[책] 컨버티드 by 닐 호인
꿈꾸면 이루어진다- 후배들과 만든 책 동아리
회사 후배들과 점심 먹다가 만든 독서 동아리.
독서 동아리 경험은 많지만 다 외부에서 했던 것이고, 회사에서 하는 것도 처음이고, 마케팅 관련 서적으로 하는 것도 처음이다. 까짓것, 한번 해보자^^
후배들도 이런 모임을 원하고 있다고 해서, 작게 3명이 시작해 보기로 했다.
처음 모임은 설립자인 내가 이끌기로 했고, 컴공 출신의 프로그래머 A 후배를 반장으로 지정했는데, 그 새 모임 이름도 정하고, 공유 폴더도 만들고, 그룹 채팅도 만들어서 책도 정하고 착착 진행되어 벌서 한 권이 끝났다.
제목 : 컨버티드 - 마음을 훔치는 데이터분석의 기술
저자: 닐 호인 Neil Hoyne (Chief Measurement Strategist in Google)
분야: 데이터 분석, 마케팅
기간: 5/19~6/8 (2회독)
계기: 회사 독서모임
평점: 4 ★★★★
책은 3개의 파트로 대화 - 관계 - 발전 이란 키워드로 구성하고 있다. 제목이 데이터 분석의 기술이라고 해서 데이터의 중요성부터 시작할 줄 알았는데, '대화'의 키워드로 시작하는 것이 신선했다.
중요한 신호를 파악하는 것으로 대화를 진행하면서, 더 많은 가치가 있는 고객이 어떤 고객인지 알고, 이 중요한 사람들을 상대로 관계를 형성하고 발전시켜야 한다는 것이 저자의 주장이다. 여기에 저자의 분석 툴인 고객생애가치(CLV : Customer Lifetime Value) 이론이 나온다. 고객생애가치를 측정하면 향후 구매 금액을 예측할 수 있고, 회사에 더 중요한 고객에 집중할 수 있다는 내용이다.
이 부분에서 후배 한 명은 데이터로만 보지 말자고, 여러 신호들을 통해 대화하자고 서두를 열어 놓고, CLV라는 툴로 고객을 또 계층화시키는 부분이 마음에 걸린다고 했다. 나 또한 그 부분이 책을 읽을 때는 걸렸던 것은 사실이지만, 어차피 이윤을 추구하는 회사라는 곳은 구매 금액으로, 회원들의 등급 (마일리지 등)으로 회원들을 계층화하고 있지 않나? 그런 취지에서 CLV라는 툴을 써보는 것은 기존의 구매금액과 등급과는 다른 툴로 더 나쁜 것은 아닌 것 같다고 의견을 말했다.
고객생애가치는 우리 회사에서는 사용하고 있지 않은 분석이고, 국내 다른 업체에서 활용하고 있는지도 잘 모르겠다. 하지만, 조금 다른 시각에서 볼 수 있는 툴을 생각해 보는 시도도 좋았고, 데이터 분석 입문서로서 적당히 넓고 얕게, 무엇보다 쉽게 읽히는 책이었다. 개인적으로는 올해 업무에서 UX writing 체계화하려던 시점이라 여러 이론적 근거도 살펴볼 수 있었다.
오늘날 고객과 기업 사이의 대화는 예전처럼 단순하지 않고 온갖 뉘앙스 및 기회로 가득 차 있다. 그런데, 기업은 요즘 흐름인 고객과의 복잡한 대화들을 따라잡지 못하고 있다. (p34)
이제 마케터들은 ‘대화’의 가치에 주목하기 시작했다. 즉각적인 대응 요구하는 빠른 메시지 전달에서 벗어나 더 깊고 지속적인 대화로 바뀌고 있다. 고객이 주는 온갖 신호를 배우고 대응하자. 마케팅의 맥락에서 고객의 욕망을 쉽고 빠르게 파악하는 대화 방법을 익히자. (p36)
고객을 이해한다는 건 고객이 하는 모든 행동을 수집하는 것이 아니다. 많은 머신러닝 프로젝트 시간의 80 퍼센트는 데이터를 삭제하는데 쓰인다. 중요한 신호를 인식하는 방법, 그 신호에 과도하게 집착하지 않는 법을 배워야 한다.
모든 고객을 똑같이 대하기보다는 가치가 높은 충성고객은 차별화해서 대응해야 한다. (CLV)
고객생애가치 (CLV, Customer Lifetime Value)
ㄴ 한 기업이 고객과 맺은 관계 각각에 담긴 생애가치 예측
ㄴ 고객이 회사에 얼마나 많은 가치 안겨줄 것인지 분석하는 영역
ㄴ 데이터 모으기
구매 ~ 다음 구매까지의 기간의 6배, 혹은 24개월 중 긴 쪽 선택
(예: 6개월에 한 번 구매한다면, 36개월의 데이터 필요
-앞 18개월은 모델 보정, 후 18개월은 모델 입증)
ㄴ 분석 (예상거래 수, 예상거래 평균금액, 성사확률)
- 고객세분화 분석
*파레토법칙(Pareot’s law) 80퍼센트 매출이 20퍼센트 고객에서 나온다.
산업마다 다름. 애플 앱스토어 청구금액의 92.5%가 8% 고객계정에서 발생!
새로운 고객을 확보할 때 가치 있는 고객을 찾아내는 방법 : 고객별 CLV 측정한 시트에 1st-Party Data 칼럼을 추가해 인사이트 확보 가능, 인구통계에 맞춘 페르소나 보다는 고객 행동 / 무엇을 언제 얼마나 구매하는지 살피되, 반대로 최악의 고객을 식별하는 특성을 찾아 배제하는 것도 좋은 전략
1년 만에 꺾인 유니콘 회사의 실적 : 고객 한 사람의 평균 CLV = $550, CAC = $200 → 평균의 함정에 빠져서 실패했다. 성공한 기업은 최고의 고객이 어떤 행동을 하는지 알고 있고, 그런 행동을 충족시키는 차원에서 고객 확보캠페인을 벌인다.
조직 내 여러 이해관계자에게 프로젝트를 설득하려면? 데이터만을 갖고는 단 한 사람도 설득하지 못한다. 설득하고자 하는 사람들의 참석동기, 그들이 처한 조건, 인센티브, 보고 대상을 이해해야 한다.
조직 내 테스트 활성화 방안 : 마케팅 조직 내 모든 사람 + 협력사 + 대행사도 참가시켜 테스트 아이디어를 모은다. 경연을 마련해 상을 주되 실행 결과가 아닌 회사를 도약시킬 수 있는 가설에 보상한다. 테스트 예산을 성과와 무관하게 투자개념으로 독립적인 계정으로 편성. 의사결정 시 되돌릴 수 있는 유형은 신속하게 처리 (아마존, 제프베이조스)
# 고객의 이름을 부르면 지갑이 열린다 그 이름을 당장 활용하라
ㄴ 이메일 마케팅을 할 때 제목에 수신자 이름을 넣으면 이메일을 열어볼 확률 20%,
전환율이 31%로 늘어나고, 구독 취소율이 17% 줄어든다고 한다.
단, 고객에 대해 충분히 많이 알고 있어야만 고객의 이름을 온전하게 활용할 수 있다.
# 어휘를 늘려라
ㄴ질문을 어떻게 표현하느냐, 제시하는 방식에 따라서 대답이 달라질 수 있다.
여러 가지 질문을 시도해 보고, 같은 질문을 다른 방식으로, 다른 시간대에 해보자
(CTA를 ‘Learn more’에서 ‘Join us’로 바꾸자 응답률이 29% 증가한 사례)
# 결승선 착시 효과
: 전체 과정 중 어디에 있는지 표시. 앞으로 얼마나 가야 하는지 수치로 제시
# 손실회피(loss aversion) 성향, 소비자의 즉각적인 행동 유도 ‘* 명이 동시에 보고 있어요’
# 프라이밍 (priming) 효과 (점화 효과)
단어나 이미지, 통계 수치 같은 자극에 노출하면 이 자극은 나중에 그가 하는 선택 행동에 영향을 끼친다.
ex) 아시아계 미국인 여성이 인종 정체성 관련 질문으로 자극하면 수학 점수 높게 받는 결과
ex) 게이머를 위해 만들었다. [게임하러 가기]
-> 당신은 게이머입니까? [지금 바로 합류하기](클릭 2.3배 증가)
# 인간적인 특성을 포용하라 (p66)
-식당에서 주방요리사와 손님이 서로 얼굴을 볼 수 있을 때, 손님의 만족도가 17% 향상
-인간의 이런 기대심리는 디지털 상호작용에서도 나타남
많은 기업은 웹사이트로 더 빠르고 효과적 서비스를 제공하려고 노력한다. 하지만, 고객은 인간의 노동을 ‘바라볼’ 수 없을 때 아무리 빠른 서비스라도 해당 서비스의 가치를 낮게 평가.
-검색 상태표시줄은 결과를 전달하는데 상대적으로 오랜 시간이 걸려도 그만큼 고객이 인식하는 결과의 가치를 높임 : 고객은 진행과정이 보이는 결과를 더 믿음직스럽고 만족스럽다고 느끼며, 최대 60초까지는 기꺼이 기다림. 지연이 현재 진행 중인 작업에 대한 설명이나 통찰을 제공하기만 한다면!