데이터 및 텍스트 분석이 고객 유지를 개선하는 5가지 방법

데이터를 기반으로 하는 고객 유지 전략은 궁극적으로 팀이 고객에게 접근하는 방식에 영향을 미치며 수익을 창출하는 것으로 입증되었습니다. 실제로 "모든 비즈니스 결정에서 고객 데이터 분석을 광범위하게 사용하는 경영진은 그렇지 않은 회사에 비해 126%의 이익 개선을 보고 있습니다"(McKinsey, 2014).

이것은 뉴스가 아닙니다. 베인이 조사한 334명의 경영진 중 3분의 2 이상이 회사가 데이터와 분석에 투자하고 있다고 답했다. 그리고 기대치가 높습니다. 40%는 "상당히 긍정적인" 수익률을 기대하고 또 다른 8%는 "변혁적인" 결과를 예상합니다(Bain & Co, 2017).

Forrester에 따르면 의도는 있지만 "고위 리더의 15%만이 실제로 비즈니스 결정을 알리기 위해 지속적으로 고객 데이터를 사용합니다"("고객 성숙도 벤치마킹을 위한 B2B 마케터 가이드", Forrester, 2017). 기업은 데이터의 필요성을 인식하고 있지만 구현하기 위해 일종의 마법이 일어날 것이라고 기대합니까?

“고객 충성도에 영향을 미치려면 […] 마법이 필요하지 않습니다. 데이터가 필요합니다. 일반적으로 이미 보유하고 있지만 최대한 활용하지 않는 데이터입니다. 산업에 관계없이 오늘날 대부분의 조직은 수많은 데이터를 생성합니다. 실제로 많은 고객이 데이터가 너무 많아서 가장 큰 문제는 보유한 모든 데이터를 관리하는 방법이라고 말합니다.

데이터 및 텍스트 분석이 고객 유지를 개선하는 5가지 방법

1. 데이터 로드맵 개발 및 준수

앞서 언급한 베인앤코(Bain & Co) 연구에서 경영진 중 30%가 회사에 데이터와 분석을 내장하기 위한 명확한 전략이 부족하다고 말했습니다. McKinsey의 연구 결과에 따르면 분석을 사일로 또는 IT의 일부로만 사용하는 대신 분석을 성장의 전략적 동인으로 보는 통합 접근 방식을 취하면 궁극적으로 원하는 결과를 얻을 수 있습니다(McKinsey, 2014).

성공적인 기업은 두 가지 일을 다르게 수행합니다. 첫째, 보유한 데이터를 활용합니다. 둘째, 데이터가 알려주는 내용을 이해하면 조직적 변화를 구현합니다. 따라서 데이터가 있습니다. 실제로 데이터를 사용하고 있는지 확인하고 비즈니스에 필요한 변경 사항을 적용하여 신속하게 수행하십시오.

좋은 접근 방식은 데이터 로드맵을 개발하고 이를 고수하는 것입니다. 조직 내에서 수행하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 기업 KPI가 자동화되고 확장 가능하며 반복 가능하도록 합니다.
2. 주요 이해 관계자를 모으고 해결하고자 하는 상위 3가지 비즈니스 문제를 정의합니다.
3. 문제를 데이터 대 시스템 문제로 분류합니다(종종 문제는 "데이터"가 아니라 사람들이 데이터를 사용하거나 관리하는 방식에 있음을 알게 됩니다).
4. 계획의 기술적 타당성을 평가하는 것과 함께 작업의 우선 순위를 지정해야 합니다.
5. 순조롭게 진행하려면 3개월마다 진행 상황을 재평가하십시오.
6. 인적 요소 – 행동 변화 보장

또 다른 핵심 요소는 고객 분석에 직접 접근하는 고위 경영진을 고용하는 것입니다. 분석의 중요성을 이해할 뿐만 아니라 스스로 분석할 수 있는 능력도 필요하므로 채용 시 벤치마크로 활용하십시오.

기업의 70%가 데이터 전략을 갖추고 있지만 많은 기업이 한 가지 요인, 즉 사람으로 인해 필요한 것을 제공하지 못할 것입니다. 가장 발전된 도구와 뛰어난 데이터 과학자가 있을 수 있습니다. 그러나 궁극적으로 조치를 취하기 위해 내부적으로 필요한 올바른 행동 변화 없이 모든 노력은 실패합니다(Bain & Co 2017).

직원들이 데이터 분석 사용에 전념하지 않거나 내부 팀이 서로 의사 소통하지 않거나 채택한 데이터 솔루션이 사용자 친화적이지 않을 수 있습니다. 조직 내 고급 분석이 생존하고 번영할 수 있도록 하려면 행동 변화, 결과에 대한 지속적인 모니터링, "1팀 접근 방식"이 필요합니다(Bain & Co, 2017). 행동 변화는 성과 개선 계획의 가장 어려운 부분이며 왜 38%의 변화 노력이 실패하는지 알 수 있습니다(Bain & Co, 2016).

2. 고품질 리드에만 집중

고객이 주요 대상 고객과 유사하면 이탈할 가능성이 적습니다. 고객과 잠재 고객 목록 모두에 대한 데이터에 액세스할 수 있는 경우 이탈 가능성이 적은 고객에게만 집중할 수 있는 좋은 기회입니다.

어떻게? 고객의 기능과 특성을 잠재 고객의 특성과 비교하는 알고리즘을 적용합니다. 기존 고객과 유사한 특성(FTE 규모, 연간 지출, 직위, 산업 유형)을 가진 고객은 아마도 귀사의 제품을 원할 가능성이 가장 높은 고객일 것입니다. 이제 세분화가 중요해집니다. 각 고객 세그먼트는 다음 고객을 쉽게 식별하는 데 도움이 되는 고유한 기능을 제공합니다.

예를 들어 HubSpot과 같은 도구는 이러한 유형의 정보를 통합 방식으로 제공하여 특성과 패턴을 쉽게 볼 수 있습니다.

3. 기계 학습 방법을 사용하여 예측 모델 생성

회사는 다양한 메트릭 간의 관계를 확인하는 데 사용되는 예측 분석을 비롯한 다양한 유형의 분석을 사용하여 데이터를 분석합니다.

견고한 고객 유지 전략을 수립하기 위해 예측 분석을 사용하여 과거 데이터를 보고 고객이 무엇을 좋아하거나 싫어하는지 파악하여 미래에 대해 예측할 수 있습니다.

한 번에 관리하고 분석해야 하는 변수의 수에 압도되는 경우가 많습니다. 고도로 숙련된 데이터 분석가가 있을 수 있지만 최적의 예측 모델을 찾기 위해 엄청난 양의 데이터를 수동으로 신속하게 선별하는 것은 여전히 ​​시간과 노동 집약적입니다.

유지에 대한 최상의 예측 모델을 만들려면 머신 러닝의 힘에 의존하여 고객이 이탈하는 근본적인 이유 또는 브랜드 충성도를 빠르고 정확하게 밝혀내십시오.

머신 러닝은 수학, 통계 및 확률을 사용하여 유지와 같은 중요한 결과를 최적화하는 데 도움이 되는 변수 간의 연결을 찾습니다. 그런 다음 이러한 모델을 새로운 고객 데이터에 적용하여 예측합니다.

기계 학습 알고리즘은 반복적이며 지속적으로 학습합니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 인간의 성과에 비해 오늘날의 처리 능력 덕분에 신속하게 통찰력을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 분석을 사용하여 고객의 과거 구매 또는 검색 기록을 기반으로 가장 관련성이 높은 상향 판매 또는 교차 판매 제품을 식별할 수 있습니다.

회사에는 높은 수준의 분석(데이터 과학) 기술을 갖춘 직원이 없는 경우가 많습니다. 타사 공급자는 데이터 통합 ​​및 분석을 자동화하는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

4. 텍스트 분석으로 데이터 기반 인사이트 얻기

심층적인 데이터 기반 통찰력을 얻으려면 개방형 설문 조사 질문에 대한 자유 텍스트 응답을 분석하는 것을 잊지 마십시오. 그렇지 않으면 놓칠 수 있습니다!

텍스트 분석 솔루션으로 이를 수행할 수 있습니다. 감정 분석을 사용하는 텍스트 분석 도구를 사용하면 고객의 문제점을 쉽게 파악할 수 있습니다.

그리고 많은 양의 데이터를 수집한다면 실제로 사용하고 있는지 확인하십시오. 한 연구에 따르면 고위 리더의 15%만이 실제로 고객 데이터를 일관되게 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 데 사용합니다(Harvard Business Review).

Thematic에서는 기계 학습 및 자연어 처리를 사용하여 설문조사에서 자유 텍스트 피드백을 자동으로 분석하고 본질적으로 기업이 고객 데이터에서 통찰력을 얻는 방식을 단순화하는 AI 알고리즘을 개발했습니다.

5. 올바른 고객을 유지하는 데 중점을 둔 세그먼트

데이터 분석을 사용하여 사람들을 서로 다른 그룹으로 분류하면 각 세그먼트가 브랜드 및 제품에 참여하는 방식을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 각 하위 그룹을 살펴보고 통찰력을 얻은 다음 가장 원하는 고객을 유지하기 위해 다양한 커뮤니케이션 및 서비스 전략을 채택할 수 있습니다.

고객의 인구통계, 라이프스타일, 카테고리 및 고객 유형별로 구매한 제품, 구매 빈도 및 구매 가치와 같은 데이터를 분석합니다. 이러한 방식으로 어떤 유형의 고객이 가장 많은 수익을 창출하는지 알 수 있습니다. 일부는 수익을 제공하는 데 비용이 너무 많이 들기 때문에 노력을 집중해야 하는지 알 수 있습니다.

이러한 유형의 고객 간의 차이점을 이해하면 특히 이제 막 시작하는 경우 비즈니스를 성사시키거나 중단할 수 있습니다. 고객 가치를 아는 것은 중요한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 과거 가치, 평생 가치, 내년 가치 또는 세그먼트별 평균 고객 가치별로 분류할 수 있습니다. 올바른 세분화를 사용하여 고도로 타겟팅된 제품 추천 제안을 생성합니다. 고객을 세분화하여 다양한 채널(매장, 온라인, 모바일)에 대한 관련 할인을 제공합니다. 모든 고객이 동일한 제안을 받을 필요는 없습니다.

세분화를 사용하는 또 다른 유용한 방법은 프로모션 코드의 시간 민감도와 계절성을 모니터링하는 것입니다. 판매 데이터를 모니터링하여 이러한 코드가 오전이나 오후에 더 자주 사용되는지 또는 판매 커뮤니케이션 직후에 사용되는지 확인할 수 있습니다. 인구 통계가 무엇에 반응하는지 더 많이 알수록 올바른 조치를 취하는 데 더 집중할 수 있습니다.

분석을 위한 상위 3가지 팁

관련 권장 사항을 만들 수 있도록 여러 데이터 요소를 수집합니다.

실용적이고 한 가지 데이터만으로 가정하지 마십시오. 캘리포니아에 살고 있는 누군가가 겨울 부츠를 산다고 해서 유사한 제품 제안이 쏟아지는 것은 아닙니다. 시카고에 사는 여동생을 위해 샀을 수도 있습니다!

가능한 한 사회적 증거를 활용하십시오.

고객이 특정 제품에 반응하지 않는 경우, 아마도 그들에게 필요한 것은 그들과 유사한 다른 사람들이 제품을 사용하고 있으며 만족한다는 약간의 알림입니다. 설문 조사 및 소셜 미디어 댓글에서 마케팅 커뮤니케이션 및 웹 사이트에 대한 긍정적인 평가를 가져옵니다.

기억하십시오: 통찰력 있는 데이터를 중요한 구체적인 조치로 신속하게 변환하는 능력입니다.

사실입니다. 더 나은 데이터는 더 나은 결과를 의미합니다. 지금 좋은 데이터가 없다면 더 나은 데이터로 가는 방법을 테스트할 수 있습니다. 내부 데이터 수집을 개선하는 것만으로도 종종 더 나은 데이터에 도달할 수 있습니다. 다른 경우에는 더 나은 데이터를 구입해야 할 수도 있습니다. 좋은 데이터는 고정된 것이 아니라 관찰하고, 행동하고, 배우는 지속적인 과정입니다.

마지막으로, 대기업이 갖고 있는 방대한 데이터 볼륨의 과제는 기회이기도 합니다. 조직적 사일로 전반에 걸쳐 정형 및 비정형 이력 데이터를 결합하고 지속적인 고객 상호 작용에 대한 주요 데이터와 결합하면 실시간으로 고객 경험에 영향을 줄 수 있는 강력한 기회가 제공됩니다.

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