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Index & Contents

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고객이 다음에 오면 구매할까?

 

전자상거래의 발달과 더불어 심화된 경쟁에서 살아남기 위하여 전자상거래 사이트들은 다양한 전략들을 시행하고 있다. Amazon.com은 책에서 시작해서 부엌용품에 이르는 온라인 백화점이 되었고, 고객마다 상품 카테고리별로 개인화된 추천리스트를 제공하고 있다. 고객들간의 의사소통 활성화를 위한 전자상거래 사이트내의 블로그나 커뮤니티, 고객상품평, 상품 리스트 등이 각 분야의 전자상거래 사이트에 도입되어 활용되고 있다. 다양한 기능으로 고객의 충성도를 확보하고 전환비용을 높이려는 시도들과 함께 전자상거래 사이트들은 고객들의 구매내역, 인구정보, 방문정보 등을 활용한 고객관계관리 노력들도 진행하고 있다. 데이터 마이닝을 통한 고객평생가치, 고객이탈율과 같은 고객가치 계산에서부터 고객 세분화, 교차판매(Cross-Selling), 필터링(filtering)을 통한 개인화된 추천과 같은 고객유지를 위한 시도들이 이에 포함된다. 

 

Moe와 Fader(2004)는 그 중에서도 고객의 사이트 방문 기록과 구매 이력을 통해 향후 구매 확률을 예측하기위한 고객의 전환행위 ? 사이트 방문이 구매로 전환되는 행위 ? 를 모델링하였다. 즉, 지금까지의 고객의 방문과 구매내역을 통해 다음 번에 고객이 사이트를 방문하여 구매할 확률을 계산하는 것이다. 다음 방문시에 구매 확률이 높은 고객들이 타겟 마케팅이나 개인화된 프로모션, 이메일 발송의 대상이 될 경우에는 더 높은 적중률을 보일 수 있다. 그러나 전자상거래 고객의 전환행위를 모델링하는 것이 쉽지는 않은데 그 중요한 이유는 고객이 상점을 방문하기 위한 “이동 비용”이 극히 적다는 것이다. 매우 적은 이동 비용이 구매의사를 가지지 않고도 온라인 상점을 방문하도록 하며, 다음에 와서 쉽게 구매할 수 있기 때문에 구매 결정을 늦추는 효과를 가져온다고 볼 수 있다. 

 

본 논문에서는 고객을 방문목적에 따라서 4개 그룹으로 나누고 있다. 첫번째는 목표지향적인 고객이다. 이들은 사이트에 들어올 때 이미 구매하기로 정한 상품이 있는 사용자들이다. 두번째는 구매할 상품의 카테고리만 정한채로 구체적인 상품을 찾기 위해 방문하는 사용자들이다. 예를 들어, 디지털 카메라를 구매해야지라는 목표가 있는 고객들이다. 이들은 상품에 대한 정보를 획득하기 위해서 여러 번의 방문끝에 물건을 구매한다고 볼 수 있다. 세번째는 아무…(생략)

 

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