온라인 쇼핑몰 운영에 있어 고객 데이터 분석이 중요하다는 점, 다들 알고 계시죠? 하지만 실전에서 어떻게 데이터 분석을 해야 하는지, 분석된 자료를 활용해 어떻게 마케팅 전략을 세워야 하는지를 알지 못해 효과를 얻지 못한 분들도 분명히 계실 겁니다.
그런 의미에서 오늘은 매출 증대라는 목표에 가까이 가실 수 있는 데이터 분석을 통한 마케팅 전략 방안을 알려드리도록 하겠습니다.
1. 고객 데이터 분석의 중요성
먼저, 데이터 분석이 중요한 이유에 대해 알아볼까요? 바로 데이터 분석을 통해 기업이 고객의 행동이나 선호도, 구매 패턴 등을 이해할 수 있기 때문인데요, 이로 인해 기업은 고객의 니즈를 더 잘 파악하여 고객의 취향과 구매 패턴에 맞는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되죠. 또한 고객의 데이터를 분석한 내용을 활용하여 타깃 고객에 대한 정의를 명확히 내리고, 고객을 세분화하여 메시지와 마케팅 채널을 선택하는 등 전략을 최적화시킬 수 있어요.
더불어 데이터 분석을 통해 고객 피드백이나 행동 데이터에서 다양한 인사이트를 도출할 수 있는데요, 이를 통해 자사 서비스나 제품에 대한 개선점을 찾을 수 있고, 더 나아가 미래 트렌트 예측 및 잠재 고객 등으로 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있게 된답니다.
2. 고객 행동 분석으로 도출 가능한 인사이트
1) 방문 빈도 분석을 통한 고객의 구매 패턴 확인
데이터 분석을 진행하면 고객이 선호하는 브랜드, 제품 카테고리, 가격대 등을 파악할 수 있으며, 고객 행동 분석으로 고객이 어떤 제품을 자주 구매하는지, 특정 시즌이나 이벤트에 따라 얼마나 구매가 증가하는지 또한 알 수 있습니다. 그리고 분석한 내용은 제품 재고 관리, 신제품 개발, 고객 관심을 끄는 프로모션 전략 수립 등 다양한 방면에서 활용해 볼 수 있는데요,
하나의 사례로, 고객의 쇼핑몰 방문 빈도 분석 후 고객 충성도를 확인하고, 이를 전략에 반영해 방문 빈도가 높은 고객에게 특별한 혜택을 제공하는 세분화 전략을 이행할 수 있죠.
2) 고객 세분화
고객 세분화는 다양한 그룹의 특성과 요구를 이해하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 전략을 수립하는 데 필수적입니다. 이를 활용한다면 고객 반응을 높일 수 있는 다양한 전략 수행이 가능해지기 때문인데요, 이 방법으로는 여러 가지 기준이 있으며, 다음과 같이 이뤄질 수 있습니다.
- 인구 통계적: 고객 나이, 성별, 소득, 교육 수준 등
- 심리적: 가치관, 라이프스타일 등
- 행동적: 구매 빈도, 브랜드 충성도, 사용 패턴 등
- 지리적: 지역이나 도시, 국가 등
이렇게 고객의 데이터를 바탕으로 이러한 기준을 활용하여 세분화된 그룹을 정의하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 전략을 수립할 수 있어요.
3) 고객 세분화 사례
한 온라인 쇼핑몰은 고객의 구매 이력과 방문 패턴을 분석하여 ‘신규 고객’, ‘재구매 고객’, ‘장바구니 이탈 고객’으로 고객을 세분화했습니다. 그리고 신규 고객에게는 첫 구매 할인 쿠폰을 제공하고, 재구매 고객에게는 로열티 프로그램을 통해 혜택을 주었으며, 장바구니 이탈 고객에게는 리마인더 문자 등을 발송하여 구매를 유도한결과 매출이 크게 증가할 수 있었다고 해요.
3. CRM 시스템 활용
1) CRM 시스템이란?
CRM (고객 관계 관리) 시스템은 고객과의 상호 작용을 관리하고, 데이터 수집 및 분석으로 고객의 요구와 행동을 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히 쇼핑몰 등 온라인 사이트 내에서 CRM 시스템을 도입하면 고객의 구매 이력이나 선호도, 피드백 등을 통합해 고객 행동 분석이 가능해지는데요, CRM 시스템을 통해 고객의 맞춤형 프로모션 등 마케팅 전략을 제시하여 고객 만족도를 높일 수 있으며, 고객 이탈 징후를 조기에 파악해 적절한 대응으로 고객을 유지할 수 있습니다.
2) CRM 데이터 활용
CRM 시스템을 이용한다면 고객의 세그먼트를 정의할 수 있고, 개인화 전략도 설계할 수 있게 됩니다.
예를 들어, CRM 데이터를 통해 고객 구매 이력에 따른 추천 제품 관련 앱 푸시나 이메일 등을 발송할 수 있고, 웹사이트에서 장바구니에 담았지만 구매하지 않은 제품을 리타게팅 광고로 재노출시켜 구매를 유도할 수 있는데요, 이 외에도 생일, 기념일 등 고객의 특별한 날에 맞춰 할인 쿠폰이나 특별 혜택을 제공해 재구매율 및 재방문율을 높이는 동시에 고객 충성도 또한 높일 수 있죠.
3) 고객 유지 및 재구매율 증대
또한, 고객 유지 및 재구매율 증대를 위해서는 고객의 소리에 집중할 필요가 있어요. CRM 시스템을 활용하면 고객의 피드백을 정기적으로 수집하고, 이를 분석하여 서비스나 제품 개선에 반영할 수 있습니다. 더 나아가 CRM 시스템을 통해 고객의 의견을 존중하는 모습을 보여줄 수 있으며, 장기적으로는 고객과의 신뢰를 구축하여 충성 고객을 확보할 수 있게 되죠.
예를 들어, 한 번 유입된 고객을 대상으로 재구매를 유도하기 위해 포인트 적립, 멤버십 혜택 등을 제공하는 로열티 프로그램을 운영할 수 있는데요, 가령, 자주 구매하는 고객에게는 VIP 혜택을 제공하고, 이탈 가능성이 있는 고객에게는 할인 쿠폰을 제공하여 재구매를 유도할 수 있어요.
4. 매출 올리는 마케팅 전략 팁 3가지
1) 고객 데이터를 주기적으로 수집하고 분석
첫 번째 전략은 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하는 것입니다. 고객 구매 이력, 웹사이트 방문 패턴, 고객 피드백 등을 주기적으로 수집하여 고객의 변화하는 요구와 선호를 파악할 수 있는데요, 데이터 분석 도구를 사용하여 고객 행동 분석으로 어떤 제품이 인기가 있는지, 어떤 마케팅 캠페인이 효과적인지를 분석할 수 있고, 수집된 데이터를 기반으로 세분화 전략을 통해 각 그룹별 맞춤 마케팅을 수립할 수 있습니다.
2) CRM 마케팅으로 고객 관계를 강화
두 번째 전략은 CRM 시스템을 도입하여 고객과의 모든 상호 작용을 기록하고 관리하는 것인데요, 이를 통해 고객의 피드백을 적극적으로 반영하여 쇼핑몰 UI/UX 개선 및 제품 개선 등을 할 수 있습니다. 또한 고객 충성도를 높이기 위해 포인트 적립, 멤버십 혜택 등을 제공하는 CRM 마케팅을 운영하여 고객이 재구매할 때마다 혜택을 제공해 구매 전환율을 높일 수 있어요.
3) 개인화된 마케팅 메시지, 캠페인을 실행
마지막 전략은 데이터 분석 및 고객 행동 분석으로 개인화된 마케팅 메시지나 캠페인을 실행하는 것입니다. 고객의 선호도와 행동에 기반하여 고객 세그먼트에 따라 맞춤형 캠페인을 설계하고, 다양한 마케팅 메시지와 캠페인에 A/B 테스트를 진행하여 어떤 전략이 가장 효과적인지를 분석해 최적화된 마케팅 전략을 찾아낼 수 있죠.
오늘은 데이터 분석으로 매출 늘리는 마케팅 방안에 대해 설명해 드렸습니다. 오늘 소개해 드린 고객 데이터 수집 및 고객 행동 분석을 통한 CRM 마케팅 진행, 개인화된 고객 메시지를 활용한 캠페인을 실행하는 등 3가지 핵심 방안을 잘 활용해 여러분의 쇼핑몰 매출 증대에 성공하시길 바랍니다!
