리스크 고객 분석 : 신규고객 및 업종 비교
이 차트는 최근 3개월간 결제 이탈, 교환/환불, 이탈 우려 등 리스크가 있는 고객을 분류하여, 신규 고객과의 기본 지표를 비교한 데이터를 제공합니다.
또한, 자사와 동종 업종의 리스크 고객 추이를 통합적으로 분석하여, 어떤 고객을 우선적으로 관리해야 할지 인사이트를 제공합니다.
신규 고객 VS 리스크 고객 비교
(월평균)
자사 VS 동종업종(여성패션) 리스크 고객 추이
리스크 고객 세그먼트 별 상세 분석
리스크 고객을 유형별 세그먼트로 재분류한 데이터를 제공합니다.
타겟 캠페인 생성 : 각 세그먼트를 클릭하면 선택한 세그먼트를 기반으로 타겟 마케팅 캠페인을 바로 생성할 수 있습니다.
세그먼트별 분석 : 해당 고객 그룹에 대한 상세 분석데이터를 업종 평균과 비교하여 확인할 수 있습니다.
리스크 고객들의 분석 데이터를 확인하고, 맞춤 캠페인을 만들어 보세요.
#요즘 뜸한 VIP
#결제이탈고객
#이탈우려고객
#QA 진행고객
#교환/환불고객
#요즘 뜸한 VIP
타겟 캠페인 생성
|
자사 |
업종(여성패션) |
|
|---|---|---|
| 고객수는 | 2,828명 | 1,472명 |
| 평균 객단가는 | 113,894원 | 206,970원 |
| 평균 미방문한지 | 29.95일 | 23.47일 |
| 동종업종 구매활동 고객수는 | 452명 | - |
| 이탈고객 전환 확률은 | 0% | - |
구매 고객 행동 분석 : 자사 회원 기준
이 차트는 자사 회원을 기준으로 구매 횟수별 고객 비율(미구매자, 1회 구매자, 2회 구매자, 3회 이상 구매자 등)과 구매 고객별 마지막 로그인 시점 데이터를 시각화한 결과를 제공합니다.
구매 횟수에 따라 세분화된 고객 관리 전략을 수립하여 충성 고객을 확보하고 유지하세요.
마지막 로그인 시점을 분석하여, 장기 미활동 고객을 재활성화하기 위한 리마인드 캠페인을 설계하세요.
구매 고객별 비율
(회원기준/최근 12개월)
구매고객별 마지막 로그인 시점
(회원기준/최근 12개월)
구매 고객 행동 분석 : 동종업종(여성패션) 회원 기준
이 차트는 동종 업종에서 회원을 기준으로 구매 횟수별 고객 비율(미구매자, 1회 구매자, 2회 구매자, 3회 이상 구매자 등)과 구매 고객별 마지막 로그인 시점 데이터를 시각화한 결과를 제공합니다.
동종 업종의 데이터를 자사와 비교하여 경쟁력을 강화할 수 있는 차별화된 전략을 수립하세요
업종(여성패션) 구매 고객별 비율
(회원기준/최근 12개월)
업종(여성패션)고객별 마지막 로그인 시점
(회원기준/최근 12개월)
페이지별 방문분석 : 구매자별 행동 패턴
이 차트는 메인 페이지, 상세 페이지, 장바구니 페이지, 주문 페이지, 주문 완료 페이지의 페이지뷰 데이터를 미구매자와 구매자를 횟수별로 나누어 분석한 결과를 보여줍니다.
미구매자의 특정 페이지 이탈 구간을 확인하고, 이탈을 방지할 수 있는 UX 개선 및 전환율 최적화 전략을 수립하세요.
페이지별 방문 이탈 구간을 파악하여 고객 여정을 매끄럽게 연결하는 것이 전환율 개선의 핵심입니다.
자사
업종