고객 행동 분석에서 시작하는 이커머스 아키텍처 설계

 1. 왜 개발자가 고객 행동을 알아야 하는가?

• 기능이 아니라 “전환”을 설계해야 하기 때문
• 트래픽 ≠ 매출
• 로그 ≠ 인사이트

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2. 고객 행동 분석 → 이벤트 로그 설계

🔹 이론

• 고객은 검색 → 탐색 → 비교 → 구매 → 재구매 흐름을 가진다

🔹 개발자 번역

고객 행동 = 상태 변화

 

VISIT → VIEW → ADD_TO_CART → CHECKOUT → PAYMENT → COMPLETE

👉 설계 포인트

• 모든 행동은 이벤트로 남겨야 함
• timestamp + userId + productId 필수
• 단순 access log로는 부족

간단 사례

나쁜 설계:

 

order 테이블만 존재

좋은 설계:

 

event_log - event_type - user_id - session_id - product_id - occurred_at

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3. 고객구매모델 → 전환 퍼널 구조 설계

🔹 이론

AIDA 모델 (Attention → Interest → Desire → Action)

🔹 개발자 번역

퍼널은 단순 통계가 아니라
DB/로그 설계 단계에서 결정됨

 

상품조회수 → 장바구니 전환율 → 결제 시도율 → 결제 완료율

설계 포인트

• Checkout 진입 로그 따로 남겨야 함
• 실패 이벤트도 반드시 기록

 

PAYMENT_FAILED PAYMENT_RETRY

이게 없으면 KPI 계산 불가

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4. 고객 세분화 → 도메인 모델 확장

🔹 이론

고객 세분화 = 타겟 그룹 분류

🔹 개발자 번역

User Aggregate에 이런 속성 필요:

 

- 가입경로 - 구매횟수 - 평균 구매금액 - 최근 방문일 - 마케팅 동의 여부

세분화는 BI 영역이 아니라
데이터 모델 설계 단계에서 결정됨

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5. 가치사슬 분석 → 서비스 모듈 경계 설정

🔹 이론

가치사슬 = 기업 활동 흐름

🔹 개발자 번역

 

상품관리 → 재고 → 주문 → 결제 → 배송 → 정산

이건 단순 기능 나열이 아니라

👉 마이크로서비스 경계 후보

Settlement 분리 이유도 여기서 나옴

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6. KPI → 설계의 최종 검증 지표

🔹 이론

KPI는 전략의 결과 지표

🔹 개발자 번역

KPI가 정해지면 설계가 바뀜

예:

KPI = 재구매율

그러면 필요한 것:

• 주문 히스토리 조회 최적화
• 쿠폰 이벤트 로그
• 재방문 트리거 이벤트

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🎯 핵심 메시지 정리

마케팅 이론은 개발자에게 “비즈니스 요구사항”이다.
고객 행동을 모르면 설계는 기술적 완성도만 높고, 매출과는 무관해진다.

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💡 블로그 마무리 한 줄

“전환은 기획이 만든다.
하지만 전환을 측정 가능하게 만드는 것은 설계다.”