🤓 퍼스트 파티 데이터를 CRM 마케팅에 제대로 활용하기

#퍼스트파티데이터 #CRM #고객사례

2023. 5. 30.

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2023년부터 온라인 광고 시장에서 서드 파티 데이터의 활용이 제한됨에 따라 퍼스트 파티 데이터를 활용한 CRM 마케팅의 중요성이 부각되고 있는데요.

퍼스트 파티 데이터를 활용한 CRM 마케팅은 어떻게 시작할 수 있을까요?

이번 빅인레터에서는 CRM 마케팅의 시작인 고객 분류 방법과 실제 활용 사례를 살펴볼게요.

빅인레터 미리보기 🔍

1. 퍼스트 파티 데이터를 활용한 고객 분류 방법

2. 구매 데이터를 고객 그룹에 활용한 실제 CRM 마케팅 사례

퍼스트 파티 데이터를 활용한
고객 분류 방법

CRM 마케팅을 시작하기에 앞서 선행되어야 하는 일은 고객의 관심사를 파악하고, 이를 기반으로 고객을 그룹화하는 일이에요. 관심사에 따라 고객을 분류하면 각 그룹의 니즈에 맞는 적절한 마케팅 액션을 도출하기 용이하죠.

그렇다면 고객의 관심사는 어떻게 파악할 수 있을까요?

잘 수집된 고객 행동 데이터를 조합해 보면 고객의 관심사를 유추할 수 있어요. 바로 이 부분이 퍼스트 파티 데이터가 도움을 줄 수 있는 부분이에요.

고객의 관심사를 파악할 수 있는 행동 데이터의 종류는 무엇이 있으며 각각 고객 분류에 어떻게 활용할 수 있는지 알아볼게요.

[고객 분류에 활용될 수 있는 퍼스트 파티 데이터의 종류]

1. 검색 키워드 기반 관심사

먼저 고객이 웹사이트에 유입한 키워드 데이터를 분석하는 방법이에요. 키워드는 사용자의 니즈를 가장 명확하게 파악할 수 있는 아주 중요한 데이터인데요. 구매 의도를 가지고 검색을 하고, 검색 결과 화면에서 클릭이라는 행동을 통해 유입 되었기 때문이에요.

유사한 키워드로 유입된 사용자들을 그룹화하여 공통 관심사를 파악하면 고객이 찾는 상품을 먼저 제안할 수 있어요.

예를 들어, 뷰티 산업군에서 '건성 스킨케어' 또는 '건성 기초화장품'이라는 검색어로 우리 웹사이트에 방문한 사용자가 있다고 가정해 볼게요. 이 고객들을 그룹화하고 그들이 웹사이트에 들어왔을 때 다음과 같은 메시지의 팝업을 띄우며 상품을 추천하는 방안으로 활용할 수 있어요.

"건조한 겨울, 촉촉한 스킨 케어 제품을 찾으셨나요?"

[뷰티 산업군에서의 CRM 마케팅 작동 예시 이미지]

2. 카테고리/상품 기반 관심사

고객이 우리 쇼핑몰에서 조회한 카테고리와 상품을 분석한다면 고객이 관심 있게 찾고 있는 상품이 무엇인지 파악할 수 있어요.

패션 산업군과 뷰티 산업군에서의 예시로 알아볼게요.

먼저 패션 산업군의 경우, 아우터, 긴팔, 반팔, 신발 등의 카테고리를 조회한 각각의 사용자 그룹을 관심사가 같은 고객으로 분류하고 관련 정보를 제공할 수 있어요. 예를 들어 아우터 카테고리 내에서 상품 상세 페이지를 n번 이상 조회했지만 구매 전환 없이 이탈한 고객들이 있다면, 이를 그룹화하고 다음과 같은 메시지를 전달하는 방식입니다.

"다가오는 겨울을 위해, 아우터 전 상품 15% 할인"

[패션 산업군에서의 CRM 마케팅 작동 예시 이미지 1]

뷰티 산업군에서 역시 비슷한 로직으로 특정 피부 타입을 위한 상품만 구매한 사용자 또는 특정 제품 라인을 많이 구매한 사용자를 그룹화하고 관심사에 맞는 정보를 전달할 수 있어요. 예를 들어, 립 카테고리의 상품들을 n번 이상 조회했지만 구매 전환 없이 이탈한 고객 그룹에게 다음과 같은 메시지를 전달하는 방식이 있어요.

"웜톤-쿨톤 다 모여라! 연말 인기 립 상품 기획전"

3. 상품 옵션 기반 관심사

특정 사이즈 또는 색상만을 조회하거나 장바구니에 추가하는 사용자를 분류하여 관심 사이즈, 색상에 어울리는 상품을 제안하는 방식이에요.

예를 들어, 패션 산업군에서 L 사이즈의 의류만 구매하는 고객을 그룹화하여 다음과 같은 메시지로 상품을 소개하는 방식이 있어요.

"고객님, 현재 L 사이즈 재고만 남은 인기 상품을 알려 드립니다! 마지막 득템 찬스를 놓치지 마세요."

[패션 산업군에서의 CRM 마케팅 작동 예시 이미지 2]

4. 구매 데이터 기반 관심사

구매 데이터는 구매 상품부터 객단가, 구매 주기, 구매 수량 등의 데이터를 모두 포함해요. 이러한 데이터는 고객 분류에 어떻게 활용될 수 있을까요?

이어지는 실제 빅인의 고객 사례로 조금 더 자세히 살펴볼게요.

구매 데이터를 고객 그룹에 활용한
실제 CRM 마케팅 사례

이어서 살펴볼 브랜드는 여성 스포츠웨어를 판매하는 C사예요.

C사의 문제점은 할인 프로모션이 있을 때에만 구매가 증가한다는 점이었어요.

단기적인 관점에서 할인 프로모션은 구매 전환율을 높일 수 있는 가장 빠른 방법이에요. 하지만 정기적인 관점으로는 마진에 대한 문제는 물론, '기다리면 할인을 하는 브랜드'라는 인식을 심어줄 가능성이 높죠. 때문에 C사는 할인 프로모션의 비중을 줄이면서 구매 전환율을 높이는 것을 CRM 마케팅의 최우선 목표로 설정했어요.

🚀 C사의 CRM 마케팅 목료

할인 프로모션의 비중을 줄이면서 구매 전환율을 높여라!

먼저 C사는 브랜드 충성도에 따라 고객이 할인 프로모션에 얼마나 반응하는지를 알아보기 위해 상품 구매 데이터를 기반으로 고객을 분류했어요.

최근 3개월 동안 구매한 사용자의 구매 빈도, 주기, 객단가 등 구매 데이터를 분석한 결과, 구매 고객의 비중이 다음과 같음을 알 수 있었죠.