고객은 모든 비즈니스의 근간입니다. 고객이 없는 사업체는 존재 의미 자체가 없죠. 하지만 과거에는 모든 거래가 오프라인에서 이루어졌기 때문에 고객이 어떤 사람인지, 무엇을 좋아하고 싫어하는지 파악하는 것은 불가능한 일이었습니다. 매장에 방문한 고객에게 일일이 설문지를 작성해 달라고 요청할 수도 없는 노릇이었으니까요.
그러나 오늘날 쇼핑 방식은 완전히 달라졌습니다. 이제는 쇼핑몰을 직접 돌아다니며 물건을 찾는 일보다 온라인 쇼핑이 훨씬 일반적이 되었습니다. 집에서 좋아하는 소파에 앉아 팝콘과 시원한 음료를 곁들이며 노트북 화면으로 다양한 헤드폰을 비교해 보는 것이, 번거롭게 쇼핑몰을 걸어 다니는 것보다 훨씬 낫다는 사실은 누구도 부정할 수 없습니다.
결국 온라인 쇼핑 시대는 우리 소비자들에게 편리함을 안겨주었고, 여기에 물품을 문 앞까지 배달해 주는 홈 딜리버리 서비스까지 더해졌습니다. 그런데 놀랍게도 이 온라인 쇼핑 시대의 진짜 수혜자는 우리보다 기업 쪽입니다.
빅 데이터, 마케팅 전략가들에게 주어진 축복
놀라시겠지만 그 이유는 아주 간단합니다. 바로 빅 데이터 분석 때문입니다. 모든 온라인 쇼핑몰은 회원 가입을 요구합니다. 왜 그럴까요? 그 이유는 이를 통해 모든 고객의 데이터를 체계적으로 관리할 수 있기 때문입니다. 여기서 말하는 데이터는 단순히 가입 시 입력한 정보만이 아닙니다. 실제로 구매한 상품 목록, 장바구니에 담았다가 구매하지 않은 상품, 즉 '윈도우 쇼핑' 기록까지 모두 포함됩니다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 선호와 기호를 파악하게 되고, 이 방대한 데이터를 분석하여 마케팅 계획과 전략을 세우는 것입니다.
가장 대표적인 예가 명절 특별 세일입니다. 기업들은 이런 데이터를 다양한 조건으로 분석하는데, 대표적인 분석 기준은 다음과 같습니다.
- 연중 언제 웹사이트 방문량이 가장 많은지
- 방문자 수가 급증하는 날 고객들이 어떤 카테고리의 상품을 열람했는지
- 각 상품 카테고리별 고객 수는 어느 정도인지
- 가장 많은 방문이 발생한 지역은 어디인지
- 실제 구매 금액과 윈도우 쇼핑(단순 열람) 비율은 얼마나 되는지
이 외에도 수많은 조건을 적용해 방대한 고객 데이터를 분석함으로써, 어떤 시점에 어떤 지역에 어떤 마케팅 전략을 적용해야 하는지 파악하게 됩니다.
수집되는 빅 데이터의 내용
기업들이 고객에 대해 수집하는 데이터를 더 깊이 들여다보면, 기업들이 고객의 '페르소나(persona)'와 관련된 모든 정보를 수집하려 한다는 사실을 알 수 있습니다. 우리가 구매하는 모든 제품은 다양한 방식으로 우리의 성향과 연결됩니다. 페르소나란 한 사람의 특징적인 성격과 속성을 말하며, 비즈니스 입장에서는 매우 유용한 정보입니다. 페르소나 정보는 고객층을 구성하는 핵심 요소로, 인구 통계학적 특성, 구매 동기, 영향을 받는 정보 출처, 평균 소득 등에 대한 심층적인 지식을 담고 있습니다.
기업이 수집하는 인구 통계학적 특성
- 연령
- 성별
- 민족/인종
- 가족 및 결혼 여부
- 고용 상태
- 소득 수준
우리가 인식하지 못하는 사이 수집되는 개인 정보
- 지리적 위치
- 라이프스타일
- 관심사
- 과거 행동 패턴
- 콘텐츠 소비 습관
- 구매 결정에 영향을 준 요인
- 특정 사건에 대한 감정적 반응
- 기업과 접점을 만든 이유
- 기업에 바라는 점
- 개인적 목표
- 제품 정보를 검색하는 경로
더 정확한 고객 인식
비즈니스에서 가치 있는 고객을 정확히 식별하는 것은 매우 중요합니다. 전통적으로는 가장 많은 돈을 지출한 구매자가 자동으로 '최고 가치 고객(Most Valuable People)'으로 분류되었습니다. 그러나 시간이 지나면서 이 방식은 실패했습니다. 큰 금액을 지출하는 고객일수록 장기적으로는 충성도가 가장 낮은 경우가 많았던 것입니다. 그 결과 영업 및 마케팅 담당자들 사이에서 진짜 충성 고객을 찾아내고 그에 맞는 전략을 세워야 한다는 압박이 커지게 되었습니다.
현재에 이르러 빅 데이터는 마케팅·영업 전문가들에게 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았습니다. 고객 페르소나에 대한 모든 정보를 보유하고 있기 때문에, 몇 가지 핵심 지표(metric)만 계산해도 고객에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기업들이 활용하는 대표적인 지표는 다음과 같습니다.
- 평균 구매 금액(Average Purchase Size) – 고객이 한 번의 일반적인 구매에 지출하는 평균 금액입니다. 사람들이 제품의 자신에게 주는 가치를 고려해 구매한다는 점을 감안하여, 페르소나별로 산출합니다.
- 생애 가치(Lifetime Value) – 한 고객이 평생 동안 기업에 지출하는 총 금액을 계산한 값입니다. 이는 고객과의 관계가 얼마나 견고한지를 보여줍니다.
- 획득 비용(Acquisition Costs) – 신규 고객을 확보하기 위해 마케팅과 영업에 투입된 비용을 나타내는 지표입니다.
- 유지 비용(Retention Costs) – 기존 고객과의 관계를 유지하기 위해 기업이 부담하는 비용을 의미합니다.
- 고객 만족도(Customer Happiness) – 제품에 대한 고객의 만족도를 나타냅니다. 만족한 고객과 불만족한 고객을 구분하고 그 인식 차이를 파악하는 데 도움이 되며, 분석 결과는 제품의 결함 발견과 개선 방향 제시 등에 활용됩니다.
- 가치 부합도(Value Alignment) – 기업이 잠재 고객이라고 생각한 대상이 실제로 제품을 구매하고 있는지 확인할 수 있는 지표입니다. 만약 그렇지 않다면 실제로 누가 제품을 구매하는지도 기록됩니다. 따라서 이 지표의 결과를 통해 설정한 고객 페르소나와 실제 구매 특성 간의 부합 여부를 점검할 수 있습니다.
빅 데이터 분석을 잘 활용하면 비즈니스를 그 어느 때보다 고객 중심으로 탈바꿈시킬 수 있습니다. 치열한 경쟁 시장 속에서는 고객의 거래 내역을 넘어, 그들의 감성과 구매 동기까지 더 깊이 파악해야 합니다. 빅 데이터 분석은 단순히 대세 트렌드를 아는 것을 넘어, 고객 한 사람 한 사람을 이해하고 챙기는 데 그 본질이 있습니다. 데이터 분석 기법과 마케팅 전략을 제대로 적용하면, 이제 기업은 고객을 비슷한 관심사의 그룹으로 묶어두는 대신, 개개인에게 맞춤형 오퍼를 제공할 수 있습니다.
기업들이 빅 데이터 분석에 주목하는 이유
이제는 시장에서 흔히 볼 수 있는 현상이 되었습니다. 규모와 무관하게 모든 기업이 데이터에서 가치를 추출하기 위해 빅 데이터 분석으로 눈을 돌리고 있습니다. 빅 데이터 분석이 어떤 전통적인 방법보다도 고객에 대해 훨씬 깊은 통찰을 제공한다는 믿음이 있으며, 실제로 그 효과가 입증되었기 때문입니다. 빅 데이터가 비즈니스에 큰 기회가 되는 세 가지 이유는 다음과 같습니다.
- 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 도구들이 시장에 등장했습니다. 기계와 전자기기의 성능 정보를 최대한 수집하는 데이터 센서도 이러한 신규 도구에 포함됩니다.
- 이제 데이터를 분석할 수 있는 역량을 갖추면서, 기업은 더욱 중요한 결과를 도출해 수익 증대로 연결할 수 있게 되었습니다.
- 소셜 플랫폼에서 나오는 고객 감성 관련 새로운 유형의 데이터도 활용 가능해졌습니다. 비즈니스 가치가 크지 않아 보일 수 있지만, 제품이 소비자들에게 어떻게 평가되는지 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 방대한 데이터를 자체적으로 저장하면 막대한 비용이 발생합니다. 그래서 실행 가능성과 접근성 면에서 우수한 클라우드 스토리지가 현실적인 대안으로 자리 잡고 있습니다.
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빅 데이터 분석 활용의 이점
빅 데이터 분석은 마케팅·영업 전략 개선부터 제품 평판 파악까지 비즈니스에 다양한 방식으로 도움을 주었습니다. 무엇보다 중요한 것은, 그 어느 때보다 고객을 깊이 이해할 수 있게 해주었다는 점입니다. 전통적인 방식으로 마케팅 부서가 직면했던 여러 과제들을 극복하는 데도 크게 기여했습니다.
지금까지 살펴본 것처럼 기업들은 빅 데이터 분석을 통해 고객을 생생하게 이해하고 있습니다. 고객 이해를 위해 빅 데이터 분석을 활용할 때 얻을 수 있는 세 가지 핵심 이점은 다음과 같습니다.
- 고객 만족도 향상 – 빅 데이터 분석을 통해 고객을 완벽하게 파악하게 되면, 그에 맞춰 고객 만족도를 높이기 위한 활동을 전개할 수 있습니다. 결국 브랜드 팬을 만들어내고 제품 평판 향상으로 이어집니다.
- 개인화된 최적의 제안 – 빅 데이터 분석은 고객 한 명 한 명을 개별적으로 관리할 수 있게 해주므로, 가장 좋은 조건의 혜택을 가장 적절한 시점에 제공하여 매출을 늘릴 수 있습니다.
- 고객 유지율 강화 – 기업이 고객에 대한 모든 정보를 파악하고 있다면, 고객의 니즈를 더 잘 이해하고 있다는 점을 보여주고 그에 맞는 제품을 제공함으로써 고객을 더 오래 유지할 수 있습니다.
지금까지 빅 데이터 분석이 마케팅에 얼마나 유익한지, 그리고 고객을 어떻게 더 깊이 이해할 수 있게 해주는지 알아보았습니다. 하지만 빅 데이터가 어떤 도움을 주는지, 어떤 데이터를 수집하는지만 아는 것으로는 충분하지 않습니다. 어쨌든 이름부터 '빅(big)' 데이터인 만큼, 그 규모가 얼마나 방대한지는 아무도 모릅니다. 그렇기에 이 빅 데이터 분석을 고객 이해에 실제로 활용하는 구체적인 방법들이 있습니다. 이 내용은 다음 빅 데이터 블로그에서 다룰 예정입니다.
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