앰플리튜드

D2C(Direct-to-Customer) 기업이 직면한 세가지 과제 해결하기

Team MAXONOMY 2021.06.25

D2C(Direct-to-Customer) 기업이 직면한 세가지 과제 해결하기

진입 장벽이 낮은 D2C 비즈니스 모델은 온라인 쇼핑 산업에서 계속 성장하고 있습니다. 디지털 마케팅, 미디어 및 커머스 분야의 리서치 기업 eMarketer에 따르면, 2020년 D2C 분야의 매출은 전년보다 24.3% 증가하여 미국 이커머스 시장의 전체 매출을 앞질렀습니다. 온라인 광고와 온라인 마케팅의 일부 과제를 보강하여 잠재 고객에게 직접 도달할 수 있다면, B2C(Business-to-Customer) 비즈니스 모델보다는 D2C 모델이 더 적합할 수 있습니다.


하지만 수많은 경쟁 기업과 브랜드, 비슷한 성격의 업체가 넘쳐남에 따라, D2C 기업들은 초반에 주로 활용했던 밀레니얼 기반 마케팅에만 의존할 수 없게 되었습니다.


대량 광고로 더 많은 매출을 만들어내던 시대는 지났습니다. D2C 기업은 방대한 양의 고객 데이터를 처리하고 캠페인을 개선할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있는 기술이 필요합니다. D2C 기업의 마케팅 담당자는 이러한 툴을 활용하여 업계가 직면한 세 가지 주요 과제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.





CAC (Customer Acquisition Cost, 고객을 확보하는데 드는 비용)


D2C 기업에게 소셜 미디어는 신규 고객을 확보하는 가장 중요한 채널입니다. 하지만 경쟁이 치열해지면서 페이스북과 같은 소셜 플랫폼에서 노출 1,000건 당 드는 비용이 크게 증가했습니다. 더 많은 수의 기업이 같은 그룹의 유저를 대상으로 관심을 얻기 위해 경쟁하고 있습니다. 뿐만 아니라 데이터가 플랫폼 간에 일관된 방식으로 공유되지 않기 때문에, 기업은 중요한 고객을 확보하는데 큰 도움이 되지 않는다는 사실을 인지하지 못한 채 한 채널에만 많은 투자를 하게 되기도 합니다.


그렇다면 D2C 기업이 효율적인 비용으로 고객을 확보할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요? 무엇보다 고객의 구매 경로를 명확히 파악해야 합니다. 마케팅 담당자가 웹사이트, 애플리케이션, 이메일 등 각 접점 채널의 가치를 명확히 분석할 수 있다면 소셜 채널에만 의존할 필요가 없습니다. 대신 고객의 반응이 있는 다른 채널에 투자할 수 있습니다.


고객을 확보할 수 있는 소스를 분석하기 위해, D2C 마케팅 담당자는 다양한 채널에서 유저 데이터를 수집하고 통합할 수 있는 기술이 필요합니다. 이러한 정보를 수동으로 수집하는 것은 고객이 방문하는 다양한 플랫폼의 수를 고려해보면 매우 번거로운 일이며 오류도 발생하기 쉽습니다.


고객을 확보하는 비용을 줄이기 위해서는, D2C 마케팅 담당자들은 AppsFlyer와 같은 어트리뷰션 툴을 활용하는 것도 고려해볼 수 있습니다.


잠재 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식을 분석함으로써 D2C 기업은 자동화 된 메시지 또는 기타 콘텐츠를 통해 제품의 가치를 보다 빠르고 강력하게 보여주는 방법을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 D2C 브랜드가 고객의 구매 주요 요인을 파악할 수 있도록 지원함으로써 고객을 확보하는 비용을 절감할 수 있습니다.





리텐션


고객 충성도는 많은 D2C 기업에서 생존을 위한 핵심 요소로 여겨져 왔으나, 몇가지 요인으로 인해 충성도가 약해지기도 합니다. 고객들은 여러 D2C 기업보다는 아마존과 같은 하나의 플랫폼에서 구매하는 것을 더 선호할 수도 있습니다. 또한, D2C 기업의 쇼핑객들도 그들이 가장 좋아하는 제품이 품절되거나 다른 브랜드에서도 비슷한 제품을 이용할 수 있다면 충성도가 낮아질 수 있습니다. 실제로 코로나19 바이러스의 대유행 기간 동안 53 %의 소비자가 원래 구매하고자 했던 브랜드가 아닌 다른 브랜드에서 구매를 했습니다.


리텐션을 높이기 위해서, D2C 기업은 고객에게 다른 곳에서는 얻을 수 없는 경험을 제공하여 차별화해야 합니다.


데이터 통합 수집 플랫폼 mParticle의 마케팅 부사장인 Lyndi Thompson은 “고객 경험에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있으며, 전환 비용이 그 어느 때보다 낮아지고 있습니다.” 라고 말했습니다.


고객의 기대에 충족하기 위해 D2C 마케팅 담당자는 고객 여정에 대한 통합 뷰를 제공하는 mParticle과 같은 CDP(Customer Data Platform, 고객 데이터 플랫폼)이 필요합니다. 또한 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 프로덕트 분석 플랫폼을 활용하는 것도 리텐션과 관련된 유저 액션을 분석하는데 도움이 됩니다. D2C 기업은 여러 채널의 유저를 추적하여 구매 빈도 또는 특정 액션 정보를 기반으로 리텐션 캠페인을 실행할 수 있습니다.


미국의 명상 애플리케이션 Calm은 그들의 애플리케이션에서 알림 기능을 사용한 고객의 리텐션 비율이 거의 3배 증가했음을 Amplitude(앰플리튜드)를 통해 발견했습니다. 이 결과를 바탕으로 Calm은 유저들이 알람을 설정하도록 유도하는 메시지를 발송했습니다. 이 메시지를 본 유저의 40%가 알림을 설정함으로써 전반적인 리텐션 관리에 큰 도움이 되었습니다.







개인화


도매 기업과 달리 D2C 기업은 마케팅을 통해 고객에게 직접 어필해야 합니다. 혼잡한 산업에서 진정한 개인화는 대형 유통업체나 경쟁사와 차별화할 수 있는 유용한 방법입니다. 고객들은 기업들이 여러 채널을 통해 그들이 선호할 것 같은 제품을 추천해주기를 기대합니다.


미국의 교차 채널 마케팅 플랫폼 Iterable의 프로덕트 마케팅 이사 Jeffrey Vocell은 “효과적인 개인화는 고객을 이야기의 중심에 두고 제품이나 서비스를 개인의 우선 순위, 요구, 필요, 감정에 맞게 구성하는 것을 의미합니다.” 라고 말했습니다.


가입 및 페이지 뷰와 같은 기본 데이터는 고객이 우리의 브랜드와 제품에 대해 어떻게 느끼는지 대략적으로 보여줍니다. D2C 마케팅 담당자는 개인 맞춤형 캠페인을 진행하기 위해 구매 시점뿐만 아니라 전체 고객 여정에 걸쳐 있는 사용자 정보를 필요로 합니다. 즉 마케팅 담당자는 유저 세그먼트에 타겟된 메시지를 작성하기 위해 행동 데이터를 활용해야 합니다.


브라질의 배송 서비스 기업 Rappi는 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 가장 중요한 유저 세그먼트를 자동으로 식별하고 맞춤형 경험을 제공하여 구매 전환율을 높였습니다. Rappi는 신규 유저를 사용할 가능성이 높은 서비스 유형별로 분류된 플랫폼으로 이동하도록 유도했습니다. 그 이후 각 유저에게 그들의 관심사에 맞는 콘텐츠가 포함된 이메일을 발송했습니다. Rappi는 이렇게 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 신규 유입 유저의 최초 주문 수익을 10%까지 높일 수 있었습니다.


물론, 개인화 전략을 개발하는 일은 단 한번의 시도로 완성되지 않습니다. 어떤 것이 효과가 있는지를 파악해가면서 전략은 계속해서 발전 및 개선되어야 합니다. 머신 러닝과 결합된 행동 분석은 기업이 개인화 마케팅을 위한 노력을 강화하고 보다 의미 있는 고객 경험을 제공할 수 있게 하는데 도움이 될 수 있습니다.

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Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기

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대량 광고로 더 많은 매출을 만들어내던 시대는 지났습니다. D2C 기업은 방대한 양의 고객 데이터를 처리하고 캠페인을 개선할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있는 기술이 필요합니다. D2C 기업의 마케팅 담당자는 이러한 툴을 활용하여 업계가 직면한 세 가지 주요 과제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.

 





 

CAC (Customer Acquisition Cost, 고객을 확보하는데 드는 비용)


D2C 기업에게 소셜 미디어는 신규 고객을 확보하는 가장 중요한 채널입니다. 하지만 경쟁이 치열해지면서 페이스북과 같은 소셜 플랫폼에서 노출 1,000건 당 드는 비용이 크게 증가했습니다. 더 많은 수의 기업이 같은 그룹의 유저를 대상으로 관심을 얻기 위해 경쟁하고 있습니다. 뿐만 아니라 데이터가 플랫폼 간에 일관된 방식으로 공유되지 않기 때문에, 기업은 중요한 고객을 확보하는데 큰 도움이 되지 않는다는 사실을 인지하지 못한 채 한 채널에만 많은 투자를 하게 되기도 합니다.


그렇다면 D2C 기업이 효율적인 비용으로 고객을 확보할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요? 무엇보다 고객의 구매 경로를 명확히 파악해야 합니다. 마케팅 담당자가 웹사이트, 애플리케이션, 이메일 등 각 접점 채널의 가치를 명확히 분석할 수 있다면 소셜 채널에만 의존할 필요가 없습니다. 대신 고객의 반응이 있는 다른 채널에 투자할 수 있습니다.


고객을 확보할 수 있는 소스를 분석하기 위해, D2C 마케팅 담당자는 다양한 채널에서 유저 데이터를 수집하고 통합할 수 있는 기술이 필요합니다. 이러한 정보를 수동으로 수집하는 것은 고객이 방문하는 다양한 플랫폼의 수를 고려해보면 매우 번거로운 일이며 오류도 발생하기 쉽습니다.


고객을 확보하는 비용을 줄이기 위해서는, D2C 마케팅 담당자들은 AppsFlyer와 같은 어트리뷰션 툴을 활용하는 것도 고려해볼 수 있습니다.


잠재 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식을 분석함으로써 D2C 기업은 자동화 된 메시지 또는 기타 콘텐츠를 통해 제품의 가치를 보다 빠르고 강력하게 보여주는 방법을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 D2C 브랜드가 고객의 구매 주요 요인을 파악할 수 있도록 지원함으로써 고객을 확보하는 비용을 절감할 수 있습니다.

 





 

리텐션


고객 충성도는 많은 D2C 기업에서 생존을 위한 핵심 요소로 여겨져 왔으나, 몇가지 요인으로 인해 충성도가 약해지기도 합니다. 고객들은 여러 D2C 기업보다는 아마존과 같은 하나의 플랫폼에서 구매하는 것을 더 선호할 수도 있습니다. 또한, D2C 기업의 쇼핑객들도 그들이 가장 좋아하는 제품이 품절되거나 다른 브랜드에서도 비슷한 제품을 이용할 수 있다면 충성도가 낮아질 수 있습니다. 실제로 코로나19 바이러스의 대유행 기간 동안 53 %의 소비자가 원래 구매하고자 했던 브랜드가 아닌 다른 브랜드에서 구매를 했습니다.


리텐션을 높이기 위해서, D2C 기업은 고객에게 다른 곳에서는 얻을 수 없는 경험을 제공하여 차별화해야 합니다.


데이터 통합 수집 플랫폼 mParticle의 마케팅 부사장인 Lyndi Thompson은 “고객 경험에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있으며, 전환 비용이 그 어느 때보다 낮아지고 있습니다.” 라고 말했습니다.


고객의 기대에 충족하기 위해 D2C 마케팅 담당자는 고객 여정에 대한 통합 뷰를 제공하는 mParticle과 같은 CDP(Customer Data Platform, 고객 데이터 플랫폼)이 필요합니다. 또한 Amplitude(앰플리튜드)와 같은 프로덕트 분석 플랫폼을 활용하는 것도 리텐션과 관련된 유저 액션을 분석하는데 도움이 됩니다. D2C 기업은 여러 채널의 유저를 추적하여 구매 빈도 또는 특정 액션 정보를 기반으로 리텐션 캠페인을 실행할 수 있습니다.


미국의 명상 애플리케이션 Calm은 그들의 애플리케이션에서 알림 기능을 사용한 고객의 리텐션 비율이 거의 3배 증가했음을 Amplitude(앰플리튜드)를 통해 발견했습니다. 이 결과를 바탕으로 Calm은 유저들이 알람을 설정하도록 유도하는 메시지를 발송했습니다. 이 메시지를 본 유저의 40%가 알림을 설정함으로써 전반적인 리텐션 관리에 큰 도움이 되었습니다.

 







 

개인화


도매 기업과 달리 D2C 기업은 마케팅을 통해 고객에게 직접 어필해야 합니다. 혼잡한 산업에서 진정한 개인화는 대형 유통업체나 경쟁사와 차별화할 수 있는 유용한 방법입니다. 고객들은 기업들이 여러 채널을 통해 그들이 선호할 것 같은 제품을 추천해주기를 기대합니다.


미국의 교차 채널 마케팅 플랫폼 Iterable의 프로덕트 마케팅 이사 Jeffrey Vocell은 “효과적인 개인화는 고객을 이야기의 중심에 두고 제품이나 서비스를 개인의 우선 순위, 요구, 필요, 감정에 맞게 구성하는 것을 의미합니다.” 라고 말했습니다.


가입 및 페이지 뷰와 같은 기본 데이터는 고객이 우리의 브랜드와 제품에 대해 어떻게 느끼는지 대략적으로 보여줍니다. D2C 마케팅 담당자는 개인 맞춤형 캠페인을 진행하기 위해 구매 시점뿐만 아니라 전체 고객 여정에 걸쳐 있는 사용자 정보를 필요로 합니다. 즉 마케팅 담당자는 유저 세그먼트에 타겟된 메시지를 작성하기 위해 행동 데이터를 활용해야 합니다.


브라질의 배송 서비스 기업 Rappi는 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 가장 중요한 유저 세그먼트를 자동으로 식별하고 맞춤형 경험을 제공하여 구매 전환율을 높였습니다. Rappi는 신규 유저를 사용할 가능성이 높은 서비스 유형별로 분류된 플랫폼으로 이동하도록 유도했습니다. 그 이후 각 유저에게 그들의 관심사에 맞는 콘텐츠가 포함된 이메일을 발송했습니다. Rappi는 이렇게 Amplitude(앰플리튜드)를 활용하여 신규 유입 유저의 최초 주문 수익을 10%까지 높일 수 있었습니다.


물론, 개인화 전략을 개발하는 일은 단 한번의 시도로 완성되지 않습니다. 어떤 것이 효과가 있는지를 파악해가면서 전략은 계속해서 발전 및 개선되어야 합니다. 머신 러닝과 결합된 행동 분석은 기업이 개인화 마케팅을 위한 노력을 강화하고 보다 의미 있는 고객 경험을 제공할 수 있게 하는데 도움이 될 수 있습니다.

앰플리튜드, 리텐션, 커머스, 개인화