옴니채널 분석으로 성장 실현
최고의 디지털 경험을 기대하는 고객
고객은 모든 곳에서 매력적인 경험을 기대합니다. 이를 충족시키기 위해서 브랜드는 마케팅 메시지를 보낼 때, 고객의 개인적인 관심사에 맞춰 적시에 적절한 곳에 전달해야 합니다. 제품이나 서비스를 추천할 때는 고객이 이전에 검색한 적이 있는 것이어야 합니다. 고객은 더 이상 기업의 제품과 역량만이 아닌, 모든 상호 작용 지점에서 제공하는 경험의 품질과 일관성을 기준으로 기업을 평가합니다.
고객은 일관되고, 심층적으로 개인화되며, 상황에 맞는 참여를 기대하며, 그러한 요구는 점점 더 커지고 있습니다. 마케팅 메시지는 고객 개개인의 관심과 흥미에 맞아야 하고, 가장 적절한 시기와 위치에 정확하게 전달되어야 합니다. 제품 추천은 고객의 실제 관심사나 필요를 반영해야 합니다. 원활한 경험에 대한 이러한 기대는 디지털과 오프라인의 모든 채널로 확장됩니다.
옴니채널 분석이란?
옴니채널 분석 은 고객이 상호 작용하는 모든 접점에서 데이터를 통합 및 종합하는 데 중점을 둡니다. 전체 프로세스와 특정 채널에서의 상호 작용이 다른 채널의 활동에 미치는 영향을 면밀히 파악하여 원활한 전환과 온전한 통합 고객 뷰를 제공합니다. 옴니채널 분석은 단일의 고객 ID로 데이터를 지속적으로 결합 및 통합합니다. 여기에는 시간이 지남에 따라 다양한 플랫폼과 디바이스에서 서로 다른 상호 작용을 연결하기 위한 ID 확인 및 데이터 취합과 같은 정교한 프로세스가 포함됩니다. 이러한 통합이 이루어지지 않으면 인사이트가 분산되어 진정한 엔드 투 엔드 고객 여정을 파악할 수 없습니다.
종합적인 옴니채널 마케팅 전략은 디지털과 오프라인의 격차를 해소해야 합니다. 디지털 데이터에만 의존하면 정확하게 파악할 수 없습니다. 매장 방문, 콜센터 대화, 영업 담당자와의 상호 작용 등 모든 오프라인 상호 작용에서 얻은 데이터를 통합해야만 완벽한 그림을 얻을 수 있습니다. 그러려면 온라인과 오프라인 소스의 다양한 데이터 유형을 통합하는 기술이 필요합니다.
통합된 고객 페르소나를 만들려면 마케팅, 영업, 고객 지원, 제품 개발 등 부서 간 데이터 사일로를 허물고 고객 데이터에 대한 단일 정보 소스를 구축해야 합니다. 부서 간 협업과 함께, 전반적인 고객 경험을 채널별 지표보다 우선순위를 두겠다는 공동의 약속이 필요한 이유입니다.
옴니채널 분석의 이점
강력한 옴니채널 분석 전략을 구현하면 비즈니스 성공에 필수적인 실제적인 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 이점에는 더 나은 고객 경험 제공, 운영 효율성 향상, 재무 성과 개선, 전략적 포지셔닝 등이 포함됩니다.
고객 경험(CX) 향상
가장 직접적인 이점은 고객이 사용하는 그 어떤 채널에서도 원활하고 일관되며 고도로 개인화된 경험을 제공한다는 것입니다. 기업은 다양한 접점의 데이터를 분석하여 채널을 개별적으로 볼 때 나타나는 패턴, 선호도, 숨겨진 니즈를 발견할 수 있습니다. 이러한 심층적인 이해를 바탕으로 개별 고객 프로필에 맞게 오퍼, 콘텐츠, 상호 작용을 맞춤화하여 전달함으로써 만족도를 크게 높일 수 있습니다.
운영 효율성 향상
고객 상호 작용에 대한 통합된 뷰를 통해 운영 워크플로우, 특히 고객 지원에서 비효율적인 부분과 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 크로스채널 데이터를 분석하면 리소스 할당을 최적화하고, 반복되는 문제를 식별하여 선제적으로 해결하며, 챗봇과 같은 툴을 사용해 자동화에 적합한 일반적인 질문을 정확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하고, 지원 담당자에게 완전한 고객 컨텍스트를 제공하여 문제를 더 빨리 해결하고 서비스 품질을 높일 수 있습니다.
매출 및 ROI(투자 수익률) 증가
매력적인 개인화 경험을 통한 고객 만족도와 충성도 향상은 매출 증대로 이어집니다. 연구에 따르면 옴니채널 전략을 통해 참여하는 고객은 단일 채널 고객보다 더 많은 지출을 하는 경향이 있습니다. 또한 옴니채널 분석으로 고객 여정 전반에서 관찰된 행동과 선호도를 기반으로 수익성 있는 크로스셀링 및 상향 판매 기회를 파악할 수 있습니다. 기업은 마케팅 및 영업 리소스를 보다 효율적으로 할당하여 전환을 유도하는 데 가장 효과적인 채널과 접점을 정확히 파악함으로써 ROI를 극대화할 수 있습니다. 구매 프로세스 전반에서 마찰이 줄어들면 전환율도 높아집니다.
예측 의사 결정
옴니채널 분석은 데이터 기반 조직의 의사 결정을 위한 견고한 토대를 제공합니다. 통합 뷰를 통해 마케팅, 제품 및 운영 팀은 고객의 행동 패턴을 파악하고, 향후 행동을 예측하며, 선택의 '이유'를 이해할 수 있습니다. 실제 사용자 수요를 기반으로 제품 기능의 우선순위를 정하고, 고객의 문제를 효과적으로 파악하여 해결하며, 고객 감정과 행동에 대한 공유된 단일 정보 소스를 제공함으로써 내부 마찰을 줄일 수 있습니다. 마지막 접점의 기여도를 넘어 채널 효과를 제대로 이해하면 더 현명한 전략적 선택을 할 수 있습니다.
고객 여정에서 옴니채널 인사이트 파악
옴니채널 분석의 가치는 심층적인 옴니채널 인사이트를 생성하는 기능에 있습니다. 옴니채널 인사이트는 전체 고객 여정을 이해하고, 매핑하고, 최적화하는 데 필요한 실행 가능한 인텔리전스입니다.
고객에 대한 종합적인 관점을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 온라인과 오프라인의 모든 접점에서 데이터를 통합하고 채널, 디바이스, 시간 전반에 걸쳐 ID와 상호 작용을 하나의 일관된 고객 프로파일로 연결해야 합니다. 이 통합된 뷰는 정확한 고객 여정 매핑의 토대가 됩니다. 여정 매핑에는 초기 인지 및 발견에서 참여, 구매, 구매 후 지원에 이르는 고객의 전체 경로를 시각화하는 것이 포함됩니다.
효과적인 매핑을 위해서는 모든 주요 접점을 파악하고, 각 단계에서 고객의 목표와 사고방식을 이해하며, 다양한 채널 간 전환을 인식해야 합니다. 옴니채널 분석이 제공하는 통합 데이터 레이어가 없다면, 여정 매핑 시도는 불완전해져 중요한 상호 작용이나 전환을 놓치고 잘못된 결론을 도출하게 됩니다. 데이터 사일로는 특히 오프라인 활동이나 지원 상호 작용이 후속 온라인 행동에 미치는 영향과 관련하여 문제를 초래합니다.
옴니채널 인사이트는 고객 경험의 마찰 지점과 격차를 파악하는 데 가장 유용하게 사용됩니다. 기업은 전체 여정을 분석하여 고객이 어려움을 겪거나, 장애물을 만나거나, 프로세스를 포기하는 지점을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 분석 결과 온라인 결제 프로세스의 혼란스러운 단계로 인해 콜센터로 걸려 오는 전화가 꾸준히 증가했다는 사실을 파악할 수 있습니다. 채널 전반의 경험을 연결하는 이러한 기능을 사용하여 기업은 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이러한 문제는 징후가 보이는 곳에서 발생하는 경우가 많습니다. 대규모 불만이나 이탈로 이어지기 전에 이러한 마찰 지점을 발견하면 단순히 사후 대응적으로 문제를 해결하는 것이 아니라, 사전에 관여하여 경험을 최적화하고 고객 관계를 유지할 수 있습니다.
또한, 옴니채널 인사이트는 채널 간의 복잡한 상호 작용을 명확하게 보여줍니다. 분석을 통해 한 채널에서의 상호 작용(예: 소셜 미디어 광고 보기)이 다른 채널에서의 후속 행동(예: 웹사이트 방문 및 구매)에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 채널 전반에서 이러한 순차적인 단계를 추적하면 고객의 의사 결정 프로세스를 훨씬 더 다양한 측면에서 풍부하게 이해할 수 있습니다. 이러한 크로스채널 관점은 정확한 마케팅 기여도 모델링에 중요합니다. 이 같은 관점을 확보하지 못하면 기업은 최종 접점을 과대평가하고, 검색 또는 고려 단계 초기에 중요한 역할을 하는 채널을 과소평가하여, 리소스를 잘못 할당하게 됩니다. 그럼으로써 비효율적인 마케팅 지출이 발생하고 기회를 놓칠 수 있습니다.
궁극적으로 기업은 이러한 심층적인 옴니채널 인사이트를 통해 대규모 개인화를 효과적으로 실현할 수 있습니다.
기업은 고객 개개인의 선호도, 모든 접점에서의 과거 행동, 예측된 미래의 니즈를 이해함으로써 메시지, 오퍼, 경험을 실시간으로 맞춤화하여 상호 작용의 관련성과 영향력을 크게 높일 수 있습니다. 이를 통해 원시 데이터를 마케팅, 제품, 영업, 운영 팀에서 활용할 수 있는 실행 가능한 정보로 변환하여, 원활하고 일관되며 진정한 고객 중심 여정을 구축할 수 있습니다.
옴니채널 분석 전략 수립 방법
- 고객을 깊이 이해하고 고객 여정을 매핑합니다. 먼저 타겟 오디언스를 정확히 이해해야 합니다. 연구 조사와 기존 데이터를 활용해 다양한 세그먼트에 걸쳐 고객 선호도, 일반적인 불만 사항, 행동 패턴을 파악하세요. 전략적 의사 결정에 도움이 되는 상세한 고객 페르소나도 개발합니다. 모든 잠재적 접점(웹사이트, 모바일 애플리케이션, 소셜 미디어, 이메일, 오프라인 매장, 콜센터, 서드파티 플랫폼 등)을 식별하여 엔드 투 엔드 고객 여정을 매핑하는 것이 가장 중요합니다. 각 여정 단계에서 고객의 목표, 동기, 감정 상태를 파악하세요.
- 명확한 목표와 KPI(주요 성과 지표)를 정의합니다. 보다 광범위한 비즈니스 목표와 파악된 고객 니즈에 직접적으로 부합하는 옴니채널 전략에 대한 구체적이고 측정 가능한 목표를 수립하세요. 마케팅, 영업, 제품, 고객 성공 등 관련된 모든 부서가 이러한 목표를 공유하고 합의하여 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 목표에 대한 진행 상황을 측정하는 데 사용할 KPI도 정의합니다. 예를 들어 고객 유지율, 판매 전환율, AOV(평균 주문 가격), CLV(고객 생애 가치), 크로스채널 참여 지표, NPS(순고객추천지수), 이탈률 등이 있습니다.
- 데이터 소스를 식별, 통합, 결합합니다. 중요한 고객 상호 작용 데이터가 있는 모든 시스템과 채널을 정확히 파악하세요. 그러려면 데이터 위치를 파악하고 액세스 권한을 얻기 위해 여러 팀(예: 제품, 영업, IT, 마케팅)의 이해 당사자와 관계를 구축해야 할 수 있습니다. 핵심 과제는 기존의 데이터 사일로를 허물고 정보를 단일 뷰로 통합하는 것입니다. 데이터를 중앙 집중화하고, 정리하여 정확도를 높이고, 적절하게 통합하여 종합적으로 분석해야 합니다. 이를 위해 강력한 데이터 수집 프로세스를 수립하고, 특히 모든 시스템에서 명명 규칙과 이벤트 정의를 표준화하여 분석을 방해할 수 있는 데이터 불일치를 방지하세요.
- 적절한 기술을 선택하고 통합합니다. 여러 채널과 잠재적으로 전문화된 사업부에서 생성된 데이터의 양, 속도, 다양성을 처리할 수 있는 Adobe Customer Journey Analytics와 같은 분석 툴과 플랫폼을 선택하세요. 현재의 기술 스택을 평가하여 기존 데이터 통합 기능, 기여도 과제, 데이터 사일로를 파악합니다. 선택한 분석 기술이 데이터 소스와 활성화 및 참여 시스템(예: 마케팅 자동화 플랫폼, CRM, CDP(고객 데이터 플랫폼) 등)과 원활하게 통합되어 생성된 인사이트를 바탕으로 조치를 취할 수 있는지 확인하세요. 데이터 액세스 및 분석이 필요한 경우, 전문 IT 또는 BI 팀에 대한 의존도를 잠재적으로 줄일 수 있는 로우코드 또는 노코드 인터페이스를 제공하는 플랫폼을 고려하는 것이 좋습니다. 여기에 자주 사용되는 주요 기술로는 CDP, CRM, AI 및 머신 러닝 엔진, 재고 및 주문 데이터를 위한 ERP 시스템 등이 있습니다.
- 개인화를 지원하고 원활한 전환을 보장합니다. 통합 데이터와 선택한 기술, 특히 AI와 머신 러닝 기능을 활용해 다양한 채널에서 개인화된 콘텐츠, 추천, 제품 제안을 구현하세요. 고객이 접점을 이동할 때(예: 모바일에서 장바구니에 원하는 제품을 담은 후 데스크탑에서 구매 완료) 원활하고 마찰 없는 전환을 보장하는 데 중점을 둡니다.
- 데이터 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스의 우선순위를 정합니다. 데이터 수집이 확대됨에 따라 제로 트러스트 모델과 같은 보다 강화된 보안 조치와 투명한 개인 정보 보호가 중요해지고 있습니다. 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하여 규정(예: GDPR 및 CCPA)을 준수하고 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 이는 선택적 추가 기능이 아니라 장기적인 성공을 위한 기본 요건입니다.
- 지속적으로 모니터링, 분석, 최적화합니다. 옴니채널 전략은 끊임없이 변화합니다. 수신 데이터를 지속적으로 모니터링하고 정의된 KPI 대비 성과를 추적하세요. 결과를 분석하여 새로운 옴니채널 인사이트를 발견하고, 새로운 트렌드나 마찰 지점을 파악하며, 이를 개선 또는 성장의 기회를 만듭니다. 가장 중요한 것은 이러한 인사이트를 바탕으로 전략, 캠페인, 여정 맵, 심지어 제품 개발까지 지속적으로 개선할 수 있는 피드백 루프를 구축하는 것입니다.
- 팀을 교육하고 역량을 강화합니다. 영업 직원, 지원 담당자, 마케터 등 모든 고객 대면 직원이 옴니채널 비전을 이해하고 모든 접점에서 일관되고 정보에 근거한 경험을 제공할 수 있는 지식과 툴을 갖추고 있는지 확인하세요. 부서 간 협업 및 데이터 공유 문화도 조성합니다.
Customer Journey Analytics를 통한 옴니채널 인사이트 생성
최신 자사 데이터 전략을 지원하고 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 특별히 설계된 Adobe Customer Journey Analytics 는 옴니채널 인텔리전스 실현에 큰 도움이 됩니다.
Customer Journey Analytics를 활용하면 여정을 분석하고 옴니채널 인사이트를 추출하는 툴에 액세스할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 분석을 맞춤화하여 손쉽게 수행하고, 채널 전반에서 고객 여정을 순차적으로 시각화할 수 있습니다. 또한 고객 여정의 단계를 추적하고, 마찰 지점을 정확히 찾아내고, 전환으로 이어지는 행동을 식별하며, 통합 마케팅 캠페인 성과를 분석하고, 심지어 이탈을 예측하고 완화할 수 있습니다. 흐름 분석 및 폴아웃 분석과 같은 툴은 경로와 일탈을 시각화하는 데 도움이 됩니다. 최근 추가된 Adobe Content Analytics를 사용하면 비즈니스 사용자는 고객 여정의 맥락에서 직접 콘텐츠 성과를 분석할 수 있습니다.
Customer Journey Analytics의 근본적인 강점은 온라인과 오프라인은 물론, 다양한 디바이스와 시간에 걸쳐 모든 채널에서 고객 ID와 상호 작용을 연결하는 기능에 있습니다. 이를 통해 기존 분석의 한계를 뛰어넘어 정확한 엔드 투 엔드 고객 여정 분석에 필요한 거시적인 컨텍스트 기반의 참여 경로 맵을 생성할 수 있습니다.
데이터 통합이라는 중요한 과제를 해결하는 Customer Journey Analytics는 놀라운 유연성을 제공합니다. 웹사이트, 모바일 애플리케이션, CRM 시스템, 콜센터, 로열티 프로그램, POS 시스템, 스트리밍 미디어, 음성 어시스턴트 등 거의 모든 소스로부터 데이터를 수집하고 통합할 수 있습니다. 웹사이트 방문 데이터 분석에 사용되는 '히트-방문-방문자' 모델에 얽매이지 않고 모든 고객 데이터 유형(예: 이벤트, 프로파일, 조회)을 자연 상태 그대로 지원합니다. 필드 기반 ID 취합과 같은 기능은 서로 다른 ID를 하나의 개인 프로파일로 통합하고, API는 과거 데이터의 통합을 지원합니다. 데이터 준비 툴을 사용하여 여러 소스의 데이터를 표준화하고 변환하여 기본 데이터 세트에 영향을 주지 않고 데이터 뷰를 맞춤화할 수 있습니다.
