데이터 기반 마케팅을 통한 고객 참여 및 유지율 향상

소개

비즈니스 성장을 위해서는 고객 확보가 매우 중요합니다. 고객층을 확대하고 매출을 증대하며 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다.

그러나 단기적인 수익성 외에도 고객 유지는 비즈니스 유지에 있어 매우 중요합니다. 고객 확보보다 비용 효율이 높고 고객 이탈을 줄이며 일관된 수익 흐름을 보장합니다.

하지만 막연한 추측만으로는 효과적으로 고객의 참여를 유도하고 유지할 수 없습니다. 정확한 타겟팅을 위해서는 확실한 데이터에 기반한 마케팅 활동이 필요합니다.

데이터 기반 마케팅을 통해 개인의 니즈와 과제를 타겟팅할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 문제에 대한 최상의 솔루션으로 자리매김하여 충성도를 높일 수 있습니다.

이 글에서는 데이터를 활용하여 마케팅을 확대하고 참여도와 리텐션을 높이는 방법을 공유합니다.

고객 참여 및 리텐션이란 무엇인가요?

고객 참여는 고객 상호 작용의 모든 단계에서 가치를 제공하고 충성도를 구축하기 위한 기업의 전략적이고 일관된 접근 방식입니다. 이를 통해 의미 있는 기업-고객 관계를 구축하고 프로모션 이니셔티브를 통해 더 많은 상호 작용을 유도할 수 있습니다.

고객 참여의 핵심은 정서적 유대감을 형성하는 것입니다. 개인화된 캠페인, 오퍼, 가치 있는 콘텐츠를 통해 사용자 경험을 개선합니다. 이를 통해 구매자는 거래 측면을 넘어 비즈니스를 인식하고 지속적인 고객 충성도를 구축할 수 있습니다.

고객 리텐션은 일정 기간 동안 반복 구매를 유지하는 능력으로, 고객 참여와 직접적으로 연결됩니다. 참여도가 높은 고객은 충성도 높은 쇼핑객이 될 가능성이 높습니다. 의미 있는 고객 관계를 유지하면 고객의 비즈니스를 유지하고 지속적인 수익을 보장할 수 있습니다.

Cribbage-Online의 닐 타파리아는 "리텐션이 향상되면 더 많은 추천으로 이어집니다. 우리 사이트를 다시 방문한 사용자들이 다른 사람들에게도 추천하는 것을 볼 수 있습니다. 고객 유지율은 모든 배를 띄우는 밀물입니다."라고 말합니다.

신규 고객을 확보하는 것은 비즈니스의 지평을 넓히는 데 도움이 되지만, 장기적인 비즈니스 성공을 위해서는 기존 고객을 유지하는 것이 필수적입니다. 다음은 몇 가지 이점입니다:

• 고객 유지는 비즈니스의 전반적인 수익을 높이기 때문에 고객 확보보다 비용이 적게 듭니다.
• 고객 유지율이 높다는 것은 기업 윤리와 신뢰도가 높다는 것을 의미합니다.
• 장기 고객이 많을수록 업셀링 기회도 많아집니다.
• 고객 유지율 또한 브랜드 지지도를 향상시킵니다.

데이터 기반 마케팅의 힘

데이터 기반 마케팅 접근 방식은 고객 데이터를 분석하고 획득한 인사이트를 기반으로 프로모션 캠페인을 실행합니다. 과거 데이터를 현재 수치와 벤치마킹하여 변화하는 고객 선호도와 수요를 조사합니다. 이를 통해 마케팅 팀은 타겟 고객을 세분화하고 고도로 타겟팅된 캠페인을 만들 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 추측을 배제하고 브랜드 USP를 효과적으로 강조합니다. 이를 통해 기업은 잡음을 차단하고 타겟 시장에서 돋보일 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 브랜드 아이덴티티를 확립하는 것 외에도 고객 참여와 유지율을 향상시킵니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 타겟 고객의 니즈, 선호도, 불만 사항을 예측합니다. 생성된 보고서는 특정 문제를 해결하는 캠페인을 촉진하고 귀사의 제품이 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 보여줍니다.

이러한 접근 방식은 타겟 고객이 콘텐츠를 탐색하고 브랜드와 상호 작용하도록 흥미를 유발합니다. 이는 비즈니스가 고객의 니즈에 관심을 갖고 있으며 고객의 고유한 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 궁극적으로 고객 참여도, 충성도 및 유지율을 높일 수 있습니다.

개인화를 위한 고객 데이터 활용

데이터는 개인화된 마케팅 캠페인을 구현하는 데 있어 가장 중요한 역할을 합니다. 기업은 신뢰할 수 있고 관련성 높은 고객 데이터를 수집하고 분석하여 개인의 필요, 선호도, 과제, 욕구를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 잠재 고객과 기존 고객의 공감을 불러일으킬 수 있는 고도로 타겟팅된 사용자 경험을 큐레이션할 수 있습니다.

비즈니스에서 개인화를 위해 사용하는 일부 데이터 포인트는 다음과 같습니다:

• 인구통계학적 데이터에는 이메일, 위치, 나이, 성별, 직업, 취미 등이 포함됩니다.
• 구매 내역, 이전 캠페인과의 상호 작용, 웹사이트에서 수행한 작업, 평균 사이트 체류 시간, 가장 많이 방문한 페이지 등과 같은 행동 데이터.
• 기업 데이터에는 회사 이름, 업종, 인력 규모, 도구 스택, 영업 주기의 단계 등이 포함됩니다.
• 선호하는 브라우저와 운영 체제, 사용 중인 디바이스 등의 상황별 데이터.

맞춤형 콘텐츠와 캠페인을 제작함으로써 기업은 고객 중심적인 이미지를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 청중은 고유한 문제를 해결하기 위해 여러분의 지식에 의존하게 되고, 여러분은 업계 전문가로 자리매김하게 됩니다. 개인화는 고객이 필요한 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 하여 사용자 경험을 개선하고 충성도를 높일 수 있습니다.

넷플릭스의 추천 알고리즘은 완벽한 개인화의 대표적인 예입니다.

이 거대 스트리밍 업체는 각 고객의 시청 습관을 지속적으로 분석합니다. 이를 통해 넷플릭스는 시청자의 취향에 따라 영화와 TV 프로그램을 맞춤 추천할 수 있습니다. 이러한 개인화는 시청자의 참여와 재방문을 유도합니다.

타겟팅 캠페인에 고객 세분화 사용

데이터 기반 마케팅은 맞춤형 경험을 통해 고객 참여와 충성도를 향상시키는 것입니다. 따라서 '일률적인' 접근 방식은 여기서 통하지 않습니다.

모든 사용자에게 적합한 캠페인 정보, 오퍼, 콘텐츠를 제공해야 합니다. 수집된 데이터에 따라 고객 기반을 세분화하는 것이 중요합니다. 이를 통해 적절한 대상에게 타겟팅된 캠페인을 전달하여 참여를 유도할 수 있습니다.

다음은 데이터 기반 고객 세분화에 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다:

인구통계학적 세분화

이 방법에는 다음과 같은 공유 인구 통계를 기반으로 고객을 분류하는 것이 포함됩니다:

• 나이
• 성별
• 위치
• 민족 및 종교
• 직업

심리학적 세분화

심리학적 방법은 고객의 심리적 특성에 따라 고객을 세분화하려고 시도합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 성격 특성
• 값
• 취미
• 관심사 및 열정

행동 세분화

이 접근 방식은 다음과 같은 행동 특성을 기반으로 고객을 분류합니다:

• 구매 패턴 및 빈도
• 라이프스타일
• 상호작용 타이밍
• 습관
• 제품 기본 설정

RFM 분석

이러한 유형의 고객 세분화에서 기업은 거래의 최근성, 빈도, 금전적 가치(RFM)를 기준으로 고객의 순위를 매기고 세분화합니다. 이를 통해 고가치 고객을 객관적으로 분석하고 그에 따른 타겟 마케팅이 가능합니다.

이러한 고객 세분화 방법을 결합하면 마케팅을 통해 다양한 측면의 고객 니즈를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

(출처)

예를 들어, 네덜란드 브라더스는 인구통계학적 세분화를 사용하여 생일에 회원에게 무료 음료 쿠폰을 보냈습니다.

예측 분석 및 고객 니즈 예측

기존 데이터에만 기반한 캠페인은 장기적인 성공을 거두기에 충분하지 않습니다. 현재와 같이 경쟁이 치열한 시장에서는 고객의 요구가 빠르게 변화합니다. 따라서 다가오는 트렌드, 진화하는 욕구, 역동적인 선호도를 활용할 수 있도록 준비해야 합니다.

여기서 예측 분석은 고객의 미래 니즈를 예측하고 그에 따라 마케팅 캠페인을 큐레이팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.

100% 정확도를 생성하는 것은 불가능하지만 예측 분석은 예상 가능한 결과를 높은 정확도로 예측합니다. 이러한 데이터 모델링은 사내 및 타사 데이터 소스에서 얻은 인사이트를 사용하여 이상값, 패턴 및 기타 관련 지표를 발견합니다.

이를 통해 기업은 캠페인의 성공 가능성과 새로운 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 더 나은 데이터 기반 마케팅을 위해 예측을 활용하는 방법을 이해할 수 있습니다.

예를 들어 예측 분석은 이메일 참여 데이터를 조사하고 캠페인과 상호 작용하지 않는 연락처를 식별하여 구독 취소 위험이 있는 연락처를 보여줄 수 있습니다.

(출처)

이렇게 하면 위와 같이 개인화된 오퍼와 타겟팅된 콘텐츠가 포함된 재참여 이메일을 전송하여 구독자 이탈을 방지할 수 있습니다.

데이터 인사이트를 통한 고객 로열티 프로그램 구축

고객 참여도와 충성도를 높이는 가장 좋은 방법 중 하나는 고객의 노력에 인센티브를 제공하는 것입니다. 공짜, 혜택, 할인과 같은 맞춤형 보상을 제공하면 고객이 비즈니스에서 계속 쇼핑하도록 장려할 수 있습니다.

고객 참여와 유지율을 높이는 데 사용할 수 있는 로열티 프로그램에는 여러 가지 유형이 있습니다:

포인트 기반

이러한 유형의 로열티 프로그램은 업계에서 가장 일반적으로 사용되는 형식 중 하나입니다. 고객은 구매할 때마다 지출한 금액에 따라 포인트를 적립받습니다. 나중에 포인트를 사용하여 향후 구매 시 할인을 받을 수 있습니다.

포인트 기반 로열티 프로그램은 고객이 더 많은 쇼핑을 하도록 유도하여 참여도와 수익을 높입니다.

계층형 프로그램

계층형 로열티 프로그램에서는 고객이 더 많이 쇼핑할수록 로열티 레벨이 높아집니다. 그런 다음 사용자는 달성한 충성도 수준에 따라 보상을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 프로그램의 ROI를 유지하면서 고객에게 원하는 보상을 제공할 수 있습니다.

추천 프로그램

고객 참여와 충성도를 높이는 또 다른 방법은 입소문 마케팅이며, 추천 프로그램을 통해 이를 가속화할 수 있습니다. 추천 프로그램을 통해 고객은 동료에게 제품을 추천하면 보상을 받을 수 있습니다.

실시간 마케팅 및 적시에 고객 참여 유도

실시간 마케팅은 소셜 리스닝, 웹사이트 활동 등을 통해 현재 고객 데이터를 사용하여 관련 메시지를 전달합니다. 즉, 홍보 전략을 세우기보다는 현재 고객의 니즈에 반응하는 것이 더 중요합니다.

데이터 분석을 통해 고객 활동, 온라인 전환, 제품 검색에 대한 실시간 인사이트를 파악할 수 있습니다. 이렇게 하면 관련성 높은 오퍼와 추천으로 즉각적으로 대응하여 전환을 유도할 수 있습니다.

(출처)

예를 들어, 카터 윌커슨의 트윗에 웬디스(Wendy's)가 실시간으로 답글을 달았습니다. 이 트위터 스레드는 입소문을 타면서 Apple, Google, Amazon과 같은 대형 브랜드가 참여했습니다. 빠른 답변 덕분에 이 패스트푸드점은 엄청난 홍보 효과를 얻었습니다.

성공 및 주요 지표 측정

높은 고객 참여도와 유지율을 유지하려면 지속적인 개선이 필요합니다. 데이터 기반 마케팅 이니셔티브의 주요 지표를 파악하고 이를 정기적으로 추적해야 합니다. 이렇게 하면 개선이 필요한 영역을 감지하고 그에 따라 조정할 수 있습니다.

여기에는 몇 가지 지표가 포함됩니다:

• 고객 생애 가치(CLV)
• 순 프로모터 점수(NPS)
• 소셜 미디어 게시물에 대한 참여도
• 이탈률
• 평균 페이지 체류 시간
• 반복 구매율
• 전환율
• 고객 유지율
• 이탈률

결론

초보자라면 데이터 기반 마케팅이 부담스러울 수 있습니다. 하지만 일단 이해하고 나면 회사의 장기적인 성공에 큰 보람을 느낄 수 있습니다.

다음은 몇 가지 핵심 사항입니다:

• 신뢰할 수 있는 데이터 기반 구축
• 정확한 고객 세분화
• 예측 분석을 사용하여 결과 예측하기
• 맞춤형 로열티 프로그램 제공
• 데이터를 활용하여 실시간 마케팅 추진
• 정기적으로 KPI를 추적하고 개선하기

올바른 전략과 결정적인 데이터 인사이트를 통해 높은 고객 참여도를 유지하고, 고객 이탈을 줄이며, 지속적인 비즈니스 성장을 도모할 수 있습니다.