쌓여있는 데이터를 어떻게 사용해야 할지 몰라 고민인가요? 데이터를 기반으로 마케팅을 진행하고 탄탄하게 브랜드를 운영하는 3가지 사례를 알려드립니다. 이 아티클을 통해 우리 브랜드에 적용할 수 있는 인사이트를 얻어보세요!

데이터 활용이 중요한 이유

데이터를 활용하면 고객의 행동 패턴을 파악하고, 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 브랜드 충성도를 강화할 수 있습니다.

모여있는 고객 데이터를 마케팅에 활용하기 힘든 이유 2가지

데이터 활용이 중요한 것은 알고 있지만, 데이터를 활용하기 힘든 이유에는 어떤 것들이 있을까요? 크게 두 가지로 정리해봤습니다.

1. 데이터를 수집했지만 어떻게 사용해야 할지 모르는 상황

많은 브랜드는 다양한 채널에서 고객 데이터를 수집하고 있습니다. 웹사이트 방문 기록, 구매 이력, 소셜 미디어 상호작용 등 방대한 양의 데이터가 쌓여갑니다. 그러나 이러한 데이터를 어떻게 활용해야 할지 모르면 그 데이터는 단순한 숫자에 불과합니다.

이 문제의 본질은 크게 세 가지 이유에서 발생합니다.

• 데이터의 양과 다양성 : 방대한 양의 데이터가 쌓이지만, 체계적으로 정리하고 이해하는 것이 어렵게 때문입니다. 고객 행동, 선호도, 구매 패턴, 판매 채널 등 다양한 데이터 중 우리 브랜드가 중요하게 생각하는 데이터를 정의하는 작업이 우선되어야합니다.

• 분석 툴과 기술 부족 : 많은 기업이 데이터 분석을 위한 적절한 툴이나 기술을 갖추지 못하고 있는 것도 문제 발생의 원인입니다. 개발적인 지식이 필요한 경우가 많고 플랫폼마다 다르게 제공하는 데이터를 가공할 수 있는 지식과 경험이 부족할 수 있기 때문이죠.

• 데이터의 유용성 인식 부족 : A라는 데이터와 B라는 데이터의 상관관계, 그리고 이 데이터들이 가져올 가치에 대해 명확하게 인식하지 못하기 때문에 제대로 사용할 수 없다는 것도 문제의 원인입니다. 데이터를 정의하고 상관관계를 명확히 하지 않으면 데이터 활용을 제대로 할 수 없습니다.

2. 데이터 분석과 활용의 어려움

데이터 분석은 단순히 데이터를 모으고 확인하는 것에서 끝나지 않습니다. 수집된 데이터를 분석하고 이를 통해 유의미한 인사이트를 도출하는 과정은 복잡하고, 전문 지식이 필요한 영역이기 때문이죠. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석하는 과정은 많은 시간과 노력이 필요합니다.

데이터 분석과 활용의 어려움 역시 크게 세 가지 이유에서 발생합니다.

• 복잡한 분석 과정 : 데이터 분석은 다양한 기술과 방법론이 필요합니다. 통계 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화 등 브랜드에 필요한 데이터를 활용할 수 있도록 분석할 수 있는 능력을 키워야 합니다.

• 다양한 데이터 소스 통합의 어려움 : 고객 데이터는 여러 플랫폼에서 수집되는 정보이기 때문에 중복되거나, 누락되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 파악하고 정리하는 것이 어렵기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다.

• 시간과 자원의 부족 : 데이터 분석은 시간과 자원이 많이 소모되는 작업입니다. 브랜드는 성장과 생존을 위해 ‘이익 실현’에 포커스 되어있는 조직이기도 합니다. 그렇기 때문에 분석과 활용에 많은 시간을 쏟지 못하는 것도 문제 발생의 원인 중 하나입니다.

데이터 활용 문제를 해결하기 위한 방안

데이터를 활용하기 어렵다는 문제는 전문 인력을 채용하거나, 툴을 도입한다면 일부 해소될 수 있습니다. 하지만 그 이전에 브랜드 내부에서 꼭 필요한 데이터를 설정할 수 있어야겠죠. 그리고 수집된 데이터 중 일부를 가공해 활용하는 것부터 연습해야 해요. 이후 고도화된 데이터 분석이 필요하다면 컨설팅 서비스나, 전담팀을 구성해 문제를 해결할 수 있습니다.

그 이전에 데이터를 활용해 마케팅을 진행하고 성장한 3가지 브랜드 사례를 통해 어떤 데이터가 중요한지, 브랜드에서 수집하고있는 데이터 중 바로 활용 가능한 것이 무엇인지 알려드리겠습니다.

고객 데이터 활용 마케팅 성공 사례 3가지

카카오

카카오는 다양한 온라인 서비스를 제공하며 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 있는데요. 카카오톡, 카카오 뮤직, 카카오 TV, 카카오페이, 선물하기 등 제공하는 서비스가 많은 만큼 데이터 역시 방대하게 쌓이고 있습니다.

카카오는 이런 데이터 중 특히 사용자의 행동 패턴과 선호도를 분석하는 데 데이터를 활용하고 있습니다. 결제 이력, 관심사, 소비 성향 등을 수집할 수 있기 때문이죠. 이를 통해 맞춤형 추천 서비스를 제공하기도 하고, 카카오의 광고 영역에 개인이 관심 있어 할 만한 광고를 내보내며 수익을 만들고 있습니다.

📍스몰 브랜드에서 어떻게 활용할 수 있어요?

카카오의 사례에서는 사용자의 행동 패턴과 선호도를 분석하고 있다는 점에 주목할 만합니다. 스몰 브랜드에서는 판매 상품에 따른 고객의 선호를 파악할 수 있어요. 연령대, 성별, 배송 지역 등을 통한 마케팅 전략을 세워볼 수 있습니다. 뿐만 아니라 A상품 구매 이후 어떤 상품의 페이지뷰가 높은지, 판매가 높은지 파악하면 A상품 구매자에게 다음 상품을 추천하며 구매 전환을 일으킬 수도 있습니다.

오늘의 집

오늘의 집은 콘텐츠를 기반으로 성장했다 해도 과언이 아닌데요. 콘텐츠를 통해 고객의 취향이나 선호를 파악하고 그것을 홈페이지에 반영해 홈페이지 메인을 개인화할 수 있었던 것이죠. 또 콘텐츠의 장점은 고객과 쌍방향 소통과 고객의 참여를 이끌어낼 수 있다는 점인데요. 고객의 참여가 가능한 관여 콘텐츠를 개발하고 콘텐츠 안에서 고객의 니즈를 파악하고 관심을 만들어내는 캠페인을 펼치고 있습니다.

📍스몰 브랜드에서 어떻게 활용할 수 있어요?

스몰 브랜드에서도 운영하고 있는 SNS 채널이 있다면, 언급이나 댓글, 좋아요 수를 통해 고객의 참여도를 파악할 수 있어요. 댓글로 고객과 직접 소통하며 고객의 참여를 이끌어낼 수도 있는데요. 고객의 목소리를 직접 들으며 주력 상품을 어필하고 소통이 많은 고객을 우리 브랜드의 페르소나로 설정해 마케팅에 활용할 수도 있습니다.

컬리

컬리는 ‘새벽배송’을 통해 유통시장에 혁신을 일으켰죠. 컬리는 고객의 구매 이력, 검색 이력, 페이지 뷰 등 데이터를 분석해 고객에게 맞춤 상품을 추천하고 있습니다. 하지만 컬리의 사례에서 주목할만한 점은 ‘재구매 주기’가 짧은 식품이라는 점입니다. 고객의 이탈을 방어하는데 마케팅의 목적이 있거든요. 고객의 구매 패턴이나 계절성, 트렌드를 분석해 수요 예측과 재고관리를 효율화 하기도 하고, 상품과 카테고리, 접속 시간을 분석해 타겟팅 광고나 프로모션을 진행하며 고객의 리텐션을 높이고 있습니다.

📍스몰 브랜드에서 어떻게 활용할 수 있어요?

컬리의 사례에서 주목할 만한 점은 ‘재구매 주기’를 파악하고 이탈을 줄이기 위한 마케팅을 펼치고 있다는 점입니다. 우리 브랜드에 찾는 고객도 제품이 마음에 든다면 시즌 별로 상품을 구매할 수 있을 텐데요. 그런 주기를 잘 타겟팅해 고객의 구매를 이끌어낼 수 있습니다. 이때 상품과 카테고리 뿐만 아니라 계절성과 트렌드를 반영한 메시지를 내보낸다면 더 높은 전환율을 기대해 볼 수 있을 거예요.

데이터를 활용하여 마케팅하는 4가지 노하우

1. 데이터 수집 및 분석 방법

데이터 수집은 다양한 채널을 통해 이루어집니다. 웹사이트, 소셜 미디어, 매장 등에서 데이터를 수집하고, 이를 통합하여 분석합니다. 분석된 데이터를 바탕으로 고객의 행동 패턴을 파악하고, 개인화된 마케팅 전략을 수립합니다.

2. 타겟 마케팅 전략 수립

타겟 마케팅은 고객의 행동 데이터를 기반으로 개인화된 메시지를 전달하는 것입니다. 이를 통해 고객의 관심을 끌고, 참여를 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품을 자주 구매하는 고객, A 제품 구매 후 B 제품을 구매하는 패턴이 눈에 띈다면 관련 제품을 추천하는 방식입니다.

3. 개인화된 마케팅 메시지 전달

개인화된 마케팅 메시지는 고객의 행동 데이터와 선호도를 바탕으로 작성됩니다. 이를 통해 고객의 관심을 끌고, 참여를 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품을 자주 구매하는 고객에게 해당 제품의 새로운 버전을 소개하는 방식입니다.

4. 고객 락인 전략

고객 락인은 고객이 브랜드와 지속적으로 관계를 유지하도록 하는 전략입니다. 이를 위해 개인화된 혜택과 경험을 제공하며, 고객의 만족도를 높이고 충성도를 강화합니다. 예를 들어, 정기적인 이벤트와 프로모션을 통해 고객의 참여를 유도하는 방식입니다.

스몰 브랜드도 활용할 수 있는 데이터가 이미 쌓여있다

앞서 언급했던 3가지 브랜드는 모두 각자가 수집할 수 있는 데이터를 활용해 서비스에 반영하고, 개인화된 마케팅을 진행하고 있다 할 수 있습니다. 스몰 브랜드에서도 상품 판매 데이터, 고객의 연령대, 주로 구매하는 금액, 잘되는 콘텐츠의 좋아요 수, 리그램 수 등을 통해 고객의 취향을 파악할 수 있죠.

하지만 가장 중요한 것은 데이터를 ‘정의’하는 일이라 할 수 있어요. 가장 중요한 데이터를 정의하고 그 데이터가 나오게된 배경을 분석할 수 있게 된다면 조금 더 전략적인 마케팅이 가능해질 것입니다.

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