소규모의 자영업체부터 대규모의 다국적 대기업에 이르기까지 모든 비즈니스는 저마다의 특색이 있으며 기업과 조직은 산업, 제품, 서비스 및 목표의 전체 범위를 아우릅니다. 그러나 모든 비즈니스의 공통점을 한 가지 꼽자면 바로 고객의 요구 사항입니다.
이와 함께 고객의 요구 사항을 해결해야 할 필요성도 있습니다.
고객은 모든 비즈니스의 생명줄입니다. 그리고 B2B 또는 B2C 시장에서 비즈니스를 운영하는 경우 브랜드를 구축하고 비즈니스를 발전시킨다는 것은 고객의 요구 사항을 경쟁사보다 더 일관성 있게 효과적으로 충족한다는 의미입니다. 그러나 고객 만족의 중요성을 이해하는 것과 고객 만족을 실현하는 방법을 아는 것에는 차이가 있습니다.
어떤 고객이 어떤 문제에 직면했고 서비스 및 제품 조건 측면에서 기대하는 것이 무엇인지, 그리고 전반적인 고객 경험에 수반되는 것이 무엇인지 이해하기 위해 성공적인 비즈니스는 고객 분석을 최우선 순위로 고려합니다.
외견상으로 고객 분석은 매우 간단합니다. 즉, 데이터를 바탕으로 구매자에 대한 이해도를 높이는 것입니다. 그러나 그 과정은 겉으로 보기와는 다릅니다. 고객을 이해한다는 것은 개인 및 인구통계학적 수준에서 고객을 파악하고, 고객을 행동으로 그룹화하며, 고객이 따르는 추세를 식별하는 것은 의미합니다. 본질적으로는 고객의 행동을 해독하여 기업이 긍정적인 고객 성과를 가장 잘 보장할 수 있는 전략에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.
이를 위해 효과적인 고객 분석 프레임워크는 일반적으로 세 가지 기본 프로세스로 구성됩니다.
고객 데이터 수집을 시작하기 전에 고객이 누구인지 파악해야 합니다. 고객 여정 매핑은 고객이 접하게 되는 모든 잠재적 상호 작용 및 단계를 포함하여 구매(및 그 이후) 과정에 이르는 프로세스를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 추가 데이터가 고객 여정에 대한 이해를 구체화하는 데 확실히 도움이 될 수 있지만 예비 지도를 작성하면 실행 가능한 데이터를 수집하는 데 가장 적합한 접점을 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.
고객 여정을 매핑하고, 데이터와의 관련성이 가장 높은 접점을 식별했으며, 데이터 수집 기회를 놓칠 수 있는 격차를 발견했다면 다음 단계로 데이터 자체의 수집을 시작해야 합니다. 모든 접점과 상호 작용은 웹 사이트, 소셜 미디어, 매장 내 상호 작용, 이메일, 앱 사용, 광고 클릭, 서비스 및 지원 요청 등 고객 데이터를 생성합니다. 또한 설문 조사 및 사용자 조사 연구를 통해 고객 데이터 수집에 보다 적극적인 자세를 취하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
목표가 없는 데이터는 시간 낭비일 뿐입니다. 따라서 고객 분석 전략에 따라 달성하고자 하는 목표와 결과를 결정하는 것이 중요합니다. 데이터 분석 결과는 일반적으로 다음의 네 가지 범주로 나뉩니다.
- 후속 대응적
후속 대응적 분석은 특정 질문과 가능한 응답을 다룹니다. - 기술적
기술적 분석은 과거 행동에 대한 통찰력을 제공하며 "과거에 무슨 일이 있었나?"라는 질문에 대한 답을 제공합니다. - 진단
진단 분석은 과거 행동에 대한 추가 통찰력을 제공하며 "왜 그런 일이 발생했나?"라는 질문에 대한 답을 제공합니다. - 예측
예측 분석은 가능한 미래의 행동을 예측하면서 "앞으로 무슨 일이 일어날 것인가?"라는 질문에 대한 답을 제공합니다.
고객 분석에는 어떤 이점이 있을까요? 가능한 이점은 고객 대상 등 비즈니스의 거의 모든 측면에 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 고객과 그들의 구매 습관을 깊이 있게 이해하면 비즈니스의 미래를 보다 정확하게 예측할 수 있기 때문입니다. 그리고 분석이 보다 상세하고 성공적일수록 준비 태세를 더 잘 갖춰 다가올 추세에 대비하고 관련된 상호 작용을 적시에 제공하여 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.
고객 분석의 보다 구체적인 이점은 다음과 같습니다.
- 고객 유지율 개선
파이프라인을 통해 신규 고객을 유치하고 육성하는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 더 비용 효율적이라는 것은 당연합니다. 고객 분석은 기업이 구매자의 고충, 당면 과제 및 요구 사항을 이해하여 적시에 적절한 리소스와 지원을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 이는 결국 반복 구매 증가로 이어지고 다른 선택지를 조사하고자 이탈하는 고객은 줄어듭니다. - 고객 유치 비용 감소
고객 유치에 드는 모든 비용은 다른 곳에서 보상받아야 합니다. 고객 분석은 잠재 고객에게 가장 효과적인 것으로 입증된 채널과 전략에 한정된 리소스를 집중할 수 있으므로 고객 유치에 지출한 비용이 낭비되지 않도록 할 수 있습니다. - 고객 서비스의 효율성 향상
고객은 시간을 소중히 여기는 바쁜 사람들입니다. 따라서 고객 서비스 솔루션과 상호 작용하는 데 더 많은 노력과 자원을 투자할수록 만족도는 떨어집니다. 고객 분석을 사용하면 서비스 옵션을 간소화하여 효율성과 효과를 개선하고 고객 측에서 투자하는 노력을 줄이면서 고객에게 보다 일관되게 만족도 높은 결과를 제공할 수 있습니다. - 수익 증대
거의 모든 케이스에서 비즈니스의 성공은 수익으로 이어집니다. 그리고 비즈니스를 성장시키고 수익을 창출하는 회사의 역량은 고객과 관련이 있습니다. 고객 분석을 통해 고객의 요구 사항뿐 아니라 고객의 구매를 유도하고 앞으로 몇 년 동안 계속 구매하게 하는 데 필요한 것이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 단순히 기존 제품과 서비스를 홍보하는 데 그치지 않으며, 고객 분석을 올바르게 적용하면 충족되지 않은 요구 사항을 발견하여 향후 제품과 서비스 제품에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
고객 분석 프로세스가 효과를 발휘하려면 3가지 주요 단계를 포함해야 합니다. 이러한 단계는 데이터가 효과적으로 사용되도록 캡처, 정당성 부여, 전체 검사를 보장하는 데 도움이 됩니다. 이러한 단계는 다음과 같이 정의됩니다.
앞서 언급했듯이 모든 고객 상호 작용은 관련성 높은 고객 데이터를 수집할 수 있는 기회입니다. 여기에는 회사의 웹페이지를 방문하는 방문자 유형과 수행하는 조치를 자세히 설명하는 웹 사이트 분석부터 서비스 호출, 소셜 미디어 참여, 고객 피드백 전략을 통해 수집된 데이터에 이르기까지 가능한 모든 접점이 포함됩니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 고객 기반에 대한 더 완벽한 그림을 얻을 수 있습니다.
데이터 수집 단계의 목표는 최대한 많은 고객 데이터(법의 허용 범위 내에서)를 수집하는 것이고, 데이터 확인 단계의 목적은 수집한 데이터를 정제하는 것입니다. 데이터 확인 프로세스는 방대한 데이터에서 양질의 고객 데이터를 필터링하여 정확성, 일관성, 신뢰성을 갖춘 정보만 남깁니다. 적절한 데이터 확인에는 효과적인 데이터 분석 플랫폼을 기반으로 데이터 검토 작업을 담당하는 전담 직원이 필요한 경우가 많습니다.
마지막으로, 데이터의 수집 및 정제 단계가 끝나면 분석을 시작합니다. 적절한 고객 분석은 가상 고객 사용자가 얼마나 완전한지에 따라 크게 좌우됩니다. 가상 고객 사용자는 이상적인 구매자 유형을 파악하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 사용 가능한 고객 사용 사례로 데이터를 교차 확인하여 특정 상황에서 기존 고객과 잠재 고객이 어떻게 행동할 것인지에 대한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 적절하게 구현된 데이터 분석은 고객이 제품을 발견하는 경로, 선호하는 기능, 이탈 이유 등 비즈니스에 직접적인 영향을 미치는 고객 변수를 식별하고 정의하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석은 패턴을 식별하고 확장 가능한 워크플로우를 생성하기 위한 머신 러닝 및 AI 강화 자동화 솔루션을 포함할 수 있는 다각적인 프로세스입니다.
고객 분석에는 전환율을 개선하고, 고객 이탈을 줄이며, 비즈니스의 운영 효율성을 향상할 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 고객 분석의 효과와 이를 통해 기대되는 이점은 고객에게 접근하는 방식에 따라 달라집니다. 고객 분석 전략을 채택할 때는 다음 베스트 프랙티스를 고려하십시오.
오늘날 고객은 비즈니스와 상호 작용할 때 항상 같은 채널을 고수하지 않습니다. 데이터 분석에 옴니채널 접근 방식을 적용하면 다양한 고객 그룹이 비즈니스와 상호 작용하는 방식과 포괄적인 고객 여정이 실제로 어떤 모습인지 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
고객 경험의 핵심은 고객 만족이며, 고객 만족이란 고객이 기업의 제품과 서비스를 통해 목표를 달성했다고 느끼는 정도입니다. 고객 분석 접근 방식에 고객 만족을 포함하는 것은 설문 조사 및 기타 피드백 기회를 통해 고객에게 직접 다가가는 보다 공격적인 입장을 취하는 것을 의미합니다.
고객 분석을 통해 확보한 통찰력이 항상 정답은 아닙니다. 분석을 실행하여 분석의 정확성에 대한 감을 잡아 보십시오. 예측하고, 솔루션을 테스트하고, 결과를 문서화하면 전략 문제를 조기에 찾고 해결함으로써 접근 방식을 개선하여 정확도를 높일 수 있습니다.
고객은 자체 요구 사항에 가장 잘 맞는 채널을 사용하여 비즈니스와 자유롭게 상호 작용하기를 원합니다. 이러한 채널에서 쓰일 수 있게 만드는 것이 필수이지만 여기에서 그쳐서는 안 되고 적극적으로 참여해야 합니다. 분석을 사용하여 개인과 단체 고객이 자주 사용하는 채널을 결정한 다음 해당 채널이 우선순위를 지정하여 구매자와 소통하는 방법의 효율성을 개선하십시오.
분석 프로세스의 핵심은 데이터 구성입니다. 데이터를 격리하거나 단순히 데이터 웨어하우스에 보관해서는 안 됩니다. 대신 데이터 요소가 서로 연결되는 방식을 분석하고 함께 그룹화하여 고객 및 인구통계학적 프로필을 만듭니다. 분석 PaaS(Platform-as-a-Service) 솔루션은 고객 데이터를 구성하고 적용하는 막대한 과정의 대부분을 관리할 수 있습니다.
전문 분석가에게 페이지에 표시된 숫자는 데이터의 중요성을 이해하는 데 필요한 모든 스토리텔링 요소가 될 수 있습니다. 그렇다면 회사 내의 다른 이해 관계자는 어떨까요? 데이터 시각화(예: 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현)를 사용하여 마케팅, 영업 팀, 경영진 등에게 이해하기 쉬운 방식으로 데이터를 제시할 수 있습니다. 이러한 이해 관계자는 데이터에서 발견한 패턴과 통찰력을 바탕으로 손쉽게 조치를 취할 수 있습니다.
고객 분석을 위한 포괄적인 접근 방식은 올바른 분석 도구를 통해서만 가능합니다. 고급 AI 솔루션 및 비즈니스 인텔리전스는 조직이 방대한 양의 고객 데이터에 숨겨진 연결 관계와 패턴을 파악할 수 있게 해줍니다. 대규모 고객 분석의 경우 '베스트 프랙티스'가 실제로 '필수 사례'인 영역 중 하나입니다.
모든 비즈니스는 고객에 의해 좌우되고, 오늘날과 같이 디지털화가 심화되는 환경에서 고객들은 항상 데이터를 생성합니다. 고객 데이터는 고객이 어떻게 행동하고 어디에 가치를 두는지에 대한 통찰력을 제공하지만, 사용 가능한 데이터가 너무 많기 때문에 혼돈 속에서 패턴을 찾을 수 있는 고객 분석 전략을 수립하기가 매우 어려울 수 있습니다. ServiceNow가 그 솔루션을 제공합니다.
ServiceNow Performance Analytics는 성공적인 고객 서비스 제공을 책임지는 사람들에게 데이터에 대한 권한을 부여합니다. 업계를 대표하는 Now Platform®을 기반으로 구축된 Performance Analytics는 모든 분석 도구를 한 곳으로 통합하고 비즈니스가 실시간으로 데이터를 분석, 보고 및 조치할 수 있는 통합된 중앙 위치를 제공합니다. Performance Analytics는 강력하고 직관적이고 안전하며 고객 분석이 모든 비즈니스에 자연스럽게 들어맞게 해줍니다.
ServiceNow가 고객 데이터를 최대한 활용하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오. 전문가와의 상담을 원하면 여기를 클릭하고, 적시에 적절한 데이터를 제공하는 것이 어떻게 큰 차이를 만드는지 확인해 보십시오.