개요
이커머스 분야에서 고객 세그멘테이션 및 고객 가치 분석 방법에 대한 학습
📌 고객 세그멘테이션 기법
- 4가지 유형의 세그멘트
| 지리적 | 인구통계학적 | 심리적 | 행동적 |
|---|---|---|---|
| • 우편번호/우편코드 • 도시 • 국가 • 인구 밀도 • 특정 위치에서의 거리 (예: 사무실이나 상점) • 기후 • 시간대 • 주요 언어 | • 나이 • 성별 • 소득 • 직업 • 가족 규모 • 인종 • 종교 • 결혼 여부 • 교육 수준 • 민족 | • 가치 • 목표 • 필요 • 고충점 • 취미 • 성격 특성 • 관심사 • 정치적 성향 • 성적 지향 | • 구매 습관 • 브랜드 상호작용 • 지출 습관 • 고객 충성도 • 웹사이트에서의 행동 |
📌 고객 세그멘테이션
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미래의 결과를 예측하기 위해 과거의 행동을 사용하는 일반적인 두 가지 방법 :
1) 미래 구매를 예측하기 위해 과거 구매를 활용한다.
2) 구매 완료 가능성을 예측하기 위해 구매 경로에 따르는 행동을 활용한다. -
이커머스 기준 상호작용에 기반한 세그먼트 예시
- 가격에 민감한 : 최저가를 노리는 소비자
- 똑똑한 : 철저하고 세심하게 구매를 위한 모든 요소를 파악하는 소비자
- 위험 회피 : 조심스럽고 경제적으로 신경쓰는 구매자, 번거롭지 않은 반품 정책 등과 같은 요소를 중요하게 생각하는 소비자
- 니즈 증명 : 구매를 위해 제품이 대중적인지 지인들이 인정할 만한지 등의 증명이 필요한 소비자
- 나중에 구매 : 긴급하게 구매할 필요가 없는 소비자
- 설득이 쉬운 : 교차판매 혜택에 민감한 충동적인 소비자
📌 AARRR 퍼널 분석
퍼널 분석 :
고객이 특정 목표(예: 구매)에 도달하기까지의 단계를 분석하는 방법
AARRR 프레임워크
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ACQUISITION : 새로운 사용자 획득
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ACTIVATION : 사용자가 최초로 활성화되도록 유도
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REVENUE : 매출 발생
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RETENTION : 사용자가 재방문
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REFERRAL : 사용자가 다른 사용자에게 추천
AARRR 단계에서 활용되는 심리학 원리
상호성 (ACTIVATION 단계)
- 긍정적인 보상에는 긍정적인 행동으로 반응하는 인간의 경향,
사용자 활성화의 맥락에서 사용자가 먼저 가치있는 것을 받으면
그에 반응하여 제품에 대해 긍정적으로 상호작용할 가능성이 높다.- 무료 평가판이나 추가 혜택을 제공하여 사용자가 제품의 가치를 먼저 느낄 수 있도록 한다.
약속과 일관성 (RETENTION 단계)
- 행동과 믿음에서 일관성을 유지하려는 강한 욕구를 가지고 있다.
제품이나 서비스를 이용하기로 약속한 사용자는 미래에 계속해서 사용할 가능성이 높다.
무료 평가판에 가입한 사용자는 제품을 사용하기로 약속했기 때문에, 미래에 유료 고객이 될 가능성이 높고, 회사는 사용자들이 미래에 약속한 사용자가 되는 가능성을 높일 수 있는 작은 약속을 유도함으로써 이 원리를 활용할 수 있다.- 프로필 작성이나 설문조사 완료 등으로 작은 약속을 유도한다.
📌 RFM 분석
RFM 분석
고객을 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 고객을 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary) 세 가지 기준으로 평가하여 분류하는 방법
- R(Recency) 구매의 최근성: 고객이 얼마나 최근에 상품을 구입했는가?
- F(Frequency) 구매 빈도: 고객이 얼마나 자주 상품을 구입했나?
- M(Monetary) 구매 규모: 고객이 구입했던 총 상품 금액은 얼마인가?
📌 A/B 테스트
A/B 테스트
두 가지 버전의 콘텐츠나 캠페인을 비교하여 어느 것이 더 효과적인지 판단하는 방법
인과 추론(Causal Inference)라는 기법을 사용하여 두 그룹을 비교한 다음,
하나의 요인이 두 그룹의 차이를 만들었다는 결론을 검증하는 방식.
- A/B 테스트 과정
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가설 설정: 테스트할 가설 설정
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그룹 분할: 실험군(A)과 대조군(B)을 무작위로 분할
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변수 정의: 비교할 변수 정의
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데이터 수집: 일정 기간 동안 데이터 수집
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결과 분석: 수집된 데이터를 분석하여 가설 검증
📌 코호트 분석
코호트 분석(Cohort Analysis)
비슷한 특성이나 행동을 가진 여러 그룹을 만들고,
시간에 따른 그룹들의 변화를 추적하고 분석하는 방법
이 때 특징이 비슷한 사용자들을 그룹화(grouping)하는 것을
코호트(Cohort)라고 부른다.
- 코호트 분석(Cohort Analysis)은 특정 기간 동안 특정 그룹이 하는 행동에서 인사이트를 얻는 것을 목표로 한다.
예를 들어, 올해 처음 가입한 사용자의 시간 별 행동 패턴을 분석하여
제품 & 서비스가 얼마나 고객에게 잘 유통되고 있는지를 평가할 수 있다.
📌 레퍼런스
