초보마케터를 위한 고객 데이터 분석 노하우 3가지
데이터, 쪼개고 비교하라
CRM의 첫걸음 데이터, 하지만 데이터를 분석하지 못해 CRM을 시작조차 하지 못하는 마케터가 많습니다. 이 아티클에서 CRM 시작 전 꼭 알아야 할 데이터 분석 노하우를 알려드립니다. 고객 데이터를 분석하고 활용해 성공적인 CRM을 시작해 보세요.
고객 데이터를 활용하지 못하는 이유
CRM(Customer Relationship Management)은 고객 데이터를 활용해 고객과 상호 작용하고 관계를 관리하고 매출을 증대시키는 강력한 도구입니다. 하지만 많은 마케터가 CRM의 중요성을 인식하고 있지만 데이터를 효과적으로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
데이터 정리와 분석의 어려움
데이터는 수집만으로는 의미를 가지지 않습니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력, 클릭 수, 장바구니 이탈률과 같은 데이터가 있어도, 이를 제대로 정리하고 분석하지 못하면 실행 가능한 인사이트를 도출하기 어렵습니다. 어떤 데이터를 활용해야 하는지 판단하지 못하면 데이터는 단순한 숫자에 불과합니다.
마케팅 목표와 데이터의 연결 부족
많은 마케터가 데이터를 분석하더라도, 이를 마케팅 목표와 연결하지 못해 전략을 실행으로 전환하는 데 실패합니다. 고객 데이터를 통해 얻은 인사이트를 매출 증대, 재구매 유도, 고객 만족도 향상 등 목표와 일치시키지 않으면 실질적인 효과를 거두기 어렵습니다.
CRM 데이터 활용 기초 부족
CRM 데이터를 분석하고 활용하는 데 필요한 기본 개념을 이해하지 못하면, 데이터 기반 마케팅이 막막하게 느껴질 수 있습니다. 어떤 고객을 타겟으로 해야 하는지, 어떤 메시지가 효과적인지, 데이터에서 확인한 패턴을 어떻게 활용해야 하는지 알지 못하는 경우가 많습니다.
CRM 활용을 위한 데이터 분석 기초 이해하기
데이터 분석이란?
데이터는 어떤 사실이나 현상의 기록입니다. 숫자, 문자, 그림, 영상 모든 것을 데이터라 할 수 있죠. 그렇다면 데이터는 무엇을 기록하고 있을까요?
마케터가 흔히 접하는 GA4, 앰플리튜드를 예로들면, 유저가 홈페이지에 방문하게 된 경로, 유저가 홈페이지에 들어와서 하는 행동, 그리고 어디에서 어떤 디바이스로 접속했는지 등을 알 수 있습니다. 이는 사람들이 웹상에서 하는 ‘행동’을 관찰하여 기록한 것이라 할 수 있죠. 즉, 데이터는 사회 현상이나 사람들의 행동을 관찰하여 기록한 기호입니다.
그렇다면 분석은 무엇일까요? 분석은 한자로 分析, 나눌 분과 쪼갤 석으로 구성되어 있습니다. 한자어 그대로 분석은 나누고 쪼갠다는 뜻이죠. 크고 복잡해서 쉽게 이해하기 어려운 것을 이해하기 위해 나누고 쪼개보는 행위를 분석이라고 합니다.
사람들의 행동이나 사회현상은 그 덩어리가 매우 크고, 다양하게 나타나는 것으로 멀리서 봤을땐 하나의 군집처럼 보이지만, 자세히 들여다보면 굉장히 복잡하고 다면적으로 구성되어 있습니다. 그렇기 때문에 데이터를 나누고 쪼개보며 이해하기 위해 노력하는 것이 데이터 분석이라 할 수 입니다.
데이터 분석을 위한 기초 툴 1. Google Analytics 4(GA4)
GA4는 방문자 및 유입 경로, 행동을 추적하는 툴입니다.
[주요 체크 포인트]
사용자 유입 경로 분석
페이지별 체류 시간
전환율 추적
이탈률 모니터링
사용자 세그먼트 분석
데이터 분석을 위한 기초 툴 2. 앰플리튜드(Amplitude)
앰플리튜드는 사용자 행동을 더 깊이 있게 분석할 수 있는 툴입니다. 주요 기능을 통해 데이터를 분석할 수 있습니다.
[주요 기능]
사용자 여정 추적
코호트 분석
리텐션 분석
퍼널 분석
실시간 데이터 모니터링
데이터 분석의 시작, 쪼개고 비교하라
앞서 이야기 한 것처럼 데이터 분석의 기본은 나누고 쪼개보는 것입니다. 그리고 나누고 쪼갠 데이터를 비교하는 과정이 필요합니다. 브랜드에서 가장 많이 보고 있는 ‘매출’이라는 목표를 공식으로 나누면 다음과 같습니다:
매출 = 고객 수 * 구매확률 * 결제액
예를 들어, 고객이 20명, 구매 확률이 10%, 결제액이 20만 원이라면 매출은 40만 원입니다. 매출을 2배 늘리려면 다음 세 가지 중 하나를 목표로 삼을 수 있습니다:
고객 수 2배 늘리기 (40명)
목표 달성을 위한 액션 예시 : 신규 고객 유치를 위한 광고, 친구 추천 이벤트, 오프라인 팝업 등
구매 확률 높이기 (20%)
목표 달성을 위한 액션 예시 : 개인화된 메시지, 쿠폰 제공, 등
결제액 증가 (40만 원
목표 달성을 위한 액션 예시 : 번들 상품 제공, 상위 라인 론칭, 고급 상품 옵션 추가
만약 구매 확률이 100%인 브랜드는 매출을 높이기 위해 어떤 전략을 펼칠 수 있을까요? 구매확률은 더 이상 높일 수 없으니 고객 수를 늘리거나 결제액을 높이는 방법으로 매출을 높일 수 있을 것입니다. 만약 이 브랜드에서 데이터를 확인하지 않고 구매 확률을 높이는 것을 목표로 했다면 잘못된 목표 설정으로 리소스가 낭비되었을 것입니다.
데이터를 활용하는 것은 리소스 낭비를 줄이고, CRM을 시작하기 위한 첫 번째 단계입니다. 더 자세히 데이터를 활용하는 분석 노하우를 알아보고 싶다면, 콘텐츠 전문을 확인해 보세요!
