고객 데이터, 어떻게 모으고 어떻게 써야 하나

데이터 없이 마케팅하는 건 눈 감고 운전하는 것과 같다

"고객 데이터요? 그런 거 어떻게 모아요. 저는 그냥 쿠팡에서만 파는데요."

이 말을 들을 때마다 솔직히 마음이 무겁다. 쿠팡에서 아무리 잘 팔아도, 그 고객들이 누구인지 알 수 없다면 그 매출은 온전히 내 자산이 아니다. 쿠팡의 자산이다.

생각해보면 간단하다. 쿠팡은 내 제품을 산 고객이 몇 살인지, 어디 사는지, 무슨 제품을 함께 봤는지, 얼마나 자주 들어왔는지를 전부 알고 있다. 나는 모른다. 그 데이터가 쿠팡의 추천 알고리즘을 만들고, 쿠팡의 광고 상품을 만들고, 쿠팡의 비즈니스를 키운다. 나는 물건을 납품하는 공급자에 가깝다.

플랫폼에서 잘 팔리는 것과 브랜드를 키우는 것은 다른 일이다. 브랜드를 키우려면 고객 데이터가 있어야 한다. 누가 사는지, 왜 사는지, 무엇에 만족하고 무엇에 불만족하는지. 이 데이터가 쌓일수록 마케팅이 정교해지고, 광고비가 줄어들고, 재구매율이 올라간다.

이 글은 초기 셀러부터 어느 정도 매출이 나오는 브랜드까지, 현실에서 바로 쓸 수 있는 고객 데이터 수집과 활용법을 정리한 것이다.

데이터를 모으기 전에,

무엇을 알아야 하는지부터 정해라

데이터는 많다고 좋은 게 아니다. 쓸 수 없는 데이터를 잔뜩 쌓아두는 것은 의미가 없다. 먼저 내 브랜드가 무엇을 알아야 하는지를 정하고, 그것을 수집하는 방향으로 설계해야 한다.

초기 셀러가 반드시 알아야 하는 데이터는 세 가지다.

첫 번째는 누가 사는가다. 성별, 연령대, 지역, 구매 시간대. 이 기본 정보가 광고 타겟팅의 기반이 된다. 내 제품을 30대 여성이 주로 산다면, 광고 타겟을 그쪽으로 집중해야 한다. 40대 남성에게 광고를 뿌리는 것은 낭비다. 이 정보 없이 광고를 돌리는 브랜드들이 생각보다 많다.

두 번째는 왜 사는가다. 어떤 키워드로 검색해서 들어왔는지, 어떤 상세페이지 구간에서 오래 머물렀는지, 어떤 리뷰에 공감을 눌렀는지. 고객이 구매를 결정하는 이유가 무엇인지를 알면 상세페이지와 광고 카피를 그 이유에 맞게 최적화할 수 있다.

세 번째는 다시 오는가다. 재구매율, 구매 간격, 재구매 시 구매하는 제품. 한 번 사고 사라지는 고객과 반복 구매하는 고객의 패턴이 다르다면, 그 차이에서 재구매를 유도하는 힌트가 나온다.

이 세 가지를 알기 위해 어떤 데이터를 어디서 어떻게 수집할 것인지를 먼저 설계해야 한다. 목적 없이 데이터를 모으면 쓸 데가 없는 숫자만 쌓인다.

플랫폼 안에서 꺼낼 수 있는 데이터부터 써라.

고객 데이터를 모으려면 특별한 시스템이 필요하다고 생각하는 경우가 많다. 아니다. 지금 쓰는 플랫폼 안에 이미 의미 있는 데이터가 있다. 그걸 먼저 제대로 활용하지 않으면서 새로운 걸 찾을 필요는 없다.