오늘날, 기술의 발전 덕분에 기업은 더 이상 인간 행동을 이해하기 위해 전통적인 방법에 의존할 필요가 없습니다. 비즈니스에서 이러한 "마음 읽기" 능력은 귀중한 고객 통찰력으로 변환됩니다. 실제로, 이제 데이터가 새로운 왕이다고객 통찰력을 활용하면 경쟁에서 우위를 차지하고 더 정보에 입각한 사업 결정을 내리는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
고객 통찰력, 그 중요성, 고객 통찰력을 확보하는 방법과 기술, 그리고 이러한 통찰력이 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
차례
1. 고객 통찰력이란 무엇이며 얼마나 중요한가?
2. 고객 통찰력을 수집하기 위한 방법 및 기술
3. 고객 통찰력을 통한 비즈니스 결정 추진
4. 고객과 공감하다
고객 통찰력이란 무엇이며 얼마나 중요한가요?
고객 통찰력은 종종 소비자 통찰력이라고도 하며, 여러 출처에서 수집한 데이터를 기반으로 한 고객에 대한 잘 조사된 데이터 중심 이해입니다. 관련 데이터베이스 기술을 포함한 다양한 고유한 방법론과 기술을 활용하여 광범위한 고객 데이터를 수집하고 분석하여 구매 행동을 이해하고 고객 행동에 더 잘 대응하고 안내할 수 있는 실행 가능한 비즈니스 전략을 지원합니다.
고객 통찰력에는 고객 행동과 관련된 변화하는 추세에 대한 해석도 포함되어 고객 여정을 전체적으로 더 잘 이해하고 고객이 필요로 하고 기대하는 바를 심층적으로 이해합니다. 간단히 말해, 고객 통찰력의 정의는 고객 행동, 피드백 및 선호도 관련 행동에 대한 데이터 기반 지식을 중심으로 합니다.
한편, 고객 통찰력의 중요성은 주로 제품 및 서비스 개발, 가격 책정 및 유통 채널과 같은 판매 및 마케팅 전략, 고객 참여 전략을 포함한 중요한 비즈니스 운영 및 프로세스를 포함하는 향상된 의사 결정 프로세스를 통해 구현됩니다. 이러한 모든 결정은 근본적으로 비즈니스의 핵심 측면인 고객 경험(CX)을 개선하는 것을 목표로 합니다.
이는 고객 기대에 대한 더 깊은 이해를 얻고 기대에 부응하는 제품과 서비스를 제공하여 고객과의 참여를 심화시킨 후에 달성할 수 있습니다. 결과적으로 고객 통찰력은 새로운 시장과 사업 기회를 식별할 가능성을 높이는 것을 포함하여 사업의 전반적인 판매 및 마케팅 위치를 더욱 공고히 하고 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 고객 통찰력을 효과적으로 활용하는 회사는 시장에서 경쟁자에 비해 경쟁 우위를 얻을 수도 있습니다.
고객 통찰력을 수집하기 위한 방법 및 기술
고객 통찰력을 수집하는 방법은 여러 가지가 있지만, 주로 자동화 및 수동 기술 또는 두 가지의 조합을 통해 수집됩니다. 이러한 방법에 대한 이해를 높이고 효과적으로 적용하기 위해 다음 두 가지 주요 기술에 따라 검토해 보겠습니다.
자동화된 접근 방식
자동화된 접근 방식은 고객 통찰력을 수집하는 데 사용되는 웹 기반 또는 온라인 기술과 소프트웨어를 사용하는 것을 말합니다. 소셜 미디어 상호 작용 및 이메일 통신을 포함한 고객과의 모든 유형의 웹 기반 커뮤니케이션은 이러한 자동화된 접근 방식의 예입니다. 그런 다음 이러한 커뮤니케이션 기록을 수집하여 자동으로 분석할 수 있습니다.
한편, CRM(고객 관계 관리) 및 마케팅 자동화 소프트웨어나 플랫폼을 포함한 다양한 소프트웨어도 고객 데이터 수집에 역할을 할 수 있지만 보다 전체적인 자동화된 접근 방식이 필요합니다. CDP- 고객 데이터 플랫폼. 이러한 CDP는 CRM 및 청구 시스템을 포함하여 다양한 고객 행동, 거래 및 인구 통계 데이터 소스와 함께 작동하는 패키지 소프트웨어로, 이러한 데이터를 수집, 통합 및 분석하여 추가 마케팅 및 비즈니스 활동을 수행합니다. 오늘날 대부분의 CDP는 AI 및 머신 러닝 알고리즘과 다음과 같은 기능을 완벽하게 갖추고 있습니다. 예측 분석 이는 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 고객 행동 및 의사 결정에 대한 동적 미래 예측을 제공할 수 있습니다. CDP의 예는 다음과 같습니다. Oracle Unity 고객 데이터 플랫폼, 어도비 실시간 CDP, Salesforce 고객 데이터 플랫폼, Microsoft Dynamics 365 고객 인사이트수록.
이러한 자동화 솔루션과 함께 가장 잘 구현되는 일반적인 고객 데이터 수집 방법은 다음과 같습니다.
- 사용자 생성 콘텐츠: 이는 주로 소셜 미디어 기반 콘텐츠와 관련이 있지만 관련 블로그 게시물 및 포럼 토론을 포함하여 훨씬 더 많은 것을 다룹니다. 마찬가지로 자동화된 도구는 고객 통찰력을 위한 데이터 수집의 일부로 사용자가 생성한 콘텐츠 및 상호 작용을 캡처하고 분석할 수 있습니다.
- 온라인 리뷰: 다양한 출처의 온라인 리뷰를 다양한 CDP에서 수집하여 분석하여 귀중한 고객 통찰력을 얻을 수 있습니다. 최근 설문 조사에서 온라인 리뷰가 점점 더 중요해지고 있습니다. 응답자의 90% 이상 구매 결정을 내리기 전에 인터넷 리뷰를 확인했다고 말했습니다.
- 경쟁자 리뷰: 자동화된 도구를 사용하면 경쟁자에 대한 리뷰에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이는 손자가 '적을 아는 것'의 중요성을 강조한 것과 같습니다. 전쟁의 기술. 이러한 리뷰를 통해 기업은 자사의 시장 위치와 경쟁사가 고객에게 어떻게 인식되는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 웹 사이트 데이터: 고객이 특정 웹 페이지에 머문 기간과 같은 수동적으로 수집된 행동 데이터를 포함한 다양한 웹사이트 데이터를 수집하여 분석하여 고객의 기대치를 더 잘 이해할 수 있습니다. Google Analytics 및 Hotjar와 같은 특정 분석 도구가 이 목적에 가장 효과적입니다.
- 고객 서비스 데이터: 고객 서비스 상호작용, 고객 구매 내역 및 추천은 수집 가능한 데이터입니다. 자동화된 접근 방식은 전반적인 고객 만족도에 대한 포괄적인 통찰력을 보장합니다.
수동 접근 방식
- 고객 피드백: 실제로 이 방법은 종종 자동화 및 수동 접근 방식 모두로 수행됩니다. 온라인 설문 조사는 고객 피드백을 수집하는 가장 일반적인 자동화 접근 방식인 반면, 종이 설문지는 전형적인 수동 피드백 수집 방법입니다.
- 고객 인터뷰: 이 방법은 표준 설문 조사나 설문지에 비해 피드백을 수집하는 더 진보된 방법을 나타냅니다. 일대일 인터뷰는 더 직접적이고 질적인 통찰력을 위해 가장 일반적입니다. 수동 프로세스는 이러한 인터뷰 결과의 수집 및 해석에 필수적입니다.
- 내부 팀: 고객 통찰력에 대한 보다 포괄적인 이해를 얻으려면 고객과 긴밀히 협력하는 직원이 어떻게 생각하는지 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 고대의 지혜 : “남을 아는 자는 지혜롭고, 자기 자신을 아는 자는 깨달음을 얻었다”는 말은 회사가 더욱 깊은 자기 인식을 얻는 기회가 되기도 합니다.
- 제XNUMX자 데이터: 타사 웹사이트를 통해 획득한 정보나 경쟁사로부터 수집한 정보는 일반적으로 정성적 해석을 위해 수동 분석을 거치게 됩니다.
고객 통찰력을 바탕으로 비즈니스 결정 추진
개인화된 고객 경험
적절하게 수집되고 면밀히 분석된 고객 통찰력을 통해 고객과의 소통, 제품 추천, 콘텐츠 전략, 영업 및 마케팅 캠페인 실행, 고객 지원 등 다양한 비즈니스 측면에서 더욱 맞춤화된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
CDP의 고객 데이터 통합 기능을 통해 귀중한 고객 통찰력을 얻고, 이를 통해 개인화된 고객 여정 오케스트레이션을 고안할 수 있으며, 이는 궁극적으로 기업과 고객 상호 작용의 모든 단계를 계획하고 분석하는 프로세스를 능숙하게 향상시키는 데 도움이 됩니다.
제품 및 서비스 제공 개선
고객 통찰력을 활용하여 고객 요구 사항을 파악하는 것은 많은 기업에서 데이터 중심과 고객 중심의 제품 개발 접근 방식을 모두 도입함으로써 제품 및 서비스 개발의 새로운 장을 여는 것을 의미합니다.
과거 데이터에 크게 의존하는 전통적인 제품 개발 경로를 따르는 대신, 고객 통찰력을 통해 회사는 실시간 피드백을 기반으로 고객 요구 사항과 개선이 필요한 영역에 집중할 수 있습니다. 따라서 업계 동향과 전통적인 시장 조사 데이터에 의존하기보다는 비즈니스 목표와 고객 만족에 맞춰 최적의 제품 기능을 개발할 수 있습니다.
마케팅 캠페인 최적화
실시간 고객 통찰력을 통해 마케팅 전략과 캠페인을 더욱 타겟팅하고 업데이트된 트렌드와 고객 행동에 적응할 수 있습니다. 이를 통해 수집된 통찰력을 기반으로 고객이 더 잘 공감할 수 있는 더욱 맞춤화된 마케팅 활동을 할 수 있습니다.
최신 고객 여정 매핑과 다양한 출처에서 수집 및 분석된 포괄적인 데이터는 전반적인 마케팅 전략과 다가올 캠페인 계획을 더욱 개선합니다. 이러한 개선은 고객 선호도에 초점을 맞추고 일반적인 문제점을 제거하여 브랜딩을 개선하고 더 영향력 있는 유형의 캠페인을 시작하기 위한 데이터 관리와 예측 분석을 결합하여 실현됩니다.
고객 유지 전략 강화
고객 유지 이니셔티브는 다양한 관점을 통해 고객 통찰력을 활용하여 최적화할 수 있습니다. 전반적인 제품 개발, 제품 및 고객 서비스 품질, 고객 지원 관점에서 이러한 영역에서 포괄적인 개선을 통해 고객 유지 가능성을 크게 높일 수 있습니다.
동시에, 전반적인 고객 유지 전략은 고객이 왜, 어떻게 행동하는지, 무엇이 진정으로 그들을 동기부여하는지 이해함으로써 근본적으로 변화될 수 있습니다. 더 정확하고 효과적인 유지 전략을 개발하여 고객의 요구를 더 잘 해결할 수 있습니다. 예측 분석의 힘은 또한 고객 이탈을 더 정확하게 예측할 수 있음을 나타내며, 이를 통해 이탈을 완화하기 위한 보다 타겟팅된 전략을 개발할 수 있습니다.
고객과 공감하다
본질적으로 고객 통찰력은 고객이 원하는 것과 일치하도록 고객 경험을 맞춤화하는 것입니다. 기업은 고객 경험을 개선하고 충성도를 높이기 위해 고객과 더 잘 공감할 수 있도록 의미 있는 고객 통찰력이 필요합니다.
자동화 및 수동 기술 모두 고객 통찰력을 수집하는 데 도움이 될 수 있지만 수동 기술은 일반적으로 인간의 해석에 크게 의존하는 보다 질적인 측면에 집중하기 때문에 초점이 다릅니다. 이 두 가지 접근 방식 또는 두 가지를 조합하여 다양한 방법을 통해 고객 통찰력을 효과적으로 얻을 수 있으며, 이는 결국 다른 거래 데이터 또는 CRM 소프트웨어 데이터와 함께 포괄적인 고객 통찰력 소스의 일부를 형성합니다. 개인화된 고객 경험에서 고객 유지 전략 강화에 이르기까지 고객 통찰력은 기업이 보다 전략적인 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다.
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