고객 데이터를 최대한 활용하는 방법은?

고객의 원하는 것, 필요, 동기를 얼마나 효과적으로 이해하느냐가 회사의 성공과 수익성을 결정합니다. 귀사가 내리는 모든 비즈니스 결정은 제공하는 고객 경험을 기반으로 해야 합니다. 이를 위해서는 잘 고안되고 잘 실행된 고객 데이터 전략이 매우 중요합니다.

고객 데이터를 통해 고객에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 고객의 필요에 맞춰 제품 및/또는 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 고객 중심 기업으로 이어집니다.

따라서 어떤 고객 데이터를 수집하고 싶은지, 왜 수집하려 하는지, 그리고 그것으로 무엇을 할 것인지를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.

고객 정보를 수집하는 가장 실용적인 네 가지 방법을 살펴보겠습니다:

1. 웹 분석 활용

웹 분석은 풍부한 중요 정보를 제공할 수 있습니다. 이 방법을 통해 획득 데이터, 랜딩 페이지, 페이지 체류 시간, 이탈 페이지 및 기타 유형의 데이터를 모두 얻을 수 있습니다. 소비자 분석 데이터를 수집함으로써 사람들이 웹사이트를 어떻게 사용하는지 추적할 수 있습니다. 어떤 사이트나 상호작용이 판매와 같은 성공으로 이어지고, 어떤 것이 고객 이탈로 이어지는지 관찰할 수 있기 때문에 이는 중요합니다. 그런 다음 고객이 고객 경험을 최대한 활용할 수 있도록 체계적인 조치를 취할 수 있습니다.

2. 고객 피드백 활용

설문조사, 인터뷰, 피드백 양식은 모두 피드백을 받는 방법의 예입니다. 순 추천 고객 지수(NPS), 고객 노력 지수(CES), 고객 만족도 점수(CSAT)는 이러한 유형의 설문 측정 지표의 예입니다.

이러한 설문조사의 장점은 정성적 및 정량적 입력을 모두 수집할 수 있도록 구성하여 고객 프로필을 풍부하게 할 수 있다는 점입니다. 또한 더 자세히 알고 싶은 비즈니스의 특정 측면에 초점을 맞출 수 있습니다.

3. 소셜 미디어 및 공개 데이터

소셜 미디어에는 고객 인사이트가 풍부하게 존재합니다. 이는 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다:

• 귀사와 고객의 온라인 상호작용. 이는 댓글, 공유, 좋아요와 같은 인게이지먼트 지표를 추적함으로써 얻을 수 있는 인사이트입니다. 이러한 지표는 고객이 귀사 브랜드를 어떻게 인식하는지도 보여줄 수 있습니다.
• 2. 고객이 인터넷에서 일반적으로 어떻게 행동하는가. 고객이 온라인에서 어떤 유형의 콘텐츠 및 기업과 상호작용하는지를 살펴봄으로써 많은 것을 알 수 있습니다. 이 정보를 모니터링하면 고객을 더 잘 이해하고, 그들의 성격, 관심사, 무엇이 그들의 흥미를 자극하는지 파악할 수 있습니다.

4. 고객 지원

고객과 고객 서비스 팀 간의 상호작용은 고객이 고객 경험 여정에 얼마나 만족하는지에 대해 많은 것을 드러낼 수 있습니다. 고객 서비스 데이터 추적에는 고객이 제기한 불만 및 문의와 함께 그 날짜 및 빈도가 포함됩니다.

이 데이터를 기반으로 고객 경험을 개선하기 위해 해결할 수 있는 패턴 및 공통 불편 사항을 파악할 수 있습니다.

수집된 데이터 분석 방법

고객으로부터 수집한 데이터에는 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 고객 경험 여정을 개선하는 데 활용할 수 있는 인사이트가 담겨 있습니다. 그러나 이 정보는 원시적이고 비구조적인 형태로는 활용하기가 어렵습니다. 바로 이 지점에서 고객 데이터 분석이 등장합니다.

이용 가능한 다양한 고객 데이터 유형과 수집 방법이 다양하기 때문에 방대한 양의 데이터를 받을 가능성이 있습니다. 또한 이러한 대용량 데이터 세트는 실시간으로 들어올 것입니다. 이 데이터를 수동으로 처리하는 것은 비실용적이며 주관적이고 비효율적인 분석으로 이어질 것입니다.

AI는 방대한 양의 고객 데이터를 처리하는 가장 효과적인 기술입니다. 특히 머신 러닝과 자연어 처리가 그렇습니다. 머신 러닝은 정확하고, 객관적이며, 빠른 세 가지 중요한 특성을 가지고 있어 조직을 도울 수 있는 데이터를 다룰 때 유용합니다.

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