고객 세분화 - (Customer Segmentation)_1

고객 세분화

고객 세분화는 특정 기준이나 특성에 따라 기업의 목표 시장을 별개의 그룹 또는 세그먼트로 나누는 메키팅 전략으로 정의된다.

 

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고객 세분화 목표

다양한 고객 그룹의 다양한 요구와 선호도를 더 잘 이해하고 이를 충족하는 것이다.

이러한 세그먼트에 맞게 제품, 서비스 및 마케팅 활동을 맞춤화함으로써 기업은 고객 만족도를 높이고 매출을 늘리며 전반적인 마케팅 효율성을 향상 시킬 수 있다.

• 세그먼트
  • 고객 세분화에서 특정 기준에 따라 분류된 고객 그룹을 의미한다.
    • 예를 들어, 어떤 기업이 고객을 나이, 성별, 소득 수준, 지역 등의 기준에 따라 세분화할 수 있다.
    • 이렇게 세분화된 고객들은 각기 다른 세그먼트를 형성하게 된다.
    • 각 세그먼트는 서로 다른 Bedrock requirements를 가질 수 있다.
    • 이에 따라 기업은 각 세그먼트에 맞게 제품, 서비스, 마케팅 전략을 개발하여 고객의 요구를 충족시킨다.

이러한 세그먼트에 맞게 제품, 서비스 및 마케팅 활동을 맞춤화함으로써 기업은 고객 만족도를 높이고 매출을 늘리며 전반적인 마케팅 효율성을 향상시킬 수 있다.

 

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고객 세분화에 사용되는 몇 가지 일반적인 기준 또는 특성

• 인구통계학적 세분화
  • 연령, 성별, 소득, 교육, 결혼 여부 및 직업과 같은 인구통계학적 요소를 기반으로 고객을 분류하는 것이 포함된다.
• 지리적 세분화
  • 고객은 국가, 지역, 도시 또는 우편번호와 같은 위치별로 그룹화된다.
  • 지리적 세분화는 위치별 제품이나 마케팅 전략이 있는 비즈니스에 특히 유용하다.
• 심리학적 세분화
  • 고객의 라이프스타일, 가치관, 신념, 태도 및 관심사에 초점을 맞춘다.
  • 구매 결정에 영향을 미치는 심리적 측면을 이해하는 데 도움이 된다.
• 행동 세분화
  • 고객은 구매 내역, 브랜드 충성도, 제품 사용, 구매 빈도 등 고객의 행동에 따라 분류된다.
  • 이를 통해 기업은 고객 여정의 여러 단계에 따라 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있다.
• 사회경제적 세분화
  • 사회 계층, 사회적 지위. 문화적 배경과 같은 요소를 고려하여 고객을 세분화하는 것이 포함된다.
  • 특히 럭셔리 제품이나 문화적으로 특수한 제품을 제공하는 비즈니스와 관련이 있다.
• 혜택 세분화
  • 고객은 제품이나 서비스에서 원하는 특정 혜택이나 솔루션에 따라 그룹화 된다.
  • 이 접근방식은 타겟팅 마케팅 메시지를 만드는 데 도움이 된다.
• 고객 라이프사이클 단계
  • 신규 고객, 충성 고객, 이탈 고객 등 회사와의 관계에서 고객이 어느 단계에 있는지에 따라 고객을 세분화 할 수 있다.
• 사용 패턴
  • 제품이나 서비스를 얼마나 자주, 어떤 방식으로 사용하는지에 따라 고객을 세분화하면 고객 유지 전략이나 업셀링에 도움이 된다.
    • 업셀링이란
      • 고객에게 이미 구매하거나 관심을 보이는 제품 또는 서비스와 관련하여 추가로 제품을 판매하는 마케팅 및 판매 전략입니다. 이는 고객의 구매액을 증가시키고, 기업의 매출을 높이며, 고객 만족도를 향상시키는 데 도움이 된다.
• 구매 의도
  • 가까운 시일 내에 구매할 가능성에 따라 고객을 분류할 수 있다.
  • 이는 리드 생성 및 전환 중심 마케팅에 유용하다.

고객 세그먼트가 식별되는 기업은 각 그룹에 대한 맞춤형 마케팅 캠페인, 제품 제공 및 고객 경험을 만들 수 있다. 이러한 접근 방식을 통해 보다 효과적인 커뮤니케이션과 참여를 유도하여 궁극적으로 고객 만족도와 비즈니스 성장을 향상시킬 수 있다.

 

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고객세분화의 장점

• 시간이 지남에 따라 고객의 선호도와 행동이 변할 수 있으므로 지속적인 프로세스이다.
• 정기적으로 세그먼트를 분석하고 업데이트하면 비즈니스가 변화하는 시장 역학 관계에 대응할 수 있다.

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고객 세분화 모델과 기법 (세그먼트 분류 시 사용하는 기법)

1. 인구통계학적 세분화

• 연령, 성별, 소득, 교육, 결혼 여부, 직업 등 인구통계학적 특성에 따라 고객을 분류한다.
• 이 모델은 비교적 간단하며 광범위한 마케팅 전략에 널리 사용된다.

2. 지리적 세분화

• 국가, 지역, 도시, 기후대 등 지리적 위치에 따라 고객을 세분화
• 위치 기반 제품이나 서비스를 제공하는 비즈니스에 특히 유용하다.

3. 심리학적 세분화

• 고객의 라이프스타일, 가치관, 신념, 태도, 관심사에 초점을 맞춘다.
• 이 모델은 구매 결정에 영향을 미치는 심리적 측면을 이해하는 데 도움이 된다.
• 이러한 세분화에는 설문조사 및 성격 평가와 같은 도구를 사용할 수 있다.

4. 행동 세분화

• 구매 내역, 브랜드 충성도, 제품 사용, 회사와의 상호 작용 빈도 등 고객의 행동과 행동을 기반으로 고객을 그룹화한다.
• 이 모델은 타겟 마케팅 및 리텐션 전략에 자주 사용된다.

5. RFM 분석

• 최근성, 빈도 및 금전적 가치를 나타낸다.
• 이 모델은 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매하는지, 얼마나 많은 돈을 지출하는지에 따라 고객을 세분화할 수 있다.
• 이 기능은 특히 전자상거래 비즈니스에 유용하다.

6. 고객 라이프사이클 단계

• 신규 고객, 충성 고객, 휴면 고객, 이탈 고객 등 회사와의 관계에서 고객이 어디에 있는지에 따라 고객을 세분화할 수 있다.
• 이를 통해 고객 여정의 각 단계에 맞게 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있다.

7. 가치 기반 세분화

• 생애 가치(LTV) 또는 잠재적 미래 가치에 따라 고객을 세그먼트로 나눈다.
• 고가치 고객에게는 독점 혜택과 개인별 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.

8. 혜택 세분화

• 고객이 제품이나 서비스에서 찾고 있는 특정 이점이나 해결책을 중심으로 한다.
• 이 모델은 가장 관련성이 높은 혜택을 강조하는 타겟팅 마케팅 메시지를 만드는 데 도움이 된다.

9. 클러스터 분석

• 통계적 기법을 사용하여 구매 행동, 선호도 또는 기타 관련 변수의 유사성을 기반으로 고객을 그룹화한다.
• 데이터 내에서 자연스러운 패턴을 발견하는 비지도 학습 방식이다.

10. 머신 러닝 및 예측 세분화

• 머신러닝 알고리즘을 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 고객 행동의 숨겨진 패턴과 트렌드를 파악한다.
• 이 접근 방식은 더 복잡하고 역동적인 세그먼트를 발견할 수 있다.

11. 고객 페르소나

• 다양한 세그먼트 내의 전형적인 고객을 가상으로 표현하는 작업이 포함된다.
• 페르소나는 실제 데이터를 기반으로 하며 마케팅 팀을 위해 고객 세그먼트를 인간화하고 시각화하는 데 도움이 될 수 있다.

12. 하이브리드 세분화

• 여러 세분화 모델을 결합하여 고객에 대한 보다 포괄적인 뷰를 생성한다.
• 예를 들어 인구 통계, 행동 및 심리 데이터를 결합하여 고도로 타겟팅된 세그먼트를 만들 수 있다.

 

• 고객 세분화 모델을 구현할 때는 관련 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것이 중요하다.
• 시간이 지남에 따라 고객의 선호도와 행동이 변화함에 따라 세분화 모델을 정기적으로 업데이트하고 개선하여 지속적인 관련성과 정확성을 확보하는 것이 필수적이다.