[7-13장] 빅데이터를 활용한 예측마케팅 -외머 아튼/도미니크 레빈 지음

목차

1장. 이제는 모든 마케터가 빅데이터 및 예측 분석에 쉽게 접근할 수 있다.

2장. 마케터를 위한 알기 쉬운 예측 분석 입문

3장. 먼저 고객을 파악하라  : 완전한 고객 프로파일의 구축

4장. 기업 가치를 높이기 위해 고객을 투자 포트폴리오처럼 관리하라

5장. 실행전략 1 - 고객 데이터를 이용하여 마케팅 지출을 최적화하라

6장. 실행전략 2 - 고객의 페르소나를 예측하고 마케팅을 다시 고객과 관련성 있게 만들어라

7장. 실행전략 3 - 생애주기 마케팅을 위해 고객 여정을 예측하라

8장. 실행전략4 - 고객가치를 예측하라 - 가치 기반 마케팅

9장. 실행전략5 - 고객 등급화를 위해 고객의 구매 또는 참여 가능성을 예측하라

10장. 실행전략6 - 각 고객마다 적절한 개인별 추천사항을 예측하라

11장. 실행전략7 - 더 많은 고객 전환을 위해 예측 프로그램을 실행하라

12장. 실행전략8 - 고객가치 증대를 위해 예측 프로그램을 실행하라

13장. 실행전략9 - 더 많은 고객 유지를 위해 예측 프로그램을 실행하라

14장. 예측 마케팅 역량에 대한 간편한 체크리스트

15장. 예측 (및 관련) 마케팅 테크놀로지에대한 개괄

16장. 야심찬 예측 마케터들의 경력 개발을 위한 조언

17장. 프라이버시, 그리고 유쾌함과 불쾌함의 차이

18장. 예측마케팅의 미래

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9장. 실행전략5 - 고객 등급화를 위해 고객의 구매 또는 참여 가능성을 예측하라

 

• 오바마 대통령은 경향성 모델을 사용하여 2012년 재선선거에서 승리하는데에 도움을 받았다. 전혀 마음을 바꿀 생각이없는 사람들에게 돈이나 시간을 투자하지 않고, 아직 지지후보를 결정하지 못한 유권자들을 찾아내서 시간을 더 보내고, 결국 선거에서 승리하게 되었다.
• 최초 구매 가능성 못지않게 반복 구매자의 구매 가능성 예측도 중요하다. 새로운 고객이 한번만 구매하고 돌아오지않으면 소용이 없다. 최초 구매 예측 모델보다 더 정확성이 높기 때문에, 예측이 더 쉽다. 과거 구매, 반품된 구매, 고객 서비스 센터로의 전화통화 등 고객의 모든 상호작용이 반복 구매 예측 모델에 활용된다.
• 구매 가능성 예측에는 2가지 용도가 있다.
  1. 어느 고객에게 초점을 맞출 것인가
  2. 각 고객에게 할인을 포함하여 얼마나 많은 돈을 지출할 것인가
• 기업 대상 마케터들을 위한 예측리드점수
  • 기업 대상 마케팅에서도 구매 가능성 모델을 사용하여 비용 투자의 우선순위를 정할 수 있다.
  • 소비자 대상 마케팅과 다른 점은 구매 의사결정 프로세스의 특성이다. 
  • 기업 대상 마케팅은 의사결정 프로세스가 더 길어지고, 마케터와 구매자 간의 많은 접촉이 포함된다.
  • 공급업체, 거래, 서비스 및 제품의 교체 주기,배송주기가 오래 걸릴 수 있어 B2B 마케터는 재구매 보다는 새로운 고객 확보에 더 집중한다. 
  • 기업 대상 마케터들을 위한 리드 점수 매기기 방법론
    1. 초급 수준 : 가산점 제도. 모든 활동의 개별적인 점수의 합이 리드 점수. ex. 이메일 링크 클릭-1점
    2. RFM 유형 : 활동 뿐만 아니라 기회의 크기, 거래 규모, 참여도 지표에 근거한 복합적 점수
    3. 예측 리드 점수 : 위의 2가지 기본적 모델로부터 과거에 대한 통계적 학습으로 구축됨
    4. 후속 행위 점수 : 리드 점수 예측 뿐만 아니라, 전반적인 거래 성사 가능성을 증가시키는 후속 행위도 예측함, 단순 이벤트 발생 여부를 고려하는 것이 아니라, 이벤트들의 특정한 순서를 고려한다.
• 참여 가능성 모델을 이용하면 각 고객에게 보내는 이메일 수를 줄이고, 수신 거부 비율을 대폭 낮추며 고객 참여도를 높일 수 있다.
• 이메일에 의해 발생한 매출액과 수신 거부로 인한 손실액 그래프가 만나는 지점을 찾으면 우리는 최적의 발송 빈도를 찾을 수 있다. 이메일 발송 빈도 테스트로 그 지점을 찾을 수 있다.
• 수신 거부 비율이 낮아졌지만 구매율에 아무런 영향을 주지 않는다면 이메일 빈도를 줄여야한다는 사실은 당연하다.
• 하지만 만약 이메일을 더 적게 보내서 구매율이 낮아진다면, 장기적 매출의 증가가 단기적 매출의 손실을 능가할 수 있는지 판단해야 한다.
• 지나치게 조심스러워하거나 단기적 매출을 중심으로 의사결정을 내리는 오류를 범해서는 안된다.

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10장. 실행전략6 - 각 고객마다 적절한 개인별 추천사항을 예측하라

 

• 개인 맞춤형 추천은 3가지로 구성되어있다. 
  1. 고객에게 추천을 보내고
  2. 고객의 맥락을 이해하고
  3. 적절한 콘텐츠를 보내는 것
• 우리는 구입하려는 제품에 대한 공식적 설명을 신뢰하지 않는 경향이 있다. 대신, 신뢰할 수 있는 친구 및 동료들에게 그들의 생각을 묻는다. 동일한 논리가 추천 시스템에 함께 사용된다.
  • 행위 데이터 ( 사용, 리뷰, 구매, 열람, 다운로드 ) 를 사용하여 어떤 고객들이 개별 사용자와 가장 유사한지 파악하고, 해당 사용자에게 맞는 콘텐츠를 추천할 수 있다. 이런 사용자 기반 추천을 '협업 필터링'이라고 한다.
•  사례) 온라인 항공권 가격비교 엔진 카약Kayak : 가격 하락의 가능성 정도에 따라 구매자가 지금 구매해야할지, 조금 더 기다려야할지를 구매자에게 조언하는 예측 도구를 개발했다. 
• 고객 생애주기 과정에서의 추천
  1. 예측분석을 사용하여 이탈 위험이 있는 고객 그룹을 식별한다.
  2. 개인맞춤형 이메일을 사용하여 고객을 다시 참여시킨다.
  3. 주의해야할 점은 유효기간이 경과된 고객의 재참여 유도이기 때문에, 제품 추천이 더이상 쓸모 없어졌을 수 있으며 고객의 상황이 달라졌을 수 있다. 반드시 고객의 최신 정보에 기반하여 자동 삽입 콘텐츠를 만들어야한다. 
• 고객 맥락에 대한 이해 - 적절한 시점이 지나서 추천을 할 때에는 더 많은 배경 정보를 고려해야한다. 문제는 이미 구입하거나 보고 넘긴 제품을 계속 추천하는 경우이다. 고객 프로파일 기반 추천을 실행하기 전에 고객 데이터가 완전하고 정확한지 확인해야한다. 불완전한 개인맞춤화 경험은 오히려 실망감을 줄 수 있다.
• 무료 할증 (Freemium) 비즈니스 모델은 적극적 사용자를 유료 고객으로 전환하기 위해 고객 관련성 및 맥락에 따른 추천에 크게 의존한다. 
• 추천하는 제품에 대해서 마케터도, 소비자도 일정한 수준의 통제가 필요햐다. 마케터 입장에서는 예측 알고리즘이 재고가 없는 제품을 추천하거나, 다른 제품의 리필로만 쓰이는 매우 저렴한 제품을 추천하는 것을 원하지 않는다.
  • 자동화된 알고리즘을 사용하여 웹사이트 또는 이메일에 추천을 삽입하기 전, 머천다이징 규칙/예외 규칙을 설정해야 한다.
• 소프트웨어 두인바은드 (Do Inbound)는 둘러보기 동영상의 감사 페이지에서 그저 사람들의 성을 빼고 이름만 불렀는데 그것만으로 계정 가입으로 이어지는 전환율이 3배나 높아졌다고 한다.

11장. 실행전략7 - 더 많은 고객 전환을 위해 예측 프로그램을 실행하라

 

• '리마케팅' 프로그램의 기본 목표는 소비자가 처한 특정한 맥락 하에서 전환을 늘리는 것이므로, 1시간 또는 1일처럼 짧게 실행된다.
• 리마케팅 전략을 사용할 때 모든 마케터는 사생활과 '불쾌한' 요인을 고려해야한다.
• '쿠키'는 하드드라이브에 정보를 저장하는 작은 텍스트 파일로 사용자가 웹에서 이동할 때 광고업체가 이를 추적할 수 있도록 해준다. 쿠키 파일이나 이메일 주소같은 개인식별정보로 사용자 식별이 가능하다.
• 하지만 쿠키만 가지고있다면, 타깃 디스플레이 광고밖에 할 수 없다. 현재 또는 과거 검색 세션에서 사용자의 이메일주소를 알 수 있는 경우 더 나은 옵션이 제공된다. 
• 익명의 웹사이트 방문자를 식별할 수 있는 몇가지 기법
  1. 계정 생성 및 후속 로그인시 웹 방문자의 이메일 주소를 확보하여 태그를 붙일 수 있다.
  2. 사이트 내의 이메일 수집 양식에서 이메일 주소를 확보하여 태그를 지정할 수 있다.
  3. 전형적인 방법은 뉴스레터 가입, 결제 및 배송 확인용으로 제공되는 이메일 주소 확보
• 웹 트래픽은 대부분 이메일 클릭에서 비롯되므로 사용자의 신원확인 향샹을 위해서는 이메일 활용이 중요하다.
  1. 이메일 발송시 링크에 사용자 ID를 자동으로 포함시켜 사용자의 신원이 URL로 전달되도록 한다.
  2. 링크로부터 사용자 ID를 잘라내는 코드를 사이트에 삽입해서 분석하고 디코딩한다.
• 즉, 기본적으로 목표는 가능한 상황이 올 때마다 사용자의 신원을 확보하여 쿠키와 연결시켜, 해당 사용자가 익명으로 방문해도 그임을 식별할 수 있게 하는 것
• 장바구니 미결제 고객에 대한 예측 마케팅
  • ROI가 가장 높은 캠페인 중 하나이다.
  • 베이마드 연구소에 따르면 평균 68%의 온라인 쇼핑 장바구니가 미결제된다고 한다.
  • 비율이 높기 때문에, 효과적인 리마인드 마케팅이 필요하다. 대부분 장바구니 미결제 고객 대상 마케팅으로 이메일을 활용하고 있는데, 고가 제품은 우편 홍보물이 더 효과적일 수 있다. 
  • 적절한 타이밍을 알아야한다. 장바구니 미결제 후 언제 다시 메세지를 보내는게 좋은지 응답률을 측정해서 알아낼 수 있다. 무조건 빠르다고 좋은건 아니다. 모든 움직임을 지켜보고 있다는 느낌을 주어 언짢게 느껴질 수 있기 때문이다. 또 가격할인 제안을 너무 빨리보내면 항상 구매할 때마다 할인을 기대하게 만들어 마진에 악영향을 미칠 수 있다. 여기서도 구매 가능성이 높은 고객에게는 간단한 알림을, 낮은 고객에게는 할인을 포함하는 등 세그먼트에 따라 다른 리마인드 마케팅 전략을 세운다.
• 검색 후 중단 고객에 대한 예측 마케팅
  • 애질원의 조사에 따르면, 웹사이트에서 검색 기능을 사용한다는 의미는 그렇지 않은 단순 방문객보다 구매 가능성보다 6배 높다는 것을 의미한다고 한다. 검색 기능을 사용한 잠재고객 대상으로도 마케팅이 필요하다.
• 열람 후 미결제 고객에 대한 예측 마케팅
  • 검색 기능을 사용하지 않더라도, 방문한 사람들의 인터넷 사용기록으로 데이터를 수집할 수 있는데, 웹사이트 방문자중 96%가 아무것도 하지않고 웹사이트를 떠난다고 한다. 즉 나머지 4%에 비해서 타겟팅할 수 있는 사람이 훨씬 많다는 의미이므로, 열람 후 중단 고객 마케팅은 장바구니 미결제 고객 마케팅보다 더 많은 매출을 창출한다.
• 유사고객 타깃팅 사용하기
  • 초기 단계의 씨앗 청중( seed audience )과 비슷하게 보이는 사람들을 찾는 예측분석 기법이다.
  • 유사 고객 알고리즘은 일반적으로 적어도 100명 이상 기존의 방문자 또는 고객의 목록을 씨앗으로 제공해야한다.
  • 유사 고객 타깃팅을 사용하기 전에 씨앗 청중 목록이 잘 정비되어 있고, 잘 선택된 목록인지 확인해야 유사 타깃팅 알고리즘이 잘 작동할 수 있다. ( garbage in, garbage out )
• 유사성 또는 도달 범위의 최적화
  • 사례) 노스아메리칸뷰티 컴퍼니 (North American Beauty Company)는 제품 기반 군집을 사용하여, 페이스북에서 유사고객 광고캠페인으로 기존 바디용품 군집에 속한 고객 목록을 업로드하고, 바디용품 고객들에게 어필하기 위한 페이스북 광고 캠페인용으로 광고를 디자인한 결과, 2~10배 투자대비 수익을 냈다고 한다.
    • 이처럼 유사고객 타깃팅은 페이스북과 같은 광고 네트워크에서 효과적으로 작동한다.

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12장. 실행전략8 - 고객가치 증대를 위해 예측 프로그램을 실행하라

 

• 마케팅에서 가장 중요한 개념은 "얻기 위해 주는 것"이다. 이는 구매 이전,이후 모두 적용된다.
  • 사례) 한 국제적인 구두 유통업체는 소모품이 아닌 신발의 재보충 마케팅을 테스트하였다. 신발은 소모품이 아니지만, 마모기간이 상당히 예측 가능하여 충성 고객이 다시 구매하도록 설득할 수 있다. 
    • 18개월 전 구매한 고객들과 무작위 통계 그룹 대상으로 신발을 추천하였고, 재구매 이메일의 개봉율은 5% 높고, 이메일당 웹사이트 방문율은 15% 높았으며, 방문당 제품 조회수는 19%높았다. 즉, 재보충 이메일 마케팅은 고객 재활성화에 매우 효과적이라는 사실이 증명되었다. 
• 신제품을 소개하고자할 때, 기존 고객들 중 누가 더 많은 관심을 가질지도 예측할 수 있다. 
• 이월 상품이나 재고 상품 프로모션에도 같은 전략을 사용할 수 있는데, 예를들어 인기있는 드레스의 6 사이즈와 12사이즈만 남았다면, 1) 해당 드레스에 관심이 있고, 2) 6또는 12사이즈를 착용하는 소비자만 정확히 찾아낸다면 관련성있고 강력한 마케팅 캠페인을 실시할 수 있을 것이다.

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13장. 실행전략9 - 더 많은 고객 유지를 위해 예측 프로그램을 실행하라

 

• 역고객이탈(negative churn)
  • 다른 고객이 제품 및 서비스에 대한 구매를 중단하는 비율보다 더 빠르게 기존 고객으로부터 수익을 증가시키는 개념
  • 고객이 제품 구매를 더이상 하지 않을 경우, 거기에서 오는 손실을 신규고객의 획득에서 메꿀려는 생각을 한다면, 너무 좁은 사고를 한 것
    • 주목해야할 것은 잃거나 얻는 고객의 수 (X) , 줄어들거나 늘어나는 총 매출의 총 가치(O)
    • 상향/교체 판매, 추가사용 등으로 기존의 100명보다 고객을 잃은 후 90명으로부터 더 많은 수익을 창출할 수 있다면 역고객이탈률을 얻게된다.
    • 고객 유지에 일찍 집중하고, 역고객이탈률을 얻게된다면, 마치 퇴직연금 저축처럼 기존 고객으로부터의 매출이 복리로 증가한다.
• 모두 동등하지 않은 고객 이탈
  • 신규 고객의 이탈률은 한번 충성도가 입증되었고 이탈했다가 돌아온 고객의 이탈률에 비해 당연히 항상 더 높다.
  • 모든 브랜드에는 수익성이 없는 고객들도 있기에, 모든 이탈이 다 부정적인 것만은 아니다.
  • 한 기업은 활동적인 고객의 수와 매출이 감소하는 원인을 이해하기위해 고객가치 세그먼트별로 이탈률을 조사하였다. 그 결과, 이탈률이 높았지만 대부분 평생가치가 낮은 고객들이 떠나간 것이었고, 중대형 고객들은 고객기반이 안정적이라는 사실을 알고 활동중인 고객의 수와 매출이 감소하고 있음에도 불구하고 수익성을 높일 수 있었다.
  • 실제로 고객이 줄어들지 않아도 돈을 잃을 수 있기에, 이탈에서 "가치 감소"측면을 간과해서는 안된다. 이탈률이 높은게 아니라 가치의 감소가 수익성 분석에서 더 부정적인 영향을 끼치고 있다는 사실을 알게되면, 고객 이탈 개선에만 집중할 것이 아니라, 즉 은행이라면 계좌 감소에 초점을 맞추는 것이 아니라, 가치 감소를 해결하기 위해서 가치가 감소하는 세그먼트의 행동을 모니터링하는데 더 많은 시간을 기여할 수 있다.
  • 타깃을 설정하지 않은 고객이탈 관리는 서비스 및 제품의 품질 개선 자체를 의미할 수 있다. 
  • 선제적인 고객이탈 관리 = 고객유지 관리
  • 선제적 고객이탈 관리는 고객의 최종결정 이전에 고객과 소통하기에 더 많은 고객을 이탈하지 않게 한다는 장점이 있지만, 고객이 항상 대가를 바라도록 길들여질 수 있다는 단점이 있다.
  • 대응적 고객이탈 관리는 실제로 이탈한 고객에 대해서만 대응하기에 비용을 더 적게 지출한다는 장점이 있지만, 시점이 너무 늦을 수 있다는 단점이 있다. 하지만 장점조차도 고객이 이탈하지않도록 미리 예방하는데 드는 비용이 이미 고객이 떠난 후에 활성화시키는 비용보다 훨씬 저렴하고 쉬워서 장점이라고 보기 어렵다.
  • 예측 분석으로 우리는 고객의 불만에 대한 조기 경고 신호를 포착하고, 빠르게 조치를 취할 수 있다.
  • 고객 이탈에서 가장 중요한 질문 중 하나는 "고객 유지 비용이 얼마나 드는지" 이다. 한 고객에게 제공할 수 있는 고객 유지 인센티브의 최대 금액은 (수익성을 유지하면서) 정해져있기에, 고객 이탈 관리시 고려해야한다.
  • X = Y(%) X LTV
    • X는 각 고객을 유지하기 위해 지출할 수 있는 돈
    • Y는 캠페인을 통해서 보존할 수 있는 고객의 비율
    • LTV는 보존한 각 고객의 평생가치
    • 실제로 Y가 얼마나 될지 모르기에, 작은 규모로 테스트해서 Y를 찾아야한다. 출발점에서 알고있는 정보는
      1. "유지 기간을 개선하는데 최대값 (= 이탈률)이 10%이다."  →  캠페인을 통해서 보존할 수 있는 고객의 비율 Y는 10%이다.
      2. 고객의 평균 평생가치는 $250이다. → 보존한 고객의 평생가치 LTV는 $250이다.
      3. 그렇다면 X는 $25가 된다.
  • 선제적인 고객이탈 관리 프로그램을 개발하려면
    1. 타깃으로 삼을 고객을 선제적으로 정해야한다.
    2. 그러기 위해서 이탈 관련 고객 변수에 대한 가설을 개발해야 한다. 
    3. 이탈 위험 고객들을 테스트할 수 있는 프로그램을 설계한다. (이 때 대상 세그먼트는 인센티브를 받지 못하도록 제외시킨 그룹 포함 2개이상 그룹으로 분할해야 함)
  • 이탈 감소에 대한 예상 ( ↔ 인센티브 지출이 얼마나 회수될 수 있는가) 은 오직 테스트를 통해서만 계량화할 수 있다.
  • <Does Service Bundling Reduce Churn?> 이라는 논문에서도 나와있듯이, 여러 종류의 제품을 구매하는 소비자는 한 종류의 제품만을 구매하는 소비자보다 이탈률이 두배 이상 낮다. 따라서 마케터들은 고객의 구매하는 제품 종류의 수를 늘림으로써 선제적 고객이탈 관리를 할 수 있다,
  • 애질원에 따르면 신규고객 획득보다 유효기간 경과 고객을 재활성화하는데 드는 비용이 10배 더 저렴하다고 한다.