고객지원 > 지식/노하우

지식/노하우

지식/노하우

빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략

페이지 정보

작성일2018-04-12

본문

빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략
 
(주)넷스루 전략기획실

​“빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략”은 애질원(AgilOne)의 설립자이자 CEO인 외머 아튼 박사와 도미니크 레빈이 쓴 Predictive Marketing이라는 책의 번역본입니다. 애질원은 고객 데이터 플랫폼 사업자로 360도 고객 프로파일과 개인화를 지원하는 글로벌업체입니다. 이 책에서는 예측마케팅 전략이라는 주제로 다양한 사례를 이해하기 쉽고, 활용하기 쉽도록 설명하고 있습니다.
f07c0788a39847cf8220e5ddb5109697_1523497
저자는 상품과 서비스보다는 고객과 고객의 행위를 핵심 자산으로 인지하고 고객 행동을 측정하고 이에 반응하는 기업만이 앞으로 경쟁력을 가지게 될 것이라고 합니다.
 
이 책의 주요 내용을 간단하게 소개하며 자세한 사례는 책을 통해 확인하시기 바랍니다.
예측마케팅이란
 
예측마케팅이란 디지털과 오프라인 생활에 인간적 감성을 제공하고 소비자의 개인적 취향을 파악하여 그 사람이 한 일과 할 일을 이해함으로써 개인적 관계를 향상시키는 접근 방식이라고 정의합니다. 예측분석을 이용하여 고객생애주기 전반에 걸쳐 모든 고객 접점에서 고객과 더 관련성 있고 의미있는 고객경험을 제공하고 이를 통해 고객 충성도와 수익을 향상시키는 것을 목적으로 하는 것입니다.
예측마케팅을 활용하면, 고객 타깃팅 및 고객 획득 활동이 정밀해지고, 개인화된 경험을 활용하여 고객평생가치를 증대시킬 수 있습니다. 또한 고객 유지 및 충성도에 대해 더 잘 이해할 수 있게 되어 고객 인게이지먼트를 최적화할 수 있습니다.

이미 많은 고객들은 개인화된 경험에 익숙해져서 더 정교한 개인화 경험을 기대하게 되었습니다.

 

예측마케팅에 활용되는 분석 기법은 자율학습(군집화모델), 감독학습(경향성모델, 예측), 강화학습(추천기능, 협업필터링)으로 나누어 볼 수 있습니다. 좋은 추천 모델은 마케터가 수동으로 머천다이징 규칙 알고리즘을 세심하게 조정할 수 있도록 합니다. 모든 문제를 해결해주는 우수한 알고리즘은 없으며, 특정 문제 해결을 위해 만들어진 편향된 시스템은 다른 문제를 해결하기에 성능이 떨어지므로, 여러가지 알고리즘을 개발해야 합니다. 업체를 선택한다면, 특정 업종에 중점을 둔 업체나 알고리즘을 수정할 수 있는 업체를 선택하여야 합니다. 
데이터 정비가 전체 작업의 95%를 차지하므로 데이터 수집 및 정제, 이상치 검출 등을 처리해주는 전문 소프트웨어의 도움이 필요합니다.
86542b78149fe5c89e00a8e3a02464e6_1523510
예측마케팅을 시작하기 위한 9가지 손쉬운 전략
전략1. 고객데이터를 이용하여 마케팅 지출을 최적화하라
제품이나 채널보다는 올바른 사람에게 예산을 배분하는 것에 집중하여야 합니다. 고객 획득, 유지, 재활성화 목표에 기반하여 예산을 배정하고, 높은 가치의 고객을 유치하는 제품과 채널을 찾도록 노력해야 합니다.
전략2. 고객의 페르소나를 예측하고 마케팅을 다시 고객과 관련성 있게 만들어라.
군집분석을 통해 도출된 고객 그룹의 특징을 파악하고 이에 맞는 마케팅 활동과 제품 전략을 차별화하여 실행합니다. 일반적으로 제품 기반 군집, 브랜드 기반 군집, 행동 기반 군집으로 나누어 전략을 수립할 수 있습니다. 단, 세분화할때 1차원적 세분화에는 한계가 있으므로 2차원 이상으로 세분화해야 하며, 군집을 지속적으로 갱신하여 사용하여야 의미가 있습니다.
전략3. 생애주기 마케팅을 위해 고객여정을 예측하라.
고객을 획득하고 성장, 유지하는 전체 생애주기를 고려하여 가치 있는 경험을 제공하여 고객의 신뢰를 얻고, 신뢰를 바탕으로 고객으로부터 가치를 얻도록 합니다. 모든 고객 여정의 첫 번째 단계는 예상구매자가 최초 가치를 느끼게 하는 것입니다. 최초 구매자의 70%는 돌아오지 않으며, 두번째로 구매하게 되면 그 중 70%가 재구매를 위해 돌아온다고 합니다. 따라서 최초 구매자에게 반복적으로 가치를 제공하기 위한 노력이 필요합니다. 반복 가치 제공으로 단기적으로는 고객을 잃지 않겠지만 더 많은 가치를 이끌어내기 위해서는 새로운 가치를 경험하도록 해야 합니다.
    • 예상 고객 전략: 도와드릴까요?
    • 신규 고객 전략: 감사합니다.
    • 반복적/활동적 고객 전략: 사랑합니다.
    • 비활성 고객 전략: 기억해주세요.
    • 유효기간 경과 고객 전략: 보고 싶습니다.
전략4. 고객가치를 예측하라.
고객의 가치별로 차별화된 마케팅을 실행합니다. 상위 10%, 다음 60%, 하위 30%의 비율을 유지하여 해당 세그먼트들의 평균가치가 변화하는지 추적해야 합니다. 일반적으로 상위 10% 고객이 이익의 30~40%를 기여하고, 중간 가치 고객은 60~70%, 하위 30% 고객은 0~10%를 기여합니다. 가치 변화과정 프레임워크를 이용하여 높은 가치 고객을 유지하기 위해서는 비용을 투자하고, 중간 가치의 고객은 성장시키고, 낮은 가치의 고객에 대해서는 비용을 절감해야 합니다.
 전략5. 고객 등급화를 위해 고객의 구매 또는 참여가능성을 예측하라.
최초 구매 가능성, 반복 구매 가능성 등 구매가능성 예측 모델을 통해 각 예상고객에 대한 지출비용 우선 순위를 정할 수 있습니다. 그리고, 참여가능성 모델을 이용하여 이메일을 개봉하거나 클릭할 확률을 예측합니다.
전략6. 각 고객마다 적절한 개인별 추천사항을 예측하라.
추천 시스템은 거의 20년동안 사용되어 왔으며, 개인맞춤형 추천은 세가지 요소로 구성되어 있습니다. 적절한 시기에, 고객의 맥락을 이해하고, 적절한 콘텐츠를 보내는 것입니다.
 
추천 시기로는 구매 도중 또는 구매 직후가 추천하기에 좋은 시기이며, 고객으로부터 소식이 뜸할 때도 추천하기에 좋은 때입니다. 적절한 시점이 지난 후에 추천을 할 때에는 더 많은 배경 정보를 고려해야 합니다. 관련성이 없거나 맥락을 벗어난 추천을 제시하는 것보다는 차라리 추천을 하지 않는 것이 더 낫습니다. 그리고 콘텐츠가 고객과 얼마나 관련성이 있는지가 콘텐츠의 크리에이티브 품질보다 우선합니다. 

일반적으로 추천은 웹사이트의 개인맞춤화와 가장 많이 연관되지만 이메일, 모바일, 소셜, 웹, 전화, 디스플레이 광고 등 모든 채널에서도 추천을 할 수 있습니다. 따라서 추천은 인바운드 및 아웃바운드 커뮤니케이션 모두에서 효과를 얻을 수 있습니다.
f07c0788a39847cf8220e5ddb5109697_1523497
전략7. 더 많은 고객 전환을 위해 예측 프로그램을 실행하라.
더 많은 잠재 고객을 구매 고객으로 전환시키기 위해 예측분석을 사용할 수 있고, 더 나은 고객을 확보하기 위해 예측 기법의 하나인 유사고객 타깃팅을 군집 및 기타 고객 세그먼트와 결합하여 사용합니다.
 
예측 리마케팅 캠페인 중 장바구니 미결제 고객 마케팅은 ROI가 가장 높은 캠페인들 중 하나입니다. 온라인 쇼핑 업종이 아닌 경우에는 검색 및 열람 후 중단 고객을 대상으로 마케팅을 실행하는 것이 좋습니다. 또한 군집분석과 유사고객 타깃팅 조합이 높은 수익을 나타내는 것으로 나타났습니다.
전략8. 고객가치 증대를 위해 예측 프로그램을 실행하라.
초기 구매후 고객 가치와 매출을 성장시키기 위해서는 구매후 프로그램, 리필 및 반복 구매 프로그램, 신제품 소개 및 고객 감사 프로그램 등의 캠페인을 실행합니다.
 
가치있는 고객에게 보상을 제공하기 전에 고객을 깊이 이해해야 합니다. 오랫동안 거래해 왔는지, 많은 돈을 지출한 건지, 다양한 제품을 구매하는지, 추천을 많이 하는지 등 충성도를 보여주는 방식에 따라 다른 프로그램을 적용해야 합니다. 또한 가치있는 쇼핑 패턴들 사이에서도 되돌아오지 않는 대량 구매자, 보상중독자, 보수적 고객, 타락 천사 등과 같이 매우 다르게 행동하는 페르소나를 구분해야 합니다. 

점점 더 많은 고객이 한 채널에서 다른 채널로 이동하며 다채널 구매자가 됩니다. 이런 옴니 채널을 통한 고객 행위는 마케터에게 특별한 도전이자 기회이므로 완전한 고객 프로파일을 만드는 것이 필요합니다.
전략9. 더 많은 고객 유지를 위해 예측 프로그램을 실행하라.
고객 유지율은 측정기간 동안 유지한 고객의 비율로 정의되고, 이를 측정하는 방법에는 고객 수 관점의 유지율에 초점을 두는 방법과 금전적 가치의 유지율에 초점을 두는 방법이 있습니다. 저자는 금전적 가치를 유지하는 것에 초점을 두기를 권합니다.
 
다른 고객이 당신의 제품이나 서비스 구매를 중단하는 비율보다 더 빠른 비율로 기존 고객의 수익을 증가시킨다는 개념으로 역고객이탈(Negative Churn)이란 용어가 있습니다. 실제로 주목해야 하는 것은 당신이 잃거나 얻는 고객 수보다 비즈니스에서 줄어들거나 늘어나는 모든 매출의 총가치입니다. 낮은 가치의 고객들은 이탈하지만 높은 가치의 고객들이 그대로 유지된다면 수익성을 높일 수 있으므로 고객 가치별로 관리가 필요합니다.
 
고객이 이탈하지 않도록 예방하는 것이 마지막 순간에 고객을 붙잡거나 쇼핑을 중단한 후 다시 활성화하는 것보다 훨씬 쉽고 효과적이므로 선제적 고객유지 관리가 필요합니다. 이미 떠난 고객을 다시 활성화하는 비용도 신규 고객을 획득하는 것보다는 10배 더 저렴하므로 재활성화 캠페인을 준비해야 합니다. 재활성화 대상을 결정한 후에는 수용 가능성을 파악하고, 과거 데이터를 이용하여 맞춤화된 메시지를 다양한 채널을 통해 제공하는 것을 고려해야 합니다.
f07c0788a39847cf8220e5ddb5109697_1523497
진정한 예측마케팅 고수가 되는 법

성공적인 예측마케팅을 하기 위해서는 캠페인에서 고객생애주기 중심으로, 제품에서 고객 중심으로, 각 채널별 접근방식에서 옴니채널 접근방식으로, 획일적인 마케팅 프로그램에서 맥락에 따른 마케팅 접근방식으로 마인드를 전환해야 합니다.

예측모델은 시간이 지남에 따라 크고 작은 회사의 모든 마케터가 쉽게 접근하여 사용할 수 있게 될 것이고, 디지털 세계와 물리적 세계에서 고객과의 실시간 개인맞춤 커뮤니케이션을 강화해 줄 것입니다.
 
예측 마케터들로부터 얻은 교훈
1. 고객에게 집중하고 고객을 중심으로 생각을 재구성하라.
2. 분석이 아니라 해야 하는 행동에 초점을 맞춰라.
3. 오늘 시작하라. 단순함을 유지하면서 반복적으로 실행해야 한다.
4. 새로운 것을 자주 시도하고 모든 것을 측정해야 한다.
5. 예측마케팅으로 성과를 얻기 시작하면 바깥 세상과 공유하라. 학습은 가속화될 것이다.
마지막으로, 오늘날 마케터들은 프라이버시와 개인맞춤화 사이에서 균형을 유지하려고 노력하고 있습니다. 일반적으로 소비자는 개인맞춤화로 얻게 되는 제품 및 서비스 사용의 편의성과 개인 선호도 정보를 기꺼이 교환하고자 합니다. 연구보고서에 따르면 개인맞춤화 서비스에 대한 온라인 소비자의 사용 의향은 개인맞춤화 서비스를 제공하는 공급업체에 대한 신뢰와 관련이 있다는 증거를 제시하였습니다. 다음은 고객 데이터 관리 및 신뢰 창출을 위한 몇 가지 가이드라인입니다.
1. 어떤 정보가 어떻게 그리고 왜 수집되는지 온라인 소비자에게 알려주어야 한다.
2. 자신의 정보가 어떻게 사용될 것이며 어떤 제3자에게 제공될 수 있는지에 대해 온라인 소비자에게 선택권을 부여해야 한다.
3. 온라인 소비자 정보가 도난당하거나, 우발적으로 유출되거나, 허가없이 사용되지 않도록 적절한 메커니즘을 갖추고 있는지 확인해야 한다.
f07c0788a39847cf8220e5ddb5109697_1523497
이상 “빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략”이라는 책의 주요 내용을 살펴보았습니다.
예측 마케팅이 막연히 어려운 것이 아니라 고객을 좀 더 잘 이해하고 고객의 가치에 따라 상호교환할 가치가 무엇인지를 좀 더 정교하게 파악하고 실행하는 것입니다. 데이터 분석 기반의 마케팅 활동을 하고 있거나 이러한 활동을 계획하고 있다면 이 책의 사례를 참고하여 자사 비즈니스에 적용해 보고 성과로 연결되는 경험을 얻게 되기를 바랍니다.
 
e73337d031da007235a1623d21e1074e_1509604
 
 

 

 

  • 트위터로 보내기
  • 페이스북으로 보내기

모바일 페이지로 이동
// 홈페이지 분석 스크립트 (GTM 중복) 제거 - WLO, GA