고객 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요?
게시 됨: 2018-07-12오늘날 고객은 그 어느 때보다 인터넷에 더 많이 연결되어 있습니다. 그들은 소셜 미디어, 온라인 쇼핑 포털, 유익한 콘텐츠가 있는 온라인 플랫폼 등에서 항상 활발히 활동하고 있습니다. 결과적으로 소비자는 기술, 제품 및 서비스, 패션 또는 교육에 관한 시장의 최신 트렌드에 대해 항상 업데이트됩니다. 그들은 모두 알고 있습니다. 이로 인해 비즈니스 회사와 조직이 고객 기반, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 취향과 선호도에 대한 포괄적인 지식을 수집하는 것이 더욱 중요해졌습니다.
치열한 경쟁 비즈니스 세계에서 고객의 행동과 선호도에 대해 '배우지' 못하면 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다. 고객이 당신이 그들의 '고통점'을 이해하는 데 실패하고 있다는 것을 알게 되면, 그들은 찾아볼 수 있는 다른 옵션이 있다는 것을 알게 됩니다. 따라서 충성도가 높은 고객 기반을 유지하려면 Customer Analytics에 투자해야 합니다.
목차
고객 분석이란 무엇입니까?
고객 분석은 본질적으로 비즈니스 조직에서 고객 행동을 면밀히 관찰하면서 고객 기반에 대한 광범위한 정보를 추출하기 위해 사용하는 기술을 말합니다. 이를 통해 기업은 잠재 고객을 식별하고 새로운 고객을 유치하고 기존 고객을 유지하기 위한 전략을 세울 수 있습니다.
고객 분석은 비즈니스 마케팅 전략의 중추를 구성하며 데이터 시각화, 예측 모델링, 정보 관리 및 세분화와 같은 고급 기술을 통합합니다.
비즈니스 문제를 데이터 과학 문제로 변환
고객 분석이 중요한 이유
고객 분석에 투자하는 이면에는 흠잡을 데 없고 간단한 논리가 있습니다. 고객(구매 습관, 선호하는 선택, 고객이 응답하는 제안)을 더 잘 이해하고 알수록 고객에 대한 예측을 더 정확하게 도출할 수 있습니다. 미래의 구매 행동 패턴.
McKinsey & Company 설문 조사 에 따르면 고객 분석에 막대한 투자를 하는 기업은 매출, 매출 또는 ROI 측면에서 경쟁업체보다 더 나은 성과를 낼 가능성이 더 큽니다.
고객과의 모든 상호 작용은 데이터(정보)의 흔적을 남기고 결합될 때 고객이 기대하는 바를 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다. 현명하게 활용한다면 고객 분석은 비즈니스의 가장 큰 강점 중 하나가 될 수 있습니다. 이를 통해 데이터(소셜 미디어 게시물, 댓글 및 언급, 채널 및 미디어 페이지와의 고객 상호 작용, 제품/서비스에 대한 고객 행동)를 변환할 수 있습니다. 등)을 통해 수익을 상당히 높일 수 있는 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
고객 분석이 도움이 될 수 있습니다.
- 고객이 떠날 가능성이 가장 높은 시기에 대해 정확하게 예측하여 이탈률을 크게 줄임으로써 고객을 유지하기 위한 사전 계획 및 캠페인을 작성할 수 있습니다.
- 매력적이고 적절한 제안으로 올바른 청중을 타겟팅할 수 있도록 하여 응답률, 고객 충성도 및 ROI를 높이십시오.
- 응답할 가능성이 가장 높은 고객 기반만 타겟팅하도록 캠페인을 간소화하여 캠페인 비용을 줄입니다.
- 다양한 고객 세그먼트에 대한 개인화된 판매 및 마케팅 전략을 생성하여 전반적인 고객 경험을 최적화합니다.
- 빅데이터의 트랜드를 파악하여 매출 증대.
고객 분석에서 최적의 이점을 얻을 수 있도록 하는 요소
McKinsey & Company는 모든 기업이 고객 분석의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 세 가지 측면을 강화해야 한다고 주장합니다. 그들은:
평범함에 얽매이지 마십시오. 탁월함을 목표로 합니다.
85% 이상의 기업이 고객 분석(IT 및 예측 분석)을 광범위하게 사용하기 시작할 때만 고객 분석의 가치 기여도가 인상적이고 눈에 띄게 향상되기 시작한다고 밝혔습니다. 고객 분석의 비율은 각각 상대적으로 낮고 보통입니다. 이 수치는 기업이 운영이 우수한 수준에 도달할 때만 고객 분석의 이점을 얻을 수 있다는 사실을 입증합니다.
따라서 조직의 경영진이 현재의 고객 분석 인프라와 업계의 거물이 사용하는 최첨단 고객 분석 프레임워크 간의 격차를 해소하기 위해 어떤 고객 분석 도구에 투자해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다. 업계.

사실에 기반한 의사 결정을 장려
IT 및 예측 분석이 고객 분석의 중추적 역할을 하지만 이것만으로는 고객 분석을 최적의 수준으로 끌어올리기에 충분하지 않습니다. 성공의 열쇠는 고객 분석에 대한 전체적인 접근 방식을 취하는 데 있습니다. 사실에 기반한 의사결정을 강조하는 리더의 지도도 고객 분석에 중요합니다. 고객 분석이 제공하는 통찰력은 논리적이고 합리적인 문화를 핵심으로 하는 조직 프레임워크에 의해서만 실제적이고 실행 가능한 결정으로 번역될 수 있습니다. 예를 들어, 통찰력이 실행되는 속도에 초점을 맞추는 대신 먼저 IT, 분석 및 조직 프레임워크를 포함하여 고객 분석에 필요한 모든 원칙의 원활한 통합에 초점을 맞춰야 합니다.
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고객 분석에 고위 경영진의 참여 장려
McKinsey & Company의 보고서에 따르면 고위 경영진이 조직의 고객 분석에 관여하지 않는 기업은 고객 분석을 통한 가치 기여도가 28%만큼 낮습니다. 이와는 대조적으로 고위 경영진이 고객 분석에 적극적으로 참여하는 기업의 거의 69%가 고객 분석을 통해 큰 가치를 얻었다고 보고합니다.
회사의 판매 및 마케팅 전략, 제품/서비스 개선 전략, 캠페인 등과 관련된 모든 중요한 결정이 최고 경영진에 의해 수행된다는 사실을 감안할 때 고객 측면을 검토하는 데 참여시키는 것이 현명합니다. 것의. 이렇게 하면 고객이 원하는 것을 더 잘 이해하고 그에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.
고객 분석 도구
고객 분석 도구는 기업이 고객 행동에 대한 유용한 통찰력을 얻고 다양한 고객 세그먼트의 특정 요구 사항과 요구 사항에 맞게 마케팅 캠페인 및 전략을 사용자 지정할 수 있도록 설계된 응용 프로그램입니다. 이러한 도구는 데이터 소싱에서 데이터 분석 및 시각화에 이르는 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
다음은 최고 등급의 5가지 고객 분석 도구입니다.
- 어도비 애널리틱스
- 구글 애널리틱스 360
- IBM Watson 고객 경험 분석
- SAP Hybris 마케팅 클라우드
- SAS 고객 인텔리전스 360
한 장의 사진으로 요약된 데이터 과학
이제 고객 분석을 활용하여 비즈니스를 새로운 차원의 성공으로 확장하는 방법에 대한 완전한 가이드가 생겼습니다!
고객 분석이란 무엇입니까?
고객 데이터 분석이라고도 하는 고객 분석은 기업이 고객을 식별, 유치 및 유지하기 위해 수행하는 소비자 데이터 및 행동을 수집 및 분석하는 프로세스입니다. 고객 분석은 기업이 다음에 대해 더 많이 알고 이해하는 데 도움이 됩니다.
1. 고객의 니즈, 선호도
2. 고객의 소비 습관
3. 결제 수단 선호
4. 고객의 상품/서비스 이용패턴
5. 고객의 문제점 및 불만사항을 적습니다.
고객 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
오늘날의 시장에서 고객은 왕이며 고객의 행동과 선호도를 더 잘 이해할수록 마케팅 및 판매 전략이 더 정확해집니다. 소비자는 패션, 기술, 교육, 제품 및 서비스 등 최신 시장 동향에 대해 항상 업데이트됩니다. 그들은 소셜 미디어, 온라인 쇼핑 포털 등에서 모든 정보를 얻습니다.
따라서 고객 분석에 투자하면 기업이 고객 확보, 유지 및 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이것은 고객의 구매 습관, 선호도 등을 알고 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 예측 분석을 사용하여 소비자 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해서 Customer Analytics는 기업이 고객을 위한 최상의 전략을 수립하기 위해 소비자에 대한 360도 관점을 얻을 수 있도록 도와줍니다.
1. 고객 확보
2. 고객 유지
3. 고객과의 적극적인 참여
회사는 영업, 마케팅 및 제품 개발에 이 고객 분석을 사용합니다.
고객 분석은 어떻게 작동합니까?
기본적으로 3단계 프로세스입니다.
1. 데이터 수집: 데이터 수집은 웹사이트 분석, 고객 서비스 콜, 소셜 미디어 및 고객 피드백을 포함한 모든 고객 상호 작용 채널에서 데이터를 집계하는 프로세스입니다.
2. 데이터 유효성 검사: 정확성을 보장하기 위해 수집한 모든 데이터에 대해 적절한 데이터 유효성 검사가 필요합니다.
3. 데이터 분석 : 데이터 수집 및 검증 후, 마지막 단계는 데이터를 분석하는 것입니다. 이를 위해서는 고객 페르소나가 있어야 합니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스에 대한 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 귀하의 비즈니스에 직접적인 영향을 미치는 고객의 선택을 식별하는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석은 대부분 Google Cloud ML Engine, Big ML, TensorFlow, Knime, PyTorch, IBM Watson Studio, Apache Mahout 등과 같은 AI 및 기계 학습 도구를 통해 수행됩니다.