고객의 행동이 목적이 됩니다!

고객 세분화(Segmentation), 예측 기반 개인화 마케팅은 디지털 마케팅 트렌드에 지속적으로 올라오는 단어들로 온라인 마케팅에 관심 있는 분들이나 마케터라면 한 번쯤은 들어봤을 것입니다.

 

고객 세분화(Segmentation)는
개인화와 고객 경험이 비즈니스 성패를 좌우할 만큼 중요한 필수 요소가 되었습니다.

나의 상품과 서비스를 좋아하는 단골 고객에게는 더 많은 혜택과 정보를 알려주고,
평소 주문은 거의 없고 큰 할인 행사가 있을 때만 주로 구매하는 고객에게는 신상품 알림보다는 할인 행사가 있을 때 메시지를 전달할 수 있다면 불필요한 광고 비용을 줄이고 개인화된 마케팅으로 긍정적인 브랜드 경험을 줄 수 있을 것 같습니다.

하지만..

고객 세분화(Segmentation)에 대한 기존 접근 방식은 주로 고객이 누구이며 성별, 나이와 같은 인구 통계학적 특성 및 업종과 같은 속성에 따라 결정되었습니다.
그러나 인구 통계학적 특성만으로는 나의 고객이 누구인지, 무엇을 좋아하는지, 어떤 특징을 가지고 있는지 이해하는 데는 쉽지 않습니다.

비즈스프링의 고객분들도 개인화 마케팅에 대한 고민들을 많이 이야기하고 있는데요.

나의 고객이 누구인지 알고, 고객이 무엇을 원하는지를 알 수만 있다면
마케팅을 정말 잘할 수 있을 것 같습니다.”

“홈페이지의 유입부터 전환까지의 모든 경로에서 고객 접점과 클릭 포인트를 찾아 고객의 니즈를 파악하고,각 고객의 니즈에 맞는 메시지를 고객 별로 전달하고 싶어요.”

그래서 비즈스프링은…

마케터와 고객분들의 고민을 담아
인구 통계 데이터뿐만 아니라 고객 행동 데이터로 인식 단계부터 고려, 주문, 충성도 단계까지 행동에 따른 고객 세분화와 시간의 흐름에 따라 주요 고객 세그먼트의 성장 패턴과 변화를 모니터링하여 비즈니스 상태를 측정할 수 있는 “PeopleDB™”를 연구 중에 있습니다.

아직 연구 중에 있으나 빠르게 만나고 싶은 마음에 준비 중인 기능들을 간략하게 소개하고자 합니다.

[PeopleDB™ 기능 소개]

  • 세그먼트 빌드

: 고객을 세분화하는 기능

바이 컨디션

고객의 성별, 연령, 국가 등의 인구 통계 데이터(Demographic), 고객의 인식 단계부터 고려, 주문, 충성도 단계 등의 행동 데이터(Behavior), Life Style과 고객 심리(Psychographic) 데이터를 활용하여 고객을 세분화할 수 있습니다.

바이 오버랩

벤 다이어그램을 통해 만들어진 서로 다른 세그먼트 그룹들의 관계를 확인하고 비교하여 조금 더 새롭고 정교한 데이터를 추출할 수 있습니다.

  • 세그먼트 인사이트

: 세그먼트 된 고객 군들의 특징과 변화를 모니터링할 수 있는 기능

세분화 된 고객 군들의 인구 통계학적 특성과 충성도 및 매출, 시간 흐름에 따른 행동과 변화를 모니터링할 수 있습니다. 세분화 된 유저 데이터는 리스트 형태로 추출하여 유저의 니즈에 맞는 상품과 메시지를 제안할 수 있습니다.

하루라도 빨리 만나 고객분들의 고민을 해결할 수 있도록 준비 중이니
많은 기대와 관심 부탁드립니다. 🙂

[PeopleDB™ 사이트 바로가기]
http://bizspring.co.kr/website/peopledb

 

감사합니다.

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