안녕하세요. まさきん입니다.
마케팅 현장에서는 타겟팅 마케팅과 시나리오 마케팅이라는 두 가지 개념이 자주 등장합니다. 혼동하기 쉬워서 정리해보려고 합니다.
타겟팅과 시나리오의 차이
타겟팅 마케팅은 속성이나 구매 이력, 취향 같은 정보를 바탕으로 고객을 분류해서 전달 방식을 바꾸는 개념입니다. 모든 마케팅은 결국 타겟팅이라고도 할 수 있습니다. 최근에는 특정 사용자와 비슷한 특징을 가진 사람을 추출하는 ‘룩얼라이크(유사 사용자)‘라는 개념도 흔한 것이 되었습니다.
반면 시나리오 마케팅은 속성이 아니라 ‘바로 직전에 취한 행동’을 시작점으로 하는 개념입니다. 기술적으로는 타겟팅과 같은 구조지만 무엇을 조건으로 삼는지가 다릅니다.
정형화된 발송 시나리오, 8가지 패턴
행동 기반 시책에는 크게 세 가지 계통이 있습니다. 고객의 라이프사이클을 따른 것, 사이트 내 행동을 따른 것, 그리고 상품 자체의 라이프사이클을 따른 것입니다. 각각의 대표적인 패턴을 살펴보겠습니다.
고객 라이프사이클 계열
- 웰컴: 가입 직후에 보내는 메일. 사용법이나 추천 상품을 이용 의욕이 높을 때 전달합니다
- 휴면 고객 복귀: 한동안 이용이 없는 고객에게 쿠폰 등으로 재방문을 유도하는 시책
- 생일: 생일에 맞춰 보내는 메일. 쿠폰 등과 결합하는 것이 정형화된 패턴이며, 특별하게 대우받는 느낌 덕분에 오픈율과 클릭률이 높아지는 경향이 있습니다
사이트 행동 기반 계열
- 웹 열람 팔로우: 상품을 본 후 그 내용을 리마인드한다. 열람 직후는 관심이 높은 시점이라 성과로 이어지기 쉬운 시책입니다
- 장바구니 이탈: 장바구니에 담았지만 구매까지 이어지지 않은 고객에게 보내는 알림
상품 라이프사이클 계열
- 크로스셀: 구매한 상품의 관련 상품을 제안하거나, 리뷰를 요청하거나, 재구매를 유도하는 시책
- 할인 상품 안내: 관심 있던 상품의 할인을 알려주는, 기회 손실을 막기 위한 시책
- 신상품 안내: 신상품 출시를 알리는 시책. 라이프사이클에 맞춰 지속적으로 전달하면 고객 쪽에서도 자연스럽게 그 주기를 기억하고 구매 타이밍을 맞춰주게 됩니다
할인 상품 안내는 타이밍이 전부라고 생각합니다. 휴대폰 통신사 변경 캠페인 안내도 비슷한 구조일지 모릅니다. 제 휴대폰 요금을 다시 살펴보게 된 계기가 된 안내라서 링크를 남겨둡니다.
실무에서 느끼는 각각의 특성
이 중에서 개인적으로 가장 효과가 나기 쉽다고 느끼는 것은 장바구니 이탈입니다. 검토 기간이 필요했을 뿐, 결제 수단을 고민했을 뿐인 고객이 일정 수 있어서, 살짝 밀어주는 것이 그대로 성과로 이어지기 쉬운 인상입니다.
반대로 휴면 고객 복귀는 그다지 높은 효과가 나지 않는 경우도 많다고 느낍니다. 그렇게까지 거리가 생기기 전에 이탈 조짐을 포착해서 대응하는 쪽이 결과적으로 효율적이지 않을까요. 이탈 조짐을 포착하는 방법으로는 최근 구매일・빈도・금액으로 고객을 등급화하는 RFM 분석이 자주 쓰입니다. 오래된 프레임워크지만 휴면에 이르기 전 ‘슬슬 위험한’ 고객을 찾아내는 토대로는 지금도 실용적이라고 느낍니다.
시나리오 마케팅 전체에 해당하는 이야기지만, 한 번 한 번의 대상 사용자는 어쩔 수 없이 적어집니다. 그래서 단발성 시책으로는 클릭률이나 전환율이 좋아도 발송 수 자체가 적은 만큼 단기적인 임팩트는 보기 어렵습니다. 그래도 시나리오를 제대로 설계해두면 수신 거부도 잘 되지 않아, 매일매일 매주매주의 축적이 서서히 성과로 이어지는 시책이라고 생각합니다.
여기서 소개한 8가지 패턴은 원래 이커머스용 시책으로 정리된 것이지만, 실제로는 미디어 사이트에서도, 자료 요청형 비즈니스에서도, 인재 소개 같은 서비스에서도 업종을 가리지 않고 응용할 수 있는 개념입니다. 잘 생각해보면 이것은 예로부터 장사꾼들이 소중히 여겨온 ‘환대’의 지혜를 시스템으로 재현한 것뿐이라고도 할 수 있습니다. 너무 어렵게 받아들이지 말고 눈앞의 고객을 기쁘게 하고 좋아하게 만든다. 그 축적을 위한 힌트로 이 8가지 패턴을 곁에 두면 좋지 않을까요.
시스템 자체는 10년도 더 전부터 있었던 것입니다
여기서 소개한 개념 자체는 새로운 것이 아닙니다. 다만 구현의 진입장벽은 예전보다 훨씬 낮아졌다고 느낍니다.
생성 AI로 인해 발송 문구 작성이나 개인화가 이전보다 간단해졌습니다. 제목이나 미리보기 문구의 자동 제안, 세그먼트별 문구 구분, 구매 이력에 따른 추천 상품 문구 생성 등, 이전에는 사람이 손수 만들던 부분이 꽤 자동화되었습니다. 행동 데이터를 실시간으로 모아서 첫 구매 예상층・재구매 유망층・이탈 위험이 높은 층 같은 형태로 세그먼트를 나누고 각각에 맞는 내용을 발송하는 운영도, 이전보다 작은 팀으로 돌릴 수 있게 되었습니다. 다만 완전히 자동에 맡기는 것이 아니라 최종적인 문구 확인과 A/B 테스트를 통한 지속적인 개선은 지금도 빠질 수 없는 부분이라고 생각합니다. 시스템의 토대는 변하지 않아도 실현하는 수고는 점점 가벼워지고 있는 것 같습니다.
8가지 시나리오를 전부 한 번에 만들 필요는 없다고도 생각합니다. 우선 효과가 나기 쉬운 장바구니 이탈이나 웰컴부터 착수해서 운영하면서 다른 시나리오를 하나씩 추가해간다. 생성 AI로 문구 작성 수고가 줄어든 지금이야말로 이런 단계적인 확장이 쉬워지고 있는 것이 아닐까요.
정리
오래된 개념이지만 지금도 CRM 시책의 토대가 되고 있다고 느낍니다. 새로움보다 토대를 제대로 다지는 것이 결국은 중요할지도 모릅니다. 참고로 이 아래 링크도 그런 안내의 한 예일지 모릅니다.
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