Marketing & Brand, News Today

마케팅에 활용할 수 있는 고객 데이터와 RFM 분석

글. 빅인사이트
브런치. 빅인
웹사이트. Bigin.io

*해당 콘텐츠는 2020 DMS 진행한 빅인사이트 홍승표 대표의 발표를 바탕으로 제작했습니다. 지난 3년간 이커머스 마케팅 자동화 솔루션 빅인을 기획, 개발, 운영하며 겪은 노하우를 바탕으로 합니다. 국내외 이커머스 시장의 현황, 연구, 리서치 결과들을 재가공해 총 6회에 걸쳐 인사이트를 나눕니다.

RFM 분석, 효과적인 분류를 위한 분석법

지난 글에서는 고객에게 개인화 메시지를 보내기 위해 정밀한 조건으로 고객을 그룹핑해야 하고 이를 위해 여러 가지 기준으로 고객을 분류하는 방법을 살폈습니다. 예시로 봤던 고객 분류 기준은 아래와 같았습니다.

조건 1) 유입 브라우저: 크롬
조건 2) 유입 채널: 페이스북이나 다이렉트 사용자
조건 3) 로그인 이벤트: 1회 이상
조건 4) 장바구니에 담은 물건: 1개 이상

고객분류 기준은 <표1>의 방법 외에도 효과적인 방법이 있습니다. 바로 ‘RFM 분석’ 입니다. RFM 분석은 무엇인지, 마케팅 자동화 툴에 어떻게 적용하는지 알아보겠습니다.

RFM 분석 법은 이 세 가지 기준으로 고객을 분류하는 방법입니다. 이 방법으로 고객을 분류한다면 가치 있는 고객을 효율적으로 추출해 관리할 수 있습니다. 그렇다면 RFM 분석법이 어떻게 사용되는지 알아볼까요?

첫 단계에서는 세 가지 기준으로 고객에게 행동 점수를 부여합니다. 그리고 점수 순으로 나열한 고객을 사분위로 분류합니다.

세 영역에서 받은 점수를 합산해 동일 점수의 고객들을 세 그룹으로 분류합니다. 이 프로세스로 고객 행동을 기반으로 가치 있는 고객을 분류할 수 있습니다. 극단적인 예를 들어보겠습니다. A 쇼핑몰의 K 고객은 다음과 같이 행동했습니다.

•90일 동안 매일같이 쇼핑몰 웹사이트에 방문해 구매 ⇨ 4점
•평균 객단가가 5만 원인 쇼핑몰에서 매번 10만 원씩 구매 ⇨ 4점
•최근까지 방문해 상품 구매 ⇨ 4점

B 고객은 4점 만점에 4점씩 점수를 받으며 ‘브랜드 충성 고객 그룹’에 들어가게 됩니다. 이처럼, 빅인에서는 RFM 분석 법을 기반으로 고객을 자동으로 분류합니다.

효율적인 고객 구매를 유도하기 위해 RFM 분석법으로 나눈 그룹에 각기 다른 타깃 메시지를 보내야 합니다. 마케터는 타깃별 맞춤 메시지를 설정하고 다양한 매체로 발송할 수 있습니다. 웹 팝업이나 푸시, 재방문과 재구매 유도 장치인 카카오 친구톡, 문자, 이메일을 주기적으로 세팅해 발송하는 일 등이 마케터가 해야 하는 일이겠지요. 이 모든 업무를 마케터가 다 세팅하고 구현해 마케팅 액션까지 실행해야합니다. 기존 업무에서 계속 업무가 추가되니 시간이 부족할 수밖에 없습니다. 하지만 마케팅 자동화 ‘빅인’이 있다면? 자동 고객 분류를 기반으로 마케팅 액션까지 자동으로 수행합니다.

마케팅 자동화 솔루션 빅인에서 이처럼 다양한 분석 방법을 수행할 수 있는 이유는 아래와 같이 방대하면서도 다양한 종류의 데이터를 수집하기 때문입니다.

•고객의 거래 행동 데이터
•이벤트 데이터
•방문 트래픽 데이터
•사용자 식별 데이터
•비정형 데이터

이처럼 방대한 양의 데이터를 수집해 빠르게 전처리를 하고, 실시간으로 마케팅 액션에 활용할 수 있도록 구현하는 것이 ‘빅데이터 기술’입니다.

글로벌 SaaS 시장 현황

2011년 약 150여 개였던 글로벌 SaaS(Software as a service) 솔루션은 2020년 8,000여 개로 늘어났습니다. 실제 글로벌 시장을 보면 2016년 마테크(Mar Tech) 시장의 크기는 정말 작은 시장이었지만 연평균 성장률이 46%에 이르렀습니다. 이는 애드테크, BI(Business Intelligence) 시장보다 높은 수치며 아직도 해마다 성장세를 기록하고 있습니다.

이미지. 전 세계 마케팅 자동화 솔루션 지도

위 그림은 전 세계 마케팅 자동화 솔루션 맵입니다. 마테크 중에서도 북미의 마케팅 자동화 솔루션 시장은 이미 레드오션입니다. 연매출 1,000억 원이 넘는 무수히 많은 마케팅 자동화 솔루션이 시장을 점유하고 있습니다. 반면 아시아 시장 상황은 이제 막 태동하는 단계입니다. 많은 전문가가 마케팅 자동화 솔루션이 2, 3년 내로는 필수 솔루션이 될 것이라 전망하고 있습니다.

데이터 드리븐 마케팅 프로세스

이미지. 데이터 드리븐 마케터의 의사 결정 과정

일반적인 마케터는 ‘데이터 드리븐 마케터의 의사 결정 과정’을 여러 번 반복합니다. 이 과정에서 여러 BI 도구, 분석 도구, 애드테크를 사용합니다. 이 모든 업무 과정에서 마케터를 돕기 위해 개발된 도구가 ‘마케팅 자동화 솔루션’입니다. 마케팅 자동화는 수집부터 전략 수립 단계를 자동화합니다. 데이터 분석이 모두 끝난 결과를 바탕으로 액션까지 제시하는 것이 마케팅 자동화의 최종 목표입니다.

‘전환율 최적화를 위한 풀 퍼널 마케팅 프로세스’에서 퍼포먼스 마케팅은 미디어 믹스를 바탕으로 진행한 마케팅 효율을 확인하고 웹사이트로 랜딩돼야 한다고 강조했죠. 사이트에서 고객의 구매 전환까지 끌어내기 위해 타깃별 팝업이나 배너를 실시간으로 노출해 메시지를 전달하고, 중간에 이탈한 사용자는 다이렉트 매체로 다시 불러들여야 합니다.

이 모든 업무를 마켙터가 수행하기보다 애드테크 솔루션·마테크 솔루션 등 다양한 분석 툴을 활용해야 합니다. 마케터는 크리에이티브한 업무에 초점을 맞춰야 하니까요. 고객이 한 번 들어오면 빠져나가지 못하게 막는 개미지옥을 만들어야 합니다.

이처럼 마케터는 점점 솔루션에게 기대며 함께 해야 해요. 근래 들어 사람이 처리했던 반복적이고 힘든 일을 솔루션이 대신 수행하고 있습니다. 머지않은 미래에 여러분은 여러 솔루션으로 더 향상된 고객 세그먼테이션(고객 분류)·온오프라인 데이터 통합·다이내믹 랜딩 페이지 등 다양한 기술을 만날 수 있어요.

단순 반복 업무는 자동화 솔루션에게 맡기고 마케터는 데이터와 툴을 활용해 전략을 설정하는 데이터 드리븐 마케터의 영역으로 더 빠르게 이동할 것입니다. 그동안 총 6회에 걸쳐 국내외 이커머스 시장과 마케팅 자동화 서비스에 대한 전반적인 이야기를 들려 드렸습니다. 마케팅 자동화 솔루션은 인하우스 마케터가 데이터 분석에 소요하는 시간을 줄이고, 결국 분석을 위한 분석이 아닌 ‘매출의 향상’을 위한 분석의 결과를 자동으로 만들어줍니다. 업무 효율도 자연스레 상승시킬 수 있는 이유죠.


마케터는 고객이 한 번 들어오면 빠져나가지 못하게 막는 개미지옥을 만들어야 합니다.

기술이 고도화됨에 따라 단순 분석·고객 분류 등 반복적인 업무는 마케팅 자동화를 위해 개발된 솔루션이 처리하며 이를 바탕으로 수익 극대화를 실현하는 활동은 우리 삶에서 더욱 익숙한 활동으로 자리매김할 것으로 기대합니다. 이상으로 ‘이커머스 마케팅 백서’ 시리즈를 마치겠습니다. 감사합니다.

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