"성공적 CRM, 데이터 통합 기준부터 세워야"… 글로벌 패션 플랫폼 사례로 본 마티니의 전략

소비자들은 웹과 앱을 자유자재로 돌아다니며 데이터를 남긴다. 개인화된 고객관계관리(CRM)가 떠오르는 요즘, 우선 데이터를 통합 관리하는 작업이 우선돼야 한다는 전문가의 조언이 나왔다.

9일 브랜드브리프 취재에 따르면 풀퍼널 마케팅 기업 마티니는 패션 플랫폼 A사의 분석 환경 구축과 통합 마케팅 분석 기준을 수립하는 작업을 맡고 있다. A사는 지난 2022년부터 일본, 동남아시아, 미국, 호주 등 13개국 글로벌 시장에서 300여개가 넘는 브랜드들을 소개하고 있다.

이재철 마티니 그로스팀 팀장은 "브레이즈, 앱스플라이어, GA(구글애널리틱스)와 같은 마케팅 솔루션으로부터 들어오는 다양한 데이터들을 통합적으로 분석하는게 중요하다"고 강조했다. 

여러 솔루션들의 데이터 기준이 다르다보니 데이터 기준을 세워, 하나의 기준을 가지고 분석할 수 있게 정의해야 한다는 것이다. 앱으로 들어오는 유저들의 성과와 웹으로 들어오는 유저들의 성과는 솔루션마다 측정하는 기준이 다르기 때문이다.

특히 A사처럼 웹·앱이 같이 있는 경우 더욱 그렇다. 보통 유저들은 웹으로 랜딩이되고 서비스가 맘에 들거나 앱 전용 쿠폰이 있으면 앱을 설치해서 구매한다. 웹 광고로 들어왔지만 성과는 앱에서 가져가면서 분석이 어려워지는 것이다.

물론 기준을 세우는 데에 '정답'은 없다. 이재철 팀장은 "물리적으로 완벽히 일치시키는 것은 없기 때문에 상황에 따라 어떤 조건으로 기여를 줄 지 합의를 해야한다"고 조언했다. 

이 팀장에 따르면 A사는 데이터 웨어하우스를 활용해 태블로(Tableau) 비즈니스 인텔리전스(BI)로 시각화까지하는 데이터 파이프라인을 구축한 상태다.

이제 CRM 마케팅을 위한 고객 세분화가 가능하다. 이는 RFM 분석, 즉 최신성(Recency), 빈도(Frequency), 구매액(Monetization) 등을 통해 고객 등급을 매기고, 고객 유형을 파악할 수 있다. 구매 가치가 높거나, 잠재력을 가진 고객, 혹은 이탈을 주의해야 하는 고객을 묶고 분류할 수 있다.

아울러 장바구니 분석(Market Basket Analysis)을 통해 함께 출현할 확률(Support)과 함께 구매할 확률(Confidence), 연관성(Lift) 3가지 기준을 기반으로 연관 상품 분석이 가능하다. 이를 통해 크로스셀링(Crossselling, 교차 판매) 가능성도 확인할 수 있다는 설명이다. 

회사 측에 따르면 이 결과, 매출이 총 비용(GC) 대비 평균 220% 늘었다.

이재철 팀장은 "글로벌 서비스다보니 국가마다 고객들의 특성이 다르기도 하고, 여러 솔루션을 내부 데이터베이스(DB)와 함께 본다는 것이 쉬운일은 아니"라며 "장기적 관점에서 활용할 데이터를 만들고 기준을 만드는 작업이다보니 차근차근 많은 것들을 고려하고 있다"고 전했다.