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- 충성도(Loyalty)란 무엇일까요?
- 행동결과를 말하는 것일까요? OR 의도를 파악하는 것일까요?
- 충성도(Loyalty)가 무엇인지 정의를 내렸더라도 어떻게 측정하고 관리 할 것인가요?
위의 질문들에 대한 답은 산업 별 또는 업종 별에 따라 다릅니다. 예를 들어 비스킷을 파는 업체와 자동차를 파는 업체의 충성도(Loyalty) 기준은 상당히 다를 수 있습니다. 각각 ‘고객의 구매 결정 요소와 재구매수’가 충성도의 기준이 될 수 있습니다.
고객충성도(Customer Loyalty)를 정의한다는 것은 애매하고 측정하기 어려울 때가 많습니다. 그러나 충성도(Loyalty) 측정을 방관하게 되면 고객에게 충분한 서비스, 마케팅 활동을 이행해도 비즈니스에 불균형한 재방문자 수치가 생성됩니다.
충성도를 어떻게 정의하고 측정/관리 할 것인가?
실제로 충성도(Loyalty)를 하나의 지표로 측정하는 것은 불가능하여 Loyalty Dashboard를 구성해야 합니다. 이를 위해 방문자와 고객이 브랜드와의 관계를 어떻게 생각하고 있는지 등의 정보를 알 수 있는 지표를 모으는 작업이 필요합니다. 또한 그들의 행동분석뿐만 아니라 생각을 읽는 것도 통찰할 수 있어야 합니다.
온라인 상에서 행동분석은 웹분석 툴을 사용하여 쉽게 측정할 수 있고, 이 데이터가 고객충성도의 측정기준이 되는 경우가 대부분입니다. 여러 웹분석 툴을 벤치마킹 해본 결과, 재방문수와 이벤트 전환단계의 데이터를 바탕으로 고객충성도가 측정되고 있는 것을 알게 되었습니다.
👉 그럼, 이제 충성도를 파악할 수 있나?
그러나 이 지표들이 충성도를 충분하게 설명하지 못한다고 판단되었습니다.
예를 들어, 한 방문자가 사이트에 3번 접속하여 각 5분 정도 머무른 것과, 다른 방문자는 한 번 방문하여 30분을 머물렀다 하면 어느 방문자가 충성도(Loyalty)가 높다고 할 수 있을까요? 재방문수의 데이터가 상당히 흥미롭긴 하지만 실질적으로 충성도(Loyalty)를 좌지우지하는 꼭 필요한 측정지표라곤 할 수 없습니다.
Figure-1 Logger™ 재방문 횟수 리포트
Figure-2 Logger™ 체류시간 리포트
🔎 최근성(recency)
어제 내 사이트를 방문한 사람을 한 달 전 방문한 사람보다 더 충성도(Loyalty)가 높다고 할 수 있을까요?
아닙니다. 그러나 지속적으로 자주 방문하며 최근에도 방문을 하고 있다면 충성도(Loyalty)가 높다고 보여 집니다. 최근성(recency)과 빈도(frequency)의 분석을 결합하여 보는 것이 개별적으로 분석하여 보는 것보다 확실히 효과적일 것입니다.
하지만 이것 역시 전부가 아닙니다.
우리는 현재 경쟁 사회에서 살고 있습니다. 자본금과 예산, 단지 관심유도에 신경을 곤두세우고 있습니다. 고객들이 더 많은 시간과 돈을 경쟁 상대가 아닌 우리에게 투자하기를 원합니다. 이를 위해 환경 분석에서 웹분석 시스템으로 얻는 데이터가 아닌 다른 소스(source)의 데이터를 활용해야 합니다.
📊 Loyalty Dashboard
Loyalty Dashboard는 다른 소스 데이터를 추가 하여 관리할 수 있습니다.
예시로, 방문자 설문조사를 들 수 있습니다. 어느 다른 사이트를 방문하고 있는지, 얼마나 많은 시간과 돈을 투자하고 있는지 등을 조사합니다. 이후 분석된 데이터를 바탕으로 다른 형태의 방문자와 지속적으로 교차분석 Loyalty 지표를 구성합니다.
설문조사는 ‘태도와 개인적인 의견에 관한 정보를 알 수 있게 해주는 중요한 역할’을 합니다. 측정기준으로는 재방문 하는 경향, 확고한 Loyalty 고객 가능성, 고객생애가치(Life Time Value)를 들 수 있습니다. 만족도 또한 Loyalty를 바꾸는 중요한 지표가 됩니다.
이 측정들의 장점은 ‘너무 늦기 전에 행동을 취할 수 있는 기회를 준다는 것’입니다.
고객충성도(Customer Loyalty) 측정은 정해진 답이 있는 것이 아닙니다.
여러 측정기준을 가지고, 다양한 데이터 소스와 여러 요소를 복합적으로 측정/관리 하여야 합니다.
지금 유일한 고객 Loyalty Dashboard를 만들어보세요!
다른 편에서는 고객충성도(Customer Loyalty)와 직접적인 관계인 Retention 단계의 마케팅 활동 데이터 운영 및 활용에 대한 내용을 다루겠습니다.
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