전자상거래 개인화 블로그

고객 데이터는 성공에 필수적입니다.

성공적인 기업은 획득에서 참여, 반복 구매에 이르기까지 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 활용합니다.

문제는 데이터를 효과적으로 결합하는 방법입니다. 고객은 다양한 채널에서 브랜드와 상호 작용합니다. 고객 데이터 플랫폼은 데이터를 통합하고 마케팅 팀이 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

이 기사에서는 고객 데이터 플랫폼이 무엇이고 비즈니스 결과를 이끌어내기 위해 이를 활용하는 최선의 방법을 살펴봅니다. 고객 데이터 예시로 바로 건너뛰려면 여기를 클릭하십시오.

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 여러 소스의 고객 데이터를 통합하여 단일 고객 프로필을 생성하는 기술입니다. 다른 시스템과 달리 고객 데이터 플랫폼은 간단한 인터페이스로 접근성을 위해 구축되었습니다.

마케팅 및 고객 서비스와 같은 덜 기술적인 팀 구성원은 IT 리소스를 사용하지 않고 고객 데이터 플랫폼을 통해 상호 작용하고 데이터를 사용해야 합니다.

마지막으로 고객 데이터 플랫폼은 이 데이터를 실행 가능하게 만듭니다. 일부 데이터 플랫폼은 데이터에만 집중하고 이를 달성하기 위해 통합에 의존합니다. Barilliance와 같은 다른 회사는 클라이언트가 애플리케이션에서 이 데이터를 직접 사용할 수 있도록 합니다.

CDP는 개념적으로는 단순해 보이지만 일련의 믿을 수 없을 정도로 어려운 질문을 해결합니다. 잠재 고객과 현재 고객은 누구입니까? 언제 그들에게 연락해야 합니까? 어떤 제안을 사용해야 합니까?

고객 데이터는 고객에 대해 수집된 정보를 말합니다. 고객 데이터에는 비즈니스에서 수집한 특성, 행동 및 인구 통계 데이터가 포함될 수 있습니다. 고객을 중심으로 고객 데이터를 정리하는 것이 가장 좋습니다.


아래에서 고객 데이터의 예를 간략하게 설명하고 전자 상거래 상점이 더 나은 고객 경험을 만들기 위해 사용해야 하는 데이터를 강조합니다.

고객 데이터의 첫 번째 유형은 ID입니다. 고객 ID는 한 고객을 다른 고객과 구별할 수 있는 데이터입니다.

대부분의 잠재 고객은 익명의 구매자로서 브랜드와의 관계입니다. Barilliance와 같은 플랫폼은 익명의 사용자 작업을 추적하고 궁극적으로 알려진 고객 기록에 연결합니다.

이것은 익명의 방문자가 자기 식별 작업을 수행할 때 가장 자주 수행됩니다. 이는 잠재 고객이 기존 계정에 로그인하거나 체크아웃 프로세스의 일부로 새 계정을 만들 때 가입 보너스를 통해 브랜드에서 요청할 수 있습니다.

다음은 Booking.com의 고객 ID 예시입니다.

위에서 Bookings.com은 IP 주소를 통해 잠재적인 재방문자를 인식합니다. 익명 방문자가 로그인하여 자신을 식별하도록 권장하는 팝업을 만듭니다.

고객 아이덴티티의 보다 일반적인 예는 Pampers입니다. 여기에서 익명의 방문자에게 환영 팝업이 표시됩니다. 팝업은 계정을 만들고, 고객을 식별하고, 개인에게 고객 데이터를 첨부할 수 있는 기능을 열어주는 대가로 인센티브를 제공합니다.

위에서 Pampers는 환영 팝업을 사용하여 익명의 방문자를 알려진 잠재 고객으로 전환합니다.

행동 데이터는 브랜드가 수집할 수 있는 가장 높은 신호 고객 데이터입니다. 이는 다른 유형의 데이터보다 고객의 의도를 더 잘 보여주며 행동 세분화 및 전자 상거래 코호트 분석과 같은 분석 기술에 중요합니다.

기본 행동 데이터는 전자 상거래 사이트에서 고객이 취하는 일반적인 행동을 나타냅니다. 여기에는 항목 보기, 장바구니에 항목 추가, 장바구니에서 항목 제거, 구매 완료와 같은 작업이 포함됩니다.

위는 특정 월에 첫 구매를 한 고객의 기본적인 행동 고객 데이터를 결합한 코호트 분석 대시보드의 예입니다. 코호트 분석을 통해 브랜드는 LTV, 투자 회수 기간을 더 잘 평가하고 리소스 할당을 돕습니다.

장바구니 포기는 전자 상거래에서 여전히 중요한 문제입니다. 산업 전반에 걸쳐 평균 장바구니 포기율은 78.65%라는 놀라운 수치입니다.

따라서 체크아웃 프로세스는 브랜드가 고객 데이터를 수집할 수 있는 최고의 ROI 기회를 제공합니다. 브랜드는 언제 체크아웃 프로세스가 시작되었는지, 어떤 체크아웃 단계가 완료되었는지, 고객이 지불 방법을 입력했는지, 그리고 궁극적으로 주문이 완료되거나 포기되었는지 확인해야 합니다. 이 데이터에서 고객 데이터 플랫폼은 장바구니 포기 캠페인을 트리거하여 판매를 회복할 수 있습니다.

장바구니 포기 캠페인으로 매출을 회복하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 위는 Thrive Market의 예입니다. 버려진 이메일 템플릿에 대한 전체 가이드를 제공합니다.

이메일 마케팅 통계에 대한 최신 분석에서 구매 후 캠페인이 7% 이상의 전환율로 매우 효과적이라는 것을 발견했습니다.

구매 후 캠페인을 촉진하는 것 외에도 이 고객 데이터는 고객 성공 팀에 매우 중요합니다. 구매 후 데이터에는 주문이 업데이트되었는지, 어떤 업데이트가 수행되었는지, 주문이 취소되었는지, 고객이 리뷰를 남겼는지 여부가 포함될 수 있습니다.

위에서 Amazon은 구매 후 데이터와 함께 고객 데이터를 사용하여 특정 제품 권장 사항을 제안하고 반복 구매를 생성합니다.

대부분의 잠재 고객은 결제 페이지에 도달하지 않습니다. 전환을 극대화하기 위해 브랜드는 포기한 장바구니 실행 캠페인을 확장하여 구매 여정의 추가 조치도 포함해야 합니다.

이를 위해서는 검색, 조회, 필터링된 제품과 같은 고객 데이터를 수집해야 합니다. 그런 다음 이 데이터는 탐색 포기 캠페인에서 콘텐츠를 개인화하는 데 사용할 수 있습니다.

위에서 Fashion Nova는 Facebook Messenger를 사용하여 고객이 항목을 탐색한 후 다시 돌아오게 합니다. 트리거된 캠페인 내에서 고객 데이터를 사용하면 관련성 높은 개인 제안이 생성됩니다.

언급한 바와 같이 고객 데이터 플랫폼에는 획득, 참여, 전환 및 극대화에 이르는 많은 사용 사례가 있습니다.

설명을 돕기 위해 고객이 CDP를 사용하여 판매를 개선하는 방법을 보여주는 몇 가지 예를 가져왔습니다.

Facebook Custom Audience를 향상시키려면 고객 데이터 플랫폼을 사용해야 합니다.

Custom Audiences를 사용하면 회사에서 Facebook, Instagram 또는 Audience Network의 특정 고객 목록을 타겟팅할 수 있습니다.

이러한 광고의 효과는 목록의 품질에 따라 다릅니다. 여기에서 고객 데이터 플랫폼이 작동합니다.

CDP는 고객을 세분화하여 각 유형에 고유한 메시지를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.


설명을 위해 고객의 익명 사례를 몇 가지 사용하겠습니다.

최근 구매자는 귀하의 브랜드에 대한 참여도가 높으며 두 번째 구매를 할 가능성이 훨씬 높습니다.

연구에 따르면 유지율을 약간만 개선해도 엄청난 수익이 발생합니다.

불행히도 FB Pixel에만 의존하면 이 그룹을 대상으로 삼을 수 있는 능력이 저하됩니다.

Barilliance를 통해 고객은 실제 매장을 비롯한 다른 채널에서 구매한 고객을 추가하여 전체 고객 목록을 만들 수 있습니다.

위의 스크린샷에서 최근 구매자를 구매한지 90일 미만이고 주문 금액이 $100 이상인 사람으로 정의합니다.

이 잠재고객을 Facebook과 지속적으로 동기화할 수 있습니다. 잠재 고객이 구매할 때마다 자동으로 이 잠재고객에 추가됩니다. 마찬가지로 마지막 구매가 90일을 초과하면 제거됩니다.