마케팅, 아직도 감으로 하시나요?

쇼핑몰을 운영하든 SaaS를 판매하든 데이터 마케팅은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 광고를 기획할 때 어떤 소구점을 강조할지, 누구를 타겟팅 할지, 어떤 시점에 어떤 채널로 메시지를 보낼지 모든 것은 데이터에 달렸습니다. 하지만 많은 브랜드들이 여전히 ‘이게 예뻐서’, ‘이런 감성을 좋아할 것 같은데’, ‘이런 메시지가 필요해서’와 같은 근거 없는 직감에 의존한 마케팅을 이어가고 있죠. 혹시 우리 브랜드도 ‘감’으로 마케팅을 하고 있지는 않은지 점검해야 합니다.

아래 항목 중 하나라도 해당된다면 지금이 바로 ‘데이터 마케팅’을 고민해야 할 타이밍입니다.

우리 커머스 마케팅은 어떤 상황일까?

데이터 마케팅이란?

데이터 마케팅은 고객의 행동, 배경, 구매 이력, 관심사 등을 수집하고 분석해 마케팅의 기획부터 실행, 성과 측정 등 전 과정을 데이터 기반으로 운영하는 마케팅 전략을 의미합니다. 단순히 ‘느낌’으로 하는 마케팅이 아니라 실제 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하고 개인화된 메시지와 캠페인을 설계하여 그 결과를 수치로 분석해 다음 전략에 반영하는 선순환 구조죠.

예를 들어, 여러 광고 카피 중에서 유난히 한 소재에 대한 클릭과 전환율이 높다고 가정해 볼게요. 이 광고 A가 만약 우리 상품의 ‘편의성’을 강조한 거라면 이후 마케팅 캠페인에서 해당 제품의 ‘편의성’을 더 강조하거나 확장해서 잠재 고객의 관심을 끌 수 있습니다. 이는 제품 기획과 마케팅 전략 간의 강력한 연결고리를 만들어줍니다.

데이터 마케팅, 커머스에서 필수인 이유

많은 브랜드가 ‘데이터 마케팅’을 시작한다고 하지만, 여전히 구매 대시보드 통계만 보고 마케팅을 끝내는 경우가 많아요. 예를 들어 “20대가 가장 많이 구매했네요”, “이 상품이 제일 잘 팔렸어요” 같은 ‘누가 무엇을 샀다’에서 끝나는 거죠. 하지만 이커머스 환경에서는 고객의 모든 행동이 데이터로 남습니다.

누가, 언제, 어떤 경로로 방문했는지, 어디에서 이탈했는지, 어떤 조건에서 재방문했는지, 이 모든 과정을 추적하면 고객의 진짜 니즈, 구매 여정, 재구매 가능성까지 정교하게 파악할 수 있습니다.

⓵ 고객의 시선에서 소구 포인트를 정확히 짚을 수 있어요.

데이터 마케팅은 제품을 판매하는 브랜드가 아닌 고객의 시각에서 ‘무엇이 매력적인지’를 객관적으로 파악할 수 있는 방법입니다. 고객을 신규, 반복, 이탈 위험 고객 등으로 세분화하고 이들이 어떤 상품을, 어떤 메시지에 반응해 구매로 이어졌는지를 분석하면 각 세그먼트별로 실제 반응이 좋았던 셀링 포인트를 도출할 수 있죠.

ex. 반복 구매 고객은 ‘실용성’에 반응했고, 신규 고객은 ‘한정 할인’에 반응했다면 → 향후 마케팅 메시지 방향성 확정 가능

이처럼 데이터를 통해 ‘우리가 전달하고 싶은 메시지’가 아니라, 고객이 실제로 반응한 메시지를 중심으로 마케팅을 설계할 수 있습니다.

⓶ 자동화된 맞춤 마케팅이 가능해요.

고객 행동 데이터를 수집하고 분류하면, 단순히 방문/미방문 여부를 넘어서 세그먼트별로 적절한 타이밍에 필요한 메시지를 자동으로 발송할 수 있습니다. 예를 들어 장바구니에만 넣고 이탈한 고객에게는 배송비 무료 쿠폰을 반복 구매 고객에게는 등급별 리워드나 맞춤 추천을 제공할 수 있죠.

⓷ 마케팅 예산이 효율적으로 쓰여요.

감에 의한 무작위 광고 집행은 예산 낭비로 이어집니다. 반면 데이터 기반 전략은 전환 가능성이 높은 세그먼트에 집중해 비용 대비 효과(ROAS)를 끌어올릴 수 있습니다. 예를 들어, 잠재 고객이 PC보다 모바일 사용 비중이 크면, 모바일 광고에 더 집중할 수 있죠. 또한 데이터 기반 운영은 광고 효과를 빠르게 피드백 받아 전략을 즉시 수정할 수 있어, 소규모 조직일수록 비용 효율이 극대화됩니다.

⓸ 의사결정에도 근거가 생깁니다.

감이나 경험에만 의존한 결정은 때로는 빠를 수 있지만, 정확도는 낮을 수 있습니다. 반면 데이터 마케팅은 객관적인 수치와 분석 결과를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이커머스에서 자주 마주하는 신제품 출시, 프로모션 기획, 재고 운영 같은 핵심 영역은 모두 비용과 수익에 직결되는 전략이기 때문에 더욱 신중한 판단이 필요하죠. 이때 고객 행동 데이터를 기반으로 한 분석은 리스크를 줄이고, 성과 가능성이 높은 선택지를 좁히는 데 결정적인 역할을 합니다. 결국 커머스에서 데이터 마케팅은 단순한 선택이 아니라 브랜드의 장기적 성장과 경쟁력 유지를 위한 필수 전략인 것이죠.

커머스 실무자가 꼭 알아야 할 데이터 마케팅 5가지 원칙

그렇다면 커머스에서 실제로 데이터 마케팅을 성공적으로 실행하기 위해 실무자는 무엇을 알아야 할까요? 아래 5가지 원칙을 꼭 기억하셔야 해요!

1. 모든 행동 데이터를 수집하세요.

고객의 방문, 클릭, 장바구니 담기, 결제 시도, 이탈 등, 모든 행동 데이터를 빠짐없이 수집해야 합니다. 단순히 ‘조회수’나 ‘구매량’만 봐서는 부족합니다. 이런 데이터를 바탕으로 고객의 실제 니즈, 구매 여정, 이탈 포인트까지도 명확하게 분석할 수 있어야 진짜 마케팅 전략이 설계됩니다.

"클릭률·조회수만 보는 게 아니라, 실제 유입→조회→장바구니→구매의 전체 흐름을 추적해야 합니다."

2. 세분화된 타겟팅을 시도하세요.

단순히 ‘전체 고객’이 아니라, 고객 생애주기 세그먼트(신규, 반복, 이탈위험, 유효기간 경과 등)별로 세분화해 타겟팅하는 것이 중요해요.
아래처럼 고객을 세그먼트별로 나누면, 각 단계에 맞는 맞춤형 메시지와 혜택을 설계할 수 있습니다. (🔎자세히 보기)

3. 퍼널별 성과를 분석하세요.

이커머스 마케팅 퍼널은 일반적으로 방문 → 상품 조회 → 장바구니 담기 → 결제 시도 → 구매 → 재구매의 흐름으로 구성됩니다. 이 흐름 속에서 어느 단계에서 고객이 이탈하는지, 어디서 전환율이 급감하는지를 정확히 파악하는 것이 중요해요. (🔎자세히 보기)

[단계별 성과 지표 예시]

• 방문 → 상품 조회: 유입 키워드, 랜딩 페이지 최적화 여부
• 조회 → 장바구니: 상세페이지 콘텐츠, 가격, 신뢰도 문제
• 장바구니 → 구매: 배송비, 쿠폰 부족, 결제 UX 등
• 구매 → 재구매: 사후관리, CRM, 상품 만족도, 혜택 제공 등

어디서 이탈이 많은지, 어떤 세그먼트에서 전환이 잘 일어나는지 파악하면, 마케팅 전략을 더욱 정교하게 다듬을 수 있어요.

4. 실험하고 분석하고 반복하세요.

가설을 세우고(ex. 이탈 고객에게 할인 쿠폰을 주면 재방문율이 오를까?), A/B 테스트를 통해 실제로 실험한 뒤 데이터를 분석해 결과를 검증하는 사이클을 반복해야 합니다. 가설 → 실험 → 검증, 이 과정을 통해 마케팅 효율을 지속적으로 개선할 수 있어요.

5. 자동화할 수 있는 건 자동화하세요.

반복적이고 데이터 기반으로 실행할 수 있는 마케팅 활동(ex. 장바구니 이탈 메시지, 생일 쿠폰 발송 등)은 자동화 시스템을 도입해 운영 효율을 높여야 합니다. 마케팅 자동화 솔루션 데이터라이즈를 활용하면 세그먼트별 자동 메시지 발송, 캠페인 성과 리포트 등 다양한 마케팅 자동화가 가능합니다. (🔎자세히 보기)

고객의 행동 데이터를 기반으로 개인화된 메시지를 자동으로 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 상품을 조회했거나 장바구니에 담고 이탈했다면, 해당 상품 정보를 자동으로 불러와 이름과 이미지가 포함된 맞춤 메시지를 발송할 수 있어요. 고객에게 가장 필요한 정보가 가장 적절한 타이밍에 도달하기 때문에, 전환율이 높아질 수밖에 없습니다.

이처럼 데이터 마케팅의 5가지 원칙을 실무에 적용하면, 감이 아닌 데이터 기반 전략으로 커머스의 성과를 확실하게 끌어올릴 수 있습니다.

데이터 마케팅은 더 이상 선택이 아닙니다.

브랜드 성장, 언제까지 경험과 감에 맡기실 건가요?

이제는 감각보다 정확하고, 경험보다 근거 있는 마케팅 전략이 필요한 시대입니다. 데이터 마케팅을 제대로 실행하는 브랜드만이 고객을 이해하고, 진짜 성장을 이끌 수 있어요. 데이터는 단순한 숫자가 아닙니다. 고객의 시선, 행동, 니즈를 이해할 수 있는 유일한 근거이며, 전략을 빠르게 실험하고 검증할 수 있는 실질적인 도구라고 할 수 있어요. 이제 고객 행동에 근거한 마케팅이 커머스의 기본이 되어야 해요.

지금 데이터라이즈와 함께 데이터 마케팅을 시작하세요. 고객의 행동은 이미 답을 알고 있습니다.