고객 분석 또는 고객 데이터 분석은 고객 데이터를 사용하여 고객의 요구와 기대에 대해 추적, 분석 및 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것입니다. 

고객 데이터는 마케팅 캠페인을 수행하는 방법부터 비즈니스 결정을 내리는 방법, 제품 개발의 우선순위를 정하는 방법에 이르기까지 기업이 수행하는 모든 일에 정보를 제공할 수 있습니다. 

고객 분석은 비즈니스와의 모든 고객 상호 작용에서 발생하는 인식을 설명하는 고객 경험, 즉 CX의 핵심 구성 요소입니다. 기업은 고객 분석 툴을 사용하여 더 나은 고객 상호 작용을 통해 CX를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 확보부터 고객 유지에 이르기까지 고객 여정 전반의 고객 경험의 모든 측면을 개선하여 궁극적으로 회사의 수익을 개선할 수 있습니다. 

고객 경험은 고객층과 정서적 유대감을 형성하고 기업이 더 많은 고객을 확보하고 매출을 늘리고 고객 충성도를 높일 수 있도록 하여 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터 기반 기업은 정보에 기반한 의사 결정을 더 빠르게 내리고 새로운 기회와 도전에 대응할 수 있습니다. 따라서 기업은 고객에 대해 가능한 모든 것을 배우고 분석해야 합니다.

기업은 구매 내역 및 설문조사 데이터와 같은 메트릭을 사용하여 고객 습관과 인식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 여러 접점에서 고객을 추적하고 실행 가능한 인사이트를 생성할 수 있습니다. 또한 고객이 자사 제품과 업계 및 경제 전반에 대해 어떻게 생각하는지 연구할 수 있습니다. 

고객 분석은 마케팅 활동 및 제품 설계 결정에 대한 투자 수익을 이해하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객 정보를 연구하면 어떤 고객 세그먼트가 가장 많은 제품을 구매하는지와 같은 관련 인구 통계 정보를 알 수 있습니다. 그런 다음 고객 세분화를 수행하여 메시지를 개인화하고 더 많은 광고 예산을 지출하여 가치가 높은 고객에게 도달할 수 있습니다.

분석을 사용하여 잠재 고객을 실제 고객으로 더 효율적으로 전환하고 유지하면 수익성이 향상되고 긍정적인 입소문을 통해 잠재적으로 수익이 증가할 수 있습니다. 

• 식별
• 수집
• 조직
• 분석
• 조치

기업은 먼저 수집하려는 고객 데이터와 수집 방법을 파악해야 합니다. 기업이 고려해야 할 고객 데이터의 예로는 지리적 정보, 거래, 피드백, 고객 지원 정보 등이 있습니다.

기업은 추적하려는 데이터를 확정했다면 이를 캡처할 수 있는 시스템을 설정해야 합니다. 여기에는 가입 양식, 설문조사, 웹사이트 및 소셜 미디어 모니터링 툴 등이 포함될 수 있습니다. 기업은 필요한 데이터만 수집하고 고객을 보호할 수 있는 방식으로 데이터를 저장하도록 주의해야 합니다.

많은 기업이 데이터를 정리하는 데 도움이 되는 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 보유하고 있습니다. 이는 회사가 여러 소스에서 데이터를 가져오는 경우 특히 중요합니다. 또한 회사는 데이터 플랫폼에 대한 액세스를 필요한 사용자로만 제한하여 쉽게 취소할 수 있는 방식으로 읽기 전용 액세스를 제공해야 합니다.

다음으로 기업은 고객 데이터 분석을 수행해야 하며, 이를 위해 AI와 사람의 작업을 혼합하여 수행할 수 있습니다. 팀원들이 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 데이터 시각화를 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 또한 머신 러닝은 인간보다 시간당 더 많은 계산을 수행할 수 있으므로 직원들이 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있는 심층적인 인사이트를 제공합니다.

이제 회사는 수집한 데이터와 인사이트를 활용하여 올바른 의사 결정을 내려야 합니다. 회사는 마케팅 전략, 그들이 만드는 제품, 그들이 운영하는 산업, 고객에게 응답하는 방법 등을 변경할지 여부를 결정할 수 있습니다.

조직은 전반적인 고객 경험 전략의 성공 여부를 판단할 때 몇 가지 중요한 데이터 포인트를 확인할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 분석에는 네 가지 주요 카테고리가 있는데, 이는 고객 분석과도 관련이 있습니다.

• 서술적 분석
• 진단적 분석
• 예측 분석
• 규범적 분석

설명적 분석은 기업이 어떤 일이 일어났는지 파악하기 위해 검토할 수 있는 과거 데이터 포인트를 말합니다. 연례 보고서, 영업 보고서 및 고객 피드백과 같은 정보는 기업이 고객의 결정이 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 특정 분석 세트는 왜 발생했는지 또는 다음에 무엇을 해야 하는지가 아니라 무슨 일이 일어났는지에만 관심을 가집니다.

진단 분석은 어떤 문제의 근본 원인을 더 잘 이해하기 위해 기록 정보에 대한 데이터 분석을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 갱신 건수가 급격히 감소한 회사는 사용량 데이터를 통해 고객이 솔루션 사용을 중단했는지 확인할 수 있습니다. 회사의 순 고객 추천 지수(NPS)가 낮아지면 고객 서비스에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 고객 상담에 연결을 하는 데 너무 오래 걸리거나 발신자에게 호의적인 결과를 충분히 제공하지 못했을 수 있습니다.

예측 분석은 과거 및 현재 데이터를 사용하여 고객 행동과 선호도가 미래에 어떻게 변화할 수 있는지 추정하는 예측 모델링을 강화합니다. 예를 들어 이를 통해 가격 인상이 고객 습관에 어떤 영향을 미칠지 파악할 수 있습니다. 제품에 새로운 기능이 포함될 경우 매출에 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다. 가격 인상이 수요에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 고객의 습관이 바뀌면 고객의 니즈를 충족시키기 위해 회사가 해야 할 일이 무엇인지 파악할 수 있습니다.

처방적 분석은 예측 분석을 한 단계 더 발전시킵니다. 이는 앞으로 일어날 일을 예측할 뿐만 아니라 조직이 무엇을 해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 처방적 분석 기능은 머신 러닝 및 기타 AI 툴을 점점 더 많이 사용하여 다양한 데이터 포인트를 처리하고 권장 사항을 제공합니다. 회사는 가격을 인상하려는 경우, 새로운 가격을 지불하고 싶지 않은 고객의 이탈을 최소화하는 데 도움이 되는 제안을 제공할 수 있습니다. 가격에 민감한 고객을 만족시키는 데 도움이 될 수 있는 새로운 세그먼트를 제안할 수 있습니다.

기업이 다양한 카테고리에서 추적해야 하는 몇 가지 유형의 데이터가 있습니다.

• 인구 통계
• 심리학적 정보
• 구매 데이터
• 설문조사 결과

기업은 고객에게 제품에 대한 고객의 진정한 감정을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 고객 만족도 점수(CSAT)는 사람들에게 1점부터 5점까지 만족도를 매기도록 요청한 후 4점 또는 5점이라고 답한 응답자 수를 전체 응답자 수로 나누어서 계산합니다. 순 추천 점수(NPS)는 사람들이 회사나 제품을 네트워크에 추천할 의향이 있는지를 물어 백분율로 계산한 점수입니다. 마지막으로 고객 노력 점수(CES)는 고객이 목표한 바를 달성하는 것이 얼마나 어려웠는지를 추적합니다.

여기에는 고객의 거주지, 생계를 위해 하는 일, 연령, 성별 및 기타 고객 정보가 포함됩니다. 이 데이터는 기업이 특정 지역과 고객 세그먼트에 마케팅 예산을 더 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 데이터는 고객이 자신의 가치, 성격 및 세상을 보는 방식과 같은 문제에 대해 어떻게 생각하고 느끼는지와 관련이 있습니다. 심리학적 정보의 예로는 취미, 성격, 소비자 선호도 등이 있습니다.

기업은 일정 기간 동안의 판매 추적과 같은 여러 가지 주요 구매 정보를 추적할 수 있습니다. 고객 이탈률을 계산하여 주어진 기간 동안 얼마나 많은 고객이 이탈했는지 파악할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 고객이 회사에 지출할 금액을 파악하는 고객 생애 가치(CLV)를 계산할 수 있습니다.

기업은 일정 기간 동안의 판매 추적과 같은 여러 가지 주요 구매 정보를 추적할 수 있습니다. 고객 이탈률을 계산하여 주어진 기간 동안 얼마나 많은 고객이 이탈했는지 파악할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 고객이 회사에 지출할 금액을 파악하는 고객 생애 가치(CLV)를 계산할 수 있습니다.

고객 데이터 수집은 모든 고객 분석 업무의 중요한 부분입니다. 다음은 기업이 보다 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리기 위해 인사이트에 액세스할 수 있는 몇 가지 영역입니다.

• 쿠키
• CRM 대시보드
• 이메일
• 소셜 미디어
• 설문조사
• 웹사이트

광고 쿠키는 오픈 웹에서의 온라인 활동을 추적합니다. 자사 쿠키와 타사 쿠키의 두 가지 유형이 있습니다. 자사 쿠키는 이메일 주소, 위치, 쇼핑 선호도 등 웹사이트가 고객으로부터 직접 받는 데이터입니다. 대신 타사 쿠키는 여러 웹사이트에서 사용자 활동을 추적하여 당사자 간에 반익명화된 정보를 전달합니다. 예를 들어 웹사이트에서 결혼 반지 구매를 고려하고 있지만 구매를 완료하지 않은 사용자는 CNN.com을 탐색할 때 동일한 웹사이트에 대한 광고를 볼 수 있습니다.

기업은 CRM에 고객 및 관련 정보에 대한 기록을 유지할 수 있습니다. 이는 보통 소규모 고객 그룹을 보유한 B2B(기업 간 거래) 기업에게 특히 유용합니다. CRM은 커뮤니케이션 기록, 판매 정보, 데이터베이스에 입력된 날짜 등을 추적할 수 있습니다.

이메일은 기업의 고객 참여에서 중요한 역할을 할 때가 많습니다. 많이 기업이 할인이나 특별한 혜택을 제공할 수 있도록 고객에게 이메일 주소를 알려달라고 요청합니다. 그 결과 많은 기업에서 일주일에 두세 통의 이메일을 고객에게 발송합니다. 기업은 고객이 해당 이메일을 열어 링크를 클릭하는지 여부를 추적하여 고객의 관심도를 측정해야 합니다.

기업은 소셜 미디어 사이트에서 회사와 자사 제품에 대한 대화를 추적할 수 있습니다. 또한 고객이 회사에 직접 글을 쓰지 않더라도 브랜드와 제품에 대한 고객의 의견을 파악하여 고객 감정을 모니터링할 수 있습니다.

기업은 고객과 잠재 고객에게 제품 및 브랜드 관점과 관련된 질문을 구체적으로 할 수 있습니다. 고객은 회사와 제품의 강점과 약점에 대해 솔직한 피드백을 제공할 수 있습니다.

기업은 웹사이트 데이터를 추적하여 몇 가지 시급한 문제를 파악할 수 있습니다. 웹사이트 방문이 증가하고 있는지 또는 감소하고 있는지 파악할 수 있습니다. 고객이 웹사이트에서 얼마나 오래 머무는지, 어떤 페이지를 자주 방문하는지 추적할 수 있습니다. 예를 들어 FAQ 페이지가 가장 많이 방문하는 페이지 중 하나라면 회사는 솔루션의 작동 방식을 더 잘 설명해야 할 수도 있습니다.

최신 고객 분석 사례에는 몇 가지 특징이 있습니다.

• AI 기반 인사이트
• 제품 개발과의 통합
• 실시간 분석

기업은 머신 러닝과 같은 AI 툴을 사용하여 고객 데이터를 분석하여 더욱 풍부한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 머신 러닝은 더 많은 데이터 포인트를 더 빠르게 처리하여 주요 인사이트를 발견할 수 있습니다. 생성형 AI는 직원들이 어떻게 마케팅을 수행하고 고객 요구에 대응해야 하는지 더 깊이 생각할 수 있도록 도와줍니다.

기업은 고객 분석을 수집하는 것뿐만 아니라 이러한 인사이트를 실행 가능한 다음 단계로 전환해야 합니다. 선진 기업은 고객으로부터 얻은 정보를 사용하여 기존 제품을 개선하고 수요를 충족하기 위해 잠재적으로 새로운 제품을 출시할 수 있습니다.

기업은 변화하는 고객 요구에 맞춰 전략을 즉시 조정할 수 있도록 더 많은 의사 결정을 더 빨리 내려야 합니다. 실시간 또는 실시간에 가까운 분석을 수집하는 프로세스는 경쟁 우위를 창출할 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 고객 선호도가 바뀌어서 고객이 품질은 낮더라도 더 저렴한 제품을 선호하는 경우, 브랜드는 일시적으로 가격을 인하해야 할 수 있습니다.

고객 분석은 기업에 여러 가지 이점을 제공하며, 이는 모두 기업이 고객을 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기존 고객과 신규 고객에게 다양한 방식으로 더 나은 서비스를 제공하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다. 기업은 이를 활용하여 고객 이탈을 방지하고, 신규 고객을 더 쉽게 유치하고, 새로운 성장 기회를 파악할 수 있습니다. 고객 분석을 사용함으로써 얻을 수 있는 모든 이점은 기업이 비용을 절감하고 궁극적으로 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 매출 증대
• 이탈률 최소화
• 신규 고객 유치

고급 고객 분석 기능을 갖춘 기업은 더 나은 타기팅, 더 효율적인 판매 주기, 새로운 제품 기회 파악 등 다양한 방법으로 매출을 개선할 수 있습니다.

고객 분석을 연구하는 기업은 고객 만족을 유지하는 방법을 파악할 수 있습니다. 이전에 어떤 문제로 인해 더 많은 고객이 이탈했는지 파악한 다음 우선순위를 정할 수 있습니다. 이러한 고객 데이터를 사용하여 고객 서비스 기능을 개선함으로써 고객 이탈을 줄일 수 있습니다.

기업은 기존 고객 데이터를 사용하여 신규 고객을 더 효과적으로 타기팅할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 잠재 고객에게 어필할 수 있는 콘텐츠로 특정 세그먼트를 타기팅할 수 있습니다.

고객 분석을 수집하는 기업은 해당 정보를 안전하게 보호해야 합니다. 고객 분석에는 많은 이점이 있지만 몇 가지 문제점도 있습니다.

• 스토리지 비용
• 고객의 불안
• 데이터 도난 가능성
• 개인정보 보호 규정

기업은 고객 데이터를 안전하게 캡처하고 저장할 수 있는 올바른 툴과 기술에 투자해야 합니다. 경쟁력을 유지하기 위해 기업은 고객 데이터를 수집 및 저장하고, 인프라를 최적화하고, 비용과 성능의 균형을 맞추는 확장 가능한 솔루션을 채택하는 방법을 지속적으로 평가해야 합니다.

쿠키는 오픈 웹에서 고객을 추적하기 때문에 일부 고객은 불편함을 느낄 수 있습니다. 여러 웹사이트에서 광고가 자신을 팔로우하고 있다는 사실을 알게 된 고객은 이러한 추적에 불편함을 느낄 수 있습니다.

최근 일부 브라우저에서 쿠키를 지원하지 않고, 고객이 개인정보 보호 컨트롤을 사용하여 쿠키를 차단함에 따라 쿠키를 사용하지 않으려는 움직임이 나타나고 있습니다. 기업은 타사 쿠키 데이터가 예전만큼 많지 않을 수 있으며, 고객을 이해하고 성공적으로 타기팅하기 위해서는 자사 데이터 및 기타 신호에 의존해야 한다는 것을 알고 있습니다.

악의적인 행위자는 전 세계 기업의 고객 데이터를 훔치려고 시도합니다. IBM 보고서에 따르면 2024년 데이터 유출로 인한 전 세계 평균 비용은 488만 달러에 달했다고 합니다. 기업이 고객에게 보상하거나 벌금을 내야하는 경우 비용이 많이 듭니다. 뿐만 아니라 언론이 보안 침해 사실을 보도하는 경우, 특히 회사가 그 여파를 잘 처리하지 못하면 평판이 손상될 수도 있습니다. 기업은 사이버 보안 툴과 조치를 사용하여 보유하고 있는 고객 데이터를 보호하기 위한 조치를 취해야 합니다.

연방 및 지방 정부는 고객을 보호하기 위해 법률을 제정하며, 기업은 이러한 규정을 준수해야 합니다. 고객 데이터를 보호하지 못하면 벌금에서 법적 문제에 이르기까지 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 경영진은 회사가 어떤 법률과 규정의 적용을 받는지 이해하고 이를 준수하기 위한 올바른 프로세스를 마련해야 합니다.