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[고객사 사례] 온라인 뷰티 시장 분석



빅데이터 활용 사례

세계적인 화장품 회사 A사의 데이터 활용 사례를 소개합니다.

[활용 목적]

고객사는 온라인에서 화장품 데이터를 수집하여 다음과 같은 목적으로 활용하려 합니다.

1. 시장 조사 및 트렌드 분석: 여러 브랜드의 화장품 제품 정보를 수집하여 시장 동향과 소비자

행동 분석

2. 고객 세분화: 고객들이 선호하는 브랜드, 제품 유형, 특정 성분 등을 토대로 세분화하여 타깃

마케팅 전략 구축

3. 제품 비교 및 평가: 다양한 화장품 제품을 비교하여 특정 속성이나 성분에 기반한 제품 평가 수행

4. 가격 경쟁력 분석: 화장품 제품의 가격 정보를 수집하여 시장 내에서의 경쟁 상황을 파악하고 가격

전략 수립

5. 마케팅 전략 개발: 소비자 선호도와 트렌드를 기반으로 한 효과적인 디지털 마케팅 전략 개발

6. 재고 관리 및 수요 예측: 판매 이력을 통해 특정 제품의 재고를 관리하고 수요 예측 모델을 통해

재고 효율 증대

7. 제품 개발 및 혁신: 다양한 브랜드와 제품의 특징을 분석하여 새로운 제품 개발 및 혁신에 활용

| 고객의 요구사항 |

① 대상 사이트는 SSG, 롯데온, 네이버 쇼핑 등 다수이다.

② 대상 카테고리는 모든 뷰티 제품 카테고리(스킨케어, 메이크업, 클렌징 등)이다.

③ 대상 브랜드는 자사 브랜드 외 모든 타사 브랜드를 포함한다.

④ 대상 수집항목은 상품정보(URL, 상품명, 상품가, 등), 구매자정보(평점,

후기글, 작성일 등), 판매자정보(제조사, 업체명, 주소 등)이다.

⑤ 수집주기는 매일 3시간마다 한 번씩이다.

⑥ 데이터 형식과 전송 방식은 추후 논의한다.

⑦ 통계 결과를 한 눈에 볼 수 있는 대시보드가 필요하다.

|| 데이터 샘플 ||

고객의 요구 사항을 반영하여 만든 데이터 샘플을 무료 배포합니다.

ssg_회차별판매량
.xlsx
XLSX 다운로드 • 45KB
ssg_일별매출액
.xlsx
XLSX 다운로드 • 18KB
naver_회차별판매량
.xlsx
XLSX 다운로드 • 50KB
naver_일별매출액
.xlsx
XLSX 다운로드 • 17KB
비오템_상품명_정제
.xlsx
XLSX 다운로드 • 22KB


||| Data Tells Me a Lot |||

최종 정제된 데이터를 바탕으로 온라인 뷰티 시장과 관련된 다양한 인사이트를 뽑을 수 있습니다.

아래는 '23.11월 데이터를 기준으로 작성되었습니다.



  • 3파전: 매출 순위 1~3, 쿠팡-네이버-올리브영. 쿠팡은 가장 많은 매출액을, 네이버는 가장 많은 상품 수를, 올리브영은 영피플을 대상으로 한 색조 화장품을 가장 많이 보유하고 있습니다.

  • 5%: 전체 뷰티 상품 중 프리미엄 화장품이 차지하는 비중. 온라인 채널에 판매되는 화장품 대부분은 중저가 상품입니다. 프리미엄 화장품의 경우 직접 사용, 사은품 제공, 다양한 이벤트 등의 이유로 백화점 오프라인에서 주로 구매합니다.

  • 11%: 전체 뷰티 상품 중 친환경 화장품이 차지하는 비중. 지구 환경을 고려한 '친환경 뷰티(클린, 비건,컨셔스)'는 화장품의 성분부터 용기까지를 주요한 제품 선택 기준으로 삼고 있습니다. 이러한 경향에 맞춰 이커머스 채널에서 노출되는 친환경 제품도 점점 더 많아지고 있습니다.

  • 72%: 전체 뷰티 상품 중 '빠른 배송' 화장품이 차지하는 비중. 이미 쿠팡‧마켓컬리‧올리브영‧네이버쇼핑 등 다수의 기업들이 빠른 배송을 통한 매출 상승을 경험했습니다. 배송 속도전에 뛰어든 이들 기업 사이트에는 '빠른 배송' 가능 제품들이 주를 이루고 있습니다.

  • 4.4점: 구매 신뢰도가 가장 높은 평점. 후기가 구매에 영향을 미친다는 사실은 모두가 알고 있습니다. 하지만 지나치게 긍정적인 후기보다 어느 정도 비판적인 요소를 담은 후기가 있을 때 더 높은 신뢰감을 형성할 수 있습니다.







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