— 리텐션은 데이터에서 시작된다

“광고비는 더 못 올리고, 신규 유입도 막힌 것 같은데… 매출이 왜 더 안 오를까?” 많은 브랜드 마케터들이 비슷한 고민을 합니다. 신규 고객은 어느 정도 들어오는 것 같은데, 월 매출은 어느 순간부터 멈춰버린 것처럼 느껴지죠. 정말 우리 브랜드를 살 사람은 이미 다 산 것일까요?

정답은 대부분 ‘아니요’입니다. 매출이 더 이상 오르지 않는 가장 큰 이유는 ‘한 번 구매하고 사라지는 고객’, 즉 재구매가 일어나지 않기 때문이에요. 오늘 이 아티클에서는 브랜드의 성장을 결정짓는 ‘이것’, 바로 리텐션을 데이터 관점에서 완전히 해부해 보려고 합니다.

💡 이 아티클에서 이런 내용을 알 수 있어요

1. 매출이 멈춘 진짜 이유는 리텐션 부재

2. 데이터로 고객을 다시 돌아오게 만드는 구조

3. ROAS 25,000%를 만든 실제 리텐션 사례

매출이 오르지 않는 이유는 ‘이것’ 때문이다

재구매가 없는 브랜드는 결국 성장하지 못한다.

신규 고객 유입이 매출을 만드는 건 맞습니다. 하지만 매출을 ‘키우는 건’ 재구매 고객입니다. 신규 고객은 브랜드를 시험해 보는 단계라 구매 전환도 어렵고, 유지 비용도 높습니다.

반면 한 번 구매한 고객은 이미 브랜드를 경험했기 때문에 다시 구매할 확률이 신규 고객보다 3~7배 높습니다. 그런데 문제는 많은 브랜드가 세일을 하거나 캠페인을 할 때 항상 신규 유입 중심으로 접근한다는 점이에요. 하지만 진짜 물어야 할 질문은 이거예요. “한 번 산 고객은 왜 다시 오지 않을까?”. 이 질문을 데이터로 풀어내면 매출이 다시 움직이기 시작합니다.

그렇다면 고객이 다시 찾아오면 어떻게 될까?

고객이 다시 찾아오면 매출은 자연스럽게 상승한다.

리텐션이 좋은 브랜드의 공통점은 광고비를 크게 늘리지 않아도 매출이 오른다는 것입니다. 왜냐하면 재구매만 늘어도, 매출 구조가 단단해지기 때문이에요.

예를 들어, 신규 고객 1명을 확보하는 비용이 1만 원, 기존 고객이 다시 구매하도록 만드는 비용이 2천 원이라면 무엇을 우선해야 할지 너무 명확하죠. 실제로 리텐션이 잘 만들어진 브랜드는 광고비 효율이 안정적이고, LTV(고객생애가치)도 빠르게 상승합니다. 즉 리텐션이 매출의 바닥을 단단하게 깔아주는 역할을 합니다.

고객을 다시 찾아오게 만들려면 어떻게 해야 할까?

답은 데이터에 있다.

고객이 돌아오지 않는 이유는 두 가지예요.

1. 고객을 제대로 이해하지 못했거나

2. 고객이 좋아하는 경험을 제공하지 못했거나

이 두 가지 모두 데이터를 통해 해결할 수 있는 문제입니다. 리텐션을 설계할 때 브랜드가 반드시 확인해야 할 데이터는 다음과 같습니다.

고객 데이터 : 고객은 누구인가?

성별, 나이, 지역 같은 기본 정보뿐 아니라 구매 주기, 첫 구매까지 걸린 기간, 2차 구매까지 걸리는 시간, 선호하는 상품군 이런 데이터가 쌓이면, 어떤 고객이 어떤 이유로 재구매하는지 패턴이 보이기 시작합니다.

예를 들어 이런 질문에 답할 수 있어야 해요.

• 어떤 고객층이 가장 재구매 가능성이 높은가?

• 어떤 제품을 구매한 고객이 LTV가 높은가?

• 가격 민감도가 낮은 고객은 누구인가?

이 질문에 답할 수 있다면 리텐션 전략의 50%는 이미 완성입니다.

상품 데이터 : 어떤 상품이 리텐션을 만드는가?

리텐션은 고객만 보는 게 아닙니다. 상품 데이터 분석은 생각보다 훨씬 강력해요. 특히 리텐션에 영향을 주는 것은 “스테디셀러” 역할을 하는 상품입니다. 스테디셀러를 찾는 기준은 데이터입니다.

• 재구매율

• 객단가 대비 LTV 영향

• 첫 구매 → 두 번째 구매로 이어진 비율

• 기여도

이 수치들을 보면 “어떤 상품이 고객을 다시 돌아오게 만드는가?”가 드러납니다. 예를 들어, A 제품을 구매한 고객이 30일 이내 재구매할 확률이 40%인데, B 제품은 5%에 불과하다면? A 제품 중심으로 캠페인을 설계해야 합니다.

고객과 상품 별 추천 이미지(출처=버클)

고객과 상품을 간단히 도식으로 그려본 이미지입니다. A고객과 C고객은 셔츠와 청바지를 동일하게 구매했고. A가 5일 후 반바지를 샀다면, C고객도 반바지를 구매할 확률이 높기 때문에 마케팅을 진행해 볼 수 있겠죠?

행동 데이터 : 언제 돌아오는가?

데이터로 리텐션 타이밍을 알 수 있습니다. 예시로 실제 브랜드에서 자주 발견되는 패턴은 이렇습니다.

• “A 상품을 구매한 고객은 7일째에 관심도가 가장 높음”

• “장바구니 담은 고객은 48시간 안에 리마인드가 가장 효과적”

• “첫 방문 후 3일째 이탈 방지 메시지가 재방문을 두 배 늘림”

이런 패턴을 발견하면, 리텐션 CRM 자동화는 훨씬 강력해집니다. 고객이 움직이는 타이밍에 메시지를 보내는 것만으로도 전환율은 2~5배까지 오릅니다.

결국 고객·상품·행동 데이터 중 하나만 보면 리텐션 전략은 한쪽으로 기울어집니다. 세 가지를 조합해야 비로소 ‘누가·무엇을·언제’라는 리텐션 3요소가 완성됩니다. 그렇다면 데이터 조합은 어떻게 할 수 있을까요?

고객을 다시 부르는 데이터 조합법

데이터를 통해 어떤 효과를 만들 수 있는지 알았다면, 이것을 조합하는 방법을 고민해야 합니다. 하나의 데이터만으로 리텐션을 높이는 데 한계가 있기 때문이죠. 단순히 예를 들어보겠습니다.

데이터 조합 예시(출처=버클)

위 이미지처럼 고객군이 자주 구매하는 상품과, 구매하는 패턴을 조합해 분석하고 비슷한 고객군에 메시지를 보낼 수 있습니다. 하지만 데이터에 따라 훨씬 다양하고 상세한 조합이 가능하겠죠? 고객과 상품, 행동으로 분류해서 쌓아둔 데이터를 조합한다면 마케팅 전략별 효율까지 측정할 수 있게 됩니다.

그런데 정말 이런 CRM 활동이 리텐션을 높이고, 성과를 높이는 데 이바지할까요?

충성 고객의 리텐션을 높인 미세키 서울

버클이 함께한 미세키 서울(MISEKI SEOUL)은 단 한 번의 메시지로 약 25,000%의 ROAS를 기록했습니다. 과연 이런 결과를 어떻게 만들었을까요? 정답은 단순합니다. 이 아티클의 주제처럼 데이터를 통해 접근했고, 데이터를 통해 세웠던 가설이 정확히 맞아떨어졌기 때문이죠.

미세키 서울은 소수의 고객이 어떤 매출을 만들 수 있을지 확인하기 위한 가설을 세우고 다음과 같은 과정으로 검증했습니다.

1. 고객 : 고객 분류 기준을 세우고 고객을 분류한다.

2. 상품 : 구매 의사가 높은 고객과 제품군을 매칭한다.

3. 행동 : 고객군 별 기존 메시지 성과를 분석한다.

그 결과 단 2%의 충성 고객이 전체 매출의 21%를 일으키는 성과를 만들었습니다. 즉, 리텐션은 감이 아니라 데이터로 설계하는 것입니다. 리텐션이 매출을 바꾼다는 건 수많은 데이터가 이미 증명하고 있습니다. 그렇다면 우리 브랜드의 리텐션 포인트는 어디에 있을까요? 미세키 서울의 마케팅 전략에서 확인해 보세요.

브랜드의 매출을 결정하는 건 결국 리텐션이다

리텐션은 데이터에서 만들어집니다.

아마 많은 마케터가 프로모션을 기획하며 광고 매체의 성과만 바라보고 있지 않을까 생각합니다. 하지만 광고 매체에도 상한은 명확하게 존재하고, 그것을 뚫기 위해선 기존 고객을 붙잡아야 하죠. 그러기 위해선 광고 매체 이외에 우리가 갖고 있는 데이터가 무엇인지 분석하고 알아보려는 노력이 필요합니다.

돌아오지 않는 고객을 붙잡기 위해 할인율을 계속 올리지 마세요. 데이터를 통해 “누구를 다시 데려와야 하는지”를 알아보세요. 이제 질문을 바꿔야 할 때입니다.

• “우리 브랜드는 고객이 왜 떠났는지 알고 있는가?”

• “다시 오게 만들 패턴은 이미 데이터 속에 있는가?”

만약 데이터를 어떻게 분석해야 할지 모르겠다면, 아래 버튼을 클릭해 데이터 자가진단을 먼저 진행해 보세요.