✅ DX와 고객 데이터 분석의 중요성

✅ 고객세분화를 위한 핵심 모델링 - RFM 분석과 K-means 클러스터링

전통적인 마케팅에서는 고객을 대규모 집단으로 보고 일괄적인 메시지를 전달하는 방식이 주류를 이루었습니다. TV광고만 진행하면 어느 정도 고객들이 우리를 알아주는 상황이었죠.하지만 디지털 전환이 가속화되면서 고객의 기대 자체가 크게 변화하였습니다. 고객은 이제 더 이상 일반적인 제품이나 서비스 제공에 만족하지 않으며, 개인화된 경험을 기대합니다. 즉 과거와 다르게 고객의 니즈가 분할되었고, 이를 충족하지 못할 경우 빠르게 도태되는 환경이 구축된 것입니다.

고객 세분화는 이러한 요구에 대응하기 위한 중요한 첫 단계입니다. 고객 세분화란 구매 이력, 선호도, 행동 패턴 등 다양한 데이터를 기반으로 고객을 서로 다른 그룹으로 나누는 과정을 말합니다. 디지털 시대의 세분화는 단순히 고객을 나누는 데 그치지 않고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 세우는 데까지 이어져야 합니다.

초개인화 마케팅과 DX의 연결성: 데이터 기반 의사결정의 중요성

데이터 기반 의사결정은 고객 행동을 정확히 파악하고, 이를 통해 기업이 신속하고 정확하게 시장에 대응할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 초개인화 마케팅은 이러한 데이터 활용의 대표적인 예입니다. 초개인화란 AI와 빅데이터 분석을 통해 각 고객의 개별적인 특성과 실시간 행동에 맞춘 맞춤형 마케팅을 의미합니다. 디지털 기술, 특히 생성형 AI의 발전은 기업이 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 기회를 제공했습니다. 이를 통해 고객 개인에게 실시간으로 맞춤형 메시지를 전달할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.

초개인화 마케팅은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 고객의 관심사, 구매 이력, 온라인 행동 패턴을 분석해 고객이 원하는 제품과 서비스를 제안하는 것이 필수 전략이 되고 있습니다.

최근 DX 프로젝트에서 가장 큰 화두가 되고 있는 AI 기반 고객 세분화는 고객의 실시간 행동 데이터를 수집해 이들이 어떤 상품을 관심 있게 보고 있는지, 무엇을 구매하려고 하는지에 대해 정확히 파악할 수 있습니다. 위 데이터를 바탕으로 고객에게 최적화된 상품 추천과 프로모션 제공이 가능해지게 되며 점점 더 고도화된 메세지를 전달하여 매출 상승 및 이탈률 방지 등 지표 성장에도 기여하며, 불필요한 마케팅 비용이 줄어듭니다.

고객 데이터 분석은 이제 단순한 마케팅 도구를 넘어, 기업이 전체 비즈니스 전략을 수립하는 데 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 만약 DX 프로젝트를 진행하고 있거나 추진 중이시라면,  결합된 고객 데이터 분석을 통해 기업은 더 정교하고 민첩한 마케팅 전략을 실행할 수 있으며, 이는 곧 매출 성장과 고객 만족도 향상으로 이어지게 됩니다.

RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석은 고객의 최근 구매 시점(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary) 을 기준으로 고객을 세분화하는 기법입니다. 이 방법은 비교적 쉽게 적용할 수 있고, 빠르고 직관적이라는 장점이 있습니다. 실제로 현업에서는 구매 데이터를 통한 VIP 고객 식별, 이탈 가능성이 있는 고객 대상 재구매를 유도하기 위한 캠페인을 진행 시 활용되는 방법입니다.

K-means 클러스터링

K-Means 클러스터링은 고객 데이터를 기반으로 유사한 특성을 가진 고객 그룹을 나누는 알고리즘입니다. 이 기법은 다양한 데이터를 함께 분석할 수 있으며, 고객의 행동 패턴을 파악하여 더 정교한 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 다양한 데이터를 분석하는 데에도 적합합니다. 실제로 웹사이트 방문 패턴 분석, 고객 관심사 기반 보다 정교한 시그널 활용 마케팅 시 다음 기법을 사용하고 있습니다.

RFM 분석 vs K-Means 클러스터링 실무 적용 프로세스 및 사례

RFM 분석 프로세스

1) raw 데이터 수집 : 고객의 구매 날짜, 구매 횟수, 구매 금액 데이터를 CRM 시스템이나 자사 어드민에서 추출합니다. 

2) 데이터 전처리 : 결측치나 오류 데이터를 정리합니다.

3) RFM 점수 계산

• 최근 구매일을 기준으로 Recency 점수를 부여합니다.
• 구매 빈도에 따라 Frequency 점수를 부여합니다.
• 총 구매 금액을 기준으로 Monetary 점수를 부여합니다.

4) 고객 그룹화 : R, F, M 점수에 따라 고객을 고가치, 중간가치, 저가치로 나눕니다.

5) 전략 수립 : 고가치 고객에게는 VIP 맞춤형 혜택을 제공하고, 이탈 가능성이 높은 고객에게는 재구매를 유도하는 분리된 프로모션을 실행하는 등의 전략을 기획합니다.

[ 실제 적용 사례 : A 패션 브랜드 분석 마케팅 사례]

1) 적용 지표

• Recency : 고객이 최근에 구매한 날짜.
• Frequency : 지난 6개월 동안 구매한 횟수.
• Monetary : 총 구매 금액.

2) 분석을 통한 마케팅 전략 적용

• VIP 고객 : 최근 3개월 이내에 구매 금액이 높고, 재구매가 n회 이상 확인된 고객에게 FW 신상품 선주문 기회와 프리미엄 기프트 혜택 추가 제공.
• 이탈 가능 고객 : 구매 빈도가 기존 대비 줄어든 고객에게 재구매 유도 5% 할인 쿠폰 발송.

3) 성과

• VIP 고객 재구매율 20% 상승 : 프리미엄 혜택과 선주문 기회 제공으로 충성도 강화.
• 이탈 고객 복귀율 15% 증가 : 이탈 고객을 타겟팅한 맞춤형 쿠폰 전략이 효과적이었음.

K-Means 클러스터링 프로세스

1) raw 데이터 수집: 구매 이력, 웹사이트 방문 횟수, 관심 카테고리 등 다양한 데이터를 수집합니다.

2) 데이터 전처리

• 수치형 변수는 정규화(Normalization)하여 0~1 사이로 변환합니다.
• 범주형 변수(예: 성별, 지역)는 One-Hot Encoding으로 변환해 K-Means 알고리즘이 이해할 수 있는 형태로 만듭니다.

3) K 값 설정 : 몇 개의 그룹(K)으로 나눌지 결정합니다. K=3이면 3개의 그룹으로 나눕니다.

4) 클러스터링 실행 : 알고리즘을 실행해 각 고객을 가까운 그룹에 배치합니다.

5) 전략 수립 : 각 클러스터의 특성에 맞춰 차별화된 마케팅 전략을 세웁니다. 예를 들어, 특정 카테고리 상품을 자주 검색하는 고객 클러스터에게 추천 상품을 크로스 셀링하는 등의 제안을 할 수 있게 됩니다.

[K-Means 클러스터링: B 밀키트 브랜드 분석 컨설팅 사례]

1) 적용된 지표:

• 구매 횟수 : 고객의 최근 한 달간 밀키트 구매 횟수.
• 평균 조리 시간 : 고객이 선호하는 평균 식사 준비 시간.
• 식품 선호도 : 한식, 채식, 고단백, 저염 등 선호 식품 카테고리.
• 건강 상태 : 다이어트 중, 고단백 선호 등.

2) 분석을 통한 그룹 구분 (K=4) 및 전략 적용:

• 건강 관리 고객군 : 저염 및 고단백 식단 선호 고객에게 맞춤형 헬시 밀키트 추천.
• 시간 절약 고객군 : 바쁜 직장인을 대상으로 빠른 조리 밀키트 추천과 할인 혜택 제공.
• 가성비 고객군 : 할인 행사를 활용해 저렴한 밀키트 홍보.
• VIP 고객군 : 고가의 프리미엄 밀키트와 정기 구독 혜택 제공.

3) 성과:

• 재구매율 18% 증가 : 맞춤형 건강 밀키트 추천으로 고객의 재구매 유도 성공.
• 구매 전환율 12% 상승 : 바쁜 직장인 고객군에게 빠른 조리 시간 소구점 강조한 소재 & 메세지 노출로 구매 전환율 증가.

무엇을 선택하는 것이 좋을까?