고객 데이터 분석이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

회사는 매일 고객으로부터 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 데이터를 수집한 후 이를 사용하여 소비자의 특성에 대해 더 많이 알 수 있는 통찰력을 얻습니다. 고객 데이터 수집의 목표는 비즈니스의 지속적인 성공에 기여할 전략적 결정을 내리는 데 도움을 주는 것입니다.

고객 데이터 분석은 산업 전반에 걸쳐 모든 비즈니스의 건전성을 위해 매우 중요합니다. 최근 시장 조사에 따르면 고객의 52%가 서비스가 개인화되지 않은 경우 한 회사에서 다음 회사로 이동할 의향이 있는 것으로 나타났습니다.

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이러한 정보를 수집하면 고객의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술을 통해 비즈니스 이해 관계자는 주어진 비즈니스의 성공을 향상시키는 의사 결정을 지원하는 중요한 데이터 요소에 액세스할 수 있습니다.

이 블로그 게시물은 고객 데이터 분석 및 알아야 할 모든 것을 정의합니다. 보다 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 이 문서를 숙독하십시오.

고객 데이터 분석의 정의  

고객 데이터 분석에는 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 작업 이 포함됩니다. 이를 사용하여 접선 메트릭을 비교하여 다양한 서비스에서 공석을 비교하여 운송에서 사용할 수 있는 작업 수를 찾는 것과 같은 실행 가능한 통찰력을 개발할 수 있습니다.

보다 일반적인 응용 프로그램에는 소비자 설문 조사 수행 및 광고 네트워크 분석이 포함됩니다. 수집된 데이터에는 구매 선호도, 인구 통계, 사이트 행동 등을 포함한 고객 특성이 포함됩니다.

수집된 데이터를 결합하여 고객과 목표 시장에 대한 완전한 그림을 만듭니다. 이 데이터 분석 모드는 고객에게 보다 구체적인 경험을 제공하고 고객이 원하는 것을 기반으로 새로운 전략을 맞춤화합니다.

이 운영 모드는 수요 창출 시작부터 리드 생성 까지의 고객 여정을 따라가며 모든 것이 올바른 방향으로 진행되도록 합니다. 이 시점에서 추측이 필수적인 것은 아닙니다.

정확성과 효율성을 보장하는 유일한 방법은 고객 데이터를 효과적으로 사용하는 것입니다. 데이터를 사용하여 비즈니스에 큰 변화를 가져올 수 있으므로 목표를 달성할 수 있습니다.

고객 데이터 분석 작동 방식

고객 분석은 산업 전반에 걸친 모든 비즈니스의 기본입니다. 이 전략은 고객이 회사의 제품 및 서비스와 상호 작용하는 방식에 대한 아이디어를 제공합니다.

데이터에서 의미를 추출하는 것이 까다롭더라도 그룹 도구와 기술을 사용하여 프로세스를 요약할 수 있습니다.

데이터 시각화는 데이터를 분석하고 인사이트를 추출하는 가장 간단한 방법입니다. 데이터가 무엇인지 이해하기 위해 스프레드시트와 씨름할 필요가 없습니다. 매력적인 고객 경험을 제공하려면 작업을 완료할 수 있는 힘을 결합해야 합니다.

게다가 비즈니스 환경 내의 모든 팀이 동등한 기반에서 작업하고 있는지 확인하십시오.

목표는 모든 팀 구성원과 부서 간의 최대 협업입니다. 게다가 고객과 상호 작용하는 비즈니스 내 모든 사람이 중요한 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

고객 데이터 분석의 중요성

고객 데이터 분석은 모든 회사의 성공에 상당한 영향을 미칩니다. 이 전략은 기업이 오랫동안 괴롭혀온 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있는 방식으로 작동합니다.

또한 기업은 미들웨어 와 같은 클라우드 네이티브 관찰 가능성 도구를 결합하여 사용자 행동, 성능 메트릭 및 시스템 로그를 비롯한 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

관찰 가능성을 통해 기업은 초기 참여에서 전환 및 유지에 이르기까지 고객 여정을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

조직은 여러 접점에서 데이터를 모니터링하고 분석하여 기회 영역을 식별하고 고객 경험을 최적화하여 고객 충성도와 수익을 높일 수 있습니다.

고객 참여를 유도하면 고객이 비즈니스에 지출할 가능성이 높아집니다. 자동으로 전환율을 높이고 더 많은 수익을 기록합니다.

고객 분석은 또한 고객 반송률 과 고객이 장바구니에 제품을 남기는 경우를 줄이는 한 가지 방법입니다.

고객 데이터 분석의 잠재적 용도

• 참여 유도

데이터 분석을 통해 고객의 선호도에 따라 고객 프로파일링을 잘 수행할 수 있으므로 더 많은 참여를 유도하는 더 나은 마케팅 이니셔티브를 만드는 것이 더 쉬워집니다.

고객에게 더 가까이 다가갈 수 있게 하여 더 쉽게 참여하고 생각을 교환할 수 있습니다. 결과적으로 참여 수준이 크게 증가합니다.

• 고객 프로파일링

고객 프로파일링은 개인화된 서비스 제공에 전념하는 모든 비즈니스에 필수적입니다. 고객을 프로파일링하면 고객의 행동을 더 쉽게 읽을 수 있습니다.

고객 프로필을 바탕으로 고객이 원하는 바에 따라 상품과 서비스를 빠르게 제공할 수 있습니다.

• 판매 증가

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영업 주제는 비즈니스의 성공을 논의할 때 중요한 측면입니다. 데이터 분석은 제품을 상향 판매 및 교차 판매하는 가장 좋은 방법을 제공합니다. 비즈니스에 가장 적합한 수익 채널을 쉽게 찾을 수 있습니다.

고객에 대한 정보를 수집하는 방법

고객 쇼핑 데이터를 통해 비즈니스 이해 관계자는 빠르고 효과적인 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 분석은 고객이 특정 작업을 완료하는 데 방해가 되는 장벽을 식별합니다.

결과적으로 특정 구매 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 기업은 장바구니에서 제품을 버리는 고객을 면밀히 관찰해야 합니다.

이 데이터를 분석하면 비즈니스 이해 관계자가 수요가 높은 제품 및 범주를 출시할 수 있습니다. 다음은 비즈니스 소유자가 고객 행동을 이해하기 위해 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.

• 설문조사  

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설문 조사를 실시하는 것은 대상 고객에 대한 데이터를 수집하는 가장 좋은 방법입니다. 비즈니스 운영을 개선하는 데 중요할 수 있는 특정 정보를 고객으로부터 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정기적인 설문조사를 통해 고객의 요구 사항과 선호 사항을 쉽게 파악할 수 있습니다. 설문 조사를 사용할 때 질문 기준을 설정할 수 있습니다.

• 쿠키

쿠키는 최상의 소비자 데이터 수집 방법 목록의 맨 위에 있습니다. 이 접근 방식을 사용하여 페이지의 일부 잠재 고객 방문, 그들이 관심을 갖는 제품 및 클릭하는 광고를 추적할 수 있습니다.

• 소셜 미디어

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소셜 미디어는 고객 데이터 수집을 위한 최상의 접근 방식을 제공합니다. 이 접근 방식을 사용하면 실시간으로 최신 데이터를 얻을 수 있습니다.

고객은 소셜 미디어를 통해 브랜드에 쉽게 액세스하고 구매할 수 있습니다.

이러한 통계를 분석하는 방법

고객으로부터 수집한 데이터를 분석하는 것은 어려운 일입니다. 다음은 데이터를 분석할 때 사용할 비밀입니다.

• 목표 목표 설정

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모든 것에 집중하고 싶은 유혹이 들릴 수도 있지만 가장 좋은 방법은 특정 지점에 모든 초점을 맞추는 것입니다.

널리 퍼뜨리기보다는 행동에 대해 매우 구체적이어야 합니다. 집중하는 영역이 많을수록 성공할 가능성이 줄어듭니다.

• 프레임워크 개발

고객 데이터를 분석할 때 프레임워크를 만드는 것이 중요합니다. 프레임워크는 수행 중인 분석에 중요한 영향을 미치고 중요한 사항에만 집중할 수 있도록 도와줍니다.

이제 개념에 가장 적합한 방법을 찾고 이를 뒷받침하는 데이터를 식별해야 합니다. 워크플로 소프트웨어를 사용하여 팀 내 모든 워크플로를 생성, 자동화 및 수정하는 동시에 실행에 집중할 시간을 더 많이 절약할 수 있습니다.

• 정보 수집

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데이터 분석에 참여하십시오. 많은 원시 데이터를 얻을 수 있는 곳입니다. 눈에 들어오는 모든 데이터 요소를 수집하는 대신 중요한 라인에 집중해야 합니다.

중요한 데이터 포인트에 집중하면 원하는 데이터를 얻는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 정렬

데이터를 수집한 후 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 분류하는 것입니다. 수집한 데이터 중 일부만 중요합니다. 일부 비즈니스 분석 지표는 더 중요해야 할 수 있습니다.

이러한 측면을 제거하고 구조를 구성해야 합니다.

고객의 데이터를 분석할 때의 모범 사례

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고객 데이터를 분석하는 것은 맹목적으로 일하는 것 이상입니다. 작업을 더 쉽게 수행하려면 모범 사례를 이해해야 합니다. 아래에 설명된 방법을 확인하십시오.

보고서를 작성하기 전에 목표 확인

고객 데이터 분석은 피드 지침에 따라 다른 결과를 제공할 수 있습니다. 특히 비즈니스 목표를 이해하는 데 도움이 필요한 경우 혼란스러울 수 있습니다.

앞으로 나아가는 유일한 방법은 최종 결과를 보기 전에 목표를 빠르게 달성하는 것으로 시작하는 것입니다.

• 잘못된 데이터 해석 방지  

고객 참여가 크게 떨어졌다는 사실을 깨달았을 때 경제를 탓하는 데 초점을 맞추지 마십시오. 가장 강력한 도구를 사용하더라도 숫자를 이해하는 경우에만 멀리 갈 수 있습니다.

판매 유입경로 에서 문제를 찾으십시오.

• 더 나은 수익원 발견

고객 데이터를 통해 비즈니스를 발전시킬 수 있는 더 나은 수익 흐름을 빠르게 발견할 수 있습니다.

고객 평생 가치, 순 추천 고객 점수, 전환율과 같은 지표에 집중해야 합니다.

최고의 고객 데이터 분석 도구  

고객 데이터 분석을 수행할 때 작업을 완료하려면 도구와 기술이 필요합니다. 다음은 작업을 완료하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구 와 기술입니다.

• 구글 애널리틱스

Google Analytics는 웹 사이트 트래픽 및 사용자 작업에 대한 자세한 정보를 발견하도록 맞춤화된 놀라운 도구입니다.

분석 기능은 웹사이트에서 직접 고객 행동을 쉽게 흡수할 수 있습니다. Google Analytics를 사용하면 다양한 시스템에 대해 파이프라인된 데이터를 쉽게 설정할 수 있습니다.

• 차트엑스포

ChartExpo는 복잡한 고객 여정 데이터를 통찰력 있는 시각화로 변환하는 단순한 노코드 도구입니다.

50개 이상의 시각화를 생성하여 과거 데이터를 추세 차트, 순서도 및 Sankey 차트 와 같은 고객 여정 시각화로 변환하여 고객 행동을 예측할 수 있습니다.

Google 스프레드시트와 Microsoft Excel에서 추가 기능으로 사용할 수 있습니다.

• 허브스팟

Hubspot은 다양한 시장 여정에서 귀중한 데이터를 수집하고 모든 비즈니스 부서가 수집된 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

이 도구를 사용하면 특정 고객 세그먼트를 만들 수 있습니다. 이 도구는 데이터를 최적화하는 다양한 기능을 갖춘 고객 관계 관리 소프트웨어로도 작동합니다.

• 어도비 애널리틱스

Adobe Analytics는 웹 사이트 분석에서 매장 데이터에 이르기까지 다양한 활동을 처리할 수 있는 도구입니다.

이 플랫폼은 높은 수준의 유연성으로 구축되어 고객 데이터 분석을 위한 최상의 옵션입니다.

결론

고객 데이터 분석은 조직이 웰빙에 대한 중요한 통찰력을 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이것이 비즈니스 혁신의 근본적인 측면을 대체하지는 않습니다.

고객에게 서비스를 제공하는 좋은 구식 방식은 여전히 ​​비즈니스 개발에서 상당한 시간제 역할을 합니다.

이를 운영 모델과 결합하면 비즈니스의 지속적인 성장에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.

훌륭한 고객 서비스를 제공하고 고객의 문제를 해결해야만 고객을 유지할 수 있다는 점을 기억하십시오.

고객 데이터 분석에 대한 이 가이드에는 고객을 이해하는 데 있어 알고 마스터해야 하는 모든 것이 있습니다.

고객의 니즈와 선호도를 파악하고 마스터하면 브랜드를 변화시킬 수 있습니다.

저자 약력

Srushti Shah는 디지털 마케팅에 대한 광범위한 노출을 가진 야심 차고 열정적이며 틀에 박힌 생각을 가진 여성입니다.

그녀의 핵심 초점은 자신의 분야에서 최신 혁신으로 고객에게 서비스를 제공하여 빠르고 효과적인 결과를 이끌어내고 기대 이상으로 작업하며 그녀의 전문 모토에 따라 최상의 결과를 제공하는 것입니다.

일 외에도 그녀는 여행, 새로운 것을 탐구하고 가족과 좋은 시간을 보내는 것을 좋아합니다. Twitter 또는 LinkedIn 에서 Srushti Shah에게 연락하세요.