Retention
Retention의 특성은 Momentum과 흡사하다고 말하고 싶습니다. 한번 시작되면 연쇄반응으로 인하여 유지가 쉬워지기 때문입니다. 처음 구매를 한 고객이 2번째 구매를 일으켰다면 이후 3번째, 4번째 구매가 일어날 가능성이 높습니다. 그러나 시장은 점점 경쟁이 치열해 지고 있어 retention은 마케터들에게 아주 중요한 부분으로 자리잡게 되었습니다.

이렇듯 Retention과 밀접한 관계에 있는 customer loyalty에 대하여 고심하지 않을 수 없습니다.

일반적으로 기업에서는 retention 관리에 *RFM분석 모델을 주로 사용하고 있습니다. 고객들의 최근 구매일, 구매 빈도, 구매 금액을 세그먼트 하며, 세그멘트 데이터를 기준으로 비즈니스에 고객가치를 판단합니다. 위의 3가지 항목, 최근 구매일/구매빈도/구매금액 에서 가장 높은 점수를 받고 있는 고객이라면 loyalty가 높다고 말할 수 있으며 놓쳐서는 안될 고객들입니다. 이러한 고객들에게는 특별대우를 해야 고객유지에 도움이 될 것입니다.

RFM 분석 모델 사용의 장점은 간단하다는 것 입니다. 분석/세그먼트가 용이하여 특정 타깃고객과 커뮤니케이션이 가능하기도 합니다. 그러나 문제의 여지가 되는 것이 두 가지 있습니다.

그 첫 번째로, RFM만으로는 retention 마케팅에 쓰일 메시지를 만들 수 없다는 점 입니다.
예를 들면, 카테고리가 많은 온라인 소매업자에서는 고객의 성향을 파악할 수 없습니다. 다양한 고객이 다양한 제품을 구매 하더라도 구매패턴과 RFM 수치는 비슷할 수가 있습니다.

두 번째로 문제가 되는 것은 최근 구매일 입니다. 정기적으로 거래나 교류가 있던 고객이 한동안 접촉이 끊긴 것을 알아차렸을 때는 이미 너무 늦어버린 상황이 될 수 있습니다. 서비스를 취소하거나 사이트 방문을 중단하거나 또는 비즈니스를 중단하였을지도 모릅니다. 어느 시점에선가 충성심을 잃어버렸지만 그 시점을 파악하는 것에는 시간이 걸린다는 단점이 있습니다.

Customer loyalty 변화가 있고 난 다음에 대처만 하는 것이 아니라 미리 알 수 있어야 합니다. 때때로 고객은 충성심에 변화가 있을 때 어떤 신호나 실마리를 보여줍니다. 고객상담을 더 자주 한다거나, 행동 패턴이 변화가 있다거나, 전화요청 메모를 남겨도 응답이 없는 경우가 될 수 있습니다.

Retention 마케팅에서, 예측적분석(predictive analytics)은 고객의 어떤 변화를 마케터들에게 경고해 줍니다. 예측모델(predictive model)을 활용함으로써 다른 데이터(고객의 성향, 기반으로 어느 고객이 위험한 상태인지를 알 수 있습니다. 예측모델은 100% 정확하지는 않지만 고객이탈을 보완할 수 있으므로 충분히 활용할 가치가 있습니다.

Figure-1 Retention Relationship Funnel

Figure-2 Logger™ 회원ID분석
-Recency, Monetary 에 해당하는 조건에 맞추어 회원을 추출할 수 있으며, 타깃마케팅에 활용할 수 있습니다.

ID별 상세 분석

Figure-3 Logger™ 회원 방문 상세정보
-특정 회원을 선택하여 과거 주문/방문에 대한 Frequency 및 매출금액 등을 조회할 수 있습니다

당신의 비즈니스에 customer loyalty가 어떤 가치와 의미가 부여됩니까? 중요하다면 어떻게 그것을 알 수 있습니까? 관계된 매트릭스(metrics)는 무엇입니까? 어떠한 영향을 미칩니까?

위의 질문들에 대한 답은 산업별 또는 업종별(industry)에 따라 다릅니다. 예를 들어 비스킷을 파는 업체와 자동차를 파는 업체의 Loyalty 기준은 상당히 다를 수 있습니다. 이와 같은 경우에는 고객의 구매결정 요소와 재구매수가 될 수 있습니다.

때때로 Customer Loyalty를 정의한다는 것은 애매하고 측정하기 어려울 때가 많습니다. 이러한 이유로 Loyalty 측정을 방관하게 되면 고객에게 충분한 서비스와 마케팅 활동을 적극 이행한다 하더라도 비즈니스에 불균형한 재방문자의 수치가 생성됩니다

그렇다면, Loyalty를 어떻게 정의하고 측정/관리 할 것인가?
실제로 Loyalty를 하나의 지표를 사용하여 측정하는 것은 불가능 하므로 Loyalty Dashboard를 구성하도록 해야 합니다. 그러기 위해선 방문자와 고객이 당신의 브랜드와의 관계를 어떻게 생각하고 있는지 등의 정보를 알 수 있는 지표를 모으는 작업이 필요합니다.

또한 그들의 행동분석뿐만 아니라 생각을 읽는 것 또한 통찰 할 수 있어야 합니다. 당신의 비즈니스 종류에 따라 크게 달라질 수 있다는 것을 명심하십시오.

온라인 상에서의 행동분석은 웹분석 툴을 사용하여 쉽게 측정될 수 있습니다. 이러한 데이터가 Customer Loyalty의 측정기준이 되는 경우가 대부분인데, 여러 웹분석 툴을 벤치마킹 해본 결과, 재방문수와 이벤트 전환단계의 데이터를 바탕으로 Customer Loyalty가 측정되고 있는 것을 알게 되었습니다. 그러나 이 지표들이 충분히 Loyalty를 설명하지 못한다고 판단되었습니다.

예를 들어, 한 방문자가 사이트에 3번 접속하여 각 5분 정도 머무른 것과, 다른 방문자는 한 번 방문하여 30분을 머물렀다 하면 어느 방문자가 Loyalty가 높다고 할 수 있을까요? 재방문수의 데이터가 상당히 흥미롭긴 하지만 실질적으로 Loyalty를 좌지우지하는 꼭 필요한 측정지표라고는 할 수 없습니다.

Figure-1 Logger™ 재방문 횟수 리포트

Figure-2 Logger™ 체류시간 리포트

최근성(recency)도 생각해 볼 필요가 있습니다. 어제 내 사이트를 방문한 사람을 한 달 전 방문한 사람보다 더 Loyalty가 높다고 할 수 있을까요? 아닐 것입니다. 그러나 지속적으로 자주방문하며 최근에도 방문을 하고 있다면 Loyalty가 높다고 보여 집니다. 최근성(recency)과 빈도(frequency)의 분석을 결합하여 보는 것이 개별적으로 분석하여 보는 것보다는 확실히 효과적일 것입니다. 하지만 이것 역시 전부가 아닙니다.

우리는 현재 경쟁사회에서 살고 있습니다. 자본금과 예산, 또는 단지 관심유도에 신경을 곤두세우고 있습니다. 방문자들과 고객들이 좀 더 많은 시간과 돈을 다른 경쟁상대가 아닌 우리에게 투자하기를 원하고 있습니다. 이러한 환경분석을 위해서는 웹분석 시스템으로 얻는 데이터가 아닌 다른 소스(source)의 데이터를 활용해야 합니다.

Loyalty Dashboard에 다른 소스의 데이터를 추가 하여 관리할 수 있는데. 그 예로, 방문자 설문조사를 들 수 있습니다. 어느 다른 사이트를 방문하고 있는지, 필요하다면, 얼마나 많은 시간과 돈을 투자하고 있는지 등을 조사하여 나온 분석된 데이터를 바탕으로 지속적으로 또는 다른 형태의 방문자(Visitor Segments)와의 교차분석 Loyalty 지표를 구성합니다.

설문조사는 특히 Loyalty Dashboard에서 태도와 개인적인 의견에 관한 정보를 알 수 있게 해주는 중요한 역할을 합니다. 측정기준으로는 재방문 하는 경향, 확고한 Loyalty 고객 가능성, 고객생애가치(Life Time Value)를 들 수 있습니다. 만족도 또한 Loyalty를 바꾸는 중요한 지표가 됩니다. 이러한 측정들의 장점은 너무 늦기 전에 행동을 취할 수 있는 기회를 준다는 것입니다.

Customer Loyalty 측정은 정해진 답이 있는 것이 아닙니다. 여러 측정기준을 가지고, 다양한 데이터 소스와 여러 요소를 복합적으로 측정/관리 하여야 합니다. 당신의 유일한 고객 Loyalty Dashboard를 만드십시오! 측정되었다면 행동으로 옮기십시오!

다른 편에서는 Customer Loyalty와 직접적인 관계에 있는 Retention 단계의 마케팅 활동에서의 데이터 운영 및 활용에 대한 내용을 다루겠습니다.

Reference: www.clickz.com

Overview
온라인 마케팅 활동에서 Retention 단계의 마케팅 관심도가 점점 높아지는 추세를 보이고 있습니다. 그 원인은 이미 Acquisition 단계의 마케팅 활동은 광고대행사나 제휴를 통해 많은 활동이 이루어 지고 있고 분석 툴과 활용기술 등이 이미 널리 알려져 누구나 쉽게 접할 수 있어 극적으로 성과를 올릴 수 없기 때문입니다.

Conversion 단계의 마케팅 활동 최적화로 사이트 방문시에 방문자의 실제 행동 패턴 분석과 Retention 단계의 마케팅 활동간의 전환율 최적화에 웹분석이 집중되자 Customer Loyalty 의 중요성도 같이 이슈화 되고 있습니다. Customer Loyalty가 무엇인지,어떻게 측정하고 관리해야 하는지,
성과를 올리기 위해서 무엇을 해야 하는지 등에 대하여 3부분으로 나누어 연재 하도록 하겠습니다.

What is Customer Loyalty?
Customer Loyalty 가 고객의 충성심을 말하는 것인가? 아니면 행동결과를 말하는 것인가?
정말 충성도가 높은지 아닌지를 어떻게 정의할 것인가? 위의 질문들은 수년 동안 반복되어 토론되어진 까다로운 질문들입니다. Loyalty 의 의미는 일반적으로 질(質:quality)을 뜻하고 있으나 온라인 마케팅에서는 결과중심의 고객의 행동을 말하고 있습니다.
예) 구매율이 높은 고객, 매일 방문하는 고객, 체류시간이 긴 고객 등

그런데 정말로 결과중심의 고객행동이 Loyalty의 기준이 될 수 있는가? 라는 질문이 또 상기되어집니다.
그 이유는 사례를 들어 설명하도록 하겠습니다.
어느 한 도시의 여러 개의 대형 슈퍼마켓이 있으나 대부분의 고객들은 자주 가는 한 곳만을 선택하여 물건을 사고 있다는 통계가 나왔습니다. 과연 이들을 충성도가 높다고 말할 수 있을까? 단지 집에서 슈퍼마켓의 거리가 가까운 곳을 가는 것 뿐이라면? 거리가 멀더라도 좀더 좋은 시설을 갖추고 있는 곳을 선호 한다면?

또 다른 예로 금융 서비스를 들 수 있습니다. 일반 은행 고객도 충성도가 높게 생각될 수 있습니다. 저 자신도 학생 때 만들어 놓은 통장을 지금까지 쓰고 있는데, 그렇다면 저 또한 충성도가 높은 고객인가?

저 자신은 그렇게 생각하지 않습니다. 단지 다른 은행에 새 통장을 만들거나 옮기거나 하는 것이 저에겐 상당한 일거리가 되기 때문에 한 은행만 계속 사용하는 것입니다. 무기력증의 효과가 제대로 나타나고 있는 것입니다.

인터넷이 활발하게 사용되면서 이런 무기력증은 많이 사라졌습니다. 몇 번의 클릭으로 뱅킹서비스를 이용할 수 있고 슈퍼마켓에 갈 필요없이 인터넷으로 주문하면 집까지 배달해주는 서비스가 가능하기 때문입니다. 오히려 사이트 비교사이트에 더 시간을 투자해서 내가 원하는 온라인 상점을 찾고 있는 실정입니다.

이러한 발단된 기술로 이런 고객 유실되는 부분을 어느 정도 보강할 수 있습니다. 우리가족들은 전부 한곳의 오픈 마켓 사이트에서 구매를 합니다. 사고자 하는 물건이 다 있기 때문입니다. 아마존에서 책을 사는 이유는 가격이 싸다기 보다는 구매를 정말 간편하게 할 수 있어 애용합니다.

어떡하면 Customer Loyalty 를 측정할 수 있을까? 행동결과 중심의 지표를 봐야 하는가? 아니면 고객들의 우리를 어떻게 생각하고 있는가를 파악해야 하는가? 두 가지를 모두 포함하여야 하는가?

이 고민은 다음 편에서 연재 됩니다.

Reference: www.clickz.com