[D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] CRM에 관련 데이터 지표들.

▽ [D.S : 데이터 분석 및 데이터 사이언스] CRM에 관련 데이터 지표들.

목   차

1. 고객 생애 가치 (CLV: Customer Lifetime Value)

2. 고객 유지율 (CRR: Customer Retention Rate) & 고객 이탈률 (CCR: Customer Churn Rate)

3. 재구매율 (Repurchase Rate) / 재구매 주기 (Repurchase Cycle)

4. 객단가 (AOV: Average Order Value) / ARPPU (Average Revenue Per Paying User)

5. 캠페인 반응률 (Open Rate, Click Rate, Conversion Rate 등)

6. 첫 구매 전환율 (First Purchase Conversion Rate)

1. 고객 생애 가치 (CLV: Customer Lifetime Value)

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개념.

CLV는 고객 한 명이 우리 기업과 거래를 시작한 시점부터 관계를 종료할 때까지 총 창출할 것으로 예상되는 매출 또는 이익의 현재 가치.

• 단순한 단기 매출이 아닌, 고객과의 장기적인 관계 가치를 평가하는 가장 중요한 지표

• CLV가 CAC(고객 획득 비용)보다 높아야 사업의 지속 가능성이 확보.

계산 공식

CLV=평균 구매 가치×평균 구매 빈도×평균 고객 유지 기간

• 더 정교하게는 코호트별(Cohort) 월평균 수익을 해당 코호트의 이탈률(Churn Rate)로 나누는 방식을 사용하거나, 머신러닝 기반의 LTV 예측 모델을 사용하기도 함.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • ROI 판단
    • CLV를 기준으로 마케팅 예산과 채널별 효율성을 평가하여,
      CLV가 높은 고객이 유입되는 채널에 예산을 집중.
  • VIP 전략
    • CLV가 높은 고객을 대상으로 차별화된 프리미엄 리텐션 프로그램이나 맞춤형 혜택을 제공하여
      가치를 극대화.

• DA/DS 분석가 관점.

  • 세분화 분석
    • 유입 경로, 첫 구매 제품, 인구 통계학적 특징 등 세그먼트별 CLV를 측정하여
      '고가치 고객'의 특징을 정의하고 이를 타겟팅 전략에 활용.
  • 예측 모델링.
    • 통계적 모델이나 머신러닝을 활용하여 신규 고객의 초기 행동 데이터를 기반으로
      3개월, 6개월 뒤의 CLV를 예측하는 모델을 개발하여 마케팅의 선제적인 의사결정을 지원

2. 고객 유지율 (CRR: Customer Retention Rate) & 고객 이탈률 (CCR: Customer Churn Rate)

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개념

CRR(고객 유지율)은 일정 기간 동안 서비스를 계속 이용하기로 결정한 고객의 비율이며,
CCR(고객 이탈률)은 그 반대로 해당 기간 동안 서비스를 떠난 고객의 비율

• 이 두 지표는 고객 충성도와 관계 관리의 성공 여부를 직접적으로 보여줌.

• 일반적으로 신규 고객 획득보다 기존 고객 유지 비용이 훨씬 저렴하기 때문에 CRR 관리가 매우 중요.

계산 공식.

두 지표는 100%가 되지 않을 수 있으며, CCR을 개선하면 CRR이 높아짐.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • 리텐션 캠페인 효과 측정:
    • 특정 리텐션 캠페인이나 온보딩 프로그램 시행 전후의 CRR/CCR 변화를 측정하여 전략의 유효성을 평가.
  • 선제적 대응:
    • 높은 CCR이 관찰되면, 그 원인을 파악하여
      고객 만족도 개선이나 맞춤형 재활성화(Re-activation) 캠페인을 즉시 실행.

• DA/DS 분석가 관점.

  • 이탈 원인 분석:
    • 이탈 고객들이 이탈 직전에 보인 행동 패턴 (예: 앱 접속 빈도 급감, 특정 기능 사용 중단)을 분석하여 이탈을 예측할 수 있는 핵심 지표(Leading Indicator)를 도출
  • 이탈 예측 모델링:
    • 이탈 위험이 높은 고객을 사전에 식별하여 마케터에게 타겟 리스트를 제공하는
      이탈 예측 모델(Churn Prediction Model)을 구축하고 정확도를 개선

3. 재구매율 (Repurchase Rate) / 재구매 주기 (Repurchase Cycle)

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개념

재구매율은 전체 구매 고객 중 한 번 이상 재차 구매한 고객의 비율을 나타내며,
고객의 제품/서비스에 대한 충성도와 만족도를 반영.

재구매 주기는 고객이 첫 구매 후 다음 구매까지 걸리는 평균 시간(간격)을 의미하며,
이는 상품의 특성(소모품, 내구재 등)을 반영한 마케팅 타이밍을 결정하는 데 중요.

계산 공식.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • 캠페인 타이밍:
    • 재구매 주기를 기준으로 '다음 구매가 예상되는 시점'에 맞춰
      리마인드 메시지나 맞춤형 쿠폰을 발송하는 트리거(Trigger) 마케팅을 설계.
  • 충성 고객 육성:
    • 재구매율이 높은 고객을 충성 고객으로 분류하고,
      이들에게만 독점적인 혜택을 제공하여 락인(Lock-in) 효과를 높임.

• DA/DS 분석가 관점.

  • 최적 구매 간격 분석:
    • 상품 카테고리나 고객 세그먼트별로 재구매 주기가 상이하게 나타나는지 분석하고,
      이를 기반으로 통계적으로 유의미한 최적의 리마인드 시점을 도출.
  • 생애 첫 재구매 분석:
    • 첫 구매 고객이 두 번째 구매로 이어지는 행동 패턴을 분석하여,
      재구매를 유도하는 핵심 행동을 파악하고 마케팅 퍼널을 개선.

4. 객단가 (AOV: Average Order Value) / ARPPU (Average Revenue Per Paying User)

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개념

AOV는 고객이 1회 주문 시 평균적으로 지출하는 금액이며, ARPPU는 구매 고객 1명당 평균 수익을 의미.

• 이 지표들은 고객의 구매력을 측정하고, 교차/상향 판매(Cross/Up-selling) 전략이 매출 증대에 얼마나 기여했는지 평가하는 데 사용.

계산 공식.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • 매출 증대 전략:
    • AOV를 높이기 위해 무료 배송 최소 기준 금액 상향 조정, 세트 상품/번들 판매 캠페인을 기획하고
      그 효과를 AOV 변화로 측정.
  • 교차/상향 판매 효과:
    • '함께 구매하는 제품'이나 '프리미엄 제품' 추천 캠페인을 진행하고,
      AOV와 ARPPU의 상승 여부를 통해 캠페인 성공을 평가.

• DA/DS 분석가 관점.

  • 연관 상품 분석:
    • 장바구니 데이터를 분석하여 어떤 상품 조합이 AOV를 높이는지 파악하고,
      이를 기반으로 추천 알고리즘을 정교화.
  • 가격 민감도 분석:
    • 할인 쿠폰이나 프로모션이 AOV와 ARPPU에 미치는 영향을 통계적으로 분석하여,
      매출 증대와 수익성 사이의 최적점을 찾아냄.

5. 캠페인 반응률 (Open Rate, Click Rate, Conversion Rate 등)

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개념

CRM 마케팅에서 발송하는 이메일, 푸시 알림, 문자 메시지 등의 개별 메시지에 대한
고객의 반응 수준을 측정하는 지표.

• 오픈율은 고객의 관심도, 클릭률은 행동 유도 능력, 전환율은 최종적인 비즈니스 목표 달성도를 나타냄.

계산 공식.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • 메시지 최적화:
    • A/B 테스트를 통해 제목, CTA(Call to Action) 버튼 디자인, 콘텐츠 등의 요소를 끊임없이 실험하여 반응률을 개선.
  • 개인화 수준 평가:
    • 개인화된 메시지 (예: 고객 이름 언급, 맞춤 추천 상품 포함)를 사용했을 때와
      일반 메시지를 사용했을 때의 반응률 차이를 분석하여 개인화 전략의 ROI를 측정.

• DA/DS 분석가 관점.

  • 최적 발송 시간 분석:
    • 시간대별, 요일별로 고객의 반응률을 분석하여
      타겟 그룹별 최적의 발송 시간을 통계적으로 도출하고 마케팅 효율을 극대화
  • 채널 효율 비교:
    • 동일한 메시지를 이메일, 푸시, SMS 등 다양한 채널로 발송했을 때의 반응률과
      최종 전환 기여도를 비교하여 채널별 예산 배분의 근거를 마련

6. 첫 구매 전환율 (First Purchase Conversion Rate)

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개념

신규 유입된 잠재 고객(가입자, 웹사이트 방문자 등) 중 실제로 첫 번째 구매까지 이어진 고객의 비율.

• 이는 신규 고객 확보 전략의 성공 여부와 고객이 우리 서비스를 탐색하고
  구매에 이르기까지의 온보딩(Onboarding) 프로세스 효율성을 평가하는 핵심 지표.

계산 공식.

분석 포인트.

• 그로스/CRM 마케터 관점.

  • 퍼널 분석:
    • 신규 유입부터 구매까지의 고객 여정(Funnel)에서 이탈이 가장 많이 발생하는 단계를 파악하고,
      해당 단계에 대한 타겟팅 온보딩 메시지나 인센티브(쿠폰 등)를 제공.
  • 채널 효율성 비교:
    • 어떤 마케팅 채널(검색 광고, SNS, 추천 등)을 통해 들어온 고객의 첫 구매 전환율이 높은지 비교하여
      획득 전략을 조정하고 예산을 재분배.

• DA/DS 분석가 관점.

  • Aha! Moment 정의:
    • 첫 구매 전환에 성공한 고객들이 첫 구매 이전에 공통적으로 보인 핵심 행동
      (예: 특정 콘텐츠 조회, 3개 이상 제품 장바구니 담기)을 데이터로 정의하고,
      이를 'Aha! Moment'로 설정하여 마케팅에 활용.
  • 기여도 모델링:
    • 첫 구매에 영향을 미친 모든 접점(Touchpoint)의 기여도를 분석하는
      Multi-Touch Attribution 모델을 적용하여 각 마케팅 활동의 실질적인 전환 기여도를 정확히 측정.