멋쟁이사자처럼 부트캠프 그로스마케팅 4기 15일차_260330

고객획득, 활성화에 관한 내용을 학습했다.

 

고객 획득(Acquisition)

고객 여정(Customer Journey)

• 잠재 고객이 브랜드를 처음 인지하는 순간부터 전환구매/가입/문의에 이르기까지 거치는 모든 접점(Touch point)의 과정
• 유입된 고객은 무조건 이탈, 한 번에 전환하지 않으며, 전환하지 않은 유저는 여정(Journey)이 진행 중이다.
• 고객 여정의 접점(Touch point)은 고객이 브랜드를 인지하는 순간부터 구매 후 경험에 이르기까지, 기업과 고객이 만나는 모든 소통의 순간을 의미한다.

 

• 관리 주체에 따라 직접/간접/환경적 접점으로 분류할 수 있다.

• 흐름에 따라 단일 접점 여정, 다중 접점 여정으로 구분할 수 있다. 다중 접점 여정의 경우 이 전환은 어떤 채널로 인해 전환이 발생했는가?에 대한 답이 하나가 아니며, 기여도 분석을 통해 어떤 채널의 기여도가 높은지 파악해야 한다.

기여도 분석(Attribution Anaysis)

• 구매, 가입 등 최종 전환(Conversion)에 이르는 고객 여정에서 각 마케팅 채널이나 광고 요소가 얼마나 기여했는지 파악하여 성과를 측정하는 데이터 분석 기법
• 채널 간 효과를 비교하여 마케팅 예산 최적화와 효율적인 운영 전략을 도출하는 데 필수적인 도구
• 고객이 전환하기까지의 과정에서 여러 채널 Touchpoint 중 각 채널의 전환 기여도를 어떻게 배분할 것인가를 결정하는 규칙
• 개인정보 보호 정책의 변화로 웹, 앱, 기기 전반에서 고객의 행동을 관찰하고 서로 연결하기가 어려워졌다.

기여도 분석 종류

라스트 클릭(Last-click Attribution)

전환 직전 마지막으로 클릭한 채널에 전환 기여도 100% 부여. 전환 의도가 가장 높은 순간의 채널을 파악

 

퍼스트 클릭(First-click Attribution):

여정의 첫번째 접점 채널에 전환 기여도 100% 부여. 브랜드 인지 단계에서 효과적인 채널 파악에 유용

 

선형 모델(Linear Attribution)

모든 접점에 동일하게 기여도를 균등 배분. 채널 기여도에 대한 편향을 줄이고 싶을 때 중간 참고값으로 활용

 

시간 감쇠 모델(Time Decay Attribution)

전환에 가까운 접점일수록 더 높은 기여도를 부여. 단기 프로모션, 리타겟팅 캠페인 효과 측정

 

데이터 기반 모델(Data-driven Attribution)

실제 전환 경로 데이터를 머신러닝으로 분석해 각 접점의 실제 기여도를 계산

실제 데이터를 기반으로 하므로 편향이 적지만 최소 전환 데이터가 필요하며, 기여도 측정에 대한 세부 데이터를 파악할 수 없어 결과를 직관적으로 설명하기 어렵다.

 

고객 획득 핵심 지표

1. UTM(Urchin Tracking Module)

• URL에 추가하는 파라미터로, GA4가 어떤 채널/캠페인/소재에서 유입됐는지 구분 가능

• UTM을 제대로 설정하지 않으면 Acquisition 분석 자체가 불가능
• UTM은 세션 동안 유지되기 때문에, 다른 배너나 링크를 클릭하더라도 바뀌지 않는다.

2. CAC(Customer Acquisition Cost, 고객 획득 비용)

• 신규 고객 1명을 유치하는 데 드는 총 마케팅 및 영업 비용(인건비, 광고비)등을 의미한다.
• 낮을수록 마케팅 효율이 높음을 뜻하며 LTV(고객 생애 가치)와 비교해 수익성을 분석하는 핵심 지표로 활용된다.
• LTV ≥ CAC*3 을 권장하며 LTV가 높을수록 좋다.

고객 활성화

RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석

• 고객의 구매 행동 데이터(최근 구매 시점, 구매 빈도, 총 구매 금액)를 기준으로 고객 가치를 평가하고 세분화하는 데이터 분석 기법
• 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary) 세 가지 요소를 활용해 충성 고객을 식별하고  맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 활용
• 단독 지표로 활용하면 고객의 실제 가치를 왜곡하거나, 잘못된 마케팅 예산을 집행할 위험이 있기 때문에 함께 봐야 한다.

 

• 고객 가치를 1~5점으로 점수화하며 계산하며, 최근 구매일이 짧고, 빈도가 높으며, 금액이 많을수록 높은 점수를 부여하여 VIP 고객과 이탈 위험 고객을 구분한다.

 

고객 세분화(Segmentation)

• 전체 사용자 집단을 공통된 특성이나 행동 패턴에 따라 하위 그룹으로 나누는 과정
• 다른 니즈를 가진 사람에게 각각 맞는 가치를 보여주는 것

고객 세분화 종류

인구통계 세그먼트(Demographic Segment)

성별, 연령, 직업, 소득, 교육 수준 등 기본 인구통계학적 특성 활용

빠르게 적용 가능하며 고객의 기본적인 구성파악에 효과적

 

관심사 세그먼트(Interest Segment)

라이프스타일, 태도, 가치, 관심사, 성격적 특징 등을 기준으로 분류

더 정교한 타겟팅 전략 수립 가능

 

행동 세그먼트(Behavior Segment)

고객의 행동(이벤트) 관련 데이터를 토대로 한 분류 방식

클릭률, 구매 패턴, 이탈 행동 등 다양한 행동 데이터 활용 → GA4 이벤트

 

고객 특성별 세그먼트 분류

1. 신규 & 재방문 유저 분석

동일한 유입 경로(Acquisition)라 하더라도 유저의 방문 이력에 따라 구매 의도와 행동 패턴은 완전히 다르게 나타난다.Touchpoint가 다르므로 신규 에게는 우리 제품/서비스의 가치를, 재방문자에게는 '지금 당장'을 강조하는 전략이 필요하다.GA4 first_visit 이벤트 여부로 신규와 재방문 세그먼트를 정교하게 구분할 수 있다.

 

2. 기기별 여정 분석

모바일은 이동중/충동적 성향이 강하고, 데스크탑은 비교/심도 있는 리서치 성향이 강하게 나타난다.

 

모바일 이탈의 주범인 페이지 로딩이 3초 이내인지, 모든 기기에서 화면이 잘리지 않고 가독성 있게 나오는지 확인한다.

모바일에서 전체 화면 팝업은 즉각적인 이탈의 원인이 된다.

주요 버튼(CTA)은 화면 하단이나 엄지가 닿기 쉬운 위치에 배치하고, 텍스트를 줄이고 이미지와 핵심 문구 위주로 짧게 구성한다.

폰트 크기는 가독성 향상을 위해 최소 16px 이상으로 설정한다.

 

3. 시계열 분석: 요일 및 시간대별 여정

서비스가 소비되는 '골든 타임'이 존재한다. 요일별 CVR 패턴을 분석해 마케팅 예산의 효율적 배분과 캠페인 집행일정, CRM 등의 시점을 정교화한다.