CRM에서의 고객 세분화를 통한 이탈방지 마케팅 전략
Presentation on theme: "CRM에서의 고객 세분화를 통한 이탈방지 마케팅 전략"— Presentation transcript:
1 CRM에서의 고객 세분화를 통한 이탈방지 마케팅 전략
2 목차 기업환경 CRM 고객관계의 중요성 목표설정 사례를 통한 작업 흐름도 이탈고객 산출 및 세분화
LTV를 이용한 이탈집단 가치산출 이탈집단 패턴분석 및 이탈원인 분석 마케팅전략 결국 얼마의 돈을 벌 수 있는 것인가?-기대효과
3 기업 환경의 변화 고객 만족을 위한 마케팅이 곧 기업의 생존 여부 경쟁이 경쟁을 유발하여 경쟁의 뉴패러다임 대두 품질의 혁신과
불량의 제로화 고객욕구의 다양화 시장 세분화의 지속적 심화 비용의 지속적 감소 고객 만족을 위한 마케팅이 곧 기업의 생존 여부 인터넷 등 뉴미디어와 대체 통신채널의 등장 관계 마케팅의 등장 지식의 추구를 통한 관계 기반의 형성
4 ? 이동통신 시장의 환경변화 방법 가격경쟁의 심화 기업간 전략적 제휴 생산성 저하 가입자 유치전쟁 경기침체 수익률감소
고객의 욕구 다양화 기술과 제품의 발전 고객의 이탈화 제품수명주기 단축 성장률 둔화 ? 살아남기위한 기업의 노력 방법
5 시장에 대한 접근 변화 평가기준 기존 마케팅 관계 마케팅 기존고객관리 장기적 달성 고객유지 고객 획득, 개발, 유지
상호적 관계 중심 둔감 상호간의 신뢰 고객만족도 실시간 만족조사 재구매 가능성 고객자산, 추후가치 전략 목표 달성기간 초점 목표 마케팅기법 가격민감도 품질측면 고객만족평가 고객만족조사 구매방식 수익지표 고객획득 단기적 달성 판매 거래성과 일반적 마케팅 민감 제품의 품질 시장점유율 간헐적 만족 제품이익
6 이동통신시장현황 국내의 이동 통신 시장은 시장 성숙기 진입에 따라 고객 확보에 대한
[조원] 2 4 6 8 10 12 1998 2000 2002 2004 2006 2008 시 장 규 모 [백만] 5 15 20 25 1997 1999 2001 2003 2005 2007 가 입 자 수 삐삐 이동 합계 국내의 이동 통신 시장은 시장 성숙기 진입에 따라 고객 확보에 대한 경쟁이 점점 더 심화될 것이다. 따라서 그 어느 때 보다 기존 고객에 대한 체계적인 관리가 중요하고, 특히 고수익 고객에 대한 이탈방지에 전사적 관점에서의 관리가 필요하다.
7 생존을 위한 전략 떠나는 고객을 어떻게 잡을 것인가? 방황하는 고객을 우리고객으로 어떻게 끌어들일 수 있을 것인가?
불만족한 고객 뒤늦은 마케팅 수익감소 무너지는 회사
8 생존을 위한 전략 CRM ? (customer relationship management)
기업이 고객과의 지속적인 관계강화를 위해 보유하고 있는 자원을 적극적으로 최대한 활용하여 고객의 평생가치(Life Time Value)를 증진시키려는 일련의 과정. 가치상승의 시너지 가치하락의 역순환 고객창출 고객유지 고객의 수용→고정화 고객이탈 고객을 빼앗김 고객감소→매출감소
9 CRM의 목적 고객이탈방지 잠재고객의 실고객화 고객가치창출 틈새시장개척 시너지효과의 극대화 고객부가가치 창출 우수고객유지
10 CRM의 단계 고객(현재,잠재)의 자료 수집 DB화 고객의 행동에대한 점수화 고객행동 분석/예측 기업의 경쟁력강화
지속적인 개발,측정, 검증,실현 이탈방지를 위한 마케팅 수립 고객집단의 세분화
11 왜 고객관계가 중요한가 고객 유지율을 5% 증가시키면 평균고객의 가치는 25~100% 증가된다. -베인&컴페니
고객을 유지하는데 드는 비용은 신규 고객을 창출하는데 드는 비용의 25%에 불과하다. 불만족을 갖고 있는 고객의 91%는 다시는 그 기업 제품을 구입하지 않는다. 만족을 얻지 못한 고객은 자신의 불만을 최소 9명에게 전파하여 기업의 이미지를 훼손시킨다.
12 사례를 통한이탈방지 방법 목표설정 작업흐름도 정의 실 고객 D/W를 이용. 분석기법 설명 이탈원인 규명 마케팅전략 기대효과
13 목표설정 목적 : 이탈 방지/감소 업계현황 : 전체 이동통신 회사의 평균 이탈율은 25%선이다.
우리 회사의 현실태 : 매년 약 31.8%의 고객 이탈율을 나타내고 있다. 목표 : 처음 1년 동안 전체 평균인 25% 미만으로 고객 이탈을 달성 하겠다.
14 작업흐름도 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과 이탈원인 분석
이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 분석
15 변수선택 변수선택 D/W 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과 이탈원인 분석 이탈요인 Survey
이탈집단 패턴 분석
16 변수선택(Data Selection & Cleaning)
D/W에서 고객에 대한 특성을 파악할 수 있는 다음의 변수를 추출함. 추출된 변수에 대하여 정제과정을 거쳐 난수 발생을 통한 샘플데이터 (1542명)추출
17 고객집단 산출 고객집단산출 D/W 변수선택 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과 이탈원인 분석
이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 분석
18 이탈고객집단 산출 고객의 수입에 따른 이탈율의 차이
고객의 수입이 높을 수록 이탈율이 줄어 들고 있음을 알 수 있다. 즉, 저소득층이 우리회사의 주 이탈고객이 된다.
19 이탈고객집단 산출 고객의 연령에 따른 이탈율의 차이
고객의 연령이 낮을 수록 이탈율이 줄어 들고 있음을 알 수 있다. 즉, 20대이하가 우리회사의 주 이탈고객이 된다.
20 이탈고객집단 산출 고객의 성별에 따른 이탈율의 차이
여성고객이 남자에 비해 주이탈 고객임을 알 수 있다.
21 이탈고객집단 산출 고객의 결혼여부에 따른 이탈율의 차이
미혼이 기혼에 비해 이탈율이 높음을 알 수 있다. 즉, 미혼이 우리회사의 주 이탈고객이 된다.
22 이탈고객집단 산출 지역에 따른 이탈율의 차이 지방이 수도권에 비해 이탈율이 높음을 알 수 있다.
즉, 지방권 고객이 우리회사의 주 이탈고객이 된다.
23 이탈고객집단 산출 성별에 따른 이탈율 결혼여부에 따른 이탈율 단위 % 단위 % Chi-square의 P-value= 0.000
24 이탈고객집단 산출 연령별 이탈율 지역별 이탈율 해지 해지 단위 % 단위 % Chi-square의 P-value= 0.000
25 이탈고객집단 산출 소득별 이탈율 단위 % Chi-square의 P-value= 0.000
26 이탈집단 세분화 이탈집단 세분화 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과 이탈원인 분석
이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 분석
27 이탈집단 세분화(TREE분석) 데이타마이닝 기법의 일종
의사결정규칙을 도표화하여 관심집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측하는데 사용. 이탈집단에 영향을 미치는 변수에 대한 탐색, 변환을 통해 모형을 설립, 평가하는 방법 어떤 상황 하에 이탈집단에 대한 각 단계에서의 판단 기준을 제시 이탈집단 산정을 위한 의사결정 예측 가능 Neural Network,판별분석, 회귀분석에 비해 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있는 장점
28 이탈집단 세분화(TREE분석) Tree 분석에서의 GainChart
노드 17,21,16,18,23,15순으로 높은 이탈율을 나타낸다. 또한, 노드 25,27 순으로 정상 이용율이 높음을 나타낸다.
29 이탈집단 세분화(TREE분석) 이탈집단에 대한 트리분석의 예측률 GiansChart에 대한 트리맵 예측률:1-Risk Est.
약 85%의 예측률을 나타낸다.
30 이탈집단 세분화(TREE분석) 상위 이탈집단과 정상집단에 대한 분석
이탈율이 전체 평균인 31.8%를 초과하는 집단중 상위 3개집단(17,21,16노드)에 대한 집단 규명 이탈율이 가장 낮은 정상집단(상위 1개,25노드)에 대한 집단 규명
31 이탈집단 세분화(TREE분석) C (16) A (17) B (21) D (25)
32 이탈집단 세분화(TREE분석) 상위 이탈집단과 정상집단에 대한 분석
이탈율이 가장 높은 A(17노드 )집단 소득: 200미만 가입방식: 조건부가입 성별 : 여자 지역: 지방권 이탈율 : 69.4% A
33 이탈집단 세분화(TREE분석) 상위 이탈집단과 정상집단에 대한 분석
이탈율이 두번째로 높은 B(21노드 )집단 소득: 200미만 가입방식: FREE 성별 : 여자 결혼: 미혼 이탈율 : 66.67% B
34 이탈집단 세분화(TREE분석) 상위 이탈집단과 정상집단에 대한 분석
이탈율이 세번째로 높은 C(16노드 )집단 소득: 200미만 가입방식: 조건부가입 성별 : 남자 직업: 영업직 이탈율 : 57.04% C
35 이탈집단 세분화(TREE분석) 상위 이탈집단과 정상집단에 대한 분석
이탈율이 가장 낮은 D(25노드 )집단 소득: 200이상 가입방식: 조건부가입 (1년) 연령: 40대이상 주둔확률 : 93.75% D
36 이탈집단의 가치산정 이탈집단의 가치산정 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 전략 및 기대효과 이탈원인 분석
이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 분석
37 LTV이용한 이탈집단 가치산출 LTV(Life Time Value)의 정의 LTV산정
한 고객이 어떤 기업의 고객으로써 존재하는 전체 기간동안 그 기업에 제공할 것으로 추정되는 재무적인 공헌도의 합계 LTV산정 개인의 LTV= 총 순수입×고객주둔 확률 ·총 순수입: W1(수입-지출)×W2기간(AI로 고객 관리하기(2) - 영원한 단골도, VIP도 없다 Wi는 가중치) ·고객주둔 확률: 1-이탈율
38 LTV이용한 이탈집단 가치산출 LTV이용한 이탈집단 가치산출 이탈집단의 개인 당 총 순수입× 각집단의 고객수
총 순수입: W1(수입-지출)×W2기간(Wi는 가중치) (※개인 당 총 순수입을 알 수 없으므로 여기에서는 개인 당 총 수입을 기준으로 이탈집단의 가치을 산출 하도록 함) 집단가치 함수 산출 결과 =(0.7125×표준화된 수입 ×표준화된 기간 )× 각집단의 고객수
39 LTV이용한 이탈집단 가치산출 이탈집단의 가치별 집단산출 A(17노드): = 0.7125×117.03 + 0.132×11.03
= 84.88 B(21노드): = × ×10.88 = 67.41
41 이탈집단 패턴분석 이탈집단 패턴 분석 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과
이탈원인 분석 이탈요인 Survey
42 이탈집단 패턴분석 전체집단의 패턴분석 월평균사용요금 : 30124원 월평균사용시간 : 120분 평균가입기간 : 257일
결재방식: 지로(71.9%)
43 이탈집단 중 가치가 높은 2개집단(C,A)의 패턴
이탈집단 패턴분석 이탈집단 중 가치가 높은 2개집단(C,A)의 패턴 C집단: 월평균사용요금 : 33991원 월평균사용시간 : 153분 평균가입기간 : 234일 결재방식: 지로(73.2%)
44 이탈집단 패턴분석 A집단: C,A집단이 전체에 비해 사용요금이나 시간이 많아 이탈률을 낮추면 매우 가치있는 집단으로 판단.
월평균사용요금 : 34008원 월평균사용시간 : 154분 평균가입기간 : 268일 결재방식: 지로(78.4%) C,A집단이 전체에 비해 사용요금이나 시간이 많아 이탈률을 낮추면 매우 가치있는 집단으로 판단.
45 이탈요인 Survey 이탈요인 Survey D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과
이탈원인 분석 이탈집단 패턴 분석
46 이탈요인 분석을 위한 SURVEY 이탈요인 분석을 위하여 해지를 위하여 대리점에 온 고객 987명을 대상으로 다음의 조사를 실시 설문내용 ‘귀하가 해지하게 된 가장 큰 이유를 선택하여 주십시요.’ 1. 수신가능지역이 작아서 2. 통화품질때문에 3. 부가서비스가 나빠서 4. 단말기 교환 보조가 없어서 5. 현 요금체계의 문제로 인해서 6. 고객에 대한 서비스가 나빠서
47 이탈원인 분석 이탈원인 분석 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과
이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 분석
48 이탈원인분석 전체 이탈원인 분석 이탈원인으로
5.현재요금체계가 34.3%, 4.단말기보조가 30.1% 1.수신가능지역이 16.1%, 2.통화품질이 10.9% 3.부가서비스가 5.3%, 6.고객에 대한 서비스가 3.2% 순으로 나타나 현재요금체계와 단말기보조가 주요 이탈원인임을 알 수 있다.
49 이탈원인분석 C집단의 이탈원인 분석 이탈원인으로
5.현재요금체계가 30.2%, 1.수신가능지역이 24.5% 2.통화품질이 19.8%, 3.부가서비스가 12.3% 4.단말기보조가 10.4%, 6.고객에 대한 서비스가 2.8% 순으로 나타나 현재요금체계와 수신가능지역이 B집단의 주요 이탈원인임을 알 수 있다
50 이탈원인분석 A집단의 이탈원인 분석 이탈원인으로
4.단말기보조가 35.8%, 5.현재요금체계가 23.2% 1.수신가능지역이 18.9%, 2.통화품질이 11.6% 3.부가서비스가 6.3%, 6.고객에 대한 서비스가 4.2% 순으로 나타나 단말기보조와 현재요금체계가 A집단의 주요 이탈원인임을 알 수 있다
51 이탈원인분석 전체 이탈원인 분석 현재요금체계와 단말기보조가 주요 이탈원인임을 알 수 있다. 34.3 30.1 16.1 10.9
해지이유 고객 서비스 부가서비스 통화품질 수신가능지역 단말기보조 현재요금체계 빈도 1200 1000 800 600 400 200 퍼센트 100 75 50 25 34.3 30.1 16.1 10.9 5.3 3.2 단위% 현재요금체계와 단말기보조가 주요 이탈원인임을 알 수 있다.
52 이탈원인분석 C집단의 이탈원인 분석 현재요금체계와 수신가능지역, 통화품질이 주요 이탈원인임을 알 수 있다. 30.2 24.5
고객 서비스 단말기보조 부가서비스 통화품질 수신가능지역 현재요금체계 빈도 120 100 80 60 40 20 퍼센트 75 50 25 30.2 24.5 19.8 12.3 10.4 2.8 단위% 현재요금체계와 수신가능지역, 통화품질이 주요 이탈원인임을 알 수 있다.
53 이탈원인분석 A집단의 이탈원인 분석 단말기 보조, 현재요금체계와 수신가능지역이 주요 이탈원인임을 알 수 있다. 35.8
고객 서비스 부가서비스 통화품질 수신가능지역 현재요금체계 단말기 보조 빈도 100 80 60 40 20 퍼센트 75 50 25 35.8 23.2 18.9 11.6 6.3 4.2 단위% 단말기 보조, 현재요금체계와 수신가능지역이 주요 이탈원인임을 알 수 있다.
54 전략 및 기대효과 전략 및 기대효과 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 이탈원인 분석
전략 및 기대효과 D/W 변수선택 고객집단산출 이탈집단 세분화 이탈집단의 가치산정 전략 및 기대효과 이탈원인 분석 이탈요인 Survey 이탈집단 패턴 AI로 고객 관리하기(2) - 영원한 단골도, VIP도 없다 분석
55 마케팅전략 C집단(월소득 200미만의 조건부가입방식을 취하고 있는 영업직 남성)의 경우
직업특성상 통화사용량이 높고 수신지역을 중요시 하기때문에 (전체 해지이유 중 54.7% 차지), 이 집단을 대상으로는 통화사용량에 따른 할증제도 등을 요금결재 전단이나 텔레 마케팅, 콜센터 등을 통해 적극 홍보할 필요성이 있으며, 또한 회사의 통화가능지역이 계속하여 넓어지고 있음을 강조하여 마케팅을 하면 이탈방지율을 높일 수 있다고 판다.
56 마케팅전략 A집단(월소득 200미만의 조건부가입방식을 취하고 있는 지방에 사는 여성)의 경우
위 집단은 단말기 보조문제와 현요금체계에 대한 이유로 해지율이 높다 (전체 해지이유의 59% 차지). 즉, 조건부 가입연한에 해지 될 경우 신기종의 단말기로 바꾸려는 성향이 높음으로 가입연한이 종료되기 전에 신규고객 가입에 드는 비용 이하로 단말기 보조에 대한 홍보를 실시함과 동시에 사용시간이 많은 층임을 감안하여 통화사용량에 따른 할증제도 등을 요금결재 전단이나 텔레 마케팅을 통해 적극 홍보한다면 이탈율을 줄일 수 있을 것으로 판단됨.
57 마케팅 적용 이탈가치 상위 C, A 276명 대상 이탈율 58.6% 텔레마케터 15명 고용
각 고객 집단별 마케팅에 따른 전단 작성 콜센터 운영 이탈율 46.3%로 저하 전체 이탈율을 25%로 낮아짐.
58 마케팅 적용 대상선정 :이탈가치 상위 C, A 276명 대상(18% ) 집단의 이탈율 : 58.6%
마케팅 수행 : 텔레 마케터 고용 고객집단별 전단 작성 콜센터 운영 집단에 대한 효과 : 이탈율 46.3% (-11.7%) 전체적 이탈방지 효과 : 25%
59 기대효과 전체 가입자수가 예를 들어150만명으로 가정 이에 따른 총 월매출액은 45,186,000,000원
위의 CRM을 통해 현재 31.84%의 이탈율을 25%로 낮추었다고 가정 약 102,600명의 인원이 이탈방지 효과가 나타남 이에 따라 매월 3,090,722,400원의 매출증가 효과 이 액수는 전체 매월 매출액의 약 7%정도의 증가를 나타냄.
60 향후 2차 전략 수립을 위한 과제 지속적인 고객 데이터 수집 및 SURVEY 1인당 매출액 대비 순수익률 AI로 고객 관리하기(2) - 영원한 단골도, VIP도 없다 산출
이탈률 방지를 위한 좀더 구체적인 집단별 마케팅 방안과 최대 이익을 위한 최대 마케팅 비용산출 정확한 LTV 산출을 위한 제반 비용의 산출(이자율 등) 향후 이탈방지프로그램의 개발이 수립되면, 더 확실한 경영전략을 위하여 고객예측시스템의 개발 필요
이탈 전략
리텐션 마케팅의 핵심은 입니다. 고객을 유지를 하는 전략으로 대부분 “재구매”를 생각하고 있지만, 동전의 양면처럼 "이탈"을 막는 전략도 신경써야 합니다.
다음 중 가장 신경써야 할 고객은 누구일까요?
• 우리 사이트뿐 아니라 여러 사이트에서 자주 구매하는 문어발 고객 고광렬
• 언제나 많은 구매를 해주는 순정파 고객 곽철용
• 꾸준한 단골이었지만 최근 구매가 뜸해진 고객 고니
• 어제 첫 구매를 한 새내기 고객 정마담
4명 모두 우리에게 중요한 고객이지만, 지금 당장 급하게 잡아야 할 고객은 “고니”입니다. 그 이유는 지금 잡지 않으면 이탈할 가능성이 가장 높기 때문인데요. 그동안 우리 브랜드에 높은 로열티를 보였던 고객일지라도 방문과 구매가 뜸해지면, 점차 우리 브랜드를 잊게 되고 결국 영영 이탈하게 됩니다. 특히 꾸준하고 높은 매출을 가져다주었던 단골 고객과 VIP 고객이 이탈 가능성이 있는지 수시로 확인해야 해요.
이탈 가능성이 높은 고객을 빠르게 관리해야 하는 이유!
CRM 마케팅이 계속해서 중요해지고 있는 요즘, 고객의 획득만큼 중요하면서도 더 어려운 것이 이탈 관리입니다. 왜냐하면 획득과 다르게 이탈 관리는 ‘때’가 있어, 이 ‘때’를 놓치면 고객을 다시 붙잡기 어려워지기 때문이에요. 그 이유는요
1. 이탈률은 시간이 지날수록 더더욱 높아집니다, 이탈 가능성이 보일 때 빠르게 잡는 것이 이탈을 막는 가장 좋은 방법입니다.
2. 이용자가 우리 서비스를 1년 동안 이용하지 않았다면 장기 미이용자로 분류되어 해당 고객의 정보는 즉시 파기하거나 별도로 저장, 관리해야 합니다.(정보통신망법 29조 제2항) 사전에 마케팅 활용 동의를 받지 않았다면 1년 미이용 고객의 정보는 마케팅에 이용할 수 없기 때문에, 고객과 접점을 만들 수 있는 1년 이내에 이탈을 막는 활동을 해야 돼요.
그렇다면, 고객이 이탈을 할지 안 할지 어떻게 알 수 있을까요? 단골 고객 또는 VIP 고객의 평균 구매주기를 계산해서 구매 할 시기가 지났는데도 구매 활동이 없는 고객을 직접 뽑는 방법이 있지만, 너무 어려운 방법이죠.그래서 많은 CRM 솔루션은 자신들만의 계산 방법으로 이탈 고객 데이터를 제공하고 있는데요. 다이티는 AI 엔진으로 더 정확도 높은 이탈 예측을 하고 있어요.
외국 글로벌 커머스 브랜드와 데이터를 검증했을 때, 다이티의 AI가 예측한 유지 가능성(Predictive alive)이 낮은 고객은 (=이탈 가능성이 높은 고객) 실제로 대부분 이탈한 것으로 확인이 되었어요.
예측을 뒤엎는 것이 이탈 관리
단골 고객 “고니”의 이탈이 예상되었을 때, 이 예상을 뒤집고 계속해서 고니가 구매활동을 이어가도록 하는 것이 비즈니스 성장의 열쇠이며 마케터의 중요한 역할이기도 합니다. 특히 지금까지 구매 횟수가 많고, 평균 결제 금액이 높은 고객이 이탈하지 않도록 꾸준한 모니터링이 필요한데요. 다이티 AI는 내 고객의 구매 주기와 이탈률을 매일매일 업데이트해, 지금 이탈하면 안 되는 고객그룹을 자동으로 생성하여 추천드리고 있습니다.
예를 들어 아래처럼 전체 반복 구매자 중에서 이탈 확률이 높은 고객을 세그먼테이션 할 수도 있지만, AOV가 높은 고객 또는 VIP 고객처럼 가치가 높은 고객에게만 스페셜 오퍼를 제공할 수도 있도록 세그먼트를 제공해 드립니다.
이렇게 고객을 구분하여 세그먼트를 제공하는 이유는 두 가지예요.
첫째는 운영자가 고객 그룹별로 이탈을 막기 위해 사용되는 비용을 합리적으로 결정할 수 있도록 함인데요. 현재까지의 총 구매금액이 10만 원인 고객과 100만 원인 고객이 이탈이 예상된다고 가정했을 때, 같은 혜택과 메시지를 발송하는 것보다 100만 원인 고객을 유지하기 위한 혜택을 더 드리는 것이 더 효율적일 수 있어요.
두 번째 이유는 고객의 특성에 따라 맞춤 메시지를 보낸다면, 이탈 위험에서 구매로의 전환을 더 빠르게 할 수 있습니다. 예를 들어 일반 고객에게는 무료배송 혜택으로 더 가벼운 마음으로 쇼핑을 유도해 보는 것이 효과적일 수 있지만, 평균 구매금액이 높았던 고객은 무료배송 혜택보다 빠르게 구매를 유도할 수 있는 기한이 정해진 중복 할인쿠폰이 더 매력적인 혜택이 될 수 있거든요.
고객의 이탈을 막는 것이 왜 중요하고, 이탈률을 예측해 구매를 유도하는 방법에 대해서 말씀드렸는데요. 구매와 다르게 이탈하는 고객은 아무런 활동을 하지 않기 때문에, 그 중요성에 비해 CRM에서 많이 놓치게 되는 고객이기도 합니다.
중요한 고객과 오래오래 관계를 유지할 수 있는 이탈 막기! 다이티와 해보세요. 다이티 AI는 정확성 높은 이탈률 계산과 고객의 특성에 맞춰 지금 이탈을 막아야 할 최적의 세그먼트를 추천해 드립니다.
사례로 본 뉴스레터 미디어를 위한 현명한 번들링 전략(1)
미디어고토사의 창업자이자 필자입니다. 2005년부터 이 블로그를 운영해왔습니다. 트위터 140자의 매직, '혁신저널리즘'(공동저작), '사라진 독자를 찾아서' 등을 집필했습니다. 미디어와 기술, 비즈니스의 관계에 관심이 많습니다.
'유료 구독자가 이탈하지 않도록 줄 수 있는 또다른 혜택은 없을까?' 항상 고민거리였습니다. 숍(Shop)을 통해 짤막한 보고서를 등록하고 간단한 세미나를 개최하는 것도 실은 같은 맥락이었습니다. 콘텐츠 외의 또다른 혜택이나 유익을 제시해서 빠져나가지 않도록 하는 게 목적이었습니다. 이러려면 기존 구독자에겐 부가 상품들이 할인된 가격으로 제공할 수 있어야 했죠. 간단한 리포트는 무료로, 일부는 할인된 가격에 구매할 수 있도록 해서, 콘텐츠 아닌 다른 유익을 가져 갈 수 있도록 했습니다. 일종의 묶음 판매를 시작한 것이죠. 세부적인 데이터를 확인해 보진 않았지만 효과는 분명 높았습니다. 이탈하는 규모가 이전에 비해 확연하게 줄어들었죠. 물론 부가 혜택이 지속적으로 공급되는 시기와 아닌 시기에 따라서 이탈율은 달라집니다. 그만큼 꾸준함과 관심이 필수적이죠.
미디어고토사는 이러한 형태로 가벼운 번들링 전략을 구현하고 있습니다. 유료 구독이라는 기본 상품과 부가 혜택으로서 리포트 및 세미나. 이 둘을 묶어서 할인된 가격에 구매할 수 있도록 합니다. 아직 다양한 번들링 유형을 시도하지는 못하고 있지만, 초보적인 형태에서도 번들링은 효과를 내곤 합니다. 콘텐츠 커머스 시장에 진입한 이상 번들링은 놓칠 수 없는 마케팅 전략 중의 하나라고 할 수 있을 겁니다.
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[더구루=윤진웅 기자] 넥센타이어가 유럽 시장 판매 강화를 위해 현지 마케팅팀을 개편한다. 당장 내달부터 유럽 판매 타이어 가격이 인상되는 만큼 마케팅 경쟁력 제고가 급선무라는 판단했기 때문이다.
30일 업계에 따르면 넥센타이어 유럽판매법인은 최근 마케팅팀 개편을 시작했다. 연말까지 마케팅팀을 재배치할 계획이다.
이번 조직 개편은 유럽 판매 타이어 가격 인상에 따른 것으로 업계는 보고 있다. 원자재비와 물류비 상승 등을 고려해 내달부터 유럽에서 판매하는 타이어의 가격을 인상하기로 결정했기 때문. 가격 경쟁력이 하락한 만큼 마케팅으로 이를 만회, 현지 고객 이탈을 예방한다는 전략으로 해석된다.
넥센타이어 유럽 마케팅 조직 개편은 올해 들어 두 번째다. 지난 4월에는 호세 루이스 코랄 로사도(José Luis Corral Rosado) 신임 마케팅 매니저를 중심으로 한 차례 개편을 진행했다. 당시엔 체코 공장 상업 생산에 발맞춰 마케팅과 영업망 확충 차원에서 진행했었다.
특히 넥센타이어는 지속해서 타이어 원자재 가격이 상승할 것을 고려, 마케팅팀이 즉각 대응할 수 있도록 새로운 근무체계 도입도 검토 중인 것으로 전해진다. 마케팅팀원 재배치를 완료하는 대로 업무 환경 조성을 위한 프로젝트를 진행한다는 계획이다.
업계 관계자는 "올해 들어 유럽 타이어 가격 인상, 미국 반덤핑 과세 등 수익성이 악화될 수 있는 요소가 늘었다"며 "이를 돌파하 위한 정공법은 강화된 마케팅 전략이라고 볼 수 있다"고 말했다.
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