충성 고객과 유사한 고객을 찾기 위해
정치에는 각 정당마다 기반이 되는 지지 계층이 있습니다. ‘콘크리트 지지자’라고 불리는 특정 계층은 정치 이슈에 크게 요동치지 않고 같은 정당을 지지하는 모습을 볼 수 있습니다. 선거에서는 콘크리트 지지자들을 중심으로 중도 계층을 얼마나 자신의 편으로 확장하느냐를 두고 더 많은 표를 얻기 위한 전략을 수립합니다. 정치 이야기지만 사실 많은 부분에서 이 전략은 활용할 수 있는 지점들이 있습니다.
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데이터 분석이 가치가 된다는 것이 상식이 된 시대에도 고객 분석은 단지 매출을 위해 파편적으로 활용되어 왔습니다. 단기적인 매출이 더 잘 나오게 만드는 방법을 찾는 데 데이터 분석 방법 대부분이 쓰이면서 정말 필요한 부분, 예를 들면 우리 고객, 우리의 콘크리트 고객이 누구인지 잘 모르는 브랜드가 아직 많은 게 사실입니다.
전략의 기본 원칙 중에서는 ‘핵심을 확장한다’라는 개념이 있습니다. 경영 컨설턴트 ‘크리스 주크(Chris Zook)’가 주장한 이 메시지는 잘하는 것을 강화해서 더 큰 볼륨을 만들고, 그 볼륨이 한계를 만나면 새로운 핵심을 만드는 것을 의미합니다. 결국 잘하는 것을 찾고 키울 때까지 키우는 게 전략의 요지인 것이죠. 브랜드로 생각하면 핵심 고객, 핵심 상품, 핵심 채널 등으로 핵심을 찾을 수 있을 것입니다.
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그런데 핵심 고객, 이른바 충성 고객이라고 부르는 고객을 분석하는 것은 다른 데이터 분석이 그러하듯 목적이 중요합니다. 이 고객이 누구인지 단순히 프로파일링을 하기 위해 하는 것이 아닙니다. 고객 등급을 운영하고 있는 많은 기업에서 가장 우수한 등급 고객이 누구인지 파악하지 않거나 단순히 ‘이 정도 나이에 여기에 사는 이 정도 경제력의 사람이구나’ 아는 것에 그치는 경우가 많습니다. 고객 등급을 더 많은 구매를 이끌어내기 위한 유인 이상으로 활용하고 있지 못하는 편이죠.
하지만 충성 고객을 분석해야 하는 이유는 따로 있습니다. 핵심을 확장하기 위해서죠. 충성 고객이 누구인지 알고 이 고객과 특성이 유사한 고객을 찾아 이 고객 역시 충성 고객을 만드는 시도를 하는 것입니다.모든 사람이 같은 브랜드를 좋아하기는 어렵습니다. 많은 사람에게 인정받기 위해서는 다소 범용적인 가치를 추구해야 하죠. 초기 브랜드들이 시장에 등장하기 위해 갖는 좁고 날카로운 브랜딩에서 확장해서 그 자리에까지 나아갈 수 있습니다.
위 산점도에서 고객 한 명씩을 점으로 두고 일정한 특성에 따라 고객을 배열했다고 생각합시다. 이 중 빨간색 점이 충성 고객이라면, 여기 있는 두 개의 특성이 모두 높은 고객일수록 충성 고객이 될 가능성이 높아집니다. 물론, 이 특성들이 사후적인 결과와 관련된 것이 되면 안 됩니다. 특성 A가 주문 금액, 특성 B가 주문 횟수가 되면 안 된다는 것이죠. 뻔한 이야기니까요. 사전적인 변수, 고객 개인 특성과 관련된 것으로 변수를 찾습니다. 고객의 인구 통계 정보부터 특정 주문 패턴, 로그에 남아 있는 고객의 선택 순서 등도 좋은 변수 후보군이 될 수 있습니다. 이 중에서 충성 고객이 타 고객대비 특별히 차이를 보이면서 높거나 낮은 변수가 있다면 해당 변수들로 2차원 이상으로 배열해서 이렇게 입체적으로 충성 고객이 타 고객보다 무엇이 얼마나 다른지 해석할 수 있습니다.
여기서 중요한 것은 노란색으로 표시된 점들입니다. 지금은 충성 고객까지는 아니지만 충성 고객과 특성이 유사한 부분이 많은 고객들이죠. 이 고객들에게 그동안 특별한 활동들을 하고 있지 않았다면 이 고객을 대상으로 로열티 프로그램을 만들어 보는 것이 방법입니다. 충성 고객이 되는 것은 습관적인 구매까지 연결하는 것이기에 이 고객이 타 플랫폼이나 브랜드에서 주문의 이탈이 일정 부분 있었다면 그것까지 가져오거나 기존 수요보다 더 많은 수요를 잦아진 구매 빈도로 만들 수 있습니다.
사실 아직도 많은 브랜드에서는 산점도에 있는 파란색 점으로 표시된 고객에게도 많은 프로모션을 분별없이 하고 있습니다. 데이터는 가지고 있는데 마치 안 가지고 있는 것처럼 행동하는 것이죠. 이 중에는 프로모션에서 할인 혜택만 보고 다시는 구매하지 않을 생애 가치가 낮은 고객은 물론, 불변하는 타 브랜드 취향으로 많은 리소스를 들여도 바뀌지 않는 고객들이 섞여 있습니다. 점점 마케팅 비용을 효율적으로 사용할 수밖에 없는 환경 속에서 이런 매스(mass) 프로그램들은 효과는 몰라도 효율면에서는 부족할 수밖에 없습니다.
충성 고객에게 맞는 가치를 제공하고 그 추세를 계속 모니터링하는 내용은 다른 아티클에서 말씀드린 바 있으므로 이 부분은 여기서는 말씀드리지는 않겠습니다. 여기서는 클러스터링(clustering) 같은 모습으로 충성 고객을 여러 고객 속에서 찾는 예시를 들었지만 고객을 찾는 방식은 다 차원에서 분류 모델 등 다양한 방법으로 찾을 수 있습니다. 이미 가지고 있는 데이터를 토대로 핵심을 확장하는 데 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
