작년에 중소 뷰티 브랜드 쪽 데이터 분석 프로젝트를 했는데, 그 과정에서 건진 게 있어서 공유합니다.

이 브랜드는 월 방문자 8만 명에 전환율 1.2% 수준이었는데, 광고비는 계속 올리고 있었어요. 문제는 신규 유입보다 기존 고객 이탈이 더 빠르다는 걸 아무도 인식 못 하고 있었던 거였습니다.

GA4에서 'User Explorer' 기능으로 구매 이력 있는 유저 세그먼트를 뽑고, 첫 구매 후 30일·60일·90일 시점 재방문율을 추적했더니 60일 이후 재방문율이 9%대로 뚝 떨어지는 구간이 보였어요. 그 구간이 이탈 임계점이었던 겁니다.

여기서 한 가지 더, 구매한 제품 카테고리별로 재구매 패턴이 완전히 달랐어요. '세럼류' 구매자는 45일 주기로 재방문, '클렌저류'는 30일 주기였는데 기존에는 전체 고객한테 같은 타이밍에 이메일을 보내고 있었거든요.

조치는 단순했습니다.
1. 카테고리별 재구매 주기에 맞게 리마인드 이메일 발송 시점 분리
2. 60일 이상 미방문 세그먼트에 한해 카카오 알림톡 쿠폰 발송
3. Looker Studio로 주 단위 이탈 위험 고객 수 모니터링 대시보드 구성

3개월 운영 결과 재구매율 31% 상승, 광고비는 오히려 월 120만 원 줄었어요. 신규 유입 늘리기 전에 기존 고객 행동 데이터 먼저 파는 게 훨씬 효율적이라는 걸 다시 확인한 케이스였습니다.