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용어

고객 프로파일

간략한 정의

개인의 특성과 행동이 수집되어 있는 데이터 파일입니다.

주요 내용

 

고객 프로파일을 사용하면 수집된 데이터를 통해 파악한 고객 그룹의 특성과 행동을 기반으로 고객 경험을 최적화하고 개인화할 수 있습니다. 

고객 프로파일은 지속적으로 업데이트해야 합니다. 고객은 정적이지 않고, 고객 프로파일도 마찬가지여야 합니다. 

투명성은 고객의 신뢰를 얻고 가치를 입증하는 과정에서 매우 중요합니다. 

최고의 고객 프로파일이란 각종 디바이스와 채널에서 생성되는 정보를 서로 연결하는 기반입니다.


Nate Smith는 Adobe Analytics의 그룹 제품 마케팅 관리자로, Adobe Analytics의 지속적인 제품 릴리스를 성공으로 이끌기 위해 전략적 마케팅을 책임지고 있습니다. 그는 지난 15년간 디지털 마케팅 분야에서 경력을 쌓았고, Brigham Young University에서 정보 시스템 전공으로 이학사와 MBA를 받았습니다.

Q: 고객 프로파일이란 무엇입니까?

A: 기본적으로 고객 프로파일은 데이터베이스에 있는 하나의 항목입니다. 고객마다 해시 ID가 있고, 해당 고객이 브랜드 또는 디지털 경험과 상호 작용하게 되면 디지털 발자국이 도처에 남게 됩니다. 고객 프로파일링이란 이러한 디지털 발자국을 수집하여 해당 사용자와 다시 연결하는 것입니다. 이때 사용자가 알려져 있든지 또는 익명이든지 상관없습니다.

고객 프로파일은 다이내믹하고, 실시간 업데이트되어야 합니다. 이 점이 바로 고객 프로파일이라는 개념과 실제의 핵심적 차이입니다. 고객이 상호 작용을 하면 디지털 발자국이 수집되고 이에 따라 프로파일이 다이내믹하게 업데이트되어 이 프로파일을 마케팅, 고객 참여 유도 또는 개인화에 사용합니다. 풍부한 정보가 담긴 고객 프로파일을 이용하면 개인화된 방식으로, 심지어 1대 1 상호 작용을 통해 고객의 참여를 유도할 수 있습니다.

이상적인 고객 프로파일은 전사적으로 수집된 고객 데이터가 모두 취합된 통합 프로파일입니다. 다시 말해 CRM, 웹 분석, 고객 지원 데이터베이스, 이메일 목록 등에 등장하는 고객이 동일 인물임을 알게 되고, 이 고객의 신원이 데이터베이스, 채널, 디바이스 및 사내 부서 전반에 걸쳐 일원화된다는 의미입니다. 통합 프로파일은 고객의 특성과 행동이 유입되는 집합소로, 이 데이터는 표준화되어 이메일 시스템, A/B 테스트 솔루션과 같은 실행 시스템에서 액세스하여 사용합니다.

고객 프로파일의 주요 이점 중 한 가지는 이식성이 뛰어나 소비자에게 일관된 크로스채널 참여 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 프로파일은 경험 전달 시스템이 실시간으로 액세스할 수 있도록 이들 시스템과 긴밀하게 연동되어야 합니다. 그래서 프로파일은 기술 스택의 3개 레이어 아래 깊숙이 위치하는 것이 아니라 쉽게 액세스할 수 있도록 맨 위 레이어에 위치해야 합니다.

Q: 고객 프로파일에는 어떤 정보를 포함시킵니까?

A: 가장 일반적인 수준의 정보는 특성 기반의 정보입니다. 이는 CRM 플랫폼에 있는 정보와 같은 것입니다. 예를 들어 연령, 인구통계학적 정보, 심리적 정보, 고객이 골드 멤버인지 또는 플래티넘 멤버인지와 같은 계정 상태가 포함됩니다.

고객 특성에 고객의 행동 정보를 추가하면 프로파일은 더욱 흥미로워집니다. 특성과 행동의 상호 작용을 이해하기 시작하면 어느 영역에 마케팅 비용을 투자해야 할지, 다양한 고객 세그먼트에 맞게 어떻게 경험을 개인화할지 더 현명하게 결정할 수 있습니다.

Q: 고객 프로파일을 구축하려면 어떻게 해야 합니까?

A: 이메일 시스템, 인구통계학적 정보, 소셜 상호 작용 등을 총망라해 고객이 상호 작용하는 모든 채널에서 생성되는 특성과 행동 데이터를 수집합니다.

이러한 데이터는 다양한 범주로 분류되어 분산된 저장소에 저장되는데, 이 데이터를 플랫폼으로 가져와 표준화하면 단일 프로파일로 통합할 수 있습니다. 따라서 기업에서 운영하는 여러 시스템 또는 기술 스택을 통해 생성되는 데이터도 유연하고 종합적인 방식으로 수집하는 것이 핵심입니다.

기업은 다양한 시스템에서 데이터를 모두 수집하여 데이터 호수나 다른 중앙 저장소에 저장합니다. 그런 다음 웹 사이트에 방문자가 들어오거나 모바일 앱을 사용하거나 오프라인 매장에 들어오거나 지오펜스에 감지되는 등의 이벤트가 발생하면, 해당 데이터와 이러한 고객 프로파일을 연결하게 됩니다. 디바이스에서 프로파일이 인식되거나 고객이 디지털 참여 포인트에서 무언가를 하는 것이 인식될 때마다 해당 행동은 고객 프로파일의 데이터 기록의 한 항목으로 할당됩니다. 이벤트가 할당되는 하나의 프로파일이라고 생각할 수 있습니다.

프로파일을 정의하는 다음 구성 요소는 채널과 디바이스입니다. 예를 들어 고객이 사용하는 디바이스를 그 고객의 디바이스로 식별하는 작업이 필요합니다. 한 고객이 여러 대의 디바이스로 이메일 채널에 액세스할 수 있기 때문입니다. 실제로 오늘날의 소비자는 흔히 이러한 방식으로 브랜드와 상호 작용합니다.

디바이스들을 해당 고객과 연결한 다음에는 중복되는 정보는 삭제 및 제거하고 그다음 새로 유입되는 데이터를 더해 프로파일을 강화합니다. 이러한 단계에 도달해야 프로파일을 활성화할 수 있습니다. AI 또는 머신 러닝이 내장된 시스템을 사용하면, 유사한 특성을 지닌 프로파일들을 모아 그룹으로 자동 분류할 수 있습니다. 1대 1 마케팅 전략도 좋지만, 마케팅 규모를 최대한 확장하고자 한다면 서로 취합해 확장이 가능한 고객 그룹, 즉 고객 세그먼트를 생성해야 합니다.

Q: 고객 프로파일의 이점은 무엇입니까?

A: 기업은 상호 작용의 특성상 이메일, 디스플레이, 소셜 등 다양한 방식으로 고객 참여를 유도하는 여러 마테크 벤더를 두고 있습니다. 고객 프로파일을 사용하면 고객에 대한 최신 정보를 모든 채널에서 활성화할 수 있습니다.

기업이 고객의 이메일 클릭으로 생성된 정보를 가지고 있고 그 고객이 이후 해당 기업 웹 사이트를 방문한 경우, 이 정보가 고객 프로파일로 흘러 들어가게 됩니다. 그래서 기업이 다음에 그 고객을 대상으로 광고하게 될 때는 프로파일이 더 업데이트되어, 고객에게 더욱 향상된 개인화를 제공할 수 있게 됩니다.

로스앤젤레스에 사는 고객이 Ford.com을 방문한다고 가정해 보겠습니다. 이 고객은 트럭 한 대를 사려고 합니다. 고객이 웹 사이트에서 자신의 행동을 통해 기업에 신호를 주기 시작하면, 예를 들어 이 고객이 할인 이벤트와 인센티브를 살펴보는 것이 아니라 트럭 구성 옵션을 살펴보고 있는 경우, 이 고객은 가격에 민감하지 않을 수 있다는 행동 신호를 보내게 됩니다. 따라서 Ford는 "캘리포니아 거주"라는 데이터 포인트를 취합해 나중에 이 고객에게 할리우드 힐즈에서 관심 있는 트럭을 직접 시승해볼 것을 권유하는 이메일을 전송할 수 있습니다. 그러면 이제 Ford는 고객과 직접 대화할 수 있게 됩니다.

프로파일을 다양한 마케팅 채널의 촉매제로 활용할 수 있습니다. 따라서 추측에 기대어 시간과 비용을 허비하는 대신 어느 채널에서나 정확한 최신 정보를 실시간 이용할 수 있습니다. 복잡한 고객 여정을 통합 관리할 수 있고, 더욱 개인화된 마케팅도 수행할 수 있습니다.

기본적인 수준에서 고객 프로파일은 가치가 가장 높은 고객을 식별해내는 데 도움이 됩니다. 이러한 고객이 누구인지 알게 되면, 이러한 고객을 늘리거나 확대할 수 있습니다. 유사 모델링을 수행하여 높은 가치를 제공하는 고객 프로파일과 유사점이 많은 잠재 고객을 더 많이 확보할 수 있습니다.

수익성이 가장 높은 고객이라고 하면 대부분의 경우 가장 많은 매출을 창출하는 고객을 생각합니다. 하지만 매출을 창출하면서 비용도 엄청나게 드는고객이 일부 있습니다. 이러한 정보도 수집하여 고객 프로파일에 포함시킬 수 있습니다.

Q: 고객 프로파일을 사용하면서 흔히 하는 실수는 어떤 것이 있습니까?

A: 원하는 타겟 고객에 대한 일종의 비전을 만들고 거기에 맞춰 데이터를 수집하고 적용하려는 기업이 많이 있습니다. 이를 위해 지난한 과정을 거칩니다. 기업은 먼저 이상적인 고객과 타겟 시장을 정의하고, 여기에 세부 정보를 추가합니다. 이때 세부 정보는 특성 데이터베이스가 아닙니다.

고객의 배경, 취미, 관심사, 교육, 소득 수준을 넣고, 심지어 강아지를 키우는지도 추가합니다. 이는 구식 미디어 구매, 구식 데이터베이스 마케팅과 거의 유사한 방식으로, 몇몇 인구통계학적 정보가 중심이 됩니다. 그런 다음 기업은 캠페인이 이러한 고객 그룹에 왜 효과가 있는지, 혹은 효과가 없는지 알아내려 합니다. 보통 이러한 캠페인은 성공하지 못합니다. 기업의 고객 그룹이 어떤 사람들이고 이러한 고객 그룹과 어떻게 상호 작용해야 하는지에 대한 아무런 데이터 없이 고객을 과도하게 일반화하고 추정했기 때문입니다.

많은 조직이 데이터를 수집하기만 하면 될 것이라고 생각합니다. 하지만 데이터 수집에는 엄청난 비용과 시간이 소요됩니다. 많은 조직이 고객 프로파일을 다루는 방식을 살펴보면, 모든 데이터를 데이터 호수로 보내고 데이터 과학자들로 하여금 SQL 쿼리를 작성하고 고객 프로파일을 구축할 모델을 찾도록 합니다. 이러한 작업은 수일, 수주, 수개월이 걸립니다. 그 이후에는 데이터를 업데이트하고 합리화도 해야 합니다. 

게다가 고객 프로파일에는 유통기한이 있습니다. 고객이 거리를 걷다가 Starbucks를 지날 때 고객의 앱이 지오펜스를 트리거하면 Starbucks가 이 고객의 참여를 유도하고 매장으로 들어오게 만들 수 있는 유효 시간은 약 2분 정도가 됩니다. 이때 고객은 데이터 사이언스 팀이 히스토리 프로파일을 작성할 때까지 기다려주지 않습니다.

그래서 실시간 구성 요소가 필요합니다. 많은 조직이 데이터를 중앙에서 관리하여 단일 소스를 가지고 있으면 고객 프로파일을 성공적으로 구축할 수 있다고 생각합니다. 기술적으로는 가능한 일이나 이렇게 만든 프로파일은 실행 가능한 프로파일이 아닙니다. 이식 가능한 프로파일이 아니므로 고객의 참여를 유도해야 할 때 사용하지 못합니다. 또한 고객 프로파일 레이어는 데이터 호수에서 데이터 프레임과 함께 3개 레이어 또는 5개 레이어 아래 깊숙이 파묻혀 있는 것이 아니라 실행 시스템과 긴밀하게 연동되어야 합니다.