RFM 고객 세분화 분석 팁

1. 액션은 마케팅 담당자의 영역이다

고객 세분화 그룹을 보고 각 그룹에 어떤 액션을 할 것인지는 마케팅 담당자가 결정한다. 데이터 분석가도 적절한 액션을 제시할 수 있지만, 이는 분석가의 주 업무가 아니다.

데이터 분석 보고서는 마케팅 담당자가 액션 기획을 할 때 참고할 정보를 데이터에서 최대한 많이 뽑아 보여준다는 목표로 구성하는 것이 좋다. 그룹별 특성을 자세하게 서술하는 것이 중요하다. 실무를 하고 있다면 보고서에 있는 특성 이외에 참고해 보고 싶은 다른 특성이 있는지 마케팅 기획 담당자에게 물어보는 것이 좋다. 포트폴리오를 만들고 있다면, 실제 CRM 마케팅 사례들을 참고하여 어떤 특성 데이터가 필요할지 생각해 보는 것도 좋다.

고객의 특성은 성별, 나이 등 인구통계학적 특성뿐만 아니라 클릭, 페이지 뷰, 전환 등 서비스 내 사용자의 행동 패턴일 수도 있다.

2. 표를 포함한 적절한 시각화 방법을 선택한다

그룹별 데이터를 정리하기에 가장 기본이 되는 방법은 표다. 고객 세분화 결과를 한눈에 볼 수 있는 표를 첨부하는 것이 좋다.

이외에 전체에서 각 그룹이 차지하는 비율을 보여주는 것이 필요하다면 파이 차트를 선택하는 등 구체적인 목표에 따라 적절한 시각화 방법을 선택해 보고서를 구성할 수 있다.

3. 중요한 것은 임팩트이다

어떤 그룹이 비즈니스에서 가장 중요한 그룹인지를 한눈에 볼 수 있는 데이터, 즉 매출 데이터가 필요하다.

단순히 그룹별 총매출액을 보여주는 것보다 기간별 매출액을 보여주는 것이 좋다. 기간은 비즈니스, 분석 용도에 따라 다르겠지만 직관적인 단위인 최근 일주일, 한 달, 12개월, 올해 등의 기준으로 일단 데이터를 확인해 보는 것도 좋은 방법일 것이다.

단위는 '총계'와 '고객 1명당'을 모두 보여주는 것이 좋다. 그룹 전체의 임팩트는 총계를 통해, 그룹에 속한 고객 한 명의 임팩트는 고객 1명당을 통해 볼 수 있다. 같은 데이터라도 단위를 어떻게 하는지에 따라 다르게 해석할 수 있다.

정리된 데이터를 통해 각 그룹의 고객들이 얼마나 중요한 사람들인지 보여줄 수 있을 뿐 아니라, 떠나간 고객 그룹을 CRM 캠페인을 통해 다시 데리고 왔을 때의 임팩트도 추정해 볼 수 있다. 이미 떠나간 고객은 최근 한 달간 매출로 임팩트를 보여줄 수 없기 때문에, 좀더 과거 기간의 매출액이나 전체 기간의 매출액을 추가로 보여줄 수 있다. 목표에 따라 유연하게 생각할 필요가 있다.

기타

추가 정보를 제공하고 싶다면 대시보드를 구성해 보는 것도 좋다. 고객 세분화 그룹에 속하는 고객 리스트는 계속해서 변화한다. 변화를 트래킹할 수 있도록 대시보드로 분석을 자동화하면 반복되는 데이터 추출 요청을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 의사결정에 데이터를 더 자주 활용할 수 있게 된다. 각 그룹에 속해 있는 고객의 리스트를 추출하는 기능 등 마케팅 담당자의 실무에 도움이 되는 기능을 대시보드에 구비하면 더 좋을 것이다.

참고

https://datarian.io/blog/tips-for-customer-segmentation-analysis

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