자사몰에서 구매한 홍길동 고객과 무신사에서 구매한 홍길동 고객이 같은 고객인지 다른 고객인지 모르시나요? 고객의 구매 행태가 복잡해질수록 고객을 알아보기 어렵습니다. 이 아티클에서는 여러 판매처에 흩어진 고객 데이터를 통합하고 재구매 고객을 찾는 디지털 보증서를 소개합니다.

재구매 고객을 찾기 힘든 이유

고객이 한 군데서만 구매하지 않기 때문

고객은 다양한 판매 채널을 통해 제품을 구매합니다. 예를 들어, 한 고객이 자사몰에서 구매한 후, 검색을 통해 더 저렴한 상품을 구매하기 위해 온라인 마켓플레이스나 소셜 미디어에서도 다시 구매할 수 있습니다. 판매 플랫폼이 늘어나고 다양해질수록 고객 데이터를 통합하고 분석하는 것은 점점 복잡해집니다.

데이터 분산 문제

여러 판매처에서 데이터를 개별적으로 수집하고 관리하는 것은 번거롭고 비효율적입니다. 데이터가 분산되어 있으면 재구매 고객을 파악하기 어려워지고, 고객의 행동 패턴을 분석하는 데 한계가 생기기 때문이죠. 그렇기 때문에 브랜드에서는 API 연동, 데이터 통합 솔루션 활용, ERP 연동, 수기 취합 등 고객 데이터를 수집할 수 있는 다양한 방법을 찾습니다. 하지만 합법적인 경로로 고객 데이터를 수집하는 것은 여전히 모든 브랜드의 숙제입니다.

재구매 고객은 브랜드 성장을 견인한다

재구매 고객은 브랜드 충성도가 높고, 장기적인 매출 증대에 중요한 역할을 합니다. 찾기 어렵지만 브랜드 성장을 견인하는 중요한 요소죠. 그렇기 때문에 통합된 데이터를 통해 재구매 고객의 행동을 분석하고, 이들을 타겟으로 한 마케팅 캠페인을 진행하는 것의 중요성은 점점 더 커지고 있습니다.

재구매 고객을 알아보는 방법

고객 데이터 수집에는 써드파티 툴을 활용하는 방법과 브랜드 스스로 퍼스트파티 데이터를 활용하는 방법이 있습니다. 하지만 쿠키리스시대가 되며 써드파티 툴의 활용보다 퍼스트파티 데이터와 제로파티 데이터의 중요성이 대두되고 있죠. 그렇기 때문에 자사몰과 연결해 데이터를 통합할 수 있는 방법들이 나타나고 있습니다. 하지만 자사몰 이외의 데이터를 수집하고 마케팅에 활용하기 위해선 어떻게 해야 할까요?

데이터 통합 도구 활용

데이터 통합 도구를 사용하면 여러 판매 채널에서 수집된 데이터를 하나로 모을 수 있습니다. 카페24가 지원하는 마켓플러스나 샵링커, 셀러허브, 이셀러스 등의 솔루션을 활용하면 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다. 하지만 이런 데이터는 단순 판매 혹은 배송을 위한 정보만을 제공하고, 마케팅에 활용하기에 무리가 있습니다. 그렇기 때문에 대안으로 떠오르고 있는 방법이 디지털 보증서를 활용하는 것입니다.

합법적으로 고객 데이터를 수집하는 디지털 보증서 활용

고객에게 제공하는 디지털 보증서를 통해 판매 채널과 관계없이 고객 데이터를 합법적으로 수집할 수 있습니다. 소비자보호법상 품질 보증서는 상품을 판매할 때 반드시 고객에게 제공되어야 하는 권리이기 때문이죠. 디지털 보증서는 이런 장점을 통해 흩어진 채널의 구매 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.

디지털 보증서를 이용하면 판매 채널별로 구매고객을 파악하고, 이 데이터를 통합해 재구매 고객을 파악할 수 있게 만듭니다. 고객의 구매 정보를 통합하여 한 곳에서 관리할 수 있기 때문이죠.

디지털 보증서로 재구매 고객을 찾는 방법

디지털 보증서 발급 및 데이터 수집

고객이 제품을 구매할 때 발급하는 디지털 보증서는 플랫폼과 자사몰, 오프라인까지 모든 채널의 구매 고객 정보 수집이 가능합니다. 또한 고객의 전자 지갑에 저장되어 모든 구매 정보를 통합합니다.

데이터 정제 및 통합

디지털 보증서를 통해 수집된 데이터는 구매정보와 고객의 지갑을 기준으로 자동 분류되기 때문에 중복 제거뿐만 아니라 일관된 형식으로 데이터를 변환합니다. 그렇기 때문에 정제된 데이터를 하나의 데이터베이스로 통합하고 실시간으로 분석할 수 있게되는 것이죠. 이때 무신사의 홍길동 고객과 자사몰의 홍길동 고객이 같은 사람인지, 다른 사람인지 알 수 있게 되는 것입니다.

고객 데이터 분석

수집된 디지털 보증서 데이터를 분석하여 고객의 구매 패턴을 파악하고, 재구매 고객을 식별합니다. 이를 통해 고객의 구매 패턴 파악뿐만 아니라, 재구매 고객까지 식별할 수 있습니다. 이를 통해 충성 고객을 찾고, 타겟 마케팅을 진행할 수 있습니다.

고객 데이터를 분석하고 전략을 세우는 방법

디지털 보증서를 통해 재구매를 분석하기 위해서 일차적으로 선행되어야 할 데이터 통합이 완료되었습니다. 홍길동 고객이 어느 플랫폼에서 구매하더라도 같은 사람임을 증명할 수 있게 되었죠. 판매처별로 고객의 행동을 분석한다면, 특정 판매처에서 많이 구매하는 고객과 그렇지 않은 고객을 비교하여 타겟 마케팅을 진행할 수 있습니다.

재구매 고객을 타겟으로 한 마케팅 전략

• 맞춤형 프로모션 제공: 재구매 고객에게 맞춤형 할인 쿠폰이나 프로모션을 제공하여 재구매를 유도합니다.

• 고객 맞춤형 추천: 고객의 구매 이력을 바탕으로 관련 상품을 추천하여 추가 구매를 유도합니다.

• 고객 만족도 조사: 재구매 고객의 피드백을 수집하여 서비스 품질을 개선하고, 고객 만족도를 높입니다.

위의 내용을 스토리로 풀어보자면 이와 같은 마케팅 전략을 펼칠 수 있습니다.

셔츠를 먼저 구매한 고객을 분류하고, 이 사람들이 그 다음에 무엇을 사는지 파악해 ‘티셔츠 다음은 바지를 추가로 판매할 수 있다’라는 가설을 세우고, 티셔츠를 구매한 고객을 대상으로 바지에 관련된 쿠폰이나 프로모션을 제공합니다. 그리고 티셔츠 구매 고객 중 반바지와 긴바지 구매 고객을 분류한다면 각각 선호에 맞춘 쿠폰이나 프로모션을 제공할 수 있죠.

디지털 보증서는 제품의 정보 뿐만아니라 링크를 삽입하거나 알림톡을 통해 발송하는 메시지에 고객 만족도 조사, 혹은 리뷰 링크를 삽입해 고객의 피드백을 수집하고 제품의 품질을 개선할 때 활용할 수도 있게 됩니다.

고객을 알고 브랜드를 알면 위태롭지 않다

디지털 보증서를 활용하면 여러 판매 채널에서 발생하는 데이터를 하나로 모아 재구매 고객을 식별할 수 있게 됩니다. 재구매 고객을 타겟으로 마케팅을 펼치기 위한 준비 역시 끝나죠. 상대를 알고 나를 알면 백번 싸워도 위태롭지 않다는 옛말처럼 우리 고객을 먼저 알아보고 전략을 세운다면 브랜드 성장에 도움이 될 겁니다.

하지만 이런 전략이 단기적으로 끝나지 않도록 재구매 고객 중 충성고객을 찾아내야 하는데요. 재구매 고객과 충성 고객을 분류하고 충성 고객을 파악할 수 있는 방법이 궁금하다면 해당 아티클을 참고해보세요.