성공적인 고객 세분화 전략을 수립하는 방법
게시 됨: 2022-07-23현대 마케팅의 장점은 위치에 관계없이 단 몇 번의 클릭으로 많은 잠재 고객에게 다가갈 수 있다는 것입니다. 그들을 귀하의 사이트로 안내하고 머물 이유를 제공하십시오. 짜잔! 당신은 성공적인 마케팅 캠페인의 자질을 가지고 있습니다.
그렇게 간단하다면.
제품이나 서비스에 대한 청중이 늘어남에 따라 그들이 찾고 있는 것의 다양성도 증가합니다. 주의 깊게 계획하지 않으면 마케팅 활동이 귀머거리가 될 수 있습니다(또는 잠재 고객을 짜증나게 할 수 있음).
그리고 대부분의 사람들은 구매를 결정하기 전에 온라인으로 제품이나 서비스를 조사하기 때문에 웹사이트는 좋은 인상을 심어야 하는 첫 번째이자 마지막 기회인 경우가 많습니다.
전략을 세분화하면 시장을 공유된 특성을 가진 별개의 그룹으로 나누어 이를 방지할 수 있습니다. 이렇게 하면 레이저로 정밀하게 각 그룹을 타겟팅할 수 있으므로 그들이 귀하의 사이트에 머물고 희망적으로 구매할 가능성이 높아집니다.
이 가이드는 디지털 마케팅 캠페인을 한 단계 끌어올리는 데 도움이 되는 고객 세분화 전략을 만드는 방법을 보여줍니다.
고객 세분화란 무엇입니까?
고객 세분화는 고객 기반을 특정 방식으로 유사한 개인 그룹으로 나누는 프로세스입니다. 세그먼트를 만드는 데 사용되는 특성은 인구 통계학적, 지리적, 행동적 또는 심리적일 수 있습니다.
고객 세분화는 시장을 별개의 그룹으로 나누는 시장 세분화와 동일하지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
주요 차이점은 시장 세분화는 큰 그림을 보는 반면 고객 세분화는 개인을 본다는 것입니다. 시장 세분화는 기회 식별에 관한 것이고 고객 세분화는 개인을 이해하고 타겟팅하는 것입니다.
예를 들어 남성, 여성 및 어린이에게 신발을 판매하는 전자 상거래 플랫폼은 각 시장 부문에 대해 서로 다른 마케팅 캠페인을 만들어야 합니다. 그러나 그들은 또한 '남성용 런닝화', '여성용 하이힐, '아동용 신발'과 같은 그룹 내에서 별도의 고객 세그먼트를 개발해야 합니다.
마케터들은 최근 라이프스타일, 성격, 가치와 같은 심리적 요인을 기반으로 고객을 분류하기 시작했습니다.
이것은 빅 데이터와 머신 러닝의 발전으로 인해 가능해졌으며 마케터는 훨씬 더 깊은 수준에서 고객 행동을 추적하고 이해할 수 있습니다.
고객을 분류하기 위해 어떤 방법을 선택하든 목표는 항상 맞춤형 메시지와 제안으로 타겟팅할 수 있는 유사한 개인 그룹을 만드는 것입니다.
고객 세분화의 이점은 무엇입니까?
평균적인 사람이 매일 최대 10,000개의 마케팅 메시지에 노출되는 세상에서 소음을 차단하고 타겟 고객에게 개인적으로 이야기하는 전략을 만드는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.
획일적인 접근 방식 대신 고객 세분화는 디지털 마케터에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 더 나은 개인화 : 고객 세분화를 통해 각 고객 그룹에 대한 맞춤형 메시지와 제안을 생성하여 캠페인이 그들을 위해 특별히 설계된 것처럼 느낄 수 있습니다.
- 더 나은 고객 경험: 고객 이 무엇을 원하고 필요로 하는지 이해함으로써 고객이 웹사이트를 방문할 때부터 구매할 때까지 전반적인 경험을 개선할 수 있습니다.
- ROI 개선: 전환 가능성이 가장 높은 사람들을 대상으로 마케팅 활동을 하면 긍정적인 투자 수익을 얻을 수 있는 기회를 높일 수 있습니다.
- 경쟁 우위: 모든 사람이 관심을 받기 위해 다투는 세상에서 고객을 세분화하고 개인화된 경험을 창출할 수 있는 사람이 그렇지 않은 사람보다 분명한 이점이 있습니다.
스티브 잡스가 말한 것처럼 "사람들은 당신이 그들에게 보여주기 전까지는 그들이 원하는 것이 무엇인지 모릅니다."
고객을 세분화하여 고객이 원하는 것을 정확히 언제 원하는지 보여줄 수 있으므로 고객이 계속 머물고 구매를 할 가능성이 높아집니다.
고객 세분화 전략은 어떤 모습입니까?
견고한 고객 세분화 전략은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 포괄적인 고객 프로필을 생성합니다. 그런 다음 이 프로필을 사용하여 각 세그먼트에 더 잘 공감할 수 있는 타겟 마케팅 캠페인을 개발합니다.
세분화에는 캠페인이 최대한 효과적인지 확인하기 위한 지속적인 테스트와 최적화도 포함됩니다.
궁극적으로 성공적인 고객 세분화 전략을 통해 인간 수준에서 고객과 대화하는 보다 개인화되고 관련성 있고 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.
고객 세분화 전략의 가장 중요한 몇 가지 요소를 살펴보겠습니다.
구매자 페르소나
세분화는 구매자에 대한 확실한 이해에서 시작됩니다. 이러한 기반 없이는 청중의 공감을 불러일으키는 타겟 캠페인을 만드는 것이 불가능합니다.
"구매자 페르소나"의 개념은 2010년과 같을 수 있지만 여전히 고객 세분화 전략의 가장 중요한 요소 중 하나입니다.
구매자 페르소나는 기존 고객 기반의 데이터를 기반으로 이상적인 고객을 반가상으로 표현한 것입니다.
예를 들어 여성 의류 소매업체라고 가정해 보겠습니다. 구매자 페르소나는 다음과 같은 정보를 포함할 수 있습니다.
- 인구 통계: 여성, 25-34세, 미혼
- 위치: 런던
- 수입: £30,000-£40,000
- 라이프스타일: 경력 중심, 소셜 미디어에 능함, 패션 및 트렌드에 관심
구매자 페르소나를 잘 이해하고 나면 구매자를 분류하는 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
여성 패션 소매업체의 경우 가능한 세분화 기준은 다음과 같습니다.
- 나이: 밀레니얼과 X세대의 구매 습관은 어떻게 다릅니까?
- 위치: 도시 거주자들은 시골 지역 사람들과 다른 방식으로 쇼핑합니까?
- 수입: 명품 쇼핑객이 원하는 것은 무엇이며 어떻게 어필할 수 있습니까?
- 라이프 스타일: 바쁜 일하는 여성에게 우리 브랜드에서 필요한 것은 무엇입니까?
- 컨텍스트: 특별한 날을 위해 구매하는 쇼핑객과 기본적으로 구매하는 쇼핑객의 요구 사항은 어떻게 다른가요?
다음은 고객을 분류할 수 있는 방법의 몇 가지 예일 뿐입니다.
중요한 것은 대상 고객을 잘 이해한 다음 실험을 통해 비즈니스에 가장 적합한 것이 무엇인지 확인하는 것입니다.
행동 데이터
구매자 페르소나 외에도 행동 데이터는 고객 세분화의 또 다른 중요한 요소입니다.
행동 데이터에는 구매 내역 및 웹 브라우징 행동부터 이메일 참여 및 소셜 미디어 상호 작용에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 이 데이터는 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식과 고객이 원하는 것을 이해하는 데 중요할 수 있습니다.
예를 들어 수공예 보석을 판매하는 전자 상거래 상점을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 행동 데이터를 사용하여 다음을 기준으로 고객을 분류할 수 있습니다.
- 최근 구매 고객: 최근 1개월, 6개월 또는 1년 이내에 구매한 고객
- 웹 브라우징 행동: 귀하의 사이트를 여러 번 방문했지만 구매하지 않은 고객
- 이메일 참여: 이메일을 열고 클릭하는 고객
- 소셜 미디어 상호 작용: 소셜 미디어에서 귀하의 브랜드를 언급한 고객
고객의 "참여 점수"를 기반으로 고객을 세분화하여 더 많은 작업을 수행할 수도 있습니다. 이 측정항목은 웹사이트 방문, 이메일 클릭, 소셜 미디어 상호작용 등을 포함하여 고객이 브랜드와 상호작용하는 다양한 방식을 모두 고려합니다.
고객의 참여도가 높을수록 구매 가능성이 높아진다는 개념입니다. 참여 점수를 기반으로 고객을 분류하면 판매로 이어질 가능성이 높은 타겟 캠페인을 만들 수 있습니다.
개인화
세분화와 개인화는 함께 진행됩니다. 결국, 세분화는 보다 개인화되고 관련성 있고 효과적인 마케팅 캠페인을 만드는 것을 목표로 합니다.
개인화는 이메일에 고객의 이름을 사용하는 것 이상입니다. 적시에 적절한 고객에게 적절한 메시지를 보내는 것입니다.
예를 들어, 6개월 동안 구매하지 않은 고객 세그먼트가 있다고 가정해 보겠습니다. 특별 제안이 포함된 개인화된 이메일을 보내거나 이 그룹을 위한 타겟 소셜 미디어 캠페인을 만들 수 있습니다.
반면에 브랜드에 자주 참여하는 고객 세그먼트가 있는 경우 해당 고객만을 위한 로열티 프로그램 또는 VIP 고객 그룹을 만들 수 있습니다.
가능성은 무한하지만 중요한 것은 세분화를 사용하여 고객을 위한 보다 개인화된 경험을 만드는 방법에 대해 생각하는 것입니다.
마케팅 자동화
세분화 및 개인화는 마케팅 캠페인을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마케팅 자동화는 캠페인을 한 단계 끌어올릴 수 있는 또 다른 강력한 도구입니다.
마케팅 자동화는 특정 플랫폼이나 소프트웨어가 아니라 기술을 사용하여 마케팅 작업을 자동화하는 프로세스를 설명하는 데 사용되는 용어입니다.
마케팅 자동화에는 이메일 캠페인 전송부터 타겟 소셜 미디어 광고 생성에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
이미지 소스
아이디어는 이러한 작업을 자동화함으로써 비즈니스의 다른 측면에 집중할 시간을 확보할 수 있다는 것입니다. 또한 마케팅 자동화를 사용하여 보다 개인화되고 관련성 있고 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.
예를 들어 세분화된 이메일 캠페인을 생성한다고 가정해 보겠습니다. 마케팅 자동화를 사용하면 적절한 시간에 적절한 고객에게 적절한 이메일을 자동으로 보내도록 캠페인을 설정할 수 있습니다.
마케팅 자동화를 사용하여 동적 콘텐츠를 만들 수도 있습니다. 즉, 브랜드와 고객의 상호 작용에 따라 변경되는 콘텐츠입니다.
예를 들어 웹사이트에 제품 페이지가 있다고 가정해 보겠습니다. 동적 콘텐츠를 사용하여 사이트를 여러 번 방문했지만 구매하지 않은 고객을 위해 특별히 설계된 페이지 버전을 만들 수 있습니다.
이 페이지 버전에는 특별 제안이나 전환을 위한 특정 클릭 유도문안이 포함될 수 있습니다. 동적 콘텐츠를 사용하면 각 고객이 가장 관련성이 높고 효과적인 제품 페이지 버전을 볼 수 있습니다.
권장 사항: 마케팅 세분화란 무엇이며 마케팅이 중요한 이유는 무엇입니까?
일반적인 세분화 전략에는 다음과 같은 플랫폼이 필요할 수 있습니다.
- 마케토
- 허브스팟
- 파르도
- 엘로콰
- 마케팅 클라우드
- 자피어
필요에 따라 Salesforce, Zoho 또는 SugarCRM과 같은 CRM(고객 관계 관리) 시스템이 필요할 수도 있습니다.
다양한 구매 여정
모든 고객이 동일하지는 않다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 즉, 마케팅에 획일적인 접근 방식은 없습니다. 대신 다양한 마케팅 캠페인을 만들어 구매 여정의 다양한 단계에서 고객에게 다가가십시오.
우리가 "여정"이라고 말할 때 우리는 고객이 당신의 제품을 알게 된 후 구매를 하기까지의 경로를 의미합니다. 이 여정은 고객마다 다르기 때문에 다양한 마케팅 캠페인을 만드는 것이 필수적입니다.
예를 들어 구매 여정의 초기 단계에 있는 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 그들은 귀하의 브랜드나 제품에 익숙하지 않을 수 있으며 구매할 준비가 되지 않았을 수 있습니다.
이 경우 인식 캠페인을 실행할 수 있습니다. 이 유형의 캠페인은 고객에게 귀하의 브랜드와 제품을 소개하는 것을 목표로 합니다. 디스플레이 광고나 소셜 미디어 캠페인으로 이를 수행할 수 있습니다.
구매 중심 캠페인으로 이 고객을 타겟팅하면 고객이 구매를 꺼릴 가능성이 높습니다. 그렇기 때문에 고객 세분화 전략을 수립하는 것이 중요합니다.
강력한 분석
데이터 없는 세분화는 움직이는 목표물을 맞추려는 것과 같습니다. 그렇기 때문에 고객 세분화를 시작하기 전에 강력한 분석을 수행하는 것이 매우 중요합니다.
측정하려는 몇 가지 주요 사항이 있습니다.
- 웹사이트 트래픽
- 참여 측정항목(예: 사이트에 머문 시간, 방문당 페이지 수, 이탈률)
- 전환율
- 고객평생가치(LTV)
또한 고객 행동을 추적할 수 있는 방법이 있는지 확인하고 싶을 것입니다. 여기에는 인지도에서 구매까지의 여정을 추적하는 것이 포함될 수 있습니다.
Google Analytics 및 Mixpanel을 포함하여 몇 가지 다른 도구를 사용하여 이 데이터를 추적할 수 있습니다.
이러한 플랫폼은 성공적인 고객 세분화 전략을 수립하고 마케팅 캠페인을 개선하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.
세분화는 마케팅의 미래
오늘날의 경쟁 환경에서 고객 세분화 전략을 수립하는 것은 그 어느 때보다 중요합니다. 고객을 세분화하여 보다 개인화되고 관련성 있고 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.
성공적인 고객 세분화 전략을 수립하려면 강력한 분석이 필요합니다. 또한 구매 여정의 다양한 단계에 있는 고객에게 도달하도록 설계된 다양한 마케팅 캠페인을 만들어야 합니다.
올바른 기술 스택도 성공에 중요한 역할을 합니다.
궁극적으로 목표는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 전략을 만드는 것입니다. 이 기사가 시작하는 데 필요한 통찰력을 제공했기를 바랍니다.
