쇼핑몰 문제점 진단부터 액션 플랜까지 한 번에, 라플라스테크놀로지스

쇼핑몰을 운영하고 있는 A 씨는 최근에 매출이 떨어져서 고민이다. 잘 팔리는 상품도 추천받아 판매해봤지만 소용없다. 판매에 도움이 되는 마케팅도 해봤지만 무슨 문제인지 몰라도 매출 향상에는 도움이 되지 않는다. “왜 매출이 성장하지 않을까?” 쇼핑몰에 무슨 문제가 있는지 A 씨는 너무 궁금하다.

A 씨처럼 쇼핑몰 운영자라면 이런 고민을 한 번씩 겪게 된다. 쇼핑몰에 문제가 있는 것 같다고 생각하지만 막연한 생각일뿐 구체적으로 어디에 무슨 문제가 있는지는 알 수가 없다. 여러 쇼핑몰에 산재해 있는 데이터를 모으는 것도 그 데이터를 분석하는 것도 엄두가 나질 않는다.

최근에 프라이버시 이슈가 증가하면서 웹로그 수집에 어려움이 생기기 시작하자 자사 데이터에 관심을 가지기 시작했다. 커머스 업계에서 이러한 니즈를 채우기 위한 솔루션 시장이 최근에 구축되기 시작했다.

데이터 소싱 및 정합성

라플라스테크놀로지스(이하 라플라스)의 ‘라플라스 애널리틱스’는 쇼핑몰의 문제점을 찾아주고 액션 플랜도 제공해주는 솔루션이다. 카페24, 아임웹, 고도몰5, 메이크샵 등 자사몰뿐만 아니라 스마트스토어, 쿠팡 등 외부몰 등 운영하고 있는 모든 쇼핑몰의 데이터를 한 군데로 모아 분석해준다. 주문, 매출 등 따로 만든 데이터 파일도 연동된다. 페이스북, 네이버검색광고, 구글애즈, 네이버GFA 등의 광고채널도 연결해 마케팅 자원분석도 가능하다. 사실상 쇼핑몰 운영과 광고채널 데이터를 모두 연계할 수 있다.

데이터 연결은 쉽다. 사용자가 라플라스 애널리틱스에 로그인 정보만 입력하면 자동으로 연결된다. API 연동과 크롤링을 통해 데이터를 수집하는데 라플라스 애널리틱스는 Delta Lake와 같은 빅데이터 처리 기술을 통해 사용 시점이 아니라 쇼핑몰 구축 시점부터 쌓인 모든 데이터를 수집할 수 있다. 대부분의 솔루션이 스크립트를 심은 순간부터 데이터가 쌓이는 것과는 다르다.

수집한 데이터가 오류가 나지 않는 게 관건이다. 예를 들어, 재구매율이라는 지표를 산출하기 위해서는 ‘재구매 고객’이 누구인지 정의해야한다. 쇼핑몰에서 상품을 재구입하는 A라는 고객이 있다면 A를 계속해서 A라는 고객으로 정의할 수 있어야 한다. 각 쇼핑 채널마다 명칭이 다른 상품을 동일한 상품으로 인식해야 한다. 환불이나 취소 등 여러 가지 상황이 발생하면서 매출 및 비용 데이터가 왜곡이 일어날 수 있는데 데이터 전처리 과정에서 이러한 왜곡을 모두 잡아내야 한다.

네이버 D2SF에서 만난 라플라스의 박 대표는 “누가, 언제, 어디서 지표를 뽑아도 동일한 데이터를 보여줄 수 있기 위해서는(one source of truth) 데이터 정합성을 맞춰야 하는데 엄청난 리소스가 필요한 작업이다. 지표가 잘못 계산되었을 때 바로 확인 및 보정이 가능해야 한다. 라플라스는 데이터 정합성을 높일 수 있는 알고리즘 기술을 보유하고 있다.”라고 말했다. 라플라스의 모든 데이터는 비식별 및 개인정보 암호화로 관리하고 있다.

쇼핑몰의 문제점을 한 눈에 파악할 수 있는 UI/UX

이렇게 연결한 데이터로 쇼핑몰의 운영 현황을 한 눈에 확인할 수 있다. 상품 A에 대해 매출 현황을 알고 싶다면 대시보드에서 상품 A를 선택하면 된다. 각 채널별 매출 현황뿐만 아니라 어느 채널에서 특정 기간에 얼마큼의 매출 상승과 하락이 발생했는지 상세하게 볼 수 있다. 객단가와 주문당 결제 금액도 한 눈에 파악할 수 있다. 첫구매자와 재구매자가 얼마나 되는지 이들이 매출에서 차지하는 비중이 얼마나 되는지도 알 수 있다. 특정 기간 내 가입한 사용자 집단을 따로 볼 수 있으며 고객 한명이 유입되어 얼마나 돈을 지불하고 이탈하는지도 알 수 있다.

상품 A를 팔기 위해서 얼마나 효율적으로 광고비를 집행했는지도 알 수 있다. 상품 A를 판매하기 위해서 투여한 광고비가 얼마나 효과적이였는지, 총 매출에서 광고비가 차지하는 비중을 통해 광고비를 어디에 집중할지에 대한 액션 플랜도 짤 수 있다. 유저 1명을 획득하는데 드는 고객획득비용 데이터로 어느 채널에 광고를 더 집중해야 하는지 의사결정을 할 수 있다.

원가 데이터를 연동해 마진율이 얼마인지 광고비, 각종 수수료, 물류비용 등 잡비용을 제외하고 순이익을 얼마나 남겼는지도 한눈에 볼 수 있다.

박 대표는 “고객사들과 꾸준히 소통하면서 어떤 문제를 가장 알고 싶은지를 확인했다. 비즈니스 임팩트가 가장 큰 순서대로 개발했다. 예를 들어 첫 구매 유저 매출 비중이 70%를 초과하는 커머스사는 광고로만 작동하는 커머스다. 광고비가 너무 많이 투입되는 경우 수익성이 떨어지기 때문에 사업의 지속 가능성이 떨어진다고 판단할 수 있다. 업종별 맥락의 특수성이 있기 때문에 각 업종별로 최적화된 진단을 할 수 있도록 알고리즘을 고도화했다.“라고 설명했다.

문제점 자동 안내와 인사이트 제공

라플라스 애널리틱스가 제공하는 통계 지표는 다양하다. 라플라스는 이중에서 가장 문제가 되는 지표를 자동으로 안내하고 있다. 크게 세 가지 차원에서 문제점을 진단하고 있다. 1) 트렌드가 개선되고 있는지, 2) 직전 대비 향상되었는지, 3) 벤치마크 대비 잘하고 있는지를 종합적으로 판단하고 있다. 예를 들어 지표를 매출로 설정했다면, 1) 매출 트렌드가 우상향하고 있는지, 2) 매출이 직전 대비 개선되었는지, 3) 벤치마크 대비 매출이 어느 정도 나오고 있는지를 모두 고려하여 쇼핑몰의 문제점을 진단한다. 이러한 진단 프로세스는 시계열 분석 알고리즘 및 AI 서치 알고리즘을 통해 이뤄지고 있다.

쇼핑 채널별 상품 판매 성과를 한 눈에 볼 수 있기 때문에 채널별 전략을 세우고 어떤 상품에 집중해야할지 의사결정을 할 수 있다. 첫 구매 상품별로 재구매율을 얼마나 견인하는지를 안다면 어떤 첫 구매 상품으로 프로모션할지를 결정할 수 있다. 각 유저별 구매 주기, 고객생애주기, 구매 빈도, 이탈 기간, 회원 가입, 마지막 로그인한 시점 등 고객의 특징을 알 수 있기 때문에 고객향 메시지 전략을 짤 수가 있다. 첫 구매 이후 재구매가 되는 전환 속도를 보고 마케팅 타임을 정할 수가 있다.

세계 최고의 쇼핑몰 문제점 진단 솔루션으로 글로벌 진출

현재 850개 사, 1400개 브랜드가 라플라스 애널리틱스를 사용하고 있다. 라플라스는 사용자 확대를 위해 영세 사업자가 많이 사용하는 네이버 스마트스토어, 아임웹과 긴밀하게 협업하고 있다. 올 6월엔 쇼피파이 등 해외 이커머스 업체와도 협력할 계획이다. 이를 계기로 라플라스는 본격적으로 글로벌로 진출할 예정이다.

박 대표는 “라플라스 솔루션은 데이터 커버리지가 넓다. 주문, 광고, 상품, 원가, 재무까지 모두 다룰 수 있는 솔루션인만큼 쇼핑몰의 문제를 정확하게 진단한다. 국내외 유일한 쇼핑몰 문제점 진단 솔루션이다. 커머스의 문제 해결을 위해 누구보다 다양한 관점을 기반으로 액션 플랜을 제시할 수 있다. 라플라스가 글로벌 버전을 출시하게 되면 글로벌 SMB 고객사를 빠른 속도로 확보할 수 있다.”라고 포부를 밝혔다.

박병민 대표

박 대표는 “커머스 사업자가 가진 모든 고민에 대한 답을 제시할 수 있도록 모든 데이터를 하나로 통합하여 누구보다 정확한 쇼핑몰 문제 진단과 성공 확률이 높은 액션 플랜을 제시하는 것이 목표다.”라고 사업의 비전을 밝혔다.

박 대표는 한국투자증권에서 주식 매매 시스템 개발 및 시스템 트레이딩 로직 개발을 맡았다. 카카오에서는 전사 단위 통계 분석을 위한 시스템을 개발하고 카카오 신입사원의 코딩테스트를 검수했다. 그간의 경험으로 시계열 데이터 분석 및 시각화에 대한 전문성을 가지고 라플라스테크놀로지스를 2020년 10월에 창업했다.

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