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용어

행동 분석

간략한 정의

행동 분석은 사용자가 모바일 앱이나 웹 사이트와 같은 브랜드 속성과 어떻게 상호작용하는지, 해당 속성이 어떻게 고객 참여를 유도하는지를 파악하는 데이터 분석 방법입니다.

주요 내용

 

● 행동 분석은 고객의 행동과 행동 방식을 살펴보고 마케터가 고객 행동의 동인을 이해하는 데 도움을 줍니다.

● 마케터는 웹 사이트, 모바일 앱, 콜센터, 디지털 헬프 데스크, 결제 시스템에서 행동 데이터를 수집할 수 있습니다.

● 행동 분석을 통해 기업의 의사결정자가 타겟 고객을 더 잘 이해하고, 더 매력적인 제품과 서비스, 경험을 만들 수 있습니다.

● 향후 행동 분석 시스템은 온라인 행동과 오프라인 행동을 취합하여 둘이 서로 어떻게 영향을 주는지 파악할 수 있을 것입니다.


Travis Sabin은 Adobe Analytics의 수석 제품 관리자입니다. 관리 및 분석 분야에서 10년 이상 경력을 쌓았으며, Adobe Analytics 초보 사용자가 Analysis Workspace에서 기업과 고객을 상세히 파악하는 일을 지원하고 있습니다.

Q: 행동 분석이란 무엇입니까?

A: 행동 분석은 사용자가 모바일 앱이나 웹 사이트와 같은 브랜드 속성과 어떻게 상호작용하는지, 해당 속성이 어떻게 고객 참여를 유도하는지를 파악하는 데이터 분석 방법입니다. 여기에는 정성적 분석과 정량적 분석이 둘 다 포함되며, 고객 여정 전반에서 경험을 관찰합니다. 행동 분석은 고객의 행동과 행동 방식을 살펴보고, 마케터가 고객 행동의 동인을 이해하는 데 도움을 줍니다.

마케터는 웹 사이트, 모바일 앱, 콜센터, 디지털 헬프 데스크 및 결제 시스템에서 행동 데이터를 수집할 수 있습니다. 수집하는 데이터에는 페이지 열람, 이벤트 또는 프로그램 등록, 이메일 알림 신청 등의 고객 행동이 포함됩니다.

행동 분석에서 마케터는 이러한 고객 행동을 ‘이벤트’라고 부르고, 해당 이벤트의 메타데이터(누가, 언제, 어디서)를 ‘속성’이라고 부릅니다.

Q: 행동 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

A: 행동 분석을 수행하면 기업의 의사 결정자는 타겟 고객을 더 잘 이해하고, 더 매력적인 제품과 서비스, 경험을 만들 수 있습니다. 행동 분석을 기반으로 기업은 주요성과지표(KPI)를 달성하기 위한 노력을 최적화할 수 있습니다.

타겟 고객에 대한 이해를 높이는 것 외에도 행동 분석에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

    콘텐츠 개인화 향상. B2B 및 B2C 기업 모두 고객과 연관성 높은 콘텐츠를 제공해야 합니다. 그러나 고객의 선호도를 이해하지 못하면 맞춤 경험을 제공할 수 없습니다. 행동 데이터를 바탕으로 고객 행동의 패턴을 파악하면 고객 만족도를 높이는 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

콘텐츠 최적화 개선. 행동 분석의 결과를 바탕으로 마케터가 캠페인 품질을 개선하고, 가장 가치가 높은 고객 세그먼트를 타겟팅하며, 잠재 고객이 자주 방문하는 채널에서 더 쉽게 다가가는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 최적화된 콘텐츠로 웹 사이트 트래픽과 브랜드 평판을 높일 수 있습니다.

고객 유지율 향상. 마케터는 행동 분석을 통해 파악된 문제점을 지속적으로 줄여 나가면서 브랜드 충성도가 높은 고객을 더 많이 유지할 수 있습니다. 고객 행동을 분석하면 고객이 어디서 길을 잃는지, 원하는 것을 찾기 위해 어느 부분에서 애를 쓰는지, 가장 많이 사용하는 주요 제품 및 페이지가 무엇인지 파악하는 데 도움이 되므로 에셋을 자주 업데이트하고, 적절하게 대응할 수 있습니다.

Q: 행동 분석을 어떻게 수행합니까?

A: 고객 행동 분석에 대한 정확한 접근 방식은 사용하는 디지털 분석 플랫폼에 따라 다르지만, 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

    1.   고객 세분화. 비즈니스에 가장 가치 있는 특성을 기준으로 고객을 분류합니다. 이때 연령, 직업, 지역과 같은 인구통계학적 특성과 더불어 고객이 사용하는 미디어 유형, 온라인 활동 수준 등 고객의 다양한 습관을 고려할 수 있습니다.

    2.  동기 파악. 고객의 동기와 가치를 파악하여 각 고객 세그먼트에 대해 분석자가 설정한 페르소나 프로파일을 확장합니다. 고객이 해당 기업을 선택한 이유를 알아야 합니다. 고객의 요구 사항을 정확하게 알고 있으면 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

    3.  정량적 데이터 수집. 처음 두 단계는 정성적 데이터에 초점을 맞추지만, 완벽한 데이터 분석을 위해서는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 모두 필요합니다. 분석 플랫폼을 사용하면 고객과 연관성 높고 흥미로운 이벤트 및 속성을 기반으로 데이터를 추적하고 태그를 지정할 수 있습니다. 여기에는 페이지 뷰 수, 클릭률과 같은 지표가 포함될 수 있습니다.

    4.  비교 및 분석. 정량적 지표와 정성적 지표를 함께 사용하면 고객 여정을 매핑하고 어떤 부분이 효과가 있는지, 어떤 부분을 수정해야 할지 파악할 수 있습니다. 어떤 페르소나가 특정 제품과 서비스를 구매하는지, 어떤 페르소나가 충성 고객이 되는지, 어떤 페르소나가 원하는 결과에 도달하지 못하는지 알 수 있습니다. 또한, 다양한 페르소나에 대한 추세를 검토하여 가장 먼저 해결해야 하는 주요 장애물을 식별할 수도 있습니다.

    5.  수정. 고객 행동 패턴에 대한 새로운 인사이트를 활용하여 마케터는 정보에 입각한 결정을 내리고, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Adobe Analytics와 같은 툴을 사용하면 고객 여정의 어디에서나 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 마케터는 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 사용하여 숨겨진 기회를 찾아내는 분석 툴의 모든 예측 분석 기능을 활용할 수 있습니다.

Q: 기업은 행동 분석을 어떻게 활용합니까?

A: 기업은 행동 분석을 다양한 방법으로 활용하지만, 다음 몇 가지가 가장 일반적입니다.

퍼널 분석. 마케팅 퍼널과 구매 퍼널을 분석하면 마케터가 고객이 제품을 구매하거나, 이벤트에 등록하거나, 서비스에 가입하는 등 원하는 결과를 얻는 데 필요한 단계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 행동 데이터를 바탕으로 얼마나 많은 사람이 특정 프로세스를 따라가는지, 어느 단계에서 잠재 고객이 이탈하는지, 마찰 지점이 어디인지 파악할 수 있습니다.

지표 추적. 고객 행동 분석에 대한 또 다른 접근 방식은 특정 페이지 또는 제품과의 상호 작용을 추적하고 페이지 뷰 수, 클릭수, 전환율과 같은 데이터를 수집하는 것입니다.

유지율 분석. 유지율 분석은 마케터가 신규 고객을 충성도 높은 고객으로 전환하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 현재 전략이 고객을 더 많이 끌어들이는 데 얼마나 효과적인지 확인하고, 고객 이탈률을 줄일 수 있습니다.

Q: 행동 분석은 어떻게 발전해 왔습니까?

A: 소셜 미디어와 e커머스가 존재하기 훨씬 이전부터 기업은 고객 행동의 이유와 특정 제품을 구매한 이유가 무엇인지, 결정적 행동을 하지 않은 이유가 무엇인지 알고 싶어했습니다. 디지털 시대에 접어들면서 이러한 고객 행동을 좀 더 세부적으로 분석할 수 있게 되었습니다.

행동 데이터 수집은 간단한 페이지 뷰 수를 조사하는 일에서 시작되어, 이후 더 정교한 웹 페이지 추적으로 발전했습니다. 이제 마케터는 데스크탑에서 모바일 웹 사이트 및 앱에 이르기까지 다양한 브랜드와 플랫폼에서 고객 행동을 추적할 수 있습니다.

Q: 행동 분석은 앞으로 어떻게 진화할까요?

A: 향후 행동 분석 시스템은 온라인 행동과 오프라인 행동을 결합하여 분석가가 온라인 및 오프라인 취합하여 둘이 서로 어떻게 영향을 주는지 파악할 수 있을 것입니다. AI와 머신 러닝으로 행동 분석 프로세스가 훨씬 빨라져 실시간으로 고객 인사이트를 제공하고, 몇 분 안에 심층 보고서가 만들어질 것입니다.

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