실행 가능한 통합 고객 프로파일

통합 고객 프로파일은 고객 개개인의 모든 정보를 보여주는 단일 뷰입니다. CRM, 웹사이트, 앱 등 다양한 소스의 데이터를 하나의 기록으로 결합하여 생성됩니다. 이를 통해 고객의 행동과 속성을 파악할 수 있습니다.

고객 프로파일링의 4가지 유형은 무엇입니까?

1. 인구 통계 프로파일링.

인구 통계 프로파일링은 일반적으로 고객층을 이해하는 첫 번째 단계입니다. 연령, 성별, 소득, 교육 수준, 직업, 결혼 여부와 같은 기본 통계 범주가 포함됩니다.

이러한 유형의 프로파일링은 좋은 시작점입니다. 하지만, 전체 정보의 일부만 파악할 수 있다는 한계가 있습니다. 두 고객이 연령대나 소득 수준이 같다고 해서 반드시 같은 방식으로 생각하고 쇼핑하며 생활하는 것은 아닙니다. 이를 보완하려면 다음 단계의 프로파일링이 필요합니다.

2. 지리적 프로파일링.

거주 지역을 통해 고객의 선호도와 니즈에 대한 더 많은 정보를 파악할 수 있습니다. 국가, 도시, 기후 또는 도시, 농촌과 같은 지리적 세그먼트는 캠페인을 현지화하고 지역 트렌드를 이해하는 데 유용합니다.

예를 들어, 의류 리테일러는 지리적 프로파일링을 사용하여 추운 북부 지역 고객에게는 겨울 코트를 홍보하고, 따뜻한 남부 지역 고객에게는 가벼운 재킷을 광고합니다. 이를 통해 지역별 관련성을 유지하고 캠페인 효과를 높일 수 있습니다.

3. 심리적 프로파일링.

심리적 프로파일링은 고객의 태도, 가치관, 관심사, 라이프스타일, 성격 특성을 살펴봅니다. 무엇이 동기 부여를 하는지 중요하게 생각하는 것은 무엇인지 쇼핑을 하지 않을 때는 어떤 콘텐츠에 관심을 가지는지 등과 같은 인사이트는 타겟 고객에게 공감하는브랜드 메시지를 작성하는 데 필수입니다.

예를 들어, 피트니스 브랜드는 지속 가능성을 중시하고 건강에 민감한 소비자를 타겟으로 친환경 운동 장비를 홍보할 수 있습니다 고객의 가치관과 라이프스타일 선택에 맞게 메시지를 전달하면 보다 강력한 정서적 유대감을 형성하고 충성도를 높일 수 있습니다.

4. 행동 프로파일링.

행동 프로파일링은 구매 내역, 제품 사용, 검색 패턴, 브랜드 상호 작용 등 고객 행동을 분석합니다. 이를 통해 미래의 행동을 예측하고 경험을 개인화할 수 있습니다. 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식에 대한 패턴을 파악하면 고객의 니즈를 예측하고 추가적인 판매 기회를 식별할 수 있습니다. 행동 데이터는 고객 개개인에 맞춤화된 시기적절하고 관련성이 높은 경험을 제공하는 데 특히 유용합니다.

예를 들어 e커머스 사이트가 특정 고객이 자주 러닝화를 둘러보지만 구매는 하지 않는다는 사실을 파악했다면 행동 분석을 활용해 러닝화 할인 혜택이 포함된 개인화된 이메일을 보내 고객의 검색 행동을 기반으로 전환을 유도할 수 있습니다.

데이터 결합(Data unification)과 데이터 통합(Data integration)은 어떻게 다릅니까?

데이터 결합은 데이터를 표준화된 단일 데이터 세트로 병합하며, 변환이 필요합니다. 데이터 통합은 서로 다른 시스템을 연결하므로 통합된 단일 데이터 세트를 만들지 않고도 지속적인 데이터 흐름을 유지할 수 있습니다.

데이터 결합의 예는 무엇입니까?

CRM, 이메일 마케팅 플랫폼, e커머스 시스템에 각기 다른 기록이 있는 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 데이터 결합은 이러한 기록을 단일 프로파일로 병합하여 ID, 디바이스 또는 정보에 약간의 차이가 있어도 동일한 고객으로 인식합니다.