데이터관련 도서2) 빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가

 

1. 왜 마케팅이 고객 경험 혁신에 집중하는가

# 어떻게 고객을 충성고객으로 만들 것인가

• 아마존의 원칙: 고객에게 집착하라
• 고객 서비스에 관한 두 가지 진실을 명확하게 이해하고 직원들과 공유했다
  • 어떤 회사와 관련해 불쾌한 경험을 겪은 고객이라면 단지 몇명의 주변 친구들뿐 아니라 상상할 수 없을 만큼 많은 사람들에게 자신의 경험을 퍼트릴 것이다.
  • 아무 서비스를 제공하지 않는 것이야말로 최고의 고객 서비스다. 고객은 도움을 요청할 필요가 전혀 없을 때 가장 좋은 경험을 하기 때문이다
    • 개인별 맞춤형으로 투자를 많이 했다. ex) UI, 간편 원클릭 결제, 무료 배송 및 2일 배송 정책 등

스타벅스의 개인 맞춤형 고객 경험

• 우유의 종류, 커피 사이즈, 샷 → 본인의 취향을 대우받았다고 생각하게 만든다
• Make Your Day, 스타벅스는 커피가 아닌 감동을 파는 곳 → 맞춤형 고객 경험으로 재방문 유도

고객이 브랜드에 스스로 원하는 것을 말하게 하자!

• 기업 입장에서는 고객과의 관계를 형성하고 고객의 마음을 사로잡을 수 있는 엄청난 자산이다. 고객이 말하지 않은 것도 이해하자. 그건 고객에 대한 호기심을 가지고 지속적으로 데이터를 살펴보고 고객을 관찰하는 것을 통해서만 알 수 있다. 그렇게 알게 된 것을 그대로 고객에게 되돌려주자. 고객이 가장 중요하게 생각하는 가치를 고객에게 제공해주는 것, 브랜드가 고객의 마음을 얻기 위해 해야 하는 일이다.
• 아마존이 충성고객을 만들 수 있던 비결

 

# 어떻게 첫번째 고객 경험을 재방문으로 연결할 것인가

• 첫 방문에 만족해야 재방문을 할 수 있다
  • 신규점 오픈 행사의 최종목적: 장기적인 재구매고객, 지속방문고객의 모수 확보
• 당장의 매출보다 좋은 고객 경험이 중요하다

<고객의 재방문을 유도해야하는 이유>
1. 신규 고객 한 명이 일으키는 비용 < 신규 고객 한 명을 모으기 위해 들어간 비용
2. 신규 고객에 의한 매출 < 기존에 구매 경험이 있는 고객에 의한 매출
3. 신규 고객 재구매율 < 기존 고객의 재구매율

• 실제 기업의 수입은 고객의 재방문을 통해 나오게 된다

 

# 어떻게 고객의 쇼핑을 습관으로 만들 것인가

• 유료 회원제 프로그램 ex) 아마존 프라임, 쿠팡 로켓와우
• 리워드 프로그램 ex) 스타벅스
• 멤버십 프로그램 ex) CJ ONE, HAPPY POINT
• 문화센터 프로그램 - 문화센터 자체로는 수익이 발생하지 않지만, 자연스럽게 문화센터 프로그램을 참여하는 고객들에 의해 계속 제품들을 마주치는 시간이 길어지기 때문에 대형마트나 백화점에서 많이 이용함
• 체류시간 유도 - 쇼핑→ 푸드→ 쇼핑

 

# 어떻게 나만의 고객으로 만들 것인가

모든 플랫폼들은 고객의 시간을 차지하기 위해 서로 경쟁한다. 고객의 정해진 24시간을 두고 경쟁을 할 때 쇼핑 앱은 유튜브나 인스타그램 또는 틱톡하고도 경쟁해야 한다. 고객의 시간을 확보하려면 쉽고 편하고 재미있어야 한다.

• 시장점유율보다 **시간점유율(Time Share)**이 더 중요하다

 

# 어떻게 충성고객을 측정할 것인가

• 쇼핑과 구매의 차이?
  
  • 구매: 자주 사용하고 품질에 변별력이 크지 않은 제품일수록 친밀하고 낯익은 브랜드 중심으로 낮은 가격에 그냥 사는 것
  • 쇼핑: 브랜드, 기능, 디자인, 평판을 꼼꼼히 따져보고 구입하는 것
  구매 가능성 높은 고객을 선정하자
  1. 누가 로열티가 있는 고객인지를 정확히 아는 것이다.
  2. 각 고객이 가져다주는 매출과 이익의 정량 가치를 정확히 이해하는 것이다.
  3. 고객의 구매 패턴을 파악하라. 브랜드에 각 고객의 구매 패턴, 구매 패턴별 고객의 비중, 그리고 그 고객들의 증감에 대한 관리 가능한 고객 지표가 된다.

         ** 로열티를 사용하는 기준? RFM: Recency(최근성), Frequency(구매빈도), Monetary(매출총액)

 

# 어떻게 고객과 애착관계를 형성할 것인가

• 행동적인 충성도는 다른 대안을 찾지 못해 습관적으로 구매할 수 있지만, 맘에 드는 브랜드가 나타날 경우 언제든지 옮길 수 있다.
• 반면에 감성적인 충성도는 긍정적인 인식을 기반으로 브랜드를 반복구매하게 만드는 심리적 경향으로 기꺼이 돈을 쓰고 소비를 지속한다.

애플은 물건이 아니라 꿈을 파는 회사

• 지나칠 만큼 고객에게 집착하고 고객의 가치에 집중한다. *물론 혁신적인 가치에 부응하는 제품을 만들어냈다.
• (구매 행동과 이용패턴에 초점을 둔)행동적인 충성도 < ****(브랜드와의 감성적인 관계에 초점을 둔)감성적인 충성도

 

2. 왜 빅데이터는 고객 경험의 무기가 되는가

# 빅데이터가 자원이다

• 스마트폰의 도입
  • 스마트폰 도입 이후 불과 10년만에 흐름이 바뀌었다 
  • Mobile preferred → Mobile Fist → Mobile Only

# 스마트폰을 통한 디지털 시대에 가장 중요한 특징
1. 각 개인과 디지털 플랫폼이 스마트폰이라는 기기를 통해 일대일로 매칭
2. 하나의 기기를 통해 24시간 끊임없이 온라인에 연결 가능
3. 장소 불문하고 이동을 하는 동안에도 그 연결성이 유지되는 모빌리티

• 서비스 이용방식 변화
  • TV → OTT(Over The Top), Youtube
  • 일반카메라 → 스마트폰카메라
• 콘텐츠의 인기척도 변화
  • 과거: 방송 시청률
  • OOT플랫폼의 접속자, 조회수, 스트리밍 수
  • SNS의 해시태그, 온라인 검색어, 온라인 댓글, 좋아요, 구독수
  • 세대별, 연령별, 성별, 지역별 선호도
• 현재 인기척도를 알 수 있는 지표가 다양하고, 쌍방의 소통이 가능하므로 이런 정보들이 쌓여 '빅데이터'가 많이 쓰이게 되었다.

빅데이터의 특징(3V+1V)

• Volume : 데이터의 양
• Variety : 데이터 종류의 다양성
• Velocity : 데이터의 증가속도
• Veracity : 데이터의 진실성

숫자 데이터는 기업이 이미 가지고 있는 기존의 기술로도 충분히 분석 가능하고 심지어 엑셀만 활용해도 웬만한 분석이 가능하다. 하지만 텍스트 같은 정형화되지 않은 데이터들은 분석하기 전에 텍스트 자체를 분해하고 의미 있는 단위로 쪼개는 등의 기술적 작업이 필요하다. 아직도 비정형화된 텍스트, 이미지, 동영상, 센서의 온라인 로그 등의 빅데이터를 충분히 활용하지 못한 이유다. 그리고 이런 이유로 빅데이터는 아직도 기존의 데이터와는 다른 중요하고도 특별한 기술로 대우받는다.

 

• 데이터 활용방법

 데이터의 종류에 따라 데이터의 수집 및 저장 방식에 차이가 있고 그에 따라 인프라와 솔루션이 제대로 확보되어야 한다. 추후 분석과 활용을 용이하게 하기 위해 데이터 필드나 기준 정보 관리 체계를 명확히 해놓는 것이 중요하다.

• 데이터의 종류가 다양한 만큼 데이터 전문가의 기술 혹은 역량 또한 다양하다
• 데이터 전문가의 기술들을 나누면 아래와 같다.

 

데이터 수집 데이터 저장 데이터 추출 데이터 분석 데이터 활용

데이터 수집	데이터 저장	데이터 추출	데이터 분석	데이터 활용
프로그래밍 관련			비즈니스 관련

데이터를 어떻게 보유, 분석, 활용해야하는가?

고객관점/비즈니스 성과 관점에서 생각하면 다양한 궁금증과 니즈를 발견할 수 있다. 하지만 데이터 관점을 놓치면 안되기 때문에 반드시 동시에 생각하면서 움직여야 한다.

 

 

# 내부 데이터부터 제대로 활용하자

• 포스(pos)데이터에 담긴 정보
• 멤버십 고객 데이터

일단 내부 데이터를 얻으려면 유저 확보가 필수

• 온라인 데이터도 수집하고 관찰하자
  • 검색, 클릭, 조회, 장바구니 담기, 결제 등 자사의 온라인 사이트에 들어왔다가 나갈 때까지의 모든 행동은 데이터로 기록된다.
  • 웹로그와 앱로그를 정형화해서 분석가능한 형태로 만들어주는 솔루션: 구글 애널리틱스, 어도비 애널리틱스, 블래이즈, 와이즈 로그
  포털엔 모든 정답이 있다!
• 네이버 '데이터랩', 구글 '구글트렌드'를 통해 실시간 트렌드를 제공받을 수 있다.
• 고객의 행동 데이터: 웹·앱로그 데이터(Web·App Log)

 

# 공공 데이터를 가공하자

• 비즈니스 목적에 맞는 빅데이터의 존재와 활용 이유?
  1. 고객을 통해 매출을 증가시키기 위해 고객 가치를 높이는 것이다.
  2. 빅데이터를 통해 기존에 드는 다른 비용이나 노동력을 대체 또는 획기적으로 줄여주는 것이다.
  3. 기존 사업을 통해 얻은 데이터를 통해 또 다른 비즈니스 기회와 추가적인 수익의 원천을 만들어내는 것이다.
  중요한 핵심은 '고객'의 가치이다.
• 기업이 해야 하는 가장 중요한 일은 고객이 우리 기업에 원하는 것이 무엇인지 그 가치를 제대로 알아내고 그것을 고객이 원하는 대로 심지어는 고객이 아직 잘 모르는 니즈까지 알아내 고객에게 제공하는 것이다. 그리고 그 일은 고객이 남긴 수많은 다양한 흔적인 빅데이터를 통해 할 수 있다. 빅데이터의 존재 이유이며 목적이다.
• 통계청은 우리나라에는 모든 국민이 누구나 이용할 수 있는 데이터 포털이다. 실제로 '호갱노노'라는 스타트업은 부동산 실거래 정보를 제공하는데 공공데이터를 가공해서 고객들이 원하는 정보를 보여주고 있다. 날씨데이터 역시 의류사업에 큰 영향을 끼치고 있다.

 

3. 글로벌 기업들은 빅데이터로 어떻게 고객 경험을 혁신하는가

# 어떻게 고객이 말하지 않은 것까지 알아낼 것인가

• 소비자 조사 방법: 고객에게 직접 물어보기
• 데이터 분석 방법: 고객의 행동을 추적하고 분석하기

우버 or 에어비앤비의 비즈니스 핵심은 '신뢰'검색을 통해 알 수 있는 것들?

• 고객의 검색을 통해 알 수 있는 쇼핑 트렌드
• 당선 후보 예측
  • 예를 들어, 사람들은 대놓고 힐러리를 옹호했지만 결국 검색결과가 눈에 띄게 많은 것은 '트럼프'였다. 인터넷 검색은 사람들의 심리와 선호를 보여준다.
• 과거엔 직접 소비자 2,000명을 대상으로 설문조사를 하곤 했는데, 조사 결과 분석 후, 이유와 방법을 찾기에 어려움이 남아있었다. 시간과 비용이 많이 드는 반면 효율성이 떨어진다.
• 우버는 직접 공급자인 우버 기사에 대한 평점 공유를 통해 불신과 걱정을 없애줌과 동시에 서비스 품질을 관리한다. 에어비앤비는 호스트와 게스트가 각각 상대방에 대해 평가를 하도록 한다.
• 고객을 이해하는 것은 어느 한 시점에 진행하는 특별한 이벤트가 아니라 계속해서 추적 관찰해야 하는 루틴Routine이 되어야 한다.

 

# 어떻게 고객이 원하는 시간에 원하는 것을 사게 할 것인가?

• 지역별, 점포별, 시간별, 요일별, 날씨·온도별 ⇒ 항목별로 전략적 배치하여 판매

• 스타벅스가 한국에 상륙하게 된 핵심? "모닝커피족" 공략

 

# 어떻게 제품 구매 경험을 차별화할 것인가

• 본인의 취향 소개로 스타일 데이터 수집→ 선택된 옷 구매
• 고객과의 관계를 더 강화할 수 있게 도와준 것은 TPO에 맞는 사람의 감성을 최종 의류 선정시 반영한다. 데이터 기반으로 인공지능을 통해 맞춤형 스타일링을 제공하지만 최종 스타일 선정은 스타일리스트가 직접 한다.조조타운과 나이키 스마트팩토리는 고객맞춤화로 직접 생산했지만, 스티치픽스와 와비파커는 기존에 생산되어 있는 제품을 활용해 추천해주는 시스템이었기 때문에 가능했다.

• 어떻게 조조타운(고객맞춤화 실패사례)는 실패하고, 스티치픽스와 와비파커는 성공할 수 있었는가?
  •  지속 구매
  • 취향에 맞는 옷을 알고리즘을 통해 선택
• 스티치픽스 : 고객맞춤화 스타일링 서비스

 

#어떻게 개인 맞춤형 큐레이션 시대를 대응할 것인가

큐레이션?

 개인별로 다른 제품과 서비스를 만들어낸다는 개념이 아니라 이미 가지고 있는 상품과 콘텐츠 중에서 고객의 취향에 맞게 골라서 보여주는 서비스.

<아마존과 넷플릭스의 추천시스템>

• 협업적 필터링(Collaborative filtering)
• 내용 기반 필터링(Content based filtering)
• 하이브리드 기법(Hybrid method)

 

<아마존 퍼스널라이즈(Amazon Personalize)>

• 사용자의 구매행동과 관련된 데이터 + 콘텍스트 데이터(나이, 위치, 브랜드, 가격, 클릭, 구매, 시청)
• 큐레이션의 핵심: 카테고리, 키워드

<넷플릭스 메타데이터 관리>

• 카테고리 대신, 제작 지역, 영화를 설명하는 부사, 명사로 표현한 장르, 촬영지, 감독과 제작자, 주제, 관람 가능 연령대
• 사전 콘텐츠 등록 시의 필수 데이터 입력부터 자동화된 메타 데이터 추출
• 넷플릭스 양자이론? 콘텐츠 정보를 세부 단위까지 쪼개어 저장하는 것
  • 콘텐츠의 잔인성, 도덕성, 로맨스, 해피엔딩 여부 1~5점
• 태거(Tagger): 콘텐츠를 면밀하게 보고 여기에 꼬리표를 다는 사람
• 왓챠? 별점과 리뷰를 빅데이터화해 개인화된 영화 추천 서비스

알고리즘과 데이터 개선은 끝이 없다

체계적이고 디테일한 데이터 생성과 관리가 필수!

 

# 어떻게 고객의 라이프스타일을 알아낼 것인가

당신이 사는 것이 당신이 누구인지를 말해준다

구매 패턴을 파악하면 타겟 마케팅을 할 수 있다.

• 미국의 유통회사 타겟(Target)은 미성년자에게 출산·육아용품의 할인쿠폰을 보내주었다. 미성년자의 아버지는 타켓에 전화해서 우리집엔 미성년자밖에 없는데 왜 이런 할인쿠폰을 보내냐고 크게 항의했다. 며칠 후 그의 고등학생 딸이 임신했다는 것을 알게 되고 타겟에 다시 전화해서 사과했다. 어떻게 타겟은 임신사실을 알았을까?
• 타겟은 몇십 년동안 고객의 구매 데이터, 신용카드와 쿠폰사용 데이터, 고객 설문 응답 데이터, 반품 데이터, 콜센터 통화 데이터, 고객 설문 응답 데이터, 반품 데이터, 콜센터 통화 데이터 및 이메일 수신과 오픈 데이터 등 오프라인과 온라인에서 고객이 하는 모든 행동들은 하나의 게스트ID로 통합수집
• 베이비샤워 가입 → 임신 40주 동안 그 이전의 쇼핑과 비교해서 어떻게 상품 구매 패턴이 변하는지 집중해서 데이터 분석 테스트 진행
• 타겟의 고객의 생애단계 파악하는 방법 2가지
  • 가입제도처럼 고객의 정보를 제공하게 하는것
  • 고객의 구매 데이터를 통해 분석하는것(과거 구매 데이터를 거꾸로 분석)

페이스북은 고객들이 작성한 피드로 고객을 파악한다.

• 페이스북 가입 - 출생연보, 학교 정보, 직장 정보, 사는 지역 입력
• 피드 업로드, 다른 사람 피드를 공유, 댓글, 좋아요

위의 사용자의 정보 바탕으로 고객 라이프스타일을 분석하고, 그에 맞는 광고를 개제할 수 있도록 해준다.

# 어떻게 고객과 TPO에 맞는 커뮤니케이션을 할 것인가

실시간 초개인화 커뮤니케이션

고객에게 '꼭 필요한 시점'에 '꼭 필요한 커뮤니케이션'만 진행하는 것.

우버는 고객이 필요한 정보를 알려준다.

<어떤 빅데이터를 수집하는가?>

• 위치 기반 서비스: 지도, 주소, 건물 정보 데이터를 보유
• 우버 드라이버의 개인 정보와 차량 정보
• 우버를 이용하는 고객 정보, 승차 인원 정보, 자주 이용하는 동선 정보
• 우버 고객과 드라이버의 상호 평가 점수, 코멘트 정보를 누적 수집 및 활용
• 우버 앱을 이용하는 고객과 우버 기사의 이동 정보를 통해 도로의 교통 흐름 데이터를 실시간으로 측정하고 날씨 측정

오프라인 로그 시스템?

쇼핑 카드에 IoT기술과 이미지 인식 기술을 활용해 어떤 소비자인지는 몰라도 그 소비자가 어떤 동선으로 쇼핑을 하는지 알 수 있다.

 

# 어떻게 검색과 후기 데이터를 상품 전략에 활용할 것인가

• 검색과 후기는 고객의 만족도를 알 수 있는 지표이다.

 어떤 상품을 검색할 때, 아마존은 구글의 검색을 뛰어넘었다. 왜? 바로 아마존 상품 리뷰때문에 사람들은 아마존에서 상품 검색하고 후기 혹은 별점을 체크할 수 있기 때문에 아마존을 자연스럽게 재방문하는 것이다. 그런데 만약 아마존에 없는 상품이 경쟁회사인 이베이에 있다면? 그럼 이베이로 바로 갈 수 있는 링크를 제공한다. 이 시스템은 아마존에서만 모든 상품을 찾을 수 있게 만든다.

 

# 글로벌 기업들은 빅데이터로 어떻게 고객 경험을 혁신하는가

디즈니 매직밴드

 디즈니랜드에 가면 매직밴드를 통해 앱과 연동이 된다. 매직밴드는 디즈니랜드 호텔의 객실 열쇠, 레스토랑 결제, 테마파크 여정 등 모든 서비스를 이용할 수 있는 웨어버블 기기이다. 고객들은 이 편리하고 혁신적인 경험을 하고 싶어서 디즈니랜드를 방문하고 싶어한다. 매직밴드 출시 이후 3개월동안 방문객은 7% 증가했고 호텔 객실 점유율은 8%에서 89%까지 성장하는 놀라운 성과를 봤다.

연결의 중심에는 항상 고객이 있어야 한다.

 

4. 실전! 어떻게 빅데이터를 활용하고 고객 경험을 설계할 것인가

# 작은 시도를 반복해 혁신으로 연결하자

데이터에 초점을 맞추면 부족한 것만 보인다

작은 데이터부터 시작해서 계획→실행→리뷰 프로세스 반복! 중요한 것은 데이터 자체의 목적이 아니라 고객 중심의 목적이 되어야 한다.