[데이터X마케팅] 데이터 어떻게 시작해야할까? '컨버티드; 마음을 훔치는 데이터분석의 기술' PART2를 읽고

데이터리안에서 진행하는 데벨첼의 일환으로 PART1이 종료된 후, PART2를 잽싸게 시작했다. 

2024.01.14 - [독서] - [데이터x마케팅] 오늘은 고객의 마음을 훔치는 대화를 나눴나요? '컨버티드;마음을 훔치는 데이터분석의 기술' PART.1을 읽고

[데이터x마케팅] 오늘은 고객의 마음을 훔치는 대화를 나눴나요? '컨버티드;마음을 훔치는 데이

 

개인적으로는 PART1보다 PART2의 내용이 더욱 흥미로웠다. PART1의 내용이 마음가짐, 즉 마인드셋과 태도에 대한 이야기였다면, PART2는 보다 실제 사용에 관한 이야기였다. 그래서 PART1보다 더 빠르게 읽었고, 한번 책을 집어드고는 다 읽어내려갔다. 이정도로 흥미로웠다. 

 

보라, 주제부터 욕망을 가지고 노는 것이다. 얼마나 흥미로운가

 

1. 책정보

• 제목: 컨버티드: 마음을 훔치는 데이터분석의 기술
• 저자: 닐 호인(Neil Hoyne), 옮긴이: 이경식
• 초판: 2022년 6월 24일
• 발행처: (주)도서출판 길벗
• ISBN: 979-11-407-0021-9(03320)

 

 

2. 나의 생각

이번 PART2를 관통하는 생각은 하나인 것 같다.

사람은 모두 다르다

세상에 수 많은 사람들을 보면, 나를 호의적으로 대하는 사람도 있겠지만, 적대감을 갖거나 미워하는 사람도 있을 것이다. 그 중 가장 많은 비중을 갖는 부류는 나에게 아무런 감정이 없거나, 나를 전혀 모르는 사람들일 것이다. 그럼 여기서 한발짝 더 들어가서, 나에게 호의를 베풀거나 긍정적인 관계를 갖는 사람들은 모두 나와 동일한 친밀감을 갖는가? 음.. 이것도 그렇다라고 말하기 어려울 것 같다. 나의 친구 중에서도 매우 친한 사람이 있는 반면, 단둘이 만나기에는 약간 애매한 관계가 있는 사람도 있다. 

 

한 개인이 다른 사람들과의 관계에도 이러한 차이가 존재하는데, 기업과 고객에게도 이러한 것이 존재하지 않을까? 그렇다 존재한다. 고객이 우리가게에 들려서 물품을 구매한다고 모두 우리가 최선을 다하고 열과 성을 다해서 이들을 대해야하는 것은 아니다(기본적으로는 모든 고객을 다 잘대해야하겠지만). 우리에게는 여러 제한 요건들이(시간, 인력, 비용 등) 있기 때문에 전략적으로 이를 활용해야한다. 투입 대비 결과가 좋아야한다. 

 

이를 위해 저자는 CLV(Customer Lifetime Value, 고객생애가치)을 이용하고 분석할 것을 이야기한다. 마케팅 수업에서 듣고 얼마만에 듣는 단어인지... 이 단어를 보면 약간 인류애가 떨어진다고 생각할 수도 있다. 고객이 우리에게 얼마나 이익을 가져다 줄것인지를 계산하여 이를 분석하는 기법. 이 분석 결과를 통해 고객을 차별적으로 대하는 등급제도의 기반. 

고객을 나누는것 = 고객을 이해하는것?

 

근데 잘 생각해보면, 이는 일상생활에도 널리 퍼져있고, 철학, 윤리학적으로도 꽤 많은 논의가 되었던 주제기도하다. 가장 많이 알고있는 사고실험으로는 '트롤리 딜레마(트롤리 딜레마 나무위키)'가 있다. 이 사고실험의 핵심은 '인간 개인의 가치는 다른 인간 개인의 가치와 동등한가'이다. 그렇기 때문에 1명과 5명의 가치를 두고 어떤 결정을 내릴지 판단하도록 이끈다. 

 

인류애적으로는 약간 불편할 수도 있지만, 경영학에서는 전략적으로 '제한된 자원의 효율적 운영을 통해 최대의 이익을 달성'하는 것이 기업의 목표이기 때문에 모든 고객을 동등하게 대하기보다는 자원을 효율적으로 고객에게 할당해야한다고 말한다. 즉, CLV가 낮은 고객보다는 CLV가 높은 고객에게 마케팅 프로모션을 활용하고, 그들의 리텐션을 유지하도록 이끄는 것이 필요하다고 한다. 

 

예를들어 우리가 전사 고객을 대상으로 프로모션을 시행한다고 했을때, 모든 사람을 대상으로 할 것인지?를 고민할때 우리는 그 기준을 마련해야한다. 그리고 우리 행동의 근거는 CLV에 따른 근거가 되는 것이 C레벨에게도 그리고 마케팅 전략적으로도 이해하고 설득하기 쉽다. 그리고 보다 높은 이익률을 보여줄 것으로 예상된다. 

 

이러한 CLV적 관점은 기존에 기업에서 일반적으로 가지고 있던 미신인 '모든 고객은 우리에게 성공을 가져다준다'라는 명제를 반박하고, 새로운 방향을 제시해준다. 그들이 속삭이는 것은 "모든 고객은 똑같지 않아. 모두 달라. 그러니 너도 그들에게 맞는 맞춤형 대응을 해야해!"라고. 

고객도 변하지 않지만, 이런 설명을 하는 저자도, 우리도 모두 쉽게 변하지 않을것도 같다.

 

이제 우리는 part2를 읽으며 알게 된 것들이 몇가지 생겨났다.

1. 고객은 모두 똑같은 가치를 전달해주지 않는다. 
2. 이를 분석하기 위해선 CLV를 파악해야한다. 
3. CLV를 파악하기 위해선 고객에 대한 데이터가 필요하다

 

이렇게 데이터가 중요하고, 그를 기반으로 고객을 분석해서, 기업에 큰 이익을 가져다 줄 행동의 근거까지 마련할 방법까지 알아버렸다. 그래서 뭐? 항상 마케팅 분류의 책들은 이상적이고, 멋지고, 모든 것들을 바로 해낼 수 있을 것 같은 생각과 기분을 전달해준다.  

 

그래서 나는 그저 생각이 아니라 이번한 몸을 한번 움직여봐야겠다는 생각이 든다. 바로 현실에 마주하도록 적용해보는 것을 해보고 싶다. 특히 온라인으로 전제되어있는 지금의 상황을, 오프라인 시장으로 옮겨보는 것을 해보고 싶다. 그것도 사람들의 방문이 비정기적인 꽃집에 말이다. 

 

3. 데이터 기반의 꽃집

나의 가족 중 한명은 꽃집 사업을 계획하는 중이다. 이에 내가 읽고 생각한 바를 토대로 꽃집에 이를 적용한다면 어떻게 해야하는지 생각해보고 기술해보고자 한다. 

 

우선 1인이 운영하는 꽃집, 데이터를 축적하고 수집하는 방법을 알지 못하는. 온라인은 오직 네이버 홍보와 인스타 홍보 뿐인 상황에서 무엇을 해야할지(사실 내 가족의 이게 현실이다)

 

우선, 고객을 기본적으로 분류해볼 수 있을 것 같다. 어떤 고객들이 오는지 

 

1. 단발성(일회성)고객: 이 고객층은 기념일 또는 행사 등의 이벤트를 위해 구매한다. 이들은 가격이 일정금액보다 높더라도 가격에 대한 거부감이 크지는 않을 것 같다. 왜냐면 꽃 구매가 빈번하지 않아 가격에 대한 개념이 부족하기 때문이다. 다만 이들은 지리적 요건에 많은 영향을 받을 것 같다.

 

2. 중간적 고객: 이들은 앞선 단발성 고객보다는 구매주기가 짧지만, 그 기간이 정기적이지는 않다. 가끔 자신을 위해 꽃을 사거나 집을 꾸미는 사람들이 있을 것 같다. 이들에게는 가격이나 집을 꾸밀 수 있는 식물의 다양한 종류가 key point로 작용할 것 같다.

 

3. 정기적 고객: 이들은 주1회 또는 1회/2주 정도로 정기적으로 꽃을 구매할 수 있다. 꽃으로 어딘가를 꾸미는 사람들 예를들어 종교단체나, 자신의 가게를 위한 인테리어 용으로 꽃을 구매하는 사람들이 될 것 같다.

 

CLV에 앞서, 고객을 우선 3가지 분류에 따라 나누어볼 수 있을 것 같다. 이들의 특징과 구매 성향이 기본적으로 차이를 보이기 때문에 CLV를 구분하기전 이들을 먼저 구분하는 것이 필요하다고 생각했다. 이후 각 고객층별로도 CLV를 파악하는 작업도 필요하다. 어떤 목적으로 그리고 어떤 가치를 중요시하는 사람인지에 따라 나의 가게에 대한 인지도 및 인식이 다를 것이기 때문이다. 

 

이러한 고객의 개인 성향, 인식을 알기 위해선 데이터 수집이 필수다. 이를 위해 오프라인 꽃집임에도, 데이터 수집을 위한 온라인화가 필요하다. 온라인 판매를 목적으로 하는 것은 아니다. 하지만 오프라인 가게를 온라인으로 끌어 올려서 온라인을 통해 고객과 지속적으로 대화를 나누며 데이터를 축적해야한다. 그렇다면 어떤 방법이 있을까?

 

자 이제는 실전으로 나가는게 필요하다.

 

오프라인 가게의 온라인화

가. 포인트제도 활용:

    장점: 가장 만만하고 흔하게 사용할 수 있을 것 같다. 예를들어 도도포인트 등 일반 소매커피숍 또는 식당 등에서 활용하는 플랫폼, 서비스를 이용하는 방법이다. 내가 직접 고객의 정보를 추적하지 않아도 되고, 서비스 제공 업체가 간단한 분석까지 해주니 쉽게 정보를 쌓고 분석할 데이터를 관리할 수 있게 된다. 또한 포인트 적립을 통해 고객과 관계를 형성하고 친밀도를 높인다면, 이러한 제도를 사용하지 않았을때보다 충성고객으로 발전할 확률이 높아진다. 

 

    단점: 다만, 시스템 운영비가 필수적으로 발생할 것이다. 또한 쌓이는 데이터가 진정 나의 분석에 필요한 데이터인지 분간하기 어렵다. 이에 불필요한 데이터만 축적되고 내가 원하는 데이터는 축적되지 않을 수 있다. 

 

나. 직접 DB구축 및 고객 데이터 관리

사실 말이 거창해서 DB를 구축한다고 표현하는 것 뿐이지, 우선 고객을 분류할 수 있는 ID(어떤 것이든)를 부여하고, 엑셀을 활용하여 고객정보를 분석하면 시작으로 충분할 것 같다. 바쁜 시간에는 우선 카드 영수증을 토대로 고객을 분석해보는 것도 가능할 것 같다. 카드 번호를 통해 고객 id를 부여해서 시작해보는 것도 좋겠다. 

 

그렇다면 무슨 정보를 모아야할까? 다양한 정보가 있겠지만, 우선 구매일자, 가격, 구매품목, 고객 성별, 방문회수 등은 기본으로 체크해봐야할 것 같다. 고객과 간단한 대화를 유도한다면 꽃을 구매하는 목적이 무엇인지(졸업, 기념일, 인테리어, 자기만족 등), 우리 가게는 어떻게 알게 되었는지(인스타, 지도앱에서 가까운곳, 지인 추천 등), 어떤 색상/컨셉의 꽃을 원하는지 등의 정보를 획득할 수 있을 것 같다. 

 

우선은 이러한 작은 정보부터 쌓다가, 필요성이 느껴지면 새로운 컬럼을 추가하고 데이터를 확보하면 될 것 같다. 이렇게 하다가 정말 엑셀로는 다루기 힘든 데이터가 된담녀, 그때 서버를 구축하고 관리하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 하지만 일반 오프라인 꽃집의 매출을 생각하면 이렇게 가기까지는 꽤 오랜 시간이 걸리지 않을까 싶다. 

 

    장점: 큰 비용을 들이지 않고, 데이터 수집 및 분석을 시작해볼 수 있다. 

 

    단점: 자체 분석을 위해선 기본적인 데이터분석에 대한 이해도가 필요하다. 나의 게으름으로 데이터수집을 중간에 포기할 수도 있다.

 

다. 온라인 스토어 구축

사실 온라인 꽃집을 내고, 운영하는게 쉽지 않다. 꽃이라는 제품의 특성상 장기간 보유하기 어렵고, 재고처리도 어렵다. 또한 오프라인 가게를 운영하는 것도 벅찬데, 경험이 전무한 온라인까지 관리한다면 내가 생각해도 어려울 것 같다.

 

그렇다면 간단하게 주문 방식 중 하나로 온라인 주문을 넣는 웹사이트를 구축하면 어떨까? 많은 기능을 넣지 않고, 사람들이 내 가게의 많은 포트폴리오를 확인할수 있고, 정보를 볼 수 있고 그리고 꽃이 필요하고 나의 제품이 마음에 든다면 주문서를 낼 수 있는 정도를 구축한다면, 어떨까?

 

온라인 스토어를 운영한다면, 온라인 홍보와 프로모션등 다양한 마케팅 툴이 더 적극적으로 필요해보이지만, 이 역시도 또 하나의 방법이 될 수 있지 않을까 싶다. 

 

    장점: 수기로 작성하지 않고 DB를 온라인에서 바로 축적할 수 있다. 조금 더 효율적인 운영을 시도해볼 수 있다. 

 

    단점: 내 온라인 스토어를 홍보해야하기 때문에 시간과 비용이 지출된다. 운영비 역시 지출된다. 노코딩으로도 페이지를 만들 수 있기는 하지만, 제약들이 존재할 것으로 보인다. 

 

4. 간단한 결론

경영을 배우고, 마케팅을 배우면 세상에 이렇게 많은 마케팅 방법이 있다고? 느끼게 된다. 그리고 전략을 배우면 뭐 이런것도 있어?를 배운다. 그리고 이 두개를 함께 보면 무궁무진한 방법들이 도출될 수 있다는 것도 알게 된다. 즉, 세상에 마케팅 방법은 넘쳐나고, 효과도 다양하다. 

 

우리는 모든 마케팅 출을 다 한번에 접목할 수는 없다. 사람들이 좋아하는 100개의 메뉴를 파는 식당은 100개의 레시피와 그에 따른 모든 재료를 다 가지고 있어야 한다. 그리고 100개가 모두 맛있고 인기있으리라는 보장도 없다. 그렇기보단 우리에게 잘 맞고 우리가 잘할 수 있는 것만 해보자. 우리에게 최적화된 방식을 적용해보자. 단, 하나의 방식에 안주하지 말고 지속적으로 점검하면서 나에게 최적의 마케팅이 맞는지. 이제는 다른 방법으로 변경해야하는 것은 아닌지 점검하고 찾아봐야한다. 

 

보라 백종원 선생님도 메뉴는 하나만 하라고 하지 않은가.

 

하지만 어떤 마케팅 툴이 우리에게 잘 맞을지 고민하는 것에 앞서서 기업은 데이터분석을 해야할 것 같다. 왜냐면 데이터 분석이 우리가 실행하는 마케팅(행동)의 근거가 되기 때문이다. 다만, 데이터 구축과 분석이 얼마나 첨단화 되어있고, 최신화 되어있는지는 크게 중요하지 않을 것 같다. 그것보단 얼마나 고객의 데이터를 잘 모았고, 인사이트를 도출할 수 있는지 이것이 더 중요하지 않을까 생각이 든다. 

 

 

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