자동화된 분석을 활용하여 고객 인사이트를 발굴하는 6가지 최고의 방법

고객이 지금 어떤 제품 또는 서비스 페이지를 보고 있나요? 이전 구매자가 떠난 후 다시 돌아오지 않은 이유는 무엇인가요? 고객의 참여를 유지하는 요소와 웹사이트 전환을 방해하는 요소는 정확히 무엇인가요?

아직 이러한 질문에 대한 답을 찾지 못했다고 해서 걱정할 필요는 없습니다. 이러한 고객 인사이트는 자동화된 데이터 분석을 통해 '고고학적 발견'과 같은 것입니다. 이 가이드에서 그 방법을 보여드리겠습니다.

이 글을 읽는 지금 이 순간에도 B2C 기업의 52%와 B2B 기업의 25%는 이미 마케팅 의사 결정을 내리는 데 고객 데이터에 의존하고 있습니다.

이제 고객 데이터를 실행 가능한 인사이트와 비즈니스 성장으로 전환하는 데 필요한 모든 것을 준비해 보겠습니다.

고객 데이터 분석이란 무엇인가요?

고객 데이터 분석은 고객 정보를 실시간으로 수집, 구조화, 해석하는 데 사용되는 방법과 기술을 말합니다.

예를 들면 다음과 같습니다:

• 웹 트래픽 데이터

• 트랜잭션 데이터

• 제품/서비스 사용 정보

• 행동 패턴

• 피드백 데이터 등

정의에 따라 고객 분석의 세 가지 주요 작업을 구분할 수 있습니다:

작업 #1. 수집 → 다양한 소스(CRM 시스템, 소셜 미디어 플랫폼, 이메일, 웹사이트 등)에서 원시 데이터 수집

작업 #2. 구조화 → 고객 세부 정보를 분류하고 추가 해석을 위해 청크 단위로 구성

작업 #3. 해석 → 고객 인사이트를 도출하고 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다.

고객 성공에 있어 데이터 분석의 중요성

19세기가 골드러시 시대였다면 21세기는 "데이터 러시"의 시대입니다. 말 그대로 모든 기업이 고객 데이터와 이를 통해 얻을 수 있는 귀중한 인사이트를 찾고 있습니다. 고객 서비스 리더의 84%는 데이터 분석이 비즈니스 목표에 매우 중요하다고 말합니다.

그런데 왜 이렇게 호들갑을 떨까요?

고객 데이터 분석의 놀라운 이점을 누구도 부정할 수 없기 때문입니다. 아래에서 그 이점을 모두 살펴보세요.

시각화된 고객 여정

실시간 데이터 분석을 통해 고객이 구매 여정에서 취하는 모든 단계를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 다음과 같이 고객 여정의 모든 계층을 면밀히 조사할 수 있습니다:

• 단계(인지도, 고려, 전환, 구매, 충성도)

• 단계(탐색, 프로모션 클릭, 장바구니에 추가 등)

• 터치포인트(랜딩 페이지, 챗봇, 뉴스레터 등)

• 부서(마케팅, 재고 관리, 물류, 고객 지원 등)

출처: Brightvessel.com

이와 같이 고객 여정을 매핑하면 모든 문제점을 파악하고 장애물을 제거할 수 있습니다.

고객 행동의 경향 파악

데이터 분석의 가장 중요한 장점 중 하나는 수집된 세부 정보를 기반으로 고객 행동을 예측할 수 있다는 점입니다. 예측 분석을 통해 고객이 어떻게 행동하는 경향이 있는지, 그리고 어떤 추가 행동을 예상할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 오늘날 고객 행동 트렌드 중 하나는 지속 가능한 제품에 대한 수요 증가입니다: 66%의 고객이 구매 시 지속 가능성을 최우선으로 고려합니다. 타겟 고객의 이러한 경향을 파악하면 이커머스 웹사이트의 홈페이지에서 지속 가능한 제품을 바로 소개하여 웹 방문자에게 더 잘 보이도록 하거나 지속 가능한 포장을 최우선 순위로 강조할 수 있습니다.

개인화된 마케팅 전략

개인화는 소비자가 브랜드에서 원하는 것이기 때문에 고객 만족의 핵심입니다. 실제로 쇼핑객의 71%는 기업이 개인화된 경험을 제공해주기를 기대하며, 76%는 이를 제공받지 못하면 실망감을 느낀다고 답했습니다.

바로 이때 데이터 분석이 판도를 바꿀 수 있습니다. 데이터 분석은 모든 고객의 요구와 수요를 파악하여 맞춤형 마케팅 캠페인으로 고객 경험을 개인화할 수 있도록 도와줍니다. 마치 고객의 맥박을 느끼고 공감을 불러일으키는 홍보 메시지를 전달하는 것과 같습니다.

고객 유지율 향상

고객 이탈을 줄이고 고객을 영원히 유지하고 싶지 않은 사람은 없을까요?

데이터 분석과 이를 통해 얻은 고객 인사이트를 활용한다면 충분히 가능한 일입니다.

이렇게 하면 고객을 평생 팬으로 만들 수도 있습니다. 정확히 어떻게? 고객의 호불호, 성격 특성, 가치관, 라이프스타일 선택 등에 따라 각 고객에게 가장 효과적인 리텐션 전략을 선택하면 됩니다. 예를 들어 로열티 프로그램의 보상 목록을 다양화하고 고객의 관심사에 따라 가장 바람직한 혜택을 제공할 수 있습니다.

SEO 개선

고객 인사이트를 확보한 후에는 SEO 노력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 사용자 의도와 검색 의도에 대한 지식은 다음을 달성하는 데 도움이 됩니다:

• 보다 원활한 웹사이트 탐색

• 키워드가 풍부한 홈페이지

• 전환율이 높은 블로그 게시물

• 최적화된 제품 설명

• 지역 타겟팅

후자의 경우 로컬 SEO의 문이 열립니다. 이 상황을 상상해 보세요. 고객 데이터 분석에 따르면 현지 잠재 고객에게 도달하지 못했다고 합니다. 웹 트래픽이 지리적으로 흩어져 있습니다. 이제 지역 검색 최적화를 시작하여 타겟팅된 트래픽과 리드를 확보할 수 있습니다.

매출 및 수익 증대

추출된 고객 인사이트를 통해 마케팅 및 영업팀은 올바른 버튼을 누르고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 마케터는 더 많은 잠재 고객을 창출하고 구매자로 전환하기 위해 어떤 것이 더 효과적인지 알 수 있습니다. 한편, 영업 담당자는 제품이나 서비스 판매에 대한 개인화된 접근 방식을 개발하여 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

또한 공유할 가치가 있는 사실이 있습니다. 고객 데이터 분석을 광범위하게 사용하는 기업은 경쟁사보다 매출에서 131%, 수익에서 126% 더 높은 성과를 달성합니다.

고객 인사이트를 위한 자동화된 데이터 분석 활용에 대한 6가지 팁

아래에서는 고객 데이터 분석에서 탁월한 성과를 거두기 위해 염두에 두어야 할 가장 필수적인 사항에 대해 설명합니다.

AI 기반 데이터 분석 도구로 전환하기

인공지능 (AI)의 부상으로 새로운 비즈니스 기회가 열리고 브랜드가 고객 데이터를 관리하는 방식이 완전히 바뀌었습니다.

수동 데이터 분석에는 너무 많은 시간과 노력이 필요합니다. 인간으로서 저지르기 쉬운 실수는 말할 것도 없고요. 반면, 데이터 분석을 위한 AI 도구는 더 빠르고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 또한 고객 인사이트를 보다 정확하고 포괄적으로 분석하여 데이터 기반 의사결정을 위한 오류 없는 보고서를 제공합니다.

다음은 고객 데이터 분석을 자동으로 수행하는 AI 기반 도구 목록입니다:

• AccuRanker: 검색 의도 파악용

• UserIQ: 사용자 상태 점수 계산 및 인앱 활동 모니터링용

• ChurnZero: 이탈을 줄이기 위한 고객 개요 및 아이디어 생성용

• Hotjar: 구매자 여정 시각화용

• MonkeyLearn: 감정 분석 수행용

• 트레저데이터: 모든 터치포인트의 데이터를 통합된 고객 프로필로 동기화하기 위한 솔루션입니다.

예측 분석 알고리즘 덕분에 인공지능은 사람의 눈에는 보이지 않는 고객 행동의 상관관계와 트렌드를 쉽게 찾아냅니다.

데이터 프라이버시 및 사이버 보안 보장

IBM에 따르면 팬데믹 기간 동안 발생한 데이터 유출 사고의 44%에서 이름, 비밀번호, 이메일, 심지어 의료 기록과 같은 소비자 정보가 유출되었습니다. 최근 연구에 따르면 2023년에 95%의 조직이 최소 한 번의 데이터 유출을 경험한 것으로 나타났습니다.

사이버 보안 위험이 막대한 상황에서 추가 데이터 분석을 위해 고객의 개인 정보를 수집할 때는 매우 신중해야 합니다.

우선, 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)이나 미국의 개인정보 보호법 같은 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 또한 미국 13개 주에서 제정된 현지 데이터 개인정보 보호법을 명확히 하는 것도 도움이 될 것입니다.

또한, 소비자 데이터 보호를 강화하기 위해 사이버 보안 조치를 재고해야 할 수도 있습니다:

• 투명한 개인정보 처리방침을 개발하고 정보를 처리하기 전에 개인으로부터 명시적인 동의를 얻습니다.

• 민감한 데이터 암호화

• 웹 서버 방화벽 및 침입 탐지 시스템 사용

• 다단계 인증 설정

• 직원을 위한 사이버 보안 인식 교육 실시

• 사이버 사고 대응 계획 설계

고객 데이터의 보안 및 개인정보 보호를 위한 모든 관행과 정책을 적용하는기업은 5%에 불과합니다.

귀사는 어떤가요?

우선 개인정보 보호정책을 다시 살펴보고 고객 정보에 액세스하는 모든 제3자에 대한 개요를 작성해야 합니다. 또한 쿠키 설정을 수락, 거부 또는 사용자 지정할 수 있는 명확한 옵션이 포함된 GDPR 쿠키 동의 메시지를 웹사이트에 표시해야 합니다.

예를 들어 s360의 이 메시지를 확인하세요.

출처: s360digital.com

데이터 분석에 대한 멀티채널 접근 방식 취하기

다양한 채널에서 고객 인사이트를 확보하여 고객에 대한 보다 전체적인 관점을 얻고 탄탄한 디지털 마케팅 계획을 수립해야 합니다. 3대 채널은 웹사이트, 소셜 미디어, 이메일입니다.

웹사이트

웹사이트 데이터 분석을 통해 전체 트래픽, 고유 페이지 방문 수, 콘텐츠 상호 작용 등과 같은 사용자 데이터를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어 히트맵이나 A/B 테스트를 통해 풍부한 사용자 인사이트를 수집할 수 있습니다.

더 많은 리드를 세일즈 퍼널로 유도하고 싶지만 그들이 유입되지 않는다고 가정해 봅시다. 눈치채지 못할 수도 있지만, CTA 설계의 노골적인 실수는 전환율을 떨어뜨립니다. A/B 테스트를 구현하여 잠재 고객을 유치하는 데 더 강력한 CTA를 확인할 수 있습니다.

웹사이트 데이터 분석 도구: Google 애널리틱스 4 (일명 GA4) - 트래픽 및 참여도 분석, AB Tasty - A/B 테스트, Mouseflow - 히트맵 분석

소셜 미디어

소셜 미디어 데이터 분석을 통해 게시물 및 광고에 대한 고객 참여도에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

그런 다음 다음 요소에 따라 잠재고객을 더 효과적으로 참여시키고 소셜 미디어를 판매에 활용하는 방법을 이해할 수 있습니다:

• 좋아요

• 댓글

• 조회수

• 공유

• 노출 수

• 감정(긍정, 부정 또는 중립)

예시:

Leya AI 팀은 메타 광고 (이전의 Facebook 광고)를 적극적으로 실행합니다. 하지만 광고 성과는 매번 다릅니다. 이 동영상 광고를 보세요.

출처: Facebook.com

다음은 좋아요, 댓글, 공유 수가 현저히 적은 이미지 광고입니다.

소셜 미디어 데이터 분석을 위한 도구: 버퍼, 훗스위트, 소셜 인사이더

이메일

이메일 데이터 분석은 이메일의 다음과 같은 특징에 중점을 둡니다:

• 전달 가능성

• 열람률

• 클릭률

• 열람 시간

• 전환율

• 구독 취소율 등

이러한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하면 모든 고객을 만족시키고 전환을 유도하는 더 강력한 이메일을 작성할 수 있습니다.

이메일 데이터 분석 도구: HubSpot, 클라비요 또는 SmartLead.ai

고객 세분화 실행

고객 데이터가 하나의 큰 더미로 쌓였다고 상상해 보세요.

이제 무엇을 할까요?

다음 단계는 고객 세분화입니다.

공통된 특성에 따라 고객을 뚜렷한 클러스터 또는 카테고리로 분류함으로써 브랜드는 마케팅에서 보다 생산적인 결과를 얻을 수 있습니다.

숫자가 필요하신가요?

여기 있습니다. B2B 잠재고객을 세분화한 후 Scorpion Healthcare는 LinkedIn에서 전환을 56% 증가시켰습니다. 또한 고객 데이터 세분화는 이메일 마케팅에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 세분화된 이메일의 오픈율은 일반적으로 세분화되지 않은 캠페인보다 14.31% 더 높습니다.

먼저 고객을 그룹으로 나눈 다음 다음과 같은 특징에 따라 개별 세그먼트 프로필을 만들어야 합니다:

• 니즈: 요구 사항, 관심사, 불만 사항

• 행동: 구매 습관 및 행동 패턴

• 인구 통계: 성별, 민족, 연령, 교육, 직업

• 지리: 주, 지역, 기후, 언어, 문화적 선호도

• 심리 통계: 관심사, 삶의 가치관, 도덕 규범, 기질, 성격 유형

• 기업 통계(B2B용): 업종, 비즈니스 유형, 회사 규모, 판매량

• 기술 통계(B2B용): 기기, 앱, 혁신 기술

예를 들어

워드프레스 호스팅 제공업체인Kinsta는 비즈니스 규모, 직원 수/사이트 수 등과 같은 기업 통계적 요소에 따라 리드를 세분화하고 가격 옵션을 다양화합니다. 또한 잠재 고객은 영업팀과 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 요금제를 논의할 수 있습니다(요구 기반 세분화).

출처: Kinsta.com

고객 세분화를 위한 도구: Heap, Glance, BlastPoint

검색 및 장바구니 이탈 데이터의 우선순위 지정

이러한 데이터의 우선순위를 정하고 철저하게 분석하면 온라인 스토어에서 고객을 유지하기 위한 효과적인 검색 및 장바구니 이탈 전략을 설계할 수 있습니다.

이에 대해 자세히 살펴보고 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• #### 검색 포기 세션

방문자가 웹 페이지를 보았지만 아무것도 구매하지 않고 사이트를 떠나는 상황에서 탐색 포기 데이터를 얻을 수 있습니다.

알고 계셨나요?

사이트 방문자 100명 중 39명이 제품/서비스를 스크롤하지만 구매를 하는 사람은 4명뿐입니다.

다음은 "결제하려는 것을 확인했습니다..."로 시작하는 탐색 포기 이메일을 통해 라이트닝 카드 컬렉션에서 사이트로 다시 리드를 유도하는 방법입니다.

또는 관심사(심리학적 세분화)에 기반한 거부할 수 없는 리드 마그넷을 사용하여 사용자의 이탈을 막을 수 있습니다. Hubstaff의 사례에서 배워보세요. 블로그 방문자가 원격 인력 관리에 대한 Hubstaff의 글을 읽으면 원격 팀 관리 가이드의 무료 사본이 포함된 팝업이 표시됩니다.

출처: Hubstaff.com

• #### 버려진 카트

장바구니 이탈 데이터는 쇼핑객이 장바구니에 상품을 추가했다가 장바구니에 담았다가 삭제하여 결제에 실패하는 시나리오에서 수신됩니다.

전자상거래의 평균 장바구니 이탈률은 70.19%이며, 이는 10명 중 3명만이 장바구니에 제품을 추가한 후 구매를 완료한다는 것을 의미합니다.

고객이 지속적으로 카트를 이탈한다면 어떻게 해야 할까요?

킹 아서 베이킹에서 보낸 것과 같은 장바구니 복구 이메일을 통해 고객이 구매를 완료할 수 있도록 이스토어로 다시 돌아오도록 유도하세요.

이탈한 카트를 분석하고 타겟팅 이메일을 생성하기 위한 도구: 카트스택, 옵틴몬스터, 바릴라이언스

피드백 루프 만들기

지금까지 어떻게 진행되고 있나요?

이는 제품/서비스에 대한 사용자 경험에 대해 잠재 고객에게 물어볼 때 복사하여 저장할 수 있는 문구입니다.

고객 피드백을 지속적으로 수집하면 잠재 고객과 그들의 기대치를 완전히 이해할 수 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 고객 설문조사를 통해 지속적인 피드백 루프를 구성하세요:

• 브랜드 인지도 설문조사

• 제품 피드백 설문조사

• 세분화 설문조사

• 이벤트 평가 설문조사

• 순 프로모터 점수(NPS) 설문조사

• 고객 만족도 점수(CSAT) 조사

• 고객 노력 점수(CES) 설문조사 등

SaaS 비즈니스를 운영하는 경우 무료 평가판을 통해 사용자 피드백을 수집할 수 있습니다. Keyhole이 어떻게 하는지 알아보세요.

출처: Keyhole.co

또는 웹사이트에 피드백 양식과 설문조사를 임베드할 수도 있습니다. LEGO의 이 팝업을 보세요.

출처: Lego.com

또 다른 옵션은 이메일을 통해 설문지를 보내고 상품이나 보너스를 제공하여 참여율을 높이는 것입니다. 예를 들어, 무스조는 설문조사에 참여하면 10달러의 보너스를 제공합니다.

고객 피드백을 분석하는 도구: 서바이베이트, 퀄라루, 인모먼트, 피디어

자동화된 분석으로 고객 데이터의 눈사태를 제어하기

고객 인사이트 분석에 집중하는 브랜드는 긍정적인 쇼핑 경험, 만족도, 충성도의 핵심 지표가 되기 때문에 항상 경쟁사보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

이 글에서는 방대하고 역동적이며 빠르게 변화하는 고객 데이터를 제어하고 관리할 수 있는 검증된 도구와 전략을 소개합니다. 데이터 분석 자동화를 통해 선제적으로 대응하고 고객 중심주의를 달성하세요.

AccuRanker에서무료 평가판을 시작하여 고객의 검색을 들여다보고 경쟁업체를 능가하는 적절한 전략을 개발하세요.