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고객 유지 2.0: 고객 만족을 달성하여 반복 비즈니스를 늘릴 수 있는 7가지 전략

어떤 비즈니스라도 고객을 유지해야 성공할 수 있고, 이 같은 사실은 최근 일련의 사건들로 인해 더욱 명확해지고 있다. 많은 국가들이 코로나19의 영향에서 벗어나 제자리를 찾아가고 있지만, 팬데믹 기간 동안 있었던 소비자들의 바뀐 소비 행태, 즉 온라인으로 쇼핑하는 트렌드는 지속될 것으로 보인다. 유통 업계에도 디지털 전환이 가속되며 점점 더 많은 오프라인 매장들이 온라인으로 이동하고 있다.

이는 이커머스 기업에게 큰 기회가 된다. 그러나 시장 규모가 커질수록 참가자가 늘어나 소비자에게는 더 많은 선택권이 주어지고 기업들 간의 경쟁은 더욱 치열해진다. 따라서 기존 고객을 계속 유지하고 그들의 생애가치(LTV)를 극대화하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. 결국에는 기존 고객들이 더 자주 구매하고 신규 고객보다 구매 금액도 더 높기 때문이다.

하지만 요즘 기업에 대한 고객들의 신뢰가 약화되고 있다. 허브스팟(HubSpot)에 따르면, 구매해 오던 브랜드를 예전만큼 신뢰하지 않는 고객이 55%에 달하고, 친구나 가족 등 지인들의 조언을 더 신뢰한다는 고객이 81%나 됐다.

따라서 기존 고객을 유지하기 위해 그 어느 때보다 더 큰 노력이 필요하다. 다음에서 이를 달성하는 데 도움될 7가지 전략을 알아보자.

 

1. 완전한 고객 관점 개발

단일고객관점(Single Customer View, SCV)라고도 하는 이 기능은 여러 마케팅 및 고객 서비스 채널로부터의 고객 데이터를 통합하여 고객에 대한 포괄적인 뷰를 제공한다. 타겟 고객에 더 적합한 개인화된 메시지를 구성하여 관심도, 참여도 및 전환율을 높이는 데 도움을 준다. 

인공지능(AI) 기반 데이터 사이언스 플랫폼을 활용하면 디바이스와 채널 간에 잠재고객을 연결할 수 있다. 이것은 엄청난 양의 사용자 행동 데이터를 처리하여 패턴을 탐지하고 개별 고객과 고객이 사용하는 디바이스에 다시 연결함으로써 가능하다. 이를 통해 각 고객의 활동 및 상호작용을 통합적으로 파악할 수 있게 되고, 따라서 여러 채널에서 고객과 원활하게 소통할 수 있다.

 

2. 옴니채널(Omnichannel) 접근 방식 채택

옴니채널(omnichannel) 접근법은 두 개 이상의 온라인 및 오프라인 채널을 동시에 활용하여 고객을 참여시키는 것을 의미한다. 멀티채널 마케팅(multichannel marketing)과는 달리, 옴니채널 소매유통은 모든 채널이 서로 조화를 이루어 진정한 의미에서 고객 중심으로 접근하는 것을 추구한다. 고객 입장에서도 언제, 어디서, 어떤 디바이스와 채널을 통해 콘텐츠를 조회하든 원활하고 일관성 있는 쇼핑 경험을 누릴 수 있다.

이는 고객의 실제 니즈를 충족시킨다. 오늘날의 소비자들은 최고의 제품과 서비스를 요구할 뿐만 아니라, 자신이 원하는 시간과 장소에서 브랜드에 접속할 수 있기를 원한다. 기대치가 높아져 자신이 주로 이용하는 채널에서 일관되고 개인화된 정보에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다.

옴니채널 접근 방식의 초점은 특정 채널에 우선순위를 두는 것이 아니라, 모든 채널을 원활하게 통합하여 일관성 있는 고객 쇼핑 환경을 조성하는 데 있다. 가령 고객이 앱에서 장바구니에 아이템을 추가한 다음 나중에 모바일 또는 데스크탑에서 결제 프로세스를 완료할 수 있도록 해주는 것이 예가 될 수 있다. 고객들이 구매를 쉽게 진행할 수 있도록 만들어주면 다음에 되돌아와서 더 많은 소비를 함으로써 브랜드에게 보상할 것이다.

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3. 콘텐츠 마케팅으로 참여 극대화

고객들을 매출 증대를 위한 판매 대상으로만 대해서는 고객을 유지할 수 없다. 사실 구매 강요는 오히려 고객이 브랜드에 등을 돌리는 계기가 될 수 있다. 구매를 요구하는 대신 고객들에게 정보, 추천, 즐길 거리 등의 형태로 가치를 제공하라. 그러면 브랜드에 대한 고객의 신뢰를 쌓고 충성도를 높일 수 있으며, 고객이 꼭 소비를 하지는 않더라도 첫 번째로 찾는 브랜드가 될 수 있다. 

앞서 언급한 완전한 고객 관점을 활용하면 고객에 대해 면밀히 이해하고 관심사를 보다 심층적으로 파악할 수 있다. 즉, 막연하게 러닝에 관심이 있다 수준이 아니라 산악 러닝에 관심이 있다는 구체적인 취향을 알 수 있다. 이를 통해 다양한 형태의 콘텐츠를 개인맞춤화 할 수 있다. 가령 해당 지역에서 가장 좋은 산악 러닝 코스 목록을 제공할 수도 있고, 최근 우리 브랜드에서 구매한 산악 러닝화 관리법에 대한 팁을 보내줄 수도 있다.

콘텐츠 마케팅은 고객의 모국어로 진행해야 의미가 있다. 고객은 자신의 욕구와 니즈를 이해하고 이에 대응하는 기업에 남아있을 가능성이 훨씬 더 높다.

 

4. 초개인화 제공

브랜드가 직접 확보한 제1자, 즉 자사 데이터는 고객이 브랜드 자체 채널에서 어떻게 활동해왔는지에 대해서 설명할 수 있지만, 이는 개인화 마케팅 구현에 있어서 한 조각에 불과하다. 자사 데이터를 제3자, 즉 타사 데이터와 결합하여 채널 외부에서의 고객 행동에 대한 통찰력을 확보해야 한다. 자동화 머신러닝(ML)을 통해 고객의 관심사와 선호도를 파악할 수 있으며, 그것을 토대로 고객의 니즈에 맞는 초개인화 상품 추천을 제공할 수 있다.

어떤 브랜드 웹사이트에서 여성복을 구매하는 고객이 유아 용품은 다른 사이트에서 구매한다고 가정해 보자. 추가의 데이터와 올바른 인공지능(AI) 도구를 사용하면 고객의 이런 행동과 그런 행동을 하는 이유가 무엇인지까지 파악할 수 있다. 예를 들어 해당 고객은 특정 프로모션이 진행 중일 때에만 그 사이트에서 구매해 왔던 것이다. 이런 정보를 파악한 다음에는 사용자를 미세한 단위까지 세분화하고 여러 디바이스를 통해 개인화된 관련 상품을 추천할 수 있다. 이들이 다른 사이트에서 구매해 오던 상품과 비슷한 프로모션을 제안할 수 있을 것이다.

알맞은 상품과 적절한 채널을 통해 꼭 맞는 타겟 고객에게 도달하면 해당 소비자의 쇼핑 경험이 개선되어 전환 가능성이 대폭 상승하는 효과를 낼 수 있다.

 

5. 고객 리뷰 활용

고객들이 구매 후기를 남길 수 있도록 하면 브랜드에 큰 도움이 될 수 있다. 긍정적인 리뷰가 있으면 이전 구매자들이 브랜드의 제품이나 서비스에 만족하고 있으며, 따라서 신뢰할 수 있다는 것을 잠재고객들에게 보여줄 수 있다. 부정적인 리뷰도 긍정적인 방향으로 돌릴 수 있다. 고객의 불만이나 미해결 사안에 대해 신속한 답변과 대안 제시로 접근하면 고객의 목소리에 귀를 기울이고 최선의 고객 경험을 제공하려고 하는 브랜드라는 이미지를 줄 수 있다.

다른 구매자가 남긴 리뷰를 읽고 구매 여부를 결정하는 구매자가 97%에 달해 놀라울 정도로 영향력이 크다는 것을 알 수 있다. 따라서 고객들의 구매 후기가 별로 없다면 개선할 방법을 찾아야 한다.

 

6. 소셜 미디어 활용 극대화

소셜 미디어를 잘 활용하면 브랜드 인지도 개선 등에 큰 도움이 될 수 있다.

소셜 미디어상에서 콘텐츠를 공유하면 고객의 소셜 피드에 표시되고, 따라서 오가닉 도달 범위가 확대된다. 또는 팝콘 판매 같은 깜짝 이벤트로 재미를 더할 수 있을 것이다. 오늘의 TV 시간표에 예정된 최신 영화나 스포츠 게임 일정 소개와 함께 할 반주로 바삭바삭한 팝콘은 더할 나위 없는 선택이 될 것이다.

소셜 광고는 특정 인구통계 집단을 상당히 구체적으로 타겟팅할 수 있다. 완전한 고객 관점과 고객 데이터를 마음대로 이용할 수 있게 됐다면, 공략할 대상이 누구인지 정확하게 파악했을 것이다. 소셜 광고는 그들에게 다가갈 수 있는 빠르고 효과적인 방법이다.

판매 채널로써의 소셜 미디어를 간과해서는 안 된다. 많은 사람들, 특히 젊은 소비층은 소셜 미디어 앱을 떠나지 않고 그 안에서 활동하면서 상품을 구매하는 경험을 좋아한다. 소셜 미디어 내에서의 판매 기능을 추가하면 이와 같은 젊은 소비층의 충성도를 높일 수 있다. 머뭇거리면 이들은 해당 기능을 제공하는 다른 브랜드를 찾아 떠날 것이다.

마지막으로, 소셜 채널에 남겨진 고객의 피드백, 특히 부정적인 내용일수록 반드시 응답하라. 모든 잠재고객 앞에서 좋지 않은 모습을 보여주는 것보다 더 나쁜 것은 없다.

 

7. 고객의 충성에는 적절한 보상을 제공하라

고객의 충성에 보답할 방법을 다양하고 색다른 관점에서 고민하고, 고객 경험을 최우선 고려하라. 인공지능(AI)을 사용하여 고가치 고객을 찾아내면 단순한 할인 혜택 이상의 보상을 제공할 수 있다. 일례로 아웃도어 의류 브랜드 노스페이스(The North Face)는 VIPeak라는 로열티 프로그램을 통해 네팔 등반 여행과 같은 라이프스타일 중심의 보상을 제공한다. 브랜드 노출이 동반된 셀카나 언박싱 비디오 등의 소셜 콘텐츠에 대해 포인트를 제공하면 고객들이 나서서 브랜드를 홍보해 줄 것이다. 또한, 연간 회원권을 결제하는 고객에게는 과감한 할인 혜택을 주는 등의 장기 고객 특별 프로그램을 운영하면 고객의 재결제를 유도하여 결과적으로 수익을 확대할 수 있다.

 

팬데믹 이후 성장을 원하는 기업에게 고객 유지는 필수다. 위에서 소개한 전략들은 잠재고객을 발견하고, 도달하고, 육성하는 데 도움을 주어 장기적으로 지속되는 고객 관계 형성의 토대를 짓는다.

 

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인공지능(AI)으로 다시 태어난 이메일 마케팅

소셜 미디어를 비롯한 디지털 채널이 고객 참여나 제품 홍보의 주요 도구로 활용되면서 이메일과 같은 “전통적인” 의미의 마케팅 기법은 간과되기 쉽다. 그러나 최근에는 이메일 마케팅도 인공지능(AI) 기술로 그 효과가 한층 개선되어 다시 효율적인 마케팅 기법으로 환영받고 있다. 이메일 마케팅은 구독자를 확보하고 유지하는 데 따르는 어려움과 상대적으로 낮은 오픈율 및 클릭률 등의 한계로 인해 즉각적인 반응을 확인할 수 있는 소셜 채널에 비해 덜 효과적인 편이다. 기존에는 이런 문제를 해결하고 실적을 개선하기 위해 할인 혜택을 제공하거나, 좀 더 눈에 띄는 제목을 부여하거나, 빈도를 달리해서 전송하는 등, 이메일 콘텐츠 자체를 변형하는 방식을 적용하는 것이 일반적이었다. 하지만 이런 해결 방식의 기저에는 수신자가 이메일 콘텐츠에 반응을 하거나 하지 않는 이유를 사람이 충분히 파악할 수 있다는 전제가 깔려 있다. 이 가정은 일정 부분 사실이지만, 수신자들로부터 브랜드가 원하는 결과를 얻기까지 많은 시행착오를 거쳐야 한다. 지금은 인공지능(AI)의 발달로 유사 고객 그룹을 찾아내고, 기존 고객을 더 잘 이해할 뿐만 아니라 세분화하고, 고객 관심사를 파악하고, 따라서 고객의 향후 행동을 보다 정확하게 예측할 수 있게 됐다. 인공지능이 가진 이런 기능들이 이메일 마케팅의 한계를 극복하는 데 큰 도움이 된다. 인공지능(AI) 기반 잠재 고객 세분화를 통한 오픈율 상승 효과   이메일 수신자들이 콘텐츠에 반응하지 않는 데는 이유가 있다. 인공지능을 접목하면 문제의 핵심은 물론 잠재 고객의 요구사항을 보다 정확하게 파악할 수 있어 추측만으로 접근했을 때보다

마케팅 어트리뷰션에 대해 알아야 할 모든 것

요즘 소비자들은 다양한 채널, 여러 디바이스를 사용하기 때문에 상품이나 서비스를 구매하기 전에 평균 6개의 접점을 거친다. 20년 전만 해도 이 숫자는 2개에 불과했다. 이처럼 3배나 복잡해진 소비자 여정을 잘 매핑해서 마케팅 노력을 집중해야 할 채널을 정확히 파악해야 성과를 높일 수 있다. 바로 여기가 마케팅 어트리뷰션이 필요한 지점이다.   마케팅 어트리뷰션이란 무엇인가? 마케팅 어트리뷰션(marketing attribution)은 고객 여정에서 어떤 채널, 접점 또는 캠페인이 구매 또는 의도한 행동을 유도하는지 파악하는 기술이자 과학이다. 이를 위해 기여 모델을 사용할 수 있다. 기여 모델링(attribution modeling)은 인앱 광고에서부터 소셜 미디어, 이메일 캠페인에 이르기까지 각 마케팅 활동에 할당할 가치(value) 또는 기여도(credit)를 결정하는 데 도움이 되는 일련의 체계를 의미한다. 구글 애널리틱스(Google Analytics), 페이스북 픽셀(Facebook Pixel) 등의 관련 플랫폼에 픽셀 및 전환 추적을 설정하여 고객의 디지털 이동 경로를 추적하는 것이다. 특히, 깨끗하고 완전한 데이터를 우선시하는 UTM 태깅 및 추적이 가능한 일관된 시스템을 갖추는 것이 중요하다.   마케팅 어트리뷰션이 중요한 이유 마케팅 어트리뷰션은 고객이 여러 채널 및 접점에서 브랜드에 참여하는 방식을 보다 명확하게 보여준다. 각각에 일정한 전환 가치를 부여함으로써 마케팅 노력을 집중하고 예산을 투입할 최적의 채널 또는 접점을 결정하는 데 도움을 준다. 마케팅 어트리뷰션을 구현하기는 쉽지 않고, 가치를 할당하는 완벽한 모델은 없기 때문에 100% 정확하다고 할 수도 없다. 그러나 마케팅 조합을 최적화하고, 의사결정을 개선하여 투자수익을 극대화하기 위해서는 반드시 실행해야 할 중요한

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