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수 많은 아티클에서 고객 리텐션이 비즈니스 성공에 있어 결정적인 요소라고 강조하죠. 

🤷🏻‍♀️: 고객 리텐션 중요한거 우리도 알죠! 근데.. 지금 저희가 관리할 단계는 아닌 것 같은데

🤦🏻‍♂️: GA4도 이제 익숙해졌는데 인공지능 분석까지 어떻게 알아요…

마치 남 얘기 같지 않다면, 가장 혁신적이며 즉시 실행 가능한 우리 비즈니스 만의 고객 리텐션 전략을 찾아보세요! 👀

1. 고객 리텐션이 왜 이렇게 중요하냐면요,

현대 비즈니스 환경에서 고객들은 자신의 필요에 가장 잘 부합하는 브랜드나 서비스를 선택할 수 있는 방법이 다양해요. 이러한 다양성은 브랜드들에게 시장 점유율을 위한 지속적인 경쟁을 요구하며, 새로운 고객을 확보하기 위해 추가적인 노력이 필요하게 만듭니다. 이런 상황 속에서 많은 기업들은 어렵게 확보한 고객들이 자신들의 브랜드를 이탈하지 않도록 재구매를 유도하는 전략에 집중하고 있어요. 우리는 이런 전략을 '고객 리텐션'이라고 부릅니다.

고객 리텐션은 기업이 기존 고객과의 관계를 장기간 유지하면서, 그들의 참여와 만족도를 높이고 충성도를 유지하기 위해 펼치는 전략과 노력이에요. 첫 구매가 이루어진 후부터 시작되어, 브랜드와 고객 사이의 지속적인 관계 강화에 초점을 맞추는 일련의 과정이죠.

1-1. 최대 25배 마케팅 비용 절감

하버드 비즈니스 리뷰에서는 새로운 고객을 얻는 것이 기존 고객을 유지하는 것보다 5배에서 25배까지 더 비싸다고 주장해요. 예를 들어, 고객이 탈모 방지용 샴푸를 구매하려 한다면 가장 먼저 포털 사이트에 검색을 해보겠죠. 가격, 인기도, 리뷰, 성분 등 다양한 요소가 결정에 영향을 미치므로 구매까지 선택하기에는 많은 시간이 걸려요. 동시에 브랜드들은 고객의 관심을 끌기 위해 서로 경쟁하며 마케팅 비용은 상승하게 돼요. 그러나 한 번 제품을 구매하고 만족한다면 재구매할 가능성이 더욱 높아져요. 바디워시와 같은 다른 제품 구매를 통해 이미 브랜드에 대한 신뢰가 있다면, 해당 브랜드의 샴푸가 최우선 선택사항이 될 수도 있어요.

위 예시에서 설명한 것처럼, 새로운 고객을 얻기 위한 퍼널(funnel)은 상당히 광범위해요. 고객이 특정 키워드를 검색했을 때, 포털 사이트의 상단에 노출이 되어야 하고, 고객이 신뢰하는 플랫폼(블로그, SNS, 리뷰 등)에서 설득해야 합니다. 이러한 활동들은 비용과 시간이 많이 들어요. 반면 기존 고객을 타겟하는 것은 비교적 간단해요. 앞단의 퍼널은 모두 건너뛰고 CRM 메세지를 보내거나 리타게팅 캠페인으로 직접적으로 재구매를 유도할 수 있어요.

1-2. 최고의 홍보 효과

고객이 우리 브랜드에 다시 찾아온다는 건, 브랜드에 대한 신뢰가 있다는 뜻이죠. 서비스에 만족한 고객들은 자연스럽게 서비스를 주변에 추천하게 되며, 이는 강력한 바이럴 마케팅 효과를 가져와요.

바이럴 마케팅은 브랜드 성장에 있어 중요한 요소로, 기존 고객 한 명이 새로운 고객을 유입시키는 것만으로도 큰 성과를 가져와요. 이런 현상은 “증폭효과(amplification effect)”라 하며, 기존 고객이 새로운 고객을 유입시키는 연쇄 반응을 일으켜요.

결국, 리텐션하고 있는 고객이 새로운 고객을 끌어들일 수 있으므로, 중요한 질문은 '어떻게 고객 리텐션을 향상시킬 수 있을까?' 이죠.

2. 그래서 어떻게 실무에 적용하죠?

어느 단계에 있는 이커머스 브랜드에서든 고객 리텐션은 매우 중요해요. 초기 단계에서는 제한된 광고 예산 내에서 브랜드 인지도를 높이는 것이 필수예요. 중간 또는 후기 단계에서는 신규 고객 획득의 성장이 둔해지며, 고객 리텐션을 관리하는 것이 수익과 직결되는 가장 효과적인 방법이 돼요.

2-1. 고객 세분화(세그멘테이션)

모든 고객을 하나의 큰 그룹으로 본다면 많은 오류를 범할 수 있어요. 고객 개개인의 다양한 특성을 파악하여 그들에 대한 깊은 이해를 얻는 것이 중요하죠. 웹사이트에서 고객 활동에 대한 자동화 트리거를 설정하는 것도 좋은 방법이에요. 예를 들어 장바구니에 상품을 담거나, 특정 상품을 조회하거나, 결제 페이지에 이르렀을 때와 같이 고객 행동모든 요소의 퍼널을 최적화하는 것 처럼요. 그러나 고객들은 웹사이트에 만족하더라도 서비스에 실망하면 다시 돌아오지 않아요. 따라서 고객 리텐션을 강화하기 위해서는 고객의 구매 패턴을 분석하여 그들이 어떤 경험을 하고 있는지 분석하는 것이 중요해요.

고객의 구매 패턴에 기반하여 고객을 세분화하는 2가지의 방법이 있어요.

• 룰 베이스 기반의 세그멘테이션 ex) 충성 고객군과 그렇지 않은 고객군으로 분류
  • 다음 중 누구를 충성 고객이라고 볼 수 있을까요?
    • 한번에 200백 만원을 구매한 고객
    • 20번에 걸쳐 10만원을 구매한 고객
      
      
• RFM 기반의 인공지능 세그멘테이션: 인공지능이 구매패턴이 유사한 고객군으로 분류
  • 고객을 자동으로 그룹화 하여 분석 기법으로, 잠재적인(ex. 구매 가망 고객) 특성을 가진 다른 고객을 식별하는데 용이한 인공지능 모델
    • Recency -최근성: 마지막 구매 이후 얼마나 시간이 흘렀는 지
    • Frequency -빈도: 얼마나 자주 구매하는 지
    • Monetary -금액: 얼마나 지출했는 지

2-2. 고객 여정 최적화

아이템 저니는 고객들이 우리 브랜드에서 어떤 상품을 구매해 왔는지 말 그대로의 여정을 보여줘요.

“아이템 A를 구매 했던 고객들은 주로 다음에 어떤 상품을 구매하지?”, 혹은 “충성 고객들은 주로 어떤 아이템을 구매해왔고 어떤 조합을 구매하지?” 와 같은 질문에 답을 하기 위해서는 아이템 저니 분석이 필수예요.

아이템 저니의 예시

심지어 같은 횟수의 구매를 한 고객들 조차도 아이템의 구매 순서는 다를 수 있어요. 아이템 A,B,C에 대한 구매 조합을 예시로 들어볼게요. 생길 수 있는 구매 조합은 정말 다양하고, B-C-A의 구매 패턴을 가진 고객들이라도 아이템 간의 구매 간격은 서로 다를 수 있죠.

아이템 저니는 우리 브랜드 고객 만의 구매 패턴을 이해하는 방법이에요. 다양한 세그먼트 별로의 아이템 저니를 분석함으로써, 특정 그룹에 대해 다음으로 가장 인기 있는 상품을 추천할 수 있어요. 예를 들어, 충성 고객들이 주로 A - B - C 순서로 구매하는 반면에 일반 고객들은 D - C - A 순서로 구매한다면, 일반 고객들에게 충성 고객들의 더 일반적인 구매 순서를 따르도록 권장할 수 있는거죠. 여기서 중요한 점은, 전체 고객을 기반으로 아이템 저니를 분석하는 것은 평균화로 인해 잘못된 해석이 발생할 수 있어요. 그렇기 때문에 고객 세분화가 필수예요!

2-3. 초개인화

AI 기술이 발전함에 따라 이커머스 기업들에게는 초개인화(Hyper-personalized)가 필수 마케팅 용어가 됐어요. 이 현상은 웹페이지에서 가장 쉽게 확인할 수 있어요. 많은 이커머스 기업들은 고객으로 하여금 의도된 행동을 할 수 있도록 랜딩 페이지를 최적화 하거나, 장바구니 단계에서는 업셀링 혹은 크로스 셀링 전략으로 상품 추가를 유도하고 있어요. 또한, CRM 메세지를 통해 개인화 추천을 제안하는 방법이 있죠.

개인화된 CRM 메시지에는 다양한 방법이 존재해요. 가장 기본적인 방법은 동일한 상품을 구매 주기에 맞게 추천하는 것이죠. 또한, 룰 베이스 기반으로 고객의 행동에 대한 트리거를 설정하여 자동화 메세지를 보내는 방법도 있어요. 예를 들어, 미국의 우버 이츠 앱은 음식을 장바구니에 담고 15분 이내에 구매를 하지 않으면 고객에게 프로모션 푸시 알림을 보내요. 이탈한 고객을 다시 데려올 수 있는 강력한 프로모션 방법 이었죠. 포인트는 바로 과거 시제의 문장이라는 것이에요. 높은 전환율을 가지고 온 전략이었지만, 모든 고객에게 동일한 룰을 적용한다면 효율성이 점점 감소할 거예요. 악용하는 고객들도 생각날 것이고 프로모션 비용에 대한 부담은 기업의 몫이 되겠죠. 고객이 똑똑해지는 만큼, 기업에서도 더 고도화된 개인화 전략을 활용하여 효율적인 마케팅을 진행해야 해요.

모든 이커머스에서 보유하고 있는 구매 데이터 만으로 아이템을 추천할 수 있는 알고리즘은 다음과 같아요.

• 딥러닝 모델: 다음에 구매할 상품을 예측하기 위한 고급 머신러닝 모델입니다.
• 연관 분석: A 상품을 구매한 고객이 나중에 B 상품을 구매하는 패턴을 식별합니다.
• 고객 구매 여정: 각 고객의 구매 이력에 기반한 다음 여정에 대한 통계 정보입니다.
• 수요 예측 모델: 각 고객의 다음 구매 시간과 가까운 미래의 특정 상품에 대한 수요를 예측합니다.

하지만, 우리 비즈니스 특성을 고려하지 않으면 단순히 탑 인기 상품을 추천하는 것과 크게 다르지 않을 수 있어요. 내부적으로 최적화된 알고리즘을 짤 수 있는 데이터 팀을 구축할 수 없다면, 이커머스에 최적화된 초개인화 추천 SaaS를 선택하는 것이 현명한 선택이죠. 우리의 시간과 고객은 소중하니까요. 팀을 구축하고 알고리즘을 최적화하는 시간에 우리 고객은 떠나고 그 비용들은 계산할 수 없을 정도로 커질 거예요.

이커머스 기업들이 성장하고 발전하기 위해서는 초개인화 CRM 전략은 비즈니스 동반자예요. 고객의 구매 주기, 행동 패턴에 맞는 개인화 메시지를 보내고, 고객의 다음 구매에 맞는 효율적인 마케팅 전략이 핵심이에요. 이를 위해 딥러닝 모델, 연관 분석, 고객 구매 여정 분석, 수요 예측 모델 등 다양한 알고리즘이 필요하죠.

그러나 중요한 점은 이러한 알고리즘과 전략이 각각의 비즈니스 특성과 고객 특성을 반영해야 하는점 이에요. 각 기업의 특성에 맞춘 최적화된 알고리즘 구축이 어렵다면, 이커머스에 최적화된 초개인화 추천 솔루션을 활용하는 것이 효율적일 수 있습니다.

마케팅 전략은 항상 변화하고 진화해야 해요. 고객의 니즈와 행동 패턴은 계속 변하기 때문이죠. 따라서 이커머스 기업들은 고객의 변화를 빠르게 파악하고, 이에 맞춘 개인화 전략을 지속적으로 개발하고 적용해야 합니다. 이는 곧 기업의 건강한 성장을 위한 가장 중요한 요소가 될 거예요.

자료출처 : 고객 리텐션의 A to Z (openads.co.kr)