Why — 문제는 “유입 이후”였습니다
당시 공식몰은 브랜드 콘텐츠, 인플루언서, 오프라인 행사, 검색 유입이 점점 늘어나는 상황이었습니다. 하지만 유입이 늘어난다고 해서 매출이 같은 비율로 늘지는 않았습니다.
이제 어느정도 브랜드 인지도를 끌어올렸으니, 더 늦게 전에 CRM을 해야된다는 생각이 강하게 들었습니다.

가장 큰 문제 세가지는 다음과 같았습니다.
- 신규 방문자가 공식몰에 들어와도 회원가입을 하지 않고 나갔습니다.
- 상품을 보고 장바구니에 담아도 결제까지 이어지지 않는 경우가 많았습니다.
- 첫 구매 이후 다시 구매할 가능성이 높은 시점을 놓치고 있었습니다.
Method & Data — 행동 기준으로 캠페인을 쪼갰습니다
온사이트 전환 캠페인
공식몰 안에서는 이프두를 활용해 방문 행동 기반 오토메시지를 설계했습니다.

| 세그먼트 | 트리거 | 메시지 방향 | 목표 |
|---|---|---|---|
| 첫 방문자 | 첫 세션 진입 | 신규 가입 혜택 | 회원가입률 증가 |
| 재방문 비구매자 | 2회 이상 방문, 구매 없음 | 베스트 상품/구매 이유 | 첫 구매 전환 |
| 상품 탐색자 | PDP 조회 | 추천/혜택 안내 | PDP → 장바구니 |
| 장바구니 이탈자 | 장바구니 후 미구매 | 리마인드/무료배송 | 결제 복귀 |
| 구매 직전 고객 | 결제 전 이탈 징후 | 당일 출고/혜택 마감 | 구매 완료 |
| 객단가 부족 고객 | 무료배송 기준 미달 | 무료배송 기준 안내 | 객단가 상승 |
이 구조를 기반으로 총 12개 오토메시지를 만들었습니다.
처음엔 4~5개를 만들어서 홈페이지 전체의 데이터가 변화하는걸 관찰했으며, 나중에는 캠페인별 이미지, 조건들을 주간 단위 운영 실험으로 최적화 하고자 했습니다.
- 캠페인 디자인을 바꿔보는 주 , 캠페인 우선순위를 바꿔보는주 , 전체 볼륨을 조정해보는 주 등 약간의 요소들을 바꿔서 전환율 및 회원 가입율 등을 체크하며 캠페인을 최적화 하고자 했습니다.
신규 유입이 많은 주에는 회원가입 캠페인의 우선순위를 높였고, 장바구니 대비 주문율이 낮아진 주에는 장바구니 리마인드와 무료배송 기준 넛지를 우선 노출했습니다.
전체 볼륨의 조정은 다음과 같은 원칙으로 관리했습니다.
- 하위 퍼널 캠페인을 최우선으로 둔다
- 장바구니,무료배송 등 캠페인은 구매의도가 있는 고객에게 노출된다. 전환 기여도가 높을 가능성이 크므로 우선순위를 높게 두고 다른 캠페인과 겹치지 않게 했다.
- 전체 사용자 대상 캠페인은 가장 먼저 줄인다
- 볼륨은 빨리 만들 수 있지만 피로도도 가장 빨리 만든다
- 신규 방문자에게는 바로 구매를 요구하지 않는다
- 구매팝업보다 회원가입 혜택, 인기 상품, 브랜드 신뢰 메시지를 보여준다.
- 모바일은 더 보수적으로 운영한다
- 화면이 크기 때문에 피로도가 더욱 높다

온사이트 퍼널을 완료했으니, 다음은 홈페이지 자체도 들어오지 않는 고객에게 닿기 위한 CRM 툴을 도입하는 것이었습니다. 단순 발송이 아닌 장바구니 이탈자, 첫 구매 고객, 30일 미구매 고객, 120일 미방문 고객처럼 고객 상태가 바뀌는 순간을 잡아낼 수 있는 CRM 자동화 툴이 필요했습니다. 그래서 아이센드를 택해서 진행을 시작했습니다.

CRM 볼륨은 발송 대상 모수, 발송 빈도, 트리거 우선순위, 중복 수신 여부로 관리했습니다. 한 고객이 여러 조건에 동시에 걸리면 가장 최근의 구매 의도가 확인된 장바구니 리마인드를 우선했고, 그다음 첫 재구매 골든타임, 생일, 30일 미구매, 120일 미방문 순으로 우선순위를 두었습니다.
- 첫 재구매 골든타임 (15일) — 첫 구매 후 재구매 유도
- 장바구니 리마인드 (10일) — 장바구니 이탈 복귀
- 가입 후 30일 미구매자 — 휴면 고객 활성화
- 생일 당일 쿠폰 — 관계 기반 전환
- 미방문 120일 — 이탈 고객 복귀
Impact — 같은 유입에서도 더 많이 구매하게 만들었습니다
| 구간 | 매출 | 구매율 | 객단가 | 해석 |
|---|---|---|---|---|
| 초기 | 8.4억 | 9.74% | 55,372원 | CRM/온사이트 장치 초기 구축 |
| 중기 | 13.7억 | 14.52% | 60,301원 | 온사이트 메시지 최적화 효과 |
| 최적화 후 | 23.8억 | 13.02% | 62,869원 | 신규 유입 증가로 구매율은 희석, 매출·객단가는 상승 |
| 구간 | 매출 | 구매율 | 객단가 |
|---|---|---|---|
| 초기 | 8.4억 | 9.74% | 55,372원 |
| 중기 | 13.7억 | 14.52% | 60,301원 |
| 최적화 후 | 23.8억 | 13.02% | 62,869원 |
최적화 후 구매율은 중기 대비 소폭 낮아졌지만,
이는 신규 유입이 늘어나며 전환율이 자연스럽게 희석된 결과로 해석했습니다.
대신 객단가와 전체 매출 규모는 상승했고,
가입률과 재구매 캠페인 성과를 함께 보며 퍼널 전체의 건강도를 판단했습니다.
최적화 후 구매율이 중기 대비 소폭 낮아진 것은 실패로 보지 않았습니다. 신규 유입이 늘어나면 구매율은 자연스럽게 희석될 수 있기 때문입니다. 대신 객단가와 전체 매출, 가입률, 재구매 캠페인 성과를 함께 보면서 퍼널 전체의 건강도를 판단했습니다.










