고객 프로필이란 무엇인가요?

고객 프로필을 구축할 때 조직은 고객 프로파일링을 수행해야 합니다. 여기에는 인구 통계, 심리학적 데이터, 구매 선호도 및 불만 사항과 같은 고객 세그먼트에 대한 정보 수집이 포함됩니다.

고객 프로파일링의 목적은 조직이 고객이 누구인지, 그리고 고객에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 방법을 파악하는 데 있습니다. 이는 일반 고객이 누구인지, 무엇을 좋아하는지, 무엇을 싫어하는지, 어떤 사람인지, 무엇을 원하는지에 대한 심층적인 분석입니다.

프로필은 고객 이탈을 줄이고, 더 나은 가격 전략을 개발하며, 고객의 요구에 더 잘 부합하고자 하는 제품 개발 팀에 도움을 줄 수 있습니다. Gartner 설문조사에 따르면 고객 서비스 리더의 84%가 고객 데이터와 분석을 "매우 또는 극도로 중요하다"고 생각했습니다.¹

전반적인 목표는 조직이 고객 프로필을 연료로 삼아 보다 타겟화된 개별 고객 경험을 제공하고 고객 충성도를 높여 수익을 개선하는 것입니다.

고객 프로필의 작동 방식을 이해할 때 가장 먼저 해야 할 일은 이 문서를 사용하는 두 가지 비즈니스 유형, 즉 B2B(Business-to-Business)와 B2C(Business-to-Customer)를 구분하는 것입니다. 사용자로부터 수집되는 데이터는 조직이 속하는 유형에 따라 달라집니다.

B2B 조직은 종종 고객 프로필을 강화하는 데 도움이 될 수 있는 계정 기반 마케팅 전략을 사용합니다. B2B 고객 프로필의 목적은 특정 고객 한 명에게만 초점을 맞추는 것이 아니라, 비즈니스 고객 세그먼트를 더 잘 이해하는 것입니다. B2B 조직은 이상적인 고객 프로필(IDC)을 활용하여 비즈니스에 가장 적합한 고객을 찾거나 회사 규모와 산업 동향과 같은 기업통계적 정보를 살펴보고 잠재적인 고객 회사를 이해할 수 있습니다.

B2B 고객 프로필의 데이터는 정량적 분석에 더 중점을 두는 반면, B2C 고객 프로파일링은 연령, 성별, 라이프스타일 선호도, 직책 및 개인 선호도를 포함한 개별 고객 및 인구 통계에 초점을 맞춥니다.

짧게 대답하자면 '아니요'입니다. 구매자 페르소나에는 고객 프로필과 유사한 정보가 포함되지만 수집되는 정보는 가상의 정보입니다. 데이터는 실제 고객을 기반으로 하지만 구매자 페르소나는 이상적인 고객 또는 세그먼트의 가상의 버전을 생성합니다. 조직이 더 넓은 캠페인 전략을 수립하고 특정 타겟 고객에게 도달하고자 하는 경우 유용한 분석이 될 수 있습니다.

그러나 가장 큰 차이점은 고객 프로필에는 구매 내역, 고객 지원 상호작용과 같은 실제 고객 데이터만 포함된다는 것입니다. 고객 프로파일링 프로세스는 조직이 기존 고객을 유지하고 잠재적인 신규 고객을 참여시키는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움을 주기 위해 만들어졌습니다.

고객은 고객 여정 전반에 걸쳐 개인화된 경험을 기대합니다. 고객 프로필은 고객 행동, 요구 사항 및 선호도에 대한 심층적인 이해를 제공하기 때문에 조직에 필수적입니다. 이 데이터는 비즈니스가 제품, 서비스 및 마케팅 전략을 보다 효과적으로 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 고객 프로필을 개발함으로써 조직은 운영을 최적화하고 경쟁이 치열한 마켓플레이스에서 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

가장 중요한 점은, 고객 프로필을 통해 조직이 고객 기반을 더욱 효과적으로 세분화할 수 있다는 것입니다. 이제 대부분의 기업 리더와 팀은 모든 고객이 똑같지 않다는 사실을 알게 되었습니다. 타겟 시장 내의 다양한 그룹을 이해하면 기업은 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

인구 통계(연령, 성별, 소득), 심리 통계(라이프스타일, 가치), 행동 데이터(구매 패턴, 온라인 활동)를 기반으로 고객을 분류하는 소매 회사를 예로 들 수 있습니다. 이러한 유형의 세분화를 통해 마케팅 캠페인 메시지와 제품 오퍼링이 적절한 대상 고객에게 도달하고 공감대를 형성하여 참여도를 높이고 전환율을 높이며 전체 고객 생애 가치를 높일 수 있습니다.

이와 별도로 고객 프로필은 기업이 충족되지 않은 요구 사항과 고충을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직은 고객 데이터를 분석함으로써 시장이나 제품 또는 서비스를 개선할 수 있는 영역의 격차를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 기술 소프트웨어 회사는 특정 사용자 그룹이 지속적으로 기능으로 인해 어려움을 겪고 있다는 것을 알아차리기 시작합니다. 고객 프로파일링을 통해 회사는 제품 디자인을 조정하거나 추가 지원을 제공하여 궁극적으로 고객 충성도와 고객 유지를 높일 수 있습니다.

고객 프로파일링의 몇 가지 구체적인 이점은 다음과 같습니다.

고객 프로필은 영업 팀이 개인화된 메시지를 만들고 대상 사용자에게 특정한 커뮤니케이션 채널을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 고객을 확보할 수 있는 보다 효과적인 리드와 타겟팅된 마케팅 접근 방식을 얻을 수 있습니다.

고객 프로필을 보유함으로써 조직의 영업 팀은 판매로 이어지지 않을 가능성이 있는 리드를 추적하는 데 쓰이는 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. 고객 프로필은 모든 리드를 측정하는 벤치마크 역할을 하므로 영업 팀은 리드를 추진할지 여부에 대한 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

고객 프로필의 궁극적인 목표는 고객에게 보다 우수하고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 이를 통해 고객 충성도를 높이고 장기적으로 고객의 전반적인 구매 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 고객 프로필은 영업 및 마케팅 팀이 고객 전략을 수립할 때 특정 접점을 제공할 수 있습니다.

모든 고객 데이터를 하나의 통합 시스템에 통합하는 시스템을 구축하면 보다 심층적인 개인화를 보장하는 데 도움이 됩니다. 부서 전체의 모든 데이터를 한 곳에서 볼 수 있으므로 팀은 고객 데이터를 빠르고 효율적으로 찾을 수 있습니다.

고객 프로파일링은 영업 팀에 특정 리드를 타겟팅할 수 있는 충분한 정보를 제공합니다. 브랜드 이름, 성별, 위치, 상호작용, 불만 사항을 알려주는 고객 프로필의 예를 들어 보겠습니다. 이 모든 정보를 통해 영업 팀은 막다른 골목에 다다랐을 가능성이 있는 리드를 걸러내고 대신 고품질 리드에 시간을 집중할 수 있습니다.

성공적인 고객 프로필에는 이름, 성별, 나이와 같은 기본 정보만 있는 것이 아닙니다. 대신 조직은 대상 고객이 누구인지, 이들이 브랜드와 어떻게 상호작용하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있는 많은 데이터 포인트를 포함해야 합니다. 고객 프로필을 만드는 단계는 다양할 수 있지만 조직은 다음과 같은 다섯 단계를 기반으로 사용하여 시작할 수 있습니다.

고객 프로필을 구축하기 위한 첫 번째 단계는 사용 가능한 고객 데이터를 수집하고 분석하는 것입니다. 조직의 크기와 수집할 데이터의 범위에 따라 고객 데이터베이스 플랫폼 또는 연락처 관리 시스템과 같은 소프트웨어 시스템이 필요할 수 있습니다. 조직은 고객 프로필을 구축하기 위한 데이터를 수집, 집계 및 분석할 수 있는 소프트웨어 시스템을 찾아야 합니다.

고객 데이터를 수집하고 분류한 후에는 해당 데이터를 사용하여 브랜드가 유치하는 고객 유형을 파악할 차례입니다. 고객 프로파일링을 통해 조직은 데이터를 분류하고 공유된 인구 통계 정보 및 행동을 결정할 수 있습니다. 조직은 동기 또는 위치와 같은 고객 그룹 간의 유사점을 찾을 수 있습니다. 이 단계는 비즈니스가 고객을 타겟팅하고, 홍보 활동을 개인화하고, 소셜 미디어 마케팅 전술을 개선하고, 기타 고객 경험 제공을 최적화하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

고객 프로필 프로세스의 다음 단계는 일반적인 고객 불만 사항을 파악하는 것입니다. 이는 고객 데이터를 분석하여 고객의 요구가 충족되지 않는 부분을 파악하고 구매 행동을 분석함으로써 수행할 수 있습니다. 조직은 인구 통계 데이터를 사용하여 한 고객 그룹에서 다음 고객 그룹으로 공통적인 고충 사항의 패턴이 있는지 확인할 수 있습니다.

조직에는 여러 가지 방법으로 사용자를 설문 조사할 수 있습니다. 이 단계에서 조직은 모든 고객 그룹에서 브랜드에 이상적인 고객이 어떤 모습인지 명확하게 파악할 수 있도록 모든 피드백을 수집해야 합니다. 피드백은 고객 만족도 설문조사, 고객 노력 점수, 커뮤니티 포럼 및 포커스 그룹을 통해 수집할 수 있습니다. 정성적 및 정량적 고객 프로필 데이터를 모두 수집한 후 조직은 비즈니스에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

고객 프로필을 처음 설정한 후에는 조직과 마케팅 팀에 가장 적합한 CRM(고객 관계) 시스템을 찾는 것이 중요합니다. 적합한 CRM 소프트웨어에는 현재 고객의 데이터를 관리 및 추적하고 정확한 고객 프로필을 개발하는 데 도움이 되는 도구가 포함되어 있습니다. 일부 소프트웨어는 쉽게 시작할 수 있도록 고객 프로필 템플릿과 함께 제공될 수 있습니다. 비즈니스가 올바른 고객에 초점을 맞출 수 있도록 고객 프로필을 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.

이는 가장 간단한 고객 프로파일링 유형입니다. 나이, 성별, 인종, 불만 사항과 같은 가장 기본적인 정보만 포함됩니다. 이는 단순한 비즈니스 모델이나 고객 프로필 생성 일정이 촉박한 비즈니스에 가장 적합합니다.

이러한 유형의 고객 프로파일링은 주요 인구 통계를 파악한 다음 해당 데이터를 사용하여 특정 개인을 타겟팅할 수 있습니다. 비즈니스는 이 기본 정보를 사용하여 마케팅 캠페인이나 개인화된 고객 경험을 만들 수도 있습니다. 일반적으로 이러한 형태의 고객 프로파일링은 다양하며 시스템에 입력된 데이터만큼만 효과가 있습니다.

이 방법은 조직이 비즈니스에 시장 세분화를 사용하는 경우에 가장 적합합니다. 비즈니스에서 사용하는 각 마케팅 전략에 대한 프로필을 분리하고 고객이 속한 세그먼트에 따라 고객을 분리합니다. 이 방법은 하나의 특정 그룹에 집중하는 대신 비즈니스가 협력할 수 있는 여러 유형의 고객을 인정합니다.

이 고객 프로파일링 방법을 통해 비즈니스는 개인의 선호도에 맞는 맞춤형 메시지 자료를 만들 수 있습니다. 세분화의 또 다른 용도는 각 세그먼트와 관련된 채널을 통한 메시징과 같은 채널 최적화를 사용하는 것입니다. 충성도가 높은 고객을 위한 이메일이나 실제 마케팅 자료일 수도 있고 젊은 사용자를 위한 문자 메시지일 수도 있습니다.

구매자 페르소나는 반가상의 정보를 사용하여 고객의 사고방식을 파악하는 일종의 고객 프로필입니다. 이 방법으로 수집된 데이터는 고객의 두려움과 신념을 이해하기 위한 보다 정성적인 정보입니다. 이러한 유형의 고객 프로파일링의 주요 목적은 유치하려는 고객에게 더 잘 부합하도록 비즈니스의 마케팅 또는 영업 전략을 다시 조정하는 것입니다.

구매자 페르소나는 리드를 생성하고, 웹 사이트 레이아웃 또는 디자인을 최적화하고, 판매 전략을 수립하는 데 사용할 수 있습니다. 구매자 페르소나는 가상이지만 시청자 행동을 해석하거나 콘텐츠 전략을 다양화하려는 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다.

ICP는 영업 팀의 기준선으로 생각할 수 있습니다. 이 고객 프로필 방법은 고객 데이터를 사용하여 비즈니스가 제공하는 제품 또는 서비스에 완벽하게 적합하다고 생각되는 회사의 아이디어 프로필을 구축하는 내부 도구입니다. ICP는 일반적으로 비즈니스가 꿈꾸는 리더가 되는 가상의 회사입니다.

예를 들어 한 사람이 숙박업소를 대상으로 리무진 서비스를 판매하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 ICP는 호텔 체인이나 연회장이 될 수 있습니다. 구매자 페르소나는 회사의 이벤트 기획자나 운영 관리자일 수 있습니다. ICP는 주로 비즈니스가 특정 종류의 리드를 확보하고 홈런을 칠 수 있는 고객에 집중하는 데 사용됩니다.

고객 프로파일링은 이상적인 고객을 이해하고 타겟팅하는 것을 목표로 하는 비즈니스에 중요한 도구이지만 정확하고 효과적인 프로필을 만드는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다.

조직은 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 있으며, 제공되는 정보가 최신이고 완전한지 여부가 항상 명확하지는 않습니다. 이로 인해 고객 행동을 포괄적이고 실시간으로 이해하기가 더 어려워집니다. 하지만 이 문제에 대한 해결책은 데이터를 처리하고 분석하여 모든 프로필에서 일관성을 유지할 수 있는 CRM 시스템을 찾는 것입니다.

또 다른 과제는 고객 행동이 끊임없이 진화하고 있다는 것입니다. 선호도의 변화, 경제적 변화, 새로운 기술은 고객의 행동 방식과 가치관을 빠르게 변화시킬 수 있습니다. 고객 프로필을 최신 상태로 유지하려면 지속적인 모니터링과 적응이 필요합니다. 소비자 행동의 역동적인 특성으로 인해 시간이 지나도 관련성을 유지할 수 있는 정적 프로필을 만드는 것은 어렵습니다. 이 문제에 대한 해결책은 영업 팀이 고객 프로필을 최상으로 유지하고 실시간으로 업데이트하는 것입니다.

마지막으로, 세분화 문제는 비즈니스가 개인화와 광범위한 타겟팅의 균형을 맞추려고 할 때 발생합니다. 너무 범위를 좁히면 시장 잠재력을 제한할 수 있고, 너무 광범위한 프로필은 일반적인 메시지나 마케팅 활동으로 이어져 고객의 공감을 얻지 못할 수 있습니다. 이 문제에 대한 해결책은 의사 결정권자가 마케팅 및 영업 전술을 지속적으로 재평가하는 것입니다.

인공 지능(AI)은 고객 프로필을 구축하고 고객 프로필 작업을 수행하는 데 모두 사용됩니다. 전자의 경우, AI는 기업이 타겟 고객에게 접근하고 이해하는 방식을 혁신하고 있습니다.

특히 AI는 머신 러닝(ML) 능력을 통해 고객 프로파일링을 향상시킬 수 있습니다. AI는 ML 알고리즘을 사용하여 거래 내역에서 소셜 미디어 활동에 이르기까지 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 향후 행동을 예측합니다. AI 기반 도구는 이전과 달리 많은 양의 데이터를 분석하여 ICP 및 구매자 페르소나와 같은 더 강력한 고객 프로필을 구축할 수 있습니다.

또한 AI 기술은 데이터 정리 및 세분화와 같은 반복적인 작업을 자동화하여 마케터가 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. AI 기반 고객 프로파일링은 더 현명한 의사 결정을 내리고 마케팅 캠페인을 최적화하며 전반적인 고객 참여를 개선하고자 하는 비즈니스에게 새로운 길을 열어주고 있습니다.

이와 별도로 AI는 고객 프로파일링과 함께 작동하여 실시간으로 데이터를 처리하여 브랜드가 변화하는 고객 선호도에 빠르게 적응할 수 있도록 지원합니다. 기존 방식과 달리 AI는 고객 프로필과 협력하여 수동 분석으로는 알아채지 못할 수 있는 인사이트와 패턴을 발견하고 숨겨진 트렌드와 새로운 요구 사항을 파악하는 데 사용됩니다. 그런 다음 AI는 인간 직원을 위한 부조종사 역할을 하여 관련 고객 중심의 경험, 서비스 및 솔루션을 창출할 수 있습니다.