관리 지표와 실행을 위한 지표를 구분하자
오랜만에 출근길 버스 안에서 랩탑을 열어본다. 아직도 감기가 다 나은 것이 아니라서 컨디션은 별로지만 그래도 꾸준히 써야 할 것 같은 의무감이 든다 ^^
오늘의 주제는 "재방문 비율"이다.
지금의 회사에서는 내가 지표관리를 하지 않아서 잘 모르겠지만, 이전 회사에서는 "재구매율"에 대한 지표를 관리했었다. 홈쇼핑 사업은 TV를 기반으로 판매를 하기 때문에 비대면 판매가 이루어지고, 홈쇼핑에 대한 고객 유입(시청)은 방송 프로그램을 제공하는 PP사가 알 수 있는 정보가 아니고, 지역 케이블 사업자(현재는 디지털 방송 사업자. 일반적으로 SO 사업자로 부름)사 혹은 SO들이 통합으로 운영하는 시청률 조사기관에 의해서만 제공된다. 여기서도 연령, 성별 들의 정보를 기반으로 한 시청률은 확인이 가능하지만, 시청자에 대한 재방문 비율은 조사가 불가능하다. 고객이 구매를 하지 않으면 어떤 고객이 재방문을 하는지 재시청을 하는지 알 수 없기 때문이다. 그러나 인터넷 쇼핑몰은 상황이 좀 다르다. 웹로그 분석을 통해 구매자의 재구매뿐만 아니라 웹사이트에 재방문하는 고객을 파악할 수 있다.
재방문 고객을 파악할 수 있다는 것은 재방문을 했으나 여전히 구매하지 않는 고객과 구매 경험이 있는 고객을 구분해 그들에게 다른 마케팅 활동을 통해 구매력을 높이는 방법을 찾아야 할 것이다.
재방문 비율은 그 주기를 어떻게 설정할 것이냐에 따라 지표의 수치가 높거나 낮게 보일수 있다. 전형적으로 지표를 관리하려는 조직의 초기 셋업이 중요한 이유이다. 재방문 비율을 구하는 기준은 미래의 지표를 예측할 수는 없기 때문에 현재의 지표가 분모값, 과거의 지표가 분자값을 가지게 된다. 그리고 주기는 1개월로 한다고 가정하자. 오늘은 11월 1일이라고 가정하자.
이 기준에서의 재방문 비율은 ((9월 방문자 중 10월에도 방문한 방문자 수) / (10월 방문자 수))X100%이다.
때로는 분모값을 2개월 또는 3개월로 확대시키는 경우도 있다.
그러나, 이런 지표는 현재의 상태, 좀 더 정확히는 과거에 비해 지표가 좋아졌는지 나빠졌는지는 판단이 가능하지만 이 지표를 통해 재방자를 높이기 위해 무언가를 해야 한다는 것만 알 수 있지만, 정작 어떻게 해야 하는지는 알 수 없다.
그래서 대부분의 지표는 관리 지표를 만들어 내기 위한 세부 데이터들이 필요하다. 재방문 비율의 경우에도 재방문 비율을 상품 카테고리별로 구분하여 관리한다든지, 이벤트에 대한 재방문 비율을 관리하든지, 구매자의 재방문 비율과 비 구매자의 재방문 비율을 나누어 본다든지, 이메일이나 SMS 같은 마케팅에 유입된 재방문자인지, 포털 광고를 통해 유입되는 재방문자인지 다양한 관점으로 재방문 비율을 구분하면, 그중에 집중해야 할 요소들이 보이게 될 것이다.
단적인 예로, 포털과 쇼핑몰의 재방문 주기는 매우 다르다. 물론 온라인 쇼핑을 매일 하는 사람의 경우야 포털 방문주기와 다르지 않겠지만, 대부분의 경우에는 쇼핑몰 방문 주기는 짧아야 1주일 정도이다. 같은 쇼핑몰이라고 하더라도 의류 쇼핑몰과 식품 쇼핑몰, 가전 쇼핑몰의 경우 주기가 극명하게 갈리게 된다. 이런 지표들을 단일 지표로 바로 보며 관리한다는 것 자체는 말이 안 되는 것이다.
고객이 쇼핑몰을 재방문한다는 것은 그만큼 로열티가 높다는 것을 의미하고, 구매 경험이 없는 고객이 재방문을 하고 있다면, 구매 경험 후에는 로열티가 더 높아질 수 있다. 그래서 재방문 비율이 의미있는 지표라고 본다.
재방문 비율은 사업을 지속하기 위해서는 높여져야 하는 것은 당연하다. 하지만 그 실행을 위해 세부 지표로 구분하고, 그 구분된 지표별로 각각의 실행계획을 세워야 한다. 이것이 지표가 가지는 의미이다. 지표가 좋다 나쁘다만 판단 가능하고, 좋을 때 더 좋게 할, 나쁠 때 그것을 개선시킬 방법을 찾을 수 없는 지표는 좋은 지표가 아니다. 이런 지표는 굳이 지표로 관리할 이유가 없는 것이다.
To be continue...