전자 상거래의 데이터 마이닝: 온라인 상점을 최적화하는 방법

데이터 마이닝은 분석 전략이며 실행에 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. 특히 상점 운영자에게 이것은 많은 이점을 가지고 있습니다. 이것이 데이터 마이닝이 전자 상거래에서 최고의 최적화 전략 중 하나인 이유입니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까? 작은 회사를 운영하더라도 어떻게 자신의 온라인 상점을 최대한 활용할 수 있습니까? DATA 마이닝 시 고려해야 할 사항은 무엇입니까? 이 블로그 기사에서 이 모든 질문에 대해 알아보겠습니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 특정 초점이나 특정 목표를 염두에 두지 않고 데이터와 정보를 검색하는 유용한 전략입니다.

목표는 새로운 지식을 제공하고 자신의 비즈니스 전략을 개선하는 데 도움이 되는 것들을 발견하는 것입니다.

예를 들어 데이터 마이닝을 사용하면 고객을 구매하는 다양한 제품 간에 존재하는 연결을 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 지식이 있으면 효과적인 교차 판매를 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝이 온라인 쇼핑에 어떤 도움이 됩니까?

데이터 마이닝을 할 때 특정 문제나 목표를 정의하지 않고 분석을 시작합니다. 당신은 당신이 무엇을 찾을지 또는 전혀 도움이 되는 것을 발견할지 여부를 모릅니다.

데이터를 평가한 경우 일반적으로 특정 정보 또는 특정 데이터 레코드를 찾습니다(예: 고객이 온라인 상점에서 가장 자주 구매하는 시간을 확인하기 위해).

반면에 데이터 마이닝을 적용하면 기본적으로 전혀 몰랐던 질문에 대한 답을 찾는 것입니다.

데이터 마이닝은 특정 질문에 대한 답을 찾는 것이 아니라 고객의 구매 행동을 도출할 수 있는 데이터에서 유용한 상관 관계와 패턴을 찾는 것입니다.

데이터 마이닝에서 접하는 정보에 따라 회사에서 활용하는 방법이 다양합니다.

중요한 이점은 습득한 지식이 제품의 개선되고 보다 표적화된 응용 프로그램을 계획하는 데 도움이 된다는 것입니다.

슈퍼마켓 체인과 기저귀와 맥주의 상관 관계를 예로 들어 보겠습니다. 온라인 상점에서 두 기사를 모두 판매하는 경우 미묘하지만 영리한 방법으로 정보를 사용할 수 있고 맥주에 대한 제안이나 팝업을 배치할 수 있습니다. 기저귀의 제품 페이지(그리고 그 반대).

또 다른 예: 사실 많은 고객들이 주말에 온라인 쇼핑을 선호합니다. 따라서 현재 대부분의 주문이 이 시기에 이루어지고 있어 많은 소포를 동시에 보내야 합니다.

이 물류 폭풍을 보상하려면 주중 주말에 가장 인기 있는 제품에 대한 특별 캠페인을 제공할 수 있습니다.

그러나 이를 수행할 경우 사전에 판매 캠페인을 공지하고 적용해야 합니다(예: 다양한 소셜 미디어 플랫폼 및 뉴스레터).

관심 있는 고객이 할인 캠페인에 대해 알게 된다면 주말에 관심 있는 제품을 주문하는 것보다 며칠을 기다렸다가 구매를 하는 것이 좋습니다.

분석에서 얻은 지식을 효과적으로 사용하는 방법은 찾을 수 있는 정보에 크게 좌우됩니다.

대부분의 경우 광고 전략 개선에 대한 지식이 도움이 됩니다. 기저귀와 맥주의 예를 들어보겠습니다. 온라인 상점에서 두 제품을 모두 판매한다고 가정하면 이러한 결과를 타겟 광고 측정에 사용하는 것이 현명할 것입니다.

데이터 마이닝의 예

이 예를 통해 "빅 데이터 분석으로 가치 창출" (Verhoef, Koogle 및 Walk 저서)이라는 책에서 논의한 경험과 관련이 있습니다.

영국의 대형 슈퍼마켓 체인 Tesco가 그 예입니다. Tesco는 자체 데이터를 처리하고 Tesco Club 카드로 이루어진 구매를 검색했습니다.

그러나 분석 과정에서 Tucos 분석가는 기저귀를 구매한 고객이 기저귀와 함께 맥주를 구매하는 경향이 있음을 발견했습니다.

분석에 대한 또 다른 지식: 맥주와 칩은 주로 금요일 저녁에 판매되었습니다.

슈퍼마켓 체인이 얻은 발견은 무엇보다도 더 표적화된 마케팅을 운영하는 데 도움이 되었습니다.

참고: 이 예는 데이터 마이닝으로 무엇을 찾을 수 있는지 대략적인 아이디어를 제공해야 합니다. 이 예는 다른 출처에서 찾을 수 있고 이 출처는 미국 슈퍼마켓 체인 Walmart를 참조하기 때문에 이 예의 회사가 실제로 Tesco인지 여부는 분명하지 않습니다.

데이터 마이닝 기본 사항

이제 데이터 마이닝과 상점 운영자의 이점에 대해 알게 되었습니다. 이제 최고의 데이터 평가를 시작하는 방법을 배울 때입니다.

불행히도 데이터 마이닝은 특히 수동으로 수행하려는 경우 시간이 많이 걸립니다.

그러나 데이터를 단계별로 검토하는 것이 좋습니다. 예를 들어 제품에 집중하려면 온라인 상점에서 두 개 이상의 제품을 구매한 모든 주문을 살펴봐야 합니다.

어떤 제품이 가장 인기가 있습니까? 5개 이상의 제품을 구매한 고객을 장바구니에 담는 제품은 무엇입니까?

또한 특정 제품 범주에 집중할 수도 있습니다. 고객이 장난감 범주의 물품을 구매한 경우 다른 제품 범주의 어떤 제품도 함께 주문합니까?

또한 하루 중 여러 시간대의 선호도와 상관 관계를 살펴보십시오. 점심 시간, 저녁 시간에 특히 인기 있는 제품은 무엇입니까?

제품에 집중하는 대신 웹사이트의 다양한 하위 페이지를 고려할 수도 있습니다. 하루 중 어떤 페이지가 가장 인기가 있습니까?

결과를 판매와 비교하십시오. 연결이 있습니까? 이 정보는 마케팅 캠페인이나 Google Ads 또는 Microsoft Ads의 입찰 전략에 도움이 될 수 있습니다.

데이터 마이닝에 유용한 도구

알아두면 좋은 정보: 데이터 마이닝을 지원하는 몇 가지 유용한 도구가 있습니다. 이러한 방식으로 분석을 수동으로 수행할 필요가 없습니다.

그러나 많은 도구가 상당히 비쌉니다. 물론 찾을 수 있는 모든 데이터를 Excel 파일로 직접 전송할 수도 있지만 대신 특수 데이터 마이닝 도구를 사용하는 것이 더 쉽고 시간도 덜 걸립니다.

시간을 절약하는 데이터 마이닝 도구에 예산을 투자할지 여부를 고려하십시오.

대부분의 도구는 어쨌든 무료 테스트 단계를 제공하므로 다양한 도구를 사용해 볼 수 있습니다.

예를 들어, Oracle은 데이터 마이닝 도구에 대한 30일 무료 테스트를 제공합니다. 반면 Orange는 100% 무료 오픈 소스 도구입니다(영어로만 제공).

데이터 마이닝에서 이것에주의를 기울여야합니다.

데이터 마이닝 프로세스와 결과는 예측할 수 없습니다. 때때로 당신이 찾은 것은 그렇게 쉽게 분류될 수 없습니다. 또한 패턴을 전혀 인식하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

또한 다음을 고려해야 합니다.

데이터에서 유사성을 발견하더라도 이것이 반드시 한 가지가 다른 것에 전혀 영향을 미치지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 그것은 매우 복잡하게 들리므로 예를 들어보겠습니다.

Tylervigen.com 웹사이트에는 유사한 패턴에 해당하는 일련의 데이터가 있지만 결국 연결이 되지 않습니다. 다음 다이어그램을 살펴보십시오.

도표에서 미국 메인주의 이혼 건수가 마가린의 1인당 소비량과 관련되어 있음을 알 수 있습니다.

그러므로 메인에서 이혼한 사람들만 마가린을 먹는다고 추론할 수 있습니까? 아니면 메인에 있는 사람들이 마가린을 먹나요?

아니면 대신 우연의 일치를 가정합니까?

물론 이 두 데이터 레코드 사이에는 실제 상관 관계가 없습니다. 따라서 결과를 해석하는 방법에 주의해야 합니다!

평가에는 항상 몇 가지 요소를 포함해야 하며 분석 결과만 참조해서는 안 됩니다.

특정 시점에 생활용품 분야에서 특히 많은 수의 제품이 주문되었음을 알 수 있었다고 가정합니다.

그런 다음 데이터를 검토할 때 현재 제공했을 수 있는 할인 캠페인 또는 특정 시점에 경쟁업체보다 더 나은 가격을 제공했는지 여부를 고려해야 합니다.

또한 코로나 팬데믹과 같은 외부 요인도 고려해야 합니다. 보드게임이 갑자기 늘었다면 할인 캠페인이나 특정 광고 조치 때문일까, 아니면 코로나 팬데믹의 여파 때문일까. 아니면 둘 다?

귀하의 리뷰도 유용한 데이터입니다. 고객이 구매한 이유를 잘 알 수 있습니다.

결론

데이터 마이닝은 회사가 확실히 혜택을 받을 놀라운 정보를 제공할 수 있습니다. 대기업은 최적화 조치를 위한 이 전략을 도울 수 있을 뿐만 아니라 중소기업에게도 데이터 마이닝은 매우 유용합니다!

가장 중요한 것은 데이터를 분석하는 가장 효율적인 방법을 찾는 것입니다. 데이터 마이닝은 당신을 올바른 길로 인도하지 못할 수도 있고, 당신이 발견한 것이 당신의 의심을 확인시켜줄 뿐입니다.

또한 답변을 올바르게 처리하고 성급한 결론을 내리지 않도록하십시오. 데이터를 분석하는 가장 효율적인 방법을 찾기 위해 다양한 접근 방식이나 도구를 시도해야 할 수도 있습니다.

데이터 마이닝의 가장 좋은 점은 해결하려는 특정 문제가 없다는 것입니다. 즉, 잃을 것이 없고 승리만 할 수 있습니다!