이커머스 업계에서 CRM(Customer Relationship Management) 마케팅은 더 이상 선택이 아닌 필수 전략으로 자리 잡고 있습니다. 고객 유입에 드는 시간과 비용은 계속 증가하고 있으며, 광고 효율은 하락하고 있기 때문입니다.
한 번 방문한 고객의 반응을 다시 이끌어내는 일도 점점 어려워지는 상황에서 기업은 새로운 고객을 찾기보다 기존 고객과의 관계를 어떻게 유지하고 반복 구매로 연결할지를 중심에 두고 마케팅 전략을 재편하고 있습니다. 고객 이탈을 줄이고 브랜드와의 접점을 유지하며, 장기적인 관계로 전환하는 것이 마케팅의 핵심 과제가 된 것입니다.
이러한 배경에서 CRM은 단순히 메시지나 쿠폰을 보내는 기능을 넘어 고객의 관심과 행동 맥락을 해석하고, 그 흐름에 맞춰 개인화된 메시지와 추천을 자동화하는 전략적 수단으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 국내외 이커머스 기업들의 CRM 전략 적용 사례를 살펴보고, 마케터가 실무에서 적용할 수 있는 방법을 분석해 보겠습니다.
광고가 흔들릴수록, CRM은 전략이 된다
CRM이 이커머스 업계에서 다시 주목받고 있는 가장 큰 이유는 고객 유입 중심의 성장이 점점 한계에 다다르고 있기 때문입니다. 특히 최근 몇 년 사이, 광고 단가 상승과 타깃 정확도 하락, 개인정보 활용에 대한 규제 강화 등으로 인해 퍼포먼스 마케팅의 효율은 눈에 띄게 낮아졌습니다.
예전에는 광고 예산만 충분하다면 어느 정도의 유입과 전환을 기대할 수 있었지만, 지금은 같은 비용으로 더 적은 수의 고객을 데려오는 데 그치거나 유입 이후의 이탈률이 매우 높아진 상황입니다.
▶ “퍼포먼스 마케팅 잘해봤자 뭐하냐? 고객이 이탈하면 끝인데!”
이런 배경에서 기업들이 집중하게 된 전략이 바로 기존 고객을 중심으로 한 반복 구매 유도입니다. 새 고객을 찾기보다 이미 한 번이라도 구매한 고객이 다시 찾아오도록 만드는 것이 훨씬 더 효율적이고 예측 가능하다는 인식이 자리 잡은 것입니다.
실제로 다수의 이커머스 플랫폼에서는 신규 고객 대비 기존 고객의 전환율이 2~3배 이상 높은 것으로 나타납니다. 하지만 문제는 기존 고객이라고 해서 자연스럽게 돌아오는 것이 아니라는 점입니다. 고객은 다양한 브랜드를 넘나들고, 가격과 혜택에 민감하게 반응합니다. 따라서 관계를 유지하려면 지속적인 ‘고객 설계’가 필요합니다.
고객과 새로운 관계 설정을 위해 CRM도 전략적으로 운영해야 합니다. 고객의 행동과 취향, 구매 이력, 검색 패턴 등을 분석하고, 그 흐름에 맞춰 메시지나 추천 콘텐츠를 자동으로 제공하는 구조가 핵심입니다. 그리고 이 구조는 쿠폰이나 할인 이벤트처럼 단발적인 자극이 아니라 고객이 다시 브랜드와 연결될 수 있도록 자연스럽게 유도하는 방식이어야 합니다.
고객이 어떤 상품을 관심 있게 봤는지, 장바구니에 담았다가 이탈했는지, 마지막 구매 이후 시간이 얼마나 흘렀는지 등의 정보를 종합해 타이밍과 맥락에 맞는 반응을 설계해야 비로소 CRM 마케팅 전략이 온전하게 작동됩니다.
CRM이 지금 이커머스 업계에서 중요해진 이유는 단순히 고객을 ‘기억하는 도구’이기 때문이 아니라 고객의 행동에 능동적으로 반응하며 관계를 이어가기 위한 실행 전략의 중심에 서 있기 때문입니다. 고객과의 접점이 많을수록 CRM 전략의 중요성은 더 커지고 있으며, 기업이 이 흐름을 어떻게 설계하느냐에 따라 재방문율, 충성도, 나아가 전체 매출 구조까지 달라질 수 있습니다.
CRM은 고객을 설득하는 흐름을 만든다
CRM이 마케팅 전략의 중심이 되었다면, 마케터 입장에서는 그 전략이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지 구체적으로 파악할 필요가 있습니다. 현재 이커머스 업계에서 가장 널리 활용되는 CRM 마케팅 전략은 고객을 세분화하고, 그 세분화된 집단의 행동 흐름에 따라 메시지나 콘텐츠를 자동으로 제공하는 구조입니다.
여기서 중요한 건 ‘누구에게’와 ‘언제’ 그리고 ‘무엇을’이라는 세 가지 질문입니다. 이 흐름을 정교하게 설계할수록 고객의 반응률은 높아지고, 반복 구매율이 안정적으로 유지됩니다.
먼저 ‘누구에게’를 위한 작업이 바로 ‘고객 세분화(Segmentation)’입니다. 단순히 나이, 성별, 지역 같은 정적인 정보가 아니라 최근에 어떤 상품을 관심 있게 봤는지, 장바구니에 무엇을 담았는지, 구매 주기가 어떤지와 같은 행동 기반 데이터로 고객을 나눕니다. 이 과정을 통해 특정 그룹에만 적절한 타이밍에 메시지를 보낼 수 있는 기반이 마련됩니다.
다음 단계는 ‘언제’입니다. CRM 마케팅 전략에서 타이밍은 성패를 좌우하는 핵심 변수입니다. 고객이 마지막으로 구매한 지 15일이 지났을 때, 장바구니에 상품을 담고 이탈한 지 2시간이 지났을 때, 또는 특정 키워드를 반복 검색했을 때 등 다양한 시점이 메시지나 추천 콘텐츠의 트리거가 됩니다. 이때 ‘지금 이 메시지를 왜 보내는가?’에 대한 설명이 포함되어 있어야 고객이 반응합니다.
마지막은 ‘무엇을’입니다. 고객에게 보내는 콘텐츠는 더 이상 단순한 할인 쿠폰 한 장으로는 충분하지 않습니다. 고객이 관심 가질 만한 상품, 지금 살 가능성이 높은 카테고리, 또는 과거 구매와 연관 있는 신상품 등 구체적인 제안이 들어가야 효과가 있습니다. 이에 따라 최근에는 고객 여정 전체를 고려해 콘텐츠를 자동으로 조합하는 AI 기반 CRM 솔루션도 빠르게 확산되고 있습니다.
이 세 가지 요소가 맞물려 작동할 때 CRM은 비로소 ‘자동화된 관계 설계 도구’가 됩니다. 그리고 이 구조를 뒷받침하는 핵심 기능이 바로 ‘개인화 추천 시스템’입니다. 이 시스템은 고객의 관심과 행동 데이터를 기반으로 가장 적절한 상품이나 콘텐츠를 실시간으로 제안하고, 고객의 반응을 기반으로 추천 내용을 반복 학습합니다. 고객이 무엇을 클릭했고, 어디에서 이탈했으며, 어떤 요소에서 머무는지를 시스템이 기억하고 반영하는 겁니다.
현재 이커머스 업계에서 성과를 내는 CRM 마케팅 전략은 대부분 이 구조 위에 있습니다. 고객 접점을 흐름으로 연결하고 관계를 지속시키는 시스템 덕분에 CRM은 이제 마케팅 전략의 중심에 있습니다.
고객을 데이터로 설득하는 법, 글로벌 사례로 배우다
이미 많은 글로벌 이커머스 기업이 고객 행동 데이터를 기반으로 한 CRM 마케팅 전략을 실전에 적극적으로 활용하고 있습니다. 이들은 고객의 맥락을 읽고, 개인화된 흐름을 자동으로 설계함으로써 반복 구매를 유도하고, 관계를 유지하는 방식으로 성과를 만들어내고 있습니다.
광고에만 의존하지 않고, 고객 데이터를 실제 매출로 연결한 이들의 접근 방식은 지금 CRM 전략을 고민하는 기업에게 중요한 시사점을 던져줍니다.
아마존: 고객 의도에 맞춘 고차원 추천 전략
아마존(Amazon)은 CRM 마케팅 전략을 단순한 ‘상품 추천’ 수준에서 벗어나, 고객의 쇼핑 의도를 읽고 흐름에 맞는 제안을 설계하는 방식으로 발전시켰습니다. 예를 들어, 고객이 텐트와 버너, 보온병을 연달아 검색하면 이를 단순한 개별 상품 관심으로 보지 않고, ‘캠핑을 준비하는 고객’이라는 의도로 해석합니다.
아마존은 이처럼 고차원적인 맥락 분석을 통해 관련 상품군을 하나의 추천 묶음으로 제안하고, 이메일이나 앱 푸시, 사이트 내 배너 등 다양한 채널에서 해당 내용을 노출합니다. 이러한 전략은 고객이 현재 필요로 하는 상품에 자연스럽게 도달하도록 돕는 구조이며, 덕분에 구매 전환율도 약 10% 이상 향상된 것으로 알려져 있습니다.
아마존은 이 시스템을 다양한 국가에 적용하고 있으며, 여러 언어에 맞춘 CRM 자동화 구조를 운영 중입니다. 단순한 기술이 아니라 고객 맥락을 실시간으로 이해하고 반응하는 시스템이라는 점에서 이커머스 CRM 전략의 정점을 보여주는 사례로 꼽힙니다.
콘디스라인: 예측 기반 라이프사이클 메시지로 충성도 강화
스페인의 온라인 슈퍼마켓 콘디스라인(Condisline)은 고객의 구매 패턴과 생활 주기를 기반으로 예측한 메시지를 자동으로 발송하는 CRM 마케팅 전략을 운영하고 있습니다. 가령, 한 고객이 매주 금요일마다 유제품과 과일을 정기적으로 구매한다면, 목요일 오후에 해당 품목의 할인 정보나 신상품 알림을 보내는 방식입니다.
콘디스라인은 고객마다 쇼핑 주기, 선호 제품군, 구매 시간대가 다르다는 점에 주목하고, 이를 CRM 시스템과 연동해 1:1로 대응하는 구조를 구축했습니다. 이 전략은 고객에게 반복적인 브랜드 경험을 제공하면서도 ‘너만을 위한 정보’라는 인상을 심어주기 때문에 구매 전환율뿐 아니라 장기적 충성도에도 긍정적인 영향을 줬습니다.
특히 마케팅팀이 개입하지 않고도 자동으로 고객 반응에 따라 메시지를 조정할 수 있어 운영 효율 면에서도 높은 평가를 받고 있습니다.
히드로 공항: 오프라인 접점에도 작동하는 CRM 전략
CRM은 온라인 쇼핑몰만의 전략이라고 생각하기 쉽지만, 영국 히드로 공항의 사례는 그 한계를 넘습니다. 히드로 공항은 이용객의 여행 이력, 항공편 스케줄, 과거 쇼핑 이력 등을 기반으로 개인 맞춤형 상품 추천과 쇼핑 안내 메시지를 제공합니다.
만약 자주 면세점을 이용하는 고객이 아침 항공편으로 공항에 방문할 경우, 해당 시간대에 열려 있는 매장의 할인 정보와 선호 브랜드 신상품 소식을 자동으로 안내합니다. 이때 CRM 시스템은 고객이 공항 앱에 접속했을 때 또는 와이파이에 연결됐을 때 실시간으로 데이터를 수집하고, 가장 반응 가능성이 높은 메시지를 푸시나 알림 형태로 전달합니다.
이 전략을 도입한 이후 히드로 공항은 공항 내 디지털 매출이 30% 이상 증가했고, 고객 만족도 또한 눈에 띄게 개선되었습니다. 이 사례는 CRM이 오프라인 공간에서도 고객 행동을 읽고 관계를 이어갈 수 있다는 점을 잘 보여줍니다.
실전으로 검증된 CRM 전략, 국내 기업 적용 사례
해외 기업 못지않게 국내 이커머스 업계에서도 CRM 전략의 고도화가 빠르게 진행되고 있습니다. 특히 무신사, 네이버 쇼핑, 쿠팡과 같은 기업은 고객 행동 데이터를 실시간으로 해석하고, 개인화된 경험을 통해 반복 구매를 유도하는 데 집중하고 있습니다.
각기 다른 플랫폼과 사업모델을 지녔지만, 공통적으로 CRM을 기술이 아닌 실행 전략으로 받아들이고 있다는 점이 주목할 만합니다.
무신사: AI 추천 시스템을 중심으로 한 실시간 구매 유도 구조
무신사는 2024년부터 뷰티, 스포츠, 키즈 등 카테고리별 전문관을 확장하며, 멀티 스토어 구조에 최적화된 ‘개인화 추천 시스템’을 중심에 뒀습니다. 특히 고객의 최근 클릭, 찜, 구매 내역을 분석해 실시간으로 관련 상품을 추천하고, 앱 홈 화면과 알림을 통해 이를 자연스럽게 노출하는 흐름을 설계했습니다.
스니커즈 브랜드 A를 여러 번 조회한 고객에게는 해당 브랜드의 신상품, 할인 정보, 유사 스타일 상품 등을 조합해 제안하며, 이 추천 구조는 사용자 반응에 따라 자동으로 조정됩니다. 무신사는 이 시스템을 통해 실제로 구매 전환율을 기존 대비 3배 이상 끌어올렸다고 밝혔으며, 고객의 체류 시간과 전환율 모두에서 유의미한 지표 개선을 이루고 있습니다.
CRM이 단순한 고객군 분류를 넘어 행동 기반 추천을 중심으로 움직이고 있다는 점에서 무신사의 전략은 주목할 만합니다.
네이버 쇼핑: CRM 타깃 기능을 연동한 AI 기반 추천 고도화
네이버 쇼핑은 ‘검색 기반 플랫폼’이라는 특성을 살려 고객의 행동 패턴을 실시간으로 수집하고 이를 개인화 추천에 연결하는 구조를 지속적으로 강화하고 있습니다. 2024년 말에는 ‘CRM 마케팅 타겟’ 기능을 공식 도입해 스마트스토어에 쌓인 고객 데이터를 네이버 광고 시스템과 연동할 수 있도록 지원하기 시작했습니다.
이를 통해 판매자는 단순히 상품을 등록하는 것을 넘어 CRM 고객군을 기준으로 특정 고객에게만 노출되는 맞춤형 프로모션을 실행할 수 있게 됐습니다. 이를 통해 재구매 이력이 있는 고객에게만 특정 할인 쿠폰을 자동 발송하고, 관련 상품을 추천 콘텐츠로 노출하는 식의 흐름이 가능해졌습니다.
네이버는 이러한 기능을 AI 추천 시스템과 결합해 전환율과 광고 효율 모두를 개선하는 효과를 냈다고 밝히고 있으며, CRM 데이터를 실시간 반영할 수 있는 구조를 본격적으로 확장하고 있습니다.
쿠팡: 실시간 개인화 추천으로 고객 여정에 맞춘 CRM 설계
쿠팡은 빠른 배송 중심의 물류 역량뿐 아니라 고객 행동 데이터를 기반으로 한 CRM 전략에서도 차별화된 성과를 내고 있습니다. 최근에는 실시간 추천 시스템을 고도화하여, 고객의 검색 이력, 카테고리별 클릭 패턴, 구매 이력을 분석해 메인 화면과 상품 추천 영역을 유동적으로 구성하고 있습니다.
예를 들어, 특정 브랜드의 생활용품을 자주 구매한 고객에게는 재구매 주기에 맞춰 해당 상품군을 자동 추천하고, 관련 상품까지 함께 노출되도록 설계되어 있습니다. 이러한 추천 흐름은 고객이 장바구니에 담은 상품, 최근 본 상품, 리뷰 열람 기록까지 반영해 개인화 정밀도를 높이고 있으며, 이를 통해 체류 시간과 구매 전환율 모두에서 개선 효과가 나타났습니다.
CRM이 고객 여정에 밀착된 데이터 기반 전략으로 작동하고 있다는 점에서 쿠팡의 사례는 마케터가 실무에 바로 적용할 만한 내용이 많습니다.
잘 작동하는 CRM에는 공통된 구조가 있다
앞서 살펴본 국내외 이커머스 기업들의 사례에는 공통된 구조가 있습니다. 고객 데이터를 단순히 ‘보관’하거나 ‘기록’하는 것이 아니라 데이터를 기반으로 고객의 현재 맥락을 이해하고, 그에 맞는 맞춤형 경험을 타이밍 좋게 제공하고 있다는 점입니다.
이 흐름은 대부분 자동화돼 있으며, 반복적으로 개선되는 구조를 갖추고 있습니다. CRM 마케팅 전략의 중요성은 바로 여기에 있습니다. 더 이상 CRM은 일회성 캠페인을 관리하거나 고객 명단을 분류하는 기능적 역할에 머물지 않습니다. 고객과의 관계를 설계하고, 그 관계를 실질적인 구매와 재방문으로 전환하는 핵심 전략이 된 것입니다.
아마존은 고객의 쇼핑 목적까지 읽어내는 맥락 기반 추천으로 전환율을 높였고, 콘디스라인은 고객의 생활 주기를 CRM에 연동해 실시간 1:1 메시지로 응답했습니다. 히드로 공항은 공항 이용 경험 전반에 CRM 전략을 녹여 디지털 매출을 30% 이상 끌어올렸습니다.
국내에서도 무신사는 상품 관심도와 행동 데이터를 반영해 추천을 정교화했고, 네이버 쇼핑은 광고 타겟팅과 CRM 데이터를 결합해 플랫폼 내 구매 효율을 높였습니다. 쿠팡은 실시간 개인화 추천 시스템을 고객 여정에 맞춰 설계해 구매 흐름을 자연스럽게 유도하고 있습니다.
이처럼 CRM 마케팅 전략의 성공 사례들은 규모나 업종에 관계없이 몇 가지 중요한 공통점을 보여줍니다.
첫째, 모든 전략의 출발점은 행동 기반 데이터입니다. 과거 구매 이력이나 단순 프로필 정보만으로는 더 이상 고객의 관심과 요구를 예측할 수 없습니다. 고객이 오늘 본 상품, 지금 머물고 있는 페이지, 어제 이탈한 타이밍 등을 실시간으로 읽어내는 능력이 중요합니다.
둘째, 정적인 세분화가 아니라 동적인 흐름 설계가 필요합니다. 고객을 A, B, C로 나누는 것만으로는 충분하지 않으며, 고객이 지금 어디에 있는지를 기준으로 마케팅 메시지를 제안해야 합니다.
셋째, 지속적인 테스트와 개선이 내재된 자동화 구조가 있어야 합니다. 한 번의 설정으로 끝나는 CRM은 곧 효과가 떨어지고, 고객의 반응 변화에 따라 시나리오를 반복적으로 조정하는 구조가 필요합니다.
CRM 전략은 데이터를 어떻게 바라보느냐의 문제입니다. 고객을 관리하는 수단이 아니라 고객을 이해하고 관계를 이어가는 수단으로 접근해야 CRM은 실질적인 성과를 만들어냅니다. 그리고 이 전략을 실행에 옮기고 있는 기업들은 단순히 고객 수가 많은 것이 아니라 한 명의 고객을 오래 유지하는 힘을 갖고 있다는 점에서 확실히 다른 경쟁력을 보여주고 있습니다.
지금 고객과 어떤 대화를 시작할 것인가
CRM 마케팅은 이제 이커머스에서 ‘있으면 좋은’ 기능이 아니라 ‘없으면 위험한’ 전략이 되었습니다. 광고 효율이 떨어지고, 고객이 쉽게 이탈하는 지금의 환경에서 CRM은 고객과의 관계를 설계하는 유일한 구조이자 반복 구매를 만들어내는 핵심 수단으로 자리 잡고 있습니다.
단순히 이름과 연락처를 저장하는 시스템이 아니라 고객의 행동과 맥락을 읽고, 가장 적절한 시점에 가장 필요한 제안을 건네는 기업의 핵심 마케팅 전략 그 자체인 것입니다.
앞서 살펴본 기업들은 고객 데이터를 통해 관계의 흐름을 만들고, 그 흐름이 끊기지 않도록 설계하고 있었습니다. 중요한 건 기술보다 관점입니다. CRM을 마케팅 부서만의 일이 아닌, 전 조직이 함께 설계하고 개선하는 구조로 바라봐야 비로소 실질적인 전환이 일어납니다.
이 글을 읽은 지금이 CRM 마케팅 전략을 점검할 적기일 수 있습니다. 고객은 여전히 브랜드를 찾고 있지만, 그 관계를 이어가는 방식은 확실히 달라졌습니다.
지금 우리의 CRM 마케팅 전략은 고객을 이해하고 있나요?
아니면 관리하고 있다고 착각하고 있진 않은가요?
지금 우리에게 필요한 CRM 마케팅 전략은 데이터를 수집하고 분류하는 것이 아니라 고객과 주고받는 대화를 시작하는 일이어야 합니다. 그 대화가 이어질 때 고객은 계속 기업을 찾고, 반복해서 선택하게 됩니다.
