SeSAC 데이터 드리븐 마케팅 과정 10주차 1. 강현욱 강사님 / CRM의 이해
1. 강의 목표
Week1 ) CRM 지표의 이해 및 SQL
Week2 ) 초개인화 마케팅( 고객 세분화 및 구매 취향 분석)
Week3 ) 초개인화 마케팅(구매 가능성 분석 및 이탈 고객 분석)
- CRM 40%, 데이터 40%, ML(머신러닝) 20%
- 실무 적용 사례와 데이터 분석가의 관점을 이해
2. CRM과 고객 지표
강의목표) - CRM의 중요성
- 좀 더 정교한 데이터를 사용하기 위한 개념과 데이터 이해 방법
1) CRM(Customer Relationship Management)
소비자들을 자신의 고객으로 만들고, 장기간 유지하고자 하는 경영방식
salesforce의 관점 : (어떻게 소통할 것 인지) 고객과의 커뮤니케이션, 시각에 맞는 마케팅 활동에 기반하여 양호한 관계 유지를 통해 고객 생애 가치(LTV)를 향상시키는 개념
MS의 관점 : 현재 고객 및 잠재고객과 관련된 정보를 관리, 추적, 저장하도록 지원하는 데이터 기반 소프트웨어가 통합된 솔루션
마케팅과 CRM의 차이점 ▸ 타겟(Target)이 다르다
마케팅 - 신규 고객이 상품과 서비스를 인지하고 사용할 수 있도록 끌어들이는 것
CRM - 내부 고객의 정보(행동)를 잘 가공해서 상호 관계를 가지는 것, 고객 중심으로 비즈니스를 생각(이해)하는 것
생각하는 개념과 결과를 데이터화(숫자화)하는 사고가 중요
웹툰 기준) 8화까지 읽은 유저가 끝까지 읽을 확율이 높다 -> 몇 화까지 무료로 열어줘야 할까?
유저가 지속적으로 행동하고 이용하도록 유지하는데 도움이 되는 활동
2) CRM이 필요한 이유
가) APP 생태계의 변화
- apple의 데이터 제 3자 공유제한 (ios 14.5 이후~)
- 서드파티 쿠키 제한 (1st 파티 쿠키 사용가능, 3rd 파티 쿠키 > 리타게팅에 활용)
- ADD_ID (유저의 구분, 광고를 위해 사용) 고객의 사용동의를 받은 경우에만 활용 가능
나) Biz 관점
도입기 - 성장기 - 성숙기- 쇠퇴기
성장기 - 마케팅 포커스 (마케팅 volume 증대)
성숙기- 쇠퇴기 ) CRM 포커스
다) 매출 관점
고객의 서비스 인지, 고객을 이해할 수 있는 데이터, 고객에게 메시지를 전달 할 수 있는 채널
라) 데이터 관점
고객에 대한 정확한 이해가 기반되어야 액션을 이끌어 낼 수 있다. ▸ 목표와 타겟팅을 정확히 설정.
유저의 현 상황을 정확히 파악 (데이터화) ▸ 예측치가 아닌 목표치를 잡아 목표 정의
비즈니스 문제를 Fact 기반 데이터로 접근 ▸ 평가가 쉬워짐
우리 고객은 누구인가?
[지표]우리 고객은 얼마나 되는가?
서비스를 사용하는 유저는?
- 유저의 기준? UU(Unique user) vs UV(Unique Visit)
또 다른 기준? 잠재고객
- MAU(Monthly Active User)
- WAU(Weekly Active User)
- DAU(Daily Active User)
어떤 지표를 중심으로 확인하는 지는 목표와 산업에 따라 다르다.
(전체유저 중 최근 사용하는 유저) Stickness = DAU / MAU * 100
들어오고 나가는 유저는 몇 명이나 되는가?
이탈에 대한 기준을 어떻게 잡을까?
NRU (New Registred User) 새로운 유입 유저
Return User (이탈 후 돌아온 유저)
Chum Rate (자발적 이탈) / (비자발적 이탈 - 구독료 미납, 연체)
Unregistrered rate 해약/탈퇴 비율
-> 비율이 낮다고 좋은 서비스인 것은 아님
지속(Retention)해서 사용하는 유저는 몇명이나 되는가?
★ Retention 다른 지표에 비해 쪼개서 확인해야 의미가 나타난다.
Retention = 1 - chum Rate
관점을 어떻게 두느냐에 따른 분류
- 신규 고객의 잔존율
> 가입 경로에 따른 잔존율
- 기존 고객의 잔존율
- 복귀 고객의 잔존율
- 구매 / 비구매 고객의 잔존율
Retention이 잘하고 있는 기업, 높은 이유? 리텐션이 높을수록 서비스 안정화(성장+정착)가 빠르고 기여도가 높다
구매를 하는 유저는 몇 명인가? 얼마나, 많이 / 어떻게 쓰는가
PU(Paying User) 결제를 하는 유저
ARPU (유저 1인당 전체 구매율 Average Revenue Per User)
ARPPU (유저 1인당 구매율 Average Revenue Per Paying User)
충성도, 축소되는 이유 분석 > 진성 고객, ARPU - ARPPU 전체적인 관점에서 봐야
ARPH (가구당 서비스 비율 Average Revenue Per House) : IP TV, 인터넷, OTT 등
*Average의 오류
전체 금액 / 전체고객수 (Average) : 평균 값이기 때문에 모든 고객의 실제 결제금액이 비슷하지 않을 수 있다.
충성도가 다른 고객에 따른 분리된 접근이 필요하다.
select / from / where
3. 데이터베이스의 이해
1) DB (Datebase)
중요한 데이터를 모아놓은 가상의 공간
- 정형(숫자, 문자)의 데이터
- 비정형(그림, 음성) 파일도 관리 가능
2) 데이터베이스 관리 시스템(DateBase Management System)
가. DB 관리 시스템
나. DateBase 종류
RDBMS, 관계형 데이터베이스 (Relational Database Management System)
- 현재 가장 많이 사용되고 있는 유형 (Oracle, MySQL, PostgreSQL)
- 2차원 테이블 형식(행과 열) 고정
- 사람이 생각하는 형식과 유사한 형식으로 이해가 쉬움
- 고유의 키를 기반으로 연결
- 일반적으로 테이블은 하나의 카테고리를 가지고 있는 정보들을 취합해 가지고 있다.
- 1행은 하나의 데이터 / 각각 쪼개져 있다. → 중복을 최소화 하기 위해서
다. SQL
구조화된 언어, DB의 데이터를 정의/수정/추출 할때 사용하는 언어
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