빠르게 변화하는 E-커머스 세계에서 데이터의 중요성은 갈수록 커지고 있습니다. 이러한 시장의 니즈에 발맞추어 라이브 방송과 실시간 데이터 분석을 효과적으로 결합한 Shoplive의 ‘라이브 데이터 인사이트’ 기능에 대해 알아보겠습니다!
Shoplive 데이터 인사이트 예시
라이브 방송 데이터를 활용한 효과적인 마케팅 전략 수립
Shoplive의 '라이브 데이터 인사이트' 기능은 시청자의 모든 활동(좋아요, 댓글, 상품 클릭 수, 쿠폰 다운로드 등)을 실시간으로 적재하기 때문에 방송 중 가장 인기 있는 제품과 상호작용이 높아진 순간들을 확인하는 등 다양한 분석을 할 수 있습니다. 분석한 데이터를 활용할 수 있는 방안은 무궁무진합니다, 이 데이터를 기반으로 미래 콘텐츠를 맞춤 기획/제작하고, 재고를 조정하며, 큐레이션과 푸쉬, 기획전 등의 다양한 마케팅 전략을 수립하여 매출 증가와 유저들의 만족을 이끌어 낼 수 있습니다.
A사는 Shoplive의 데이터 인사이트를 활용하여 마케팅 채널별 유입 및 사용자 활동 데이터를 철저하게 분석하고 최적화함으로써, 다음 방송에서는 첫 방송 대비 25%의 비용 절감을 실현하였습니다. 이 사례는 Shoplive의 효과적인 라이브 커머스 솔루션과 데이터 기반 최적화 전략이 어떻게 고객사의 마케팅 성공에 기여할 수 있는지를 명확히 입증하고 있습니다.
라이브 데이터 인사이트 대시보드 파헤치기
위 ‘데이터 인사이트 예시’ 속 대시보드의 데이터에 대한 자세한 내용과 설명은 여기서 확인하실 수 있습니다.
A. 시청 데이터: 시청자 데이터 및 라이브 흥행 분석 지표
페이지뷰 라이브 방송이 얼마나 많이 조회 되었는지를 알 수 있는 가장 기본적인 데이터입니다. (플레이어 진입 전의 라이브 프리뷰 노출은 지표에 포함되지 않습니다.)
시청자 / 로그인 시청자 / 최대 동시 시청자 ‘시청자’는 로그인/비로그인 유저들의 전체 합계를 나타내고, ‘로그인 시청자’의 경우 별도 인증 과정을 거쳐 접속한 유저를 나타냅니다. 두 데이터의 차이를 비교하면서 기존 회원정보가 있는 유저들과 없는 유저들의 비율을 비교 할 수 있습니다. ‘최대 동시 시청자’는 동시간 대에 시청한 최대 유저수를 알려주죠.
신규 유입 비회원에서 처음으로 회원가입 후 로그인 한 유저거나 기존 회원가입이 되어있지만 처음으로 라이브를 시청하는 유저를 나타냅니다. 라이브를 통해 새로 회원가입을 한 유저와 장기간 접속이 없던 (휴면 계정 등) 유저들의 유입 정도를 알 수 있습니다.
전체 시청 시간 / 평균 시청 시간 시청 시간은 라이브의 흥행 정도를 측정하는 가장 중요한 지표라고 할 수 있습니다. 라이브의 특성상 유저들이 오래 보고 있을수록 그에 따른 효과(예: 구매 증가, 참여 증가 등)를 기대 할 수 있기 때문에, 시청 시간 모니터링을 통해 추후 라이브를 기획 할 때의 방향성과 개선점 등을 논의 할 수 있습니다.
B. 활동 데이터: 유저들의 라이브 참여도를 분석할 수 있는 지표
좋아요 시청자 / 좋아요 / 좋아요 평균 ‘좋아요'는 콘텐츠에 대한 대중들의 반응을 측정하는 대표적인 지표입니다. 하지만 단순히 콘텐츠에 대한 반응을 측정하는 용도 외에도, 라이브 데이터 인사이트에서는 라이브 중 어느 특정한 부분에서 ‘좋아요'가 많이 나왔는지 실시간으로 확인이 가능합니다. 따라서 브랜드/비즈니스는 이런 데이터를 기반으로 추후 라이브를 기획 할 시, 어떤 구간의 반응이 좋았고 참여 유도가 잘 되었는지에 대한 인사이트로 사용 할 수 있습니다.
또한, 라이브 콘텐츠를 숏폼으로 재생산할 때, 라이브 진행 중 수집된 데이터를 기반으로 높은 '좋아요' 수 및 다양한 시청자 활동 지표의 움직임을 분석하여 숏폼 콘텐츠를 자동으로 제작하는 등, 유저들의 관심을 끌 확률이 높은 콘텐츠를 생성하는 지표로도 활용 가능합니다.
채팅 시청자 / 채팅 / 채팅 평균 ‘채팅’은 유저들의 라이브에 대한 참여도를 나타내는 지표이자, 브랜드/비즈니스가 라이브를 통해서 유저들과 소통할 수 있는 유일한 창구입니다. 따라서 채팅에 관한 데이터는 콘텐츠에 대한 관심도와 상호작용 정도를 라이브 중 실시간으로 확인할 수 있습니다. 그 외에도 채팅 데이터로 전체 채팅, 하이라이트 채팅, 필터링 된 채팅을 개별 파일로 다운로드 받아서 라이브 진행 당시 캐치하지 못한 자세한 채팅 내용을 분석 할 수 있습니다. 이런 데이터는 라이브에 대한 당시의 구체적인 피드백을 수합하거나 채팅 수가 많은 유저들을 타게팅해 추가적인 유저 관리를 진행하는 등 운영적인 측면으로 활용 할수도 있습니다.
C. 상품 데이터: 상품에 대한 관심도를 분석할 수 있는 지표
클릭 / 사용자 / 평균 클릭
이 데이터들은 상품 상세 페이지로 이동한 수치를 나타냅니다. ‘클릭'은 상품 상세 페이지로 이동한 총합이고, ‘사용자'는 상품 상세 페이지로 1회 이상 이동한 수치, ‘평균 클릭'은 ‘사용자’의 일인당 평균 횟수입니다.
라이브를 진행함에 있어 가장 중요한 KPI 중 하나는 매출 상승이죠. 따라서 라이브를 시청한 유저들 중 상품 상세 페이지를 한 번이라도 확인했던 유저들은 브랜드/비즈니스의 잠재적 유저들이라고 볼 수 있습니다. 따라서 이 상품 데이터를 이용해서 구매 전환율을 모니터링 하고 상품에 대한 관심도를 측정 할 수 있습니다.
배너 클릭
‘배너’는 유저들이 상품 상세 페이지로 이동 하는 것 외에도 다른 여러 브랜드/비즈니스가 원하는 랜딩 페이지로 연결해주는 기능입니다. ‘배너 클릭’ 데이터는 라이브 중 상품 판매 외에도 다른 상품들을 소개시켜주고 싶거나 자사 플랫폼으로 트래픽을 유도하기 위함 등 상품 판매 이외에 다양한 브랜드/비즈니스 오브젝티브를 달성치를 모니터링 하기 위한 도구로 활용 할 수 있습니다.
리플레이 데이터
라이브 데이터 인사이트의 상세 데이터 분석을 위한 ‘데이터 다운로드' 에는 라이브 중 적재된 데이터 뿐만 아니라 ‘리플레이'(다시보기) 시청 및 유저 활동 데이터가 포함 되어 있습니다. ‘리플레이’는 라이브가 끝난 뒤, 진행 했던 라이브 콘텐츠를 다시 활용함으로써 ‘콘텐츠 아카이빙' 목적과 라이브를 시청하지 못한 유저들과의 접점을 늘리는 목적으로 사용 할 수 있습니다. ‘리플레이’의 시청 데이터와 유저 활동 데이터는 라이브를 놓친 유저들의 상호 작용 정도와 상품들에 대한 관심도 등을 측정하고 다가오는 방송에 대한 관심도를 증가시킬 수 있습니다.
이와 같이 다양한 분야의 브랜드/비즈니스들은 라이브 방송 진행 시, Shoplive의 ‘라이브 데이터 인사이트’를 통해 E-커머스 산업에서 고도화된 비즈니스 전략을 수립할 수 있는 시너지를 기대할 수 있습니다. Shoplive의 '데이터 인사이트’를 통해 데이터 기반의 비즈니스 전략을 수립해 보세요!
