[아티클] 고객 세분화

 

고객 세분화란?

 

 

고객 세분화는 참여, 구매 및 충성도를 향상시키기 위해

서로 다른 특성을 가진 여러 개의 이질적인 집단으로 나누는 과정을 의미합니다.

 

고객 세분화를 하지 않으면

소비자의 필요와 욕구를 이해하지 못하여

잘못된 시장을 목표로 잘못된 가격을 책정할 수 있습니다.

 

세분화를 통해 매출과 이익을 개선할 수 있는 기회가 있음에도 불구하고,

많은 마케터들이 제대로 하지 못해서 돈을 낭비하고 있는 현실입니다.

 

어떤 설문에 의하면 소비자는 관심 상품 제안과 추천을 제공하는 브랜드를 선호한다고 합니다.

하지만 설문 조사에 참여했던 소비자의 대부분은 맞춤화된 도움을 받지 못했다고 말합니다.

 

세분화는 이런 고객들의 니즈를 충족시키는

가장 빠르고 간단한 방법입니다.

 

 

고객 세분화 준비단계

 

 

비즈니스와 프로덕트의 상황에 따라

고객 세그먼테이션의 기준이 달라질 수 있습니다.

 

외부적 요인(분석 인력, 필요한 리소스, 분석 및 구현의 어려움)

그리고 내부적 요인(프로덕트의 성장 상황과 고객의 수)을 고려해봐야겠습니다.

 

 

고객 세분화 방법

 

특성기반 고객 세그먼테이션

 

1. 인구통계학적 세그먼테이션(나이, 성별, 결혼 여부, 수입 등)

 

예시:

식료품점의 경우 인구 통계 데이터를 사용하는게 유의미합니다.

가족이 독신자나 커플보다 더 많은 구매를 하기 때문입니다.

 

반면 스포티파이와 같은 음악 플랫폼에서는

인구 통계보다 행동과 청취 선호도를 추적하는 게 더 의미가 있습니다.

(북극성 지표와 관련이 있습니다.)

 

2. 위치적 세그먼테이션(국가, 지역, 도시 등과 같은 위치 및 장소)

 

예시:

IP 주소를 사용해 현지화된 언어, 제품 및 가격으로 사용자 안내를 합니다.

 

3. 심리학적 세분화(관심사, 성격, 라이프 스타일, 사회적 지위 등)

 

4. 행동 세분화(고객의 웹/앱 로그, 사용 패턴, 브랜드 로열티, 마케팅 채널에 대한 반응 등)

 

5. 페르소나 세분화

 

페르소나란 이상적인 사용자의 특성을 기반으로 만들어진 가상의 인물입니다.

예를 들어, 특정 제품군의 주요 소비층이 20대 직장인 남성이라면,

이들을 대표하는 페르소나는 해당 연령대의 관심, 라이프 스타일, 소비 패턴 등을

종합적으로 반영해야합니다.

 

 

마케팅 기법 고객 세그먼테이션

고객별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라

고객을 그룹으로 나누는 RFM 기법을 사용

 

 

예측 고객 세그먼테이션

ML 모델을 활용합니다.

K-Means 또는 Apriori(장바구니 분석)을 하는 비지도 학습과

과거의 사례를 학습하여 고객의 미래 행동에 대한 진정한 예측을 하는 지도 학습(성향 모델)을 합니다.

 

 

개인화 추천 고객 세그먼테이션

데이터가 충분하고, 프로덕트의 유저가 많을 때 사용합니다.

컨텐츠 기반 필터링, 협업 필터링 등 추천시스템을 활용합니다.

컨텐츠 산업 또는 이커머스 산업에서 주로 쓰이는 방식입니다.

 

 

혼합 고객 세그먼테이션

위의 몇 가지 방법들을 혼합해서 활용합니다.

예를 들어 위치적 세그먼테이션 + 추천시스템 또는 RFM + 비지도 학습처럼 응용할 수 있습니다.

 

 

 

고객 세그먼테이션 결과를 활용하여

마케팅 프로모션, 푸시 알림 서비스 등의 넛지를 하면

더 효과적일 수 있습니다.

 

비즈니스와 프로덕트의 상황에 따라

고객 세그먼테이션의 기준이 달라질 수 있기 때문에

상황에 맞는 적절한 지표를 선정해야한다고

 

다시 한번 강조 드리며

이만 마치겠습니다.

 

 

 

https://playinpap.github.io/customer-segmentation/#5단계-세그먼테이션-방법-소개

분석 목적에 맞는 고객 세그먼테이션 방법을 찾아서

 

https://www.garyfox.co/customer-segmentation/#5_Persona_Segmentation

 

 

위 링크의 글을 참조하여 작성한 글입니다.