얼마나 할인해야 쇼핑몰도 고객도 만족할까요?
고객은 할인율이 높을수록 좋아요. 하지만 쇼핑몰 입장에서는 할인을 많이 줄수록 이익이 줄어요. 그렇다고 할인을 너무 적게 주면 고객은 구매 버튼을 누르지 않아요. 문제는 둘 다 만족하는 스위트 스팟, 고객은 충분히 싸다고 느끼면서 쇼핑몰은 충분히 이익을 남기는 달콤한 할인율이 얼마인지 아무도 몰라요.
아무도 모르는 이유는 변수가 너무 많아서예요. 시즌, 상품, 고객층, 경쟁사 가격에 따라 최적의 할인율이 달라져요. 그래서 대부분의 쇼핑몰은 잘 팔렸던 캠페인을 기억하거나, 경쟁사 가격을 참고하거나, 적당해 보이는 숫자를 골라요. 틀린 방법이 아니에요. 하지만 검증할 수 없어요. 지금 이 시즌, 지금 이 상품, 지금 우리 고객에게 맞는 할인율인지 확인할 방법이 없었으니까요.
알파업셀은 할인율의 스위트 스팟을 찾는 문제를 데이터로 풀어요. A/B/N 테스트로 여러 할인율을 동시에 실험하고, 실제 고객 반응을 기준으로 가장 좋은 할인율을 확인할 수 있어요. 여기에 AI 밴딧 최적화를 더하면, 알파업셀 AI가 여러 가격안 중에서 성과가 좋은 할인율에 트래픽을 자동으로 집중시켜요. 실험하는 동안에도 이익을 높일 수 있어요.
할인율, A/B/N 테스트를 꼭 해야 할까요?
A/B/N 테스트는 여러 버전을 같은 조건에서 동시에 비교하는 실험이에요. 할인율로 치면, 10%와 15%와 20%를 같은 기간에 실제 방문자에게 각각 보여주고 어느 쪽이 더 잘 팔리는지 직접 측정하는 거예요.
이런 방식이 할인율 문제에 특히 유효한 이유가 있어요. 할인율을 순차적으로 바꿔가며 비교하면 시즌, 트렌드, 고객층이 함께 달라지기 때문에 가격의 효과만 따로 볼 수 없어요. 동시에 실험해야 대부분의 변수가 통제되고, 가격의 효과를 확인할 수 있게 돼요. 비로소 “이 할인율이 효과적이었다”고 말할 수 있어요.
여기에 매출이라는 민감한 문제도 있어요. 다른 할인율에 쇼핑몰을 찾은 고객이 어떻게 반응하는지 확인하고 싶어도, 할인율을 잘못 고르면 매출과 이익을 함께 놓칠 수 있어 부담스러워요
알파업셀 실험실의 첫 번째 기능 A/B/N 테스트에서는 이런 부담이 없어요. 최대 6개의 할인율을 같은 조건에서 동시에 실험하고, 구매 전환율과 매출, 이익을 나란히 비교할 수 있어요. 실험에서 확인한 성과가 좋은 할인율로 캠페인에 연결할 수도 있어요. 실험이 바로 전략으로 이어지는 거예요. 이미 자주 사용하는 할인율이 있다면 그게 가장 좋은 할인율이 맞는지 검증할 수도 있어요.
다양한 방식으로 알파업셀의 A/B/N 테스트를 활용해 보세요.
- 신상품 출시 할인율 결정: 데이터가 없는 신상품은 할인율을 정할 근거 자체가 없어요. 10%, 20%, 30% 중 어디서 전환율이 꺾이는지 첫 캠페인부터 데이터로 확인할 수 있어요.
- 재고 소진 vs 이익 방어: 재고를 빨리 털고 싶을 때, 할인폭을 키울수록 더 빨리 팔리는지, 그 차이가 이익 손실을 감수할 만한지 비교할 수 있어요.
- 관행적으로 써온 할인율 재검증: “원래 이 상품은 15% 할인”처럼 굳어진 숫자가 있다면, 한 번도 검증 못 했을 가능성이 높아요. 기존 할인율을 기준으로 비교 실험을 돌려보면 답이 나와요.
우리 쇼핑몰도 바로 시작하는 A/B/N 테스트
규모에 따라 온라인 쇼핑몰이나 자사몰에서 고객 대상으로 테스트를 한다는 게 생소할 수 있고 괜히 부담을 느낄 수 있어요. 알파업셀이 누구나 A/B/N 테스트를 시작하고 결과를 다음 전략으로 연결할 수 있도록 준비했어요. 알파업셀 대시보드 [실험실]>[A/B/N 테스트]에서 아래 안내에 따라 바로 시작할 수 있어요.
- 상품을 선택해요.
- 비교할 가격안을 2~6개 설정해요. % 또는 실제 금액으로 설정할 수 있어요.
- 가격안이 나오는 트래픽 비율을 설정해요. 원래 쓰는 할인 가격을 검증하고 있다면 자주 쓰는 할인 가격의 트래픽 비율을 높게 설정하는 방식을 추천해요. 매출까지 확보하면서 실험할 수 있어요.
- 할인 한도를 설정해요. 할인 금액을 안정적으로 관리할 수 있어요.
- 테스트 대상과 기간을 설정하면 모든 준비가 끝나요. 광고로 유입된 고객도 타겟으로 선택할 수 있어요.
모든 준비를 마치면 실험이 설정에 따라 시작돼요. 결과는 각 테스트 보고서에서 확인할 수 있어요. 보고서에는 모든 가격안의 매출, 구매 전환율, 객단가가 제공돼요. 또한, 어떤 가격이 가장 잘 팔리는지뿐 아니라, 할인 비용을 들인 만큼 매출이 실제로 늘었는지도 확인할 수 있어요.
가장 성과가 좋은 안에는 승리 표시가 붙어서, 보자마자 다음 전략을 정할 수 있어요. 시간대별 선호 가격도 확인할 수 있어 새벽이나 아침 시간대 프로모션에 바로 활용하기도 좋아요. 이외에 설정해둔 할인 한도가 얼마나 쓰였는지도 함께 보여줘서, 예산 안에서 안전하게 실험을 운영하고 있는지 바로 확인할 수 있어요.
AI가 제일 잘 버는 할인율은 더 자주 노출해요
알파앱스는 A/B/N 테스트에서 한발 더 나아갔어요. A/B/N 테스트는 실험 설정에 따라 결과를 기다려요. 그 사이에 성과가 낮은 가격에도 똑같이 방문자가 쏠리는 동안 매출 기회를 잃는 셈이에요. 알파업셀은 AI 밴딧 최적화 기능으로 낮은 가격이 덜 노출되도록 해요.
- AI 밴딧 최적화: AI가 실시간으로 성과를 보면서 잘 되는 가격안(할인율)에 트래픽을 몰아요.
- 사용 방법: A/B/N 테스트 설정할 때, 트래픽 분배 옵션에서 ‘AI 밴딧 최적화’를 켜면 돼요.
AI 밴딧 최적화는 AI가 할인 비용까지 고려해서 쇼핑몰에 남는 이익을 기준으로 최적화해요. 알파업셀 AI가 A/B/N 테스트 중에 알아서 제일 잘 벌고 있는 가격안의 트래픽 비율 높이고, 제일 이익 남는 할인율을 더 자주 노출시켜요.
예를 들어 정가에 팔면 개당 1만 원이 남는 제품으로 20%, 30% 할인을 테스트하는 중에 있다고 할게요. 할인 폭만큼 이익도 함께 줄어서 20% 할인이면 개당 8천 원, 30% 할인이면 개당 7천 원이 남아요. 20% 할인 제품을 90개 팔고, 30% 할인 제품을 100개 팔고 있다면 20% 할인하면서 발생한 이익은 72만원으로 30% 할인안(70만원)보다 더 많게 돼요. 이러면 알파업셀 AI가 20% 할인이 노출되는 트래픽을 알아서 늘려요.
이런 방식으로 테스트하는 동안에도 제일 이익 남는 할인율이 더 많이 노출돼요. 할인율을 감으로 정하던 방식에서 벗어나, 데이터가 알려주는 가격으로 운영할 수 있어요.
알파앱스는 쇼핑몰 고객이 먼저 후기 남기는 리뷰 솔루션 알파리뷰, 새로운 기회를 만드는 상품추천 솔루션 알파업셀, 그리고 수십가지 메시지 템플릿을 제공하는 쇼핑몰 맞춤 CRM 솔루션 알파푸시까지 쇼핑몰 운영에 필요한 모든 기능을 제공해요. 지금 바로 알파앱스와 함께 사랑받는 쇼핑몰 브랜드로 성장하세요.