고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI
(참조 자료: The ROI Of A Customer Data Platform: Metrics For Marketers)
고객 데이터 플랫폼(CDP)은 사일로화된 데이터를 통합하여 세부적인 고객 인사이트를 제공하고 고객 여정을 연결합니다. 이를 통해 고객과의 인터렉션의 개인화와 타이밍을 최적화할 수 있지만, CDP가 마케팅과 비즈니스 전반에 가져다주는 부가가치를 어떻게 정량화할 수 있을까요?
마케터가 고객 데이터 플랫폼의 ROI를 측정하고 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 사용할 수 있는 9가지 지표들을 살펴보겠습니다.
CDP의 ROI 측정을 위한 주요 지표
1. 광고비 지출 최적화
인지도, 리드 생성, 판매 등 광고 캠페인 목표를 최소한의 광고 비용으로 달성하는 것은 모든 광고 캠페인의 기본 목표이기도 합니다. 캠페인 타깃을 구매 가능성이 높은 오디언스로 좁히면 광고 지출을 줄이면서도 캠페인의 ROI를 향상시킬 수 있습니다.
CDP를 사용하면 어느 한 채널을 통해 확보한 잠재 고객 리스트를 다른 채널의 새로운 광고 캠페인에서 제외하여 타깃팅을 중복하지 않고 효율적으로 집행할 수 있습니다. 평균 클릭당 비용과 같은 광고 성과 데이터를 비교하면 고객 데이터 플랫폼에서 제공하는 인사이트가 광고 지출을 개선하는 데 도움이 되는지 알 수 있습니다.
2. 전환율 향상
전환율은 총 전환 수(예: 양식 작성, 제품 구매 등)를 오퍼(Offer) 혹은 랜딩 페이지의 총 방문자 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 현재 업계 평균보다 낮은 전환율은 제공되는 제품이나 서비스가 타깃팅하고 있는 잠재 고객이 느끼는 가치 사이에 큰 갭이 있음을 나타내는 지표입니다.
CDP는 과거 고객에게 더 관련성 높은 오퍼를 제공하거나 잠재 고객이 온라인에서 찾고 싶은 답변을 검색할 때 해당 위치별 콘텐츠를 홍보하는 등의 데이터 기반 활동을 지원하여 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 활동이 의도한 효과를 거두었는지 측정하려면 매 분기마다 전환율의 변화를 측정하여 개선점을 파악해야 합니다.
3. 고객 충성도 및 유지율 향상
고객 충성도(Loyalty)와 유지(retention)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있습니다. 설문조사 외에도 기업이 기존 고객과의 성공 여부를 판단하기 위해 측정할 수 있는 몇 가지 고객 유지 지표가 있습니다.
CDP 내의 데이터는 팀이 고부가가치 고객에게 마케팅 노력을 집중할 수 있는 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이탈할 가능성이 있는 고객에게 최고의 리소스와 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 영역에서 CDP가 미치는 영향을 파악하려면 고객 유지율(즉, 고려 중인 기간 말 기준으로 총 고객 수에서 신규로 확보한 고객 수를 뺀 값을 모두 기간 초의 고객 수로 나눈 값)과 같은 충성도 및 유지 지표부터 시작하세요.
또 다른 유용한 지표는 재구매 비율(즉, 재구매 고객 수를 총 고객 수로 나눈 값)일 수 있습니다. 이러한 수치를 몇 달 또는 몇 분기에 걸쳐 추적하여 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.
4. 반품률 감소
반품률(즉, 반품된 품목 수를 해당 기간 동안 판매된 품목 수로 나눈 값)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있을 수 있지만, 마케팅 활동이 과연 애시당초 적합한 고객을 타겟팅하고 있는지를 나타내는 지표가 될 수도 있습니다.
Shopify는 반품의 70% 이상이 사이즈, 핏, 스타일과 같은 개인 선호나 취향 등의 이유로 이루어진다고 밝혔습니다. CDP의 고객 프로필 데이터를 사용하면 비즈니스가 제공하는 제품에 맞는 개인별 선호도를 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. CDP를 구현한 후 주기적으로 반품률을 확인하여 보다 정확한 타깃팅의 효과를 측정하세요.
5. 고객 생애 가치(CLV) 증대
마케터라면 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. CLV를 계산하는 것은 다른 계산법보다 조금 더 복잡하지만, 그 결과 수치를 통해 다양한 고객 세그먼트에서 비즈니스가 기대할 수 있는 수익을 명확하게 파악할 수 있습니다.
개인화 향상, 마케팅 세분화, 업 셀링/크로스 셀링 기회 증가 등 CDP가 CLV에 영향을 미칠 수 있는 방법은 매우 다양하기 때문에, CDP가 제공하는 인사이트를 바탕으로 새로운 전략을 구현할 때 CLV가 어떻게 변화하는지 계속 추적하세요.
6. 고객 만족도 향상
기존 고객은 신규 고객보다 보다 높은 전환율을 보일 뿐만 아니라 동료에게 제품을 추천하고 브랜드 옹호자가 될 수 있습니다. 단골 고객들을 대상으로 마케팅하고자 하는 모든 비즈니스는 고객 만족도를 최우선으로 고려해야 합니다.
고객 데이터 플랫폼은 모든 고객 상호 작용을 하나의 중앙 센터로 통합하여 고객 서비스 전문가가 고객이 브랜드와 상호 작용한 방식과 고객 서비스 상호 작용에서 기대하는 바에 대한 상황별 인사이트를 제공함으로써 고객이 문제를 해결하고 경험을 개선하도록 쉽게 도울 수 있도록 합니다. 제품 구매 후 또는 고객 서비스 상호 작용 후와 같이 최적의 시점에 고객 만족도 설문조사를 실시하면 고객 만족도에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.
7. 최적화된 개인화 캠페인
마케팅 콘텐츠, 영업사원과의 통화, 챗봇 지원 등 대부분의 고객은 자신의 니즈와 비즈니스와의 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된 경험을 기대합니다.
마케터는 적절한 형식의 깔끔한 고객 데이터 기록을 통해 인공지능(AI)을 사용하여 고객의 의도나 맥락에 기반한 콘텐츠를 보여 주거나 고객이 표현한 관심사를 기반으로 개인화된 이메일을 보내는 등 고객과 소통하기 위해 취할 수 있는 차선책을 파악할 수 있습니다.
CDP에서 최적화된 개인화의 성공 여부를 측정하기 위해 이메일 오픈율, 클릭률, 참여율, 잠재 고객이 마케팅 검증 리드(MQL)로 전환되는 등의 상태 변화 등 마케팅 운영 전반에 걸쳐 여러 가지 지표를 살펴볼 수 있습니다.
8. 옴니채널 캠페인 향상
전통적으로 마케터는 소셜 미디어, 이메일, 긴 형식의 콘텐츠 등 고객 여정 전반에서 고객을 지원하기 위해 여러 도구와 채널을 사용합니다. CDP가 이러한 채널에 필요한 모든 기술을 대체할 수는 없지만, 옴니채널 마케팅을 위해 적합한 다음 단계를 오케스트레이션하고 자동화함으로써 고객 여정을 지원할 수 있습니다.
옴니채널 캠페인의 성공 여부를 측정하는 것은 이 게시물에서 논의한 다른 지표보다 더 어려울 수 있습니다. 소셜, 이메일, 웹사이트 등 각 채널에 대해 이미 측정하고 있는 지표를 통해 측정하는 것이 중요합니다. 그러나 마케팅 ROI에 대한 보다 포괄적인 지표를 사용하면 다양한 마케팅 채널의 성공에 대한 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다.
9. 예측 분석을 통한 보다 정확한 수요 및 캠페인 계획
효과적인 마케팅 캠페인을 계획하려면 정확한 과거 데이터와 해당 데이터를 사용하여 미래 트렌드를 예측할 수 있어야 합니다. 과거에는 분석가의 몫이었지만, AI와 고객 데이터 플랫폼을 통해 예측 분석을 자동화하고 향후 고객 수요를 충족시킬 수 있는 미래의 이니셔티브를 계획하는 것이 더욱 쉬워지고 있습니다.
수요 및 캠페인에 대한 계획 향상이 정확히 따지면 측정 지표는 아니지만, 이는 마케팅에서 시작되는 비즈니스 혜택이라 할 수 있습니다. 앞서 설명한 다른 마케팅 지표, 특히 마케팅 ROI와 고객 만족도 중심의 지표를 사용하면 이렇게 세운 캠페인 계획의 성공 여부를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 각 캠페인 목표에 대한 성과를 파악하는 것도 전체 계획의 성공 여부를 확인할 수 있는 좋은 방법입니다.
고객 데이터 플랫폼에서 비즈니스 가치 확인
고객 데이터 플랫폼의 ROI를 정량화할 수 있으면 이에 대한 투자를 정당화시키고 CDP가 비즈니스에 진정한 가치를 제공하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. CDP를 구현하면 팀이 추적하고 더 큰 조직과 공유할 수 있는 주요 마케팅 및 비즈니스 지표에서 분명한 향상이 나타나야 합니다. 가장 중요한 지표를 통해 ROI를 결정하면 고객에게 최적화되고 개인화된 여정을 제공하는 데 도움이 됩니다.
