기본적인 전략 분석

마지막 업데이트: 2022년 1월 18일 | 0개 댓글
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뷰저블은 신규 방문자의 비중이 재방문자의 약 4배 이상 높은 성장기에 있는 서비스입니다.

Start-up 경영전략 (4) – 데이터 분석의 원칙과 기본적인 Framework

스타트업 생태계에서 데이터 기반 경영이 더욱 각광받고 있습니다. 하지만 여전히 많은 스타트업들이 일반적이고 피상적인 데이터 분석만을 수행하여 회사의 목표와 달성 과정을 명확히 Tracking 하지 못하는 경우가 많은 것 같습니다. 다양한 회사들을 만나뵈면서 느낀점과 컨설턴트 생활동안 겪은 다양한 경험을 바탕으로 스타트업을 위한 Metric은 어떻게 구현되어야 하는지에 대해 생각 해 보았습니다.

1. 올바른 분석방법을 선택해야 한다

많은 회사에서 다운로드 수, UV, ARPU 등 일반적으로 업계에서 통용되는 몇 개의 지표만을 Tracking 하는데 이 또한 도움을 주지만 많은 경우 이 정도 만으로는 회사의 현재 상황을 충분히 파악할 수 없는 경우가 대부분 입니다.

또한, 심한 경우 오히려 회사의 현재 상황에 대한 잘못된 가이드를 주게 되는 경우도 많습니다. Lean start up의 저자 Eric ries는 이를 ‘Vanity Metrics’라고 표현했는데요, 말 그대로 일면 회사의 급속한 성장을 보여주고 있는 듯 하지만 실상 회사의 본질적 경쟁력을 나타내고 있지는 않은 Metric을 말합니다. 예를 들어 다운로드 수가 많다는 것은 자사의 App이 소비자들의 눈길을 사로잡고 있거나 마케팅이 잘 되고 있다는 증거이기도 하지만 이를 뒷받침하는 Retention rate 이나 Paying rate이 없다면 공허한 숫자놀음일 뿐입니다. 회사의 전략과 Align 되어 있는 핵심적인 역량을 반영할 수 있는 지표를 집중적으로 Tracking 하여야 합니다.

사실, 올바른 데이터 분석의 출발점은 회사의 현황에 대한 근본적인 의문을 가지는 것이고, 지속적으로 ‘왜’라는 질문을 던지며 수치적으로 분석하는 것 입니다. 이러한 습관과 기본적인 Skill 만 갖추어 진다면 어떠한 상황에 대해서도 수치적인 분석을 수행하고 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 사고 방식으로 바탕으로 회사의 목적과 형태를 반영한 Customized 된 Metric을 가지고 있는 것이 가장 좋습니다.

단, 처음부터 자기 회사만의 Metric을 직접 디자인 하기에는 자신감도 없고 어려움이 따르므로, 처음에는 아래 제시하는 두 가지의 분석만 확실하게 수행하셔도 회사의 상황 파악과 운영 개선에 큰 도움이 될 것이라 생각됩니다. 이 두 가지는 Funnel analysis와 Value driver analysis 입니다

2.1 분석 Framework 1: Funnel analysis

Funnel analysis는 소비자가 서비스 안에서 겪게 되는 단계별로 문제점을 파악하고 개선하기 위한 Tool 로서 이전부터 마케팅 회사나 컨설팅 펌 등에서 많이 사용되어 오던 것으로 Start-up 생태계에서 다양한 변형된 형태로 통용되고 있습니다. Funnel 분석은 아래와 같은 순서로 수행하면 됩니다.

  • Step 1: 서비스 상에서 소비자들의 구매에 이르기까지의 행동을 정의하고 이를 Funnel 형태로 구분한다
  • Step 2: 각 Step 별 인원수를 Tracking 하고 Step 과 Step 사이의 유출률을 계산한다
  • Step 3: 가장 유출이 심한 부분이 어디인지를 파악하고 이에 대한 원인과 개선책을 생각해본다.

이러한 분석을 통해 현재의 회사 상황과 개선 방안에 대한 다양한 Insight를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 스타트업에서 녹음과 코칭이 자동으로 이루어지는 온라인 자동 보컬 트레이닝 서비스를 런칭했다고 생각 해 봅시다. 홈페이지에 방문하면 무료 Trial이 있고 마음에 들면 회원 가입 후 3개월 회원권을 10만원에 구매하여 사용하는 서비스라고 가정합시다. 회사는 K-Pop 스타 열풍에 편승하여 2012년 매출 100억을 목표로 잡고 VC로부터 20억원의 투자 유치에 성공하여 전면적인 광고 켐페인을 벌일 예정입니다. 3개월에 10만원 이니까 10만명만 회원으로 유치하면 되겠네요. 회사는 요즘 100만 다운로드 앱도 수두룩하고 청소년 희망 직업 순위 1위가 연예인이라는 점을 감안 할 때 10만명 모으는 것 쯤은 일도 아니라며 의욕적으로 배너광고와 오프라인 광고를 수행합니다.

하지만, 만약 럭키짱이 돌아온다면 어떨까?……가 아니고 Funnel analysis를 수행해 보았을 때 아래와 같은 결과가 나왔다면 어떨까요?

Funnel analysis 예시

Funnel analysis 예시

이 홈페이지는 5월 첫째주에 10만명이 방문했고 이 중 무료 Trial을 7만 6천명이 수행하였으며 이중 851명이 결제했네요. (재구매율은 즉시 확인되는 지표가 아니고 회사 Product의 이용 기간이 모두 지난 후 측정해야 합니다). 이러한 상황에서 10만 회원을 달성하기 위해서는 (한번 방문 한 사람이 다시는 안온다고 가정했을 때)무려1200만!! UV 가 있어야 합니다. ’10만 회원’ 은 별거 아닌 목표인 것 같지만 ‘1200만 UV’는 엄청난 수치라는 것이 피부로 느껴집니다(참고로 티켓몬스터 회원 수가 약 300만 입니다). 대한민국에서 노래 잘하고 싶은 사람은 전부 우리 회사를 알고 홈페이지를 방문해야 한다는 뜻이죠.

그렇다면 이 사업은 매출 목표를 낮추던가 그냥 장사 접어야 할 까요? Funnel analysis를 한번 수행 하면 사업 개선을 위한 많은 Insight를 얻을 수 있습니다. 문제점 및 해결책에 대한 토론과 Brainstorming을 통해 예시적으로 Trial 에서 회원 가입까지 연결되지 않는 이유를 나열해 보고 이에 대한 개선책을 구체적으로 생각해 볼 수 있다는 것이 이러한 수치적 분석의 가장 큰 장점입니다. 생각 할 수 있는 문제점들을 대략적으로 나열 해 보면

  • Trial이 기능이 너무 많다. 굳이 회원가입 및 결제를 안해도 충분하다
  • 반대로, Trial 기능이 너무 적어서 서비스의 매력을 느낄 수 없다
  • Trial 가능 기간이 너무 길다. 소비자가 제품에 대한 흥미가 정점에 이르렀을 때 Trial이 기본적인 전략 분석 만료되어야 하는데 계속 지속되어 Trial 만료 후에는 유료 결제 니즈가 약해진다
  • 반대로 Trial 기간이 너무 짧아서 소비자가 효과를 제대로 느끼기 어렵다
  • 회원 가입 절차가 너무 복잡하거나 시스템 상 문제가 자주 발생한다

이러한 분석을 시계열적으로 수행하는 것도 좋습니다. 회사의 주요한 Event 가 발생하였을 때 각 Funnel에 어떤 영향을 미쳤는지를 고민해 보는 것은 서비스 개선에 큰 도움이 됩니다.

Funnel analysis excel template 예시

Funnel analysis excel template 예시

지표 개선에 대한 해답을 당장 찾을 수는 없을 수도 있습니다. 하지만 이러한 분석을 통해 괜찮은 가설을 잡을 수 있고 Trial & Error를 통해 고쳐나갈 수 있다면 최소한 서비스 개선을 위한 좋은 실마리는 도출 해 낼 수 있다는 것이죠. 웹 서비스를 제공하는 스타트업 에서는 꼭 한번 수행 해 보시기를 추천합니다. 위의 지표는 여러분의 회사에서도 충분히 현실일 수 있습니다.

2.2 분석 Framework 2: Value driver analysis

회사는 매출과 이익이 중요합니다. 그러므로 많은 회사들이 연간 매출과 이익 목표를 설정하고 이를 달성하기 위해 노력합니다. 이러한 목표수치를 달성하기 위한 Driver를 세부적인 지표로 전환하여 Tracking 하게 되면 회사의 전략적 방향성에 적합한 목표 수립과 동기 부여에 도움이 되며 회사 서비스 개선을 위한 구체적인 개선안을 도출하는데 많은 도움이 됩니다. Value driver analysis는 아래와 같은 순서로 디자인 할 수 있습니다.

  • Step 1: 회사의 존재 이유, 운영의 목표를 생각해 보고 이를 수치적으로 나타낼 수 있는 최 상위 지표가 무엇인지 생각해본다
  • Step 2: 최 상위 지표를 시작으로 세부적인 지표로 나누어 나가면서 이를 산수로 표현하고 구조화한다
  • Step 3: 이를 잠시 접어두고 회사 운영 상 중요하다고 생각되던 다양한 지표들을 Brainstorming 식으로 쭉 나열해보고, 위에서 만든 구조에 추가한다
  • Step 4: 이를 바탕으로 회사가 달성해야 할 구체적 목표와 책임자를 설정한다

예를 들어, 해비 메탈 매니아들을 위한 각종 악세사리를 판매하는 www.baekdusan.com 이라는 E-commerce site가 있다고 합시다. 해비메탈 뮤지션이던 CEO는 일단 생계 유지를 위한 이익을 남기는 것이 목표라고 생각하시어 매출 10억, 순이익 1억을 최 상위 목표로 잡았다고 생각 해 봅시다. 제가 만약 회사의 COO 로서 회사에 Value driver 분석을 실시한다면 아래와 같은 Value tree를 만들 것 같습니다.

Value driver 분석 예시

Value driver 분석 예시

이익 = 매출 – 비용 이라는 단순한 식에서 출발하여 매출은 방문자 수 X 구매자 비율 X 객단가 로 정리하였고. 객단가는 인당 제품 별 구매 수량 및 구매 가격의 가중 평균치로 구해야 하므로 표로 표현하였습니다. 매니아적 취향의 사람들이 많은 만큼 객단가와 구매비율을 높이는 것이 중요하고 E-commerce의 비용구조에서 가장 큰 비중을 차지하는 운송비용을 줄이기 위해 1회 배송 당 제품 수를 늘려야 한다고 생각하여 중점적으로 관리해야 할 Key metric을 붉은색으로 표시하였습니다. 물론 여기에 더하여 보다 디테일한 수치 분석 및 시계열적인 분석이 있어야 겠습니다만 일단 이 정도 기본 구조를 바탕으로 분석을 수행할 것 같습니다.

이렇게 회사의 목표를 조금 더 디테일한 수준으로 정리하게 되면 두 가지 부분에서 큰 도움이 됩니다. 첫 번째는 (1) 보다 가시적인 목표 설정이 가능하는 점입니다. ‘매출 10억’을 목표로 하는 것 보다 ‘객단가 1.5배 상승, 이를 위해 품질은 뛰어나나 인지도가 부족한 악마 팔찌 판매 집중 강화’ 라는 목표가 훨씬 구체적이고 동기를 불러일으키는 목표 입니다. (2) 일에 대한 Ownership 을 더 강하게 부여할 수 있습니다. 매출 증대나 이익 증대는 회사 직원 모두의 목표이므로 자칫 목표에 대한 Ownership이 약해질 수 있습니다. 반면 Value driver 분석을 통해 설정된 KPI는 좁게 정의된 만큼 책임자도 명확해질 수 있습니다. 객단가를 높이기 위해서는 악마팔찌 담당 MD의 분발이 필요하다는 것을 명확하게 설정할 수 있다는 것이지요.

우리 회사만의 분석 방법을 가지자

얼마 전 Techcrunch에 ‘Data driven decision for start up’ 이라는 글이 올라왔습니다. 글의 요지는 ‘아무리 단순한 모델이어도 직관보다 더 나은 결정을 내린다’ 라는 것이었습니다. 논란이 있을 수 있는 내용이나 그만큼 Data 분석의 힘이 강력하다는 것을 보여주는 글이라고 생각됩니다.

앞에서 말씀 드렸듯 수치적 분석은 현상에 대한 의문을 가지고 이에 대한 원인을 수치적으로 파악하고자 노력한다면 다양한 분석을 창의적인 방식으로 수행할 기본적인 전략 분석 수 있습니다. 이러한 분석이 쌓이면 쌓일수록 더욱 강력한 의사 결정의 Tool이 되는 것이고요. 스타트업 입장에서는 미리부터 Data 분석의 유용성에 대해 자각하고 개발 초기 단계부터 다양한 수치 분석을 위한 API를 마련하시는 것도 중요할 것 같습니다.

서비스 개선 효율을 높이는 기본이자 핵심! 세그멘테이션

고객을 특성별로 분류하는 세그멘테이션(Segmentation)

서비스 기획 또는 마케팅 업무를 하다보면 ‘세그멘테이션’ 이란 단어에 대해 자주 듣게 됩니다. 세그멘테이션은 ‘분리하다’, ‘분할하다’라는 의미를 지니는데요, 약어로는 Seg.라고 표현합니다. 마케팅이나 데이터분석 업계에서는 ‘고객을 비슷한 성향과 특성별로 그룹핑하여 분류하는 것’ 을 말합니다. 분류된 그룹 하나 하나를 세그먼트(Segment) 변수라고 부릅니다.

그럼 왜 세그멘테이션을 해야할까요? 간단히 말하자면 바로 ‘전략을 실행하기 용이하기 때문’입니다. 적은 예산으로 최대 효과를 누릴 수 있는 고객 그룹이 누구인지를 알기 위한 것으로, 필요한 사람들에게 꼭 맞는 활동을 하여 최적의 성과를 얻어내겠다는 것입니다. 우리는 모든 고객을 만족시킬 수 없습니다. 그렇기 때문에, 우리의 이야기를 들어줄 고객 즉 세그먼트를 찾아 그들에게 이야기해야만 합니다!

뷰저블에서도 기본적인 세그먼트를 제공하고 있는데요 기본적으로 (1) 고객이 접속한 디바이스와 (2) 유입경로, (2) 처음 방문하였는지 혹은 기간 내 재방문 하였는지 에 대한 그룹으로 나눠볼 수 있습니다. 이 외에도 고객의 행동에 따라 세그먼트 변수를 분류할 수 있는데요, 글의 끝 부분에서 재차 설명드리겠습니다.

뷰저블에서는 기본적으로 디바이스, 유입경로, 신규/재방문 여부로 세그멘테이션할 수 있습니다.

세그멘테이션을 통해 ‘필요한 사람들에게 꼭 맞는 활동을 하여 최적의 성과를 얻는다’고 하였습니다. 유입경로(Referrer)를 세그먼트로 분류하여 뷰저블 메인 페이지에 방문한 고객을 비교해봅시다. 뷰저블의 Comparing Referrer 기능을 통해 비교하기 쉬운 두 개의 히트맵을 불러왔습니다.

아래 이미지에서 좌측은 구글, 우측은 네이버로부터 유입한 고객 행동을 시각화한 스크롤 히트맵입니다.

여러분, 뷰저블에 꼭 필요한 고객은 누구일까요? 바로 눈에 보이지 않나요? 네, 맞습니다. 바로 네이버로부터 유입되는 고객입니다. 스크롤 히트맵 안에 마치 누워있는 ‘산’ 모양을 한 어텐션 그래프는 고객의 체류시간을 의미하는데요, 네이버 고객의 산이 높은 것을 알 수 있습니다. 전체 페이지를 꼼꼼히 체류하며 숙독한다고 해석할 수 있죠. 반면 좌측 구글 유입 고객은 50% 도달 하단 지점으로 거의 체류하지 않는 SKIP 형태의 행동을 볼 수 있습니다. 산의 곡선이 매우 낮습니다.


좌측 구글 유입 고객보다 우측 네이버 유입 고객의 숙독률이 더 높다는 것을 한눈에 알 수 있습니다.

우리는 유입경로로 고객을 세그멘테이션하여 보는 과정을 통해 마케팅 예산을 구글이 아닌 네이버에 더 많이 투입해야한다는 사실을 알 수 있었습니다.

효과적인 세그멘테이션을 위한 3가지 점검 기준

모든 고객 그룹을 세그멘테이션할 수 있는 것은 아닙니다. 효과적인 세그멘테이션을 위해서는 서비스/상품 또는 마케팅 전략 관점에서 기준을 두고 수립되어야 하는데요, 뷰저블은 아래 3가지를 점검 기준으로써 제안합니다.

Q. 해당 세그먼트가 충분한 시장 규모를 지니는가?

세분화된 시장이 충분히 커서 기업이 수익을 창출할 수 있어야 합니다. 예를 들어 라이프스타일 특성이 강한 세그먼트의 경우, 기술적으로 대응하기가 어렵거나 세그먼트 규모가 작아 제품 개발 비용 대비 수익이 나지 않는 경우가 있습니다. 그럴 경우 과감하게 삭제하고 해당 세그먼트를 다른 세그먼트로 재분류해야 합니다. 시장이 충분히 크고 동질적인 그룹이어야 기업이 시장에 진입하여 마케팅 집행을 통해 수익을 창출할 수 있습니다.

Q. 고객에게 마케팅 집행이 가능한가?

분류된 세그먼트들을 대상으로 기업은 자사 플랫폼이나 유통경로를 통해 다가갑니다. 허나 세그먼트가 특정 매체에 노출되지 못하거나, 직업이 없거나 혹은 특정 지역에 거주하지 않는다면 (예를 들어 인터넷 접근이 어려운 시골 섬마을) 기업은 고객에게 다가가기 매우 어려워지고 세그먼트로서의 가치가 떨어질 수 밖에 없습니다.

Q. 고객의 규모, 객단가 등 추출된 특성이 측정 가능한가?

시장을 선점하고 마케팅 집행을 통해 성과를 파악하기 위해서는 기본적으로 세그먼트가 측정할 수 있는 형태여야 합니다. 측정할 수 없다면 기업은 왜, 얼마 기간 동안, 얼마 만큼의 예산을 투입해야 할지 전혀 감이 오지 않을 것입니다.

위 기준들을 바탕으로 실행가능한 세그먼트인지, 혹은 차별화할 수 있는지를 마지막으로 파악해볼 수 있습니다. 또한, 자사 경영전략과 사업계획에 있어 우선순위가 높고 영향력이 있는지를 함께 점검할 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 세그멘테이션을 실행할 수 있을까요?

기본적인 4가지 세그멘테이션 방식

보통 세그멘테이션은 지리적 세분화와 인구통계적 세분화 가 가장 널리 사용됩니다. 지리적 세분화라한다면 국가나 거주지역, 인구, 기후 등을 예로 들 수 있고, 인구통계적 세분화라면 소득이나 학력, 직업, 성별 등을 예로 들 수 있습니다. 반면 이 두 세그멘테이션들은 시장의 니즈를 파악하기 어려운 면이 있는데요, ‘서울에 거주하는 20대 남성’으로 세분화하더라도 상품에 대해 어떤 니즈가 있는지 바로 알아차리기 어렵습니다.

심리적 세분화와 행동적 세분화 를 활용하면 ‘취미는 의류 쇼핑이고 자기 전 휴대폰으로 아이쇼핑을 자주 한다’는 내용을 도출할 수 있습니다. 고객의 니즈와 관심사가 무엇인지 쉽게 알 수 있죠. 하지만 위에서 말한 지리적, 인구 통계적 세분화에 비해 자료 수집과 측정이 매우 어렵다는 단점이 존재합니다. 세그멘테이션을 실행할 때는 각각 세그먼트의 장점과 단점을 깊이 있게 이해한 후 적절한 것들을 활용해 나갈 수 있어야 합니다.

  • 인구통계적 세분화 : 연령, 성별, 직업, 소득, 학력, 가족구성원, 종교 등과 같은 변수에 근거하여 세분화하는 것을 의미합니다.
  • 지리적 세분화 : 국가, 지역, 도시, 경제적 상황, 인구, 기후, 문화 등 지리적 단위로 나누는 것을 의미합니다.
  • 심리적 세분화 : 가치관, 취미, 흥미/관심 요소 등 고객을 사회 계층이나 개성적 특징으로 근거하여 분류합니다.
  • 행동적 세분화 : 상품에 대한 흥미, 구매현황, 상품에 대한 태도, 상품에 대한 지식 (예: 이름만 알고 있다, 자세히 알고 있다, 전혀 모른다 등으로 분류할 수 있음), 충성도 등의 변수에 기반하여 분류하는 것을 의미합니다.

이 외에도 생활양식에 의한 세분화 가 있습니다. 생활양식이라하면 먼저 사회계층을 꼽을 수 있습니다. 사회계층에 따라 다양한 고객의 소비 행태가 일어나는 것을 의미하는데 대학병원의 의사나 로펌 변호사가 경차를 몰고 다니는 경우는 사실 거의 없는 것처럼 말이죠. 이 외에도 라이프 스타일이 있습니다. 동물애호가이기 때문에 비건 생활을 지속하는 고객인지, 환경호르몬 유해 상품은 사용을 꺼려하지 않는지 등을 예로 들 수 있죠.

세분화전략은 어느 한가지만으로 국한하여 활용하지 않고 다양한 관점에서 크로스 분석하여 복합적으로 사용된다는 점을 꼭 잊지 말아주세요!

세그멘테이션과 타겟팅은 어떻게 다를까요?

여러분 타겟팅이란 단어를 들어본 적 있으시지 않은가요? 많은 마케터들이 세그멘테이션과 타겟팅을 헷갈려하곤 합니다. 세그멘테이션은 ‘고객을 특성별로 세분화하는 것’이라고 언급했는데요, 타겟팅은 ‘판매 대상이 될 고객층을 정하는 일’ 을 가리킵니다.

즉, 판매 대상이 될 고객층을 ‘타겟’이라고 부르죠. 시장분석을 할 때 가장 유명한 방법론 중 하나로 STP 분석이라는 것을 꼽을 수 있습니다. STP 분석은 세그멘테이션과 타겟팅에 ‘포지셔닝’이라는 사고방식을 더한 시장분석 방법론입니다. 마케팅 전략의 기초라고도 말할 수 있습니다.기본적인 전략 분석

이 STP 기법을 활용하여 시장을 분석해 나가다 보면, 세그멘테이션과 타겟팅의 차이가 매우 애매해질 때가 있습니다. 실무자가 타겟팅을 할 때 무의식적으로 함께 세그멘테이션을 실시하고, 혹은 기존 세그먼트 안에서 타겟을 선정해버리기 때문입니다. 예를 들어 ‘30대 직장인 여성’을 타겟팅할 때 무의식적으로 직업, 연령, 성별이라는 세그멘테이션를 함께 실행해버리고, 그 안에서 타겟을 선별해버리기 때문이 구분히 애매합니다.

이렇게 타겟팅을 할 때, 실무자가 세그멘테이션 작업도 함께 해버리면 시장을 매우 제한된 관점에서 바라볼 수 밖에 없어 경계해야 합니다. 반면 제한된 세그먼트 안에서 타겟을 설정하면 조합에 따라 쉽게 아이디어를 구체화할 수 있기도 합니다.

온라인교육 기업의 사례로 배우는 세그멘테이션

그럼 여러분들과 세그멘테이션의 개념을 곤고히 다지기 위해, 함께 간단한 세그멘테이션을 직접 설정해보고자 합니다. 온라인 교육 기업의 콘텐츠 기획팀에 다니는 박 대리는 코로나19로 집에서 시간을 보내는 사람들이 많아진다는 점에 착안하여, ‘집에서도 누구나 쉽게 따라할 수 있는 홈 트레이닝’을 주제로 신규 강의를 만들어 볼 계획입니다. 어떤 세그멘테이션을 설정해야 효과적인 마케팅 전략으로 이어질 수 있을까요?

하나, 연령으로 세그멘테이션하기

우선 ‘연령’을 세그멘테이션으로 고민해볼 수 있습니다. 오늘의 주제는 ‘홈 트레이닝’인데요, 이러한 운동법은 논문이나 뉴스 기사를 찾아보면 주로 ‘신체적인 특성’에 기반하여 연령으로 세그멘테이션을 구분짓고 있었습니다. 신체가 크게 변화하는 시점을 기준으로 30세 미만, 30세~49세, 50세 이상으로 분류하여 박 대리도 그대로 따와 고객의 연령층을 3가지로 구분지었습니다.

  • 30세 미만
  • 30세~49세
  • 50세 이상

둘, 난이도를 측정할 수 있도록 세그멘테이션하기

얼마나 운동을 꾸준히 지속했는지에 대해 고객별 난이도를 책정할 수 있습니다.

  • 재택근무 기회를 적극적으로 활용하여 무언가 운동을 새로 시작해보고 싶은 사람
  • 막 시작한 사람
  • 시작해서 조금 시간이 지난 사람
  • 장기간 운동을 지속해온 사람

새로 막 시작해보고자 하는 두 분류의 고객은 ‘초보’로 분류될 것이고, 시작해서 조금 시간이 지난 사람은 ‘중급’, 장기간 운동을 지속해온 사람은 ‘고급’으로 분류할 수 있습니다.

마지막, 단련 부위로 세그멘테이션하기

등, 팔, 다리, 허리 등 어떤 신체 부위를 트레이닝할지 나눌 수 있습니다. 이렇게 세그멘테이션을 수립하는 것만으로는 적절한 마케팅 전략을 실행할 수 없습니다. 각 세그먼트 변수를 ‘타겟’으로 설정할지 혹은 어떻게 타겟팅하여 강의를 판매할지 고민해야할 차례가 왔습니다.

홈트레이닝을 하거나 헬스장에 다니는 사람들에게 설문조사를 했더니, 가장 관심있는 신체 부위가 가슴과 허리였다는 결과를 얻었다고 합시다. 이 두 부위를 단련하고 싶은 사람들을 타겟으로 ‘가슴운동의 끝판왕, 벤치프레스 운동법의 모든 것’이란 타이틀의 영상을 만들어볼 수 있습니다. 여기서 한 걸음 더 나아가 ‘단기간’에 목표를 실현하고 싶은 사람들을 타겟으로 삼는다면, 기본적인 전략 분석 ‘가슴운동의 끝판왕, 3개월만에 벤치프레스 완성하기’ 등의 기획을 고민해볼 수 있겠죠.

고객의 페이지 내 ‘행동’을 세그멘테이션하여 UI/UX를 고도화할 수 있는 뷰저블

뷰저블에서는 고객의 페이지 내 ‘행동’을 세그먼트 변수로 분류할 수 있습니다.

페이지 내 여정에 따라 고객을 세분화할 수 있습니다.

[Reporting Heatmaps – Path]에서 고객의 페이지 내 여정을 세분화할 수 있습니다.

평균적인 활동 범위를 가진 그룹과 Fan’s 그룹이라 불리는 활동량 상위 20% 그룹, 특정 콘텐츠를 클릭하여 전환한 고객 혹은 그렇지 않은 고객으로 분류할 수 있습니다.

뷰저블의 경우에는 GNB 메뉴 탐색형, 블로그 콘텐츠 탐색형으로 크게 고객 대표 여정이 분류되었습니다.

Path를 통해 페이지 내 대표적인 고객 여정을 세그멘테이션할 수 있습니다.

특정 CTA를 클릭하여 전환한 고객과 그렇지 않은 고객을 세분화할 수 있습니다.

‘구매하기’, ‘구독하기’, ‘장바구니에 담기’, ‘재생하기’ 등 최종 목표 버튼을 클릭한 고객을 세그먼트 변수로 분류할 수 있습니다. 뷰저블에서는 ‘14일 무료 사용’ 버튼이 최종 CTA로, 해당 버튼을 클릭한 고객은 구글과 브런치 블로그를 통해 대다수 유입된다는 사실을 알 수 있었습니다. 무료 사용 버튼을 클릭하는 고객의 수를 높이기 위해서는 브런치 내 전환 트리거를 더 많이 마련하고, 구글 SEO를 강화해야 합니다.


Segmenting CTA 메뉴에서는 CTA를 클릭한/클릭하지 않은 고객을 세그멘테이션할 수 있습니다.

마지막으로는 글의 초두에서 설명한 신규/재방문 세그먼트 변수를 통해, 우리 서비스가 여전히 성장기인지 혹은 성숙기인지를 판단할 수 있습니다. 해당 서비스 생명 주기에 따라 페이지의 UI/UX와 콘텐츠 전략을 달리 취할 수 있습니다. 뷰저블은 신규 방문자 비중이 재방문자에 비해 약 4배 이상이나 높습니다. 여전히 신규 방문자가 높아 새롭게 전환(회원가입 및 서비스 이용)할 기회가 높은 성장기에 있는 서비스라고 해석할 수 있죠.

뷰저블은 신규 방문자의 비중이 재방문자의 약 4배 이상 높은 성장기에 있는 서비스입니다.

콘텐츠 전략을 수립하기 위해 스크롤 히트맵으로 세그먼트를 구분해 살펴보았습니다.

Average Fold (고객 평균 브라우저 높이) 하단 영역으로 신규 방문자의 스크롤 도달 비율과 체류시간이 높다는 것을 알 수 있었습니다. 마케터와 UI/UX 디자이너는 전반적인 페이지를 신규 고객에게 맞게 설정하여 운영해야 합니다.

신규/재방문 세그먼트를 통해 서비스 운영 전략을 설정할 수 있습니다.

오늘은 세그멘테이션의 개념과 사례, 뷰저블을 이용한 분석가이드를 소개해드렸습니다. 실행 전략을 세우기 막막하셨다면, 세그멘테이션을 진행해보세요! 세그멘테이션을 통해 필요한 사람들에게 꼭 맞는 실행 전략을 집행하여 성과를 극대화해봅시다!

이커머스 마케팅 전략, ‘초개인화’

이커머스 성장 전략 중 필수 항목으로 꼽히는 '개인화'. 서비스 화면부터 메시지, 상품 추천 등 다양한 측면의 기준이 되고 있다. 그러나, 심리와 환경의 변화가 수시로 일어나는 고객의 니즈를 완전히 알아내고 맞춰가기란 쉽지 않다. 이로 인해 정확하지 않은 개인화를 실행함으로써 서비스의 신뢰도를 하락하는 치명적인 단점이 되고 있다. 이번 아티클은 4회차에 걸쳐 개인화를 넘어 더 정확하게 고객을 파악하고 공략할 수 있는 '초개인화'에 대해 알아보고자 한다.

‘초개인화’와 ‘개인화’의 차이점

개인화는 가장 먼저 AI와 빅데이터 기술을 활용하여 사용자의 실시간 행동 데이터를 분석하고 상황과 맥락을 파악한다. 이후, 사용자의 니즈를 파악해 적시에 맞춤화된 컨텐츠와 제품, 서비스 정보를 제공한다. 기존의 개인화는 이름, 나이, 직업, 성별 등 사용자가 제공한 기본적인 개인 정보를 수동적으로 받아 분석했다. 이후 구매 내역, 주로 사용하는 소셜 미디어나 웹사이트의 행동 데이터와 지리적 위치를 기반으로 고객을 분류하기 시작했다. 하지만, 이는 엄밀하게 말하자면 개인화 보다는 비슷한 사람들끼리 유형화해서 보편적인 속성과 선호도를 파악하는 타겟 마케팅에 가깝다.

초개인화는 사용자의 인구 통계학적 자료 뿐 아니라 인터넷 검색 패턴, 구매 상품에 대한 반응, 장바구니 내역 같은 구체적인 ‘행동 패턴’에 대한 실시간 데이터를 수집한다. 이렇게 수집한 데이터를 AI 알고리즘을 이용해 종합적으로 분석하고 예측하여 사용자에게 최적화된 서비스를 제공한다.

개인화는 축적된 데이터 기반으로 사용자 니즈를 파악하고 제안한다면, 초개인화는 사용자의 미래 행동과 상황까지 예측해서 ‘나도 모르는 내가 원하는 것’, 즉 개인의 잠재적 욕구를 앞서 제안할 수 있다.

의류 업계에서 ‘초개인화’의 중요성

오늘날 소비자는 높은 수준의 개인화를 기대하며 각기 독립된 개인으로 관리되기를 원한다. 글로벌 컨설팅 업체 액센츄어(Accenture)의 조사에 따르면 91%의 소비자들이 자신을 ‘알아보고, 기억하고, 연관된 제품을 제안하는’ 서비스를 선호한다. 특히 소비자가 브랜드에 기대하는 것은 즉각적으로 자신을 알아보고, 여러 채널을 통해 발생했던 브랜드와의 과거 교류 내역을 종합적으로 분석해 필요한 정보를 빠르게 제공하고, 이슈를 이해해서 해결 방법을 제공하는 것이다. 이렇게 맞춤화된 정보는 그 만큼 더 가치 있고 구매 결정 과정에 더 많은 영향을 미친다. 따라서 초개인화는 소비자의 결정을 단순화할 뿐 아니라 정확한 예측을 통해 브랜드의 통제력을 강화한다.

또한 편의성과 고객에 대한 이해, 감정적 재관여(Emotional Re-engagement)는 소비자에게 충성도를 이끌어내고 재방문율을 높이는 이커머스 마케팅 전략이 된다. 컨설팅 회사 캡제미니(Capgemini) 조사에 의하면 감정적 재관여를 경험한 소비자의 70%가 그렇지 않은 소비자보다 2배 이상 소비했으며, 그들 중 80%가 해당 브랜드를 친구나 가족에게 추천할 의사가 있다고 밝혔다.

초개인화 서비스를 위한 필요 조건

초개인화 서비스에서 기대 효과를 충분히 얻기 위해 가장 중요한 것은 정확도다. 즉, 수집된 고객 정보와 자사 상품이 얼마나 적절하게 매치됐는지가 중요하다. 이를 위해서는 고객에 대한 충분한 데이터, 우리가 제공할 제품에 대한 데이터가 필요하다.

또, 이 두 가지 데이터를 구성하는 요소들이 더 ‘초세분화’, ‘초파편화’ 될수록 더 정확한 초개인화 서비스, 이커머스 마케팅 전략이 실행된다. 초개인화 서비스에서 가장 주의할 점은 정확하지 않은 추천을 반복적으로 제공하는 것임을 기억해야 한다.

예를 들어, 고객 데이터를 통해 변수(예: 구매 패턴, 취향 등) 10가지를 만들었다고 가정해보자. 각 변수의 하위 변수로 3가지 범주(예, 구매력 상/중/하)를 갖게 된다고 가정해도, 약 5만9천개의 유형으로 고객을 구분할 수 있다. 고객을 세분화하는 변수가 15개인 경우 약 1천4백만개, 20개인 경우 약 34억개의 유형으로 고객을 구분할 수 있게 된다. 그렇다면 변수가 많으면 많을수록 성과가 좋아질까? 실제로는 개인 특성 변수가 아무리 많아도 제대로 활용하지 못하는 것이 현실이다.

다음 회차에서는 가장 대표적인 고객 세분화 변수와 초개인화 서비스가 성공하기 위해 필요한 준비에 대해 공유하고자 한다. 많은 이커머스들이 꼭 필요한 데이터로 성공적인 마케팅 전략을 펼칠 수 있길 바란다.

기본적인 전략 분석

글의 출처는 원맨쇼닷넷의 "마케팅 분석기법" 입니다.

그동안 시장분석(Segmentation)과 포지셔닝(Positioning) 이론이 각각 논의되어 오다가  근래에는 STP이론이 기본적인 마케팅 분석 기법으로 자리잡아 가고 있다. 어느 회사 제품의 마케팅 전략을 수립함에 있어서 1단계로 주위 경쟁자 등을 분석하는 시장 세분화(Segmentation) 작업이 필요하다. 다음에는 회사가 나아가야 할 목표시장(Targeting)을 정하고 이에 적절한 회사의 위치와 제품의 이미지를구축(Positioning)한다는 기본골격이다. 창업, 신제품 개발, 신시장 개척에 있어서 유용하게 활용되고 있다.

종전 마케팅 이론에서는 3P, 4P가 있었고 최근에는 마케팅의 5C원칙이 제시되고 있다.
3P란 회사 마케팅을 분석하는 순서로 회사(Company), 경쟁회사(Competitor), 소비자 고객
(Consumer)을 뜻한다.4P란 마케팅 전략을 수립하기 위한 기본적인 네가지 요소로서 제품 (Production), 가격(Price), 유통(Place- Distribution), 판촉(Promotion)을 일컫는다.
제품의 특성과 가격 정책에 따라 유통과정과 판촉방법을 선택하는 소위 마케팅 믹스(marketing mix)전략이 수립된다. 3P와 4P는 전통적 이론이지만 회사 마케팅을 분석하고 또 발전전략을 수립하는데 아직도 요긴하게 쓸 수 있는 Tool이다.5C원칙이란 근래 인터넷 온라인 마케팅이 발전함에 따라 e-마켓팅에서 요구되는 다섯가지 원칙을 말한다.
           ○ 고객(Customer)         : 고객지향
           ○ 내용(Contents)          : 고객이 원하는 정보
           ○ 커뮤니케이션(Communication)  : 고객과의 쌍방대화
           ○ 소집단(Community)      : 유사한 관심자의 조직화
          ○ 구매경로(Commerce)      : 고객의 구매이용시 매개체

중장기 계획을 수립할 때 뿐 아니라 회사의 연간 사업계획이나 신규사업을 추진한다든지, 신제품개발,신시장 개척시 기본적으로 수행하는 회사의 능력과 위치를 점검하는 Tool이다. 미국의 맥켄지 컨설팅 회사에서 오래전에 개발된 고전적인 Tool 이지만 아직도 유용하게 쓰이고 있다.

회사의 현재 위치와 주위 환경을 분석할 때 회사의 강점(S : Strength) 약점(W : Weakness),
기회(O : Opportunity), 위협(T : Threatness)의 각 상황을 분석하여, 강점과 기회를 살리고 약점과 위협을 미리 최소화 함으로써 경쟁사에 우위를 가질수 있다는 이론이다.

BCG 매트릭스는 Boston Conulting Group(BCG)에 의해 개발된 성장 점유율 매트릭스
(Growth-Share Matrix)이다.
어떤 제품의 시장성장율을 세로축, 시장점유율을 가로축으로 하고 그 높낮이, 많고 적음에 따라
Cash Cow, Star, Dog, Question Mark 등 네가지 유형으로 나누고 그에 따라 진출, 유지, 수확, 철수 등의 시장 참가 전략을 결정하는 고전적 Tool이다.

마케팅진단과 분석에 있어서 크고 작은 많은 Tool이 있으나 이상의 STP, 3P, 4P, 5C, SWOT 분석이론 등은 기본적인 Tool로 널리 활용될 수 있을 것이다. 그 외에도 근래에 서비스 부분의 발달로 서비스 경영학에서는 새로운 많은 마케팅 전략과 이론이 쏟아져 나오고 있다. 반드시 서비스 업체가 아니고 제조업이라도 서비스 경영, 디지털 경영의 기본 이론과 Tool을 활용할 수 있다.

고객만족(CS: Curtomer Satisfication), 고객중심경영, 감동경영, 고객접점(MOT:  Moment of Truth), CRM(Customer Relationship Management)구축, 고객충성도, 고객이탈, VIP 마케팅, 내부고객, 종업원 만족도 (ES : Employee Satisfication) 등 여러 가지 용어가 있다. 필요한 경우에 마케팅 전략 수립시 적절하게 원용할 수 있는 좋은 이론과 Tool들이다.


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