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마케팅 & 전략

고객, ‘데이터’가 아닌 ‘사람’으로 보라

매거진
2014. 7-8월

최근 젊은이들 사이에서는썸 탄다는 용어가 유행하고 있다. 관심이 있는 이성과 섬싱(something)이 생길 듯 말듯 하는사랑도 아닌, 우정도 아닌애매모호한 관계를 의미한다. ‘썸 타는이성에게 대시를 할 것 인가, 말 것인가 결정하는 데 가장 중요한 정보는상대방이 나를 어떻게 생각할까. 연애뿐 아니라 모든 인간관계에서도상대방이 나를 어떻게 생각할까에 따라서 내가 상대방을 대하는 관계도 달라지게 마련이다.

 

마케터의 입장에서도 고객이 우리 브랜드에 대해 어떤 관계를 원하는지 파악한다면 썸 타는 고객과의 관계에서도 더 나은 결과를 얻을 수 있지 않을까.

 

7/8월 호 스포트라이트인 에이버리, 포니어, 위튼브레이커의고객관계의 수수께끼를 풀어보다에서는 브랜드와 고객과의 다양한 관계 유형을 분석하고 각 관계 유형별로 어떻게 관계를 관리해 회사의 전략적 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는지에 대한 방안을 제시하고 있다.

 

저자들은 11개국 200여 브랜드에 대한 정량적 조사를 통해서 브랜드와 고객 간의 관계를 나타내는 29가지 유형을 제시했다. ‘원나이트’ ‘단순 거래’ ‘단짝’ ‘부부등 다양한 고객 관계 유형별로 시장점유율과 가격 프리미엄에 미치는 영향이 다르다는 것을 발견했다. 예를 들어 충성도가 높은단짝 친구유형의 고객은 시장점유율을 유지하는 데는 크게 도움이 되지만 가격 인상에는 큰 실망과 저항을 하게 된다. 이렇게 고객 관계의 유형을 파악했으면 그 관계를 이해하고, 고객의 기대에 부응하며, 더 나아가 고객 관계를 어떤 식으로 발전시켜 나갈지에 대한 전략과 실행 노력이 필요하다.

 

관계 마케팅의 중요성과 과제

마케팅의 대상인 고객 소비자와 다르다. 1회성 거래에 그치는 것이 아니라 관계(relationship)를 맺고 그 관계를 장기적으로 유지하며 가치를 교환한다. 그러나 대부분의 마케팅 교과서는 S-T-P프로세스(시장세분화 - 목표고객 선정 - 포지셔닝)와 마케팅믹스 4P중심으로 서술하고 있으며 고객과의 관계 관리에 대해서는 제대로 다루지 못하고 있다.

 

거래 마케팅보다 관계 마케팅이 강조되고 고객관계관리(CRM)란 용어가 일반화된 지도 오래됐지만 실제로 고객과의 관계를 제대로 이해하기는 어렵다. 논문에서 지적했듯 고객에 대한 방대한 데이터를 수집하면서도 인구통계학적 데이터나 구매 데이터 수집에만 신경 썼지 정작 중요한관계 지성을 파악하는 데 취약했기 때문이다.

 

데이터 분석 기술의 발달로 고객의 생애가치(lifetime value)나 다양한 방식의 고객 분류 기법 등에 이어 최근에는 빅데이터를 통한 고객 분석 등 다양한 방법이 나오고 있다. 이를 이용한 성공 사례들도 속속 나오고 있지만 고객을 데이터로 취급하면서 생기는 문제들도 적지 않다. 데이터로서의 고객은 성별이나 나이 등 인구통계학적 정보와 구매일시와 빈도, 금액 등의 구매 정보를 제공해주고, 언제 어떤 홍보물로 자극하면 걸려들 가능성이 높은 낚시터의 물고기 같은 존재로 여겨지거나 SNS상에 어떤 단어를 언급한 점 같은 존재에 그친다. 고객과의 관계를 데이터로 파악하는 것은 결국 정형화된 정보 처리를 통해서 구매 확률을 높이는 효과는 있겠지만 고객과 인간적인 관계를 맺고 교류하기는 쉽지 않다. 이러다보면 저자들이 본문에서 언급한 것처럼 데이터의 이면에 있는 고객의 감정을 알아채지 못하고 고객을 크게 실망시키는 문제의 사례들이 발생할 소지가 높아진다.

 

이를 어떻게 해결해야 할까? 데이터의 신봉자들은 빅데이터 분석이나 뇌인지과학 등 데이터 분석 기법을 더욱 정교화해서 고객의 감정까지 읽어내려는 시도를 한다. 반면 인간적 교류를 활용해 고객과의 관계를 증진하는 방식도 하나의 좋은 대안이다. 할리데이비슨은 고객과 어울리는 전담 직원들을 두고 관계를 공고히 하고 있다. 이처럼 고객을 상대하는 직원들의 경험을 활용하면 고객과의 바람직한 관계 구축에 큰 도움이 된다. 그러나 데이터 분석과 인간적 관계를 어떻게 조화시키느냐 하는 것은 여전히 큰 과제로 남아 있다.

 

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