성공적인 가치기반 마케팅을 위한 딱 한 가지 조언
가치기반 마케팅의 의미와 전략
모든 조직은 높은 가치를 가진 고객과 낮은 가치를 가진 고객, 중간 가치를 가진 고객을 갖고 있습니다.
이처럼 다양한 가치를 가진 고객을 가치에 따라 구분하여 차별화된 전략을 수립·실행하는 것을 가치기반 마케팅이라 합니다.
이를 테면, 회원등급에 따른 할인율, 구매 포인트 적립률 차등도 가치기반 마케팅 중 하나인 것이지요.
가치에 따라 구분한 고객군에 따른 핵심 전략은 아래와 같습니다.
고객 가치에 따른 핵심 전략 요약높은 가치의 고객에게는
고객 니즈에 대한 서비스 수준이 반드시 충족되도록 하고, 필요한 만큼 비용 지불, 투자를 해야 합니다.
높은 가치를 가지나 고객들을 유치하기 위한 지출은 그만한 가치가 있기 때문입니다.
그리고 높은 가치의 고객의 경우, 이탈률, 서비스 만족도, 문의에 대한 평균 해결 시간과 같은
[유지 지표]를 유심히 모니터링해야 합니다.
중간 가치의 고객에게는 구매 잠재력을 극대화하는 것에 초점을 맞춰야 합니다.
연관 상품 구매 등 반복 구매를 촉진하거나,
고객이 하나의 카테고리 상품/서비스를 구매했을 때, 다른 카테고리에 대한 상품/서비스도 구매하도록 유도해야 합니다.
낮은 가치의 고객은 교정/관리에 집중해야 합니다.
니즈 혹은 지불의사에 따라 서비스 수준과 속성을 차별화할 필요가 있습니다.
하지만, 현실은…
하지만 여전히 많은 기업들이 가치있는 고객을 외면하고 있습니다.
많은 이익을 주는 고객을 일부러 외면하는 기업은 없겠지만,
과연 우리는 가치에 맞는 전략을 세우고, 그에 맞게 실제로 수행하고 있는지 돌아볼 필요가 있습니다.
제가 만나 본 현실의 많은 이커머스 기업/조직은
신규 고객 확보에 쏟는 것만큼 기존의 고객들을 고려하지 않거나,
모든 고객에 대해 일률적으로 ‘장바구니에 담았다면 쿠폰 발행으로 구매 유도’와 같은 방식에 그치는 등
가치에 따른 차별화 전략을 수립하고 실행하기를 어려워했습니다.
성공적인 가치기반 마케팅을 위한 한 가지 조언
가치기반 마케팅을 시작하세요.
단순하게 높은 가치의 고객, 중간 가치의 고객, 낮은 가치의 고객으로 나누는 것부터 시작할 수 있습니다.
단, 한 가지를 기억하세요.
고객을 가치에 따라 구분하되, 가치에 대한 절댓값으로 구분하지 마세요.
예를 들면 고객가치 기준을 주문금액으로 정했을 때, ‘n원 이상 구매/주문한 그룹’ 과 같이 얼마 이상 구매하거나 주문한 그룹으로 나누지 말아야 합니다.
왜죠? 그럼 어떻게 해야 하죠?
① 10/60/30 비율로 가치 그룹을 나누고
② 그룹/세그먼트별 평균 가치 변화를 모니터링하세요.
‘n원 이상 구매한 고객’말고 비율로 구분해야 합니다.
비율로 구분하면, 각 고객 세그먼트의 평균이 변화하는 것에 영향을 받지 않지 않고
전체 고객의 동일한 비율에 대해 지표들을 계산하고, 변화를 추적할 수 있습니다.
그 비율은 상위 10%, 다음 60%, 하위 30%를 권장합니다.
물론, 가치의 분포를 보고 올바른 분할비율을 정할 수 있지만,
일반적으로 최상위 10% 고객이 총 이익의 30~40%에 가깝게 기여하고,
중간 가치 고객은 60~70%, 낮은 가치의 고객은 0~10%를 기여합니다.
고객별 가치 점수가 높은 고객부터 낮은 고객까지 줄을 세웠을 때,
상위 10%의 고객은 ‘높은 가치의 고객’, 그 다음 60%는 ‘중간 가치의 고객’, 그 다음 30%는 ‘낮은 가치의 고객’으로 분류합니다.
가치 점수의 기준은 반드시 구매/주문 금액의 합으로만 해야하는 것은 아닙니다.
다양한 지표의 결합으로 기준을 설정할 수 있습니다. 기업/조직에의 가치를 판별할 수 있는 기준이면 됩니다.
가치 분류에 따른 고객 세그먼트의 비율을 동일하게 유지하고,
전략의 변화, 시간의 흐름에 따라 각 세그먼트들의 평균 가치가 변화하는 것을 모니터링하세요.
각 세그먼트들의 평균 가치가 상승하도록 관리해보시기 바랍니다.
머리론 알겠지만 막막함이 앞서는 당신께
아니.. 나와 우리 조직에겐 너무 벅찬 일이야..
하… 데이터 확인하는 것부터 병목현상이 느껴진다..
단편적으로 이것만 한다고 될 것 같지 않은 걸..
생각이 든다면, 아주 높은 확률로 마케팅 전략 수립과 실행에 대한 의지가 있는 분 혹은 그러한 조직에 몸담고 계신 분일 것입니다. 단편적인 것으로 끝나지 않으려면,
처음부터 끝까지 함께하며 조직 내 다양한 부서를 설득하여 나아갈 수 있게 하고
현업에 대한 이해를 바탕으로 한, 조직된 힘이 필요합니다.
CRM, 광고매체 데이터, 로그분석 raw 데이터를 다루며 다양한 기업과 협업해 온,
평균 경력 약 17년의 비즈니스 경험을 기반으로
비즈니스 맥락을 이해하여 도와드릴 비즈스프링 데이터 분석팀이 기다리고 있습니다.
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참고
<빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략 측정하고 반응할 줄 아는 기업으로의 안내> 외머 아튼, 도미니크 레빈 저 | 마인드큐브 | 2017
