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Overview
Customer loyalty를 높이기 위하여 무엇을 해야 하는가? Loyalty가 증가하는 추세하면 어떻게 가속도를 붙이는가? 또 급격히 loyalty가 떨어진다면 어떻게 관리를 해야 하는가?

하나의 측정지표로는 customer loyalty를 판단 하기에는 어려움이 따르므로 여러 데이터 소스를 활용하여 측정 하여야 하며 고민해 보아야 한다고 하였습니다. 이제는 고민하여 얻은 데이터를 가지고 무엇을 해야 하는지에 대하여 생각해볼 차례 입니다.

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?