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문제해결 성공사례 | 급격한 매출 감소, 어떻게 해결할 수 있을까?
실제 사례를 통해 보는
비즈니스 문제해결의 기술

위생용품을 판매하는 커머스사 A사는 뚜렷한 이유 없이 최근 3개월 간 매출이 전년 동기 대비 40% 감소하는 심각한 위기에 직면했습니다. 자세히 들여다보니 방문자 수와 구매 전환율이 급격히 떨어졌고, 특히 재방문 고객의 비율이 크게 줄어들었습니다. 이럴 경우 매출 감소를 어떻게 개선할 수 있었을까요?

A사의 매출 감소 주요 요인은 다음과 같았습니다.  

월별 매출 추이

  • 최근 6개월간 매출이 지속적으로 감소하는 추세
  • 특히 지난 달 매출이 전년 동기 대비 30% 하락

제품별 판매량 변화

  • 주력 상품인 A 제품의 판매량이 40% 감소
  • 신제품 B의 판매량은 증가했으나 전체 매출 감소를 상쇄하기에는 부족

고객 유입 경로 및 전환율

  • 검색 광고를 통한 유입은 증가했으나 전환율은 5%p 하락
  • SNS 채널을 통한 유입 및 전환율 모두 감소

경쟁사 동향

  • 주요 경쟁사 2곳이 공격적인 가격 정책 시행으로 출혈 불가피
  • 경쟁사의 신제품 출시로 시장 점유율 뻿김

고객 피드백 및 리뷰

  • 제품 품질에 대한 부정적 리뷰 증가
  • 배송 지연 관련 불만 사항 접수 증가
종합했을 때 주력 상품의 판매량이 감소하는 이유는 A 제품의 품질 저하로 인한 고객 이탈과 경쟁사의 유사 제품 출시로 인한 시장 점유율 하락이 주요 원인이었습니다. 또한 신규 고객 유입이 감소하고 있으며, 광고 효율성 저하로 유입 대비 전환율이 하락하고 있습니다.

SNS 마케팅 전략의 부재로 젊은 층 고객 확보에 실패하고 있는 점도 문제였습니다. 뿐만 아니라 기존 고객들의 재구매율이 하락하고 있으며, 고객 관리 프로그램의 미흡으로 충성 고객들마저 이탈하고 있습니다. 경쟁사 대비 가격 경쟁력이 약화되고 있는데, 이는 원가 상승분을 판매가에 반영하여 가격 경쟁력을 상실한 것과 할인 프로모션 축소로 가격에 민감한 고객층이 이탈한 것이 주된 이유로 보입니다.

한편 공급 측면에서는 신제품 출시 주기가 지연되어 기존 고객의 관심도가 하락하고 있는 것도 판매 부진의 한 요인으로 판단하였습니다.

1. 문제 정의 및 목표 설정

A사의 주요 비즈니스 문제는 '매출 감소' 였습니다.  따라서 우선 목표를 먼저 설정했습니다.

  • 6개월 내 매출을 전년 동기 수준으로 회복
  • 주력 상품 A의 판매량 감소폭을 20% 이내 억제
  • 고객 전환율을 3개월 내 이전 수준으로 향상

2. 데이터 수집

문제 해결을 위해 필요한 데이터 유형은 다음과 같았습니다.
  • 월별 매출 데이터
  • 제품별 판매량 데이터
  • 고객 유입 경로 및 전환율 데이터
  • 경쟁사 가격 정책 및 제품 출시 정보
  • 고객 리뷰 및 피드백 데이터

우리 회사의 문제라면 내부 CRM 시스템, 웹 애널리틱스 툴, 시장 조사 보고서, 소셜 미디어 모니터링 툴 등에서 수집할 수 있을 것입니다.

3. 데이터 전처리 및 정제

  • 매출 및 판매량 데이터의 이상치를 찾아 제거합니다.
  • 고객 리뷰 데이터의 텍스트 정제 및 구조화 작업을 진행합니다. 
  • 일부 제품의 판매 데이터가 누락된 경우 이를 처리합니다.

4. 탐색적 데이터 분석 (EDA)

(1) 매출 감소와 계절성 간의 관계 분석

사실 생각보다 계절성은 매출에 큰 영향을 미치는 요인입니다. 제공된 데이터에 따르면 대부분의 산업에서 계절적 변동이 관찰되고 있죠. 예를 들어, 수영복 회사의 경우 여름철에 매출이 급증하는 반면, 스키 장비 제조업체는 여름철에 매출이 감소합니다. 따라서 계절적 패턴을 이해하고 예측하는 것이 중요합니다.

(2) 주력 A 제품과 서브 B 제품, 경쟁사 제품 간의 판매량 상관관계 분석

두 제품 간의 판매량 상관관계를 분석하기 위해 선형회귀분석 및 피어슨 상관계수 등의 기법을 적용할 수 있습니다. 상관계수의 해석은 다음과 같이 할 수 있습니다.
  • 강한 양의 상관관계: 0.8 ~ 1.0
  • 중간 정도의 양의 상관관계: 0.5 ~ 0.8
  • 약한 양의 상관관계: 0.0 ~ 0.5
  • 음의 상관관계: -1.0 ~ 0.0

예를 들어, A 제품과 B 제품의 판매량 사이에 강한 양의 상관관계(r = 0.85)가 있다면, 한 제품의 판매량이 증가할 때 다른 제품의 판매량도 함께 증가하는 경향이 있음을 의미합니다.

1. 상품 라인업 개선

  • 판매량이 감소한 주력 상품의 디자인과 기능을 개선합니다. 고객 피드백을 반영하여 제품의 품질과 만족도를 높입니다.
  • 시장 트렌드와 고객 니즈를 분석하여 새로운 상품을 추가합니다. 특히 20-30대 여성 고객의 평균 구매가격이 높았으므로 타겟으로 한 제품군을 확대하였습니다.
  • 상품 카테고리별 판매 데이터를 분석하여 인기 있는 카테고리는 더욱 강화하고, 부진한 카테고리는 축소 또는 개선하였습니다.

2. 마케팅 전략 수정

  • 검색 광고의 키워드를 최적화합니다. 고객의 검색 의도를 반영한 롱테일 키워드를 발굴하여 광고 효율을 높입니다.
  • 인스타그램과 유튜브 등 SNS 채널별 특성에 맞는 콘텐츠 전략을 수립합니다. 인플루언서 마케팅을 강화하여 브랜드 인지도를 높입니다.
  • 리타겟팅 광고를 통해 이탈 고객을 재유입시키는 전략을 구사합니다.

3. 고객 경험 개선

  • 모바일 앱과 웹사이트의 UI/UX를 개선하여 사용자 편의성을 높입니다. 특히 결제 프로세스를 간소화하여 구매 전환율을 높였습니다.
  • 주기적으로 쿠폰을 발행하여 리텐션이 일어나도록 도왔습니다.
  • AI 챗봇을 도입하여 24시간 고객 응대가 가능하도록 하고, 쇼핑 경험을 제공합니다.

4. 가격 및 프로모션 전략 개선

  • 경쟁사 가격을 모니터링하여 주요 상품의 가격 정책을 수립하였습니다.
  • 계절별, 시기별 특성을 반영한 프로모션 캘린더를 수립하여 체계적으로 프로모션을 진행합니다.
  • 회원 등급별 차별화된 할인 혜택을 제공하여 고객 충성도를 높였습니다.

5. KPI 긴급 설정 및 데이터 기반 의사결정 강화
  • 과거와 달리 주요 KPI로 전환율, 객단가, 재구매율, 고객획득비용(CAC) 등을 설정하고 주간 단위, 일간 단위로 모니터링하며 문제에 대응했습니다.
  • A/B 테스트를 통해 웹사이트 디자인, 상품 배치, 프로모션 문구 등의 효과를 지속적으로 검증하고 개선합니다.
  • 고객 세그먼트별 구매 행동을 분석하여 타겟 마케팅의 정확도를 높입니다.
이노핏파트너스의 교육을 수강한 후 위의 전략을 도출하여 실행한 결과, 3개월 후 다음과 같은 개선이 있었습니다.

  • 월 매출 15% 증가
  • 신규 고객 유입 20% 증가
  • 재구매율 10% 상승
  • 고객 만족도 점수 0.5점 상승 (5점 만점 기준)

해당 업체는 지금 이 글을 쓰는 현재도 데일리 지표 모니터링과 개선 작업을 반복하여 매출을 유지하고 위험상황에 적극적으로 대응하는 체계까지 만들었습니다. 교육을 의뢰 주신 A사의 대표님은 이노핏파트너스에게 감사를 표하며, 앞으로도 시장 변화에 민감하게 대응하며 고객 중심의 운영 전략을 펼쳐나갈 계획이라고 밝혔습니다.
Hands-on 데이터 분석 과정

데이터 기반 의사결정을 목표로
기본 리터러시부터 실제 현업에 맞는
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