포스트 데모그래픽이란?
먼저, 이 포스트를 읽기 전에 우리가 알아야 할 “포스트 데모그래픽“에 대해 짚어보겠습니다.
2010년도 이전까지 우리는 마케팅에 활용되는 고객 데이터를 정적인 데이터(데모그래픽)만 활용했습니다.
예를 들면, 인구통계학적 정적 데이터는 이렇게 정의 할 수 있습니다.
- 성별
- 연령
- 지역
- 직업
- 학력
- 자녀 유무
- 기타 등등
여러분들도 많이 보시고, 실제로 한 번쯤 실무에 적용하셨을 것입니다.
실제로 우리는 고객 세그먼트(세분화)라는 명목으로 위의 데이터를 기준으로 고객을 세분화 하고 마케팅에 활용하고 성과 분석을 진행했습니다. 사실, 지금도 많은 업체들이 이러한 데이터를 기준으로 타겟을 잡고 마케팅을 진행하고 있습니다.
그런데 이렇게 정적인 데이터를 이용하다 보니 실제로 고객 개인별로 어떠한 성향을 가지고 서비스를 이용하고 있는지에 대한 데이터는 알 수가 없었습니다.
좀 더 고객들의 개인적인 성향과 행동을 데이터화하여 전략적으로 마케팅에 적용할 수 없을까? 라는 물음에 2010년 이후부터 포스트 데모그래픽에 대한 이야기들이 나오기 시작했습니다.
즉, 포스트 데모그래픽을 한마디로 말씀드리면 “유저 행동기반 동적 데이터“로 정의할 수 있을 것입니다.
그리고, 고객 행동에 포함되는 개인별 성향에 대한 부분을 별도로 정의 하고 있는데 그것이 바로 “사이코그래픽스”라는 개념입니다. 사이코그래픽스에 대해서는 향후에 따로 정리해서 말씀드리겠습니다.
그럼, 다시 돌아와서 유저 행동기반 동적 데이터인 포스트 데모그래픽에는 어떠한 항목들이 있을까요?
- 구매 이력
- 결제 여부
- 검색 이력
- 관심사
- 동영상 시청 시간
- 기타 등등
즉 고객 행동 데이터, 관심 데이터, 광고 반응 데이터를 포함하고 있습니다.
아래 표를 참고하시면 확실히 차이점을 알 수 있으실 것입니다.
유저 행동기반 데이터(행동 세분화)는 무엇일까요?
보통 포스트 데모그래픽에 대한 데이터를 얻기 위해서는 고객 세분화(Segmentation)에 영향을 많이 받습니다.
기존 데모그래픽 접근 방식은 주로 고객이 누구인지, 세분화(세그먼트)하여 성별이나 나이와 같은 데이터를 추출하는 접근 방식입니다. 그러나 이제는 고객이 누구인지 이해하는 것만으로 충분하지 않습니다.
행동기반 데이터는 ‘고객이 누구인가’에 의해서가 아니라, 고객 행동에서 이끌어낸 인사이트를 사용해 ‘고객이 무엇을 하는지’에 의해서 이해하는 것입니다.
행동 세분화는 고객이 구매 결정을 할 때 고객이 표시하는 행동 패턴을 기반으로 하는 고객 세분화의 한 형태입니다. 기업은 서비스에 대한 고객의 지식, 태도, 사용 또는 응답에 따라 고객을 그룹으로 나눌 수 있습니다.
그럼, 왜 행동을 통해 고객을 세분화할까?
고객 행동에 따라 고객을 그룹화하면 장점이 되는 몇 가지 부분들이 있습니다.
- 개인화 그룹 (Personalization Group)
- 고객 여정 그룹 (Journey Group)
- 행동예측 그룹 (Behavior Prediction Group)
- 퍼포먼스 그룹 (Performance Group)
개인화 그룹 (Personalization Group) / 퍼포먼스 그룹 (Performance Group)
“개인화 그룹” 에서는 선호하는 광고를 통해 가장 적절한 시기에 서로 다른 혜택을 제공하고 다양한 고객 그룹을 타겟팅하고 그들의 여정에 있어 성공적인 결과를 만드는 방법을 이해해야 합니다.
“퍼포먼스 그룹” 에서는 시간의 흐름에 따라 주요 고객 세그먼트의 성장 패턴과 변화를 모니터링하여 비즈니스 상태를 측정하고 목표 대비 성과를 추적합니다.
※ 비즈스프링에서는 이러한 고객 세분화 데이터를 분류하고 각 세분화 데이터 추세를 확인할 수 있는 대시보드를 제공하는 GP(GrowthPlatform)을 제공하고 있습니다.
고객 여정 그룹 (Journey Group)
고객 여정에 따라 그룹을 세분화하고 이니셔티브를 파악하여 시간, 예산 및 자원을 가장 효과적으로 할당하여 마케팅 전략에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
※ 비즈스프링 GP(GrowthPlatform)에서는 고객 여정에 따라 세그먼트를 분류하고 개인화 캠페인을 진행할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.
포스트 데모그래픽의 활용
그럼 포스트 데모그래픽을 활용하기 위해 우리는 고객 행동 세분화를 어떻게 해야 할까요?
몇 가지만 살펴보겠습니다.
구매행동 기반 세분화
고객들은 구매 경로에 있어서 각각 어떻게 행동하는가? 서로 다른 고객들이 구매를 결정하는 과정에서 어떻게 행동하는지 트렌드를 파악하는 것이 중요합니다.
구매 행동을 통해 우리가 이해할 수 있는 것들은 아래와 같습니다.
(1) 낮은 가격 또는 할인 가격 상품만을 구매하는 고객
(2) 철저하고 신중하게 구매를 하려고 하는 고객
(3) 조심스럽고 경제적으로 신경 쓰는 고객
(4) 교차 판매 혜택에 매우 민감한 충동 구매자
방문 후 행동 데이터를 통해 고객이 구매 결정에 어떻게 접근하는지에 대해 많은 것을 알 수 있다면 여러분들은 데이터 마케팅 활동에서 많은 것들을 할 수 있는 기회가 생길 것입니다.
고객 여정 기반 세분화
현재 신규 또는 기존 고객이 여정의 어느 단계에 위치하는가에 대해 알 수 있다면 데이터 마케팅 활동에 많은 도움을 받을 수 있을 것입니다.
고객 여정 단계별로 행동 세그먼트를 구축하고 고객 경험을 개인화하여 모든 단계에서 전환을 증가시킬 수 있습니다. 또한 고객 이탈 단계를 발견하는 데 도움을 주고 개선해야 할 가장 큰 문제점과 기회를 파악할 수 있습니다.
그러나 여정 단계별로 고객을 분류하는 것은 생각보다 쉽지 않습니다. 우리는 일반적으로 고객의 한 가지 행동이 고객이 현재 어떤 여정 단계에 위치했는지 파악할 수 있게 만든다고 생각합니다. 그러나 일반적으로 한두 가지 행동 포인트로만 고객의 현재 여정 단계를 정확하게 식별하기에는 충분하지 않습니다.
정확하게 고객의 현재 여정 단계를 결정하는 가장 효과적인 방법은 채널과의 접점에서 고객의 행동 데이터를 모두 활용하는 것입니다.
- 상품상세정보 페이지에서 장바구니에 상품을 담고 체크아웃 페이지로 이동하는 고객
- 장바구니에 상품을 담았지만 이탈하는 고객
- 체크아웃 페이지에서 구매결정을 못하고 있는 고객
- 2회이상 방문을 하여 상품을 3회이상 조회를 했지만 장바구니 또는 바로 구매로 진행하지 못하고 있는 고객
위와 같은 여정에 따른 고객 분류를 사용할 수 있고, 좀 더 정확하게 진행하기 위해서는 각 여정별로 가중치를 적용한다면 가장 명확한 판단을 할 수 있게 될 것입니다.
이처럼, 포스트 데모그래픽 정보를 활용하여 데이터 마케팅을 진행하고 더 나아가서는 서두에서 말씀드렸듯이 유저 행동 기반 동적 데이터를 사이코그래픽스(고객 성향 데이터)로 발전시켜 제대로 데이터 마케팅을 진행하시는 것을 추천합니다.
