나만 빼고 다 한다! 쇼핑몰 고객 분류 마케팅 | RFM 모델과 bigin 솔루션 알아보기

지난 글에서는 고객 분류의 개념과 필요성에 대해 알아보았습니다.​고객 그룹(1) 콘텐츠 보러 가기 >> 쇼핑몰에서 고객 분류가 필요한 이유 쇼핑몰에서 고객 분류가 필요한 이유우리 고객의 니즈는 무엇일까요? 쇼핑몰에서 고객 분류(고객 세그멘테이션, 고객 세분화)가 필요한 이유​...blog.naver.com ​이번 글에서는 이커머스에서 고객을 분류하기 위한 분석 모델과 그보다 더 쉬운 방법에 대해 알아보겠습니다.이커머스 내 고객 세분화 방법_ RFM 모델​이커머스에서는 어떤 기준으로 고객을 분류했을 때 효과적일까요?고객을 분류하고 관리하는 CRM 마케터들이 많이 사용하는 방법으로, RFM 분석법이 있습니다.​​​RFM 분석이란?​RFM은 구매의 최근성(Recency) , 구매 빈도(Frequency), 총 구매 금액 (Monetary)​의 약자입니다.​고객이 웹사이트에 얼마나 최근에 방문하였는지, 얼마나 자주 방문하였는지, 구입한 총금액은 얼마인지를 기준으로 가치 있는 고객을 추출하고 관리하기 위한 분석법입니다.​RFM 분석법은 간단하면서도 각 그룹의 욕구를 배타적이면서 적절한 규모로 분류할 수 있는 방법이기에 마케팅에서 많이 활용됩니다.​ [그림 1] Recency and Frequency Grid (출처: clevertap)​위의 그림은 RFM 중 구매의 최근성(Recency) 요소와 구매 빈도(Frequency) 요소를 기준으로 고객을 세분화 한 표입니다. 이 표에서는 각 요소의 점수를 임의로 5점 만점으로 지정하고, 해당 점수에 속하는 고객을 분류하였습니다.​이렇게 고객을 분류한다면 각 고객의 상황과 니즈에 맞는 마케팅 전략 수립이 용이해집니다.​한 가지 예시를 들어 설명해보겠습니다.구매 빈도 점수는 높지만(Frequency 5점) 구매를 한 시기는 오래된(Recency 1~2점) 고객이 있다고 가정해보겠습니다. 이전에 우리 쇼핑몰에서 빈번히 구매한 이력이 있는 고객은 기업(마케터) 입장에서는 놓칠 수 없는 고객이겠죠?​조금 더 자세히 분석한 이 고객의 특징은 다음과 같습니다.​ 이전엔 우리 쇼핑몰에서 자주 구매하던 충성고객이었다. ​ 최근에는 우리 쇼핑몰에서의 구매가 약간 뜸해졌다. ​ 우리 제품에 대한 니즈가 약해졌을 확률이 있다. ​ 경쟁사에서 제품을 구매 중일 확률이 있다. ​ 우리 제품에 대한 니즈가 있었기 때문에, 상대적으로 저렴한 비용으로 다시 우리 쇼핑몰로 돌아오도록 유도할 수 있다. ​이들에게는 다시 돌아오도록 유도하는 전략으로 신상품 정보를 제공하고, 혜택을 리마인드 하는 등의 전략이 효과적일 수 있습니다.​이처럼 고객의 상황별로 그룹화하여 관리한다면 각 그룹의 니즈를 파악하기에 용이할 뿐만 아니라, 효과적인 메시지의 설정이 가능해집니다.​ [그림 2] 고객의 상황에 맞는 마케팅 전략 수립하기​그런데 여기서 한 가지 문제점이 제기될 수 있습니다. ​대규모 기업이 아닌 중소 규모의 이커머스에서는 RFM에 따른 고객 분류와 관리에 어려움이 있습니다. 고객을 그룹핑하기 위한 데이터 시스템을 구축하기에 시간과 비용이 많이 들고, SQL을 다룰 수 있는 전문 인력 보충이 어렵기 때문입니다.​그래서 탄생하게 된 서비스가 바로 빅인의 고객 분류 기능입니다.빅인에서의 고객 세분화는 어떻게 이루어지는지 알아보겠습니다.빅인(bigin)의 고객 분류​빅인 대시보드의 고객 그룹 기능은 여러분의 웹사이트에 유입한 고객을 자동으로 분류해주는 기능입니다.​고객을 나누는 기준은 빅인에서 미리 설정해 둔 자동 그룹과, 고객사의 마케터가 수동으로 직접 설정할 수 있는 수동 그룹이 있습니다. 이번 글에서는 자동 그룹에 대해 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.​​​* 자동 그룹 *​이커머스 마케터들이 많은 필요성을 느끼고 가장 빈번하게 사용하게 될 조건을 빅인에서 미리 설정해 놓은 고객 그룹입니다.​기본으로 지정되어 있는 고객 그룹은 다음과 같습니다.​상품 구매 사용자검색 유입 사용자재방문 사용자상품 조회 후 구매하지 않은 사용자장바구니에 담은 후 구매하지 않은 사용자...또한, 앞서 설명드린 RFM 분석 모델 기반의 고객 그룹도 확인하실 수 있습니다.​우수 방문 고객최근에 방문한 고객충성 고객이 될 가능성이 높은 고객참여 유도가 필요한 고객재방문 유도가 필요한 고객놓치지 말아야 할 고객...※ 위 고객 그룹은 RFM 분석 모델을 기반으로, 빅인에서 자체 개발한 알고리즘을 적용하여 분류한 그룹임을 알려 드립니다. 작성된 예시 외에도 약 30여 개의 자동화 고객 그룹이 곧 업데이트될 예정입니다.​​​고객 그룹 활용하기​분류된 고객 그룹은 어떻게 활용할 수 있을까요? 빅인 대시보드 회원가입 후 기본 SDK만 설치하면, 아래 기능들을 바로 이용하실 수 있습니다.자동으로 분류된 고객 그룹에 속한 사용자 리스트 조회각 사용자의 행동 조회 (방문, 페이지 조회, 구매 이벤트 포함)해당 그룹을 대상으로 노출할 웹사이트 내 배너 설치 (빅인 캠페인 기능과 연동)페이스북 맞춤 타깃 설정이메일 마케팅 툴(Sendgrid) 연동사용자 리스트 Excel 파일로 내려받기SMS, 카카오 알림톡 연동... [그림 3] 이 많은 연동 툴을 마케터 혼자서 운영할 수 있습니다.​빅인은 하나의 서비스만으로 다양한 니즈를 가진 고객에게 여러 마케팅 툴을 활용한 맞춤 마케팅 전략을 실행할 수 있는 마케팅 자동화 솔루션입니다.글을 마치며​이상으로 이커머스에서 많이 사용되는 고객 분류 방법인 RFM 분석법과, 빅인에서 제공하는 자동화 고객 그룹 기능에 대해 알아보았습니다.​데이터 기반의 마케팅이 어려우셨던 마케터분들! 빅인은 어려운 GA나 SQL 지식 없이도 이용할 수 있으며, 다양한 마케팅 실행까지 연동이 가능합니다.​경쟁사에서만 하는 줄로 알았던 데이터 기반의 고개 분류와 관리, 우리도 할 수 있습니다.빅인과 함께하는 더 쉽고 효과적인 마케팅으로 매출 상승까지 경험해 보시는 건 어떠실까요? 출처: 빅인

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