고객 분석을 올바른 방법으로 사용하는 방법(및 중요한 이유)

게시 됨: 2021-11-10

모든 브랜드에서 가장 중요한 사람들은 도달하려는 사람들이어야 합니다. 바로 고객입니다. 고객 분석은 고객이 누구 이며 고객의 결정에 영향을 미치는 요소를 알려줍니다. 고객과 관련된 주요 메트릭은 판매 수치가 현재 상태에 있는 이유에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 수익을 개선하려면 오늘날의 고객을 진정으로 이해해야 고객을 유치하고 유지하고 개발할 수 있습니다.

소비자는 그 어느 때보다 더 많은 정보를 얻고 훨씬 더 많은 의견을 제시하며 손끝에서 몇 초 만에 끝없는 정보를 얻을 수 있으므로 서로에게 쉽게 영향을 받을 수 있습니다. 지식이 풍부한 고객과 경쟁하는 세상에서 성공하려면 고객 행동을 예리하게 이해해야 합니다. 고객 분석은 고객의 선택에 영향을 받는 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 모두들 행복하게 마무리하세요!

고객 경험의 모든 단계에서 얻은 데이터는 기업이 마케팅 및 영업 활동을 전략화하고 전략을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석을 통해 고객 행동의 패턴을 활용하면 특정 고객에게 맞춤화된 고객 여정에서 비즈니스 맵을 만들 수 있습니다.

고객 분석의 이점

고객 분석은 상호 작용 및 거래 행동 데이터에서 가져온 예측 분석을 통해 고객 이탈을 줄이고 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 많은 기술적인 이야기처럼 들릴지 모르지만 고객이 과거에 한 일을 연구하면 미래에 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 된다는 의미입니다!

고객 분석이 중요한 몇 가지 다른 이유가 있습니다. 살펴보겠습니다.

고객 유지

고객 확보 비용은 주요 재정적 부담입니다. 새로운 고객을 확보하는 것보다 고객을 유지하는 것이 더 저렴합니다. 고객을 유지할 수 없는 경우 고객 분석을 통해 고객이 이탈한 원인을 이해할 수 있습니다. 잃어버린 고객의 공통분모를 알게 되면 바로잡을 수 있습니다. 또한 기존 고객과 사전에 교류하여 추가 이탈을 방지할 수 있습니다.

매출 및 수익성 증대

고객 서비스 분석, 고객 위치, 수입 및 고객 수익성은 모두 전환을 높이는 데 사용할 수 있는 데이터 세트의 중요한 지표입니다. 구매 결정을 이해하는 것은 매출 증대의 가장 큰 요인입니다. 예를 들어 특정 위치에서 다른 위치보다 수익성이 높은 고객이 있는 경우 해당 위치에 마케팅을 집중하는 것이 좋습니다.

가치가 높은 고객에게 초점을 이동하고 수익성 있는 고객과 상호 작용하고 의사 소통할 수 있지만 고객 분석을 통해 이러한 최고 수준의 사람들이 누구인지 아는 경우에만 가능합니다.

고객 참여

마지막으로 원하는 것은 고객이나 잠재 고객이 웹 사이트를 좌절하고 불만족스럽게 남겨두는 것입니다! 고객의 문제점과 직면한 과제에 대한 통찰력을 통해 보다 관련성 높은 방식으로 고객과 소통할 수 있습니다. 고객은 정확한 요구 사항에 맞는 맞춤형 경험을 높이 평가할 것입니다. 개인화된 고객 경험을 제공하려면 고객 여정의 모든 단계에서 고객 행동을 자세히 연구해야 합니다. 지원 쿼리, 콜 센터 메트릭 및 판매 후 문제에 중점을 두는 것이 여기에서 가장 중요합니다.

비용 확인

데이터를 기반으로 비즈니스에 투자하면 누구도 도전할 수 없습니다. 고객 분석에서 고객이 잘못된 배송으로 인해 주문을 반품하는 것으로 나타나면 재고 관리 소프트웨어에 투자할 수 있습니다. 비즈니스를 계속 운영하는 것은 필수이며 이를 증명할 데이터가 있습니다.

고객 분석 전략 구현

이제 고객에 대해 알아야 할 사항을 알았으므로 행동으로 옮길 때입니다! 강력한 고객 분석 전략은 다음 요소로 구성됩니다.

고객의 입장에서 걷다

개선 영역을 찾으려면 실제 고객인 것처럼 전체 고객 경험을 살펴봐야 합니다. 자신의 웹사이트, 콜 센터 및 소셜 미디어 페이지와 상호 작용합니다. 고객을 대면하는 직원과 대화하고 그들이 고객과 상호 작용하는 방식을 판단하고 "고객의 목소리"에 대한 통찰력을 요청하십시오. 콜 센터 지원 직원이 불만 사항을 처리할 수 있는 적절한 장비를 갖추고 있는지 확인하십시오. 통화를 전환하는 방법을 알고 있습니까? 화난 고객을 진정시킬 수 있습니까? 고객 서비스를 개선해야 합니까?

고객 입장에서 걷는 것은 데이터를 수집할 접점을 식별하는 데 도움이 됩니다. 모든 고객 상호 작용에는 제품 선택에서 채널 선호도, 경쟁 제품과 비교하여 고객이 귀하로부터 구매하려는 시기와 이유에 이르기까지 풍부한 데이터 흔적이 있습니다. 귀중한 데이터 소스에는 메일 클릭, 매장 방문, 온라인 구매 또는 탐색, 콘텐츠 스트리밍이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

올바른 질문을 하세요

데이터를 수집할 위치를 알게 되면 데이터가 올바른 질문에 답하는지 확인하십시오. 가지고 있는 정보는 경쟁 우위를 확보하고 이익을 개선하는 데 도움이 됩니다. 기술이 있는 경우 가장 세부적인 수준의 데이터를 확대하여 올바른 답변을 찾고 고객에 대해 최대한 깊이 이해할 수 있습니다.

데이터 검증

귀하의 데이터는 분석을 위해 승인되기 전에 적절한 검증이 필요합니다. 데이터 정확성을 보장하는 것이 가장 중요합니다.

1. 데이터 운영 팀에는 데이터를 검증하기 위한 전담 리소스가 필요합니다.

2. 데이터가 완전해야 합니다.

3. 고객 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 고객 데이터를 수집, 구성 및 통합하여 고객에 대한 360도 뷰를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석

데이터를 분석하면 고객 선택과 고객 페르소나를 일치시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 귀하의 수익과 직접적인 관련이 있는 선택. 그들이 귀하의 비즈니스를 발견한 방법, 귀하의 제품에서 가장 좋아하는 것, 다시 돌아오게 하는 것 또는 떠나는 이유가 될 수 있습니다. 개인 선택과 관련된 데이터 외에도 직업 프로필, 연령, 성별, 위치 및 소득을 포함한 고객 인구 통계 및 개인 정보도 있습니다.

인공 지능과 기계 학습을 사용하여 유용한 정보를 추출하고 보유한 모든 데이터에서 기본 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 사용하여 예측 모델을 생성하여 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다. 고객 분석 프레임워크가 준비되면 데이터를 계속 반복하고 사용하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

고객 분석 모범 사례

많은 내용을 다루었으므로 배운 내용을 복습해 보겠습니다! 다음은 데이터 기반 최고의 결정을 내리는 데 도움이 되는 몇 가지 지침입니다.

데이터를 명확하게 정리하십시오. 고객 또는 세그먼트의 완전한 통합 프로필을 구축합니다.
AI와 머신 러닝을 활용하여 미래 결과를 보다 효율적으로 예측
음성 지원 스마트 장치에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 고객의 소리에 귀를 기울이면 고객의 라이프스타일과 선택에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
위험에 처한 고객을 식별하고 고객 유지를 늘리기 위한 조치를 취하는 데 우선 순위를 둡니다.
모든 옴니채널 고객 상호작용 분석
고객 세분화를 사용하여 개인화된 고객 경험을 제공합니다.

고객 분석은 고객 관계를 육성하는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 고객을 더 많이 이해할수록 고객의 요구 사항을 더 잘 예측할 수 있으며 자연스럽게 더 많은 매출을 얻을 수 있습니다. 행복한 고객 = 행복한 브랜드

이것은 Dialpad의 성장 콘텐츠 이사인 Grace Lau의 게스트 게시물입니다.