[NHN FORWARD 22] 이커머스 성장을 돕는 비즈니스 진단과 고객 데이터 활용

사람을 MBTI로 빠르게 파악하듯 비즈니스도 유형과 특징이 있다고 설명하고, 서드파티 종료로 퍼스트파티 데이터 중요성이 커진 상황에서 모은 고객 데이터를 어떻게 분석·활용할지의 문제의식을 제시한다.

고객을 1회·2회·3회 이상·로얄로 나눠 첫 구매자가 74%지만 매출 35%, 로얄 10%가 매출 44%를 차지함을 보이고, 재구매 주기도 유형별로 크게 달라 고객 특성별 분석이 필요함을 설명한다.

다이티가 1년 구매 데이터를 AI로 자동 분석해 36개 비즈니스 유형으로 진단하고, 새내기 의존형·상품 노출형·이탈 관리형 등 대표 유형별로 서로 다른 맞춤 전략을 제시하는 방식을 소개한다.

진단 결과에 맞춰 첫 구매자를 재구매자로 전환하는 세그먼트, 이탈 위험이 있는 가치 높은 단골 세그먼트 등을 추천해, 전체가 아니라 지금 케어가 필요한 고객에게 집중하는 CRM 마케팅을 가능하게 한다.

ROAS로는 손해인 광고도 CLV(고객 생애 가치) 관점에선 유효할 수 있음을 설명하고, 실측 히스토리컬 CLV와 예측 LTV로 큰손·이탈 고객을 미리 가려 시간과 리소스를 아끼는 방법을 제시한다.

인테리어·식품·화장품 사이트에서 전체 발송 대신 첫 구매·재구매·단골 세그먼트로 나눠 메시지를 보내자 고객 피로도는 줄고 재구매율·순매출·제품 노출이 크게 오른 실제 사례를 공유한다.

단편적 매출 상승이 아니라 내 사이트 데이터를 이해해 최적 타이밍과 타깃에 메시지를 보내는 지속적 비즈니스 성장이 중요하다는 핵심 메시지로 세션을 마무리한다.