고객의 행동 패턴을 분석하고 싶으신가요? 고객 인텔리전스(CI)에 대한 심층적인 이해와 비즈니스 적용 방법을 살펴보겠습니다.
모든 기업에서 고객과 잠재 고객에 대한 정확한 정보 확보는 성공적인 사업 운영의 핵심입니다. 고객 인텔리전스를 활용하면 고객의 선호도와 불만을 포함한 다양한 정보를 파악할 수 있습니다.
본 가이드에서는 고객 인텔리전스의 모든 핵심 사항을 이해하기 쉬운 언어로 설명하여, 그 중요성을 더욱 깊이 있게 조명하고자 합니다.
고객 인텔리전스란 무엇인가?
고객 인텔리전스(CI)는 기업이 고객과의 상호작용을 최적화하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 의미합니다. 이 분석을 통해 얻은 정보는 제품 개발, 서비스 개선, 비즈니스 전략 수립, 마케팅 캠페인 최적화 등 다양한 분야에서 의사 결정의 중요한 기반이 됩니다.
고객이 기업과 소통하면서 제공하는 정보는 맞춤형 고객 경험을 만드는 데 매우 귀중하게 사용될 수 있으며, 고객 인텔리전스는 바로 이러한 정보 활용을 가능하게 하는 프로세스입니다.
데이터 분석을 통해 고객에 대한 유의미한 정보를 실시간으로 생성하며, 효과적인 CI 구현은 고객과의 더욱 깊은 관계를 형성하고 잠재 고객을 실제 고객으로 전환하는 데 크게 기여합니다.
고객 인텔리전스의 중요성
대부분의 기업은 고객 데이터를 축적하고 있지만, 그 데이터는 종종 단편적이고 고립되어 있어 고객에게 최고의 경험을 제공하는 데 한계가 있습니다.
만약 기업이 방대한 고객 데이터에서 최대한의 영향력과 성장을 얻고 싶다면, 고객 인텔리전스를 통해 데이터를 통합하여 고객에 대한 360도 시각을 확보해야 합니다.
고객 인텔리전스는 기업이 가진 고객 관련 모든 정보를 연결하며, 데이터 과학과 분석을 통해 고객과 잠재 고객의 요구 사항을 정확히 파악하는 데 도움을 줍니다.
개인화된 고객 분석 데이터를 생성함으로써 서비스, 마케팅, 영업 팀에 유용한 인사이트를 제공하고, 이들 팀이 조직 구조, 관계, 네트워크를 전략적 요구에 맞춰 시각화할 수 있도록 합니다.
고객 인텔리전스의 주요 구성 요소
#1. 데이터 수집 및 분석
다양한 온라인 및 오프라인 소스에서 고객의 상호작용, 행동, 선호도 데이터를 수집하고, 데이터 마이닝과 머신러닝 기술을 사용하여 의미 있는 패턴과 통찰력을 도출하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.
#2. 데이터 통합
고객 인텔리전스를 효과적으로 활용하기 위해서는 여러 소스에서 수집된 데이터를 통합하여 중앙 집중식 시스템으로 관리해야 합니다. 이는 다양한 채널과 접점에서 획득한 고객 데이터를 종합적으로 분석하고 고객에 대한 총체적인 시각을 제공하는 데 필수적입니다.
#3. 데이터 저장 및 관리
수집된 고객 인텔리전스 데이터는 안전한 환경에서 유지 관리되어야 합니다. 기업은 데이터 보호 규정을 준수하면서 안전한 데이터 스토리지 시스템이나 데이터베이스를 활용해야 합니다.
#4. 고객 세분화 및 프로파일링
고객 인텔리전스의 핵심 요소 중 하나는 고객 기반을 공통된 특성과 행동에 따라 여러 그룹으로 나누는 것입니다. 이를 통해 각 고객에게 개별 프로필을 생성하고 맞춤화된 접근을 가능하게 합니다.
#5. 구매 행동 이해
CI는 고객의 구매 행동 패턴과 추세를 이해하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 여기에는 구매 빈도, 제품 종류, 구매 시기, 평균 거래 금액 등을 분석하는 과정이 포함됩니다.
#6. 예측 분석
과거 및 현재 데이터를 활용하여 고객의 미래 행동을 예측하는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 고객 이탈 가능성, 마케팅 캠페인 결과, 구매 가능성 등에 대한 예측을 할 수 있습니다.
고객 인텔리전스의 유형
#1. 행동 데이터
행동 데이터는 기업 내에서 고객의 활동을 기록한 정보입니다. 웹사이트 클릭, 앱 사용, 소셜 미디어 참여, 지원팀과의 대화 등이 여기에 포함되며, 고객 행동을 이해하고 고객 여정의 개선점을 파악하는 데 활용됩니다.
#2. 사이코그래픽 데이터
사이코그래픽 데이터는 고객의 성격 특성과 태도를 파악하는 데 사용됩니다. 이러한 정보는 고도로 타겟팅된 마케팅 캠페인을 설계하는 데 매우 중요합니다.
#3. 거래 데이터
거래 데이터는 고객의 구매 내역을 추적합니다. 이를 통해 가장 인기 있는 제품 또는 서비스, 구매 패턴, 구매 빈도 및 구매 시기를 분석할 수 있습니다.
#4. 인구 통계학적 데이터
인구 통계학적 데이터는 연령, 성별, 지역, 교육 수준, 가구 구성원 수, 소득 등 고객 기반에 대한 기본 정보를 제공합니다. 이는 마케팅 전략을 수립하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하는 데 유용합니다.
#5. 태도 데이터
태도 데이터는 고객의 태도, 감정, 신념을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 고객이 특정 제품, 서비스 또는 기업과의 상호 작용에 대해 어떻게 느끼는지 파악할 수 있습니다.
고객 인텔리전스의 주요 목표
기업이 고객 인텔리전스를 수집하는 목적은 다양하지만, 일반적인 주요 목표는 다음과 같습니다.
- 고객 행동과 선호도 파악
- 타겟 마케팅 캠페인을 위한 고객 세분화
- 개인화된 고객 경험 제공
- 제품 및 서비스 품질 향상
- 고객 행동 및 제품 판매 예측
- 고객 피드백 분석 및 비즈니스 개선
- 고객 충성도 증진 및 이탈률 감소
- 마케팅 효과 극대화
- 경쟁 우위 확보
- 운영 비용 절감 및 수익 증대
- 비즈니스 위험 완화
- 강력한 브랜드 구축
- 데이터 기반 의사결정 지원
고객 인텔리전스 데이터 수집 프로세스
고객 인텔리전스를 실제로 구현하기 위한 데이터 수집 방법이 궁금하다면, 다음 단계를 따라 진행해 보세요.
#1. 신뢰할 수 있는 고객 인텔리전스 소프트웨어 도입
수동으로 고객 인텔리전스 데이터를 수집하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 따라서 기업은 자동 데이터 수집 및 분석을 위해 고객 인텔리전스 플랫폼을 사용해야 합니다. 시장에는 다양한 애플리케이션이 존재하므로, 비즈니스 목표와 목적에 맞는 최적의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
#2. 정량적 및 정성적 데이터 수집
고객을 이해하는 첫 번째 단계는 정량적 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 측정 가능하기 때문에(숫자 또는 백분율 기반), 기업은 이를 통해 주요 추세를 파악하고 추가 정보가 필요한지 확인할 수 있습니다.
추세 이면의 추가 정보를 얻기 위해, 기업은 정성적 데이터를 활용할 필요가 있을 수 있습니다. 정성적 데이터는 개인의 선호도, 태도, 동기 등 수치화하기 어려운 세부 정보를 제공합니다. 설문 조사, 웹사이트 및 지원 데이터 분석 등이 정성적 데이터 수집의 예입니다.
#3. 여러 소스의 데이터 통합
기업은 마케팅, 영업, 지원 등 여러 부서로 구성되며, 각 부서는 고객 데이터를 수집합니다. 기업의 이익을 위해, 모든 부서에서 수집한 데이터는 한 곳에 저장되어 모든 직원이 접근할 수 있어야 합니다. 이를 통해 모든 직원이 데이터를 활용하여 더 나은 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
#4. 실행 가능한 고객 인사이트 생성
고객 데이터를 수집한 후에는 이를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출해야 합니다. 이는 고객 중심의 비즈니스 전략을 개발하고자 하는 모든 기업에 유용합니다. 고객 인텔리전스가 고객 상호 작용에 대한 명확성을 제공할 뿐만 아니라, 고객의 기대를 파악하고 그에 맞춰 행동할 수 있도록 돕는다는 점을 기억해야 합니다.
비즈니스에 고객 인텔리전스를 구현하는 방법
#1. 목표 설정
고객 인텔리전스를 도입하기 전에, 이를 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 설정해야 합니다. 목표가 명확해지면, 수집해야 할 데이터 유형을 결정할 수 있습니다.
#2. 실행 가능한 데이터 수집
앞서 언급했듯이, 고객 인텔리전스를 위해 다양한 유형의 고객 데이터를 수집할 수 있습니다. 기업은 특정 목표를 달성하는 데 필요한 데이터를 수집해야 합니다.
#3. 데이터 분석
데이터 수집 단계가 완료되면, 고객 행동의 추세와 패턴을 파악하기 위해 데이터 분석을 수행해야 합니다. CRM 소프트웨어, 머신러닝 알고리즘, 분석 소프트웨어 등 다양한 도구를 활용하여 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
#4. 실행 가능한 인사이트 적용
분석을 통해 기업은 고객에 대한 인사이트를 얻게 되며, 이를 바탕으로 새로운 제품 개발, 고객 타겟팅 개선, 더 나은 고객 경험 제공 등의 조치를 취할 수 있습니다.
고객 인텔리전스 구현의 이점
#1. 개인화된 경험 제공
고객은 기업이 자신의 선호도를 이해하고 그에 맞는 맞춤형 서비스를 제공해주기를 기대합니다. 고객 인텔리전스를 통해 고객의 개별적인 선택을 파악하고 적합한 제품을 제공할 수 있습니다.
#2. 전환 기회 포착
고객 인텔리전스 데이터를 통해 영업팀은 전환 기회를 적극적으로 활용하여 고객 생애 가치(LTV)를 높일 수 있습니다.
#3. 고객 이탈률 감소
기업이 고객 이탈의 원인을 파악하면, 고객 이탈을 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 매력적인 제안을 제공함으로써 고객 이탈률을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
#4. 고객 충성도 향상
고객 이탈과 밀접하게 관련된 것이 바로 고객 충성도입니다. 이탈률이 낮을수록 고객은 기업에 대한 가치를 더 크게 느끼고 장기적으로 관계를 유지할 가능성이 높아집니다.
#5. 데이터 기반 의사 결정
고객 인텔리전스를 활용하면 기업은 더욱 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 지원팀에 얼마나 만족하는지 알고 싶다면 추측에 의존하기보다는 CSAT 점수를 수집하는 것이 더 효과적입니다.
#6. 매출 증대
CI를 통해 고객을 깊이 이해하는 기업은 마케팅 및 고객 경험(CX) 투자에서 더 높은 매출과 투자 수익률(ROI)을 기대할 수 있습니다.
#7. 고객 세분화 개선
정확한 고객 인텔리전스를 확보하면, 기업은 공통된 특성을 기반으로 고객 기반을 세분화할 수 있습니다. 이는 특정 고객 그룹을 타겟팅하고 개인화된 마케팅 캠페인을 통해 효과적으로 접근하는 데 유용합니다.
주요 고객 인텔리전스 플랫폼
#1. 프레임 AI
이미지 출처: 프레임 AI
지원 티켓 처리 비용이 높다는 것은 알고 있지만, 실제 비즈니스에 미치는 영향은 얼마나 될까요? 프레임 AI는 각 지원 요청의 실제 영향과 비용을 파악하는 데 도움을 줍니다.
주요 기능
- 전체 서비스 비용에 대한 각 티켓의 금전적 영향 분석
- 티켓 라벨링 및 점수 부여를 위한 고유한 접근 방식
- 데이터 기반 투자 결정을 내리는 데 도움
- AI 기반 비용 보고를 통한 의사 결정의 비용 영향 공유
이 도구는 티켓 수뿐만 아니라, 해결하는 데 시간과 인력이 더 많이 필요한 예약 통화 및 로그 검토에 대한 정보도 제공합니다.
#2. 인포매티카
인포매티카는 AI 기반 경험을 통해 원활한 고객 상호 작용을 지원하는 포괄적인 고객 인텔리전스 데이터 플랫폼입니다.
주요 기능
- 알려진 계정과 알 수 없는 계정을 자동으로 식별하는 ML 기술
- 맞춤형 마케팅 캠페인 실행을 위한 고객 세분화
- B2B 계층 구조, 관계 및 소셜 네트워크 시각화를 위한 그래프 데이터 저장소
- 핵심 속성을 사용한 다양한 고객 보기 제공
- 사용자에게 실행 가능한 인사이트 및 최적의 권장 사항 제공
- 고객 선호도, 의도 및 감정에 대한 인사이트 도출
이를 통해 기업은 모든 채널에서 기존 고객 및 잠재 고객을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
#3. 다이얼패드
다이얼패드는 AI를 통해 고객 요청을 신속하게 해결할 수 있도록 지원하며, 실시간 상담원 코칭 및 감정 분석을 위한 AI 도구를 제공합니다.
주요 기능
- 음성 통화, 메시지 및 화상 통화를 통해 고객 지원을 위한 옴니채널 작업 공간
- 다이얼패드를 통한 다양한 채널의 고객 연결
- 팀 생산성 향상을 위한 통화 기록 및 CSAT 예측 기능
- Salesforce, Zendesk, Google Workspace 등 인기 앱과의 통합 지원
- 전 세계 사무실의 사용 및 도입에 대한 실시간 가시성 제공
이 소프트웨어는 하이브리드 팀이 연결을 유지하고 글로벌 확장을 지원하므로, 비즈니스 커뮤니케이션에 매우 유용합니다.
#4. 인터컴
인터컴은 고객 행동에 대한 통찰력을 제공하여 온라인 비즈니스를 개인화하고 CSAT를 향상시키는 데 도움을 줍니다.
주요 기능
- 고객 이력에 즉시 액세스할 수 있도록 고객 데이터를 완벽하게 통합
- 타겟 고객의 행동에 따른 행동 데이터 제공
- 비즈니스 요구 사항에 따른 사용자 지정 데이터 추적
- 지원 대기열 상단으로 문제를 라우팅하여 중요한 고객 우선순위 지정
- 이전 채팅 및 결제 정보에 대한 빠른 확인
- 위치, 행동 등을 기반으로 한 타겟 고객 세분화
이 플랫폼은 위치, 지출, 비즈니스 유형 등을 포함한 고객에 대한 종합적인 정보를 제공합니다.
마무리
잘 계획된 고객 인텔리전스 전략은 B2B 및 B2C 비즈니스 모두에게 필수적입니다. 이는 고객을 더 잘 이해하고, 이탈률을 줄이며, 개인화된 마케팅 캠페인을 위해 고객을 효과적으로 세분화하는 데 매우 중요합니다.
본 문서에 제시된 단계를 따르면 고객 인텔리전스 데이터를 쉽게 수집하고 구현할 수 있습니다. 또한 조직에서 고객 인텔리전스 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 몇 가지 유용한 CI 도구를 추가적으로 소개했습니다.
다음으로, 마케팅 담당자에게 유용한 최고의 잠재 고객 인텔리전스 플랫폼을 확인해 보세요.