CRM 마케팅, '이것'하면 적게 쓰고 많이 법니다
리소스와 비용은 최소화하고, 효율은 극대화하기
이전 글에서도 언급한 바 있듯이 CRM 마케팅에서 비용 효율화는 매우 중요한 과제입니다. 유료 채널을 통한 메시징은 특히나 보내는 만큼 그에 비례하여 비용이 많이 발생하기 때문에, 비용을 최소화하면서 동시에 효율을 극대화하는 전략을 구사하는 것이 필수적입니다. 유저 세그먼테이션은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 도움을 줄 수 있는 방법 중 하나입니다.
유저 세그먼테이션은 고객을 특정 기준에 따라 분류함으로써, 각 그룹에 맞는 맞춤형 메시지를 제공할 수 있게 해줍니다. 이는 각 고객에게 더욱 관련성 높은 경험을 제공할 수 있도록 하며, 결과적으로 더 높은 반응률과 전환율을 기대할 수 있다는 점에서 마케팅에서는 필수적이라고 할 수 있습니다.
유저 세그먼테이션을 하는 방법은 다양하며 기업들은 가지고 있는 데이터를 기반으로 세그먼테이션을 수행합니다. 행동 데이터, 예를 들면 최근 방문일, 특정 상품 구매 이력, 접속 주기 등을 기반으로 한 세그먼테이션이 일례가 될 수 있습니다. 또한, RFM(최근성, 빈도, 금액) 방법론과 같은 보다 고도화된 접근 방법을 통해 플랫폼 내에서 각 고객의 가치를 기반으로 한 세분화를 시도하기도 합니다.
그러나 이러한 전통적인 rule-based 세그먼테이션은 실시간 변화하는 고객의 행동을 반영하는 데 한계가 있습니다. 과거의 데이터는 1차적으로 고객의 유형을 분류하는데 도움을 줄 수는 있지만, 결국 고객의 이후 행동을 제대로 예측할 수 있는 기준이 될 수는 없기 때문입니다. (과거와 미래 사이에는 그 사이의 시간동안 크고 복잡한 변수들이 도사리고 있기 때문이죠)
그렇다면 고객의 미래 행동을 효과적으로 예측하여 이를 세그먼테이션에 반영할 수 있는 방법은 무엇일까요? 과거의 데이터를 먹이 삼아 미래를 예측하는 AI 기술의 도움을 받아보는 것이 도움이 될 수 있습니다. AI는 고객 데이터를 실시간으로 분석하여, 변화하는 고객의 행동 패턴을 파악하고, 그에 따라 가장 반응이 좋을 것으로 예상되는 고객 그룹을 동적으로 선별해낼 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 캠페인을 진행할 때, 보다 더 정밀하게 실시간 타겟팅을 하여 마케팅의 효율성을 극대화할 수 있는 것이죠.
AI를 활용한 유저 세그먼테이션은 다음과 같은 이점을 제공합니다:
실시간 데이터 반영 및 동적 타겟팅: 고객 데이터가 실시간으로 업데이트되고 분석됨으로써, 최신의 고객 행동을 반영한 세그먼테이션을 수행할 수 있습니다. 즉 고객의 최근 행동 변화를 기반으로, 캠페인을 발송할 최적의 타깃 그룹을 지속적으로 갱신할 수 있습니다.
개인화된 경험 제공: AI는 고객의 선호와 행동 패턴을 더 깊이 이해할 수 있기 때문에, 매우 개인화된 메시지를 제공하는 것이 가능해집니다.
비용 효율화: 정밀한 타겟팅을 통해 마케팅 비용 대비 높은 ROI(투자 대비 수익률)를 달성할 수 있습니다.
즉 AI 기술을 활용한 유저 세그먼테이션은 CRM 마케팅에서 비용을 절감하고 효율을 극대화할 수 있는 하나의 강력한 수단이 될 수 있는 것입니다.
보다 쉬운 이해를 돕기 위해 예시를 들어보겠습니다.
동일한 예산, 예를 들어 1000만 원을 가지고 두 가지 다른 마케팅 전략을 시행한다고 가정해봅시다.
첫 번째 전략은 전통적인 방식으로, 가용한 전체 예산을 사용해 유저 전체에게 동일한 메시지를 전수 발송하는 것입니다. 이 경우, 가정하에 따라 각 메시지 발송 비용이 500만 원이라면, 단 2번의 캠페인 발송 기회만이 가능합니다. 이 방식은 넓은 범위의 고객에게 도달할 수 있다는 장점이 있으나, 메시지의 개인화 수준이 낮아, 전환율이 상대적으로 낮을 가능성이 큽니다. 또한 유저 피로도를 증가시켜 장기적으로는 이후 캠페인의 효율 또한 떨어뜨리는 요인이 될 수 있습니다.
이제 두 번째 전략을 살펴봅시다. 같은 1000만 원의 예산을 가지고, 이번에는 유저 타겟팅과 각 유저 세그먼트에 맞는 세분화된 캠페인을 통해 개인화된 메시지를 발송합니다. AI와 데이터 분석을 통해 유저를 세분화하고, 각 세그먼트의 특성과 필요에 맞는 맞춤형 캠페인을 기획합니다. 예를 들어, 500만 원의 예산을 사용하여 고가치 고객에게 프리미엄 제품을 소개하는 캠페인을, 300만 원을 사용하여 재구매율이 낮은 고객에게 재방문을 유도하는 할인 쿠폰을 제공하는 캠페인을, 200만원을 사용하여 특정 브랜드에 관심이 있는 고객들에게 해당 브랜드의 기획전을 소개하는 캠페인을 진행할 수 있습니다. 이처럼 세분화된 캠페인을 각 유저 세그먼트에 대해 기획하고 집행한다면 마케터의 입장에서는 동일한 예산으로 더 많은 캠페인을 실행할 수 있고, 메시지를 받는 고객들의 입장에서는 본인들과 보다 더 관련성이 높고 개인화된 메시지만을 받을 수 있게되는 것입니다.
이 두 번째 전략의 가장 큰 이점은 전환율의 상승입니다. 유저 타겟팅을 통해 각 고객에게 더욱 관련성 높고 개인화된 메시지를 제공함으로써, 고객의 관심과 반응을 유도하여 CRM 마케팅에서 궁극적으로 타겟하는 '고객 참여도'를 높일 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 프리미엄 제품에 관심이 많은 고객에게 해당 제품의 새로운 컬렉션을 소개하는 캠페인은 그 고객에게는 더이상 단순 광고가 아닌, 본인과 관련있는 유의미한 정보로 다가올 수 있으며 이는 높은 전환율로 이어질 가능성이 큰 것입니다. (일괄적으로 모든 고객에게 같은 메시지를 보내는 전략은 이러한 개인화된 경험 제공이 어렵겠죠)
결론적으로, AI를 활용하여 고객의 행동들을 실시간 단위로 반영할 수 있는 유저 타겟팅을 통해, 마케팅 캠페인의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이 방법은 1) 동일한 예산으로 더 많은 메시지를 보낼 수 있도록 하고, 2)고객들에게 보다 더 개인화된 경험을 제공할 수 있으며, 3) 궁극적으로는 더 높은 ROI를 달성할 수 있도록 해줍니다. 그리고 이러한 정밀한 유저 타겟팅은 더이상 단순히 '하면 좋은 것'이 아니라, 보다 더 똑똑하게 마케팅을 집행하기 위한 필수 전략입니다.
블럭스는 CRM 마케팅의 효율을 높이기 위해 고객의 입장에서 항상 고민하고 있습니다.
관련하여 더 궁금하신 점이 있다면 홈페이지를 방문해주시거나, 서비스소개서를 열람해보셔도 좋습니다.
다음에도 또 도움이될 수 있는 글로 찾아뵙도록 하겠습니다�
