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TREND/Data Blending

빅데이터 CRM, 고객의 경험을 혁신하다

<Data Blending>은 광고 캠페인 전략 수립에 빅데이터를 활용하는 방법에 관한 코너입니다.

 

글 빅데이터솔루션팀 조건상 CⓔM

 


 

어렵게 쌓은 고객 데이터, 대체 어떻게 쓰지?

요즘 회사들은 자사의 웹과 앱에 모이는 고객 데이터를 확보하기 위해 총력을 기울이고 있다. 빅데이터를 활용하면 회사의 수익을 높이면서 동시에 고객의 만족도 이끌어낼 수 있을 것이라는 기대 때문이다. 실제로 최근 빅데이터를 활용한 마케팅의 성과를 발표하는 기사나 컨텐츠를 거의 매일 확인할 수 있다. 하지만 막상 데이터를 충분히 확보했다 해도 이를 어떻게 활용할지 막막해지는 경우가 많다. 특히 구체적인 비즈니스 활용 방향을 미리 정하지 않고 데이터를 쌓기 시작했다면, 현업 마케터들의 고민은 더욱 커지기 마련이다.

 

빅데이터 CRM에서 답을 찾다

이런 문제는 2000년대에도 나타났다. 한창 CRM이 대두되며 여러 회사들이 앞다투어 CRM 솔루션을 도입했는데, 고객 데이터를 통해 인사이트를 도출하기 어려웠기 때문이다. 단순히 고가의 솔루션만 도입한다고 해서 당장 눈에 보이는 효과를 이끌어 낼 수는 없었던 것이다.

빅데이터 기술이 현격히 발전한 지금, 디지털과 온택트로 고객을 쉽게 파악하고 쉽게 접근할 수 있는 환경이 만들어지면서 개인화 타기팅, 행동예측, 상품추천 등 마케팅에 혁신이 이뤄지고 있다. 자사 내 데이터를 활용한 CRM 마케팅 방법론이 구체적으로 마련되고 이를 활용한 실제 성공 사례들도 분명하게 나타나고 있다. 핵심은 데이터가 어떤 목적을 위해 수집되는지, 수집된 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 먼저 파악하는 것이다. 쉽고 편리한 솔루션을 활용한다면 성공적인 CRM 마케팅에 성큼 다가갈 수 있다. 이에 이 글이 모든 마케터들의 고민 해결에 도움이 되었으면 한다.

 

데이터를 통해 본 우리의 고객

일반적으로 기업이 보유하고 있는 데이터의 특징은 무엇일까? 기업이 운영하는 서비스. 즉 쇼핑몰이나 앱 등의 플랫폼에 유입된 고객들의 전체 활동 이력을 볼 수 있다는 점이다. ‘오늘 총 매출은 xxx,xxx원’과 같이 요약된 형식이 아닌 ‘특정 고객’이 서비스 내에서 수행한 모든 행동과 이력이 데이터로 기록된다. 쇼핑몰을 예로 들면 12:00 - 최초 방문 / 12:02 - 회원가입 / 12:05 - A 상품 조회 / 13:01 - 재방문 / 13:05 - 장바구니 담기 / 13:06 - 주문완료’ 등 ‘각 고객이 어떠한 행동을 언제 했는지’가 모두 기록되는 형식이다. 이를 통해 우리 쇼핑몰을 어디에서 알고 들어왔는지, 우리 제품을 어떻게 구매하게 됐는지, 어떤 제품을 좋아하는지 등 유입경로, 구매 여정, 구매 패턴 등을 모두 파악할 수 있다.

고객과의 첫 만남, 유지 그리고 충성도 강화까지. 빅데이터를 통해 기존 CRM에서 추구하던 고객 관리를 더욱 정교하면서 손쉽게 실현 가능하게 됐다. 매출이 기업과 고객의 관계 그리고 고객의 활동으로부터 얻는 ‘최종적인 결과’임을 생각한다면, 데이터를 분석해 고객을 깊이 이해하고 이를 바탕으로 고객의 만족도를 극대화 해야 할 것이다. 그렇다면 데이터를 통해 어떤 것들이 가능해졌는지 구체적으로 살펴보자.

 

 

이런 고객은 이렇게 행동한다 

행태 기반 고객 세분화와 개인화 마케팅

행동 데이터를 통해 고객들의 특성을 더욱 세분화할 수 있다. 이전에는 연령대와 성별 등 주요 인자로만 고객을 구분했지만 이제는 특정 상품에 관심이 많은 고객, 가끔 오지만 많이 사는 고객, 정기적으로 구매하는 고객 등 행동 데이터 기반으로 정교하게 분류할 수 있다. 이를 바탕으로 특정 상품에 관심이 많은 고객에게는 연관 상품을 할인해주거나 비슷한 상품을 추천하고, 자주 접속하지만 구매 이력이 없는 고객에게는 첫 구매를 유도하는 혜택을 제공하는 등 행동 단위로 고객을 세분화해 각 그룹의 흥미를 끌 수 있는 ‘개인화 마케팅’을 실행할 수 있다.

 

바로 알고 즉시 대응한다 

실시간 데이터 처리와 마케팅 자동화

데이터 수집이 즉각적으로 이뤄짐에 따라 이제 실시간 마케팅이 가능해졌다. 고객이 사이트에 처음으로 방문하면 즉시 최초 웰컴 혜택 메시지를 보내고, 사이트에 오래 머무르며 구매를 망설이는 고객에게는 상품 추천 메시지를 보내는 등 모든 고객에게 실시간으로 최적의 대응이 가능하다. 자동화 솔루션을 통해 고객이 원하는 시간에, 고객이 필요한 메시지를 자동으로 전달할 수 있게 된 것이 가장 큰 변화다.

 

데이터로 실험하고 성과를 향상시킨다 

빠른 테스트로 지속적 성과 개선

디지털 세계에서는 데이터를 통해 어떤 고객에게 어떤 마케팅이 가장 효과적인지 바로 알 수 있다. 고객이 가입, 구매 등 특정한 행동을 하는 것을 ‘전환’이라고 하는데, 이 비율인 ‘전환율’을 높이기 위해 고객의 행동에 영향을 미치는 요소를 분석해 몇 가지 개선책을 도출한다. 그중에서도 ‘이게 더 좋을 것이다’는 단순히 감으로 판단하는 것이 아니다. 데이터로 직접 테스트해 가장 효과가 좋은 방법을 찾아낸다. 광고 캠페인의 경우 광고 소재, 이미지, 문구 등을 바꿔가며 고객이 가장 좋아하는 것을 찾고 쇼핑몰의 경우 고객이 가장 좋아하는 배너 디자인, 상품 배치, 결제 절차를 제안한다.

 

대홍기획의 CRM 자동화 솔루션, 스피어 애널리틱스(Sphere Analytics)

 

모든 것이 가능한 CRM 자동화 솔루션, Sphere Analytics

이처럼 비즈니스 목적에 맞는 데이터 활용 방안은 행태 기반 고객 세분화’ ‘마케팅 자동화’ ‘테스트를 통한 성과 개선’으로 요약할 수 있다. 대홍기획은 고객 분석부터 마케팅 실행까지 가능한 CRM 자동화 솔루션 스피어 애널리틱스(Sphere Analytics)를 개발해 현업 마케터들에게 많은 호응을 얻고 있다. Sphere Analytics는 고객의 구매/전환 등 행동에 영향을 미치는 요인을 찾아내 마케팅 액션으로 연결, 비즈니스 성과를 향상시키는 데이터 마케팅 솔루션이다. 한마디로 마케터들의 고민을 해결해주는 솔루션. Sphere Analytics의 기능과 활용 방법은 다음화부터 하나씩 소개한다.

 

 

 


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