고객 분석이란 무엇인가요? 고객 데이터 분석 101
디지털 시대, 비즈니스의 지속적인 성장을 위한 기반을 마련하기 위해서는 무수히 많은 고객 데이터를 올바로 측정하고 분석하는 것이 무엇보다 중요합니다.
오프라인 매장(brick-and-mortar stores)에서 고객을 파악하고 고객의 니즈를 예측하는 것은 쉽지만, 특히 웹사이트와 같은 디지털 접점을 통해서만 고객과 접촉하는 경우 고객 행동을 이해하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.
다행히도, 고객 분석을 통해 고객에 대해 더 자세히 알아볼 수 있는데요.
이때, 올바른 방법으로 고객 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다. 고객 행동의 트렌드를 파악하고 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 적절한 도구 없이는 어려울 수 있습니다.
디지털 분석 도구를 사용하여 고객 데이터를 수집하고 분석하면 개인화된 고객 경험을 제공하고, 제품 결정을 내리고, 회사에 대한 고객 정서(Customer Sentiment)를 모니터링할 수 있습니다.
주요 내용
- 고객 분석은 다양한 채널의 고객 데이터를 살펴보고 잠재고객의 특성과 행동을 명확하게 파악하는 프로세스입니다.
- 고객 분석에는 사용자 행동 분석, 태도 분석, 인구 통계 분석 등 다양한 유형이 있습니다.
- 고객 분석에서 얻은 인사이트를 활용하여 제품, 서비스 또는 비즈니스 프로세스를 개선하세요!
고객 분석에 대한 개요
고객 분석은 여러 채널에서 고객 데이터를 분석하여 고객 행동을 더 잘 이해하고 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내리는 작업입니다.
설문조사, 인터뷰, 포커스 그룹, 분석 도구를 통해 고객 행동 데이터를 수집하는 행동 분석 데이터를 통해 기업은 고객 선호도, 구매 습관 및 제품 내 경험에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
결론적으로, 기업은 더 많은 정보를 바탕으로 마케팅 및 제품 전략을 수립하고, 고객 경험을 최적화하며, 고객 리텐션을 개선할 수 있습니다.
고객 데이터 분석 유형
영업, 마케팅 및 제품 의사 결정에 필요한 정보를 얻으려면 다양한 유형의 고객 데이터를 분석해야 합니다.
인구통계학적 분석
인구통계학적 분석은 연령, 성별, 소득, 위치 등 고객의 특성에 초점을 맞춘 분석입니다. 이 정보를 사용하여 고객 세그먼트와 타겟 시장을 식별하고, 마케팅 캠페인을 맞춤화하고, 특정 고객의 요구에 맞는 제품이나 서비스를 만들 수 있습니다.
행동 분석
행동 분석을 사용하면 고객이 회사와 상호 작용하는 방식을 면밀히 조사할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 행동을 분석하여 잠재고객이 모바일 앱이나 제품을 사용하는 방식이나 장바구니를 이탈하게 만드는 요인을 확인할 수 있습니다. 또한 고객이 얼마나 자주 구매하고 얼마나 오래 고객을 유지하는지도 확인할 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 고객 충성도 및 구매 행동의 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.
태도 분석
태도 분석 또는 감정 분석은 고객이 회사와 제품에 대해 가지고 있는 감정이나 신념에 대한 인사이트를 제공합니다. 자연어 처리 도구와 머신 러닝을 사용하여 전반적인 고객 만족도에 대한 인사이트를 확보하여 마케팅 및 고객 서비스 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 제품 중 하나에 부정적인 피드백이 있는 경우 고객 리뷰를 분석하여 불만족스러운 이유를 패턴으로 파악할 수 있습니다.
이러한 유형의 분석은 고객 이탈에 선제적으로 대응하는 데도 도움이 됩니다. 고객이 회사와 소통하는 방식에서 부정적인 패턴을 발견했다면, 고객과의 여정이 끝나기 전에 개입하여 문제를 해결해야 할 때라는 것을 알 수 있습니다.
고객 분석의 작동 방식
고객에 대한 정보 분석을 시작하려면 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 해당 정보를 데이터베이스에 통합해야 합니다.
설문조사(questionnaire / survey), 피드백 양식, 소셜 미디어 페이지 등을 통해 고객으로부터 퍼스트 파티 데이터를 수집합니다. 또한 디지털 분석 플랫폼에서 정보를 수집하여 웹사이트 지표(이탈률, 트래픽 소스, 신규 가입)와 제품 지표(활성화율, 월간 활성 사용자 수, 고객 생애 가치)를 살펴볼 수 있습니다.
고객 데이터를 한곳에 저장할 수 있는 고객 데이터베이스도 준비해 두세요. 이러한 데이터베이스는 데이터 개인정보 보호법을 준수하고 고객 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. 또한, 데이터 시각화 도구를 제공하여 많은 양의 데이터를 샅샅이 뒤지지 않고도 추세와 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
주요 고객 데이터 포인트를 식별한 후에는 모든 데이터 소스에서 데이터를 정규화하여 일관성 있고 비교 가능한 데이터를 확보해야 합니다. 여기에는 모든 날짜를 단일 형식으로 변경하거나 여러 소스의 데이터를 단일 데이터베이스로 병합하는 등의 데이터 표준화가 포함될 수 있습니다.
그런 다음에는 고객 데이터를 분석하여 고객의 요구와 선호도를 파악할 차례입니다.
고객 세그먼트를 사용하여 인구 통계, 디바이스 또는 제품 내 행동과 같은 특정 특성에 따라 고객을 그룹(“코호트“)으로 구성하여 분석을 더욱 심화할 수 있습니다. 고객 세그먼트를 사용하면 마케팅을 보다 쉽게 개인화하고 원활한 옴니채널 경험을 제공할 수 있습니다.
일반적인 데이터 분석 도구
데이터 분석 도구를 사용하면 정확하고 효과적인 고객 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 데이터 분석 도구의 예시입니다:
- Amplitude: 이 디지털 분석 플랫폼은 기업이 모바일 앱, 웹사이트 및 기타 디지털 접점 전반에서 사용자 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 고객 프로필을 구축하고 세그먼트를 생성하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠로 잠재고객을 타겟팅할 수 있습니다.
- Tableau: 이 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 사용하여 인터랙티브 시각화 및 대시보드를 만들 수 있습니다.
- Microsoft Power BI: 이 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 데이터 원본에서 인터랙티브 대시보드와 보고서를 작성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 모델링, 데이터 시각화 및 데이터 탐색과 같은 기능을 제공합니다.
고객 데이터 분석의 응용
고객 데이터 분석은 비즈니스에 강력한 지식을 제공하는 것은 분명하지만, 정보를 확보한 후에는 구체적으로 그 정보로 무엇을 할 수 있을까요? 분석을 통해 다음과 같은 조직 전반에서 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다:
- 마케팅: 고객 세분화를 사용하여 고객 기반의 각 세그먼트에 공감할 수 있는 맞춤형 마케팅 캠페인을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 재구매 가능성이 가장 낮은 고객에게 할인 혜택을 제공하여 충성도와 전환을 유도할 수 있습니다.
- 제품: 제품 분석 데이터를 사용하여 제품 또는 서비스를 개선하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 온보딩을 완료하기 전에 지속적으로 이탈하는 사용자를 발견했다면 활성화율을 높일 수 있는 새로운 온보딩 여정을 A/B 테스트할 수 있습니다.
- 고객 서비스: 고객 이탈 분석을 수행한 결과, 몇몇 고객이 이탈할 위험에 처해 있다고 해석될 수 있습니다. 이는 고객 서비스 상담원이나 고객 성공 관리자가 개입해야 한다는 신호입니다.
고객 데이터 분석의 과제
고객 분석을 통해 귀중한 인사이트를 얻을 수 있지만, 아무런 어려움이 없는 것은 아닙니다.
데이터 분석 도구를 사용하여 데이터 개인정보 보호법을 준수하지 않는다면, 자체적으로 관리해야 할 데이터와 개인 식별 정보(PII)가 많습니다. 그 중 일부는 쉽게 빠져나갈 수 있으며, 이로 인해 엄격한 처벌을 받게 될 수 있습니다.
유럽연합의 데이터 개인정보 보호법인 일반 데이터 보호 규칙(GDPR)과 같은 법률은 고객 개인정보를 보호하고 조직이 처리하는 개인 데이터를 보호하기 위해 적절한 조치를 취하도록 요구합니다. GDPR 위반으로 적발될 때마다 최대 2,000만 유로 또는 연간 매출의 4% 중 더 큰 금액에 해당하는 벌금이 부과될 수 있습니다. 데이터 개인 정보 보호는 계속 강화될 가능성이 높으므로 이러한 상황이 발생했을 때 회사와 함께 피벗(pivot; 방향 전환)할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
