헤더 바로가기 메뉴 바로가기 푸터 바로가기
마케팅

5분의 1초, 고객파악 초고속 시대가 왔다

매거진
2013. HBR in DBR (~2013)


 


편집자주

이 글은 <하버드비즈니스리뷰(HBR)> 2011 12월 호에 실린 토마스 H. 데븐포트, 레안드로 달르 뮬, 존 럭커의 글 ‘Know What Your Customers Want Before They Do’를 전문 번역한 것입니다.

2012 Harvard Business School Publishing Corp

옛날에는 물건을 사러 나서면 동네 잡화점 주인처럼 자신에게 익숙한 판매 영업자를 찾아가는 경우가 많았다. 잡화점에 가서 원하는 물건을 설명하면 주인이 바로 찾아주는 식이다. 잡화점 주인은 고객이 원하는 것을 빠르게 추리해서 딱 맞는 제품을 찾아내고 미처 생각하지는 못했지만 필요할 것 같은 물건을 추천해주기도 했다. 참 정겨운 이야기다. 그러나 오늘날은 상황이 다르다. 수많은 정보와 선택권에 휩쓸린 소비자는 자신의 필요를 가장 잘 충족시킬 제품이나 서비스를 찾아 헤맨다. 바쁘고 상품에 대한 정보가 부족한 매장 직원들은 옛날 잡화점 주인이 제공했던 맞춤식 정보를 제공할 엄두도 내지 못한다. 온라인 쇼핑도 마찬가지다. 많은 경우 소비자는 스스로 정보를 모으고 결정해야 한다.

그런데 최근 이런 상황이 새로운 변화를 맞고 있다. IT와 데이터 수집, 분석학의 발전으로 잡화점 주인의 쇼핑 충고, 혹은 이보다 훨씬 발전된 서비스를 제공하는 일이 가능해졌다. 인구통계 정보나 심리분석(psychographics) 정보부터 소비자의 인터넷 웹사이트 접속 수까지 상세한 정보를 확보할 수 있게 되면서 기업은 소비자에게 알맞은 상품 및 서비스를 알려주는 맞춤형 정보를 적절한 장소에서 적절한 경로를 통해 제공할 수 있게 됐다. 이런 정보를 총칭하는 말이 바로 ‘NBO(next best offers)’다. e메일을 통해 검색엔진 ‘빙(Bing)’을 성공적으로 마케팅한 마이크로소프트(MS) 사례를 보자. e메일은 열어보는 순간 수신자의 정보를 분석해 최적의 상품을 권유한다. e메일에 담긴 최신 분석 소프트웨어는 단 5분의 1초 만에 실시간으로 습득한 정보를 활용해 수신자의 위치, 연령, 성별, 과거, 그리고 바로 최근까지의 온라인 활동 및 다른 사람들이 수신자에게 보인 반응 등을 활용해 수신자에게 맞는 정보를 전달한다. 5분의 1초면 인식할 수도 없는 짧은 시간이다. 해당 e메일이 서비스 이용으로 이어질 확률은 고객 맞춤화가 되지 않은 광고성 메일보다 무려 70%나 높다.

NBO를 만들기 위한 기술과 전략은 계속 진화하겠지만 하루 빨리 이를 이용하지 않는 기업은 조기에 NBO를 받아들인 경쟁업체에 고객을 빼앗기고 말 것이다. MS NBO를 이용하는 수많은 기업 중 하나에 불과하다. 다른 기업들 또한 효과적으로 구상된 NBO를 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 그러나 조사팀이 소매업체, 소프트웨어, 금융 서비스를 포함한 수십 개 기업의 NBO 전략을 분석하고 15개 선도업체 경영진과 인터뷰를 한 결과 NBO를 시행하는 기업 대다수가 미숙한 방식을 사용한다는 사실을 발견했다. 대부분 특정한 기준 없이 무차별적 정보를 제공하거나 이미 제품 구매를 마친 고객에게 해당 제품을 다시 광고하는 등 대상을 잘못 잡는 경우가 많았다. 한 소매 금융기관은 NBO가 매출 신장으로 이어지기보다 고객의 반감을 산다는 사실을 발견하기도 했다.

기업은 고객 분석을 통해 다양한 목표를 추진할 수 있지만 잠재적 투자수익률과 경쟁력 개선 면에서 가장 많은 가치를 창출할 수 있는 것은 아마도 NBO 프로그램일 것이다. 이제 NBO를 구축하기 위한 기본 뼈대를 제시하려고 한다. 모든 단계를 한꺼번에 실행하는 일은 어렵겠지만 상품과 서비스를 개선하기 위해 언젠가는 반드시 해야 할 일이다.



목표 정의

많은 조직이 제대로 된 NBO를 개발하지 못하는 이유는 분석 역량이 부족해서가 아니라 분명한 목표를 정해두지 않았기 때문이다. 따라서 가장 먼저 생각해야 할 질문은 무엇을 얻고자 하느냐다. 매출 증가인가, 아니면 고객 충성도 강화인가? 고객 지출 점유율(share of wallet) 증대인가, 신규 고객 모집인가?

영국에 본사를 둔 유통업체 테스코(Tesco)는 단골 고객 매출 증가와 클럽카드(Clubcard) 프로그램을 통해 제공하는 맞춤형 쿠폰 이용률 개선을 목표로 삼고 NBO 전략을 개발했다. 롤랜드 러스트(Roland Rust)와 동료 저자들은 클럽카드를 통해 고객이 방문하는 매장, 구매 목록, 지불 방법 등을 추적한 테스코 사례를 자세히 설명한다(“새로운 마케팅이 다가온다(Rethinking Marketing) 2010 HBR 1-2월 호). 이렇게 해서 얻은 정보는 테스코가 각 지역 선호도에 따라 물품 목록을 결정하고 대형마트에서 동네 조그만 매장까지 모든 지점에서 소비자 개개인에 맞는 물품을 맞춤 제공하도록 도와준다. 예를 들어 테스코 매장에서 처음 기저귀를 구매한 클럽카드 회원은 아기용 물티슈나 장난감뿐만 아니라 맥주 쿠폰까지 받게 된다. (데이터 분석 결과 아기가 어리면 아버지들이 더 많은 맥주를 구매한다는 사실이 밝혀졌다. 술집에서 보내는 시간이 줄어들기 때문이다.)최근 테스코가 시험 삼아 도입한 ‘깜짝 세일’은 클럽카드 특정 쿠폰의 사용률을 무려 3배나 증가하게 했다. 선택된 고객에게 가장 적합한 상품을 쿠폰을 통해 좋은 가격에 제공한 결과였다. 세일 시간을 정해 놓고 시간이나 상품이 얼마 안 남았음을 보여주면 긴장감을 높이고 소비자 반응을 이끌어낼 수 있다. 반짝 세일로 제공된 상품 중 일부는 90분 만에 품절됐다.

테스코의 NBO 전략은 고객의 구매 범위를 확대하는 것뿐 아니라 단골 고객이 주로 구매하는 물품에 더 좋은 조건을 제시하는 것을 목표로 삼았다. 신중하게 프로그램을 만들고 창의적인 방식으로 전달한 결과 테스코와 전속 컨설팅업체 던험비(dunnhumby)는 쿠폰 사용률을 8%에서 14%로 끌어올렸다. 이는 식료품업계에서 통상적으로 나타나는 12%를 크게 웃도는 수치다. MS NBO 프로그램 목표는 새로운 고객이 ‘빙’ 서비스를 사용해 보고 스마트폰에 다운로드하며 컴퓨터 브라우저에 빙 검색창을 설치한 후 결국 기본 검색 엔진으로 삼도록 유도하는 것이다.

분명한 목표를 정하는 것이 핵심이다. 동시에, 필요하다면 목표를 수정할 수 있는 유연성도 갖춰야 한다. 저가 DVD 대여업체 레드박스(Redbox)는 초기만 하더라도 DVD 무인대여기(kiosk)를 소비자에게 알리기 위해 e메일 및 인터넷 사이트를 통해 쿠폰을 발행했다. 레드박스의 무인 대여기는 당시 새로운 개념이었지만 시간이 지나면서 사람들이 점차 DVD 자동 대여 방식에 익숙해졌다. 이렇게 사업이 자리를 잡자 레드박스 경영진은 저비용 모델을 유지하면서 수익을 늘리기 위해서는 고객이 무인대여기를 이용할 때마다 대여하는 DVD 수를 늘려야 한다는 사실을 깨달았다. 그래서 레드박스는 NBO 전략의 초점을 신규 고객 모집에서 DVD 다수 대여 시 가격 할인으로 바꿨다.

아티클을 끝까지 보시려면
유료 멤버십에 가입하세요.
첫 달은 무료입니다!

관련 매거진

아티클이 실린 매거진

하버드비즈니스리뷰코리아 2013.HBR in DBR (~2013) 2008~2013 0원
(03187) 서울시 종로구 청계천로 1 동아일보사빌딩 (주)동아일보사
대표자: 김재호 | 등록번호: 종로라00434 | 등록일자: 2014.01.16 | 사업자 등록번호: 102-81-03525
(03737) 서울시 서대문구 충정로 29 동아일보사빌딩 15층 (주)동아미디어엔(온라인비즈니스)
대표이사: 김승환 | 통신판매신고번호: 제 서대문 1,096호 | 사업자 등록번호: 110-81-47558
Server message: Could not allocate space for object 'dbo.CI_SessionsHBR'.'CI_SessionsHBR_timestamp' in database 'HBR_KOREA' because the 'PRIMARY' filegroup is full. Create disk space by deleting unneeded files, dropping objects in the filegroup, adding additional files to the filegroup, or setting autogrowth on for existing files in the filegroup. severity(4) number(81) state(2) line(1) Server Name:HBRDB Procedure Name: