CRM을 처음 시작할 때 가장 쉬운 방법은 "전체 회원에게 같은 메시지를 한 번에 보내는 것"입니다. 실제로 많은 팀이 여기서 출발합니다. 문제는 이 방식이 당장은 편해도, 시간이 지날수록 효과가 떨어진다는 점입니다.
리필하우스가 전체 회원 5,000명에게 "세제 재구매 15% 할인" 문자를 보냈다고 가정해봅시다. 이 안에는 어제 막 세제를 산 사람도, 원래 섬유유연제만 쓰는 사람도, 이미 3개월째 안 들어오는 사람도, 지난주에 이미 할인 없이 재구매한 충성 고객도 섞여 있습니다. 어제 산 사람에게는 불필요한 메시지고, 섬유유연제만 쓰는 사람에게는 무관한 메시지며, 충성 고객에게는 굳이 할인을 안 줘도 됐을 매출을 할인가로 만들어버린 셈입니다.
세그멘테이션(고객을 그룹으로 나누는 일)의 목적을 오해하기 쉽습니다. "더 정확하게 맞히는 것"이 목적처럼 보이지만, 실무에서 더 중요한 효과는 불필요한 메시지를 보내지 않는 것입니다. 이 둘은 결과적으로 비슷해 보여도 접근 방식이 다릅니다.
| 관점 | 접근 | 문제점 |
|---|---|---|
| '적중'에 집중 | 누가 반응할지 정교하게 예측하려 함 | 데이터가 부족하면 시작조차 못함, 과도하게 복잡해짐 |
| '낭비 감소'에 집중 | 명백히 부적절한 대상부터 제외함 | 단순한 규칙만으로도 바로 시작 가능 |
낭비 감소 관점에서 보면, 리필하우스의 세제 할인 문자는 최소한 다음 세 그룹을 제외하는 것만으로도 훨씬 나아집니다. ①최근 7일 내 이미 세제를 구매한 사람, ②세제를 산 적이 없는 사람(다른 카테고리만 이용), ③이미 최근 다른 할인 없이 재구매한 사람. 이 세 그룹을 빼는 데는 복잡한 모델이 필요 없습니다. 구매 이력 데이터만 있으면 바로 가능합니다.
세그먼트를 나누는 기준(RFM, 행동 트리거 등 08강 이후에 다룰 도구)으로 바로 들어가기 전에, "이 캠페인에서 우리가 줄이려는 낭비가 무엇인가"를 먼저 한 문장으로 적어두는 것이 좋습니다. 목적이 명확해야 어떤 기준으로 나눌지가 자연스럽게 따라옵니다.
[캠페인명: 예) 세제 재구매 유도 메시지]
1. 지금 전체 발송을 한다면 섞이게 되는 무관한 대상
- (예: 최근 이미 구매한 사람, 해당 카테고리 무관심 고객, 이미 재구매 중인 충성 고객)
2. 이번 캠페인에서 줄이려는 낭비를 한 문장으로
- (예: 이미 세제를 산 사람에게 또 세제 할인 문자를 보내는 낭비를 줄인다)
3. 그 낭비를 줄이기 위해 나눌 기준(구체적 데이터는 다음 강의에서 정함)
- 제외할 대상:
- 우선 포함할 대상:
4. 세그먼트를 나누지 않았을 때 예상되는 손해
- 관심 저하 / 불필요한 할인 비용 / 수신거부 증가 중 가장 클 것으로 보이는 것:
08강. RFM 모델로 고객 등급 나누기에서 구매 이력 데이터를 이용해 Recency·Frequency·Monetary 기준으로 고객 등급표를 계산합니다.