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:

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:

1. 고객 수 2배 늘리기 (40명)

   1. 목표 달성을 위한 액션 예시 : 신규 고객 유치를 위한 광고, 친구 추천 이벤트, 오프라인 팝업 등

2. 구매 확률 높이기 (20%)

   1. 목표 달성을 위한 액션 예시 : 개인화된 메시지, 쿠폰 제공, 등

3. 결제액 증가 (40만 원)

   1. 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.

데이터 활용 CRM을 위한 3가지 데이터 분석 노하우

데이터를 분석할 때 크게 판매 채널, 고객, 상품 3가지 관점에서 먼저 데이터를 분석해보는 것을 추천합니다. 고객 수, 구매 확률, 결제액이 변동하는 주요한 이유는 다음과 같습니다:

• 고객 수 : 판매 채널이 많아지거나 많은 사람이 들어온다

• 구매 확률 : 타겟 고객이 많아지거나 쿠폰의 유무 등에 따라 확률이 바뀐다

• 결제액 : 상품의 단가나 번들 상품에 따라 바뀐다

그렇기 때문에 판매 채널을 분석하고, 어떻게 많은 사람을 데려올 것인지, 혹은 타겟 고객이 누구고 타겟이 무엇을 좋아하는지, 상품의 단가를 높이기 위한 방법은 무엇인지 혹은 여러개를 구매하게 만들 전략은 무엇인지를 데이터로 확인하고 CRM에 적용해야 합니다.

1. 고객 수 확보 : 채널 데이터 분석

• 채널별 성과 분석

• 유입 최적화 전략

• 신규 채널 발굴

고객수는 판매 채널 분석이나 유입 채널 분석을 통해 높일 수 있습니다. 무신사, 29cm, 아몬즈, 쿠팡, 네이버 등 자사몰 이외에도 제품을 판매할 수 있는 다양한 채널이 있기 때문이죠. 플랫폼의 경우 플랫폼에 모여있는 고객풀을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 그렇기 때문에 자사몰 유입에 한계가 왔다는 생각이 들 때 플랫폼 입점을 고려해볼 수 있습니다.

그뿐만 아니라 고객 세그먼트를 구분해 신규 고객, 충성 고객, 이탈 고객을 관리하는 것도 고객수를 유지하며 늘리는 중요한 방법 중 하나입니다. 이때 신규 고객에게 첫 구매 혜택을 제공하거나, 충성 고객에게 한정판 상품 알림, 친구 추천 이벤트 등을 유도해볼 수 있습니다.

2. 구매 확률 향상 : 고객 데이터 분석

• 고객 세그먼트 정의

• 개인화 전략 수립

• A/B 테스트 실행

구매 확률을 높이기 위해서는 타겟 고객을 늘리거나 이벤트를 활용하는 등의 전략을 펼칠 수 있습니다. 이 때 타겟 고객을 알기 위한 데이터 분석이 필요한데요. 연령이나 성별 등의 데이터를 활용해 우리 브랜드의 주요 타겟은 누구인지 아는 것이 중요합니다. 그와 더불어 연령대의 고객이 선호하는 상품을 할인 한다던지 맞춤형 쿠폰 제공, 후기 강화 등의 전략을 펼칠 수 있습니다.

3. 결제액 상승 : 상품 데이터 분석

• 상품 포트폴리오 최적화

• 번들링 전략 수립

• 업셀링/크로스셀링 기회 발굴

결제액을 늘리기 위해서는 상품의 단가가 높아지거나 번들 구성, 그리고 업셀링이나 크로스셀링 전략이 필요합니다. 그러기 위해서 필요한 데이터는 상품 데이터라 할 수 있는데요. 고객이 실제 A제품을 구매한 이후 어떤 제품을 구매하는지를 파악해 연관 상품을 추천할 수 있겠죠. 혹은 흰 티셔츠 3장에 n원과 같은 묶음 상품을 구성하는 것도 결제액을 늘리는 전략 중 하나입니다. 그리고 베스트셀러 상품이 있다면, 이 상품의 컬러군을 다양하게 만드는 방법을 사용해볼 수도 있습니다.

데이터 기반 CRM의 장점

앞선 예시처럼 데이터 분석을 기반으로 CRM을 시작하면 정확하게 무엇이 필요한지 파악하면 리소스를 절감하고 효과적인 액션을 설정할 수 있습니다. CRM의 기본은 고객의 구매 이력이나, 관심사, 행동 데이터를 분석하는 것이기 때문에, 기존의 디지털 마케팅보다 다음과 같은 점에서 효과적입니다:

1. 효율적인 타겟팅: 고객 세그먼트를 구분하고, 개인화된 메시지를 전달해 구매 전환율 상승

2. ROI 향상: 구매 가능성이 높은 고객에게 마케팅 예산을 집중 투자

3. 장기적인 고객 관계: 고객과 지속적으로 관계를 유지해 재구매 유도

💡Tip 분석 주기별 체크포인트
일간: 실시간 트래픽, 전환율 변동
주간: 캠페인 성과, 주요 KPI 추적
월간: 전체 성과 분석, 전략 수정
분기

데이터 분석은 CRM의 첫 걸음

데이터를 활용하는 것은 CRM을 시작하기 위한 첫 번째 단계입니다. 이번 아티클을 통해 데이터 분석이 어려운 초보 마케터를 위해 어떻게 데이터를 분석하고 활용할 수 있을지 알아봤습니다.

데이터를 기반으로한 CRM 마케팅은 단순히 매출을 늘리는 것을 넘어 보다 고객을 파악하고 장기적으로 관계를 강화하기 위한 방법입니다. 처음부터 너무 복잡한 단계의 전략을 고민하는 것보다 이 아티클에서 나왔던 핵심인 ‘나누기’와 ‘쪼개기’를 먼저 연습해보는 것은 어떨까요?

마지막으로 CRM을 시작하기 위한 액션 아이템과 룰루레몬 사례에서 찾은 CRM 시작 전 체크해야 할 8가지를 공유드리며 이번 아티클 마무리 하겠습니다. 이를 토대로 성공적인 마케팅 전략을 세워보세요!

주요 액션 아이템

1. 현재 보유 중인 데이터 현황 파악

2. 핵심 KPI 설정

3. 데이터 수집 도구 셋업

4. 분석 주기 설정

5. 팀 내 공유 체계 구축