재구매율은 온라인 쇼핑몰에서 고객들이 상품을 구매한 후에 다시 쇼핑몰에 방문하여 추가 구매를 하는 비율을 측정한 것입니다.
비즈니스의 수익성 있는 성장에 필요한 중요 성과 지표 중 하나이기 때문에 눈여겨봐야 합니다.
재구매율의 중요성과 이점
재구매율은 고객 충성도와 직결되며, 쇼핑몰의 매출 증대와 이익 향상에 도움을 줄 수 있습니다.
자료의 내용에 따르면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 고객 유지율을 5% 높임으로써 이윤을 25~95% 늘릴 수 있다.
- 고객 유지율을 2% 높임으로써 비용을 10% 줄이는 효과를 가져온다.
- 재구매 고객은 신규 구매 고객보다 67% 이상 더 많이 구매를 하고, 구매 시 주문 액수도 더 크다.
한 예시로 A라는 브랜드의 전체 구매 고객의 객단가는 아래와 같습니다.
- 첫 구매 고객의 평균 객단가 : ₩26,242
- 재구매 고객의 평균 객단가 : ₩39,361
재구매 고객이 첫 구매 고객보다 약 150% 더 많은 매출을 발생시킨다는 것을 알 수 있습니다.
재구매율을 계산하는 방법
쇼핑몰의 주문 데이터로부터 고객 재구매율을 계산할 수 있습니다.
재구매율 측정을 위한 필수 데이터 항목은 아래와 같습니다.
고객 식별 정보(ID 또는 전화번호, 이메일 주소 등), 주문 번호, 주문 일자. 추가적으로 상품 정보 등의 항목도 유용하게 활용할 수 있습니다.
주문 데이터가 준비되면 환불 주문 제거, 필요한 변수 추출 등의 전처리 작업을 진행한 후 고객 식별 정보를 기준으로 주문 데이터를 그룹화합니다. 간단하게는 첫 구매와 재구매로 구분하면 됩니다.
첫 구매/재구매가 구분되면 고객 수 혹은 매출액 기준으로 재구매 고객 수/매출액을 계산할 수 있으며, 각각의 비율도 계산할 수 있습니다.
이를 월별, 분기별, 연도별 등 일정 주기별로 계산하면 됩니다.
아래에서 엑셀 수식을 활용하여 재구매율 계산하는 방법을 공유하고, 그래프 등으로 시각화하는 것도 함께 소개해 드리겠습니다.
엑셀을 활용한 쇼핑몰 재구매율 계산법
먼저 모든 데이터를 주문일 기준으로 오름차순으로 정렬합니다.
다음으로 아래와 같은 수식을 통해 고객별로 첫 주문일을 계산할 수 있습니다. 이 예시에서는 전화번호를 고객 식별 정보로 사용해 보겠습니다.
=VLOOKUP(O2, O:Z, 12, FALSE)
위 방법은 전화번호 필드를 왼쪽에 배치하고, 주문일 필드를 복사 후 오른쪽에 배치하여 VLOOKUP 함수로 첫 주문일을 구한 것입니다. 이와 같은 방법을 사용하기 어려운 환경이라면 다른 수식을 여러 가지 조합해야 할 수도 있다는 점 참고 바랍니다.
실제 주문일과 첫 주문일이 같으면 첫 구매, 서로 다르면 재구매로 분류합니다.
=IF(Z2=AA2,"첫 주문","재주문")
이렇게 첫 구매와 재구매 분류가 완료되었다면 막대형 그래프로 월별 데이터를 확인하기 위해 피벗 테이블을 만듭니다.
이 데이터로 막대형 차트를 만들면 아래와 같이 월별 첫 구매/재구매 매출액과 비율을 확인할 수 있습니다.
위 내용을 실습한 파일을 아래에 업로드하였으니 참고하시기 바랍니다.
재구매율 개선을 위한 마케팅 전략
재구매율을 시각화해서 확인하면 고객들이 우리의 쇼핑몰에 얼마나 충성하고 있는지를 한눈에 알 수 있습니다.
산업 분야마다 다르겠지만 생활용품, 화장품, 식음료 등 소비재를 판매하고 있는 쇼핑몰인 경우 대략 30% 이상의 재구매율을 유지하는 것이 권장됩니다.
재구매율이 현저히 낮다면 쇼핑몰의 재구매율을 개선하기 위한 마케팅 전략을 취해야 합니다.
CRM 마케팅 등으로 고객과의 접점을 늘리거나, 재구매율이 높은 상품에 마케팅 활동을 집중하는 것과 같은 전략이 있습니다. 이러한 활동을 통해 적은 비용으로 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.
결론
재구매율 분석이 필요한 이유는 비용을 낮추고 수익을 높이기 위함입니다. 당장 광고비를 많이 지출해서 이번 달 매출을 올리기보다는 ‘어떻게 고객 유지율을 높여서 매출 및 수익 성장을 극대화할 것인가’를 생각하는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다.