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RFM 고객 세분화 분석 팁 3가지

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고객 세분화 분석 프로젝트 피드백을 드리면서 공통으로 하게 되는 이야기가 있어 글로 정리했습니다. 데이터 분석가 포트폴리오를 만들기 위해 프로젝트를 하신 분부터 이제 막 고객 세분화 분석을 시작해야 하는 실무자까지 참고해 보실 수 있을 거예요.
 
아래 3가지를 얘기해보겠습니다.
  1. 액션은 마케팅 담당자의 영역
  1. 표를 포함한 적절한 시각화 방법 선택
  1. 중요한 것은 임팩트
 

1. 액션은 마케팅 담당자의 영역

간혹 고객 세분화 분석 내용보다, 각 세분화 그룹에 어떤 액션을 해야 할지에 대한 내용이 더 긴 보고서를 보게 됩니다. 보고서 분량을 채워야 할 것 같다는 생각에 이런저런 CRM 마케팅 사례들을 보고서에 첨부해 넣었기 때문인데요. 마케터 포트폴리오라면 점수를 받을 수 있겠지만, 데이터 분석가 포트폴리오로는 적절하지 않습니다.
고객 세분화 그룹을 보고 각 그룹에 어떤 액션을 할 것인지는 마케팅 담당자가 결정합니다. 데이터 분석가도 적절한 액션을 제시할 수 있지만 이는 분석가의 주 업무가 아닙니다.
 
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데이터 분석 보고서는 마케팅 담당자가 액션 기획을 할 때 참고할 정보를 데이터에서 최대한 많이 뽑아 보여준다는 목표로 구성하는 것이 좋습니다. 그룹별 특성을 자세하게 서술하는 것이 중요합니다. 실무를 하고 있다면 보고서에 있는 특성 이외에 참고해 보고 싶은 다른 특성이 있는지 마케팅 기획을 하는 담당자에게 꼭 물어봅시다. 포트폴리오를 만들고 있다면, 실제 CRM 마케팅 사례들을 참고하여 어떤 특성 데이터가 필요할지 생각해 보는 것도 좋습니다.
고객의 특성은 성별, 나이 등 인구통계학적 특성뿐만 아니라 클릭, 페이지 뷰, 전환 등 서비스 내 사용자의 행동 패턴일 수도 있습니다. 사용자 행동 데이터 분석에 대해서 궁금하신 분은 ‘사용자 행동 데이터 분석’ 시리즈를 읽어보세요.
 
 

2. 표를 포함한 적절한 시각화 방법 선택

 
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그룹별 데이터를 정리하기에 가장 기본이 되는 방법은 표입니다. 고객 세분화 결과를 한눈에 볼 수 있는 표를 꼭 첨부해 주세요. 간혹 줄 글로만 작성된 보고서가 있는데, 그 글을 처음부터 끝까지 읽어볼 인내심을 가진 사람은 바쁘다 바빠 현대 사회엔 없습니다.
 
그룹
고객 수
고객 비율 (%)
New VIP
100명
Old VIP
300명
떠나간 VIP
1000명
 
이외에 전체에서 각 그룹이 차지하는 비율을 보여주는 것이 필요하다면 파이 차트를 선택하는 등 구체적인 목표에 따라 적절한 시각화 방법을 선택해 보고서를 구성할 수 있습니다. 적절한 시각화 방법을 고민하고 있다면 아래 블로그 글을 참고해 보세요!
 
 

3. 중요한 것은 임팩트

고객 수가 5명밖에 안 되는 그룹을 위해 마케팅 예산, 인력을 부어 캠페인을 만드는 회사는 없습니다. 따라서 어떤 그룹이 우리 비즈니스에서 가장 중요한 그룹인지를 한눈에 볼 수 있는 데이터가 필요합니다. 매출 데이터이지요.
단순히 그룹별 총매출액을 보여주는 것보다는 기간별 매출액을 보여주는 것이 좋습니다. 기간은 비즈니스에 따라, 분석 용도에 따라 다르겠지만 직관적인 단위인 최근 일주일, 최근 한 달, 올해, 최근 12개월 등의 기준으로 일단 데이터를 확인해 보는 것도 좋은 방법일 것 같습니다.
단위는 ‘총계’와 ‘고객 1명당’을 다 보여주는 것이 좋습니다. 그룹 전체의 임팩트는 ‘총계’를 통해, 그룹에 속한 고객 한 명의 임팩트는 ‘고객 1명당’을 통해 볼 수 있습니다. 같은 데이터라도 단위를 어떻게 하느냐에 따라 다른 해석을 할 수 있습니다.
 
그룹
고객 수
고객 비율 (%)
최근 한 달 간 매출 (고객 1명당)
최근 한 달 간 매출 (총계)
New VIP
100명
Old VIP
300명
떠나간 VIP
1000명
 
이 데이터를 통해 각 그룹의 고객들이 얼마나 중요한 사람들인지 보여줄 수 있을 뿐 아니라, 떠나간 고객 그룹을 CRM 캠페인을 통해 다시 데리고 왔을 때의 임팩트도 추정해 볼 수 있습니다. 이미 떠나간 고객이기 때문에 위 표에 있는 ‘최근 한 달간 매출’로는 이 고객군의 임팩트를 보여줄 수 없겠지요. (최근에는 구매를 안 했을 테니까요) 이런 경우 좀 더 과거 기간의 매출액을 보여준다든지, 전체 기간의 매출액을 추가로 보여주면 됩니다. 목표에 따라 유연하게 생각할 필요가 있습니다.
 
 

기타

이외에 추가 정보를 제공하고 싶다면 대시보드를 구성해 보는 것도 좋습니다. 고객 세분화 그룹에 속하는 고객 리스트는 계속해서 변화합니다. 변화를 트래킹할 수 있도록 대시보드로 분석을 자동화하면 반복되는 데이터 추출 요청을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 의사결정에 데이터를 더 자주 활용할 수 있게 됩니다.
각 그룹에 속해있는 고객의 리스트를 추출하는 기능 등 마케팅 담당자의 실무에 도움이 되는 기능을 대시보드에 구비해놓으면 더 좋겠지요!
 
 

마무리

고객 세분화 분석을 처음 시작하는 분들에게 이 글이 도움이 됐으면 좋겠습니다. 이전 글인 RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요, RFM 고객 세분화 분석에서 합리적으로 기준을 잡는 방법도 읽어보길 추천합니다.
 
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윤선미데이터 분석가

어느새 7년차 데이터 분석가이고, 4년째 데이터 분석 교육을 하고 있습니다. 데이터리안 멤버들과 함께 일하면서 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다.

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