CRM으로 얻은 데이터를 분석하여 매출 올리기

 

작성일: 2021.04.09

영업 프로세스에서 CRM의 효과는 널리 알려져 있습니다. 그러나, 기업마다 CRM에 축적된 데이터를 어떻게 분석・활용하는 방식에는 차이가 있습니다. 데이터를 축적하기만 하고 그 내용을 분석하지 않으면 CRM을 도입한 의미가 없어집니다. 이 글에서는 고객 분석의 기초 지식과 대표적인 방법에 대해 설명하겠습니다. 

CRM을 통한 고객 분석의 중요성

고객 분석에 대한 설명에 앞서 CRM은 어떤 것인지, 그것을 활용한 분석에는 어떤 의미가 있는지 소개하겠습니다.

CRM이란 무엇인가?

CRM이란 「Customer Relationship Management」의 약자로 「고객 관계 관리」를 의미합니다. 쉽게 말하자면 「고객과 우호적인 관계를 구축하고, 장기간에 걸쳐 관계를 유지 및 관리하는 방법과 전략」이라고 할 수 있습니다. CRM은 기업이 고객과의 관계를 지속해서 이어나가 충성 고객으로 양성하는 방법을 제시합니다.

그 전략을 실천하기 위해서는 고객에 관한 정보, 특히 자사와 고객과의 커뮤니케이션에 관한 정보를 관리해야 합니다. 이를 위해 개발된 툴도 편의상 CRM으로 부릅니다. 보통 CRM은 전략이 아니라 이러한 고객 정보를 관리하는 툴을 지칭합니다.

왜 고객 분석이 필요한가?

CRM에서 중심은 고객입니다. CRM을 통해 고객이 언제, 어떤 상품을 구매했는지와 함께 구매한 상품은 무엇인가, 구매 후 문의 혹은 클레임이 발생하지는 않았는가 등을 확인할 수 있습니다.

축적된 고객의 정보를 분석하면 자사의 제품이 어떤 연령층에 인기가 있는지 알 수 있어 잠재 고객을 발굴하고 시장을 개척하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

또한, 각각의 고객이 자사의 고객 라이프 사이클에서 어디에 위치하는지를 파악할 수 있다면 그에 맞는 대책을 세울 수 있습니다. 이로 인해 고객의 이탈을 하고, 적절한 타이밍에 업셀 및 크로스 셀을 시도할 수 있습니다. 

이처럼, 구매 정보와 같은 고객 데이터를 자세히 분석하고 행동에 반영하여 고객과 관계를 유지하면 LTV(고객 생애 가치)가 향상할 수 있습니다.

대표적인 고객 분석 방법

이때 자주 이용하는 고객 분석 방법에 대해 소개하겠습니다. 고객을 분석하는 방법은 다양하며, 각기 다른 특징이 있으므로 용도에 따라 선택하는 것이 중요합니다.

데실 분석 (Decile Analysis)

데실 분석이란 데이터를 단계별로 분리하여 분석하는 방법입니다. 우선, 모든 고객을 「일정 기간 내 구매 금액이 높은 순」으로 정렬합니다. 그다음 상위에서 10분의 1씩, 10개의 그룹으로 나눕니다. 따라서 모든 고객을 구매 금액이 높은 순서대로 10개의 그룹으로 분류할 수 있습니다.

그 후 각 그룹의 합계 구매 금액을 산출하고 전체의 몇 %(퍼센트)에 해당하는지 산출합니다. 이렇게 하면 「상위 몇 %의 고객이 전체의 몇 %의 매출을 차지하고 있는가」가 명확해지며, 각 그룹에 사용할 전략을 계획할 수 있게 됩니다.

기본적이고 간단한 분석 방법이지만 구매일이 분석 요소에 포함되어 있지 않기 때문에 분석 대상 기간을 설정해야 합니다.

LTV(Lifetime Value) 분석

LTV가 높은 고객은 자사에 큰 가치가 있는 우량 고객입니다. LTV 분석은 우량 고객의 수와 가치를 명확히 하고, 그 이외의 그룹과 함께 운영할 전략을 검토할 때 사용하는 분석 방법입니다.

또한, 이 분석 방법을 통해 우량 고객이 가장 많이 유입되는 루트를 파악할 수 있습니다.

고객이 자사 제품에 접근하는 루트는 캠페인, 광고, 프로모션 등 다양합니다. 각각의 루트에서 유입한 고객의 LTV를 비교하여 각 전략의 효과를 검증할 수 있고 그에 따른 예산 분배를 조정한다면, 한정된 예산을 유용하게 활용할 수 있습니다.

RFM 분석

RFM 분석은 고객 행동 이력을 「R」「F」「M」 이렇게 3가지 축으로 매핑(Mapping)하여 그룹화하는 방법입니다. R(Recency=최근 구매일)이 최근일수록, F(Frequency=구매 빈도), M(Monetary=구매 금액)이 높을수록, 우량 고객이라 할 수 있습니다. 아래 이미지는 RFM 각각의 요소를 축으로 시각화한 3차원 정육면체 모델입니다. 

CTB 분석

CTB 분석은 자사에서 취급하는 모든 상품 각각을 「C(카테고리)」「T(테이스트)」「B(브랜드)」로 분류하여 과거 구매 이력에서부터 현재, 그리고 앞으로 고객의 구매 동향을 분석하는 방법입니다. 분석 난이도가 높은 반면, 고객의 구매 행동을 보다 정밀하게 예측할 수 있습니다. 다양한 상품을 취급하는 소매점과 슈퍼마켓 등에 맞는 방법입니다.

CTB 분석을 POS 시스템과 연동하면 고객 전체의 구매 경향에서 재고 관리와 생산 관리까지 연결할 수 있습니다. 기존의 POS 시스템만으로는 개인 구매 이력을 추적할 수 없지만, 애플리케이션을 활용하면 온라인・오프라인 고객 정보 모두를 연계하여 완전한 One to One 마케팅이 실현 가능해집니다. 

PB 분석

PB 분석은 의류 업계에서 널리 이용하는 분석 방법입니다.

의류 업계는 보통 일 년에 몇 차례의 바겐 세일 행사를 진행합니다. 심지어 고객층 중에는 「바겐 세일 기간에만 구매하겠다」라는 고객도 있습니다. 그렇기 때문에 모든 고객층을 정가에 구매하는 A그룹과 바겐 세일 기간에 할인 가격으로 구매하는 B그룹, 2가지로 분류하여 매출 전체에 대한 비율을 산출하여 각 그룹에 적합한 마케팅 전략을 세워야 합니다.

의류 산업에 있어  극단적인 할인은 브랜드 이미지에 손해지만, B그룹만 타겟팅 하여 실시하면 브랜드 이미지를 유지하는 동시에 재고 손실을 감소시킬 수 있습니다.

고객 분석 시 주의점

여기서 언급한 분석을 실천하기 위해서는 몇 가지 주의할 점들이 있습니다. 이 사항을 유념하여 분석한다면 정확하고 적절한 마케팅 전략을 전개할 수 있습니다.

분석의 목적・과제를 명확히 하기

매출 증가와 함께 기업이 현재 어떠한 문제에 직면해 있는지, 무엇이 하고 싶은지를 명확히 해야 합니다. 예를 들어, 신규 고객을 늘리고 싶은지 혹은 재구매 고객을 늘리고 싶은지에 따라 어떤 데이터를 어떤 방법으로 분석할지 정할 수 있습니다.

또한, CRM에 축적된 데이터에서 자사 고객의 상황을 분석해 현재 상황에서 어디를 확대하고 싶은지를 정해야 합니다. 이로써 어떤 전략을 세워야 할지가 명확해집니다.

복수 요소를 결합하여 분석하기

CRM에는 고객에 관한 폭넓은 정보가 저장되어 있습니다. 그중 어떤 데이터를 어떻게 조합할지를 목적에 따라 큰 시점에서 작은 시점까지 바꿔가며 생각하면 필요한 데이터를 확인할 수 있습니다.

우선 분석의 기본이 되는 고객의 정보가 필요합니다. 그다음 분석 목적이 「재구매 고객의 증가」라면 고객의 구매 패턴과 마케팅 전략에 대한 고객의 반응 데이터가 필요합니다. 즉, 「어떤 고객이 어떤 활동에 어떻게 대응하고 어떤 구매 행동에 이르는가」와 같은 부분을 찾을 수 있습니다.

또한, 구매 행동이라는 큰 관점에서 구매 상품의 상세 정보와 구매 타이밍 등 세부적인 정보를 분석한다면 실제 고객의 구매 행동을 분석할 수 있습니다.

마케팅 자동화 시스템과 연계하여 CRM의 효과를 한층 더 높이기

CRM에 축적된 정보는 분석하고 전략에 반영함으로써 매출 증가로 이어질 수 있습니다. 더 나아가, 마케팅 자동화(마케팅 오토메이션) 시스템과 연계하면 그 효과는 더욱 발전할 것입니다. 

마케팅 자동화 시스템은 CRM의 정보를 토대로 고객의 행동을 파악하여 상세하게 분석합니다. 그리고 다양한 속성을 가진 고객에 대해 각각에 맞는 최적의 방법으로 접근할 수 있습니다. 

판매, 영업과 같은 업무는 지금까지 경험에 의지했던 부분이 컸을 것입니다. 그러나, CRM과 마케팅 자동화 시스템을 연계한다면 데이터에 따라 논리적인 마케팅과 세일즈 활동이 가능해질 것입니다. 이는 기업의 이익을 최대화하며 자사 제품이나 서비스를 사용하는 모든 고객의 만족도를 향상할 수 있습니다.

 

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