2024.04.24 - 17일차 [고객 행동 데이터 기반 콘텐츠 전략]

오늘은 무엇을 배웠는가

 

- 고객 행동 데이터 정의 및 특징

• 고객 행동 데이터는 고객이 제품이나 서비스와 상호작용하는 과정에서 생성되는 정보를 의미(사용자 데이터, 이벤트 데이터 등으로 혼용되기도 함.)
• 사용자들이 서비스를 사용하면서 남긴 행동 데이터(페이지뷰, 클릭, 스크롤 등)를 분석하여, 가장 자연스러운 사용자의 행동 패턴을 파악할 수 있음.
• 고객 행동 데이터는 고객의 행동, 선호도, 관심사 등이 포함되어 있어, 이를 바탕으로 고객의 니즈를 파악하여 개인화된 고객 경험과 맞춤형 마케팅 전략 수립이 가능.
• 고객의 행동 데이터를 수집하는 데에는 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 개인정보 보호 조치 필요.
• 고객 행동 데이터를 가장 잘 수집할 수 있는 곳은 온드 미디어. 온드 미디어에서 일어나는 마케팅은 온사이트 마케팅.

-  고객 행동 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 장점

• 고객 행동 데이터를 활용한 컨텐츠 마케팅은 ROI(투자수익률)를 최대 8배까지 높일 수 있음(2021년 GubSpot)
• 고객 행동 데이터를 활용한 컨텐츠 마케팅은 브랜드 인식도를 최대 87%까지 높일 수 있음(2020년 Content Marketing Institute)
• 고객 행동 데이터를 활용한 컨텐츠 마케팅은 전환율을 최대 80%까지 높일 수 있음(2019년 Google)
• 고객 행동 데이터를 활용한 컨텐츠 마케팅은 고객 유지율을 최대 50%까지 높일 수 있음(2018년 Adobe의 연구)

- 고객 행동 데이터의 유형

• 디지털 행동 데이터
  • 웹사이트 방문 기록: 고객이 웹사이트를 방문한 날짜, 시간, 페이지 조회 기록 등.
  • 검색 행동: 고객이 검색 엔진을 사용하여 어떤 키워드를 검색했는지, 클릭한 검색 결과는 무엇인지 등.
  • 소셜 미디어 활동: 고객이 소셜 미디어 플랫폼에서 공유하거나 좋아요를 누르는 등의 활동 기록.
• 거래 행동 데이터
  • 구매 이력: 고객이 어떤 제품을 구매했는지, 언제, 어디서 구매했는지 등의 이력.
  • 결제 방식: 고객이 신용 카드, 현금, 이체 등의 결제 수단을 사용한 것에 대한 이력.
  • 구매 빈도: 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 제품을 구매하는지에 대한 정보.
• 상호작용 행동 데이터
  • 고객 지원 요청: 고객이 어떤 문제나 질문을 가지고 지원팀에 문의한 내역.
  • 평가 및 리뷰: 제품이나 서비스에 대한 고객의 평가, 리뷰, 평점 등의 정보.
  • 이벤트 참여: 고객이 특별한 이벤트나 프로모션에 참여한 내역.
• 위치 기반 행동 데이터
  • 위치 추적: 고객이 어디를 다녀왔는지, 특정 장소를 얼마나 자주 방문하는지 등의 정보.
  • 지역 기반 활동: 특정 지역에서의 고객의 활동 패턴 등. 지역마다 소비 성향이나 관심사가 다를 수 있음.

- 고객 행동 데이터를 통해 얻을 수 있는 대표적인 정보

• 고객의 유입 경로: 고객이 어떤 경로로 웹사이트에 유입되었는지 파악 가능.
  • 고객이 선호하는 마케팅 채널을 파악하고, 해당 채널을 중심으로 마케팅 전략 수립.
• 고객의 구매 행동: 고객이 어떤 제품을 구매하는지, 어떤 결제 수단을 사용하는지 등 파악.
  • 고객이 선호하는 제품과 결제 수단을 파악하고, 이를 중심으로 서비스를 개선하고 마케팅 전략을 수립.
• 고객의 이탈률: 고객이 웹사이트를 이용하다가 이탈하는 비율 파악 가능.
  • 웹사이트의 UI/UX 개선점을 파악하고, 고객의 만족도를 높일 수 있음.
• 고객의 체류 시간: 고객이 웹사이트에 머무르는 시간 파악.
  • 고객이 웹사이트에서 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 서비스를 개선하고, 고객 만족도 제고 가능.

- 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 전략 프로세스

• 데이터 분석을 통해 청중이나 이상적인 고객이 선호하는 콘텐츠 유형이나 형식, 업계의 최근 동향, 사람들이 읽고 싶어하는 내용, 어떤 유형의 커뮤니케이션 또는 매체가 가장 좋은지 등의 통찰력을 얻을 수 있음.
• 이러한 통찰력을 바탕으로 창의적이고 매력적이고 가치 있는 콘텐츠를 제작해 타겟 오디언스에게 개인화된 마케팅을 통해 비즈니스 효과를 높일 수 있음.

- 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 장점

- 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 실행 프로세스

- 고객 행동 데이터 기반 마케팅 성공사례: 아마존

"아마존에서는 데이터가 모든 것을 지배한다(Data is King at Amazon)"

 1. 데이터를 활용한 자동화 추천 시스템: 전자상거래가 점점 일반화되면서 웹사이트 상의 고객 행동을 매우 정밀한 수준으로 파악할 수 있게 되면서, 이에 따라 고객 행동을 분석하고 그 결과를 마케팅에 활용하기 위한 노력도 더 많이 일어나고 있음.

• 아마존은 전 세계 소비자의 모든 클릭스트림(Clickstream, 한 사람이 인터넷을 하며 수행한 모든 행동 정보) 데이터를 수집 중.
• '아마봇(Amabot)'이라는 AI는 수집된 모든 소비자 행동 빅데이터를 실시간으로 학습해 고객 각각이 자신에 맞는 페이지를 볼 수 있도록 구성.
• 아마봇은 다양한 취향을 가진 고객들이 서로 다른 페이지를 볼 수 있게 구성하는 개인화 작업을 진행함으로써 매출 상승에 기여.
• 실제로 아마존을 방문한 소비자의 구매 전환율은 약 13퍼센트로, 국내 온라인 쇼핑몰 평균 수치인 6.2퍼센트의 두 배에 달함.
• 아마봇은 고객 행동을 분석해 고객이 원하는 제품을 맞춤형으로 노출함으로써 탐색 시간을 줄여주게 되는데, 이는 고객 경험 개선의 일종임.

 2. 데이터를 활용한 웹사이트 개선: 아마존의 이러한 노력은 '고객 집착 정신'에서 비롯됨. 웹사이트 이용 경험을 개선하는 전략에도 고객의 행동 데이터가 필요하다는 점을 보여주는 대표적인 사례.

• 고객 행동 데이터를 분석하던 아마존은 2008년에 웹페이지 로딩 시간과 판매 사이의 상관관계를 찾아냄.
• 로딩이 0.1초 지연될 때마다 판매가 1퍼센트 감소된다는 것.
• 2012년에는 로딩이 1초 지연되면 연간 1.6조 달러의 손실이 발생할 것이라는 조사결과가 나타남.
• 아마존의 모든 팀은 웹페이지가 0.6초 안에 로딩되는 것을 목표로 협력.
• 페이지를 구성하는 모든 요소의 로딩 시간을 감시하고, 문제가 생기면 담당 팀에 경보를 울려 해결 방안을 찾음.

- RFM: Recency, Frequency, Monetary. 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자들의 분포를 확인하거나 사용자 그룹이나 등급을 나누어 분류.

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오늘은 무엇을 실습했는가

 

  고객 행동 데이터 기반 마케팅 성공 사례를 분석했다. 나는 우리은행의 고객 행동 데이터와 AI 챗봇을 자료로 삼았는데, 2020년부터 지금까지의 전개가 꽤 흥미로웠다.

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오늘은 무엇을 잘했고 앞으로 무엇을 개선해야 하는가

 

 

  다른 건 다 괜찮았는데, 오늘 발표할 때 이상하게 많이 떨고 말을 더듬고 또 표현도 기억해내지 못한 게 머리에 남는다. 더 잘할 수 있었는데, 괜히 긴장한 탓에 준비한 만큼의 결과를 내지 못한 것 같아 아쉽다.

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참고자료

 

• 4월 24일 강의 자료 - 이수빈 강사
• 고객 행동 데이터 분석 툴(온오프사이트 모두 커버 가능): 빅인
• 고객 행동 데이터 기반 AI 마케팅 툴: 그루비