CRM 마케팅 입문자를 위한 고객세분화 기초 가이드 (1편)
마케팅이 빠르게 변화하면서 고객세분화에 대한 니즈도 높아지고 있습니다.
고객 세분화(Customer segmentation)를 어떻게 진행하면 좋을지 글을 작성해보았습니다.
고객 세분화에 들어가기 전에 반드시 이해해야 할 개념이 있습니다.
“고객세분화”와 “시장세분화”의 차이에 대해 이해를 해야 합니다.
학술적으로 분석을 해본다면 둘의 다양한 차이가 있겠지만 저는 데이터를 바라보는 관점을 기준으로 설명 하려고 합니다.
1. 시장 세분화의 경우에는 시장분석 자료 기반의 예측인 경우가 많습니다.
즉, 제조업을 타겟으로 시장 세분화를 한다고 한다면 어떠한 분야에서 수요가 있을 것이라고 가설을 세우는 것입니다.
따라서, 시장의 흐름을 기준으로 분석한 데이터를 기준으로 판단하는 경우가 많습니다.
2. 그러나, 고객세분화는 실제로 고객을 중심으로 분석하는 것을 말합니다.
따라서, 고객관리 및 CRM과 연결이 되어 있습니다.
고객은 크게 3개의 종류로 나눌 수 있는데, 언젠가 우리의 제품을 구매 할 잠재고객과,
우리 제품을 구매한 신규고객과 재구매 고객, 그리고 다른사람에게 자신있게 우리의 브랜드를 추천할 수 있는 충성고객입니다.
시장내에서 고객들에게 설문을 받아보는 FGI(Focus Group Interview)의 경우에도 잠재고객에 해당하기 때문에 타겟만 잘 잡는다면 신뢰할만한 데이터가 될 수 있는 확률이 높습니다. 따라서, 실제 고객을 기준으로 분석한다는 점에 있어서 조금 더 현실적인 방안입니다.
고객세분화는 결국 “개인화 마케팅”과 관련이 있습니다.
불특정 다수를 대상으로 하는 non-target 메시지가 아니라 고객의 니즈를 파악한 Target 메시지라는 점에서 마케팅의 효율을 높일 수 있는 방안입니다.
그럼, 본격적으로 실무에서 고객세분화를 진행 할 수 있는 유형에 대해 분석해보도록 하겠습니다.
고객세분화는 고객과의 관계획득, 관계유지, 관계강화 총 3단계의 과정에서 진행되는 타겟의 특성에 따라 분류하는 작업입니다.
인구통계정보 기반
성별이나 나이 등의 인구통계정보 기반의 고객세분화는 가장 오래되고 직관적인 방법이지만,
최근 고객의 취향이 고도화 되면서 생각보다 효율이 떨어지는 방법입니다.
제품 선택의 폭이 넓어진 지금과 같은 시대에는 단순히 인구 통계 정보만으로는 마케팅의 효율을 높일 수 없습니다.
매출액 기반
매출액 기반의 고객세분화는 여전히 많은 인기를 얻고 있습니다.
특히, 맴버십 프로그램과 VIP 마케팅의 원동력이 될 수 있는 고객세분화 전략이기 때문에 가장 좋은 지표라고 볼 수 있습니다.
수익성 기반
재구매가 꾸준히 이루어지고 매출규모가 높은 고객, 즉 고객자산가치가 높은 고객을 대상의 타겟군입니다.
생애단계 기반
고객생애가치(LTV, Life Time Value) 기반으로 고객을 분석하는 방법입니다.
예를들어 생필품과 같은 제품들은 한번 구매하면 꾸준히 반복적인 구매가 이루어지기 때문에,
자취나 독립을 하는 사회초년생들은 고객생애가치가 높은 타겟군이라고 볼 수 있습니다.
[참고하면 좋은 글] 고객 생애 가치 – 나무위키
관계진화단계 기반
CRM과 고객관리라는 큰 틀에서 고객세분화를 진행하는 것으로 전체적인 구조를 기획할 때 많이 사용합니다.
그러나, 이를 세분화하기 위해서는 결국 고객데이터를 분석해야 합니다.
고객행동기반
Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(금액) 등의 고객 행동 기반으로 고객세분화를 하는 것을 말합니다.
최근, 고객 비식별 데이터나 웹페이지 행동데이터 기반의 마케팅이 유행하면서 이러한 고객 세분화가 많이 이루어지고 있습니다.
또, 상황에 따라 체류시간(Duration)과 같은 지표를 병행하여 분석하기도 합니다.
[참고하면 좋은 글] 초보자를 위한 웹 로그 분석툴 비교 (구글 애널리틱스, Clarity, 허브스팟)
고객 니즈 / 특성기반
고객의 니즈나 특성을 기반으로 고객세분화를 하더라도 결국 데이터 분석이 필요합니다.
따라서, 고객데이터 분석과 함께 소비의 트랜드를 병행하여 분석하는 방법으로 이해하시면 될 것 같습니다.
[참고하면 좋은 글] CRM & 빅데이터 마케팅 교육 (한국산업지능화협회)
