쇼핑몰 매출을 높이는 CRM 고객 데이터 분석 A to Z
CRM 마케팅에서 고객 데이터 분석은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 정교하게 타겟팅된 캠페인으로 성과를 만들어내려면 우리 고객을 제대로 이해하는 과정이 반드시 필요하죠. CRM의 진정한 힘은 데이터 기반 의사결정에서 나옵니다.
하지만 고객 데이터 분석이 중요하다고 해서 처음부터 모든 분석을 다 하려고 하면 오히려 하나도 제대로 하기 어려워집니다. 특히 데이터팀 없이 혼자서 데이터 분석까지 해야 하는 상황이라면 더더욱 그렇겠죠. 그렇다면 어떤 데이터에 집중해야 할까요? 실제로 성과를 만들어낸 글로벌 기업들의 사례에서 단서를 찾아봅시다.
글로벌 기업들이 고객 데이터로 성과를 만드는 방법
아마존이나 무신사와 같은 글로벌 기업들도 방대한 데이터 속에서 주요 핵심 지표에 집중하여 성과를 만들어냈습니다. 이들의 성공은 단순히 많은 데이터를 보유했기 때문이 아니라, 적절한 데이터를 올바른 방식으로 분석하고 실무에 적용했기 때문입니다.
행동 데이터에 기반해 매출의 35%를 만드는 상품 추천 시스템을 구축한 아마존
세계 최대의 이커머스 기업 아마존은 복잡한 고객 프로파일링 대신, 고객의 구매 이력과 검색 패턴이라는 단순한 행동 데이터에 집중합니다. 고객이 텐트, 버너, 보온병을 연달아 검색했다면, 아마존은 각 개별 상품에 대한 관심으로 보는 것이 아니라 '캠핑을 준비하는 고객'이라는 더 큰 의도로 해석하죠. 그 덕분에 아마존 매출의 35%가 추천 시스템에서 발생하고 있습니다.
실시간 고객 행동 분석으로 구매 전환율을 3배 증가시킨 무신사
국내 대표 패션 플랫폼 무신사 역시 고객의 실시간 행동 데이터 분석을 통해 CRM 성과를 높이고 있습니다. 무신사는 고객의 최근 클릭, 찜, 구매 내역을 실시간으로 분석하여 앱 홈 화면과 알림을 통해 관련 상품을 자연스럽게 노출하는 흐름을 설계했습니다. "지금 이 고객이 무엇을 보고 있고, 최근에 어떤 행동을 했는가"에 집중하는 것이죠.
이들의 공통점은 명확합니다. 고객의 핵심 행동 데이터, 즉 클릭, 구매, 이탈 시점과 같은 명확한 신호에 집중하고, 주기적인 데이터 트래킹을 통해 변화를 빠르게 감지하여 다음 액션으로 신속하게 연결했다는 것입니다.
그렇다면 우리도 이런 성과를 만들기 위해서는 어떻게 해야 할까요?
실무자가 반드시 점검해야 할 핵심 고객 데이터 5가지
가장 먼저 CRM 마케팅 실무자에게 필요한 것은 캠페인 성과와 직결되는 핵심 지표를 추적하는 것입니다. 방대한 데이터 속에서 길을 잃지 않으려면, 지금 우리에게 가장 중요한 질문에 답을 줄 수 있는 데이터에 집중해야 합니다.
1. 전체 고객 현황
가장 먼저 우리 브랜드의 전체 고객 현황을 한눈에 파악해야 합니다.
👫 고객 수와 등급 구성
전체 고객 중 VIP, 활성 고객, 휴면 고객의 비율은 어떻게 구성되어 있는지 확인해 보세요. 이 구성이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 추적하면 우리 비즈니스가 건강하게 운영되고 있는지 진단할 수 있습니다.
🔄 리텐션과 이탈률
고객 유지율(Retention Rate)이 높을수록 비즈니스가 건강하다는 신호이며, 이탈률이 낮을수록 고객이 우리 브랜드에 만족하고 있다는 의미입니다.
💰결제 유저당 평균 매출 (ARPPU, Average Revenue Per Paying User)
시간에 따른 ARPPU 변화 추이를 통해 전반적인 고객 가치 변화를 파악할 수 있습니다. ARPPU가 지속적으로 하락한다면 객단가를 높이는 크로스셀/업셀 전략이 필요하다는 신호입니다.
2. 퍼널 분석: 고객 여정 속 이탈 지점 찾기
우리 웹사이트에 방문한 고객은 상품 조회, 장바구니 담기, 구매 단계를 거치게 됩니다. 퍼널 분석은 이 구매 여정에서 각 단계별 전환율과 이탈률을 명확히 보여줍니다.
🎢 전환율과 이탈률
어느 단계에서 고객이 가장 많이 떠나는지, 그리고 다음 단계로 전환되기까지 평균적으로 얼마나 걸리는지를 파악하면, 이탈을 방지하고 전환을 유도하기 위한 CRM 마케팅의 타이밍을 정교하게 설계할 수 있습니다.
⏰ 단계별 전환까지 걸리는 시간
각 퍼널 단계별 전환에 걸리는 시간도 유용한 지표입니다. 장바구니에 담은 후 평균 2시간 이내에 구매가 많이 일어난다면, 장바구니 리마인드 메시지는 담은 지 1시간 후에 보내는 것이 효과적입니다.
3. 구매 행동: 재구매를 만드는 패턴 발견하기
고객의 구매 행동을 깊이 들여다보면, 객단가와 재구매를 높일 수 있는 구체적인 단서를 발견할 수 있습니다.
🛍️ 구매 객단가 & 구매 횟수 분포
고객들의 평균 구매 금액과 구매 빈도, 그리고 1회 구매 후 이탈하는 고객과 꾸준히 재구매하는 충성 고객의 비율을 분석해 보세요. 1회 구매 고객이 많다면 재구매 유도 캠페인에 집중하고, 반대로 충성 고객 비율이 높다면 VIP 프로그램 강화가 우선순위가 됩니다.
💳 평균 구매 주기
2회 이상 구매한 고객들의 평균 재구매 주기를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이 주기에 맞춰 재구매를 유도하는 메시지를 발송하면, 고객이 브랜드를 잊기 전에 다시 찾아오도록 만들 수 있습니다.
🎁 주요 구매 카테고리 & 인기 상품
가장 많이 팔리는 상품과 카테고리를 파악하면 이를 활용해 크로스셀링이나 업셀링 전략을 적용해볼 수 있습니다.
4. 방문 행동: 고객 참여도 측정하기
고객이 얼마나 적극적으로 서비스를 이용하는지 파악해두면 이탈 신호를 사전에 잡아낼 수 있습니다.
⏳ 평균 체류 시간 & 방문 주기
방문 빈도가 줄어들거나 체류 시간이 짧아지는 고객은 이탈 위험군일 가능성이 높습니다. 반대로 꾸준히 방문하고 오래 머무르는 고객은 구매로 전환될 가능성이 높은 잠재 고객입니다.
5. 캠페인 성과: 메시지 효율성 점검하기
우리가 정성껏 설계한 CRM 메시지가 실제로 고객에게 닿고, 행동으로 이어지고 있는지 반드시 점검해야 합니다.
📨 오픈율과 클릭률
가장 기본적으로는 메시지 오픈율과 클릭률을 통해 고객이 우리 브랜드와의 커뮤니케이션에 얼마나 열려 있는지 파악해야 합니다. 더 나아가 시간대별, 요일별, 채널별, 메시지 종류별로 차이를 분석하면 메시지 발송의 최적 타이밍과 채널을 찾을 수 있습니다.
오픈율 : 메시지 오픈 수 / 메시지 발송 수 *100
클릭률 : 메시지 클릭 수 / 메시지 발송 수 *100
🚫 수신거부 비율
오픈율과 클릭률이 높은 캠페인을 설계하는 것도 중요하지만 수신 거부 비율을 높이지 않는 것도 그에 못지 않게 중요합니다. 너무 자주 메시지를 보내거나 자극적인 제목으로 정작 클릭했을 때 실망감을 주는 메시지를 발송한다면 수신거부 비율이 높아져 결과적으로 캠페인 성과가 떨어지는 결과를 초래할 수 있습니다.
우리 비즈니스에 가장 중요한 지표 찾기
5가지 핵심 지표를 파악했다면, 다음 단계는 우리 기업 상황에 맞는 우선순위를 정하는 것입니다. 모든 지표를 동시에 개선하는 것은 현실적으로 가능하지도 않거니와, 현재 가장 시급한 비즈니스 목표에 맞는 지표에 집중하는 것이 훨씬 효과적이기 때문이죠. 여러분의 비즈니스 상황에 맞춰 우선순위 지표를 설정해보세요!
1. 신규 고객을 더 많이 확보하고 싶다면
신규 고객 확보가 주요 목표라면, 신규 가입자 수는 기본적으로 확인하고 계실 텐데요. 이때 가입자 수와 함께 구매 전환율도 함께 체크해야 합니다. 가입은 했지만 구매하지 않는 고객이 많다면 오히려 마케팅 비용만 낭비하는 셈이죠.
① 신규 가입자 수 & 첫 구매 전환율
🚨 첫 구매 전환율이 2.5% 미만이라면 주의 깊게 살펴볼 필요가 있습니다.(업계 평균 2.5-3%)
② 구매 퍼널 이탈률 & 구매까지 걸리는 시간 (방문 → 상품조회 → 장바구니 → 구매)
신규 고객이 어느 단계에서 가장 많이 이탈하는지 파악하세요.
🚨 장바구니까지는 잘 가는데 구매 전환율이 낮다면? 결제 과정이나 배송비 정책을 점검해보세요.
🚨 가입 후 첫 구매까지 3일 이상 걸린다면 (이커머스 평균 2-3일) 온보딩 프로세스를 점검해보세요.
③ 웰컴 캠페인 오픈율 & 클릭률
신규 가입 환영 메시지나 첫 구매 혜택 안내의 반응률을 확인하세요.
2. 기존 고객 재구매율을 높이고 싶다면
재구매율은 지속 가능한 성장의 핵심입니다. 베인앤컴퍼니는 신규 고객 확보 비용이 기존 고객 유지 비용보다 5배 높다는 연구를 발표하기도 했죠.
① 재구매율 & 평균 재구매 주기
🚨 재구매율이 25% 미만이라면(이커머스 평균 25-30%) 고객 만족도나 상품 품질에 문제가 있을 수 있습니다.
🚨 재구매 주기가 점점 길어지고 있다면 고객이 브랜드에서 멀어지고 있다는 신호입니다.
② 구매 객단가 & 구매 횟수 분포
두 번째, 세 번째 구매할 때 금액이 늘어나는지 확인하세요.
1회 구매 후 이탈하는 고객 vs 2회 이상 구매하는 고객의 비율을 비교해보세요.
③ 주요 구매 카테고리 & 크로스셀 기회 포착
고객이 어떤 카테고리에서 반복 구매하는지 파악하세요.
Top 3 구매 카테고리를 분석해 관련 상품 추천 캠페인을 설계하세요.
3. 고객 이탈을 막고 싶다면
고객 이탈 방지는 사전 예방이 핵심입니다. 이미 떠난 고객을 다시 돌아오게 하는 것보다 떠나려는 고객을 미리 찾아서 잡는 것이 훨씬 효과적이죠.
① 최근 접속일 & 평균 체류 시간
🚨 업계 평균 이탈률은 75% 수준이니 이보다 높다면 이탈 방지 캠페인을 시작하세요.
방문은 자주 한다고 해도 체류 시간이 짧아지지는 않는지 확인해보세요.
② 장바구니 담기 후 구매하지 않은 고객 비율
🚨 글로벌 평균 장바구니 이탈률 70-76%보다 높다면 결제 과정에 문제가 있지 않은지 살펴보세요.
③ 캠페인 수신거부율
수신거부 비율이 높아진다면 메시지 빈도나 내용을 재점검하세요.
CRM 성과 개선을 위한 고객 데이터 분석 3단계
핵심 지표가 무엇인지, 우리 비즈니스에 특히 더 중요한 지표는 무엇인지까지 확인했다면 이제 진짜 분석을 시작해볼 차례입니다.
🧐 1주차: 현재 상태 파악하기
맨 먼저 우리 비즈니스의 현재 상태를 정확히 파악하는 시간입니다. 주요 지표들을 매일 기록하는 걸로 시작해보세요. 기록하면서 간단한 메모도 남겨보세요. 평일과 주말 중 언제 숫자가 더 좋은지, 어떤 요일에 오픈율이 높은지, 신규 가입이 많은 날에는 어떤 특별한 일이 있었는지 적어두세요. 이런 작은 관찰들이 나중에 큰 인사이트로 이어집니다.
🧩 2주차: 패턴 찾기
계속해서 기록을 이어가면서 저번 주 데이터와 비교해 패턴을 찾아보세요. 단순히 좋다 나쁘다가 아니라 "언제, 어떤 조건에서" 성과가 좋았는지 구체적으로 파악하는 것이 목표입니다.
🔥 3주차: 개선을 위한 액션하기
세 번째 주에는 지난 2주간 찾은 패턴을 바탕으로 한 가지만 바꿔보세요. 여러 개를 동시에 바꾸면 어떤 것이 효과를 낸 건지 알 수 없습니다. 1주일 후 해당 지표의 변화를 확인해보세요.
데이터를 보는 것만으로는 아무것도 달라지지 않습니다. 아무리 정교한 분석 결과를 도출해도, 캠페인으로 연결되지 않는 데이터는 단순한 숫자에 불과합니다. 진짜 변화는 분석에서 발견한 인사이트를 바탕으로 빠르게 실행할 때 만들어집니다. 많은 기업이 방대한 데이터를 수집하고 분석하지만, 정작 그 인사이트를 적용하지 않은 채 멈춰버리는 경우가 많습니다. 분석과 실행 사이의 간극을 좁히는 것, 그것이 바로 데이터 기반 마케팅의 진정한 성공 요인입니다.
데이터팀 없이도 가능한 심도 깊은 고객 데이터 분석, 블럭스 AI 분석 기능
하지만 데이터 팀이 없다면 CRM 마케터가 혼자 모든 업무를 짊어지게 되고, 데이터 팀이 있다고 해도 지원을 받기 어렵거나, 분석 요청부터 결과를 받기까지 오랜 시간이 걸려 빠른 실행까지 이어가기는 어려운데요.
블럭스의 AI 분석 기능은 바로 이 간극을 메우기 위해 탄생했습니다. 데이터 전문가가 아니어도, 데이터팀의 지원이 없어도, 실무자가 직접 핵심 인사이트를 빠르고 쉽게 얻을 수 있도록 돕습니다. 그리고 이렇게 얻은 인사이트를 캠페인에 바로 적용할 수 있어요.
고객 데이터 분석부터 인사이트 도출과 CRM 액션까지 한번에!
블럭스 AI 분석 에이전트는 우리 비즈니스에 필요한 사용자 행동 데이터를 자동으로 분석해 실행 가능한 인사이트와 액션 가이드까지 제공합니다.
"재구매 주기가 평균 28일인데, 지금 25일 지난 고객이 1,847명 있네요. 이 고객들에게 리마인드 메시지 보내시겠어요?"
"어제 저녁 7시 카카오톡 오픈율이 68%로 가장 높았어요. 내일 중요한 프로모션은 이 시간에 발송하는 걸 추천드려요."
이제 데이터팀 없이도 고객의 행동 패턴을 정교하게 분석하고, 실시간으로 다음 마케팅 액션에 반영할 수 있습니다. 블럭스 AI가 그 모든 과정을 쉽게 실행하도록 도와드릴게요.
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