고객의 갈팡질팡 여정을 어떻게 이해하면 좋을까요?

안녕하세요 구독자님 

이커머스 데이터 분석과 AI 활용에 관한 꿀팁과 소식을 나눠 드리는 텀타 입니다. 

보스톤컨설팅그룹에서 복잡한 고객 여정을 더 이상 선형적을 분석하지 말자는 새로운 프레임워크를 오늘 발표했는데요. [원문 바로가기] 고객행동분석에 관심이 높은 텀타 뉴스레터 구독자님들께 가장 먼저 소개합니다.

텀타는 더욱 정확한 고객행동 분석을 할 수 있도록 오늘부터 테스트 시작 합니다! 🧐 

1. 고객은 선형적으로 움직이지 않아요 

흔히 AARRR로 요약해서 보는 깔대기형 퍼널은 유입 100% ~ 매출 XX%로 고객이 순차적으로 이동하는 것을 가정(또는 단순화) 합니다. 

선형적인 AARRR 퍼널 예시 (출처: 텀타 블로그 | AARRR 퍼널 전략: 고객행동흐름을 분석해서 전환율 높이기)

하지만 실제 우리 고객들은 어떤가요?

인스타그램 피드 봤다가, 카카오 메세지 봤다가, 갑자기 생각나서 검색하다가 등등 다양한 경로로 우리 상품을 열어보고 확인하고 잠깐 닫았다가 구매까지 결정합니다. BCG의 상세한 분석 결과를 도식화한 아래 그림처럼요. 

퍼널 안에서 복잡하게 얽힌 고객 여정들 (출처: BCG)

2. 비선형적 행동을 반영하는 “영향력 지도” 그리기 

"영향력 지도" 샘플 (출처: BCG)

(1) 인식 단계 

소비자가 특별한 목적없이 탐색하는 구간으로, 유튜브나 인스타그램 영향력이 클 수 있습니다. 

(2) 고려 단계 

소비자가 구매 의도를 가지고 적극적으로 조사하는 구간으로, 구글 서치나 자사몰 내에서 검색이 영향력이 클 수 있습니다. 

(3) 행동 단계 

소비자가 "이거다"라는 확신을 가질 수 있도록 구매 결정에 기여하는 매체로, 리뷰나 지인 추천이 영향력이 클 수 있습니다. 

이렇게 단계별로 행동에 영향을 미치는 매체가 다르기 때문에 우리 제품이나 서비스에서 어떤 단계에 병목이 큰 지 알고 있다면 기존 선형적인 퍼널보다 세분화한 마케팅이나 세일즈 전략이 매출을 효과적으로 늘릴 수 있을 것 같습니다. 

텀타에서 진짜 적용 가능한 지 테스트 후에 다음 번 뉴스레터에서 공유 드리겠습니다. 

3. 영향력 지도 적용 예시 

"영향력 지도"로 심층 분석한 고객 유형별 x 매체별 구매 여정

(1) 충동 구매형 고객 

(2) 스마트한 체리피커 고객 

4. 앞으로 우리가 할 일 

그 동안 마케터들의 공통적인 고민은 "광고 매체 기여도, 이게 맞나요??" 였습니다. 페북이나 구글에서는 전환율이 높다는데, 실제 자사몰에서 GA4로 확인하는 데이터는 더 낮은 게 오히려 "당연하다"고 받아 들여지고 있죠. 

이 새로운 "영향력 지도"를 활용하려면 더 꼼꼼하게 유저 행동을 추적할 필요가 있어요. 

1️⃣ 다양한 경로로 들어오는 사용자가 같은 유저인지 확인할 수 있는 로그인/인증 장치를 마련하세요. 

→ 로그인 후 회원에게만 적용하는 쿠폰, 시크릿 상품 등으로 유저가 스스로 로그인을 하도록 유도합니다. 

2️⃣ 회원 정보와 이력 관리를 꼼꼼하게 하세요. 

→ 유사한 행동 패턴을 보이는 회원들을 그룹핑하고 별도 여정을 관리 합니다. 

→ CRM 툴 자동화 세팅이 한층 더 복잡해지겠지만, 매출이 오른다면 그 정도는 감내할 수 있겠죠? 

3️⃣ 핵심 고객에 더욱 집중 합니다 

→ 어차피 안 살 사람 vs 결국은 살 사람을 정확히 구분하고, 구매 확률이 높은 매체로 유입되는 잠재 고객을 타겟하여 마케팅/세일즈 노력을 2배, 3배 늘립니다. 

이 모든 정교한 마케팅을 하려면 결국 필요한 건 정확하게 수집된 자사몰 데이터 입니다. 그리고 복잡성이 높아지는 CRM 마케팅 전략을 자동화 할 수 있는 AI툴 연동이 필요합니다. 

텀타와 함께 정확한 데이터 수집을 시작해 보시는 건 어떠신가요? 😀

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