어디서 고객이 빠지는지, 어디에 광고비를 써야 하는지 한눈에 보는 전환 분석
모든 판매처의 구매 내역을 합쳐 같은 고객을 한 명으로 보고, 첫 구매와 재구매를 다시 계산해요.
판매처마다 고객을 따로 세면, 전환율부터 틀어집니다.
같은 사람이 여러 판매처에서 사면 고객 수는 늘고 재구매는 줄어 보입니다. 숫자가 틀리면 어디서 빠지는지도 알 수 없어요.
같은 고객이 채널마다 신규로
스마트스토어·자사몰·쿠팡 고객 목록을 따로 세면, 한 사람이 판매처 수만큼 신규 고객이 됩니다. 실제 고객 수가 부풀려 보입니다.
재구매가 첫 구매로 잡혀요
판매처 관리자의 첫 구매·재구매 구분은 그 플랫폼 계정 기준입니다. 다른 채널에서 이미 산 고객도 첫 구매로 분류됩니다.
누구에게 보낼지 찾기 어려워요
가입만 하고 사지 않은 고객, 한 번 사고 멈춘 고객을 시트 수식으로 찾다 보면 리스트가 맞는지부터 의심하게 됩니다.
채널이 달라도 같은 고객은 하나로.
스마트스토어, 카페24, 쿠팡 등 여러 채널의 구매 내역을 통합해 같은 고객을 하나의 유저로 식별해요. 중복이 사라져 실제 고객 수와 첫 구매·재구매 지표가 정확해져요.
- 중복 제거로 실제 고객 수 파악
- 채널을 넘나드는 구매 행동 추적
- 정확한 첫 구매·재구매 매출
개인정보는 마스킹돼요 · 마우스를 올리면 멈춰요
단계마다 얼마나 빠지는지 퍼널로 확인해요.
보고 싶은 퍼널을 고르면 가입 후 첫 구매, 첫 구매에서 재구매로 넘어가는 전환율과 전환 속도를 자동으로 계산해요.
- 회원가입 → 첫 구매 전환율
- 첫 구매 → 재구매(2회 구매) 전환율
- 단계별 전환율 · 이탈 · 누적 전환율
- 단계별 전환 속도(중앙값)
첫 구매 다음에 무엇을 사는지.
처음 산 상품에 따라 다음 구매가 어디로 이어지는지 흐름으로 봅니다. 같은 상품을 다시 사는 고객과 다른 상품으로 넘어가는 고객, 멈춘 고객이 한 화면에 나옵니다.
- 첫 구매 상품별 다음 구매 흐름
- 재구매로 이어지지 않은 고객 비중
- 흐름별 고객 수와 비중
흐름에 마우스를 올리면흐름을 누르면 인원과 비중이 보여요. 첫 구매 상품을 고르면 그 뒤의 흐름만 강조돼요.
전환 안 된 고객만 골라서 CRM 으로.
상품 기준으로 고객을 필터링하고, 가입 후 미구매·재구매 미전환 고객을 CRM·간접 광고용 리스트로 바로 추출해요. RFM 세그먼트도 조건으로 조합할 수 있어요.
- 회원가입 후 미구매 · 재구매 미전환 고객
- RFM·세그먼트 조건 조합
- CSV 다운로드 · 카카오 알림톡 발송
- 개인정보는 마스킹해 표시
자주 묻는 질문, 먼저 확인해 보세요.
더 궁금한 점은 언제든 문의해 주세요. 도입 방식에 맞춰 안내해 드려요.
라플라스는 이메일, 전화번호, ID, 주소 등 다양한 식별자를 교차 분석해 동일 고객을 하나의 프로파일로 통합합니다. 예를 들어 네이버 광고를 클릭하고 나중에 직접 검색으로 구매한 경우에도 동일 고객으로 인식해 중복 카운팅을 방지합니다. 이를 통해 실제 유니크 고객 수와 정확한 채널별 전환 기여도를 측정할 수 있습니다.
자사몰 어드민의 첫 구매·재구매 구분은 동일 플랫폼 내 계정 기준이라 같은 사람이 다른 채널이나 다른 계정으로 구매하면 첫 구매로 잡힙니다. 라플라스는 이메일·전화번호·주소 등 다양한 식별자로 동일인을 특정하기 때문에, 교차 채널 구매 이력까지 연결해 더 정확한 첫 구매·재구매 분류가 가능합니다.
네, 신규 고객의 첫 구매 전환율과 기존 고객의 재구매 전환율을 각각 측정할 수 있습니다. 채널별, 상품별, 기간별로 분리해 볼 수 있으며, 어떤 광고가 신규 고객 획득에 효과적이고 어떤 채널이 재구매를 유도하는지 비교 분석이 가능합니다.
플랫폼 자체 리포트 ROAS는 같은 전환을 여러 채널이 동시에 기여로 집계해 실제보다 높게 나오는 경우가 많아요. 라플라스는 광고 채널 데이터와 실제 주문 데이터를 연결해 중복이 제거된 채널별 ROAS를 계산해요. 이를 통해 어느 채널에 광고비를 집중해야 하는지 데이터 기반으로 판단할 수 있어요.
전환율은 봇 트래픽 필터링, Attribution 재계산, 세션 중복 제거가 데이터 수집 이후 처리되면서 소급 조정될 수 있습니다. 예를 들어 어제 표시된 전환율이 오늘 소폭 달라졌다면, 봇으로 분류된 세션이 제거되거나 Attribution이 재배분된 결과입니다. 이는 더 정확한 수치를 제공하기 위한 정상적인 과정이며, 조정 사유는 해당 지표 상세에서 확인할 수 있습니다.