CRM을 잘 활용하고 싶지만, 어디서부터 해야할지 막막했던 경험 있으신가요? CRM은 단순한 고객 관리가 아니라 고객을 이해하고 맞춤형 전략을 세우기 위한 수단입니다. 아마존 사례에서 찾은 고객 데이터 활용, 브랜드 운영 효율을 높이는 위닝 시나리오를 확인해 보세요.
CRM이 막막한 이유, 어디서부터 시작해야 할까?
많은 기업들이 CRM(Customer Relationship Management)을 도입하려고 하지만, 막상 시작하려면 무엇을 해야 할지 모르는 경우가 많습니다. 고객 데이터는 쌓여만 가고, 이 데이터를 어떻게 활용해야 할지 고민하는 순간이죠.
도입하려고 했지만 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 경험, 있으신가요? CRM은 단순한 고객 관리 툴이 아니라, 고객을 이해하고 맞춤형 전략을 세우기 위한 강력한 무기입니다. 하지만 그 시작은 바로 ‘타겟 고객 설정’입니다."
하지만 CRM은 복잡한 기술이 아닌, 고객을 이해하고 관계를 구축하는 과정입니다. 그 시작은 바로 타겟 고객 설정이고요.
CRM이 어려운 진짜 이유: 타겟 고객 설정의 부재
CRM은 데이터를 쌓는 것이 아니라, 고객을 정확히 이해하고 활용하는 것입니다.
CRM이 실패하는 가장 큰 이유는 명확합니다. "어떤 고객에게 무엇을 제공할 것인지 명확하지 않기 때문"입니다. 결국 우리 브랜드에 ‘어떤 고객’이 있는지 찾는 것이 CRM의 핵심입니다.
‘CRM이 중요하다, CRM 마케팅은 이렇게 해야한다.’라고 말하는 기업중 대부분은 메시지를 보내고 고객에게 쿠폰을 제공하는 것으로 그 의미를 한정짓고 있습니다. CRM은 훨씬 세부적이고 디테일한 영역인데도 말이죠. 성과가 낮은 CRM은 대부분 모든 고객에게 똑같은 메시지를 보내거나, 불분명한 타겟에게 마케팅을 진행합니다. 하지만 이것은 브랜드와 고객에게 피로감을 줄뿐만 아니라 효과적이지 못한 방식입니다.
과거의 마케팅은 다수의 고객을 타겟으로 신규 고객을 유치하는데 그 목표가 있었기 때문에 유효했겠지만, 현재의 마케팅은 정교하게 타겟팅된 고객을 대상으로 더 높은 효율을 만들어 내는 것에 목표가 있기 때문입니다.
이와 더불어 쿠키리스 시대가 도래하며 신규 고객 유치를 위한 마케팅 효율은 점점 더 떨어지고, 퍼스트파티 데이터를 확보하고 활용하는 것에 대한 필요성이 커졌고요. 퍼스트파티 데이터를 기반으로 고객의 특성을 파악하고 세분화하여 맞춤형 전략을 수립하는 것이 곧 CRM입니다.
CRM 실패 사례의 공통점
- 모든 고객에게 똑같은 메시지를 보내는 방식
- 데이터를 수집했지만, 활용 방법을 몰라 방치
- 타겟 고객이 불분명해 효과 없는 마케팅 진행
CRM 성공의 핵심은?
- 고객의 특성을 파악하고, 세분화하여 맞춤형 전략 수립
- 고객 여정(구매, 이탈, 재구매 등)에 따라 최적화된 메시지 전달
- 데이터 수집이 아닌, 데이터 기반의 실행력 강화
구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배 : 고객 데이터를 효과적으로 활용하는 3단계
“구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다”라는 속담이 있습니다. 아무리 좋은 것이라고 해도 쓸모 있게 만들어야 값어치가 있다는 뜻인데요. 고객 데이터 역시 이 속담에서 구슬과 같습니다. CRM에 필요한 고객 데이터가 아무리 많아도 활용하지 못하면 값어치가 없다는 것이죠. 고객 데이터를 보배로 만들어줄 3단계는 다음과 같습니다.
1단계 고객 데이터 수집 : 무엇을, 어떻게 모을 것인가?
기본 정보 : 이름, 나이, 성별, 연락처
구매 이력 : 어떤 제품을 언제, 어디서, 얼마나 구매했는지
행동 데이터 : 웹사이트 방문, 장바구니 이탈, 이메일 오픈율 등
2단계 고객 데이터 분류: 어떻게 세분화할까?
고객 데이터를 효과적으로 활용하기 위해선 타겟 고객을 세분화해야 합니다.
인구통계 기반 세분화 : 나이, 성별, 지역 등
행동 기반 세분화 : 구매 빈도, 관심사, 장바구니 이탈 여부, 구매처, 구매 상품
가치 기반 세분화 : 고객의 구매 금액, 충성도, 이탈 위험도
3단계 데이터 활용: CRM 전략으로 연결하기
세분화한 고객 데이터를 CRM 전략과 연결하기 위해선 마케팅 목적에 따라 오디언스를 그루핑하는 작업이 필요합니다.
[마케팅 전략 별 오디언스 및 액션 아이템]
아마존의 CRM 성공 사례로 배우는 데이터 활용 전략
아마존은 방대한 데이터를 통해 성공적으로 CRM을 진행하고 있는 기업 중 하나입니다. 전 세계 상품의 85% 이상을 제공할 정도로 많은 품목을 보유하고 있고, 미국인들이 온라인에서 지출한 1달러중 51%는 아마존이 차지할 정도라고 하죠. 아마존에서는 이렇게 방대한 양의 데이터를 어떻게 활용하고 있을까요?
아마존의 전환율 극대화 전략 : 개인화 추천 시스템
아마존은 많은 고객을 보유하고 있는 기업인만큼 다양한 사람이 모여있습니다. 이런 사람들에게 개인화하지 않고 다 똑같은 추천을 한다면 전환율이 낮아질 수 밖에 없겠죠. 여기에서 아마존은 고객의 구매이력, 검색 패턴 등을 분석해 고객 맞춤형 개인화 추천을 통해 전체 매출의 35%이상을 개인화 추천에서 만들어내고 있습니다.
- 문제 : 수백만 명의 고객에게 동일한 마케팅 메시지 발송으로 인한 낮은 전환율
- 전략해결
- 색 패턴, 장바구니 이탈 데이터구매 이력, 검 분석
- 고객 맞춤형 개인화 추천 시스템 운영
- 결과
- 아마존 전체 매출의 35% 이상이 개인화 추천에서 발생
- 높은 전환율과 고객 만족도 동시 달성
시스템 상에서 지속적으로 제안을 반영하여 고객이 가장 정확하고 유익한 제품 설명을 볼 수 있도록 합니다. (출처=About Amazon)
아마존의 고객 리텐션 전략 : 프라임 멤버십
아마존은 프라임 멤버십을 출시한 이후 충성도 유지와 그것을 기반으로한 꾸준한 매출 성장을 달성했습니다. 시장조사업체 컨슈머 인텔리전스 리서치 파트너(Consumer Intelligence Research Partner)가 발표한 자료에 따르면 2024년 3월 아마존 프라임 미국 구독자 수가 1억 8천만 명으로 미국 쇼핑객의 약 75%가 프라임 멤버십을 보유하고 있다고 합니다.
아마존 프라임을 가진 회원의 소비 금액은 비회원에 비해 약 2.3배 높고 프라임 회원의 20%는 주 2~3회이상 구매, 7%의 회원은 거의 매일 아마존에서 구매 활동을 진행합니다.
이런 프라임 고객의 데이터를 활용하면 고객의 이탈 위험을 예측할 수 있고, 혜택 활용도 조정이나 비회원 대비 전환율 최적화를 위한 액션이 가능합니다.
- 문제 : 데이터를 활용한 고객 이탈 위험 예측과 CRM 최적화
- 해결 전략
- 프라임 멤버십을 통한 독점 혜택 제공
- 프라임 고객의 쇼핑 데이터를 분석해 맞춤형 혜택 제공
- 결과
- 프라임 회원의 평균 소비금액이 일반 고객의 2.3배
- 높은 재구매율과 충성 고객 확보 성공
아마존은 구매 빈도, 최근 구매일, 장바구니 이탈 패턴 등의 데이터를 통해 고객 이탈 위험도를 예측하고, 서비스 이용 데이터(배송 빈도, 콘텐츠 소비량, 프로모션 참여율)등을 통해 혜택 활용도의 불균형을 찾아냅니다. 그뿐만 아니라 가입 전 구매 패턴 파악을 통해 비회원을 회원으로 만들고요. 이메일 오픈율, 클릭률, 광고 데이터를 분석해 기존 고객의 피로도를 관리하죠.
이런 데이터 기반의 CRM 접근은 아마존이 고객 충성도를 유지하고 지금의 위치까지 성장할 수 있었던 이유입니다.
CRM 성공의 시작은 타겟 고객 설정에서부터
아마존의 사례에서 보았듯 단순히 생일 쿠폰을 보내고, 할인 쿠폰을 뿌리는 것이 CRM이 아닙니다. 타겟 고객을 정확히 정의하고, 데이터를 효과적으로 활용하는 것이 CRM 성공의 핵심이죠.
우리가 집중해야 할 고객 설정을 위한 데이터 수집이 고민이신가요? 타겟 고객 설정부터 타겟 오디언스 자동화를 위한 고객 데이터 수집 방법 ‘디지털 보증서’를 자세히 알아보세요.
사례 1 출처 : 넷플릭스와 아마존이 숨겨둔 AI 고객분석 전략 : 10억 달러의 비밀
사례 2 출처 : Number of Amazon Prime members in the United States as of December 2019
