온라인 쇼핑몰을 운영하다 보면 신규 고객이 얼마나 늘었는지뿐 아니라 기존 고객이 다시 구매하고 있는지도 중요하게 살펴봐야 합니다.
매출이 증가하더라도 한 번 구매한 고객이 다시 방문하지 않는다면 신규 고객을 확보하기 위한 광고와 마케팅에 계속 비용을 지출해야 할 수 있습니다.
이럴 때 활용하는 지표가 고객 재구매율입니다. 재구매율은 고객이 다시 상품을 구매하는 비율을 나타내며, 고객의 반복 구매 현황을 파악하는 데 도움이 됩니다.
챗GPT와 엑셀을 함께 활용하면 주문 데이터를 정리하고, 고객별 구매 횟수를 계산하며, 재구매 고객을 분류하는 작업을 효율적으로 진행할 수 있습니다.
이번 글에서는 고객 재구매율 계산 공식부터 엑셀 COUNTIF 함수 활용법, 챗GPT를 이용한 고객 분석, 재구매율을 높이기 위한 점검 방법까지 실제 데이터를 바탕으로 알아보겠습니다.
고객 재구매율이란 무엇인가?
고객 재구매율은 일정한 기준에 따라 고객이 두 번 이상 구매한 비율을 나타내는 지표입니다.
다만 재구매율은 분석 기간과 고객 집계 방식에 따라 계산 방법이 달라질 수 있습니다.
이번 실습에서는 일정 기간에 구매한 고객 중 같은 기간에 두 번 이상 주문한 고객의 비율을 계산하겠습니다.
계산 공식은 다음과 같습니다.
재구매율(%) = 재구매 고객 수 ÷ 전체 구매 고객 수 × 100
여기서 전체 구매 고객 수는 주문 건수가 아니라 중복을 제거한 고객 수입니다.
재구매 고객 수는 분석 기간에 유효한 주문을 두 번 이상 완료한 고객 수로 정의합니다.
예를 들어 한 달 동안 구매한 고객이 100명이고 이 중 25명이 두 번 이상 구매했다면 재구매율은 25%입니다.
재구매율을 계산할 때는 주문 취소와 환불, 동일 주문의 중복 기록 등을 어떻게 처리할지 먼저 정해야 합니다.
재구매율과 재방문율은 어떻게 다를까?
재구매율과 재방문율은 비슷하게 들리지만 서로 다른 지표입니다.
| 구분 | 의미 | 확인할 데이터 |
|---|---|---|
| 재구매율 | 다시 구매한 고객의 비율 | 고객별 주문 기록 |
| 재방문율 | 다시 방문한 이용자의 비율 | 웹사이트 방문 기록 |
| 구매전환율 | 방문이나 세션 중 구매로 이어진 비율 | 방문·구매 데이터 |
| 고객당 구매 횟수 | 고객 한 명이 평균적으로 구매한 횟수 | 주문 수와 고객 수 |
고객이 쇼핑몰을 여러 번 방문하더라도 실제 구매가 발생하지 않았다면 재구매 고객으로 계산하지 않습니다.
반대로 같은 고객이 여러 차례 주문했다면 고객 수는 한 명이지만 주문 건수는 여러 건으로 집계됩니다.
따라서 재구매율을 계산할 때는 고객을 구분할 수 있는 고객ID와 주문번호가 필요합니다.
실습용 고객 주문 데이터 준비하기
이번에는 온라인 쇼핑몰의 2026년 9월 주문 내역을 가정해 실습하겠습니다.
엑셀 A1 범위에 다음 데이터를 입력합니다.
| 주문번호 | 고객ID | 주문일자 | 결제금액 |
|---|---|---|---|
| O001 | C001 | 2026-09-01 | 30,000 |
| O002 | C002 | 2026-09-02 | 45,000 |
| O003 | C003 | 2026-09-03 | 25,000 |
| O004 | C001 | 2026-09-05 | 20,000 |
| O005 | C004 | 2026-09-07 | 60,000 |
| O006 | C005 | 2026-09-09 | 35,000 |
| O007 | C002 | 2026-09-12 | 40,000 |
| O008 | C006 | 2026-09-15 | 50,000 |
| O009 | C003 | 2026-09-18 | 30,000 |
| O010 | C007 | 2026-09-21 | 70,000 |
| O011 | C001 | 2026-09-25 | 25,000 |
| O012 | C008 | 2026-09-28 | 55,000 |
이번 실습 데이터는 총 12건의 주문으로 구성되어 있습니다.
고객ID를 기준으로 중복을 제외하면 실제 구매 고객은 8명입니다.
이 중 C001, C002, C003 고객은 두 번 이상 주문했습니다.
따라서 재구매 고객은 3명입니다.
모든 주문은 정상 결제가 완료된 유효 주문이라고 가정하겠습니다.
엑셀에서 고객별 구매 횟수 계산하기
재구매율을 계산하려면 먼저 고객별 구매 횟수를 확인해야 합니다.
엑셀에서는 COUNTIF 함수를 이용해 특정 고객ID가 주문 목록에 몇 번 나타나는지 계산할 수 있습니다.
기본 수식은 다음과 같습니다.
=COUNTIF(범위,조건)
이번 실습에서는 고객ID가 B2 범위에 있습니다.
E1 셀에 구매횟수를 입력하고 E2 셀에 다음 수식을 입력합니다.
=COUNTIF($B$2:$B$13,B2)
수식을 E13까지 복사하면 각 주문 행에 해당 고객의 전체 구매 횟수가 표시됩니다.
예를 들어 C001 고객은 세 번 주문했으므로 구매 횟수가 3으로 표시됩니다.
C002 고객은 두 번, C003 고객도 두 번 주문했습니다.
나머지 고객은 한 번씩 주문했습니다.
다만 이 수식은 고객별 주문 횟수를 각 주문 행에 반복 표시합니다. 재구매 고객 수를 정확히 계산하려면 고객ID를 중복 없이 정리한 별도의 목록이 필요합니다.
고객ID 중복 제거하고 고객 목록 만들기
전체 구매 고객 수를 구하려면 주문 건수가 아니라 실제 고객 수를 계산해야 합니다.
Microsoft 365 또는 동적 배열 함수를 지원하는 엑셀에서는 UNIQUE 함수를 사용할 수 있습니다.
G1 셀에 고객ID를 입력합니다.
G2 셀에는 다음 수식을 입력합니다.
=UNIQUE(B2:B13)
그러면 중복된 고객ID를 제외한 고유 고객 목록이 표시됩니다.
이번 데이터에서는 C001부터 C008까지 총 8명의 고객이 추출됩니다.
UNIQUE 함수를 사용할 수 없는 엑셀 버전이라면 고객ID 열을 별도 위치에 복사한 다음 ‘데이터 → 중복된 항목 제거’ 기능을 이용할 수 있습니다.
원본 주문 데이터에서 직접 중복을 제거하면 주문 내역이 삭제될 수 있으므로 반드시 별도 목록에서 작업해야 합니다.
고객별 구매 횟수와 재구매 여부 표시하기
중복을 제거한 고객 목록이 G2 범위에 표시되었다고 가정하겠습니다.
H1 셀에는 구매횟수, I1 셀에는 고객구분을 입력합니다.
H2 셀에 다음 수식을 입력합니다.
=COUNTIF($B$2:$B$13,G2)
이 수식을 H9까지 복사합니다.
다음으로 I2 셀에 다음 수식을 입력합니다.
=IF(H2>=2,"재구매","1회 구매")
수식을 I9까지 복사하면 고객별 구매 횟수에 따라 자동으로 분류됩니다.
| 고객ID | 구매횟수 | 고객구분 |
|---|---|---|
| C001 | 3 | 재구매 |
| C002 | 2 | 재구매 |
| C003 | 2 | 재구매 |
| C004 | 1 | 1회 구매 |
| C005 | 1 | 1회 구매 |
| C006 | 1 | 1회 구매 |
| C007 | 1 | 1회 구매 |
| C008 | 1 | 1회 구매 |
이 표를 이용하면 전체 구매 고객 수와 재구매 고객 수를 쉽게 계산할 수 있습니다.
엑셀에서 재구매율 자동 계산하기
고객별 구매 횟수가 정리되었다면 COUNTIF와 COUNTA 함수를 이용해 재구매율을 계산할 수 있습니다.
전체 구매 고객 수는 다음 수식으로 계산합니다.
=COUNTA(G2:G9)
결과는 8명입니다.
재구매 고객 수는 다음 수식으로 계산합니다.
=COUNTIF(H2:H9,">=2")
결과는 3명입니다.
재구매율은 다음 수식으로 계산합니다.
=COUNTIF(H2:H9,">=2")/COUNTA(G2:G9)
수식을 입력한 셀의 표시 형식을 백분율로 변경하면 37.50%로 표시됩니다.
이번 실습의 분석 결과는 다음과 같습니다.
| 분석 항목 | 결과 |
|---|---|
| 전체 주문 건수 | 12건 |
| 전체 구매 고객 수 | 8명 |
| 재구매 고객 수 | 3명 |
| 1회 구매 고객 수 | 5명 |
| 재구매율 | 37.50% |
| 전체 결제금액 | 485,000원 |
이번 실습에서는 전체 구매 고객 8명 중 3명이 두 번 이상 구매했으므로 재구매율은 37.50%입니다.
단, 이 결과는 9월 한 달 동안 두 번 이상 주문한 고객의 비율입니다. 과거에 구매한 고객이 9월에 다시 구매했는지를 나타내는 지표와는 구분해야 합니다.
챗GPT로 고객 재구매율 계산하기
엑셀 함수가 익숙하지 않다면 챗GPT에 고객별 주문 데이터를 전달하고 계산 방법을 요청할 수 있습니다.
다음 질문을 복사하여 사용해 보세요.
“온라인 쇼핑몰의 고객별 구매 횟수는 C001 3회, C002 2회, C003 2회, C004 1회, C005 1회, C006 1회, C007 1회, C008 1회입니다. 전체 구매 고객 수, 재구매 고객 수, 재구매율을 계산해 주세요. 재구매 고객은 분석 기간에 2회 이상 구매한 고객으로 정의하고, 엑셀에서 자동 계산할 수 있는 함수도 알려주세요.”
챗GPT는 고객 수와 재구매 고객 수를 구분하고 재구매율 계산 과정을 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
중요한 점은 재구매 고객의 정의와 분석 기간을 명확하게 전달하는 것입니다.
재구매율은 집계 기준이 달라지면 결과도 달라지므로 다른 업체의 수치와 비교할 때도 동일한 기준을 사용했는지 확인해야 합니다.
재구매 고객과 1회 구매 고객의 매출 비교하기
재구매율을 계산한 다음에는 재구매 고객이 전체 매출에서 차지하는 비중을 분석할 수 있습니다.
이번 실습에서는 재구매 고객 3명의 결제금액을 합산해 보겠습니다.
| 고객ID | 구매횟수 | 총구매금액 |
|---|---|---|
| C001 | 3 | 75,000원 |
| C002 | 2 | 85,000원 |
| C003 | 2 | 55,000원 |
| C004 | 1 | 60,000원 |
| C005 | 1 | 35,000원 |
| C006 | 1 | 50,000원 |
| C007 | 1 | 70,000원 |
| C008 | 1 | 55,000원 |
재구매 고객 3명의 총구매금액은 215,000원입니다.
전체 결제금액은 485,000원이므로 재구매 고객의 매출 비중은 약 44.33%입니다.
반면 1회 구매 고객 5명의 매출 합계는 270,000원으로 전체 매출의 약 55.67%입니다.
재구매 고객의 매출 비중은 다음 수식으로 계산할 수 있습니다.
=215000/485000
결과 셀을 백분율로 표시하면 약 44.33%입니다.
이처럼 재구매율과 재구매 고객의 매출 비중을 함께 확인하면 반복 구매가 전체 매출에 얼마나 기여하는지 파악할 수 있습니다.
다만 재구매 고객의 매출 비중이 높다고 해서 반드시 순이익도 높다고 판단할 수는 없습니다. 할인비용, 배송비, 판매수수료 등을 함께 확인해야 합니다.
엑셀 SUMIF 함수로 고객별 구매금액 계산하기
고객별 총구매금액은 SUMIF 함수를 이용해 자동으로 계산할 수 있습니다.
앞서 작성한 고객 목록이 G2 범위에 있다고 가정하겠습니다.
J1 셀에 총구매금액을 입력합니다.
J2 셀에는 다음 수식을 입력합니다.
=SUMIF($B$2:$B$13,G2,$D$2:$D$13)
수식을 J9까지 복사하면 고객별 구매금액 합계가 계산됩니다.
SUMIF 함수는 고객ID가 일치하는 주문의 결제금액만 합산합니다.
이 방법을 활용하면 고객별 구매 횟수뿐 아니라 구매금액까지 함께 관리할 수 있습니다.
고객 재구매율과 구매 빈도를 함께 분석하기
재구매율이 같더라도 고객별 구매 빈도는 다를 수 있습니다.
예를 들어 A쇼핑몰과 B쇼핑몰의 재구매율이 모두 30%라고 가정하겠습니다.
A쇼핑몰은 재구매 고객이 대부분 두 번 구매했지만, B쇼핑몰은 재구매 고객이 평균 다섯 번 구매했을 수 있습니다.
이 경우 두 쇼핑몰의 재구매율은 같더라도 반복 구매의 정도에는 차이가 있습니다.
따라서 다음 지표를 함께 확인하는 것이 좋습니다.
| 지표 | 계산 방법 | 분석 목적 |
|---|---|---|
| 재구매율 | 재구매 고객 수 ÷ 전체 구매 고객 수 | 반복 구매 고객 비중 |
| 고객당 평균 주문 횟수 | 전체 주문 건수 ÷ 전체 구매 고객 수 | 구매 빈도 |
| 고객당 평균 구매금액 | 총매출 ÷ 전체 구매 고객 수 | 고객별 매출 기여 |
| 재구매 고객 매출 비중 | 재구매 고객 매출 ÷ 전체 매출 | 반복 구매의 매출 기여 |
이번 실습에서 고객당 평균 주문 횟수는 12건 ÷ 8명으로 1.5회입니다.
고객당 평균 구매금액은 485,000원 ÷ 8명으로 60,625원입니다.
이러한 지표를 함께 분석하면 고객 구매 행동을 보다 구체적으로 이해할 수 있습니다.
월별 재구매율 분석 시 주의할 점
월별 재구매율을 비교할 때는 분석 기준을 일정하게 유지해야 합니다.
예를 들어 9월에 한 번 구매한 고객이 10월에 다시 구매했다면 9월 한 달의 구매 횟수만으로는 재구매 여부를 판단할 수 없습니다.
이처럼 이전 기간의 고객이 이후에 다시 구매했는지를 분석하려면 고객의 최초 구매일과 이후 구매일을 함께 확인해야 합니다.
분석 목적에 따라 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
| 분석 방식 | 재구매 고객 기준 |
|---|---|
| 기간 내 반복 구매율 | 같은 기간에 2회 이상 구매 |
| 기존 고객 재구매율 | 이전 구매 이력이 있는 고객이 해당 기간에 다시 구매 |
| 첫 구매 고객의 재구매율 | 특정 기간 첫 구매 고객 중 정해진 기간 안에 다시 구매 |
예를 들어 9월에 처음 구매한 고객 100명 중 30일 이내에 다시 구매한 고객이 20명이라면 해당 고객 집단의 30일 재구매율은 20%입니다.
이때 모든 고객에게 동일한 30일 관찰 기간이 확보되어야 공정한 비교가 가능합니다.
따라서 월별 재구매율을 분석할 때는 기간 내 반복 구매인지, 기존 고객의 재구매인지, 첫 구매 후 재구매인지 먼저 정해야 합니다.
챗GPT로 재구매 고객 분석 보고서 작성하기
고객별 구매 횟수와 구매금액을 정리한 뒤에는 챗GPT를 활용해 분석 보고서를 작성할 수 있습니다.
다음 질문을 사용해 보겠습니다.
“온라인 쇼핑몰의 9월 전체 구매 고객은 8명이고, 이 중 3명이 두 번 이상 구매했습니다. 전체 주문은 12건, 총결제금액은 485,000원이며 재구매 고객의 결제금액은 215,000원입니다. 재구매율, 고객당 평균 주문 횟수, 재구매 고객 매출 비중을 계산하고, 운영자가 추가로 확인해야 할 사항을 포함한 분석 보고서를 작성해 주세요. 데이터로 확인할 수 없는 원인은 추정이라고 표시해 주세요.”
분석 결과는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
| 분석 항목 | 결과 |
|---|---|
| 전체 구매 고객 | 8명 |
| 재구매 고객 | 3명 |
| 재구매율 | 37.50% |
| 고객당 평균 주문 횟수 | 1.5회 |
| 재구매 고객 매출 비중 | 약 44.33% |
| 고객당 평균 구매금액 | 60,625원 |
이 결과를 바탕으로 재구매 고객의 특징을 파악하려면 구매 상품, 구매 간격, 할인 이용 여부 등의 추가 자료가 필요합니다.
현재 데이터만으로 재구매가 발생한 이유나 앞으로의 재구매 가능성을 정확하게 판단할 수는 없습니다.
고객 재구매율을 높이기 위해 확인할 사항
재구매율을 높이려면 단순히 할인쿠폰을 제공하기보다 고객이 다시 구매하지 않는 이유를 먼저 확인하는 것이 중요합니다.
특히 상품 종류와 구매 주기에 따라 적절한 관리 방법이 달라질 수 있습니다.
| 확인 항목 | 점검할 내용 | 활용 방법 |
|---|---|---|
| 상품 만족도 | 반품·불만·후기 | 상품 품질 개선 |
| 배송 서비스 | 배송 지연·오배송 | 배송 과정 점검 |
| 재구매 주기 | 첫 구매 후 다음 구매까지의 기간 | 적절한 안내 시점 설정 |
| 상품 구성 | 함께 구매하는 상품 | 관련 상품 추천 |
| 고객 문의 | 반복적으로 발생하는 불편 | 구매 과정 개선 |
| 할인 효과 | 쿠폰 사용 전후 실적 | 할인비용 대비 성과 확인 |
예를 들어 소모품을 판매하는 쇼핑몰이라면 고객의 평균 재구매 간격을 분석해 필요한 시점에 상품 정보를 제공하는 방법을 검토할 수 있습니다.
반면 구매 주기가 긴 가전제품이나 고가 상품은 짧은 기간의 재구매율만으로 고객 충성도를 평가하기 어렵습니다.
따라서 업종과 상품 특성을 고려해 분석 기간을 설정하는 것이 중요합니다.
고객 재구매율 계산 시 자주 발생하는 오류
재구매율을 계산할 때는 주문 건수와 고객 수를 혼동하거나 고객ID가 정확하지 않아 결과가 달라질 수 있습니다.
| 문제 상황 | 주요 원인 | 해결 방법 |
|---|---|---|
| 재구매율이 지나치게 높음 | 주문 건수를 고객 수로 계산 | 고유 고객ID 기준으로 집계 |
| 같은 고객이 여러 명으로 표시 | 고객ID 불일치 | 고객 식별 기준 확인 |
| 취소 주문이 포함됨 | 주문 상태 미확인 | 유효 주문만 집계 |
| 재구매 고객이 누락됨 | 분석 기간이 너무 짧음 | 구매 주기에 맞는 기간 설정 |
| 구매 횟수가 잘못 계산됨 | 동일 주문이 여러 행으로 기록 | 주문번호 중복 여부 확인 |
특히 주문 상품별로 행이 나뉜 엑셀 파일에서는 하나의 주문번호가 여러 번 나타날 수 있습니다.
이 경우 단순히 고객ID가 등장한 횟수를 계산하면 실제 주문 횟수보다 크게 나타날 수 있습니다.
따라서 주문번호와 고객ID를 기준으로 유효 주문을 먼저 정리해야 합니다.
또한 개인정보가 포함된 고객 데이터를 챗GPT에 업로드할 때는 이름, 전화번호, 주소 등 불필요한 개인정보를 제거하거나 익명화하는 것이 좋습니다.
자주 묻는 질문
Q. 고객 재구매율은 어떻게 계산하나요?
이번 실습처럼 기간 내 반복 구매율을 계산한다면 두 번 이상 구매한 고객 수를 전체 구매 고객 수로 나눈 뒤 100을 곱합니다. 다만 분석 기간과 재구매 기준을 먼저 정해야 합니다.
Q. 같은 고객이 세 번 구매하면 재구매 고객을 두 명으로 계산하나요?
아닙니다. 재구매 고객 수는 고객을 기준으로 계산하므로 세 번 구매했더라도 재구매 고객 한 명으로 집계합니다.
Q. 재구매율이 높으면 무조건 좋은 것인가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 재구매율은 상품 특성, 구매 주기, 고객 구성에 따라 달라질 수 있습니다. 매출과 수익성, 고객 만족도 등을 함께 분석해야 합니다.
Q. 챗GPT로 재구매율을 자동 계산할 수 있나요?
가능합니다. 고객ID와 주문번호, 주문일자 등의 데이터를 제공하면 재구매율 계산 방법과 엑셀 함수 작성, 분석 결과 해석을 요청할 수 있습니다.
Q. 재구매율과 고객 유지율은 같은 지표인가요?
같지 않습니다. 재구매율은 반복 구매 여부를 중심으로 계산하고, 고객 유지율은 정해진 기간에 기존 고객이 유지되는 정도를 측정합니다. 두 지표는 계산 기준과 분석 목적이 다릅니다.
Q. 고객 재구매율은 어느 정도가 적당한가요?
모든 업종에 적용할 수 있는 하나의 적정 수치는 없습니다. 상품 구매 주기와 판매 방식에 따라 달라지므로 동일한 기준으로 계산한 자사 과거 실적을 먼저 비교하는 것이 좋습니다.
챗GPT로 고객 재구매율을 활용하는 방법
고객 재구매율은 쇼핑몰에서 반복 구매가 얼마나 발생하는지 파악하는 데 도움이 되는 지표입니다.
엑셀의 COUNTIF, IF, UNIQUE, SUMIF 함수를 활용하면 고객별 구매 횟수와 구매금액을 정리하고 재구매율을 계산할 수 있습니다.
챗GPT를 함께 활용하면 필요한 엑셀 함수를 작성하고, 재구매 고객의 매출 기여도를 분석하며, 운영자가 확인해야 할 사항을 정리하는 작업을 보다 쉽게 진행할 수 있습니다.
다만 재구매율을 정확하게 계산하려면 고객ID와 주문번호를 구분하고, 주문 취소 및 환불 처리 기준을 명확하게 설정해야 합니다.
처음에는 소규모 주문 데이터로 실습한 뒤 실제 쇼핑몰의 월별 주문 자료에 적용해 보세요.
재구매율을 지속적으로 관리하면 신규 고객 확보뿐 아니라 기존 고객의 반복 구매 현황도 체계적으로 파악할 수 있습니다.
공식 참고자료
고객별 구매 횟수와 구매금액을 계산할 때 사용하는 엑셀 함수 및 데이터 분석 방법은 다음 공식 자료에서 확인할 수 있습니다.
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