안녕하세요. 리스틀리 입니다.
오늘의 주제는 시장조사! 그중에서도 경쟁상품의 ‘가격’에 대해 다뤄보려고 합니다.😉
어떤 브랜드가 인기가 있는지, 그 브랜드들이 주력으로 판매하는 상품군의 비중은 어떻게 구성되어 있는지, 평균 판매가는 얼마인지 등 상품 판매 페이지 속에 숨겨진 다양한 인사이트를 살펴볼 예정이에요. 특히 이번에는 주얼리 시장에 초점을 맞춰 보았습니다.
그럼 이제 본격적으로 시작해볼까요?
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조사에 앞서, 이번에 제가 알아보고자 한 내용은 다음과 같았습니다.
- 판매량 순으로 어떤 브랜드들이 인기 브랜드이며, 이 브랜드들의 평균 판매가는 얼마인가?
- 인기 브랜드들이 주력으로 판매하는 아이템(귀걸이, 목걸이, 반지 등)은 무엇일까?
- 아이템별 평균 판매가는 얼마일까?
이미 해당 업계에 종사하고 계신 분들이라면 경험적으로 알고 계실 수 있지만, 때때로 정확한 ‘숫자'가 필요한 순간이 있기 마련이잖아요. |
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아앗...! 그런데 처음부터 난관에 부딪혔습니다.😢
이 리스트는 한 유명 패션 플랫폼에 입점된 주얼리 브랜드 목록인데요. 이렇게나 많은 브랜드들을 전부 조사하기엔 무리가 있기에, 유심히 살펴볼 표본부터 설정해 보겠습니다. |
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우선 표본으로 삼을 상위 브랜드를 추리기 위해 판매 순위로 정렬된 10페이지까지의 데이터를 수집해 보도록 하겠습니다.(참고로 이 계획은 약식이며 실제 조사 범위와는 차이가 있을 수 있습니다.)
만약 이 단계가 경쟁사를 선정하기 위한 단계라면 판매량뿐만 아니라 브랜드 인지도, 스타일, 소재, 무드, 마케팅 방식, 판매채널 등 여러 요소를 함께 고려해야 하겠지만, 오늘은 판매량 중심으로만 살펴보려고 해요. |
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한 페이지 당 60개의 아이템씩 10페이지가 추출되어 총 600개의 판매 상위 제품 정보를 수집했습니다. 이제 이 데이터를 바탕으로 언급량과 리뷰 수를 기준으로 인기 브랜드를 추려볼게요. 브랜드의 순위를 매기는 과정은 간편하게 ChatGPT에게 맡겨보도록 하겠습니다.😊 |
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GPT에 엑셀 파일을 업로드한 후 다음과 같이 프롬프트를 입력했습니다.
‘이 데이터는 온라인 쇼핑몰에서 판매량 순으로 정렬한 상위 10페이지의 상품목록이야. 이 내용을 기반으로 시장조사에 필요한 인기 상위 브랜드를 도출하려고 해. 시트 내 언급량과 리뷰 수를 기반으로 브랜드 순위를 매겨줘” |
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+여기서 TIP! GPT에 엑셀 파일을 업로드할 때, 간혹 업로드한 파일을 읽지 못하는 오류가 발생할 때가 있어요, 이때는 확장자를 '.csv'로 저장하고, 파일명을 한글이 아닌 '영문'으로 수정하여 업로드해 보세요. |
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ChatGPT가 언급량과 리뷰 수를 종합적으로 고려해 인기 브랜드의 순위를 도출해 주었습니다. 저는 이 리스트의 상위 10개의 브랜드를 대상으로 조사를 진행해 보려고 합니다. 그럼 이제 각 브랜드별로 판매 중인 상품 데이터를 추출해 보도록 하겠습니다. |
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2. 선택한 브랜드별 판매 상품 정보 수집하기 |
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브랜드별로 수집을 마치고 나니, 이렇게 총 10개의 판매 상품 리스트가 만들어졌습니다.
GPT에게 분석을 요청하기 전, 작업이 용이하도록 이 파일들을 하나로 합쳐보도록 하겠습니다. (데이터의 순서와 구조가 모두 같아서 합치기 용이해요) GPT를 통해 파일을 합칠 수도 있지만, 조금 더 직관적인 방식의 온라인 서비스를 활용해 보겠습니다. |
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제가 엑셀 파일 합치기에 사용한 서비스는 Merge Excel files Free Online이었는데요. 구글에서 Excel file merge로 검색했을 때, 상위에 보인 서비스였는데, 사용이 간편해서 틈새 소개해 드립니다. ㅎㅎ (이 서비스는 리스틀리와는 아무 연관이 없습니다.)
합치고 싶은 파일들을 가운데 흰 박스에 드래그 & 드롭 방식으로 업로드하고, 옵션을 선택하여 MERGE 버튼을 클릭하면 모든 파일이 하나로 합쳐진 파일을 다운로드하실 수 있습니다. 제가 선택한 옵션은 위 이미지를 참고해 주세요.😉 |
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이렇게 상위 10개 브랜드의 판매 상품 데이터가 취합되어 총 2900여개 의 상품 데이터가 준비되었습니다. 그럼 이 데이터를 가지고 GPT와 함께 원하는 결과를 도출해 볼게요. |
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앗!! 하지만 분석에 앞서 한 가지 분류가 더 필요한 상황이 있었습니다. 상품명 안에 품목 정보가 기입되어 있긴 하지만, 상품명을 입력한 양식이 브랜드별로 전부 달라서, 이 아이템이 귀걸이인지, 목걸이인지는 데이터 상으로는 바로 확인하기 어려웠기 때문이었어요.
그래서 GPT에게 상품 분류부터 요청해 봤습니다. |
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"이 파일의 상품명 열을 분석해서 품목을 다음과 같이 분류하고 마지막 열에 추가해 줘. 귀걸이/목걸이/팔찌/반지/발찌/헤어/세트/기타” |
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아잇.. 잘 분류를 해줬나 했더니 자세히 살펴보니 영문으로 작성된 상품명은 전부 '기타'로 분류해버렸네요.ㅜㅜ 그래서 키워드를 추가하여 분류 기준을 조금 더 조정했습니다.
"상품명에 다음의 키워드를 포함하고 있을 경우 해당 항목으로 분류해줘.
-귀걸이 : 귀걸이, earring, 이어커프, cuff, 후프, ER
-목걸이 : 목걸이, necklace, 네크리스, 초커, choker, NL
-팔찌 : 팔찌, bracelet, 브레이슬릿, 뱅글, BR
-반지 : 반지, ring, 링
-발찌 : 발찌, anklet, 앵클릿, 앵클렛
-헤어 : 헤어, hair, 헤어핀, 핀, 스크런처, 스크런치, scrunchie, scrunch
-세트 : 세트, set"
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카테고라이징을 다시한 결과 파일입니다. 그럼 이제 분류된 데이터를 기반으로 처음에 알아보고자 했던 브랜드별 판매 아이템 비율과 브랜드 평균가, 아이템별 평균가를 도출해 보도록 하겠습니다. |
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5. 데이터에서 결과 도출하기
사실 이 부분이 가장 중요한데, 가장 단순했습니다. 잘 정제된 데이터만 있다면 분석은 굉장히 순식간에 끝나기 때문인데요 ㅎㅎ 다음과 같이 프롬프트를 입력하고 결과를 살펴보겠습니다.
"최종 데이터에서 각 브랜드의 항목별 아이템 개수를 표로 정리하고 각 항목별 총합도 포함시켜줘. 항목 순서는 귀걸이, 목걸이, 반지, 팔찌, 발찌, 헤어, 세트, 기타 순으로 정리해 줘." |
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(위 표는 GPT가 생성한 결과를 엑셀에서 서식만 수정한 이미지입니다.)
인기 브랜드들이 판매 중인 상품이 항목별로 몇 개씩인지 보기 좋게 정리가 되었습니다. 🙂
확실히 대부분의 브랜드에서 귀걸이 상품에 집중하고 있는 모습을 알 수 있었습니다.
그럼 평균가도 알아볼까요?
"각 브랜드의 정가와 판매가의 평균값을 표로 정리하고, 각 브랜드별, 항목별 평균 가격도 넣어줘. 단, 항목값이 0인 경우는 평균 계산에서 제외하고 계산해줘." |
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인기 브랜드들이 판매하는 상품들의 정가/할인가 기준 평균 가격 시트입니다. 조사 당시 가을 프로모션이 진행 중이었기에 전반적으로 30%정도의 할인율이 적용된 것으로 보입니다. 하지만 상품이 등록된 정가 기준으로 살펴보면 각 브랜드들이 설정한 기본적인 가격 정책을 파악할 수 있었어요. 정가를 기준으로 귀걸이의 평균 판매가는 57,000원대, 목걸이는 71,000원 대에 상품이 등록되어 있었습니다.
특히 아이템 개수로 본다면 귀걸이가 가장 많이 등록된 상품이었지만, 목걸이가 가장 높은 평균 가격대를 형성하고 있다는 점은 이번 조사의 흥미로운 발견이었어요. |
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오늘의 레터는 여기까지
이번 조사를 통해 각 브랜드의 기본적인 가격 정책을 파악하고, 카테고리별 가격 차이도 확인할 수 있었습니다. 하지만 이러한 데이터는 단편적으로 수집하는 것보다, 주기적으로 수집하고 분석할 때 훨씬 더 큰 인사이트를 발견할 수 있습니다. 시장의 흐름을 지속적으로 파악하고, 트렌드에 맞춘 전략을 수립하여 더욱 성공적인 마케팅과 제품 기획에 활용해 보시길 바랍니다.
그럼 오늘도 여러분의 업무에 리스틀리가 조금이나마 도움이 되었길 바라며,
리스틀리였습니다.😍
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