’을 활용하면
더 효과적으로 캠페인을 실행할 수 있습니다.

AOV를 개선하고 더 많은 이익 창출의 기회(캠페인)를 마련하기 위해서 구매를 원하는 방문자에게 집중하는 것이 필요합니다.

하지만 이때 주의할 점은 과도한 금액 추가나 구매를 강요하는 마케팅 메시지로 고객의 반감을 일으키는 캠페인은 매우 위험합니다.

무엇보다도 충분한 공감을 주는 유용한 아이템 선정과 진정성 있는 메시지 관리에 신경 써야 할 것입니다.

그루비는 이커머스의 ‘AI 개인화 마케팅’을 위한 최적의 솔루션 목표로 하고 있습니다.

온라인 스토어의 정체된 구매 전환율과 높은 고객 이탈로 고민이라면 그루비의 고객 성공팀 상담을 신청하시기 바랍니다.