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성공적인 CRM을 위한 레시피 (4)
글쓴이 : 드림팀     날짜 : 08-09-20 16:22     조회 : 1275    
4. 고객 분석



안녕하세요. 2008년에 1월이 벌써 훌쩍 지나가 버렸습니다. 연초에 수립하셨던 업무들이 1월 한달 동안 잘 진행되셨는지요?

전문가 칼럼을 통해서 이야기 하는 내용들은 그 간 CRM 관련 프로젝트에 대한 제안이나 수행 등을 통해서 느낌 점들과 이야기만 무성한 ‘장님 코끼리 만지기’ 식의 CRM 업무를 처음 접하시거나 시작해보려는 분들을 위해 정리하는 차원에서 연재 형식을 빌어 정리하고 있는 내용입니다.

내용의 깊이와 범위가 글을 읽으시는 분들께서 어려우시거나 자세한 설명이 필요하신 분들께서는 제 메일(ifreesoo@rankey.com)으로 언제든 연락 부탁 드립니다. 언제나 그러하듯이 이 글 역시 보편적이고 평균적인 눈 높이를 가지고 작성하고 있음을 이해해 주시기 바랍니다.

Review
지난번까지 이야기 했던 내용들을 정리하면, CRM에서 바라보는 고객의 이해와 고객정보를 어떻게 나누어 볼 수 있는지, 그리고 고객정보를 세분화하여 이용자 모델을 만드는 방법까지에 대한 방법론을 설명 하였습니다. 이용자 모델을 구성하는 기준은 산업마다 차이점이 있으므로, “이용자 방문행태 정보 + 산업”에서의 이용자 패턴을 일반론으로 설명 드렸습니다.

고객등급모델의 종류
이용자 등급모델의 종류는 다음 그림과 같이 요약 해 볼 수 있습니다.



고객의 기준을 어떻게 나누어야 하는가에 대한 물음에 대한 답변은 결국 자사의 고객 분석을 통해 마케팅 활동으로 활용하는 목적에 따라서 좌우됩니다.
예를 들어 공공기관의 경우 이용자들의 등급이 매출과 관련되지는 않습니다만, 대국민 서비스를 위한 이용자 만족도 조사나 업무적인 성과를 측정하고 개선하려면, 데이터의 기준을 이용하는 고객들의 이용률로 초점을 맞추어서 설계하여야 합니다.

쇼핑몰의 경우 유지(Retention)등급에서 이용을 활발히 하던 고객이 한 동안 방문이 뜸하고 매출의 결과들이 보이지 않는 이탈(Win-back)고객 등급으로 유입이 되었다면 이러한 고객들을 대상으로 한 타겟팅 대상자들은 이탈고객층에서 고객의 히스토리 정보를 확인한 뒤 대상자들에 대한 마케팅 프로모션을 기획하게 됩니다. 프로모션 활동 이후에 다시 이탈고객에 대한 분석을 해 보면 타겟팅된 프로모션의 결과가 얼마나 효율적인가라는 물음에 데이터적인 논리 구성이 이루어 질 수 있습니다. 결국 이용자 모델을 구성하고 다시 분석하는 과정이 모두 마케팅 활동과 밀접하게 관계를 맺고 있으며, 이용자 등급을 구성하는 이유임을 강조 드립니다.

고객등급모델의 분석방법
고객등급모델과 관련된 분석 방법을 몇 가지 말씀 드리겠습니다. 가장 중요한 것은 고객의 데이터가 가장 중요한 키(Key)라는 점입니다. 가끔 마케팅 부서의 보고서를 보면 고객이 빠진 경우를 종종 보곤 합니다. 고객이 빠진 경우는 매출이나 상품 위주의 결과로 보고서가 작성된 경우를 이야기 합니다. 앞으로 여러분들께서는 “어떤 등급의 고객이 구매활동에 어떤 이용행태로 결과를 만들었다.”라는 고객 논리로 무장하시길 바랍니다.

첫 째, 고객 방문행태 분석
최근의 고객의 방문행태는 예전에 비하여 좀 더 복잡해 졌습니다. 예전에는 사이트를 개설하고 포털에 사이트 등록 수준에서 방문자의 방문을 기다렸다고 한다면, 요즘에서는 사이트 개설 후 고객의 비대면 접촉채널(직접 고객과 만나지 않고 온라인에서 제공 되는 서비스를 말합니다.)로 유입하기 위한 유입 키워드 등록이나, 제휴채널, 각종 커뮤니티 채널의 가동, 광고활동, 배너, 이메일, UCC 프로모션 등 다양한 유입의 형태를 파악하셔야 합니다.
주로, 신규회원 가입유치를 위한 모수 확대에서의 신규회원 등급에 대한 고객 데이터를 주의 깊게 분석 하는 것이 중요합니다.

둘 째, 고객이용 패턴 분석
웹 로그 분석툴을 사용하신다면 고객이 사이트에 방문한 이후에 벌어지는 상황에 대한 이용행태 패턴을 분석하셔야 합니다. 메인 페이지에서부터 해당 컨텐츠를 보고 구매로 이루어지는 클릭스트림(Clikstream : 분기분석)이나, 회원가입 프로세스나 구매까지 이루어지는 사이트 내의 시나리오 분석, 사이트 내에 정보를 트래핑하는 내부 이동분석, 고객 1명이 평균적으로 보게 되는 페이지의 양, 방문자 체류시간등의 다양한 정보들을 이용자 등급별로 구성하여 분석해 보셔야 합니다. 예를 들어 신규로 가입한 신규(Acquisition: 획득)등급의 고객의 방문체류시간과 1인당 페이지 뷰가 감소한다면 신규회원들의 사이트 이용에 어려움이 있을 수 있다라는 감지정보로 데이터를 해석해 볼 수 있습니다.

셋 째, 구매전환 분석
고객이 쇼핑몰 사이트에서 구매까지 이루어지는 과정은 아래의 그림2 처럼 각각 단계를 거치게 됩니다.



물론 주문 완료 이후에 실제 대금지급하고 배송절차 까지를 구매의 완성이라고 생각 하실 수도 있지만. 사이트의 구매의 전환을 위한 가장 일반적인 방법은 “구매 전환율(Conversion to rate :%) = 상품검색(UV:방문자) / 주문완료(UV)” 입니다.
구매의 전환율이 기본적으로 중요하지만 이용자 등급별로 각 단계에서의 이탈자에 대한 결과 분석을 통해 항상 관찰해 보는 것을 권해 드립니다.

다음 그림3은 2007년 전문 쇼핑몰에서의 구매 전환율을 랭키닷컴의 데이터를 이용하여 정리 한 것 입니다.



넷 째, 프로모션 분석
많은 마케팅 담당업무를 진행하시는 분들께서 어려워하시는 부분입니다. 사실 프로모션을 기획할 때 주로 대행사를 이용하시거나, 내용과 홍보방법들에 고민들을 많이 하게 되다 보니 실제로 프로모션의 결과로 이용자들의 반응결과를 측정하는 것 자체가 힘든 경우가 많습니다. 중요한 것은 초기 기획단계에서 이용자 측면에서의 타겟팅 목적이 분명하고 측정 가능한 프로모션을 설계해야 한다는 것을 미리 말씀 드립니다.
프로모션 분석은 기획목적에서부터 출발하여 이용자들의 변화(이용자의 증가, 구매확대, 충성고객 만들기, 브랜드 알리기 등)를 파악할 수 있는 분석이 되어야 성공 할 수 있습니다.

고객분석의 발전
초기에 고객사를 방문하여 CRM과 관련된 미팅을 할 때에는 로그분석에 관련된 기술적인 이야기들이 많았습니다만, 시간이 지나면서 점점 많은 요소들이 생겨나기 시작했습니다.
즉, 사이트에 이력인 로그분석에서 고객정보가 들어오고, 상품과 매출정보 그리고 마케팅 활동정보(프로모션 등)의 확장으로 이제는 마케팅분석(Marketing Decision System : 마케팅 지원 시스템)으로 모습을 바꿔나가고 있습니다.



그림4의 경우처럼 분석해야 할 정보의 양이 더욱 많아지고 이러한 정보는 프로세스로 전부 연결이 되어 있습니다.
한 가지 덧붙이자면 인터넷을 이용하는 이용자들의 외부 현황을 파악하기 위하여 경쟁사의 정보도 함께 분석하셔야 한다는 점입니다. 자사 고객데이터의 단독 방문율은 그리 높지 않습니다. 여러분들께서 잘 알고 계신 상위의 쇼핑몰의 경우 단독 방문율 10%가 넘는 사이트는 거의 없습니다. 언제든지 고객들은 경쟁사의 더 좋은 서비스와 가격품질로 이탈(Win-back)이 될 수 있습니다.
경쟁사의 이용정보를 획득하시는 방법은 여러분들께서 알고 계신 대행사(미디어 랩/외부 개발사/로그분석업체/키워드정보제공업체)에 자문을 구하시거나 랭키닷컴의 분석정보를 활용 해 보시는 것을 권해 드립니다.

다시 한번 강조 드리지만 데이터를 분석하는 가장 주된 이유는 목적인데 목적 중에서도 “고객”이라는 논리의 키를 잊으시면 안됩니다.

저는 그럼, 다음 글(CRM활동)을 통해 여러분들과 함께 만나겠습니다.
즐거운 하루 되세요.
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