데이터에서 의사결정까지: 고객 분석을 위한 궁극적인 가이드

고객을 이해하는 것은 개인화된 경험, 맞춤형 제품, 더 나은 서비스를 제공하기 위해 노력하는 기업에 매우 중요합니다. 고객 분석은 이러한 이해의 핵심이며, 고객 선호도와 행동을 효과적으로 탐색하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

이 가이드에서는 정의, 주요 구성 요소, 사용 가능한 다양한 도구, 시장 최고의 도구에 대한 권장 사항을 다루며 고객 분석의 기본 사항을 살펴봅니다. 우리의 목표는 고객 분석을 전략적으로 구현하여 고객 행동에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있는 방법에 대한 철저한 이해를 제공하는 것입니다.

고객 분석이란 무엇입니까?

고객 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?

고객 분석을 채택하는 것은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스처럼 보일 수 있지만 초기 투자보다 훨씬 더 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이 섹션에서는 고객 분석을 비즈니스 전략에 통합할 때 얻을 수 있는 주요 이점을 살펴봅니다.

향상된 고객 세분화

고객 분석을 통해 기업은 고객 기반을 행동, 선호도, 인구통계학적 요인을 기반으로 별개의 세그먼트로 분류할 수 있습니다. 이러한 세부적인 세분화를 통해 마케터는 각 부문의 고유한 요구 사항과 선호도에 맞는 맞춤형 메시지와 제안을 작성하여 마케팅 캠페인의 효과를 크게 높일 수 있습니다.

예측 고객 행동 모델링

과거 데이터를 활용한 고객 분석을 통해 구매 패턴, 제품 선호도, 이탈 가능성 등 미래 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 고객 요구 사항을 적극적으로 해결하고, 상호 작용을 개인화하고, 미래 수요에 맞는 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다. 따라서 예측 모델링은 고객 유지를 강화하고 평생 가치를 극대화하기 위한 핵심 도구 역할을 합니다.

마케팅 비용 최적화

고객 분석은 다양한 마케팅 채널과 캠페인의 ROI를 실시간으로 분석함으로써 기업이 예산을 보다 효과적으로 할당할 수 있도록 도와줍니다.

어떤 채널과 전략이 가장 높은 참여율과 전환율을 보이는지 이해하면 마케팅 지출을 최적화하여 가장 생산적인 영역에 리소스를 투자할 수 있습니다. 이는 수익성을 향상시킬 뿐만 아니라 성과가 저조한 이니셔티브에 낭비되는 지출을 줄여줍니다.

실시간 의사결정

정보를 바탕으로 신속하게 결정을 내리는 능력이 중요합니다.

고객 분석은 고객 행동과 시장 동향에 대한 실시간 통찰력을 제공하므로 기업은 새로운 기회나 위협에 대응하여 신속하게 전략을 조정할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 시장 추세를 활용하는 것과 경쟁사에 뒤처지는 것 사이의 차이가 될 수 있습니다.

경쟁 우위

고객 기대를 이해하고 충족하는 것이 핵심인 환경에서 고객 분석은 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 이는 기업이 고객 동향을 혁신하고 앞서 나가고, 경쟁업체와 차별화하고, 시장 점유율을 확보할 수 있는 심층적인 통찰력을 제공합니다. 이러한 전략적 이점은 장기적으로 성장과 수익성을 유지하는 데 필수적입니다.

고객 분석의 주요 구성요소

고객 분석에는 네 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 이는 기업이 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 필수 단계입니다.

데이터 수집

데이터 수집은 고객 분석의 기본 요소입니다. 여기서 핵심은 광고 캠페인부터 고객 성공 상호 작용에 이르기까지 모든 접점에 걸쳐 데이터를 통합하여 고객에 대한 통합된 보기를 생성하는 것입니다. 강력한 데이터 수집 전략은 신뢰할 수 있는 분석을 생성하는 데 중요한 고객 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다.

Improvado는 응집력 있는 분석 프레임워크와 고객 분석을 위한 견고한 데이터 기반을 제공합니다. 이 플랫폼은 500개 이상의 마케팅 및 판매 플랫폼, CRM, 오프라인 소스에서 데이터를 집계하고 분석을 위해 자동으로 준비하며 선택한 데이터 웨어하우스나 BI 도구에 안전하게 로드합니다. Improvado는 브랜드가 데이터에서 파생된 실행 가능한 실시간 통찰력에 액세스할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 분석

데이터가 수집되면 다음 단계는 이를 이해하는 것입니다. 여기에는 데이터 내에서 패턴, 추세 및 통찰력을 찾는 것이 포함됩니다. 여기서 목표는 원시 데이터를 이해하고 의사 결정에 사용할 수 있는 것으로 변환하는 것입니다.

고객 상호작용 데이터를 보는 중요한 방법 중 하나는 수익 기여입니다. 이 접근 방식은 어떤 활동이나 터치포인트가 전환으로 이어지는지 추적하여 무엇이 가장 가치 있는 고객을 브랜드로 유도하는지 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.

'최고' 고객의 여정(상호 작용, 사용 채널, 영향을 미치는 콘텐츠)을 분석함으로써 고객 확보 노력을 확장하는 방법과 수익 창출을 위한 가장 효과적인 전략에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 마케팅 활동을 개선하고 리소스를 보다 효율적으로 할당하며 궁극적으로 투자 수익을 높이는 데 매우 중요합니다.

데모를 예약하여 전환에 대한 정확한 기여에 한 걸음 더 다가가고 가치가 높은 고객을 귀하의 브랜드로 유도하는 요소가 무엇인지 확인하세요.

통찰력 생성

데이터를 연구한 후 다음 작업은 귀중한 통찰력을 찾는 것입니다. 이 단계는 분석된 데이터를 비즈니스 결정을 내리는 실행 가능한 통찰력으로 변환하므로 고객 분석의 진정한 가치가 실현되는 단계입니다.

이는 고객 요구 사항을 인식하고, 행동을 예측하거나, 제품에 대한 새로운 기회를 찾는 것을 의미할 수 있습니다. 올바른 질문을 하는 것이 중요합니다. 가장 수익성이 높은 부문은 무엇입니까? 어떤 패턴이 더 높은 고객 생애 가치로 이어지는가? 그리고 데이터를 사용하여 답을 찾습니다. 이러한 통찰력은 결국 전략적 선택을 형성합니다.

액션 구현

이 단계는 데이터 분석에서 얻은 통찰력이 구체적이고 전략적인 조치로 변환되는 단계입니다. 여기에는 얻은 통찰력을 바탕으로 타겟 마케팅 캠페인 전개, 제품 제공 개선 또는 고객 서비스 강화가 포함될 수 있습니다.

성공적인 조치 구현을 위해서는 고객 분석을 통해 얻은 전략이 효과적으로 실행되도록 부서 간 원활한 협업이 필요합니다. 마케팅 팀은 개인화된 커뮤니케이션 캠페인을 시작할 수 있고, 제품 개발에서는 분석을 통해 파악된 고객 요구에 맞는 기능을 도입할 수 있습니다.

지표와 KPI는 구현된 조치의 효율성을 측정하는 벤치마크 역할을 하며 이 단계에서 중요한 역할을 합니다. CLV, CAC, 이탈률, ROMI 및 AOV와 같은 지표를 모니터링하면 브랜드가 실시간으로 전략을 반복하고 최적화할 수 있습니다.

고객 분석 도구 유형

고객 분석 여정에서 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하려면 올바른 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 각각 특정 기능을 갖춘 이러한 도구는 데이터 수집, 분석 및 구현의 다양한 단계를 지원합니다. 각 도구가 제공하는 기능을 명확하게 이해하면 기업은 정보에 입각한 의사 결정 및 전략 계획을 효과적으로 준비할 수 있습니다.

그것들을 분석해보자:

• 웹 분석 도구: Google Analytics와 같은 도구는 웹사이트 방문자 행동을 모니터링합니다. 페이지 조회수, 사용자 경로, 반송률 및 전환율에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 데이터는 기업이 사용자 참여를 개선하기 위해 웹사이트를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 소셜 미디어 분석 도구: Hootsuite 및 Sprout Social과 같은 도구는 소셜 미디어 상호 작용 및 참여를 모니터링합니다. 멘션, 해시태그, 공유를 추적합니다. 또한 브랜드에 대한 감정도 추적합니다. 이는 소셜 미디어에서의 브랜드 인지도와 참여에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
• CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어: Salesforce 및 HubSpot을 포함한 CRM 시스템은 고객 상호 작용, 판매 및 마케팅 데이터를 중앙 집중화합니다. 이는 기업이 고객 여정, 판매 파이프라인 및 마케팅 캠페인의 효과를 추적하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 피드백 도구: SurveyMonkey 및 Qualtrics와 같은 플랫폼은 설문조사와 설문지를 통해 고객 피드백을 수집합니다. 이러한 도구는 기업이 고객 만족도, 선호도 및 개선 영역을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 예측 분석 도구: IBM SPSS Modeler 및 SAS Advanced Analytics와 같은 도구는 통계 모델과 기계 학습을 사용합니다. 그들은 이를 사용하여 과거 데이터로부터 미래의 고객 행동을 예측합니다. 이는 고객을 분류하고, 판매를 예측하고, 잠재적인 고객 이탈을 식별하는 데 유용합니다.
• 데이터 시각화 도구: Tableau와 Microsoft Power BI는 기업이 데이터에서 대화형 대시보드와 시각화를 만들 수 있는 도구의 예입니다. 이러한 도구를 사용하면 고객 데이터에서 추세, 패턴, 통찰력을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 텍스트 및 감정 분석 도구: Brandwatch 및 Lexalytics와 같은 플랫폼은 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물 및 기타 소스의 텍스트 데이터를 분석하여 고객 감정을 측정하고 고객 피드백의 공통 주제를 식별합니다.

최고의 고객 분석 도구

이제 현재 사용 가능한 최고의 고객 분석 도구 중 일부를 살펴보겠습니다. 각 도구는 데이터 기반 의사 결정 및 비즈니스 전략 계획을 향상시키는 고유한 기능을 제공합니다.

믹스패널

Mixpanel은 사용자 행동을 추적하는 데 적합합니다. 이는 기업이 고객이 제품을 사용하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 사용자 세분화 및 전환 추적과 같은 기능을 통해 귀중한 통찰력을 제공합니다. 또한 제품 사용 동향에 대한 심층 분석이 가능합니다.

주요 기능

• 대시보드 사용자 정의: 카드를 드래그 앤 드롭하고, 크기를 조정하고, 원형 차트를 사용할 수 있습니다. 자세한 분석을 위해 집단 및 속성별로 필터링하세요.
• 관리형 파이프라인을 사용한 SQL 쿼리: SQL을 사용하여 Mixpanel 데이터를 쿼리합니다. 고급 분석을 위해 BigQuery와 통합됩니다.
• 행동 세분화: 행동을 기반으로 사용자 집단을 만듭니다. 이는 타겟 참여를 위한 사용자 행동에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 자동 유입경로 세분화: 속성별로 유입경로를 자동으로 분류합니다. 전환율이 높은 세그먼트와 전환율이 낮은 세그먼트를 쉽게 식별하세요.
• 메시징 도구와의 양방향 통합: 타겟 커뮤니케이션을 위해 메시징 도구와 통합됩니다. 더 나은 참여 전략을 위해 메시지 영향을 분석합니다.

구글애널리틱스 4

Google Analytics 4는 웹사이트 성능 및 사용자 상호작용에 대한 심층적인 데이터를 제공합니다. SEO와 사용자 경험을 개선하기 위한 강력한 도구입니다.

주요 기능

• 보고 및 시각화: 이 기능은 마케팅 캠페인에 대한 보고서를 생성합니다. 광고, 청중, 행동, 데이터 및 전환에 대한 통찰력을 제공합니다. 사용자 패턴, 참여, 전환 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 보다 쉬운 분석을 위해 데이터 시각화를 지원합니다.
• 유입경로 분석: 고객 여정을 이해하는 것이 중요합니다. 유입경로 분석은 이탈 지점을 식별하는 데 도움이 됩니다. 전략적 최적화를 통해 전환율을 향상시킬 수 있습니다.
• Google 태그 관리자를 통한 태그 관리: 이 도구는 추적 코드 추가를 단순화합니다. 코드를 직접 편집하지 않고도 효율적으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 태그 및 추적 코드 조각을 쉽게 관리하는 데 도움이 됩니다.
• 스마트 목표: 머신러닝은 가치 있는 사용자 세션을 식별합니다. 그에 따라 전환 목표를 설정합니다. 스마트 목표는 고품질 트래픽에 초점을 맞춰 Google Ads 실적을 최적화합니다.
• 데이터 활성화: 기계 학습 알고리즘은 심층 분석을 제공합니다. 보다 현명한 의사결정을 위한 통찰력을 제공합니다. 기능에는 이상 탐지, 예측 분석, 청중 인구 통계가 포함됩니다. 이는 적합한 잠재고객 세그먼트를 이해하고 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

어도비 분석

Adobe Analytics는 웹 및 모바일 플랫폼 전반에 걸쳐 고객 행동과 디지털 경험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 상세한 분석과 실시간 데이터 처리를 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 세분화 및 집단 분석: 강력한 세분화 도구를 사용하면 사용자는 행동이나 인구 통계 정보와 같은 특정 기준을 기반으로 대규모 데이터 세트를 보다 관리하기 쉬운 그룹으로 분석할 수 있습니다. 코호트 분석은 시간이 지남에 따라 유사한 고객 그룹의 행동을 추적하고 장기적인 추세와 패턴에 대한 통찰력을 제공함으로써 이를 더욱 향상시킵니다.
• 고객 여정 분석: 이 기능을 통해 기업은 전체 고객 여정을 계획하고 이해하여 주요 터치포인트와 참여 순간을 식별할 수 있습니다. 고객 경험을 향상시킬 수 있는 개선 영역과 기회를 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
• 예측 분석: Adobe Analytics는 AI와 머신 러닝을 활용하여 고객 행동에 대한 예측 통찰력을 제공하므로 기업은 향후 행동과 선호도를 예측할 수 있습니다. 이는 사전 전략 계획 및 개인화 노력에 매우 중요합니다.
• 사용자 정의 가능한 대시보드 및 보고서: 사용자는 비즈니스 목표와 가장 관련된 지표에 초점을 맞춘 맞춤형 대시보드 및 보고서를 만들 수 있습니다. 이러한 사용자 정의를 통해 데이터 해석이 더 쉬워지고 의사 결정이 더 빨라집니다.

진폭

Amplitude는 제품 분석을 전문으로 하며 사용자 행동과 제품 상호 작용에 대한 통찰력을 제공합니다. 디지털 제품을 최적화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 중점을 둔 기업을 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 행동 분석: 사용자 행동을 추적하여 사람들이 제품과 상호 작용하는 방식을 이해하고 패턴과 개선 영역을 식별합니다.
• 실시간 데이터: 사용자 행동에 대한 통찰력을 제공하여 적시에 의사 결정을 내리고 전략을 조정할 수 있습니다.
• 사용자 세분화: 마케팅 및 제품 개발 노력을 맞춤화하기 위해 행동, 행동 및 특성을 기반으로 사용자를 그룹화할 수 있습니다.
• 유지 분석: 사용자 유지 및 이탈률을 분석하는 도구를 제공하여 사용자가 다시 돌아오게 만드는 요인을 파악하는 데 도움을 줍니다.
• 유입경로 분석: 제품 또는 서비스 여정 내 이탈 지점을 식별하여 목표 개선을 통해 전환율을 높입니다.

즉흥 연주

Improvado는 마케팅 데이터 관리 및 분석 플랫폼입니다. 여러 플랫폼의 데이터 집계와 추가 준비를 자동화하여 고객 분석 프로세스의 효율성을 향상시킵니다.

주요 기능

• 포괄적인 데이터 통합: 기사에 언급된 모든 고객 분석 도구를 포함하여 온라인과 오프라인 모두에서 500개가 넘는 데이터 소스로부터 데이터를 수집합니다. 이를 통해 고객 행동에 대한 통합된 보기를 생성하고 추가 고객 데이터 분석을 촉진할 수 있습니다.
• 실시간 분석: 고객 상호 작용에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 기업은 고객 행동이나 시장 동향의 변화에 ​​신속하게 적응할 수 있습니다.
• 고급 세분화 및 필터링: 고급 세분화 기술을 적용하여 다양한 고객 세그먼트가 다양한 터치포인트에 어떻게 반응하는지 분석할 수 있습니다. 이를 통해 타겟팅을 최적화하고 광고 콘텐츠를 개인화할 수 있는 기회를 강조할 수 있습니다.
• AI 기반 통찰력: Improvado AI는 자연어 쿼리와 원활한 고객 데이터 탐색, 분석 및 해석을 지원합니다. 임시 질문에 답변하고, 대시보드를 구축하고, 주간 보고서를 보낼 수 있는 개인 마케팅 분석가와 같습니다.

자주 묻는 질문