전자상거래 고객 데이터 수집을 개선하는 7가지 현명한 방법
게시 됨: 2022-10-03정부가 새로운 개인 정보 보호 규정을 채택함에 따라 고객은 공유하는 데이터 유형에 대해 더 의도적입니다. 기업이 온라인 활동을 추적하지 못하도록 하는 내장형 쿠키 차단기를 사용하면 변화하는 전자 상거래 환경에서 고객 데이터를 수집하기 위해 개인 정보 보호 우선 전략을 구현할 때입니다.
2024년에 타사 쿠키를 단계적으로 사용하지 않기로 한 Google의 결정에 따라 미래 지향적인 마케터와 리더는 고객 인텔리전스의 주요 소스로 자사 데이터를 사용하고 있습니다. 이러한 개인 식별이 가능하고 회사 소유이며 직접 수집된 데이터는 기업이 고객의 불만 사항과 충족되지 않은 요구 사항을 이해하여 고객 경험을 개선하는 데 매우 중요합니다.
그러나 이러한 변화를 반영하는 것 외에도 전자 상거래 고객 데이터 수집에 대한 이 새로운 접근 방식을 안내하는 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. 고객은 상당한 통제권을 가지고 있으며 신뢰를 구축하려면 추가 노력이 필요합니다.
우리는 고객 데이터 수집의 미래로 성공적인 전환을 준비하기 위해 연구 정보에 입각한 전략을 파헤칠 것입니다.
전자 상거래에서 관련된 4가지 유형의 고객 데이터
비즈니스와 관련이 없는 방대한 양의 데이터를 축적하면 리소스에 부담만 줄 뿐 아니라 실행 가능한 통찰력도 얻을 수 없습니다.
이 함정을 피하는 유일한 방법은 고객에게 서비스를 제공하는 데 필요한 데이터 종류에 익숙해지는 것입니다. 이는 성별 및 위치와 같은 기본 개인 데이터에서 지출 패턴 및 현장 행동과 같은 행동 데이터로 이어집니다. 이러한 유형의 데이터는 페르소나를 고객에게 부여하는 데 도움이 되며 판매 및 리드 생성 전략을 개선할 것입니다.
적은 것이 더 많습니다. 따라서 전자 상거래 고객 데이터 수집 전략을 개선하는 동안 다음 네 가지 유형의 데이터에 집중하십시오.
기본(신원) 데이터
이 유형의 데이터는 고객의 신원에 대한 기본 정보를 제공하고 구매자 페르소나 또는 고객 세분화를 생성하기 위한 기초 역할을 합니다.
여기에는 이름, 성별, 연령 그룹, 이메일 주소, 소셜 미디어 프로필, 직업, 수입, 위치 및 인종과 같은 개인 식별 정보가 포함됩니다. 이 데이터를 수집하는 일반적인 방법은 온라인 옵트인 양식과 설문조사를 통하는 것입니다.
참여 데이터
고객이 구매 과정에서 여러 접점과 상호 작용할 때 웹 분석, 소셜 공유, 이메일 등록, 고객 서비스 문의 및 다운로드를 활용하여 참여 데이터를 수집할 수 있습니다.
참여 데이터는 마케팅 및 광고 캠페인에 대한 결정을 알리는 데 유용합니다.
행동 데이터
행동 데이터와 참여 데이터 사이에는 약간의 차이가 있습니다. 참여 데이터는 구매자 여정의 초기 단계에서 가져오지만 행동 데이터는 결정 및 구매 후 단계에서 가져옵니다.
장바구니 포기 데이터, 고객 구매 내역, 선호하는 쇼핑 채널, 탐색 시간 및 제품 선택이 모두 행동 데이터를 구성합니다. 식별된 패턴을 사용하여 이탈을 최소화하고 고객 지원 또는 경험을 개인화할 수 있습니다.
사이코그래픽 데이터
고객의 감정, 좋아하는 것 또는 싫어하는 것과 관련된 정보는 사이코그래픽 데이터에 속합니다. 이러한 유형의 데이터는 특히 귀하의 비즈니스와 그들의 라이프스타일 및 관심사에 관한 고객의 의견에 대한 통찰력을 제공합니다. 만족도 조사, 온라인 리뷰, 인터뷰 또는 포커스 그룹에서 수집됩니다.
고객 데이터 수집의 이점
고객 데이터는 본질적으로 기업이 의사 결정을 내리고, 계약을 설계하고, 경험을 제공하는 방법을 알려주는 귀중한 자산입니다. 궁극적으로 데이터는 전략을 지배하고 성장과 혁신을 위한 나침반 역할을 합니다.
개선된 데이터 수집 프로세스를 구현하면 다음과 같은 다양한 방식으로 비즈니스를 혁신할 수 있습니다.
비즈니스 성과에 대한 통찰력 확보
전자 상거래 비즈니스의 현재와 미래의 건전성은 주로 고객을 깊이 이해하는 데 달려 있습니다. 그들의 요구를 예상하고 행동을 예측하고 구매/구매 결정에 영향을 미치는 요소를 인식할 수 있을 정도로 그들을 이해하십시오.
고객 데이터의 정확한 통찰력은 허점과 개선 영역을 식별하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 새로운 기회를 발굴하며 다음 큰 움직임에 대한 명확한 방향을 얻는 데 도움이 됩니다.
고객 행동을 분석하기 위해 데이터를 마이닝하면 비즈니스 성과, 고객 및 고객의 목표에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 거기에서 데이터가 궁극적으로 핵심 비즈니스 목표를 달성하는 데 어떻게 기여하는지 쉽게 알 수 있습니다.
하이퍼 타겟 캠페인 실행
고객이 온라인에서 비즈니스와 상호 작용할 때마다 이동 경로를 남깁니다. 적절하게 수집되면 이러한 이동 경로는 고객 여정을 이해하고 더 나은 마케팅 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 고객 프로필이 됩니다.
옴니채널 마케팅 전략을 구현하고 고객 여정의 각 접점을 최대한 활용하는 방법을 배우십시오.
고객 데이터를 사용하여 캠페인을 최적의 마케팅 채널로 재타겟팅하고 더 나은 실적의 퍼널 하단 콘텐츠를 개발하십시오. 동시에 그들의 행동, 제품 선호도, 최적의 쇼핑 시간을 중심으로 강력한 마케팅 솔루션을 구축하십시오.
소비자가 원하는 것을 이해하고, 추측을 없애고, 정확한 통찰력을 기반으로 전략을 수립하기 위해 시장 조사에 수십억 달러가 소요됩니다.
McKinsey에 따르면 고도로 개인화된 경험은 마케팅 및 판매 비용을 최대 20%까지 절감하고 판매 전환율을 최대 15%까지 높일 수 있습니다. 마케팅 비용을 줄이는 것 외에도 충성도가 높은 고객을 식별하고 이에 집중하여 적절한 제안과 메시지로 고객의 참여를 유도할 수 있습니다.
고객 경험을 대폭 개선
타의 추종을 불허하는 고객 경험을 제공하는 것은 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 같은 도구 내에서 예측 분석을 사용하여 고객 선호도를 깊이 이해하고 쇼핑 경험을 개선하기 위해 개인화된 제품 추천을 제공하는 데 있습니다.
고객 데이터는 제품 구매를 예측하고 구매 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 고객 세분화, 고객 속성 식별 및 고객 페르소나 정제의 기초입니다.
훌륭한 고객 경험은 고객의 평생 가치를 높이고 고객 이탈을 줄이며 더 높은 수익으로 이어집니다.
동적 가격 전략 유지
동적 할인과 같은 효과적인 유지 전략은 충분한 고객 데이터에서 얻은 통찰력에 달려 있습니다.
구매 패턴 및 추세를 기반으로 제품 가격을 책정하면 가격에 민감한 고객을 식별하는 데 도움이 되며 쇼핑객을 체크아웃에 더 가깝게 유도하는 상향 판매 또는 교차 판매 제안을 제시하는 데 도움이 됩니다.
공급망, 재고 및 유통 최적화
700개 이상의 조직을 대상으로 한 McKinsey 설문조사에 따르면 분석이 경쟁력 있는 인텔리전스를 얻고 운영 및 공급망을 최적화할 때 영업 이익이 크게 증가하는 것으로 나타났습니다.
전자 상거래 고객 데이터 수집은 신제품 개발을 정확하게 알려줄 뿐만 아니라 고객 수요의 증가 및 감소를 예측하여 운영 및 생산의 비효율성을 줄일 수 있습니다.
더 나은 ROI 달성
쇼핑객은 온라인 장바구니에 추가된 제품의 88%를 고객 데이터에서만 밝힐 수 있는 이유로 포기합니다.
대규모 고객 데이터를 활용하면 마케팅을 개인화하고, 고객 서비스를 개선하고, 더 나은 고객 경험을 만들고, 제품 및 가격 전략을 개선하고, 비즈니스를 위한 새로운 기회를 찾고, 다양한 고객 그룹을 식별하고, 데이터를 분류할 수 있습니다.
본질적으로 고객을 아는 것은 데이터 수집 노력에 대한 보상을 거둘 수 있도록 수익을 늘리는 데 도움이 됩니다.
전자상거래 고객 데이터 수집을 개선하는 방법
#1. 데이터 목표 파악
데이터를 효과적으로 수집하려면 최종 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 진짜 목적 없이 무작정 고객 데이터를 수집하는 것은 문제가 되지 않습니다.
각 데이터 유형에 대해 특정 결과를 명확하게 이해해야 합니다. 고객으로부터 무엇을 배우고 싶은지, 데이터를 어떻게 사용할지 파악하십시오. 팀과 "이유"에 대해 논의하고 고객 데이터 수집에 대한 의도를 명확하게 명시하는 합의에 도달하십시오.
그러나 목표를 설정하기 전에 먼저 액세스할 수 있는 데이터와 데이터가 제공하는 작업을 이해해야 합니다.
데이터 목표의 가장 일반적인 유형 중 하나는 시장 조사입니다. 데이터를 사용하여 목표 시장에 대해 자세히 알아보고 고객의 요구 사항과 요구 사항을 이해할 수 있습니다. 이러한 유형의 연구는 새로운 제품 및 서비스를 개발하거나 기존 제품을 개선할 수 있습니다.
또 다른 일반적인 유형의 데이터 목표는 마케팅 노력을 강화하는 것입니다. 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인의 효과를 추적하고 그에 따라 변경하십시오. 목표는 제품이 특정 지역의 판매 목표를 충족하지 못하는 이유와 같은 특정 문제를 이해하는 것과 관련될 수도 있습니다.
명확한 목표는 계속 진행하고 유용한 데이터를 수집하도록 합니다.
목표를 명확하게 이해했다면 데이터 프로젝트 계획을 시작할 수 있습니다. 이 계획에는 필요한 데이터 유형, 수집 방법 및 분석 방법 결정이 포함됩니다.
유사한 조직을 조사하고 데이터 목표를 식별한 다음 발견한 내용을 사용하여 계획 노력을 보완하십시오.
큰 그림을 염두에 두고 데이터를 활용하여 수익을 가속화하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 새로운 제품 기능을 개발하거나, 고객 경험을 개선할 것인지 결정할 수 있습니다.
#2. 적절한 연구 기술 선택
고객 데이터 수집을 위해 다양한 연구 기술을 사용할 수 있습니다. 몇 가지 인기 있는 방법은 다음과 같습니다.
- 설문조사
- 인터뷰
- 포커스 그룹
각 방법에는 장단점이 있으므로 특정 목표에 적합한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.
설문조사는 다양한 사람들로부터 많은 양의 데이터를 수집하는 좋은 방법입니다. 그러나 질문이 잘 설계되지 않은 경우 설문조사가 편향될 수 있습니다.
인터뷰는 전문가 또는 주요 이해 관계자로부터 데이터를 수집하는 보다 개인적인 방법이지만 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.
포커스 그룹은 더 작은 그룹의 사람들로부터 더 심층적인 데이터를 수집해야 하는 경우 좋은 옵션이지만 그룹이 일반 인구를 대표하지 않는 경우 편향될 수 있습니다.
또는 마케팅 자동화 소프트웨어, 소셜 미디어 통계, 온라인 양식, 웹 분석 또는 거래 데이터를 파헤치는 것이 좋은 출발점입니다.
선택한 조사 방법이 인구 통계, 심리, 행동 또는 참여 데이터 등 필요한 데이터 유형을 수집하는 데 도움이 되는지 확인합니다.
#삼. 고객 분류 및 세분화
전자 상거래 비즈니스로서 고객을 이해하고 그에 따라 분류하는 것이 중요합니다. 이를 통해 마케팅 및 영업 활동을 맞춤화하여 고객의 요구 사항에 더 잘 부합하고 참여 가능성이 가장 높은 사람들을 타겟팅할 수 있습니다.
고객을 분류하고 분류하는 몇 가지 다른 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 연령, 성별, 위치 및 소득과 같은 인구 통계를 기반으로 분류하는 것입니다. 그러나 지출 및 웹 탐색 습관과 같은 행동을 기반으로 분류하거나 평균 주문 금액, 구매 빈도 또는 마지막 구매 이후 시간과 같은 구매 내역별로 분류할 수 있습니다.
세그먼트가 있으면 각각을 타겟팅하는 방법에 대해 생각하기 시작합니다. 어떤 마케팅 메시지가 그들에게 반향을 일으킬까요? 그들은 어떤 종류의 제품을 찾고 있습니까?
#4. 고객 데이터 보호
일반적인 데이터 유출은 개인 및 민감한 데이터 공유에 대한 고객의 회의론에 기여했습니다. 소비자들은 기업이 해킹에 어떻게 대응하고 기업 내에서 그러한 사고가 발생했을 때 얼마나 투명하게 대응하는지에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다.
기업이 고객 데이터를 안전하게 유지하는 데 전적인 책임을 지는 것은 타협할 수 없는 문제가 되었습니다. 개인 정보를 침해하지 않으면서 중요하고 의미 있는 데이터만 수집하도록 하는 것이 모든 데이터 수집 노력의 지침이 되어야 합니다.
가장 효과적인 방법에는 데이터 암호화, 보안 호스팅 제공업체 사용, 액세스 제어 구현 등이 있습니다. 데이터가 암호화되면 승인된 개인만 해독할 수 있는 코드로 변환됩니다. 이렇게 하면 권한이 없는 개인이 고객 데이터를 가로챌 경우 해당 데이터를 읽을 수 없습니다.
보안 호스팅 제공업체는 고객 데이터를 보호하는 또 다른 효과적인 방법입니다. 이러한 공급자는 물리적 보안, 데이터 암호화 및 방화벽을 포함하여 클라이언트를 위한 높은 수준의 보안을 제공하여 데이터를 해커 및 기타 사이버 위협으로부터 안전하게 보호합니다.
가명화, 식별 데이터를 가짜 데이터로 교체하고 토큰화하고 민감한 데이터를 고유 식별자로 교체하는 것은 모두 고객 데이터를 보호하는 효과적인 방법입니다.
#5. 데이터 매핑
전자 상거래 비즈니스에서 수집하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 데이터 관리를 위한 시스템을 갖추는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 수행하는 효과적인 방법은 데이터 매핑을 사용하는 것입니다.
데이터 매핑은 데이터 세트를 더 잘 이해하기 위해 데이터 세트를 시각적으로 표현하는 프로세스입니다. 고객의 구매 습관과 선호도를 이해하는 데 자주 사용됩니다. 데이터 세트를 매핑하여 패턴과 추세를 빠르게 식별하여 마케팅 및 판매 전략에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
비즈니스 목표에 맞는 도구를 찾는 데 도움이 되도록 시중에 나와 있는 11가지 최고의 데이터 매핑 도구를 모았습니다.
데이터 매핑은 또한 데이터를 민감도에 따라 다르게 저장하고 사용할 유형으로 분류할 수 있습니다.
#6. 신뢰 향상 및 더 나은 서비스 제공
개인 정보 보호 및 데이터 수집에 대한 소비자의 생각을 자세히 설명하는 보고서에서 응답자의 약 50%는 제품과 관련된 정보만 요구하는 회사를 더 신뢰할 가능성이 있다고 말했습니다. 71%는 허가 없이 민감한 데이터를 제공하는 회사와 거래를 중단할 것이라고 말했습니다.
이러한 통계는 고객이 데이터 관리에 대해 보다 사려 깊은 접근 방식을 취하는 회사를 존중한다는 것을 나타냅니다.
고객 데이터를 수집할 때 허가를 요청하고 어떤 데이터를 수집하고 왜 필수인지 명확하고 투명하게 밝혀야 합니다. 고객의 데이터를 수집하거나 사용하기 전에 고객의 명시적인 동의를 얻고, 고객의 데이터를 제3자와 공유할 의향이 있는지 알려줌으로써 항상 개인 정보 보호 기본 설정을 존중하십시오. 고객이 데이터에 액세스하고 공유 또는 삭제를 쉽게 선택 해제할 수 있는 기능을 제공합니다.
고객이 장기적으로 데이터를 신뢰하도록 하려면 책임 있는 데이터 수집 관행을 유지할 수 있는 능력에 대한 자신감을 구축해야 합니다.
#7. 올바른 고객 데이터 및 분석 도구 사용
고객 데이터를 이해할 준비가 되면 데이터를 수집, 평가 및 분석하는 데 도움이 되는 투자 도구를 선택해야 합니다.
수집하는 데이터에 따라 Sprout Social 또는 Typeform과 같은 소셜 리스닝 또는 고객 설문조사 도구를 고려해야 할 수도 있습니다. 또는 Google Analytics와 같은 행동 분석 소프트웨어에 집중할 수 있습니다.
예를 들어 Google Analytics는 웹사이트 트래픽 분석에서 판매 데이터 추적에 이르기까지 모든 분야에 사용할 수 있는 탁월한 만능 도구입니다.
Hotjar를 사용하면 사용자가 히트맵을 사용하여 사이트와 상호 작용하는 방식을 확인할 수 있습니다.
Improvado는 통합 데이터 웨어하우스에 모든 마케팅 및 판매 데이터를 저장하고 모든 시각화 도구에 병합하여 옴니채널 노력에 대한 전체적인 그림을 제공합니다.
모든 고객 데이터를 구성하고 중앙 집중화하는 데 도움이 되는 동시에 대부분의 귀찮은 작업을 수행하는 도구를 선택하십시오.
올바른 분석 도구를 사용하면 고객 데이터를 보다 효과적으로 수집하고 분석하여 더 나은 의사 결정을 내리고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
Improvado를 사용하여 모든 고객 데이터 연결
데이터 수집이 압도적일 수 있습니다. 마케팅 및 판매 소스의 데이터를 간소화하고 품질 데이터를 효율적이고 정확하게 수집하며 데이터를 기반으로 구현하는 데 필요한 전략을 완전히 이해하려면 데이터 관리를 위한 통합 플랫폼이 필요합니다.
Improvado와 함께 데이터 수집 여정을 시작하여 여러 데이터 소스에서 최신 통찰력을 가져오는 프로세스를 단순화하고 고객 데이터 관리 프로세스에서 혼란을 방지하십시오.
Improvado가 CRM, CDP 및 기타 플랫폼에서 데이터를 집계하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.
전자상거래에서 고객 데이터 수집 개선에 대한 FAQ
- 전자 상거래에서 고객 데이터베이스의 중요성은 무엇입니까?
고객 데이터베이스는 고객의 정보, 구매 내역 및 선호도를 추적합니다. 이 정보는 고객 경험을 개선하고 마케팅 활동을 목표로 하며 매출을 증가시킵니다.
또한 고객 데이터베이스는 재고를 추적하고 주문을 효율적으로 이행합니다. 고객이 구매한 항목을 추적하여 향후 구매에 관심이 있을 수 있는 항목을 보다 쉽게 결정할 수 있습니다. 이 정보를 통해 재고를 확보하고 고객이 원하는 제품을 확보할 수 있습니다.
고객 정보를 추적하면 고객 경험을 개선하고 마케팅 활동을 목표로 삼으며 매출을 늘릴 수 있습니다.
- 전자 상거래 고객 경험을 어떻게 개선할 수 있습니까?
한 가지 방법은 웹사이트를 탐색하고 사용하기 쉽게 만드는 것입니다. 또 다른 하나는 고객이 가장 편리한 것을 선택할 수 있도록 다양한 결제 옵션을 제공하는 것입니다.
또한 전자 상거래 비즈니스는 고객 지원(예: 콜 센터 소프트웨어)을 제공하고 고객이 질문이나 문제가 있는 경우 담당자에게 쉽게 연락할 수 있도록 하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
마지막으로 전자 상거래 비즈니스는 주문을 빠르고 효율적으로 처리하고 배송함으로써 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
이러한 단계를 수행함으로써 전자 상거래 비즈니스는 고객이 계속 재방문할 수 있도록 긍정적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
- 전자상거래는 어떻게 고객 데이터를 보호할 수 있습니까?
전자 상거래 비즈니스가 고객 데이터를 보호할 수 있는 몇 가지 주요 방법이 있습니다. 첫째, 데이터를 암호화할 수 있어 적절한 승인 없이 액세스하기 어렵습니다.
둘째, 보안 서버에 데이터를 저장하거나 보안 토큰을 사용하는 등 보안 데이터 저장 방법을 사용할 수 있습니다.
마지막으로 직원이 업무에 필요한 데이터에만 액세스하고 기밀 정보를 안전하게 유지하도록 요구하는 보안 정책을 시행할 수 있습니다.
이러한 단계를 수행함으로써 전자 상거래 기업은 고객의 데이터를 보호하고 사이버 범죄자로부터 안전하게 보호할 수 있습니다.
- 데이터 수집의 어려움은 무엇입니까?
첫 번째 과제는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것입니다. 이는 특히 데이터가 다양한 소스에서 오는 경우 수행하기 어려울 수 있습니다.
두 번째 과제는 분석하기 쉬운 방식으로 데이터를 구성하는 것입니다. 이는 시간이 많이 소요되는 프로세스일 수 있으며 어떤 데이터가 관련성이 있고 어떤 데이터가 그렇지 않은지 파악하기 어려운 경우가 많습니다.
세 번째 과제는 데이터가 적절하게 보호되는지 확인하는 것입니다. 데이터가 엉뚱한 사람의 손에 넘어가는 경우 데이터가 민감하고 악의적인 목적으로 사용될 수 있기 때문에 이는 중요합니다.
- 고객 데이터를 수집하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
한 가지 방법은 고객 설문 조사를 사용하는 것입니다. 이것은 온라인 또는 직접 수행할 수 있으며 고객으로부터 직접 데이터를 수집할 수 있는 방법을 제공합니다.
고객 데이터를 수집하는 또 다른 방법은 데이터 분석을 사용하는 것입니다. 여기에는 웹사이트 또는 앱에서 고객 행동을 추적하는 것이 포함되며 고객이 비즈니스와 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
마지막으로 소셜 미디어를 사용하여 고객 데이터를 수집합니다. 이것은 Twitter 또는 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 고객 활동을 모니터링하여 수행할 수 있습니다.