데이터를 수익화하는 현업 노하우_ CRM과 마이크로 세그멘테이션

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

 

글 빅데이터솔루션팀 안중호 CⓔM

 

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이전 글에서 언급했듯이 브랜딩과 퍼포먼스를 통해 신규 유저를 확보했다면 마케팅의 다음 목표를 향해 움직여야 한다. CRM의 주요 역할은 ‘고객이 우리 서비스를 더 오래, 더 자주 사용하도록 만들기’ 즉 리텐션이다. 이를 위해 유저 수, 서비스 이용 횟수, 제품 구매 횟수, 이용 시간, 구매액, 재방문 기간 등의 지표를 계속 신경 써야 한다.

먼저 주요한 지표를 다양한 방식으로 모니터링해야 한다. 첫 방문한 고객의 연령, 사용 시간 등 다양한 그룹별 코호트 분석을 실시해 ‘특정 기간에 공통적인 특성을 가진 유저’ 세그먼트를 정밀히 추출한다. 특히 유저가 ‘마지막 이용으로부터 얼마 만에 다시 돌아왔는지’는 이탈 방지 전략 수립에 매우 중요하므로 기간을 세분화해 분석해야 한다.

비즈니스 도메인에 따라 지표 중요도는 다를 수 있다. 예를 들어 면세점의 경우 해외여행하는 고객만 이용할 수 있는 서비스이므로 방문 주기가 긴 특성이 있다. 이때 단순히 MAU 정도를 보는 것으로는 고객의 행동을 이해하기 어렵다. 도메인 특성에 따른 다양한 기준으로 데이터를 확인함으로써 고객을 입체적으로 이해할 필요가 있다.

식음료 등 생필품을 판매하는 칠성몰, 반려동물 처방식 등 펫케어 제품을 판매하는 네슬레 퓨리나를 예로 들면 자동적으로 반복 구매하는 ‘정기 구독’ 고객의 가치가 특히 높다. 이 경우 쿠폰 프로모션을 통해 일반 고객이 정기 구독으로 전환하도록 집중하는 것이 서비스 성장의 가속화에 도움이 된다.

이렇듯 고객의 행동 데이터에 기반한 CRM 마케팅은 고객을 세분화(마이크로 세그멘테이션)하고, 고객 경험 상의 문제점을 해결하고, 이를 통해 고객과의 관계를 장기간 유지하는 것이 가능하다. 이쯤에서 궁금증이 생길 것이다. 반복해서 언급되는 ‘고객’, 과연 우리의 고객은 누구라고 규정지을 수 있을까?

 

# 우리가 관심 둘 고객은 누구인가?_ 고객은 ‘행동’으로 나타난다

 

 

고객의 행동을 일일이 파악할 수 없던 기존의 오프라인 마케팅 전략에서 우리의 고객은 프로파일에 기반해 ‘20대 초반 여자’라는 식으로 고정해 규정지어야 했다. 하지만 고객을 디지털 행동 기반으로 ‘마이크로 세그멘테이션’ 한다면 사고를 달리해야 한다. 디지털에서 우리의 고객은 ‘아직’ 결정되지 않았다.

디지털 마케팅은 SNS 채널/광고/검색 등을 통한 방문자가 우리 서비스를 고려하고, 구매하고, 재방문하고, 최종적으로 객단가 높은 충성 고객이 되는 ‘마케팅 퍼널’의 전 과정에 적용된다. 이 경우 ‘고객’을 상황의 행동별로 나눠 각 Segment에 취해야 할 마케팅 액션의 조합을 전부 고려해야 한다. ‘상황과 액션, 그리고 고객’을 연결해 동시에 생각하는 것이다.

예를 들어 광고를 보거나 검색해 우리 서비스를 찾은 Segment는 ‘첫 방문 고객’이다. 이 고객이 ‘카톡으로 1초 만에 가입하기’ 등 액션을 통해 방문했다면 바로 앱을 설치하게 만들어야 한다. ‘가입 절차’가 허들일 수 있으므로 최소한의 정보 입력을 통해 가입하는 것이 중요하다. 카톡을 통할 경우 가입이 손쉬울 뿐만 아니라 카톡 메시지를 활용해 다양한 마케팅을 손쉽게 펼칠 수 있다.

‘앱을 설치한 고객’에게는 ‘첫 구매’를 유도하는 것이 관건이다. 이커머스 구매의 주요 허들은 배송비다. ‘첫 구매 시 무료배송’ 같은 혜택 알림 메시지는 상당히 유용하다.

‘첫 구매한 구객’은 ‘재구매’ 또는 ‘반복 구매’를 유도해 객단가를 높이는데 집중해야 한다. 서비스를 운영해온 동안 쌓인 구매 내역 데이터를 통해 해당 고객을 파악하면 훨씬 효과적인 마케팅이 가능하다. ‘특정 가구를 구매’한 이력이 있는 고객에게는 그 가구에 어울리는 소품을 상단에 노출시켜 보여주거나 그 가구를 구매한 다른 사람이 좋아한 제품을 추천하는 등이다.

 

# 도움이 필요한 사람은 누구인가?_ 우리를 필요로 할 때 고객이 된다

 

도움이 필요한 고객을 손쉽게 찾아주는 스피어 대시보드

 

첫 화면에서 아무것도 하지 않고 이탈한 사람을 생각해보자. 이 사람은 무슨 이유로 이탈한 것일까? 처음 방문한 사람에게 너무 많은 정보를 전달해 피로감을 느꼈을 수도 있고, 원하는 상품을 바로 찾지 못했을 수도 있다. 할인쿠폰 등 혜택을 발견하지 못한 것이 이탈의 이유일 수도 있다. 데이터를 통해 다양한 이탈의 원인을 파악하고 즉시 ‘도움’을 제공해 불편을 해결해준다면 그 사람을 바로 우리의 고객으로 만들 수 있다.

가구 쇼핑몰에 방문한 사람을 예로 들자. 코로나로 인해 집에 머무는 시간이 길어지며 인테리어에 관심이 몰리고 있다. 인테리어는 선택한 가구나 소품이 자신의 집과 어울릴지 고민하며 ‘망설이는 고객’이 많은 특성이 있다. 장바구니에 제품을 특정 기간 이상 담아두거나 장바구니에 넣고 빼기를 반복하는 고객이라면 메일이나 카톡으로 ‘담아둔 제품을 구매하면 추가 할인을 드립니다’ 등의 리마인드 혜택 메시지로 구매를 이끌어 낼 수 있다. 특히 기존 고객이라면 플랫폼 안에 쌓인 데이터를 활용해 ‘해당 고객의 인테리어와 유사한 인테리어의 고객이 구매한 제품’을 추천하는 ‘도움’을 주는 것이 매우 효과적이다.

앱을 설치했다면 계속 켜고, 반복해 사용하게 해야 한다. 모바일의 특성상 앱은 언제나 삭제될 위험에 직면해 있다. ‘이탈(삭제) 위험 고객’을 발견해 ‘오랫동안 방문이 없으셨네요. 불만사항을 말씀해주시면 포인트를 드립니다’ 등의 이탈 방지 조치를 취할 수 있다. 이탈하지 않으면 받을 수 있는 혜택을 알려주는 것이다. 이를 통해 고객의 소중한 의견까지 수집해 서비스 개선에 활용할 수 있다.

특정한 이벤트를 경험할 때 충성 고객이 되는 혜택이 있다. 이것을 찾아내 배너로 만들어 적극적으로 알려야 한다. ‘이 이벤트를 안다면 좋아할 고객’에게는 모르고 있던 이벤트를 알려줘야 한다. ‘배너를 클릭하지 않는 고객’에게는 UX·UI 변경이나 인앱 메시지, 웹훅 등으로 그 혜택을 맛보게 하면 충성 고객으로 이어질 수 있다.

장기적 ‘충성 고객’ 확보와 유지, 고객 등급 성장이 모든 마케팅의 목표다. 고객 등급 경계선에 있는 고객은 상위 고객으로 발전할 가능성이 높다. 이런 고객을 찾아내 커뮤니티 활동이나 감사 메시지, 멤버십 혜택 등을 적절히 활용해 ‘가입하길 잘했다!’라는 ‘Ah-ha moment’가 이어지게 한다면 본인 스스로의 구매는 물론 주변에 대한 추천/공유를 이끌어 낼 수 있을 것이다. 이들은 감사 멘트는 물론 ‘상위 등급 혜택 정보’가 필요한 고객이다.

디지털 관점에서 어떤 고객을 어떻게 움직이게 할지 여러 유용한 예시를 들었다. 간단히 줄이자면 ‘우리의 도움이 필요한 사람’은 우리 ‘고객’이다. 디지털 데이터를 쥐고 있다면 스피어 등의 분석 솔루션을 통해 ‘모든 고객’을 손쉽게 파악해 ‘그들 각각이 원하는 도움’을 찾아 제공할 수 있는, 이전에 불가능하던 것이 가능해진 시대다.

 

# 대고객 마케팅 자동화 시대

 

쿠폰과 설문조사 자동화 프로세스

 

기술적인 이해가 필요한 독자들을 위해 고객의 행동 패턴과 그에 따른 마케팅 포인트를 상세히 설명했지만 마케터가 말한 수많은 종류의 고객을 일일이 기억할 필요는 없다. 스피어 애널리틱스 대시보드 상에 간편히 구현된 마케팅 자동화 기능을 통해 정확한 고객을 찾아 그 고객이 반응할 메시지를 보내고 효과도 즉시 측정할 수 있기 때문이다.

앱 설치 시 회원가입, 결제수단 등록, 첫 구매 등 각 시점 별로 어떤 채널을 통해 무슨 메시지, 어떤 혜택을 발송하거나 노출할 것인지 등 고객 대상의 모든 캠페인이 자동화되어있다. 스피어 애널리틱스는 앱 푸시, 이메일뿐만 아니라 SMS, 팝업, 카카오 알림톡 모두를 활용할 수 있는 것이 장점이다. 광고가 아닌 정보성 메시지의 경우 다양한 채널에 보낼수록 성과가 좋음을 사례에서 확인해 멀티채널 메시징 자동화에 중점을 뒀다.

 

(위 좌측) 모바일 설문조사 자동발송 기능 (위 우측) 설문 완료 시 쿠폰 자동 발송 (아래) 설문 결과 자동화 대시보드

 

특히 ‘휴면 전환 방지 고지’는 마케팅 수신 동의 필요 없이 전 회원에게 보낼 수 있는 ‘정보성 메시지’로 모수가 크고 반응률도 높다는 장점이 있다. 이 휴면 전환 방지 안내 메시지 활용도 스피어를 통해 효과적으로 진행할 수 있다. 메시지 발송 시 광고 수신 동의 실시간 필터링을 간편화한 점, 많은 유저가 동시 접속해 서버를 마비시키는 위험을 방지하도록 메시지 분할 발송을 자동화한 점 또한 많은 실무자들이 원하던 기능일 것이다.

이외에도 스피어를 활용해 마케팅을 자동화한 사례로는 ‘쿠폰 발송 자동화’와 ‘설문조사 자동화’가 있다. 퍼포먼스 캠페인을 할 때 특정 이벤트를 실행한 고객에게 자동으로 쿠폰을 발송하고 동시에 설문조사 링크도 첨부해 캠페인의 시너지를 높이고, 저비용으로 효율적이고 정확하게 소비자 조사까지 진행하는 것이다. 설문조사 링크에 고객 식별값을 삽입하면 응답자가 누구인지도 식별해 설문 결과를 고객 CRM 데이터에 연계할 수도 있다. 원한다면 스피어 대시보드 상에서 설문 결과를 시각화해 바로 볼 수 있도록 구현이 가능하다.

 

# A/B Testing 자동화_ 데이터와 실험을 통해 서비스는 성장한다

 

(위) A/B 테스팅 방식 (아래) A/B 테스팅 자동화 대시보드

 

웹사이트나 앱을 만들고 업데이트할 때마다 개발자, 기획자, 디자이너, 마케터 등 전사의 모든 구성원이 많은 고민을 한다. 배너를 팝업 형태로 보여줄지, 메인 상단에 노출시킬지, 페이지 오른쪽 여백에 위치할지, 사진을 보여줄지 텍스트만으로 표현할지, 텍스트를 오른쪽에 배치할지, 왼쪽에 배치할지 등. 일일이 예시를 들기 불가능할 정도로 많은 사항을 판단하고 결정한다. 구성 요소의 위치나 형태, 방식에 따라 매출이 크게 달라질 수 있기 때문에 단순히 취향이나 감으로 결정할 일은 아니다.

과거에는 데이터 수집과 분석을 위해 어려운 기술이 필요했고 데이터 전문 조직도 갖춰야 했다. 특히 마케터나 기획자들은 직접 A/B 테스트를 하거나 데이터 분석을 하기 어려웠다. 하지만 요즘은 다르다. 이제 ‘A/B 테스트 자동화’를 통해 누구나 손쉽게 클릭을 더 유도하는 버튼, 구매를 더 많이 유발하는 레이아웃을 찾아내 바로 적용시킬 수 있는 시대다.

2008년 오바마 대선 캠페인 때 ‘옵티마이즐리’라는 기업이 쉽게 A/B 테스트를 할 수 있는 기능을 개발, 다른 캠페인보다 무려 683억 원 더 많이 모금할 수 있는 배치를 찾아낸 A/B 테스팅 성공사례가 있다. 지금은 당시보다 A/B 테스팅이 비교할 수 없이 고도화됐다. 누구나 쉽게 A/B 테스트를 할 수 있도록 자동화해 스피어에 장착했고 많은 마케터들의 호응을 얻어내고 있다.

 

오른쪽 상단 배너가 다른 배너보다 후원금 683억 원을 더 모금했다. / 출처 optimizely.com

 

어느 채널에서 어떤 검색어로 들어오는 고객이 더 많이 구매하는지, 월 몇 회 이상 구매하는 고객의 정기구독 전환율이 가장 높은지, 어떤 쿠폰이 고객의 추가 구매를 가장 많이 유도하는지, 얼마 이상 방문하지 않는 고객이 이탈할 위험이 높을지. 마케터들의 모든 궁금증을 A/B 테스팅을 통해 정확히 알아냄으로써 구매를 유도하거나 이탈을 방지할 수 있다. ‘데이터와 실험’을 통해 기업의 수익을 개선하고 서비스를 성장시키는 것이다.

 

# 넛지_ 데이터를 통해 고객의 자연스러운 선택 만들기

오프라인 매장을 예로 들자. 들어가자마자 점원이 다가와 “무엇이 필요하세요 고객님?”이라고 묻는다면 편안한 기분인가? 어떤 상품 앞에 잠깐 멈춰 섰을 때 바로 따라와서 “이 제품이 맘에 드시나요?”라고 말을 건다면 어떤가? 그 말을 듣고 불편함을 느껴 상점을 나가 본 경험이 다들 한두 번은 있을 것이다.

 ‘넛지(Nudge)’라는 세일즈 전략은 매우 유용하고 효과적인 방식이다. ‘팔꿈치로 쿡쿡 찌르다’라는 뜻의 넛지는 사람들을 원하는 방향으로 부드럽게 유도하는 것을 뜻한다. 예를 들어 전자제품 매장에서 에어컨을 구경하고 있는 사람에게 “에어컨이 필요하신가요?”라고 바로 ‘구매의사’를 묻는 대신 “혹시 집 평수가 어떻게 되세요?”하고 ‘니즈’에 다가가는 방식이다. 먼저 가벼운 ‘도움’으로 시작해 불편함을 줄이고 원하는 ‘구매’로 서서히 유도하는 것이다.

예시처럼 넛지 세일즈는 숙련이 필요하다. ‘스타 세일즈맨’이 있더라도 그의 노하우가 조직에 온전히 공유되고 학습되기는 어렵다. 그러나 디지털에서는 고객 행동을 통해 모두가 효과적인 ‘넛지 세일즈’를 유도하고 앞서 말한 A/B test를 통해 발전시킬 수 있다.

가장 쉽게 적용할 수 있는 방식으로 첫 화면 메인에 ‘구매 상품 top 10’ 목록을 노출하는 것부터 시작, 구매 유도에 효과적인 액션을 계속 발견할 수 있다. 전체 회원 대상 푸시를 1주일에 한 번씩 보내면 앱을 삭제한다는 ‘불편’ 포인트를 확인했다면, 다음 테스트를 통해 효과 있는 타깃과 빈도를 찾아내 서비스를 지속적으로 개선하는 것이다.  

 

# 마무리하며_ 데이터는 결국 돈이 되어야 한다

자동화 솔루션이 없다면 지금까지 소개한 캠페인 사례들을 전부 운영하기는 현실적으로 어렵다. 이 글에서 언급한 다양하고 효과적인 마케팅 액션들은 스피어를 통해 훨씬 쉽고 효율적으로 적용이 가능하다.

신규 회원 유치가 점점 더 어려워지고 있다. 기존 고객 중 구매 전환율이 높고 정말 우리 회사에 이익이 되는 고객을 발견해 해당 수익을 확대하고, 서비스를 계속 성장시키는 것은 CRM의 역할이자 의무이다. 빅데이터에 대한 다양한 개념적 정의가 있지만 데이터의 역할은 심플하다. 데이터는 결국 ‘돈’이 되어야 하며, CRM은 바로 그 소중한 데이터를 최일선에서 운용하는 사람들이다.

마케팅에서 VOC(고객의 목소리)의 중요성은 말할 필요도 없다. 디지털화로 인해 이제는 VOC가 서비스 내에서의 ‘행동’으로 선명하게 나타나고, 이를 통해 말하지 않는 고객의 불편을 미리 알아낼 수 있다. 바로 이것이 ‘데이터를 읽을 줄 아는’ 마케터가 차별화되는 지점이다. 힘겨운 데이터의 시대, 그러나 그 이상의 기회가 열린 이 시대에 고군분투 중인 모든 동료 마케터들을 응원한다.