*전년대비 기준 (키워드 검색량 제외)
*데이터 기준 : 데이터라이즈 가입 쇼핑몰
*기간 : 23년 9월 1일~23년 9월 26일 vs 24년 9월 1일 ~ 24년 9월 26일
9월에는 전체 쇼핑몰 중 61%가 전년 대비 MAU(월간 방문자 수) 하락 추세를 보였습니다. 총 매출은 평균적으로 3.64% 상승했지만, 쇼핑몰의 66%가 매출 하락을 경험해 전체적인 매출 흐름도 긍정적이지 않았습니다. 배송이 불가한 긴 연휴와 지속되는 여름 날씨로 매출 상승이 가장 어려웠던 시기라 할 수 있었는데요. 하지만 이 시기에도 매출 54.74%를 높인 카테고리가 있었습니다. 오늘 리포트를 통해 해당 카테고리만의 특징을 확인해 보세요!
9월은 간절기로 불리지만, 불볕 더위가 지속되면서 날씨 변화가 거의 없었습니다. 키워드 순위도 날씨 변화와 밀접하게 연관되어 9월 키워드 순위는 8월과 비슷한 양상을 보였습니다.다만, 출산/육아 카테고리에서는 특별한 변화를 엿볼 수 있는데요. 8월 말부터 추석 준비를 위한 ‘아기 한복’ 키워드가 급상승했습니다. 패션의류에서는 8월 5위를 차지했던 ‘두꺼운흰티남자긴팔티’라는 키워드가 다시 순위 밖으로 밀려나면서 더위의 지속이 고객들에게 미친 영향을 간접적으로 확인할 수 있었습니다. (관련 자료 : "여름 옷도, 가을 옷도 안 사네요"…올 가을 의류 상인들 '울상'인 이유는)
9월 14일부터 17일까지의 추석 연휴 동안 DAU(일간 방문자 수)가 급격히 감소했습니다. 특히, 배송 속도가 중요한 패션의류 카테고리는 연휴 기간 동안 DAU가 크게 떨어지면서 결과적으로 전년 대비 MAU가 12.78% 하락해 큰 타격을 받았습니다. 식품 카테고리는 추석 연휴 이후 단백질 쉐이크, 샐러드, 닭가슴살 등을 판매하는 쇼핑몰들의 DAU가 전년대비 2배 이상 상승했습니다. 이는 연휴 이후 다이어트를 시작하는 소비자들이 증가한 것이 원인으로 분석됩니다. (관련 자료 : "뱃살 좀 봐"…명절 '확찐자' 발등 불 떨어지자 불티난 '이것')
명절 이후 증가하는 소비 수요를 겨냥해 ‘포스트 추석’ 이벤트를 시행한 가구/인테리어 카테고리는 연휴 이후 DAU가 크게 증가했습니다. 생활/건강 카테고리의 DAU는 전체적으로 높아져 전년 대비 MAU 2.92% 증가를 기록했습니다. 생활/건강 카테고리 쇼핑몰의 MAU가 증가한 주요 원인 중 하나는 올해 새롭게 등장한 ‘헬시 플레저’ 트렌드(healthy와 Pleasure의 합성어로 건강을 추구하는 동시에 즐거움을 잃지 않는다는 MZ 세대의 새로운 트렌드)의 영향과 이른 추석 일정이 있습니다. (관련 자료 : 추석 앞두고 쓸어담았다…마트서 불티난 선물세트 뭔가 봤더니)
MAU에서는 전년대비 -6.64%였던 패션잡화는 구매전환율 상승으로 매출액 2.41%가 상승했습니다. 특히 매출이 상승한 쇼핑몰의 절반 이상이 ‘주문서 작성 중 이탈한 고객에게 상품 추천하기’ 캠페인을 이용해 재방문 구매전환율을 0.45% 높인 것으로 나타났습니다. 가구/인테리어 카테고리는 신규 방문에서 구매전환율이 하락했지만, 방문자 수가 증가했습니다. 반면, 재방문자의 경우 방문자는 줄었지만 구매전환율이 상승하여 전체 매출이 8.15% 증가했습니다. 가장 높은 상승률을 기록한 생활/건강 카테고리는 구매전환율은 낮아졌지만 전년대비 MAU 2.92% 증가와 객단가(1인당 평균 구매 금액) 상승으로 인해 매출 54.74% 상승을 기록했습니다.
반면, 식품 카테고리는 전년대비 신규 방문 MAU와 구매전환율이 모두 높아졌지만 재방문 MAU와 구매전환율이 하락하면서 전체적인 매출도 -3.24% 하락했습니다. 9월에 확보한 신규 방문자를 포함한 기존 고객을 대상으로 재방문과 재구매를 유도할 수 있는 액션이 필요한 것으로 보입니다.
혹시 오늘 리포트를 읽으시면서 매출 분석의 힌트를 찾으셨나요? 예상하신대로 데이터라이즈 리포트는 매출 원인 분석 단계에서 꼭 아래와 같은 공식을 이용합니다.
왜 이 공식을 이용할까요? 아래 예시를 통해 설명해 드릴게요.
방문자 수 10만, 구매전환율도 10%인 경우 구매 전환 건들의 평균 금액인 객단가에 따라 매출액은 큰 차이가 생깁니다. 같은 구매전환율, 객단가일 때 방문자 수에 따라서도 매출액에 큰 차이가 생깁니다. 이렇듯 이 3가지 지표는 매출을 구성하는 필수 요소라고 할 수 있는데요. 때문에 이 공식은 데이터라이즈 애널리틱스의 ‘주요지표’에서도 보여드리고 있습니다.
원하는 기간별로 매출과 매출을 구성하는 필수 지표들의 차이도 비교할 수 있도록 구성되어 있는데요. 오늘 데이터 트렌드 리포트를 통해 카테고리별 전체적인 매출 흐름과 원인을 파악할 수 있었을 텐데요. 나아가 '방문자 수X구매전환율X객단가=매출' 공식을 적용해, 여러분의 쇼핑몰 매출을 체계적으로 분석해보세요. 이 공식을 통해 매출의 주요 원인을 파악하고 실질적인 개선 전략을 도출할 수 있습니다.
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