데이터 기반 고객 여정이 필요한 이유

소개

데이터 기반 접근 방식을 통해 브랜드는 사용자의 선호도와 행동 패턴에 대한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스에서 제공하는 제품이나 서비스, 사용 중인 마케팅 메시지를 개선할 수 있는 기회를 파악할 수 있습니다. 웹사이트 양식, 이메일, 문자 메시지 등 다양한 채널에서 A/B 테스트와 같은 데이터 분석 도구를 사용하면 각 채널이 잠재 리드를 유료 고객으로 전환하는 데 얼마나 효과적인지 추적할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 그에 따라 홍보 전략을 조정하여 영업 및 광고 팀과 같은 부서에서 사용 가능한 모든 리소스를 통해 더 나은 결과를 도출하여 성공으로 이끌 수 있습니다!

데이터 기반 고객 여정이란 무엇을 의미할까요?

데이터 기반 고객 여정의 핵심은 가용 데이터를 전략적으로 사용하여 고객이 브랜드와 상호 작용하는 동안 접하는 각 접점을 세분화하고 개인화하는 데 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 단순한 인구 통계를 넘어 행동 패턴, 선호도, 거래 또는 참여 이력 등을 기반으로 개별 고객에게 맞춤화된 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

강력한 분석 도구와 AI 기반 추천 엔진과 같은 고급 기술 솔루션을 사용하면 Amazon, Netflix와 같은 기업에서 사용자의 구매 경로에서 마찰 지점을 최소화하면서 사용자의 니즈에 맞는 관련 제품이나 콘텐츠를 원활하게 추천할 수 있습니다.

이러한 조치를 구현하면 조직은 구매자 여정의 각 단계를 최적화하기 위한 실행 가능한 지침을 만들 수 있습니다. 이는 인지도 제고에서 시작하여 고객 확보 및 참여로 이어지며, 최종적으로 고객 지지를 이끌어냅니다. 이는 신뢰에 기반한 견고한 고객 관계와 시간이 지나도 일관되게 충족되는 뛰어난 성과 기준을 바탕으로 장기적인 성장 목표를 달성하는 데 크게 기여합니다.

오늘날의 경쟁 환경에서 생존하고 성공하기 위해서는 조직이 끊임없이 변화하는 환경에 적응하면서 변화를 수용하는 것이 필수적입니다.

데이터 기반 고객 여정의 이점

데이터 기반 고객 여정의 힘을 활용하면 고객의 마음과 행동을 더 깊이 파고들 수 있습니다. 이커머스 경험을 설계할 때는 타겟 시장의 선호도, 검색 습관, 구매 결정 등 관련 정보를 활용하는 것이 중요합니다. 맞춤형 여정을 구축하려면 모든 세부 사항이 중요합니다.

데이터 기반 개인화는 사용자가 사이트를 방문하는 각 단계에서 직관적인 상호 작용을 보장합니다. 클릭률(CTR), 전환율, 페이지 체류 시간 등의 주요 지표를 분석하여 개별 사용자 또는 유사한 특성을 가진 전체 그룹 간의 추세를 파악할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 고객의 선택이 변화함에 따라 그에 맞춰 실행되는 전략도 변화해야 합니다.

데이터 기반 접근 방식은 기존 제품 범위 내에서 새로운 디자인 요소 또는 기능에 대한 A/B 테스트 실험과 같은 지속적인 분석 노력을 통해 얻은 새로운 입력과 함께 과거 성과에서 얻은 인사이트를 적용하여 지속적인 개선을 가능하게 합니다.

데이터 기반 마케팅 전략은 조직이 잠재 고객과 고객 간의 대화를 기반으로 보다 개인화된 메시지를 전송하여 잠재 고객과의 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모든 이점은 모든 기업이 고객 여정을 위해 데이터 기반 접근 방식에 투자해야 하는 이유를 명확하게 보여줍니다!

데이터 기반 여정을 만드는 방법

분석을 효과적으로 활용하는 데이터 기반 고객 여정을 만드는 방법에 대한 전문가의 팁을 확인하세요. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다:

데이터 기반 여정의 목표 정의

이 과정을 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 정확히 파악하세요. 이렇게 하면 비즈니스 성장을 가능하게 하고 의미 있는 고객 상호 작용을 촉진하는 목표 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. 먼저, 조직 내에서 성공을 측정하는 데 적합한 핵심 성과 지표(KPI)를 결정하세요. 여기에는 고객 만족도 평가나 판매 수익 수치와 같은 요소가 포함될 수 있습니다.

KPI를 이정표로 사용하면 진행 상황을 일관성 있게 추적할 수 있고 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 다음으로, 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 수집하는 것이 식별된 목표를 달성하는 데 얼마나 큰 기여를 하는지 이해해야 합니다. 구매가 가장 빈번한 시간대나 브라우징 세션이 가장 긴 시간을 차지하는 시기를 파악하면 그에 따라 마케팅 캠페인을 맞춤화할 때 유용하게 활용할 수 있습니다.

잠재적 성과를 더욱 극대화하려면, 분석을 제품 개발과 같이 취급하는 것을 전제로 하는 접근 방식인 '데이터 제품 사고방식'을 채택하세요. 최종 사용자를 설계 단계의 전면에 배치하여 결과물이 예상 표준을 충족하는지 확인합니다. 따라서 디자인의 수명 주기 내내 끊임없이 변화하는 요구 사항을 충족하면서도 상호 작용이 원활하게 유지됩니다!

또한 부서 간 협업을 수용하세요. 이렇게 하면 사일로가 허물어지고 조직의 효율성이 높아집니다. 또한 여러 프로젝트에 걸쳐 협업함으로써 창출되는 부서 간 시너지 효과는 투자 수익률(ROI)을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 협업이 없다면 리소스 활용률 예측치가 낮아질 것입니다. 또한 이해관계자 간의 참여 부족으로 인한 기회 비용 손실이 발생하여 미래의 전략적 비전을 현실화할 수 있는 기회에 영향을 미칠 수 있습니다.

기존 고객 데이터 수집 및 분석

구매 내역, 인구 통계 정보, 웹사이트 분석, 소셜 미디어 상호 작용, 이메일 마케팅 응답 등 다양한 소스를 분석하여 고객의 선호도와 행동 패턴에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

타겟 고객의 각 세그먼트를 이해하면 개인적으로 공감할 수 있는 고유한 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 목적을 위해 특별히 설계된 CRM 시스템 또는 타사 도구를 사용하여 여러 채널 또는 접점에서 수집한 다양한 고객 데이터 세트를 통합하는 것으로 프로세스를 시작하세요. 이러한 통합을 통해 모든 관련 고객 정보를 한 곳에 중앙 집중화하여 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.

다음 단계는 정리입니다. 중복이나 이상값을 제거하고 가능한 한 누락된 값을 채워서 수집된 데이터의 품질을 보장합니다.

세분화 분석, 코호트 분석, 회귀 모델링과 같은 분석 기법을 사용하여 시간 경과에 따른 다양한 고객 하위 집합 내의 추세에 대한 유의미한 결론을 도출할 수 있습니다. 이를 통해 각 그룹을 개별적으로 타겟팅하는 동시에 전체적으로는 일관된 결과를 효율적으로 제공하는 더 나은 의사 결정 프로세스로 이어질 수 있습니다. 상호 신뢰와 상호 충성도를 기반으로 오래 지속되는 관계를 극대화하여 궁극적으로 브랜드 호감도와 수익원을 향상시키기 위해서는 고객의 특정 니즈와 선호도를 충족하는 데에만 집중해야 합니다.

고객 경로 계획 수립

(출처: 히트맵)

고객의 구매 경로를 계획할 때는 구매 여정에서 중요한 단계를 파악하는 것이 중요합니다. 여기에는 일반적으로 인지, 고려, 의사 결정 및 구매 후 경험이 포함됩니다.

데이터 기반 경로를 만들려면 각 단계를 개별적으로 조사하되 전체 프로세스의 일부로 원활하게 연결되도록 해야 합니다. 우선, 고객이 인지도 단계에서 브랜드나 제품을 발견하는 방법을 연구합니다. 소셜 미디어 플랫폼이나 검색 엔진을 통해 발견할까요?

이러한 채널을 정확히 파악하면 더 나은 도달을 위한 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 단계는 사용자가 경쟁사 대신 브랜드에서 구매하도록 동기를 부여하는 요인을 이해하는 것입니다. 이 단계에서 리뷰와 피드백을 분석하여 소비자의 결정에 효과적으로 영향을 미치는 기능을 강조함으로써 더 깊이 파고들 수 있습니다.

잠재 고객이 구매를 확정하기 전에 옵션을 평가하는 의사 결정의 순간에 가격 구조 및 제품 다양성과 같은 다양한 요소와 신속한 지원 응답이 구매자의 선택에 긍정적인 영향을 미쳐 웹사이트에서 거래를 성공적으로 완료하도록 유도하는 방법을 검토하세요.

이전 상호 작용 및 버려진 카트와 같은 거래 기록을 저장하는 것은 유용한 리소스가 될 수 있습니다. 이러한 기록에 액세스할 수 있는 기업은 후속 커뮤니케이션을 맞춤화하여 잠재 고객이 신속하게 판매 기회로 전환하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 향후 구매에 대한 장벽을 낮추고 재구매로 인한 손실을 효율적으로 방지할 수 있습니다. 또한 오래 지속되고 매력적인 고객 관계를 구축하여 궁극적으로 시간이 지남에 따라 더 많은 매출 성장을 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

사용자 경험 개선을 위한 기회 파악

사용자 경험을 효과적으로 개선하려면 웹사이트 분석과 사용자 피드백을 면밀히 검토하여 사용자의 불만이나 혼란을 유발하는 잠재적인 문제점을 파악하는 것부터 시작하세요. 전환율, 이탈률, 페이지에 머무는 시간, 참여도가 높은 영역을 표시하는 히트맵을 주의 깊게 살펴보세요.

다음으로, 타겟 고객의 다양한 세그먼트를 대표하는 실제 고객을 대상으로 사용성 테스트를 수행합니다. 고객이 사이트와 상호 작용하는 방식을 관찰하여 탐색 패턴과 전반적인 만족도를 파악하면 인터페이스를 효과적으로 최적화하는 데 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 뛰어난 UX를 제공하는 경쟁사 웹사이트를 지속적으로 확인하세요.

소비자의 니즈를 충족하는 데 있어 부족한 부분을 파악하는 동시에 성공 사례에서 교훈을 얻으세요. 디지털 도메인 내에서 이러한 단점을 해결하기 위해 특별히 맞춤화된 고유한 솔루션을 만드세요. 고품질 콘텐츠를 개발하여 현재 업계 트렌드에 부합하는 관련성을 확보하는 동시에 검색 엔진 최적화(SEO) 모범 사례를 활용하여 온라인 가시성을 높일 수 있습니다.

또한 오늘날의 기술 환경에서 모바일이 점점 더 중요해짐에 따라 모바일 우선 디자인을 우선시하여 여러 기기에서 페이지 로딩 속도를 최적화합니다. 이렇게 하면 데스크톱 플랫폼을 통해 제공되는 경험의 품질을 저하시키지 않으면서도 빠르게 변화하는 소비자의 기대에 부응할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자의 건설적인 비판을 장려하는 개방적인 커뮤니케이션 채널을 육성합니다.

여정 전반에 걸친 참여도 모니터링

브랜드와 사용자의 상호 작용을 모니터링하면 더 나은 결과를 위해 개선 또는 최적화가 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 웹사이트 트래픽, 이탈률, 오픈율, 클릭률(CTR) 등의 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하는 것부터 시작하세요.

이러한 지표를 검토하면 참여도를 효과적으로 높이기 위해 고객 경험의 어느 부분을 조정해야 하는지 정확히 파악할 수 있습니다. 또한 분석 대시보드를 정기적으로 검토하여 방문자의 행동 패턴에 대한 인사이트를 얻으세요. 사용자가 여정의 여러 단계를 어떻게 탐색하는지 이해하면 고객 접점과 개별화된 커뮤니케이션 전략을 개선할 때 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

히트맵과 같은 도구를 구현하면 사용자가 웹페이지의 다양한 요소에 가장 많은 시간을 보내는 위치를 시각적으로 표현하여 필수적인 탐색 측면이나 개선이 필요한 콘텐츠 부분을 강조할 수 있습니다. 또한 랜딩 페이지와 이메일에 A/B 테스트 방법을 사용하여 두 가지 변형 간의 효과를 비교하고, 캠페인 전반에 걸쳐 도달 범위를 극대화하기 위해 더 효과적인 옵션을 사용하세요. 마지막으로, 항상 수집된 데이터를 기반으로 지속적으로 개선하는 것을 목표로 하세요.

이러한 지속적인 적응을 통해 전환 목표를 향한 고유한 경로의 모든 단계에서 뛰어난 고객 경험을 보장할 수 있습니다!

데이터 기반 여정은 조직이 데이터를 보다 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다. 신중한 계획을 통해 기업은 업계가 성장함에 따라 지속 가능한 계획을 수립할 수 있습니다.