구글 데이터분석가가 밝히는 고객을 사로잡는 법
[독서기록] 컨버티드, 마음을 훔치는 데이터분석의 기술
사용자 데이터를 분석하다보면 숫자에 매몰되어 분석 목적을 잃어버리는 경우가 종종 있다. 이 책은 데이터 뒤엔 사람이 있고, 데이터 분석이란 그 사람과 대화하는 것이라는 당연하지만 잊고 있는 사실을 상기시켜 주면서 데이터를 통해 사용자와 효과적으로 대화할 수 있는 방법까지 제안해준다.
데이터 분석이란?
- 마케터는 고객과 대화하는 것처럼 데이터를 분석해야 한다.
- 설득하고자 하는 사람들이 그 자리에 온 동기, 감정, 처한 조건부터 이해하자
- 대화에 빨리 참여하고 데이터를 통해 질문하고, 마케팅 활동으로 답해야 한다.
- 즉, 회사의 이야기를 들려주고 신뢰를 쌓아 매출을 높여야 한다.
데이터를 기반으로 고객과 잘 대화하는 방법
- 개인 맞춤형: 방문자의 방문횟수에 따라 메시지가 달라져야 한다. 이름을 부르면 고객의 지갑이 열리지만, 고객에 대해 충분히 알고 있어야만 고객의 이름을 온전히 활용할 수 있다.
- 정확하게 질문해라: 데이터 기반으로, 외부 잠재고객에게도
* 사례1. share of wallet(지출점유율)을 알 수 있는 질문을 통해 해당 고객에게 성장 기회가 있는지 알아볼 수 있음.
* 사례2. "이 제품을 선물용으로 구매하십니까"라는 질문은 구매의도를 파악하는 것 이상의 가치를 파악할 수 있음. 선물을 주는 행위는 자신이 누구인지 드러내는 행위이며, 선물은 그들과 브랜드의 연결성 강화할 수 있다. 그 결과 선물을 산 고객은 향후 브랜드 제품을 소비할 확률이 높아질 수 있다.
- 인간적인 특성을 파악하고 적용해라.
* 욕망을 건드리는 행동과학의 기술
1. 결승선 착시 효과
2. 희소성 강조 (손실회피성향이 이익의 기쁨보다 2배 크다)
3. 군중을 모은다
4. 씨앗을 뿌린다. 점화(프라미임)효과: 나중에 행동의 자극이 될만한 것을 미리 뿌려놓기.
- 고객을 잘 이해하며, 고객의 말에 귀를 기울이고 질문하고 배운 것을 실행에 옮긴다.
- 모든 사람과 대화할 필요 없듯이 충성고객, 돈이 되는 고객, 즉 중요한 사람을 찾아 관계를 맺어야 한다. (책의 핵심)
1. 중요한 사람을 찾는 방법, 즉 고객의 가치를 찾는 방법: : customer life value 측정
1) 아이디 ,거래날짜, 금액 모으기
2) 필요한 데이터의 양: 구매 한차례 한 후 다음 구매를 할 때 까지 기간의 여섯배 또는 24개월 중 긴 쪽,
데이터 반은 모델링 하는데, 데이터 뒷부분은 정확성 입증하는데 사용
3) CLV 모델링 (고객생애가치 예측)
: 각각의 고객과 맺고 있는 관계가 어떻게 전개될 것인지 예측하는 데이터 (예상 거래 평균금액, 예상 거래 성사확률) 산출
: 미래 거래 횟수 예측치*거래당 평균금액으로 산출
: 모델은 다양하며 책 역시 엑셀파일로 템플릿 제공. 다양한 모델이 돈이 되는지 공부하고 테스트해야 함.
: 최초 구매시에만 돈을 많이 쓰지 이후로는 돈을 적게 쓸 수 있으므로 생애가치측정이 필요하지만 첫 만남 순간에 행동이 대체로 고객생애가치와 맞음.
4) 고객 세분화하여 타깃 고객군 선택
2. 중요한 고객을 찾아 집중하는게 중요한 이유
마케팅 전문가로서 사업 구축하는 세 가지 방법은 다음과 같다.
1) 새로운 사람을 만나거나 (customer acquisition)
2) 기존 고객관계를 개선하거나 (customer development)
3) 고객 관계를 지속하거나 (customer retention)
좋은 고객을 발견하는 것이 고객을 더 나은 사람으로 바꾸기 보다 훨씬 쉽다.
아주 가치없는 고객을 약간 가치있는 고객으로 바꿀 순 있어도, 가장 가치가 높은 고객층으로 바꾸기는 어렵다.
3. 가치있는 고객을 구별하는 질문
1) 질문을 통해 고객행동의 새로운 측면을 보여주는 데이터 컬럼을 하나씩 추가 (고객생애가치, 유입채널, 쿠폰제공여부 등)하여 가치가 큰 고객의 특성이나 행동 찾기: 즉 cohort 분석!
2) 더 나은 고객 관계로 이어지는 특성을 강화하고 나쁜 관계로 이어지는 특성은 제거
3) 도움이 될 만한 신호를 찾아 마케팅에서 비어있는 부분 채우기
4. 고객생애가치에 집중하는 마케팅 활동 방법
1) 고객생애가치가 높은 고객이 가장 중요하게 여기는 특성을 파악해라 (모른다면 직접 질문해라)
모든 클릭이나 판매가 같지 않다.
반응률도 고객생애가치에 따른 그룹군에 따라 보아야 한다. 예를 들면, 마케팅 소재 a/b 테스트 시 반응률의 평균값보다 고객생애가치가 높은 고객이군의 반응률이 높은 소재가 더 좋은 소재다.
2) 새로운 고객 관계 시작시 관계 가치 예측해라
3) 최악의 고객을 찾아내 배제할 수도 있다.
가치가 낮은 고객에 대해 최대한 많은 것을 알아내서 피해야 할 부분이 뭔지 정확하게 파악해야 함
가치가 낮은 고객의 유입원인은 우리 사이트에 와서 정말 싼 제품을 사세요! 라는 메시지를 내보내고 있기 때문
4) 데이터를 믿고 무슨 행동을 하며 무엇을 언제 얼마나 구매하는지 보아라
5) 고객에게 개입할 시점
변화의 조짐을 읽어라 (주문과 주문 사이 시간가격이 늘어나는 고객 등)
개별신호보다 개별신호들을 이어서 파악하는 것이 효과적
떠나갈 가능성이 가장 높은 고객에게만 테스트해서는 안됨 (더 적은 비용으로 미리 잡을 수도 있으므로)
6) 가치가 높은 고객은 너무 좁게 규정하지 말고 상위 25%부터 시작, 규모가 더 큰 실험집단이 필요함
7) 데이터 분석 전 전사 합의가 필요: 잠재적인 고객을 무턱대로 끌어들이기 보다 더 가치있는 고객을 확보해야 한다는 사실이 드러나면, KPI를 바꿀 수 있는가?
8) 시장은 바뀌고 고객도 바뀐다.
완벽한 돌파구나 변화는 매우 드물며, 날마다 할 수 있는 일에 집중해서 마케팅 방식을 조금씩이나마 개선하는 것이 훨씬 생산적이다.
완벽한 해결책을 찾느라 '개선'을 간과하지 말자. 테스트를 습관화해야 한다.
<테스트 시나리오>
제안하는 가설은 무엇인가?
가설을 뒷받침하는 데이터는 무엇인가?
가설을 어떻게 테스트할 것인가?
테스트 결과를 바탕으로 회사가 새롭게 시도할 수 있는 것은 무엇인가?
결론
결국은 어떤 고객과 어떤 관계를 발전시켜 나갈 지 고려가 먼저 되어야 한다. 최고의 기업은 평균에 맞춰서 최적화할때는 사라져버리고 마는 새로운 방식으로 고객에게 말하려고 하고, 가치가 높은 고객을 끌어당기는 최선의 접근법을 이해하려고 공격적으로 노력한다.
