요인 분석은 방문객 집단(세그먼트)의 특성과 핵심 지표(KPI) 간의 관계를 분석하는 기능입니다. 트래킹 플랜 전용
이 기능으로 아래와 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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어떤 고객군이 매장 KPI에 중요한 영향을 미치는지
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전략적으로 집중해야 할 고객군은 누구인지
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보완 전략이 필요한 고객군은 누구인지
기능 사용 방법
스텝 1. 표본 데이터셋 선택하기
먼저 왼쪽 패널에서 표본이 될 데이터를 선택합니다.
스텝 2. 핵심 지표 선택(KPI 설정)
우측에서 원하는 핵심 지표(KPI)를 선택합니다.
예를 들어 “구매 전환율”을 선택하면, 시스템은 각 고객군의 구매 전환율 차이와 효율 지표를 자동 계산합니다.
스텝 3. 비교 고객군 선택(요인 선택)
핵심 지표를 선택했다면, 비교하고 싶은 고객군을 선택합니다.
기본값은 아래와 같이 설정 되어 있습니다.
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성별: Male / Female
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연령대: Youth (0–20s), Adults (30s–40s), Seniors (50+)
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요일: Weekdays, Weekends
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시간대: Morning, Afternoon
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실질 방문객: Actual Visitor
여러 매장을 운영 중이라면, 비교 고객군에 매장을 추가해서 비교해보세요.
다른 지점 대비 부산점의 종합 효율 평균이 높습니다.
스텝 4. 데이터 확인
하단 차트를 통해 데이터를 확인합니다.
결과 해석
1. 전체 구조
요인 분석은 크게 세 단계를 거칩니다:
1.
구성비 계산 – “고객군이 전체 방문객 중 얼마나 차지하는가?”
2.
KPI 계산 – “고객군의 핵심 지표(KPI)가 어느 정도인가?”
3.
개선 효율 계산 – “이 고객군을 더 확보하거나 성과를 개선했을 때 KPI가 얼마나 개선될까?”
→ 단순 비율 계산을 넘어 전략을 실행했을 때의 기대 효과까지 정량화하는 방식입니다.
2. 주요 개념
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구성비
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특정 고객군(예: 30대 남성)의 전체 방문객 대비 비중
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시장 크기와 잠재력을 보여줍니다. 구성비가 클수록 전략 효과가 매출에 더 크게 반영된다고 가정합니다.
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KPI
◦
해당 고객군의 KPI 수준 (예: 구매 전환 비율)
◦
성과 수준을 보여줍니다. KPI가 높은 고객군일수록 주력할 가치가 있음을 나타냅니다.
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신뢰도
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이 고객군의 KPI가 다른 고객군보다 확실히 높다고 볼 수 있는가
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예를 들어, 신뢰도 90%라면 “이 고객군의 KPI가 다른 집단보다 높을 확률이 90%”라는 뜻입니다.
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효율 지표
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해당 고객군을 더 유치했을 때 KPI 개선 효과
◦
KPI가 확실히 높은 집단일수록 집중할 가치가 높다고 판단합니다.
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이미 너무 큰 집단이나 너무 작은 집단은 한계가 있고, 중간 규모일 때 효과 극대화
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효과적으로 더 끌어올 수 있는 고객군을 확인할 수 있습니다.
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보완 효율
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기존 고객군의 KPI를 높였을 때 개선 효과
= 현재 고객군을 더 잘 활용할 방법은 무엇인가
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확신은 없지만 KPI를 개선할 여지가 있을 때 효과적
◦
세그먼트 구성비가 클수록 보완 전략의 효과가 더 큼
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종합 효율
◦
집중 전략과 보완 전략을 함께 적용했을 때의 종합 효과
= 종합적으로 이 고객군에 우리 매장이 얼마나 주목해야 하는가?
해석 예시
① 집중 효율이 높은 경우
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상황: 구성비는 애매한 20대 여성의 KPI가 다른 그룹보다 확연히 높은 경우
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결과: 집중 효율이 다른 그룹보다 가장 높게 산출됨
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해석:
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현재 구성비는 크지 않지만, 절대적으로 작은 규모가 아니라서 마케팅 시 구성비 개선 가능성이 큼
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구매 전환율이 다른 집단보다 확실히 높음
◦
⇒ 이 고객군을 더 많이 유입시키면 전체 매장 KPI가 크게 개선될 가능성이 큼
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전략 제안: 20대 여성 맞춤 프로모션·광고 집행, 인기 상품 연계 마케팅
② 보완 효율이 높은 경우
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상황: 40대 남성 고객군의 구성비가 매우 높고 KPI는 다른 그룹 대비하여 그닥 낮지 않음
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결과: 보완 효율이 높게 산출됨
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해석:
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절대적으로 낮은 KPI가 아니기에 마케팅 진행 시 KPI 개선 가능성이 큼
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구성비가 크기에 KPI 개선 시 매장 전반에 미치는 영향이 큼
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기존 고객군의 성과를 끌어올리는 전략이 효과적
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전략 제안: 40대 남성을 대상으로 한 맞춤 혜택, 체험형 이벤트, 동선 개선
③ 종합 효율이 높은 경우
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상황: 30대 여성 고객군이 높은 구성비와, 적당히 높은 KPI를 가지는 경우
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결과: 집중 효율과 보완 효율 모두 일정 수준 이상 → 종합 효율이 가장 크게 산출됨
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해석:
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신규 고객 유입과 기존 고객 전환율 개선 모두 전략적 가치가 큼
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⇒ 한쪽에 치우치기보다 양쪽을 균형 있게 실행하는 게 가장 효과적
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전략 제안:
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집중(추가 유입): SNS 타겟팅 광고로 신규 30대 여성 유입
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보완(KPI 개선): 매장 내 이벤트/추천 서비스로 구매 전환율 개선
E.O.D