D2C(direct to customer) 쇼핑몰을 구축하여 고객과 직접 소통하는 기업들이 크게 늘었습니다. 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24에 따르면 최근 2년 온라인 D2C 쇼핑몰의 거래액이 3조 4천억가량 급증했고, 지난해에는 전년도 대비 거래액이 15.6% 증가했습니다. D2C 쇼핑몰은 광고비와 수수료를 줄일 수 있고 고객 데이터를 직접 관리하며 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 여러 이커머스 기업의 관계자를 만나보면 직영몰과 스마트 스토어 등의 운영 비중을 놓고 많은 고민을 하는 것이 현실입니다. 단순 현재 시점에서의 매출 비율만 놓고 판단하는 것보다, 장기적으로 고객 데이터 접근의 벽을 허물고 고객과 직접 소통할 수 있는 채널 육성에 무게를 실을 것을 권장하는데요. ‘D2C몰이냐 스마트스토어냐’를 예로 들었지만 이 외에도 마케팅 활동에서 많은 장애물과 고민을 마주하게 됩니다. 이렇듯 변화하는 비즈니스/시장 환경에도 흔들리지 않을, 뼈대가 되는 마케팅 전략 3가지를 이야기해보고자 합니다.
고객 중심의 접근을 위한 데이터 통합
고객을 중심으로 하여 접근하기 위해서는, 반드시 고객에 대한 정보/데이터가 있어야 합니다. 고객에 대한 정보는 고객의 성별, 연령과 같은 인구통계학적 정보 뿐만 아니라 Web/App Action, 검색 이력, 광고에 대한 반응 등의 포스트 데모그래픽 정보를 모두 포함합니다. 내부에 전문 데이터 조직이 없다면 어떤 데이터를 수집해서 어떻게 보관하여 활용할지 막막할 수 있는데요, 전문 기업을 통해 데이터 통합부터 시작하여 고객 중심의 접근을 기반으로 한 마케팅을 실현할 수 있습니다. BizSpring은 데이터 엔지니어링, 솔루션 등을 통해 다양한 기업의 마케팅 혁신을 지원해왔습니다. 이미 사용 중인 Google Analytics를 비롯한 분석 툴을 그대로 유지하여 사용하면서 고객별 광고에 대한 반응, POS/CRM 데이터를 결합하여 마케팅에 활용할 수 있도록 돕습니다.
인프라 구축 없이 빠르게 시작해볼 수 있는 데이터 통합 : 광고 매체 데이터 통합
당장 고객 중심의 데이터 인프라 구축이 어렵다면, 가볍게는 운영 중인 광고 매체 데이터를 통합하는 것부터 시작해볼 수 있습니다. 네이버, 카카오, 구글, 페이스북, 모비온, TG(타겟팅게이츠), 데이블, ADN, 네이버 GFA 까지 운영중인 광고 계정을 연결하여 광고 성과를 통합하여 모니터링할 수 있습니다. 통합한 광고 매체 데이터를 드래그 앤 드롭을 통해 원하는 측정 기준과 항목을 조합하여 커스텀 리포트를 만들어 활용할 수 있습니다.
고객-광고/캠페인-상품 데이터 통합
기업의 인프라, 사업 운영 현황에 따라 맞춤형 솔루션 및 데이터 엔지니어링 서비스를 지원 받을 수 있습니다. 웹/앱 방문자, POS/CRM 고객 데이터, 외부 데이터(광고 매체, Measurement Protocol/API) 통합 등 다양한 종류의 데이터를 customer 기준으로 통합하는 등 활용 목적에 따라 연계될 데이터 항목의 분석과 설계, 캠페인 시스템에 최적화된 유형으로 데이터를 가공하여 제공하는 것까지 전 과정에서의 경험/사례를 보유하고 있습니다.
긍정적인 브랜드 경험을 위한 의미 있는 상호작용
이제는 단순 적립 포인트 그 이상의 가치를 제공해야 할 때입니다. 차별화된 가치를 제공하기 위해서는 세밀한 분석과 설계가 필요합니다. 고객 중심의 데이터를 확보했다면 데이터를 토대로 아래와 같은 정보를 얻을 수 있습니다. 몇 가지 예를 들면 아래와 같습니다.
- 고객별 선호하는 제품의 속성
- 고객별 선호하는 정보 취득 경로
- 고객별 선호하는 방문 시간대
- 고객별 선호하는 구매 시간대
- 고객별 선호하는 구매 채널
- 고객별 선호하는 결제 방식
- 고객별 선호하는 메세지
- 고객별 선호하는 캠페인 유형 ….. 등
이제 해당 정보를 토대로 고객들과 소통할 차례입니다. 소통의 방향은 크게 2가지 입니다.
1. 싫어하는 것을 경험하게 하지 않기 (불편함의 최소화)
2. 좋아하는 것을 경험하게 하기 (마케팅 오토메이션)
결제는 물론 아직 제품을 구매하지 않았더라도 정보를 얻는 등의 과정에서의 불편함을 최소화하고, 고객별 선호를 기반으로 하여 개인별 최적화 메세지를 보낼 수 있습니다. 고객이 수만 명, 수십만 명이라도 머신러닝/인공지능을 통해 고객별 선호 정보를 빠르게 분석하여 유사한 고객군을 묶어 메세징할 수 있습니다. 이를 테면, 고객마다 알맞은 제품/서비스나 고객이 원하는 정보를 보여주거나, 필요한 정보를 미리 알려주는 방식으로 상호작용하는 것입니다. 이제는 타겟팅 메세지의 도달 범위가 아니라 고객과의 관련성을 기준으로 마케팅 활동을 평가할 때입니다. BizSpring은 클라우드 환경을 통해 빅데이터, 머신러닝/인공지능 기술을 이용하여 데이터 기반의 온라인 마케팅 캠페인을 수행하도록 돕는 프레임워크를 보유하고 있습니다. 고객/광고/상품의 통합 데이터를 기반으로 타겟 세그먼트의 분석과 추출, 광고/마케팅 플랫폼과의 연결과 관리를 지원합니다.
가치 있는 고객 양성
데이터를 통해 높은 가치의 고객, 중간 가치의 고객, 낮은 가치의 고객을 구분할 수 있습니다. 비즈니스와 마케팅 목표를 관통하는 가치 중심으로 고객을 차별화하여 마케팅을 수행하면 마케팅에 불필요한 지출을 최소화하고 효율적으로 캠페인을 설계할 수 있습니다. 가치에 따라 전략을 차별화하는 것입니다. 이를 테면, 높은 가치의 고객은 서비스 유지에 적극 투자하고 낮은 가치의 고객에게는 획득 전략 수정 등입니다. 또한, 가치 있고 충성도 있는 고객을 구분하여 충성도 높은 고객들은 어떤 특성을 갖고 있는지, 그 고객들이 했던 어떤 경험이 높은 충성도를 갖게 했는지 인사이트를 얻어 활용할 수 있습니다. 물론, 가치 있는 고객을 세분화하기 위해서는 반드시 섬세하고 정교한 분석이 선행되어야 합니다. BizSpring은 글로벌 식음료사, 패션 이커머스, 미디어/언론사를 대상으로 타겟 고객 세그먼트 설계, 마케팅 오토메이션 플랫폼 운영, 캠페인 자동화 시나리오 설계 및 분석/관리 수행 경험을 갖고 있습니다.
