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by 루븐 Mar 10. 2024

CRM 마케팅 입문서

누구나 따라할 수 있는 CRM 마케팅 가이드북

신규 고객보다 '확보된 고객'이 설득하기 더 쉽다는 이야기는 많이 들어보았을 것이다.

최근 웹사이트 쿠키리스 등 기술적인 상황 때문에

CRM 마케팅(Customer Relation Management Marketing)이 대두되고 있지만

원래부터 이는 매우 중요했다.


CRM 마케팅을 통해 고객을 단골로 만들고,

나아가서 고객을 하나의 홍보 채널로 만들 수만 있다면 이는 정말로 효율적인 아웃풋이기 때문이다.


1. 채널 리스트업

메시지 채널

가장 대표적으로 활용되는 채널이다. 각 고객에게 발송되는 메시지 형식으로 운영된다.

예시로는 문자메시지, 카카오 채널, 이메일 등이 있다.


광고 채널

페이스북과 같은 일부 매체에서는 고객 DB 리스트를 등록해서 타겟을 만들 수 있다.

개개인을 특정할 수 없는 방식으로 구현되기 때문에,

각 브랜드에서 고객 정보를 수집할 때 이러한 내용을 고지한 경우라면

소셜 네트워크 플랫폼에서도 CRM 마케팅으로 메시지를 만들 수 있다.


자사 웹/앱

제품을 둘러보러 사이트에 접속한 고객에게 팝업 등의 형식을 사용하여 마케팅을 전개할 수도 있다.

대표적으로 한국에서는 '채널톡'이 가장 많이 쓰인다.




2. 채널 별 전략 수립


메시지 채널

메시지 채널에서의 '메시지'는 크게 3가지로 분류된다.

성격에 따라서 전략은 물론이고 결과 분석도 세분화되어야 한다.


1. 브로드캐스트 (Broadcast)

: 모든 확보된 고객 리스트를 상대로 보내는 메시지


2. 타겟팅 (Targeting)

: 일부에게만 선별적으로 보내는 메시지


3. 트리거 (Trigger)

: 고객이 사전 설정된 행동을 했을 때 자동으로 발송되는 메시지


이것들이 나뉘게 된 이유는 '빈도'에서 기인한다.

당연히 모든 고객들에게 매일마다 메시지를 보내면 임팩트는 높을 것이다.


그러나 고객들은 자주 받는 메시지에 피로함을 느끼게 된다.

이는 구독 취소, 메시지 거부 등의 액션으로 이어지고

결과적으로 CRM 마케팅 채널의 고객을 잃게되는 결과를 초래한다.


따라서 마케터들은 고객이 피로를 느끼지 않을 정도의 적절한 빈도를 고민하게 되었고,

이에 매출을 극대화할 수 있는 방법으로 메시지 성격이 나뉘게 된 것이다.


쉽게 말하자면 어떤 고객은 일주일에 2번 메시지를 받게 되어도 거리낌이 없는 반면에,

또다른 고객은 이에 대해서 많은 피로감을 느낀다.


또한 매스 타겟의 성격을 띄고 있는 브로드캐스트 이메일의 콘텐츠는 피로감이 높을 수 있지만,

장바구니 이탈 알림 등의 '정보성' 이메일은 피로감이 적을 수 있다.


결과적으로 메시지 채널 플래닝은 아래와 같은 식으로 구성이 가능하다. (예시)

월요일: 브로드캐스트 메시지 (카카오 or 이메일)

수요일: 타겟팅 메시지 (이메일)

목요일: 타겟팅 메시지 (할인 쿠폰)

항상: 트리거 메시지 (트리거)


+좀더 궁금한 분들에게) 타겟팅 메시지의 경우에는 '타겟' 설정이 중요하다. 위 예시로 살펴보면 수요일에 발송되는 '개인화 제품 추천'은 해당 시기에 구매 시점이 도래한 고객군을 타겟하는 게 좋고, 목요일의 '할인 쿠폰'의 경우 해당 시기에 쿠폰을 주지 않으면 더 이상 구매하지 않을 고객군을 타겟하는 것이 좋다.



광고 채널

기존 고객들은 이미 제품이나 서비스의 우수함에 대해서는 인지가 되어 있기 때문에

신규 유저를 끌어오는 일반적인 광고와는 다르게 기획되어야 한다.

나는 크게 3가지를 고려해서 CRM 광고를 집행한다.


1. 재입고

: 인기 제품들이 품절된 이후 재입고 되었을 때 구매 수요가 가장 높은 타겟은 '기존 고객'이다.

이미 제품에 대한 만족도가 높기 때문이다.

그러므로 재입고 메시지를 광고 채널에서도 보여줄 필요가 있다.


2. 신규 제품

: 마찬가지로 브랜드를 열렬히 좋아해주는 기존 고객들에게 가장 먼저 신규 제품을 보여줄 의무가 있다.

광고 채널의 다양한 크리에이티브를 활용해서 신규 제품의 매력을 폭넓게 표현해보자.


3. 환상감

: '환상감'은 내가 만든 표현인데,

제품을 경험하고 있는 ICP 타겟의 모습을 보여줄 때 느껴지는 감정이다.

마치 내가 저 사람과 비슷하다는 착각을 불러일으켜 '환상감'이라고 칭해보았다.


(지갑을 열 때 우리는 '지위'를 중요하게 생각한다.

50대가 스포츠카를 쉽게 구매하지 못하는 이유는 '지위'에서 기인한다.

부의 허세보다 나를 철없게 바라보는 다른 사람의 눈초리가 더 강력하게 작용하는 것이다.)


기존 고객들을 락인 시키려면 '환상감'을 계속해서 유지시켜 내야한다.

우리 브랜드를 이용하는 당신은 멋있는 사람이라는 것을 보여주면 된다.



자사 웹/앱

단골 매장의 경험이 기분 좋은 이유는 '나'를 알아봐주기 때문이다.

누군가가 나를 알아봐줄 때 기분이 좋은 것은 인간의 기본적인 욕구 중에 하나이다.


디지털 채널에서도 이를 구현 가능하게 많은 솔루션들이 출시되고 있다.

국내에서는 채널톡이 떠오르는데,

고객의 구매 이력에 따라 웹사이트 내에서 개인화된 메시지를 제공하는 것이다.



3. 데이터 분석

모든 마케팅 활동에서의 목적은 '매출'로 귀결된다.

CRM도 마찬가지며, 목적을 달성하기 위해 가장 좋은 방법은

역시나 데이터 분석을 통한 지속적인 개선이다.


CRM 마케팅에서의 데이터 분석은 큰 틀에서는 '리텐션 분석'과 맥을 같이한다.

리텐션 분석(재구매주기, 코호트 분석, LTV 분석 등)은 큰 틀에서의 방향성을 잡아가는 일이라면

CRM 마케팅의 데이터 분석은 당장 이번 주의 성과를 좌우한다고 볼 수 있다.



시계열 분석: 데이터 준비

CRM 마케팅의 데이터 분석도 일반적인 데이터 분석과 큰 줄기는 똑같다.

시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미 있는 요약과 통계 정보를 추출하는 과정이 가장 중요하다.


시간에 따른 Raw 데이터가 있어야한다.

대부분의 이메일 솔루션은 성과에 대한 디테일한 데이터를 제공하고 있고,

카카오에서도 기본적인 클릭 성과 등의 데이터를 제공하기 때문에 데이터를 적재하는 과정부터 시작해보자.


이때, 각 솔루션에서 제공하는 매출 데이터는 다른 소스와 얽혀 있기 때문에

정확한 어트리뷰션 측정이 어렵다.


쉽게 말하자면 메시지가 없어도 원래 구매할 의도가 있던 사람이

CRM 메시지를 받아보았을 경우 해당 고객의 매출 성과는 CRM 마케팅 성과로 오해되기 쉽다.


따라서 웬만하면 GA4와 같은 솔루션을 통해서

개별 소스/매체 단에서 매출 데이터를 발라보는 것을 권장한다.


정리하자면, 아래와 같이 데이터를 적재하는 것이 좋다.

인게이지먼트 관련 데이터(오픈, 클릭, 이탈 등) → 솔루션에서 제공하는 Raw 데이터

레비뉴 관련 데이터(매출, 구매 수 등) → GA4 데이터



대시보드 만들기

Raw 데이터를 활용하여 날짜 함수, SUMIFS 함수들의 적절한 조합을 통해서

매주 트래킹할 수 있는 대시보드를 만들어주자.

(2번에서 분류한 메시지 성격에 따라서 개별적으로 분석해주자: 브로드캐스트 / 타겟팅 / 트리거 등)


이는 보고나 발표용이 아니라,

데이터를 분석하여 매주 성과를 '개선'하는데에 초점이 있기 때문에

그래프보다는 Table 형식으로 만들어 성과를 디테일하게 살펴보는 것이 좋다.


일반적으로 이메일의 경우에는 Open Rate(오픈율)과 CTR(클릭률)이 중요하다.


오픈율이 낮다는 것은  이메일 제목과 서브제목이 작동하지 않았다는 것을 의미하며

클릭률이 낮다는 것은  매력적인 클릭 포인트가 부족했다는 것을 의미하고

전환율이 낮다는 것은  제품 수요가 부족한 곳에 랜딩되었다는 것을 뜻한다.


벤치마킹을 위해서 작년(YoY)과 비교해도 좋고, 작년 데이터가 없다면

업계 평균 데이터와 비교할 수 있는 방법도 존재한다.


또한 최근 주차 성과를 같이 보면서 데이터가 개선되고 있는지,

그리고 트렌드는 어떠한지까지 파악할 수 있어야한다.



4. 결론

CRM 마케팅에 대한 정의와 방법론들은 매우 다양한데 비해,

실제로 어떻게 오퍼레이팅을 진행하는지에 대한 내용은 많이 알려져 있지 않다고 생각되었다.


현업에서는 당연하게 진행되는 내용이지만,

CRM 마케팅을 처음 접하는 분들에게는 도움이 되리라 믿는다.

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