전자상거래 데이터 관리 유형 및 모범 사례

전자상거래 사업을 운영하고 있다면, 이미 손쉽게 활용할 수 있는 방대한 데이터를 가지고 있습니다.

이 데이터를 통해 트렌드를 파악하고, 수요를 전망하며, 일관된 고객 경험을 제공하기 위해 운영을 최적화할 수 있습니다. 그러나 방대한 정보 속에서 이러한 인사이트를 끌어내려면 신중한 데이터 관리가 필요합니다. 데이터 관리란 기업이 수집한 데이터를 저장하고 정리하는 과정을 말합니다. 지금부터 전자상거래 데이터 관리가 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 활용해 사업을 더욱 성장시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

전자상거래 데이터 관리란 무엇인가요?

전자상거래 데이터 관리는 온라인 업체가 수집하는 정보를 수집, 정리, 저장, 보안 관리, 분석하는 과정입니다. 또한, 적절한 전자상거래 데이터 관리에는 다음과 같은 요소들이 포함됩니다.

• 데이터 통합: 여러 소스의 데이터를 통합하여 사업 전반에 관한 통일된 관점 생성
• 데이터 정제: 부정확한 정보와 중복 데이터 제거
• 데이터 시각화: 의사결정에 도움이 되도록 결과를 보기 쉽게 표현

데이터를 적절하게 관리하면 활용성이 높아져, 사업 성장을 이끌 수 있는 패턴을 더 쉽게 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한, 보안 수준이 강화되어 데이터 유출 등과 같은 다양한 위협의 위험도 완화할 수 있습니다.

전자상거래 데이터 관리의 유형

전자상거래 데이터 관리에는 두 가지 일반적인 시스템이 있습니다. 바로 고객 데이터 관리와 제품 데이터 관리입니다.

1. 고객 데이터 관리

고객 데이터 관리(CDM)는 고객으로부터 수집한 정보를 저장하고 처리하는 것으로, 이름, 이메일 주소, 배송 주소, 구매 이력, 브라우징 습관, 인구통계학적 세부 정보 등이 포함됩니다. 고객 데이터 관리 플랫폼을 통해 고객이 제품을 구매하거나, 웹사이트를 방문하거나, 소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르거나, 이메일 목록을 구독하는 등 브랜드와 접점이 생길 때마다 데이터를 수집할 수 있습니다.

고객 데이터를 활용하여 쇼핑객에 대해 더 많이 알 수 있습니다. 구매 행동의 패턴, 브랜드와 상호작용하는 방식과 장소, 그들에게 어필하는 광고를 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 고객 유지율 개선, 마케팅 전략 최적화, 브랜드 노출도 평가, 전환율 증대에 활용할 수 있습니다. Shopify 판매자들은 Wiser 앱을 통해 인공지능(AI)을 활용하여 과거 구매 이력과 브라우징 행동 같은 고객 데이터를 기반으로 상품을 추천할 수 있습니다.

2. 제품 데이터 관리

제품 데이터 관리(PDM)는 재고 데이터, 제품 사양, 가격 및 판매 데이터, 공급업체 정보 등 제품과 관련된 모든 정보를 처리합니다. 이러한 제품 데이터는 보통 제품 데이터 관리 시스템에 저장됩니다.

전자상거래 제품 데이터 관리 시스템은 여러 판매 채널 전반에 걸쳐 제품 정보를 최신 상태로 유지하도록 돕습니다. PDM 시스템은 데이터를 동기화하고, 구조화하며, 정리하여 이해관계자들이 정보를 쉽게 확인하고 협업하며 공유·관리할 수 있도록 지원합니다. 제품 데이터를 활용하면 재고 관리를 최적화하고, 제품 수요를 예측하며, 경쟁력을 확보하기 위해 시장 트렌드를 분석할 수 있습니다.

전자상거래 데이터 관리 모범 사례

전자상거래 데이터를 최대한 활용하려면 다음 모범 사례를 따르세요.

• 사업 목표와 목적을 결정하세요. 데이터 관리는 시간이 많이 소요되는 과정이며, 모든 데이터 포인트가 유용한 것은 아닙니다. 어떤 데이터를 수집할 가치가 있고, 그것이 사업에 어떤 도움을 줄 수 있는지는 여러분과 이해관계자들이 결정해야 합니다. 예를 들어 전환율 상승이 목표라면, 트래픽 소스와 장바구니 이탈률과 같은 지표에 집중할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 시스템을 구축하세요. 클라우드 스토리지든 온프레미스 서버든, 민감한 정보를 보호하려면 데이터 암호화, 방화벽, SSL 인증서, 이중 인증과 같은 보안 프로토콜이 필요합니다. 또한 업계 표준과 규제 요구사항을 준수하도록 정책을 정기적으로 점검하고, 보안 침해를 예방하기 위해 시스템을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하세요.
• 데이터 관리 도구를 사용하세요. 데이터를 관리하기 위해 포괄적인 PDM 시스템과 CDM 시스템을 모두 사용하는 것을 고려해 보세요. 효과적인 시스템은 데이터 수집을 자동화하고 데이터를 정리하여 단일 정보 소스를 더 쉽게 만들 수 있도록 합니다. 이러한 데이터 관리 시스템은 데이터를 보호, 정제, 필터링, 시각화하여 인사이트를 도출하는 데도 도움을 줍니다.
• 데이터 관리자를 지정하세요. 데이터를 관리하고 보안 정책을 수립하며, 이해관계자에게 접근 권한을 부여할 전담 데이터 보안 및 데이터 거버넌스 전문가 팀을 구성하세요. 데이터를 내부 인력으로 관리할 수도 있고, 보안과 거버넌스를 전문으로 하는 외부 업체에 아웃소싱할 수도 있습니다.

전자상거래 데이터 관리의 과제

전자상거래 기업은 데이터 관리로 많은 이점을 얻지만, 여전히 몇 가지 과제에 직면합니다.

온라인과 매장 내 데이터 동기화

전자상거래 비즈니스는 종종 정리되지 않은 데이터와 데이터 사일로(조직의 일부에서만 정보가 통제되고 다른 부서에서는 접근할 수 없는 상태)를 다뤄야 합니다. 예를 들어 전자상거래와 매장 내 제품 데이터가 동기화되지 않으면, 고객은 쇼핑 채널에 따라 서로 다른 프로모션이나 제품을 보게 되고, 이는 좋지 않은 고객 경험으로 이어질 수 있습니다.

PDM 시스템을 사용하면 여러 플랫폼에 흩어진 제품 데이터를 통합해 단일한 정보원을 만들 수 있습니다. 이를 통해 고객이 어떤 채널에서 쇼핑하든 동일한 정보를 확인할 수 있어 더 일관된 브랜드 경험을 제공하게 되며, 이는 고객 유지율과 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

공급망 중단

공급업체와 제3자 물류 유통업체(주문 처리, 이행, 배송을 담당하는 회사) 같은 외부 파트너로부터 제공되는 정보를 관리해야 합니다. 공되는 정보를 관리해야 합니다. 이행 팀이 공급업체와 물류업체로부터 정확한 주문 정보를 받지 못하면, 고객에게 배송품의 위치와 예상 수령일을 정확하게 안내할 수 없습니다.

고객 데이터 보안 및 개인정보 보호

고객은 기업이 자신의 개인정보를 안전하게 보호할 것이라고 믿습니다. 하지만 안전하고 암호화된 CDM 시스템이 없다면 고객 데이터는 유출에 취약합니다. 강력한 CDM 시스템은 머신러닝 알고리즘을 활용해 사기성 사용자 행동과 피싱 시도를 감지하고 표시함으로써, 전자상거래 기업이 데이터 유출 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.