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고객 충성도와 유지율, 너무 늦으면 5배의 비용을 지불해야 한다

고객을 잃고 싶어 하는 기업은 없다. 고객 유실은 기업의 평판에 악영향을 미치고, 매출에 타격을 입히는 데서 끝나지 않는다. 마케팅 예산과 관련해서도 추가 비용이 발생한다. 포레스터 리서치의 조사에 따르면 기존 고객을 계속 유지하는 데 드는 비용의 다섯 배를 써야 새로운 고객을 유치할 수 있다고 한다.

그렇다면, 이탈이 임박한 고객을 예측하고 이러한 잠재 이탈 고객의 재참여를 유도할 수 있는 방법은 없을까?

인공지능(AI)을 활용하여 고객에 대한 인사이트를 확보하면 가능하다. 인공지능은 활동이 없는 고객을 파악하고, 거래 사이트를 변경할 가능성이 높은 고객, 즉 고객 이탈률(churn rate)을 예측할 수 있다. 그 뿐만 아니라 고객의 관심사에 대한 심층 인사이트를 제공하여 개인맞춤형 메시지와 콘텐츠로 재참여율을 높일 수 있도록 한다.

고객의 발길을 붙잡는 비결, 해답은 데이터에 있다

높은 고객 유지율은 업계를 불문하고 수익 창출의 원동력이다. 기존에 사용해 오던 마케팅 방식으로 데이터는 많이 확보했다. 문제는 데이터를 해석해서 당장 적용 가능한 인사이트로 전환하는 작업이 쉽지 않다는 것이다. 또한 이런 작업은 빠른 시간 안에 이루어져야 하는데, 고객이 이탈을 고려하고 있다면 그야말로 일각을 다투는 상황이기 때문이다.

인공지능(AI) 시스템은 수동으로 데이터를 수집하는 것보다 훨씬 효율적이다. 정확한 요구 사항에 따라 자동으로 수행되기 때문이다. 일단 목표를 설정하면, 시스템도 그 목표에 맞추어 조정하면 된다. 그러면 시스템은 빠르고 정확하게 해당 작업을 수행할 것이다. 이 과정에서 사람의 실수가 개입할 가능성은 훨씬 줄어든다. 데이터 관련성이 떨어지거나 충분히 구체적이지 않다고 판단될 겨우, 설정값을 조정하면 시스템도 그에 따라 자동 재조정된다.

인공지능을 통해 어떻게 고객 이탈을 방지할 수 있는지 알아보자.

내외부 데이터 통합을 통해 고객에 대한 종합적인 단일 관점 제공 

애피어의 AIXON과 같은 인공지능 플랫폼은 다양한 소스에서 발생하는 내부 데이터를 하나로 취합할 수 있을 뿐만 아니라 이를 외부의 데이터와도 통합하여 고객에 대한 종합적인 관점을 제공한다. 이를 통해, 고객의 과거 행태를 한층 더 깊이 있게 파악하고, 향후 보일 수 있는 행동에 대해서도 정확하게 예측해낼 수 있다.

내부 데이터란 브랜드의 웹사이트, 앱, 콘텐츠 관리 시스템, 오프라인 판매 데이터 등 자체 커뮤니케이션 채널에서 획득한 정보를 의미한다. 외부 데이터는 내부 데이터를 제외한 모든 정보를 의미하며, 제3자 데이터베이스, 고객이 인터넷 상의 다른 곳에서 보인 행태 등이 포함된다. 인공지능 시스템은 이렇게 내외부 모두에서의 데이터를 한 군데로 취합할 수 있게 해주며, 고객이 자사 브랜드 뿐만 아니라 다른 브랜드와 어떤 상호작용을 하고 있는지를 전체적으로 파악할 수 있도록 한다. 이를 기반으로 이탈할 가능성이 높은 고객도 식별할 수 있다.

고객 관심사 관련 콘텐츠로 이탈 방지

자사의 웹사이트 뿐만 아니라, 인터넷 전반에 걸쳐 고객이 어떻게 행동하는지를 들여다볼 수 있다면 어떨까? 바로 이것이 인공지능 툴이 제공하는 기능이다. 피트니스, 여행, 패션, 영화 등 그 주제가 무엇이든 고객이 자사 웹사이트는 물론 다른 곳에서 입력하는 키워드를 분석하여 무엇에 관심이 있는지를 파악해낼 수 있다.

이렇게 파악된 관심사 정보는 상상 이상으로 구체적일 수 있다. 예를 들어, ‘피트니스’와 같이 일반적인 주제가 아니라 ‘케틀 벨’ 트레이닝으로 지정하거나, 또는 단순히 ‘영화’에 관심 있다가 아니라 ‘주도적인 여성 캐릭터가 등장하는 로맨틱 코미디’ 장르라고 구체적으로 제시할 수 있다.

인공지능 시스템이 지닌 또 다른 장점은 이러한 모든 정보를 말 그대로 눈 깜빡할 사이에 분석해 낼 수 있다는 점이다. 사람이 그와 같은 수준으로 직접 분석해내려면 몇 시간 이상을 할애해야 할 것이다.

이렇게 확보한 고객 인사이트와 그들의 온라인 행태를 토대로 이미 구축한 통합고객관점을 접목하면, 고객이 이탈을 결심하기 전에 미리 최적의 콘텐츠를 전달하여 재참여를 유도할 수 있다.

예를 들어, 한 달이 넘도록 마케팅 이메일을 열어보지 않은 고객은 다른 업체로 이탈할 가능성이 높다. 이런 고객에게는 상품권을 제공하여 계속 서비스를 이용하도록 권할 수 있다. 또한, 이 상품권의 내용을 해당 고객 관심사에 맞춘 콘텐츠로 구성함으로써 이탈을 막고 계속 고객으로 유지할 수 있다.

인공지능 기반 고객 유지 프로그램은 보다 개인화된 고객 경험으로 소비자 여정 전반에 걸쳐 브랜드와의 친밀도와 참여도를 높이고 따라서 이탈률은 낮춘다. 결론적으로, 인공지능 시스템을 활용하면 최적의 타겟 고객 집단을 설정하고 각 고객 관심사에 맞춘 메시지로 호소함으로써 한층 능동적인 고객 유지 전략을 구사할 수 있다.

 

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