블랙프라이데이 시즌, 데이터가 진짜 경쟁력이다

블랙프라이데이 마케팅은 매년 반복되지만, 실질적인 성과를 내는 브랜드는 드뭅니다. 광고비는 오르고, 세일 경쟁은 치열해지지만, 고객은 금세 사라지죠. 비단 블랙프라이데이만의 문제는 아닙니다. 대형 세일이 있거나, 많은 브랜드가 세일 경쟁에 뛰어드는 시즌이 되면 모든 마케터가 고민하게 되는 영역이죠.

이 아티클에서는 이런 문제가 반복해서 발생하는 이유를 대부분의 브랜드가 ‘할인율’만 보고 데이터 기반 전략은 놓친다는 점으로 꼽아봤습니다. 자세한 내용 함께 알아볼까요?

💡 이 아티클에선 이런 내용을 알 수 있어요.

1. 블랙프라이데이 마케팅이 매년 힘든 진짜 이유

2. 확률 높은 마케팅을 만드는 데이터 활용법

3. 블프 이후 성장을 이어가는 리텐션 CRM 전략

얼마를 할인하고, 얼마를 남겨야 할까?

혹시 이 챕터의 제목처럼 얼마를 할인하고 얼마를 남겨야 할까가 마케팅의 시작점이진 않으신가요? 하지만, 성공적인 마케팅을 하고싶다면 이 문제를 이후로 생각해볼 필요가 있습니다. 중요하지 않아서가 아니라, 더 중요한 게 있기 때문입니다.

데이터 없는 캠페인은 감에 의존하는 마케팅

데이터 없이 진행하는 캠페인은 결국 ‘운’에 기대는 마케팅입니다. 얼마를 깎을지, 얼마나 재고를 털어낼지 고민은 깊지만, 정작 누가 사는지, 왜 사는지, 언제 사는지는 모르는 상태에서 진행하는 거죠. 그러니 할인율을 아무리 높여도 전환율은 들쭉날쭉하고, 고객은 단 한 번 사고 사라집니다.

이때까지 진행했던 캠페인을 생각해 보세요. ‘오늘은 잘 팔리네?’, ‘어제는 왜 이렇게 안 나갔지?’라는 질문을 해본 적이 있으신가요? 이런 질문을 한 적이 있다는 것은 성과의 원인을 설명하지 못한다는 뜻입니다. 결국 숫자를 보고도 왜라는 질문에 답하지 못하니 다음 시즌, 또 다른 캠페인에서도 같은 고민을 반복하게 되죠.

겉으로 보면 세일은 성공한 것으로 비춰집니다. 재고는 빠지고 매출 그래프는 올라가니까요. 하지만 이렇게 데이터 없이 진행하는 캠페인은 ‘운’에 기대는 마케팅과 같습니다. 할인율을 높여도 전환이 들쭉날쭉하고, 고객은 남지 않습니다. 겉보기엔 풍성하지만, 속이 비어 있는 ‘팥 없는 찐빵’ 같은 마케팅이 반복되는 것이죠. 그렇다면, 속이 꽉 찬 마케팅 어떻게 시작할 수 있을까요?

고객을 알아야 돈을 벌 수 있다

단순히 시즌 캠페인을 날짜 중심의 일회성 캠페인이라고 생각한다면 고객의 맥락과 행동은 고려하지 않은 채 언제 시작하고, 할인율에만 집중하게 되는 것이죠. 그렇기 때문에 할인과 이익 이전에 고객에 대해 정의하고, 생각해 볼 필요가 있습니다.

브랜드에서 판매하는 제품이 10개라고 하면, 10개를 구매하는 유저의 특징은 모두 다를 테고, 각각 살만한 사람에게 추천하는 게 마케팅 비용 절감에도 더 도움이 되지 않을까요?

고객 세그먼트 별로 좋아하는 적중률이 높은 상품은 존재한다

확률 높은 블랙프라이데이 마케팅을 설계하라

데이터는 불확실성을 줄일 수 있는 가장 확실한 무기

데이터는 불확실성을 줄이는 가장 확실한 무기입니다. 지난 마케팅 데이터를 분석하면 다음 캠페인의 성패를 좌우할 인사이트를 얻을 수 있어요. 여기에서 주목해야 할 데이터는 ‘고객’, 그리고 ‘상품’입니다.

고객 데이터에서 무엇을 찾아야 할까?

고객 데이터에서 주목해야 할 것은 성별, 나이, 지역 등의 경향을 파악하고 우리 고객의 특징을 알아내는 것입니다. 고객 데이터에서 페르소나를 찾았다면 그 사람들이 무엇을 좋아할까? 어떤 라이프 스타일을 갖고 있을까?와 같은 다양한 질문을 던질 수 있게 되죠. 하지만 고객 데이터만으로 적중률을 높이는 것엔 한계가 존재합니다. 그렇기 때문에 함께 고민해야 할 것이 ‘상품’ 데이터입니다.

고객 페르소나 예시(출처=Wix 공식 블로그 페르소나(persona) 뜻과 UX 디자인에서 중요하게 여겨지는 이유)

상품 데이터에서 무엇을 찾아야 할까?

상품 데이터에 대해 말하기 전 명품 브랜드가 스테디셀러를 계속해서 만드는 이유를 알고 계신가요? 브랜드의 아이덴티티이자 기복없이 매출을 만들어주기 때문입니다. 스테디셀러는 출판업계에서 오랜 세월 지나도 꾸준히 독자의 사랑을 받는 책을 일컫는 말입니다. 빠르게 바뀌는 패션 산업에서 스테디셀러를 기대하긴 어렵지만, 브랜드 헤리티지와 제품 본연의 기능이 소비자를 만족시킨 제품을 스테디셀러라 칭하고 있습니다.

여기에서 주목해야 할 점은 사랑, 감동, 만족, 인기 같은 정성적 단어인데요. 상품을 사랑한다, 감동을 받았다, 만족했다, 인기가 있다와 같은 감정을 실제 데이터에서 확인해야 우리의 스테디셀러는 이 제품이라는 결론을 내릴 수 있게 됩니다. 그렇기 때문에 ‘매출’, ‘판매량’, ‘기여도’ 등 확인할 수 있는 데이터를 찾는 과정이 중요합니다.

이 과정은 비단 스테디셀러뿐만 아니라 인기 있는 상품을 파악하기 위한 과정이죠. 이렇게 인기있는 상품을 누가 샀을까로 확장한다면 고객 데이터와 상품 데이터를 모두 활용해 A고객은 이 상품을 좋아해 같은 결론에 도달할 수 있게 됩니다.

마케팅은 타이밍이다

데이터로 경향성을 파악했다면, 메시지 전략을 세워볼 수 있을 겁니다. 우리는 우리의 고객이 누구인지, 이 고객이 무엇을 좋아하는지 알아냈으니까요. 그리고 지난 마케팅 결과와 이 데이터를 함께 두고 보는거죠.

• “장바구니에 담고 48시간 이내에 구매한 고객은 블랙프라이데이가 끝나기 전 재방문”

이런 데이터가 있다면 다음 전략의 힌트로 활용할 수 있습니다.

세그먼트별 블랙프라이데이 메시지 전략

데이터 기반 CRM의 핵심은 타이밍과 세분화입니다. 고객 페르소나를 기준으로 세그먼트를 나눌 수도 있고, 좋아하는 제품을 기준으로 세그먼트를 나눌 수도 있죠. 거기에 한 가지 더 알아두면 좋은 개념이 RFM 모델입니다.

RFM은 Recency (최근성), Frequency (빈도), Monetary (금액)의 약자로, 고객의 구매 데이터를 기반으로 고객을 세분화하는 분석 기법입니다.

[RFM 분석의 세 가지 지표]

• Recency (최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점까지의 시간입니다. 최근에 구매한 고객일수록 더 높은 가치를 가질 수 있습니다.

• Frequency (빈도): 고객이 구매를 얼마나 자주 했는지를 나타냅니다. 구매 빈도가 높은 고객은 서비스나 제품에 대한 충성도가 높다고 볼 수 있습니다.

• Monetary (금액): 고객이 총구매 금액의 크기를 나타냅니다. 구매 금액이 큰 고객은 높은 수익을 가져다주는 중요한 고객입니다.

RFM 모델을 활용하면 이탈 위험군, 일반 고객, VIP 등으로 고객을 분류할 수 있고, 이를 통해 고객의 가치를 평가하거나, 각 고객 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 즉 ‘지금 잡아야 하는’ 세그먼트를 찾을 수 있다는 의미겠죠?

RFM 이해를 위한 예제

RFM 모델 이해를 위한 고객 예시

이 표를 보고 각 고객에게 어떤 마케팅 전략을 펼칠 수 있을지 생각해 보세요.

A 고객은 1일 전 구매를 했고, 1회 구매한 고객으로 신규 고객 혹은 마케팅 활동에 바잉한 1회성 고객이라고 판단할 수 있습니다. B고객은 꾸준히, 많이 구매하는 고객으로, 충성고객이라 판단할 수 있어요. 그리고 C 고객은 과거에 많은 금액을 지불하던 고객이지만 현재는 이탈한 것으로 판단할 수 있는 잠재 고수익 고객 혹은 잠재 VIP 고객입니다. 이런 고객과 소통하기 위해서 다음과 같은 마케팅 액션을 취해볼 수 있습니다.

• A 고객 마케팅 목표: 관계 시작 + 재구매 유도

• B 고객 마케팅 목표: 유지 + 만족도 강화 + 장기 가치 극대화

• C 고객 목표: 재활성화 + 관심 회복

이렇게 데이터를 활용하면 고객별로 진행해야 하는 마케팅 캠페인과 목표를 전략적으로 세울 수 있습니다.

행동 로그를 활용한 타이밍 자동화

그리고 한 가지 더 자동화 메시지를 활용할 수 있는 자사몰이라면, 타겟 세그먼트를 기반으로 자동 메시지 플로우를 설정해 보세요**. RFM을 통해 디테일한 세그먼트, 상품 데이터를 통해 고객이 좋아하는 것 등을 확인 했다면 정말 타이밍을 맞춰 고객에게 다가갈 때**입니다.

우리가 확인했던 것처럼 “장바구니에 담고 48시간 이내에 구매한 고객은 블랙프라이데이가 끝나기 전 재방문”이라는 데이터가 있다면, 장바구니에 담고 48시간 이내에 구매한 고객을 대상으로 리마인드를 하거나, 추가 쿠폰을 제공하는 등 메시지를 발송해볼 수 있습니다.

고객 데이터, 상품 정보, 행동 데이터를 모두 확인하면 감에 의존하지 않고, 더 높은 적중률의 마케팅 구조를 만들 수 있습니다.

블랙프라이데이 판매보다 리텐션 전략이 중요하다

많은 브랜드가 블프를 매출의 정점으로 보지만, 실제로는 CRM의 시작점으로 봐야 합니다. 블프 기간 동안 기존 유저가 재구매하는 경우도 있지만 가격 때문에 유입하는 신규 유저가 많기 때문입니다. 이 기간 동안 고객 데이터를 확보하고, 관리한다면 내년 블프뿐만 아니라 다른 마케팅 캠페인에서 가장 강력한 자산이 됩니다.

💡 리텐션 CRM으로 재구매 전환 설계하는 팁
블프 직후 고객과 적극적으로 소통하고 싶다면 ‘구매 후 7일·30일·90일’ 단위로 리텐션 메시지를 설계하세요. 리뷰 요청, 추천 상품, 다음 시즌 사전 안내 등 관계를 이어가는 자동화 흐름이 고객 재방문율을 높입니다.

브랜드 데이터 활용할 준비 잘 되어 있으신가요?

이렇게 데이터의 중요성에 대해 알아봤습니다. 하지만 가진 데이터를 어떻게 활용해야 할지, 혹은 어떻게 수집해야 할지 고민이신가요? 이런 고민을 하는 분들을 위해 브랜드 데이터를 자가 진단 할 수 있는 자료도 함께 준비했습니다.

1. 고객 식별자 정합성 : 이메일·전화번호가 한 고객으로 통합되어 있는가?

2. 행동 로그 수집 현황 : 장바구니, 찜, 클릭 데이터가 정상적으로 저장되는가?

3. 구매 데이터 일관성 : 자사몰·플랫폼 간 매출 데이터가 일치하는가?

CRM은 데이터 위에서 더 큰 효과를 낼 수 있습니다. 앞서 말한 세 가지를 먼저 체크해 보시고, 하나의 항목이라도 체크할 수 없다면 아래 버튼을 클릭해 데이터 자가 진단을 위한 자료를 확인해 보세요.