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용어

행동 세분화

간략한 정의

행동 세분화는 사용자가 고객 여정에서 취한 행동을 토대로 특정 잠재고객을 그룹으로 분류하는 작업입니다. 행동 프로파일이 유사한 사용자로 이루어진 그룹을 세그먼트라고 합니다.

주요 내용

 

● 행동 세분화를 사용하여 브랜드에 대한 소비자 행동을 더욱 심층적으로 파악하여 사용자 그룹별로 더욱 효과적인 마케팅을 전개하고, 사용자와 개인화된 관계를 구축할 수 있습니다.

● 가장 일반적인 행동 세분화 방법은 웹 사이트 이용 행태를 사용하는 것입니다. 그러나 오프라인 매장 트래픽, 콘텐츠 선호도, 제품 관심도 등의 데이터를 사용하여 세분화할 수도 있습니다.

● 행동 세분화는 불필요한 마케팅 전략에 귀중한 시간과 재원을 낭비하는 일을 방지하는 측면에서 중요합니다. 예를 들어, 타겟 고객의 행동 양식을 이해하면 특정 제품의 마케팅을 언제 중단할지 판단할 수 있습니다.

● 다른 기업과 데이터 파트너십을 체결하여 행동 데이터를 공유함으로써 자사의 행동 데이터를 최적화해 더 효과적으로 마케팅할 수 있습니다.

● Adobe Real-time CDP와 같은 고객 데이터 플랫폼(CDP) 또는 Adobe Audience Manager와 같은 데이터 관리 플랫폼(DMP)이 행동 세분화를 위한 최고의 툴입니다. 


Q: 행동 세분화란 무엇입니까?

A: 행동 세분화는 사용자의 행동을 바탕으로 사용자를 그룹별로 분류하는 작업입니다. 행동 양태가 유사한 사용자로 이루어진 그룹이나 클러스터를 세그먼트라고 합니다. 행동 세분화를 한다는 것은 사용자 행동을 바탕으로 세그먼트의 특성을 추론하는 것을 의미합니다.

행동 세분화의 가장 흔한 예가 웹 사이트 이용 행태에 따라 사용자를 분류하는 것입니다. 예를 들어, 신규 사용자가 소셜 미디어 광고를 보고서 e커머스 웹 사이트에 들어와 상품 몇 가지를 장바구니에 담고 구매하기를 눌렀다고 가정하겠습니다. 이들 사용자 중 일부는 상품을 주문 및 구매했고, 다른 사용자는 장바구니에 넣었던 상품을 삭제하고 구매하지 않았습니다. 이때 상품을 구매한 사용자와 구매하지 않은 사용자는 각각 다른 세그먼트로 분류되고, 세그먼트마다 다른 마케팅 경험이 제공됩니다.

상품을 구매한 그룹에게는 장바구니 내역을 토대로 이 그룹이 아직 구매 안 한 다른 제품을 홍보하는 이메일을 보냅니다. 이 그룹은 이제 비전환 세그먼트가 아닌 A, B, C 제품을 구매한 전환 세그먼트에 속합니다. 이렇게 사용자가 속한 세그먼트에 따라 앞으로 제공되는 브랜드 경험이 달라집니다. 한편 상품을 구매하지 않은 그룹에는 이메일, 웹 등의 수단을 통해 구매를 권장하고, 전환이 이루어질 때까지 계속 비구매 세그먼트로 분류합니다.

Q: 행동 세분화가 기업에 효율적인 이유는 무엇입니까?

A: 행동 세분화는 이미 전환하여 충성도 높은 고객이 된 사용자에게 들일 시간과 비용을 절약하여 다른 잠재고객의 전환을 유도하는 데 투자할 수 있게 해줍니다. 앞에서 든 e커머스 예시를 다시 보면, 제품을 이미 구매한 고객은 세그먼트로 분류되지 않고 해당 고객이 관심을 보인 제품과 관련된 세그먼트로 분류됩니다. 이들은 이제 고객이 되었기 때문에 아직 전환되지 않는 사용자 그룹만큼 공격적인 마케팅 캠페인이 필요하지 않습니다. 이처럼 사용자를 여러 그룹으로 분류하면 각 그룹에 맞는 마케팅을 실시하여 적절한 메시지를 전달할 수 있습니다.

행동 세분화는 시간과 예산을 적절히 분배하는 것 외에도 기업이 효과적인 경험과 비효과적인 경험을 파악하는 데에 도움이 됩니다. 예를 들어, 기업의 랜딩 페이지를 방문한 신규 고객 중 50%가 이탈한다는 것을 확인했다고 가정하겠습니다. 이 경우, 이탈한 신규 고객 세그먼트를 분석하여 랜딩 페이지가 왜 잠재고객의 관심을 끄는 데 실패했는지 알아낼 수 있습니다. 따라서 행동 세분화는 기업의 효율성 개선에 도움이 될 뿐 아니라 각 고객에게 개인화된 메시지와 제안을 전달해 고객 경험을 향상하는 데에도 도움이 됩니다.

Q: 행동 세분화와 사이코그래픽 세분화의 차이점은 무엇입니까?

A: 행동 세분화는 사람들을 행동에 따라 분류하고, 사이코그래픽 세분화는 사람들의 생각이나 감정을 기준으로 분류합니다.

예를 들어 한 뉴스 사이트에서 독자를 대상으로 선호하는 뉴스 분야를 묻는 설문조사를 실시했다고 가정해 보겠습니다. 설문에 참여한 상당수의 독자가 비즈니스 뉴스를 선호한다고 응답했습니다. 하지만 설문조사 후, 해당 뉴스 사이트에서 사람들이 가장 많이 본 콘텐츠를 조사한 결과, 비즈니스 뉴스를 좋아한다고 응답한 독자가 실제로 가장 많이 본 분야는 스포츠 기사였습니다. 설문에 응답한 독자가 평소 비즈니스 뉴스를 선호할지는 몰라도(사이코그래픽 데이터), 해당 뉴스 사이트에서는 스포츠 뉴스를 가장 많이 읽은 것입니다(행동 데이터).

이처럼 사이코그래픽 데이터와 행동 데이터는 서로 다르며, 마케터는 두 가지 데이터를 모두 검토하여 둘 사이의 교집합을 찾아야 합니다. 행동 데이터는 사이코그래픽 데이터에 인사이트를 제공할 수 있고, 사이코그래픽 데이터는 행동 데이터에 인사이트를 제공할 수 있습니다.

Q: 사람들을 구매 그룹과 비구매 그룹으로 나누는 것 외에 다른 곳에도 행동 세분화를 사용할 수 있습니까?

A: 행동 세분화를 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 뉴스 사이트 예시에서처럼 콘텐츠 선호도 조사에 사용할 수 있습니다. 또는 특정 제품이나 서비스에 관심 있는 사람들, 예를 들면 자동차를 사려고 알아보는 사람들에 대해 조사할 수 있습니다.

또한 행동 세분화를 사용하여 기존 고객의 충성도를 측정하거나 자세한 인구통계적 특성을 알아낼 수 있습니다. 혹은, 예를 들어 서비스 구독을 취소하는 방법을 검색한 고객을 파악해 이들이 구독을 취소하지 않도록 유도하는 마케팅을 수행할 수도 있습니다.

Q: 행동 데이터를 어떻게 수집하고, 마케터는 어떤 데이터를 주시해야 합니까?

A: 행동 데이터는 Adobe Analytics와 같은 분석 툴을 사용해 수집할 수 있습니다. 그리고 수집한 행동 데이터를 다른 데이터 포인트의 데이터와 함께 수집할 시스템이 필요합니다.

마케터가 주시해야 하는 데이터를 보자면, 웹 분석만 사용해 세분화하는 마케터도 일부 있습니다. 그러나 모든 고객이 웹으로만 브랜드와 교류하는 것은 아닙니다. 웹사이트 한 개와 오프라인 매장 여러 곳을 운영하는 기술 기업이 있다고 가정하겠습니다. 이 기술 기업은 웹 분석 데이터와 매장 트래픽 데이터를 둘 다 추적해야 합니다. 온라인으로 제품을 검색하고 오프라인 매장에서 구매하는 고객이 있기 때문입니다. 따라서 이 기업은 여러 채널의 데이터를 모두 수집해야 합니다. 그래야 온라인에서 제품을 검색하고 오프라인에서 이미 구매한 고객에게 불필요하게 또다시 구매를 유도하는 마케팅을 하는 상황을 방지할 수 있습니다. 오프라인 매장 트래픽을 분석하지 않으면, 매장에서 이미 제품을 구매한 고객에게 계속 같은 제품을 홍보하는 우를 범할 수 있습니다.

마케터가 가장 신경 써야 하는 부분은 매장, POS, 웹, 심지어 콜센터까지 같이 고객이 브랜드와 만나는 다양한 접점을 모두 파악해 최대한 많은 접점에서 데이터를 수집하는 것입니다. 이벤트 등록 등 기타 접점을 통해 수집된 CRM 데이터도 수집해야 합니다.

노련한 마케터는 다른 기업과 데이터 공유 파트너십을 체결해 데이터를 확보하기도 합니다. 그 예로 항공사와 제휴한 신용카드 회사를 들 수 있습니다. 항공사 포인트 프로그램을 운영하는 신용카드 회사가 있다면, 두 기업은 서로 고객 데이터를 공유하고 있다고 보면 됩니다. 두 기업이 공통 고객의 관심 여행지를 파악해 적절하게 마케팅하기 위해서입니다.

또 다른 예로는 관광 진흥 협회의 이탈리아 여행 홍보 캠페인을 들 수 있습니다. 관광 진흥 협회가 항공사와 제휴하여, 협회 웹사이트에서 ‘이탈리아 로마에서 즐길 거리’ 페이지를 본 사용자의 행동 데이터를 항공사에 제공합니다. 그러면 항공사는 전달받은 데이터를 바탕으로 해당 사용자에게 로마행 항공편을 홍보해 항공권을 판매합니다. 이후 항공사는 항공권을 구매한 사용자의 정보를 관광 진흥 협회에 제공하고, 협회는 이제 해당 사용자에 대한 이탈리아 여행 홍보를 중단합니다.

Q: 수집한 데이터를 어떻게 최적화합니까?

A: 가장 기본적인 세분화는 사용자가 특정 행동을 했는지 여부에 따라 그룹화하는 것입니다. 특정 행동을 한 사용자는 세그먼트에 넣고, 하지 않는 사용자는 넣지 않습니다. 그러나 마케터는 보유한 데이터를 바탕으로 가치 있는 고객 세그먼트를 구축하기 위해 언제나 노력해야 합니다. CDP는 단순한 이분법적인 세분화를 넘어 강력한 세그먼트를 생성할 수 있는 실시간 고객 세분화 서비스를 제공합니다. Adobe Real-time CDP를 사용하면, X 시간 내에 A 행동, B 행동, C 행동을 차례대로 한 사용자를 추리는 등 일정 기간 내 특정 행동을 보인 사용자를 묶어 세그먼트로 만들 수 있습니다. 이러한 구체적인 세분화를 통해 해당 고객에게 앞으로 어떤 마케팅 메시지를 제공할지 인사이트를 얻고, 구체적인 데이터를 바탕으로 맞춤화된 제안을 제공해 판매 가능성을 높일 수 있습니다.

Q: 개인정보보호를 위해 기업이 지켜야 할 선은 무엇입니까?

A: 기업마다 목표로 하는 개인화 수준이 모두 다릅니다. 그러나 기업이 지켜야 할 대원칙이 있다면, 바로 건강 정보, 혹은 사용자가 웹사이트에서 본 콘텐츠에 대한 구체적인 정보(예: 사용자가 보기만 하고 장바구니에 담지 않은 제품) 등의 개인정보는 수집하지 않는 것이 좋습니다. 또한 고객과 브랜드의 관계가 형성되지 않은 상태에서 관계가 이미 구축된 것으로 간주하고 고객을 직접적으로 타겟팅하는 일은 피하는 것이 좋습니다.

고객이 아직 기업에 제공하지 않은 개인정보를 사용해 해당 잠재고객을 공격적으로 타겟팅하는 일은 절대적으로 피해야 합니다. 기업은 단순히 판매만을 목표로 삼지 말고, 고객과 신뢰를 구축하는 것을 목표로 해야 합니다.

Q: 행동 세분화로 어떻게 고객 충성도를 향상할 수 있습니까?

A: 행동 세분화를 사용하면 고객에게 더욱 개인화된 경험을 제공해 고객과 돈독한 관계를 형성할 수 있습니다. 고객이 개인화된 제안을 자주 받다 보면, 관심 있는 제품과 서비스를 발견할 가능성이 더 커지기 때문입니다.

Q: 행동 세분화의 단점은 무엇이며 어떻게 해결해야 합니까?

A: 행동 세분화 단점 중 하나는 가장 참여도가 높은 고객 세그먼트와의 관계를 강화하는 데에만 집중하여 이들에게 과도하게 마케팅할 가능성이 있다는 것입니다. 참여도가 높은 고객 세그먼트에만 주의를 기울이다 보면, 참여도가 다소 낮은 고객의 니즈는 챙기지 못해 저참여도 고객에게 어필할 마케팅은 전개하지 못하게 됩니다. 이를 방지하기 위해, 고객의 생애주기 전반에 걸쳐 여러 개의 행동 세그먼트를 구축하는 방법이 있습니다. 특정한 하나의 고객 집단에만 지나치게 집중하지 말고, 브랜드에 새로이 관심을 보이는 사람들로 세그먼트를 만들어 이들의 전환과 충성도 향상을 유도할 방법을 생각해 보는 것입니다.

행동 세분화의 또 다른 단점은 특히 신제품을 만들거나, 신규 시장에 진출하거나, 행동 데이터가 많이 축적되지 않은 분야의 프로젝트를 시작할 때 데이터가 부족해 올바른 마케팅 결정을 내리기 힘들다는 것입니다. 이러한 경우 사이코그래픽 세분화 등 다른 데이터를 사용하는 세분화를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

Q: 행동 세분화를 위한 최고의 툴은 무엇입니까?

A: Adobe Real-time CDP와 같은 고객 데이터 플랫폼과 Adobe Audience Manager와 같은 데이터 관리 플랫폼이 훌륭한 행동 세분화 툴입니다. 이들 플랫폼은 분석 데이터뿐 아니라 CRM, 광고 캠페인, 사내 고객 시스템, 다양한 데이터 레이크 등등 다른 툴에서 얻은 데이터도 수집합니다. 행동 세분화를 위해서는 데이터를 수집할 데이터 소스가 가장 많고 데이터 활성화가 가능한 대상도 가장 많은 툴을 사용하는 것이 좋습니다. 그래야 행동 세분화를 여러 시스템을 통해 관리하지 않고, 한곳에서 전부 관리할 수 있습니다.

Q: 행동 세분화는 앞으로 어떻게 발전할까요?

A: 앞으로 행동 세분화가 크게 달라질 부분은 사용자 동의 수집입니다. 개인정보보호에 대한 소비자 인식이 높아짐에 따라 행동 세분화도 달라질 것입니다. 일부 경우, 행동 데이터를 수집하고 사용하기 위해서는 사용자의 동의가 필요할 것입니다. 그러나 이는 고객에게 개인화의 장점과 혜택을 알릴 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

앞으로 행동 세분화 분야에서 기대되는 또 다른 변화는 개인의 행동 데이터와 속성 데이터를 통합하는 것입니다. 이를 통해 고객을 더욱 상세히 파악하여 어떤 마케팅 활동이 적절한지에 대한 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다. 그래서 앞으로, 잠재고객 세그먼트는 단순히 고객의 디바이스 ID와 이메일 주소를 모은 목록이 아니라 브랜드와 상호작용한 진짜 고객을 분류한 그룹이 될 것이며 이를 바탕으로 새로운 캠페인, 제품 및 서비스를 개발하게 될 것입니다.

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