구매율을 높이려면 이탈 고객을 잡아야 한다는 건 잘 알고 계실 겁니다. 심플리시티DX(SimplicityDX)에 따르면 평균 고객 확보 비용이 2013년 9달러에서 2022년 29달러로 222% 나 증가하면서 신규 고객을 유치하는 것 보다 이탈 고객을 유지하는 것이 더 효과적임이 밝혀졌죠. 하지만 정작 고객이 어디서 이탈하는지, 어떻게 다시 데려올 수 있는지는 막막하게 느껴질 때가 많죠.
GA4 같은 분석 툴을 열어봐도 복잡한 차트와 용어뿐이라, 보고서를 만드는 데만 시간을 쏟다가 실행까지 이어가지 못하는 경우가 흔합니다. 특히 데이터 분석이 익숙하지 않은 마케터라면 이탈 고객을 세그먼트로 나누는 것부터 큰 허들로 느껴질 수 있습니다.
하지만 고객이 떠나는 순간은 생각보다 예측하기 어렵지 않습니다. 우리에게 필요한 것은 복잡한 데이터 분석 없이도 원하는 인사이트를 알려주는 솔루션 뿐이죠.
오늘은 데이터 전문가가 아니더라도 고객 데이터를 분석해 이탈률을 낮추고 재구매와 리텐션을 유도할 수 있는 현실적인 방법을 소개해드리겠습니다.
데이터 분석이 필요한 이유, 고객은 언제 우리 서비스를 떠날까?
고객 이탈을 막으려면, 가장 먼저 고객이 떠나는 이유를 정확한 숫자로 파악해야 합니다. 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 이탈 구간은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 이 시점들을 미리 파악하고 대응한다면, 복잡한 데이터 분석 없이도 효과적으로 이탈률을 관리할 수 있습니다.
회원가입 직후, 첫 구매로 이어지지 않았을 때 : 고객은 분명 필요를 느끼고 가입했지만, 결제 과정의 작은 불편함이나 망설임 때문에 구매를 완료하지 않고 떠나갑니다.
첫 구매 이후 재구매로 연결되지 않는 순간 : 한 번 구매한 고객이 만족스러운 경험을 얻지 못했거나, 브랜드가 후속 관리를 놓쳤을 때 고객은 쉽게 다른 대안을 찾아 떠납니다.
단골 고객의 방문이 뜸해질 때 : 평균 구매 주기를 지나도 재방문이나 재구매가 없다면, 고객의 관심이 식었거나 경쟁사로 이동했을 가능성이 높습니다.
고객 이탈과 재구매를 막는 3가지 핵심 데이터 분석
고객의 행동을 깊이 이해하고 이탈을 막기 위해서는 크게 세 가지 데이터 분석이 필요합니다. 바로 퍼널 분석, 코호트 분석, 그리고 RFM 분석입니다. 이 세 가지 분석은 각각 고객 여정의 병목 지점을 찾고, 시간 흐름에 따른 고객 행동 변화를 추적하며, 고객 그룹별로 맞춤 전략을 세우는 데 필수적인 역할을 합니다.
1. 퍼널 분석 : 고객 여정의 병목은 어떻게 찾을까?
퍼널 분석은 고객이 회원가입부터 첫 구매까지 이어지는 여정을 단계별로 시각화하고, 각 단계의 전환율을 추적하는 분석 방법입니다. 이를 통해 "고객이 어느 단계에서 가장 많이 이탈하는가?"라는 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.
예를 들어, 장바구니에 상품을 담는 비율은 높지만 실제 결제 완료율이 현저히 낮다면, 결제 페이지의 복잡성이나 예상치 못한 추가 비용(배송비 등)이 문제일 수 있습니다. 이렇게 병목 구간을 정확히 파악하면, 해당 지점을 개선하는 데 리소스를 집중할 수 있어 효율적입니다.
2. 코호트 분석으로 고객의 재구매 행동 추적하기
코호트 분석은 특정 기간에 첫 구매를 한 고객 그룹(코호트)을 설정하고, 이들의 재방문율이나 재구매율을 시간 흐름에 따라 비교하는 분석입니다. 단순히 전체 재구매율을 보는 것보다 "지난달 프로모션으로 유입된 고객들이 실제로 다시 구매하고 있는가?"와 같은 더 구체적인 인사이트를 얻을 수 있죠.
정교한 코호트 분석을 통해 우리는 어떤 시점의 고객이 더 오래 남는지 파악하고, 효과적이었던 리텐션 전략을 재현할 수 있습니다.
[성공사례] 코호트 분석으로 리텐션을 3배 높인 명상 앱 ‘Calm’의 전략
세계 최대 명상 앱 Calm은 고객의 행동 데이터를 세밀하게 추적했습니다. 단순히 전체 평균 지표를 보는 것이 아니라, 특정 시점에 가입한 고객 그룹(코호트)을 설정해 시간이 지남에 따라 얼마나 오래 남는지를 분석한 것이죠.
이 코호트 분석 기반 리텐션 전략을 통해 Calm은 고객 여정에서 이탈 지점을 정확히 파악하고, 맞춤형 개선을 실행하여 사용자 리텐션을 무려 3배 향상시키는 성과를 냈습니다 .
💡 Calm 코호트 분석 성공 포인트
특정 시점에 가입한 코호트별 행동 데이터를 추적
전체 평균이 아닌 집단별 리텐션 곡선 비교
이탈이 많은 구간을 찾아 맞춤 개선 실행
최종적으로 리텐션 3배 향상이라는 성과 달성
3. RFM 분석으로 고객 그룹별 맞춤 전략 설계하기
RFM 분석은 고객을 최근 구매일(Recency), 구매 빈도(Frequency), 총 구매 금액(Monetary)을 기준으로 여러 그룹으로 세분화하는 방법입니다. 모든 고객에게 같은 메시지를 보내는 대신, "VIP 고객", "이탈 위험 고객", "휴면 고객" 등 각 그룹의 특성에 맞는 차별화된 전략을 실행할 수 있습니다. 이는 한정된 마케팅 예산을 가장 효과적으로 사용하는 방법이기도 합니다.
아무리 숫자를 들여다봐도 ‘고객 이탈률’을 낮추기 어려운 이유?
이러한 분석의 중요성을 이해하더라도, 현실의 마케팅팀이 이를 직접 실행하기는 쉽지 않습니다. 가장 큰 이유는 데이터 분석에 필요한 전문 인력과 도구가 부족하기 때문입니다. 고객의 행동 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있고, 이를 통합하고 분석하려면 SQL이나 파이썬 같은 전문적인 기술이 필요합니다. 결국 데이터 분석가나 개발팀의 지원이 필수적이지만, 내부 리소스는 항상 한정되어 있죠.
이로 인해 많은 팀이 데이터 분석을 외주에 맡기거나, 수작업으로 데이터를 정리하느라 소중한 시간을 허비하게 됩니다. 어렵게 보고서를 받아보아도 복잡한 숫자와 그래프 앞에서 분석이 실제 실행으로 이어지지 못하고, 보고서를 위한 보고서에 그치는 악순환이 반복되는 것이죠.
이처럼 문제는 데이터를 해석할 역량이 아니라, 분석에 쏟는 시간을 줄이고 빠르게 실행으로 옮길 수 있는 환경이 부족한 데 있습니다.
어려운 데이터 분석 없이 이탈 고객을 다시 데려오는 방법은?
그렇다면 복잡한 데이터 분석 없이도 고객 이탈을 효과적으로 막을 방법은 없을까요? 다행히 최신 기술의 도움을 받으면 가능합니다. 특히 블럭스와 같이 AI를 활용하는 자동화 CRM 솔루션은 마케터가 데이터 분석에 매몰되지 않고도, 이탈 징후를 포착하고 즉시 대응할 수 있죠.
모든 데이터 분석의 첫 단계는 우리 브랜드를 떠날 가능성이 높은 고객을 미리 찾아내는 것입니다. 하지만, 어떤 고객을 ‘떠날 가능성이 높은’ 고객으로 정의할 것인지 결정하고 수많은 데이터 더미 사이에서 분류하는 것은 분명 만만치 않은 작업입니다.
이때 블럭스의 AI 오디언스 기능을 활용하면 복잡한 데이터 분석 없이도 위험 신호를 보내는 고객들을 자동으로 골라냅니다. 예를 들어, 첫 구매 후 3개월째 잠잠한 고객이나 평소보다 구매 텀이 길어진 VIP 고객 같은 경우 말이죠.
마케터는 엑셀 파일을 뒤적거리거나 복잡한 쿼리를 짤 필요 없이, 클릭 몇 번만으로도 정확한 타겟 고객군을 만들 수 있어서 훨씬 효율적입니다.
[CRM 마케팅 시나리오] 첫 구매 고객과 VIP 고객을 잡고 싶다면?
마케터가 직접 세그먼트 기준과 메시지를 설정해 두면, 블럭스가 실행을 자동화해 반복 업무를 줄이고, 고객 이탈 관리에 훨씬 효과적으로 대응할 수 있습니다. 고객 관계를 강화하는 2가지 상황과 그에 맞는 시나리오를 살펴보고 우리 웹사이트에도 적용해보세요!
Case1. 첫 구매 후 일정 기간 재구매가 없는 고객
마케터는 블럭스의 AI 오디언스 기능으로 이들을 ‘이탈 위험 고객’으로 세그먼트할 수 있습니다. 이후 AI 메시지 빌더를 통해 “지난번 구매하신 제품은 잘 사용하고 계신가요?” 같은 리마인드 메시지를 만들고, 며칠 뒤에는 관련 상품 추천이나 재구매 시 사용할 수 있는 쿠폰 메시지를 추가로 설정해 둘 수 있습니다. 설정해 놓은 시나리오는 인앱 푸시·카카오톡·이메일 등 고객 반응이 높은 채널로 자동 발송됩니다.
Case 2. VIP 고객의 평균 구매 주기를 놓쳤을 때
비슷한 방식으로 대응할 수 있습니다. 고객의 구매 패턴을 기준으로 이탈 신호를 감지하면, “오랜만에 뵙네요! 좋아하실 만한 신상품이 입고되었습니다”와 같은 메시지를 보내고, 특별 혜택을 더해 자연스럽게 복귀를 유도할 수 있습니다.
이제, 복잡한 데이터 분석 대신 진짜 중요한 ‘실행’에 집중하세요
앞서 살펴본 것 처럼, 고객이 서비스를 떠나는 순간은 어느정도 정해져 있습니다. 첫 구매 전 망설이는 지점, 첫 구매 후 재방문이 없는 시점, 그리고 단골 고객의 방문 주기가 길어지는 순간이 대표적이죠. 진짜 문제는 이 사실을 몰라서가 아니라, 이탈을 확인하고 대응하는 데 필요한 시간이 부족하다는 점에 있습니다.
이때 블럭스는 데이터 분석부터 세그먼트 생성, 메시지 실행, 성과 확인까지 고객 이탈을 막기 위한 모든 과정을 하나로 연결하여, 마케터가 분석이 아닌 실행에 집중할 수 있도록 돕습니다.
데이터 전문가가 아니어도 괜찮습니다. 고객의 리텐션과 재구매율을 높이는 전략, 지금 바로 시작해보세요!
🚀 복잡한 데이터 분석 없이 이탈 고객 다시 데려오고 싶다면?