고객 인사이트 및 세분화를 위한 AI: 고객이 무엇을 원하는지 더 이상 추측하지 마세요
고객 데이터가 있습니다. 구매 내역. 웹사이트 행동. 이메일 참여. CRM 메모. 지원 티켓. 제품 사용 로그.
이 모든 데이터를 통해 최고의 고객이 누구인지 알 수 있습니다. 그들이 무엇을 필요로 하는지. 고객이 언제 이탈할지. 누가 더 구매할 준비가 되어 있는지.
하지만 데이터를 인사이트로 전환하려면? 이를 위해서는 분석이 필요합니다. 대시보드만 보는 것이 아니라 실제 분석이 필요합니다. 하지만 대부분의 팀에는 그럴 시간이 없습니다.
분석은 AI가 담당합니다. 고객 행동에서 패턴을 찾아냅니다. 실제로 결과를 예측하는 세그먼트를 생성합니다. 고객이 이탈하기 전에 경고 신호를 포착합니다. 팀은 고객이 무엇을 하기를 바라는 것이 아니라 고객이 무엇을 하는지에 따라 의사 결정을 내립니다.
문제: 어디에나 있는 데이터, 어디에도 없는 인사이트
CRM이 꽉 찼습니다. 분석 도구가 모든 것을 추적합니다. 원하는 모든 메트릭에 대한 보고서를 가져올 수 있습니다.
하지만 보고서는 인사이트가 아닙니다. 23%의 사용자가 버튼을 클릭했다는 사실만으로는 그 이유나 그에 대해 무엇을 해야 할지를 알 수 없습니다.
인구 통계별로 마케팅 세그먼트를 세분화하는 것은 쉽습니다. 소기업 대 대기업. 동부 해안 대 서부 해안. 이사 대 부사장.
하지만 인구통계는 행동을 예측하지 못합니다. 직책만으로는 이탈 여부를 알 수 없습니다. 회사 규모만으로는 업그레이드할 준비가 되어 있는지 알 수 없습니다.
인사이트는 데이터에 있습니다. 인사이트를 찾는 데는 시간과 도구만 있으면 됩니다. 대부분의 팀에는 둘 다 없습니다.
고객 인사이트를 위한 AI의 역할
AI는 대규모로 고객 데이터를 분석합니다. 사람이 놓치는 패턴을 찾아냅니다. 인구통계가 아닌 행동에 기반하여 세분화합니다. 결과가 발생하기 전에 예측합니다.
고객 행동 분석
고객이 구매하기 전에 무엇을 할까요? 이탈하기 전에? 업그레이드하기 전에?
AI는 행동 패턴을 살펴봅니다:
- 파워 유저들은 실제로 어떤 기능을 사용하나요?
- 평가판에서 유료 고객으로 전환하는 과정은 어떻게 되나요?
- 고객이 전환하기 전에 어떤 마케팅 접촉이 이루어지나요?
- 어떤 행동의 변화가 누군가가 곧 떠날 것이라는 신호일까요?
- 어떤 제품을 함께 구매하나요?
추측이 아닙니다. 데이터에서 어떤 고객 행동이 어떤 결과를 예측하는지에 대한 실제 패턴을 찾아내는 것입니다.
이러한 패턴은 규칙이 됩니다. 고객이 패턴과 일치하면 다음에 어떤 일이 일어날지 알 수 있습니다. 그리고 그보다 먼저 행동할 수 있습니다.
행동 세분화
인구 통계는 잊어버리세요. AI는 고객이 실제로 무엇을 하는지에 따라 세분화합니다:
- 파워 유저: 참여도가 높고, 기능 사용량이 많으며, 다른 사람을 추천할 가능성이 높습니다.
- 위험: 사용량 감소, 지원 티켓, 결제 누락, 이탈을 예측하는 패턴
- 성장 잠재력: 기본 기능을 사용하지만 업그레이드할 조짐을 보이고 있습니다.
- 높은 가치: 대량 구매, 잦은 재주문, 오랜 기간 사용
- 가격에 민감합니다: 할인된 가격으로만 구매하고, 가격에 장바구니를 버리고, 경쟁사 비교하기
이러한 세그먼트는 결과를 예측합니다. 위험에 처한 고객과는 다른 방식으로 파워 유저를 대상으로 마케팅하세요. 다른 메시지. 다른 제안. 다른 채널.
행동 세그먼트는 사람들이 누구인지가 아니라 무엇을 하는지에 기반하기 때문에 작동합니다.
이탈 예측
대부분의 기업은 고객이 이미 떠난 후에야 이탈한 사실을 알게 됩니다. 그때는 이미 구하기에는 너무 늦습니다.
AI는 이탈이 발생하기 전에 이를 예측합니다:
- 사용량 감소
- 로그인 빈도 감소
- 지원 티켓 증가
- 이메일 참여 중지
- 결제 지연 또는 청구 실패
여러 경고 신호가 함께 나타나면 AI는 해당 고객을 위험군으로 분류합니다. 팀에서 선제적으로 연락을 취합니다. 도움을 제공하세요. 문제를 해결합니다. 고객 유지에 대한 인센티브를 제공하세요.
모든 사람을 구할 수는 없습니다. 하지만 이미 떠나기 전에 떠날 것을 알고 있다면 구할 수 있는 사람은 구할 수 있습니다.
고객 생애 가치 점수
모든 고객의 가치가 같은 것은 아닙니다. 어떤 고객은 한 번 구매하고 사라집니다. 다른 고객은 몇 년 동안 머무르며 친구를 추천하기도 합니다.
AI는 다음을 기준으로 평생 가치를 계산합니다:
- 구매 빈도 및 금액
- 제품 믹스 및 마진
- 임기 및 유지 패턴
- 지원 비용
- 추천 행동
LTV가 높은 고객은 더 많은 관심을 받습니다. 더 많은 지원. 더 많은 지원. 고객 만족을 위한 더 나은 거래.
LTV가 낮은 고객을 무시하는 것이 아니라, 이들에게 불균형적인 노력을 기울이지 않아도 됩니다. 리소스는 수익을 창출하는 곳에 투입됩니다.
교차 판매 및 상향 판매 기회
어떤 고객에게 상향 판매를 시도해야 하나요? 무엇을 추천해야 할까요?
AI는 구매 패턴을 살펴봅니다:
- 제품 A를 구매한 고객이 다음에는 제품 B를 구매하는 경우가 많습니다.
- 기본 요금제 사용자는 특정 사용량 임계값에 도달하면 업그레이드됩니다.
- 이 업계의 고객은 일반적으로 3개월 후에 이러한 기능을 추가합니다.
- 기능 X에 대한 높은 참여도는 애드온 Y 구매와 상관관계가 있습니다.
이러한 패턴이 추천이 됩니다. 적시에 적합한 고객에게 적합한 오퍼를 표시하세요. 뿌리고 뿌리는 프로모션이 아닙니다. 유사한 고객이 실제로 구매한 상품을 기반으로 타겟팅된 제안을 제공합니다.
고객 여정 매핑
고객이 실제로 퍼널을 통과하는 방식은 무엇일까요? 여러분이 설계한 여정이 아닙니다. 고객이 선택하는 여정입니다.
AI가 실제 경로를 매핑합니다:
- 어떤 접점이 가장 중요할까요?
- 사람들이 막히는 곳은 어디인가요?
- 전환하는 고객과 전환하지 않는 고객의 차이점은 무엇인가요?
- 각 단계는 실제로 얼마나 걸리나요?
- 전환을 방해하지 않고 건너뛸 수 있는 단계는 무엇인가요?
가정된 고객 여정이 아닌 실제 고객 여정을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 현실에 기반하여 최적화합니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CMO의 경우
마케팅 지출은 실제 전환으로 이어지는 세그먼트에 집중됩니다. 더 이상 무언가 효과가 있기를 바라는 대규모 캠페인은 없습니다.
모든 고객이 아니라 어떤 채널과 캠페인이 고부가가치 고객을 유도하는지 확인할 수 있습니다. 예산은 추측이 아닌 ROI를 따릅니다.
이탈 위험을 조기에 파악하면 고객 유지율이 향상됩니다. 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 저렴합니다. AI는 유지할 가치가 있는 고객을 유지하도록 도와줍니다.
의견이 아닌 행동 패턴을 기반으로 의사 결정을 내립니다. 전략에 대한 논쟁은 줄이고 데이터의 효과를 테스트하는 데 집중하세요.
마케터용
실제로 의미가 있는 세그먼트. 임의의 인구통계학적 박스가 아니라 다르게 행동하고 다른 메시지에 반응하는 그룹을 의미합니다.
어떤 캠페인으로 어떤 고객을 타겟팅할지 알고 있습니다. 업셀 캠페인은 성장 가능성이 있는 고객을 대상으로 합니다. 리텐션 캠페인은 위험에 처한 고객을 대상으로 합니다. 세그먼트마다 다른 전략이 필요합니다.
행동에 기반하기 때문에 효과적인 개인화. 무엇이 공감을 불러일으키는지 추측하는 것이 아닙니다. 이미 전환한 고객의 패턴을 활용하면 됩니다.
고객 성공 팀용
고객이 이탈하기 전에 도움이 필요한 사람을 파악하세요. 사후 대응적 피해 관리가 아닌 사전 예방적 지원.
가치가 높은 고객에게 우선순위를 부여합니다. 누가 더 많은 노력을 기울여야 할 가치가 있는지 알 수 있습니다. 가장 중요한 곳에 리소스를 집중합니다.
고객이 성공하거나 실패하는 이유에서 패턴을 발견할 수 있습니다. 이러한 지식은 온보딩 및 제품 개발에 피드백됩니다.
비즈니스용
리텐션이 높을수록 예측 가능한 수익이 증가합니다. 문제를 조기에 발견하면 이탈률이 감소합니다.
교차 판매와 상향 판매가 타겟팅되므로 평균 주문 금액이 높아집니다. 관련 없는 제안으로 고객을 귀찮게 하는 것이 아니라 고객이 실제로 원하는 제품을 보여줄 수 있습니다.
어떤 고객 유형이 가장 가치가 있는지 파악하면 고객 확보 효율성이 향상됩니다. 양뿐만 아니라 질에 대해서도 최적화할 수 있습니다.
고객 인사이트 AI의 실제 사례
예 1: SaaS 회사
한 구독 소프트웨어 회사의 연간 고객 이탈률은 121%에 달했습니다. 이 회사는 이탈률이 높다는 것을 알고 있었지만 누가 왜 이탈하는지 그 이유를 알지 못했습니다.
변경된 사항: AI는 이탈 고객의 행동 패턴을 분석했습니다. 로그인 빈도가 감소하고 지원 티켓이 증가하면 이탈이 발생하기 30일 전에 73%의 이탈이 예측된다는 사실을 발견했습니다.
결과: 고객 성공팀은 위험에 처한 계정에 선제적으로 연락을 취했습니다. 추가 교육을 제공하고, 문제를 해결하고, 인센티브를 제공했습니다. 6개월 만에 이탈률이 8.5%로 감소했습니다.
예 2: 전자상거래 회사
한 온라인 소매업체에서 모든 고객에게 동일한 프로모션 이메일을 보냈습니다. 구매 행동에 관계없이 모든 고객에게 할인을 제공합니다.
변경된 사항: AI는 행동별로 고객을 세분화했습니다. 고가치 고객에게는 얼리 액세스 및 독점 상품을 제공했습니다. 가격에 민감한 고객에게는 할인 혜택을 제공했습니다. 자주 구매하는 고객에게는 로열티 리워드를 제공했습니다.
결과: 고가치 고객들이 할인을 기다리지 않도록 교육했기 때문에 평균 주문 금액이 181% 증가했습니다. 가격에 민감한 세그먼트에만 할인이 적용되었기 때문에 마진이 개선되었습니다.
예 3: B2B 서비스 회사
한 전문 서비스 회사는 영업 주기가 길었습니다. 어떤 잠재 고객이 언제 마감될지 예측할 수 없었습니다.
변경된 사항: AI가 과거 거래를 분석했습니다. 특정 콘텐츠 유형에 참여하고 특정 이해관계자와 상호 작용한 잠재고객이 거래 성사 가능성이 4배 더 높다는 사실을 발견했습니다.
결과: 영업팀은 이러한 신호를 보이는 잠재고객에 집중했습니다. 승률이 351% 증가했습니다. 영업 담당자는 잠재 고객이 실제로 구매할 준비가 된 시기를 알 수 있었기 때문에 영업 주기가 단축되었습니다.
AI가 할 수 없는 일
한계에 대해 솔직해지자.
AI는 패턴을 찾아내지만 그 이유를 알려주지는 않습니다. X를 하는 고객이 이탈할 가능성이 높다는 것을 보여줄 수는 있지만 그 이면의 심리는 설명하지 못합니다. 인사이트를 해석하려면 여전히 사람의 판단이 필요합니다.
AI 예측은 완벽하지 않습니다. 이탈 예측 정확도가 70~801%라는 것은 매우 우수하지만, 20~301%는 예측이 틀릴 수 있다는 뜻입니다. AI 점수를 확실성으로 취급하지 마세요. 이는 확률일 뿐입니다.
AI는 고장난 고객 경험을 고칠 수 없습니다. 제품이 작동하지 않거나 서비스가 좋지 않거나 가격이 잘못 책정된 경우 AI는 문제를 보여줄 수는 있지만 문제를 해결하지는 못합니다. 여전히 근본적인 문제를 해결해야 합니다.
그리고 AI에는 데이터가 필요합니다. 고객 행동을 추적하지 않으면 분석할 수 있는 것이 아무것도 없습니다. 여기에는 '쓰레기 투입, 쓰레기 배출'이 적용됩니다.
시작하는 방법
모든 것을 한꺼번에 분석할 필요는 없습니다. 영향력이 큰 영역부터 시작하세요:
- 이탈 예측부터 시작하세요. 이는 즉각적인 ROI를 가져옵니다. 위험에 처한 고객을 식별하고, 선제적으로 다가가고, 이탈을 줄이는지 측정하세요.
- 하나의 캠페인을 세그먼트화합니다. 기존 캠페인을 행동 세그먼트별로 분할합니다. 타겟팅된 메시지가 일반 메시지보다 실적이 더 좋은지 확인합니다.
- 우수 고객을 분석하세요. 고가치 고객의 공통점은 무엇일까요? 패턴을 찾은 다음, 그와 같은 고객을 더 많이 찾아보세요.
- 하나의 고객 여정을 매핑하세요. 핵심 전환 경로를 선택하세요. 고객이 생각하는 방식과 실제로 이동하는 방식을 확인하세요.
- 교차 판매 권장 사항을 테스트합니다. AI를 사용하여 차선책 상품을 추천하세요. 무작위 또는 수동 제안과 전환율을 비교하세요.
작게 시작하세요. 영향력을 측정하세요. 효과가 있는 것을 확장하세요. 목표는 완벽한 모델이 아니라 실행 가능한 인사이트입니다.
결론
고객 인사이트는 행동 패턴에서 비롯됩니다. 구매, 재구매, 업그레이드, 추천을 하는 고객들의 공통점은 무엇일까요? 이탈하는 고객들은 어떤 점에서 다를까요?
인간은 수십 가지 변수에 걸쳐 수천 명의 고객에서 패턴을 발견할 수 없습니다. AI는 가능합니다.
전략은 여전히 팀이 소유합니다. 인사이트로 무엇을 할 것인지 결정합니다. 캠페인과 고객 경험을 디자인합니다. 데이터의 의미를 해석합니다.
하지만 더 이상 추측에서 시작하지 않습니다. 고객이 실제로 하는 행동의 패턴에서 출발합니다. 이는 더 나은 타겟팅, 더 높은 리텐션, 현실에 기반한 의사 결정을 의미합니다.
고객을 더 잘 이해하고 싶으신가요?
비즈니스마다 고객 데이터는 다릅니다. 행동 패턴도 다릅니다. 중요한 결과도 다릅니다.
저희는 일반적인 고객 분석을 판매하지 않습니다. 고객의 데이터를 살펴봅니다. 어떤 패턴이 실제로 비즈니스의 결과를 예측하는지 파악합니다. 고객의 구체적인 질문에 답할 수 있는 모델을 구축합니다.
그런 다음 인사이트를 마케팅 자동화, CRM 및 고객 성공 도구에 연결합니다. 팀은 세그먼트와 예측 결과를 볼 수 있습니다. 인사이트에 따라 즉시 조치를 취합니다.
과대 광고는 없습니다. 완벽한 예측을 약속하지 않습니다. 단지 고객 행동을 더 잘 이해하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줄 뿐입니다.
