고객 인사이트란 무엇이며 어떻게 활용할까요?
기업은 고객 인사이트를 활용하여 목표 고객이 어떻게 생각하고 느끼는지 더 잘 이해합니다. 인간 행동 분석을 통해 기업은 고객이 진정으로 무엇을 원하고 필요로 하는지 파악할 수 있습니다...
기업은 고객 인사이트를 활용하여 목표 고객이 어떻게 생각하고 느끼는지 더 잘 이해합니다. 인간 행동 분석을 통해 기업은 고객이 진정으로 무엇을 원하고 필요로 하는지, 또한 왜 그렇게 느끼는지를 파악할 수 있습니다.
고객 인사이트 리서치 가 올바르게 수행되면 기업이 고객과 소통하는 방식의 효과를 향상시키고 소비자 행동을 변화시켜 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
하지만 강력한 고객 인사이트를 수집하기 어려울 수 있습니다. 따라서 올바르게 고객 인사이트를 수집하고 활용하기 위해 필요한 것들을 소개합니다:
1. 고품질 데이터
고객 인사이트를 수집하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 고품질 데이터가 없으면 결론이나 결과가 제대로 나오지 않을 수 있습니다.
2. 전담 분석가 팀
고객이 어떻게 생각하고 행동하는지 이해하려면 데이터 분석 팀의 역할이 중요합니다. 적절한 분석 인력이 없으면 데이터가 무엇을 말하는지 이해하기 어렵습니다.
3. 고객 리서치
소비자 행동을 이해하고 인정하는 것이 중요하며, 소비자 인사이트는 고객과 감정적으로 소통하는 데 도움이 되어야 합니다. 이를 달성하기 위해서는 동의 여부와 상관없이 소비자 리서치 결과를 무시하지 않는 것이 중요합니다.
4. 데이터베이스 마케팅 및 세분화
데이터베이스 마케팅은 고객 데이터베이스를 기반으로 개인화된 커뮤니케이션을 생성하는 마케팅 유형입니다. 이러한 데이터셋을 사용하여 페르소나, 오디언스 또는 세그먼트를 만들 수 있습니다. 고객 인사이트는 여전히 이론적이기 때문에 테스트 및 학습 측면에서 데이터베이스 마케팅은 연구의 중요한 부분입니다.
고객 인사이트 활용 방법
고객 인사이트를 이해하고 최대한 활용하는 것이 매우 중요합니다. 고객 인사이트 데이터를 극대화하기 위해 할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.
제품 전략 개선
고객의 요구를 정확히 충족시킬 것이라 믿는 제품을 연구, 개발, 테스트하는 데 수년을 보냈을 수 있지만, 일부 고객은 다른 고객과는 매우 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. 고객이 직접 제품 피드백을 제출하는 절차가 없어서 제품이 일반적으로는 유용하지만 특정 필요를 위해 만들어지지 않았는지 알 수 없을 수도 있습니다.
에 따르면 Productboard의 2020년 제품 우수성 보고서 , 최고의 제품 관리자 중 52%가 고객 의견이 팀의 새로운 제품 및 서비스에 대한 주요 영감이라고 말하지만, 모든 가용 피드백 소스를 사용하고 있다고 생각하는 사람은 10%에 불과합니다.
고객 인사이트 분석을 통해 고객과 소통하여 제품 사용 방법을 파악하고, 쉽게 수정할 수 있는 버그를 식별하며, 심지어 고려하지 못했던 새로운 사용 사례나 기능을 발견할 수 있습니다.
고객의 요구와 회사의 제품 결함을 이해하는 것은 이메일, 앱 내, 또는 매장에서 정기적인 고객 만족도 설문 조사를 실시하는 것만큼 간단할 수 있습니다.
인구통계 분석
다양한 인구통계의 고객이 제품이나 브랜드와 어떻게 상호 작용하는지의 트렌드를 파악하려면 다른 그룹을 대상으로 동일한 연구를 수행할 수 있습니다.
예를 들어 남성과 여성이 제품을 어떻게 보는지 비교하려면 남성 10명과 여성 10명을 대상으로 두 가지 별도의 연구를 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 인구통계의 결과를 훨씬 쉽게 비교할 수 있습니다.
연령 그룹을 조사할 수 있습니다 – 다양한 연령 그룹이 제품과 어떻게 상호 작용하는지. 이러한 인구통계 분류는 분류 소프트웨어 를 통해서도 가능하며, 고객 인사이트에 추가로 활용할 수 있습니다.
특정 시장 세그먼트에서 입지를 확보하는 데 어려움을 겪었을 수도 있습니다. 해당 인구통계에 속하는 사람들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지, 어떤 경쟁사를 선호하는지, 구매 결정 시 어떤 특성을 찾는지 물어볼 수 있습니다.
개인화된 마케팅
소비자가 어디에 있는지 파악하고 요구사항을 예측하는 방법을 배우세요. 대규모 데이터셋에서 고객 인사이트를 추출하는 AI 솔루션과 개별 고객 행동을 보여주는 분석 시스템을 활용하여 인구통계 타겟팅에서 개인 타겟팅으로 전환할 수 있습니다.
의 완벽한 예시는 개인화된 마케팅 스타벅스 에서 볼 수 있습니다. 스타벅스의 게임화된 모바일 앱은 고객 참여를 성공적으로 유지합니다. 구매 내역과 위치와 같은 정보를 활용하여 가능한 한 개인화되며, 앱을 통해 음료를 만들고 구매할 수 있는 기능과 브랜드의 보상 시스템을 통합합니다.
스타벅스 매출이 보상 시스템 도입 후 25억 6천만 달러로 증가 보상 시스템이 실행된 후 25억 6천만 달러로 증가했으며, 앱은 매월 약 600만 건의 거래를 생성했습니다(미국 전체 매출의 약 22%).
경쟁사에 대해 알아보기 (경쟁 인사이트)
경쟁사 중 하나의 인기 신제품이 있습니까? 그들의 발자취를 따르기 위해 서두르기 전에, 특히 잠재적인 불만 사항을 포함하여 고객이 제품에 어떻게 반응하는지 알기 위한 예비 조사를 실시하세요. 이는 충족되지 않은 수요에 대한 해답으로 자사 제품을 포지셔닝할 수 있는 훌륭한 기회입니다.
소셜 미디어, 뉴스, 온라인 리뷰에서 경쟁사를 주시하세요. 감성 분석 은 예를 들어 개별 요소 및 기능에 이르기까지 출시에 대한 사용자 반응을 검토할 수 있는 머신러닝 기술입니다.
나만의 고객 인사이트 전략 만드는 방법
고객 데이터는 많이 있으며, 무엇을 해야 할지 파악하기 어려울 수 있습니다. 매출, 수익, 인구통계와 같은 정량적 데이터만 다룰 때는 Excel 및 Google Sheets와 같은 스프레드시트 프로그램이 작업의 대부분을 처리할 수 있습니다.
그러나 정성적 데이터의 경우 고객의 말을 경청하고 소비자로부터 제공된 모든 피드백을 고려해야 합니다 , 제품에 관한 소셜 미디어 활동도 포함하여. 제품에 대해 받은 모든 피드백을 인정하고 고객 인사이트를 위해 이를 분류하는 것은 어렵고 반복적인 절차일 수 있습니다.
하지만 저희가 도와드릴 수 있습니다. Klassifier 는 간단한 AI 기능이 있는 온라인 텍스트 분석 플랫폼으로 지금 당장 소비자 인사이트를 시작할 수 있도록 도와드립니다. 자동화된 기능과 머신러닝을 통해 원하는 무엇이든 분석할 수 있습니다. 반복적인 작업은 저희에게 맡기고 오늘 저희와 함께 모델을 만들어 업무를 간소화하고 달성 가능한 최선의 인사이트를 얻으세요.
