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by 빅인 Aug 13. 2020

마케팅에 활용할 수 있는
고객 데이터와 RFM 분석법

(6) 2020DMS 키노트 - 이커머스 마케팅 백서




지난 글에서는 고객에게 개인화 메시지를 보내기 위해서는 정밀한 조건으로 고객을 그룹핑해야 한다는 점과, 이를 위해 여러 가지 기준으로 고객을 분류하는 방법을 알아보았습니다. 


예시로 보여 드렸던 고객 분류 기준은 다음과 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


고객을 분류하는 기준에는 지난번 설명드린 방법 말고도 효과적인 방법이 있습니다. "RFM 분석"이라는 방법입니다. RFM 분석은 무엇인지, 마케팅 자동화 툴에 어떤 방법으로 적용되는지 알아보겠습니다.



시리즈 목차


[ 이커머스 마케팅 자동화가 마케터에게 미치는 영향 ]

1. 이커머스 5가지 CRO(전환율 최적화) 팁

2. 글로벌 이커머스 시장 현황과 국내 이커머스 시장의 특징

3. 국내 이커머스 평균 전환율: 문제의 파악 그리고 희망의 끈

4. 이커머스가 데이터로 해야 하는 것, 마케팅 자동화가 각광받는 이유

5. CRO를 위한 Full Funnel Marketing Process(풀 퍼널 마케팅)

6. 마케팅에 활용할 수 있는 고객 데이터와 RFM 분석법





2020DMS 키노트 - 이커머스 마케팅 백서 (6)

[ 마케팅에 활용할 수 있는 고객 데이터와 RFM 분석법 ]


RFM구매의 최근성(Recency), 구매 빈도(Frequency), 총 구매 금액 (Monetary)의 약자입니다.


구매의 최근성은 고객이 얼마나 최근에 구매하였는지,

구매의 빈도는 고객이 얼마나 빈번히 우리 상품을 구매하였는지,

구매의 규모는 고객이 구매한 총금액이 얼마인지를 측정하기 위한 기준이며

RFM 분석 법은 위의 세 가지 기준으로 고객을 분류하는 방법입니다. 


이 방법으로 고객을 분류한다면 가치 있는 고객을 효율적으로 추출하고 관리할 수 있습니다.


그렇다면, RFM 분석 법이 고객을 분류하는 데에 어떻게 사용이 되는지 알아보겠습니다.

RFM 분석의 첫 단계는 각각의 세 가지 기준(Recency, Frequency, Monetary)으로 고객에게 행동 점수를 부여하는 단계입니다. 그리고 총점수 순으로 나열한 고객을 사분위로 분류합니다.


각 기준 별 점수를 합산하여 총점수를 계산하고, 동일 점수의 고객들을 그룹으로 분류합니다. 이 프로세스는 고객 행동을 기반으로 가치 있는 고객을 분류하는 것을 가능하게 합니다.


극단적인 예를 들어보겠습니다. A 쇼핑몰의 B 고객은 다음과 같은 행동을 보였습니다. 


90일 동안 매일같이 쇼핑몰 웹사이트에 방문하여 구매함.

평균 객단가가 5만 원인 쇼핑몰에서 매번 10만 원씩 구매함.

가장 최근까지 방문하여 상품을 구매하였음.


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


고객의 구매를 효율적으로 유도하기 위해서는 RFM 분석 법으로 나눠진 그룹에게 각각 다른 타겟 메시지를 내보내야 합니다.


마케터는 타겟 별로 서로 다른 메시지를 설정하고 다양한 매체로 내보낼 수 있습니다.

웹 팝업이나 푸시, 그리고 재 방문과 재 구매 유도 장치인 카카오 친구톡, 문자, 이메일을 주기적으로 세팅하여 발송하는 일 등이 마케터가 해야 하는 일이겠지요.


이 모든 업무를 마케터가 다 세팅하고 구현하여 마케팅 액션까지 실행한다고 하면, 지금 하는 일에서 계속 추가되는 업무가 생기게 되니 시간이 부족할 수밖에 없습니다.


그래서 마케팅 자동화 '빅인'자동 고객 분류를 기반으로 마케팅 액션까지 자동으로 수행할 수 있도록 개발되었습니다.


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


< 빅인에서 수집 가능한 고객 데이터 종류 >

고객의 거래 행동 데이터

이벤트 데이터

방문 트래픽 데이터

사용자 식별 데이터

비정형 데이터


이처럼 방대한 양의 데이터를 수집하여 빠르게 전처리를 하고, 실시간으로 마케팅 액션에 활용할 수 있도록 하는 것이 빅데이터 기술입니다.





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 시장의 크기는 정말 작은 시장이었지만 연평균 성장률이 46%에 이릅니다. 이는 애드테크, BI 시장보다 높은 수치이며 아직도 매년 성장세를 기록하고 있습니다.


지난 4년 간, 향후 6년간 눈에 띄게 성장한, 그리고 성장할 모습은 애드테크와 더불어 마테크에 대한 니즈가 크게 증가하고 있음을 잘 설명합니다.


전 세계 마케팅 자동화 솔루션 맵입니다.


마테크 중에서도 마케팅 자동화 솔루션 시장은 북미에서는 이미 레드오션입니다. 연매출 1,000억 원이 넘는 무수히 많은 마케팅 자동화 솔루션들이 시장을 점유하고 있습니다.


반면 아시아 시장 상황은 이제 막 태동하는 시장이라고 할 수 있습니다. 전문가들은 마케팅 자동화 솔루션이 2-3년 안으로는 당연히 사용하는 필수 솔루션이 될 것이라는 전망입니다.



데이터 드리븐 마케팅 프로세스

이미지는 데이터 드리븐 마케터의 의사 결정 과정입니다.


일반적인 마케터는 데이터 수집 및 가공, 데이터 분석, 결과 해석, 가설 도출, 전략 수립, 실행 및 평가를 반복하는 과정에서 여러 BI 도구들, 분석 도구, 애드테크를 사용합니다.


이 모든 업무 과정에서 마케터를 돕기 위해 개발된 도구가 마케팅 자동화 솔루션입니다.

마케팅 자동화는 수집부터 전략 수립의 단계를 자동화합니다. 데이터 분석이 모두 끝난 결과를 바탕으로 액션까지 제시하는 것이 마케팅 자동화의 최종 목표점이라고 할 수 있습니다.


전환율 최적화를 위한 풀 퍼널 마케팅 프로세스를 보면 지금처럼 퍼포먼스 마케팅은 미디어 믹스를 바탕으로 진행한 마케팅 효율을 확인하고 웹사이트로 랜딩 시켜야 합니다.


사이트에서 고객의 구매 전환까지 이끌어내기 위해서는 실시간으로 타겟 별로 팝업이나 배너를 노출하여 즉각적인 메시지를 전달하고, 그 중간에 이탈한 사용자는 다이렉트 매체를 통해 다시 불러들여야 합니다.


이 모든 업무를 사람이 다 수행하기보다는, 애드테크 솔루션 / 마테크 솔루션 / 분석 툴을 잘 활용하고 마케터는 크리에이티브한 업무에 초점을 두어야 합니다. 고객이 한 번 들어오면 빠져나가지 못하게 막는 개미지옥을 만들어야 합니다.


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


이처럼 마케터는 점점 솔루션에게 기대며 함께 상생해야 할 것입니다. 사람의 반복적이고 힘든 일들을 솔루션들이  점점 더 대신 수행해주게 될 것입니다.


머지않은 미래에 여러분은 여러 솔루션을 통해, 더 향상된 고객 세그먼테이션(고객 분류) / 온오프라인 데이터 통합 / 다이나믹 랜딩 페이지 등의 기술을 만나보실 수 있을 것입니다.


단순 반복되는 업무들은 자동화 솔루션에게 맡기고 마케터는 데이터와 툴로 실험하며 전략을 설정하는 데이터 드리븐 마케터의 영역으로 더 빠르게 이동될 것입니다.



총 6편의 콘텐츠에 걸쳐 국내외 이커머스 시장과 마케팅 자동화 서비스에 대한 전반적인 이야기를 들려 드렸습니다.


마케팅 자동화 솔루션은 인하우스 마케터가 데이터 분석에 들이는 시간을 줄여주고, 결국 분석을 위한 분석이 아닌 "매출의 향상"이라는 단 한 가지의 목적을 둔 분석의 결과를 자동으로 만들어줍니다. 업무 효율도 자연스레 상승시킬 수 있는 이유입니다.


고도화된 기술로 반복되는 분석, 고객 분류, 마케팅을 자동화할 수 있도록 개발된 솔루션으로 마케팅하고 수익 극대화를 실현하는 일은 우리에게 점점 더 익숙한 환경으로 자리매김할 것으로 기대가 됩니다.


이상으로 이커머스 마케팅 백서 시리즈를 마치겠습니다. 읽어 주셔서 감사합니다.





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