스마트스토어에서 ‘알 수 없음’ 매출 확인하는 방법

스마트스토어에서 매출 데이터를 보면 '알 수 없음' 비율이 굉장히 높게 나올 때가 있습니다. 이땐 막연하게 즐겨 찾기나 장바구니에 있는 제품을 구매했겠거니 생각할 수 있는데요. 이번 글에서는 이를 어떤 채널에서 발생한 매출로 봐야 할지, 구체적으로 추적하거나 이해할 수 있는 방법에 대해서 알아봅니다.

결론

• '알 수 없음' 매출은 주로 직접 유입(장바구니, 즐겨찾기) 또는 레퍼러 데이터 손실에서 발생합니다.
• 스토어 내부 활동으로 인한 리퍼러 데이터 손실로 '알 수 없음'이 찍힐 수 있습니다. 즉, A 상품 페이지로 들어온 사용자가 바로 구매하지 않고, B, C 상품 확인 후 다시 A 상품 페이지로 돌아와 구매한 경우 ‘알 수 없음’으로 찍힐 수 있습니다.
• 정교한 고객 행동 데이터 분석이 어렵기 때문에 UTM 태그 관리와 네이버 애널리틱스를 활용해 유입 경로를 보다 세밀히 추적하고, 제품 상세 페이지로의 랜딩을 통해 내부 이동으로 인한 손실을 최소화할 수 있습니다.
• 지속해서 광고 데이터와 스토어 데이터를 비교 분석하여 트래픽의 실제 기여도를 파악해 '알 수 없음' 비율에 대한 인사이트를 축적할 수 있습니다.
• 명확한 전환 소스로 찍힌 데이터를 제외하고, 장바구니 추가 비율과 남은 전환과의 전환율을 파악하세요. 이를 통해 장바구니 전환율을 대략 확인할 수 있고, 이에 따른 의사결정이 가능합니다.

1. '알 수 없음' 매출의 주요 발생원인

직접 유입(Direct Traffic)

• 장바구니나 즐겨찾기에서 유입된 트래픽은 대부분 Direct Traffic(직접 유입)으로 분류됩니다.
  • 직접 유입 예시
    • 사용자가 브라우저에 직접 URL을 입력하거나, 즐겨찾기/북마크를 통해 접속.
    • 이전에 장바구니에 담아둔 제품을 구매하는 경우.
  • 이런 경우에는 레퍼러(Referrer) 정보가 제공되지 않으므로, 스마트스토어는 이를 '알 수 없음'으로 분류합니다.

레퍼러 데이터 손실

• 일부 환경에서는 레퍼러(Referral) 정보가 제대로 전달되지 않아 '알 수 없음'으로 분류됩니다:
  • 앱 내 브라우저: 예를 들어, 카카오톡, 인스타그램, 네이버 앱 내에서의 클릭은 레퍼러 데이터가 유실될 가능성이 높습니다.
  • HTTPS → HTTP 전환: 보안 프로토콜(HTTPS)에서 HTTP로 이동할 때 레퍼러 정보가 손실됩니다.

UTM 태그가 없는 링크

• UTM 태그가 누락된 링크를 통해 유입된 트래픽은 특정 캠페인이나 채널로 분류되지 않으며, '알 수 없음'으로 기록될 수 있습니다.
  • 예: 단톡방 공유, 문자 메시지, 이메일 링크, 또는 사용자가 직접 검색한 링크.

외부 유입이 아닌 내부 트래픽

• 스토어 내부에서 발생한 유입, 예를 들어 '스토어 즐겨찾기', '스토어의 장바구니 담기 후 구매', 또는 네이버 앱에서 상품 검색 후 클릭한 경우 '알 수 없음'으로 잡힐 수 있습니다.
  • A 상품 페이지 유입 후 B, C 상품을 둘러본 뒤 다시 A 상품 페이지로 돌아와 결제한 경우 리퍼러가 유실되어 '알 수 없음'으로 잡힐 수 있습니다.

기타 원인

• 쿠키 삭제: 사용자가 브라우저 쿠키를 삭제한 경우.
• 세션 만료: 장시간 뒤에 구매가 이루어져 세션이 만료된 경우.

2. 주요 원인별 분석 및 해결 방법

직접 유입(Direct Traffic) 확인 및 관리

1. 직접 유입 트래픽 분류 개선
   • 네이버 스마트스토어에서는 직접 유입의 상당 부분이 '알 수 없음'으로 분류됩니다. UTM 태그가 없는 내부 트래픽은 정밀 분석이 어렵습니다.
   • 장바구니, 즐겨찾기 유입 비율을 분석할 수 있는 추가 데이터 요청(스마트스토어 고객센터 문의)을 고려할 수 있습니다.
2. 장바구니 & 즐겨찾기 트래킹 대안
   • 네이버 애널리틱스에서 장바구니 추가 비율 및 구매 전환 데이터를 추적하세요. 모든 유입에 대한 전환 수치를 제외한 후 장바구니 추가 비율과 전환 수를 통해 장바구니 전환율을 알 수 있습니다. '알 수 없음'에 대해 상세히 알 수는 없지만 대략 장바구니 추가 후 전환율을 알 수 있습니다.
   • 고객 행동 데이터를 바탕으로 장바구니 담기 전 트래픽 소스를 역추적.

레퍼러 데이터 손실 방지

1. 링크 트래킹 강화
   • 모든 광고 링크에 UTM 태그를 달아 트래픽을 세밀히 추적하세요.
   • 네이버 광고나 메타 광고 외에도 SMS, 이메일, 인스타그램 스토리 같은 모든 링크를 태깅.
2. 앱 브라우저 대응
   • 네이버 앱, 카카오톡, 인스타그램 브라우저와 같은 앱 내 트래픽은 UTM 태그 없이 레퍼러가 유실되기 쉽습니다.
   • 이를 위해 앱별 캠페인 UTM 태그를 별도로 관리하고, 특정 매출 변화를 분석하세요.

3. 네이버에서 '알 수 없음' 데이터를 줄이기 위한 전략

고객 행동 기반 분석

• 네이버 애널리틱스를 활용해 '알 수 없음' 데이터를 유입 경로(장바구니/즐겨찾기)별로 세분화
  1. 장바구니 담기 데이터를 기반으로 구매 전환 비율 추적.
  2. 즐겨찾기 클릭 데이터를 분석해 구매 패턴 파악.

내부 트래픽 세분화

• 네이버 스마트스토의 내부 트래픽 소스(검색, 찜하기, 리뷰 클릭 등)를 별도로 분석.
• 네이버 광고에서 발생한 트래픽과 비교해 추가로 발생한 구매를 '알 수 없음'과 매칭.

데이터 통합

• 외부 데이터 소스(구글 애널리틱스, 메타 광고 관리자 등)와 스마트스토 데이터를 통합 분석.
• 전환율에 대한 간접적인 비교를 통해 '알 수 없음' 매출이 실제로 어느 채널에서 발생했는지 추론.

4. 실질적인 실행 방안

추가 분석 요청

• 네이버 스마트스토 고객센터에 '알 수 없음' 트래픽의 비율과 패턴에 대한 상세 분석 요청.

정기적인 UTM 점검

• 모든 광고 채널 및 내부 링크에 대한 UTM 태그를 정기적으로 점검해 유입 경로 추적이 제대로 이루어지고 있는지 확인.

데이터 기반 의사결정

• '알 수 없음' 매출 비율이 높아도 구매 전환율이 높다면, 장바구니 및 즐겨찾기 유입의 자연스러운 현상으로 간주 가능.
• 장바구니 및 즐겨찾기를 효과적으로 활용할 수 있는 프로모션(예: 찜 할인, 장바구니 쿠폰 등) 진행.