안녕하세요, 데이터 기반 풀퍼널 마케팅을 실현하는 DXE입니다.

"쿠폰 금액을 조금 더 올려 볼까요?"

"발송을 더 늘려 보면 어떨까요?"

CRM 캠페인 성과가 기대에 못 미칠 때 가장 먼저 나오는 대안은 대개 혜택과 발송량입니다. 그런데 진단을 진행해 보면, 원인이 혜택의 크기가 아니라 누구에게, 언제 보내고 있는지에 있는 경우를 마주하게 됩니다.

지난 1편에서는 이커머스 A사와 B사의 진단 사례로 운영 현황·전략·소재·노출 위치 4가지 영역을 점검했습니다. A사는 캠페인을 한 표에 모으자 전체의 80% 가까이가 성과를 검증할 수 없는 상태였고, B사는 클릭당 매출이 약 5.8배 높은 캠페인이 같은 지면에서 노출 기회를 얻지 못하고 있었습니다. 두 사례 모두 예산을 더 쓰기 전에 운영 방식만 바꿔도 개선할 수 있는 지점이었습니다.

이번 2편에서는 남은 두 영역인 고객 세그먼트와 타겟팅을 다룹니다. 세그먼트는 '누구에게' 보낼지를, 타겟팅은 그 고객에게 '언제, 어떤 조건으로, 몇 번' 도달할지를 정하는 일입니다. 이커머스 M사의 진단 사례와 T사의 프리퀀시 제안 사례를 통해 살펴보고, 1편 마지막에 예고해 드린 '3만 건을 발송하고 구매는 23건에 그쳤던 재구매 유도 캠페인' 이야기도 이어서 공유하겠습니다.

목차

   1. 우리 고객, 어떤 기준으로 나누고 있나요?

   2. 그 고객에게 언제, 몇 번 보내고 있나요?

   3. 지금 바로 해보는 CRM 자가진단 체크리스트

1. 우리 고객, 어떤 기준으로 나누고 있나요? - 고객 세그먼트 진단

CRM 캠페인의 타겟을 구성하려면, 먼저 우리 고객 전체가 어떤 상태로 구성되어 있는지를 봐야 합니다.

DXE는 이커머스 M사 회원의 방문·구매 데이터로 회원 상태를 분석했고, 그중 장기 미방문 회원(휴면)과 미구매·고이탈군(이탈 예정)의 비중에서 특이점을 발견했습니다.

| 이미지1. 휴면·이탈 예정 회원 비중 추이 

전체 회원의 약 3분의 2가 휴면 또는 이탈 예정 구간에 있었습니다. 24년 11월 66.2%였던 비중은 4개월 사이 1.1%p 늘어 25년 2월에는 67.3%가 됐습니다. 이 구간의 고객을 어떤 기준으로 나누고 관리하는지가 중요한 이유입니다.

그런데 세그먼트 진단에서 가장 자주 만나는 상황은 "세그먼트를 쓰지 않고 있다"가 아니라 "솔루션이 제공하는 세그먼트만 쓰고 있다"입니다. M사 역시 캠페인 타겟을 솔루션 기본 세그먼트 중심으로 구성하고 있었습니다.

솔루션 세그먼트는 출발점으로는 좋은 선택입니다. 다만 알고리즘으로 산출되기 때문에 고객이 어떤 기준으로 그 안에 들어왔는지 내부 기준과 대조하기 어렵고, 캠페인이 늘수록 한 고객이 여러 캠페인의 타겟에 동시에 포함됩니다.

그래서 필요한 것이 자사 데이터 기반 세그먼트입니다. 우리 회사가 가진 방문·구매 데이터로 '3개월 동안 30만원·3회 구매'처럼 누가, 왜 이 세그먼트에 들어왔는지 문장으로 설명할 수 있는 기준을 세우는 것입니다. 구매의 최근성·빈도·금액으로 나눈 RFM 세그먼트, 가입 후 첫구매 여부로 나눈 첫구매 세그먼트, 첫 구매 카테고리에 따라 다음 구매를 제안하는 연관구매 세그먼트가 대표적입니다.

| 이미지2. 솔루션 기본 세그먼트와 자사 데이터 기반 세그먼트 비교

기준이 분명한 세그먼트는 네 가지 점에서 CRM 운영을 바꿉니다.

• 첫째, 성과의 원인을 해석할 수 있습니다. 캠페인 간 성과 차이가 났을 때 각 캠페인이 어떤 고객에게 도달했는지 알기 때문에, 그 차이가 타겟 때문인지 소재 때문인지 나눠서 볼 수 있습니다.
• 둘째, 고객이 겹치지 않게 설계할 수 있습니다. 한 고객이 어느 세그먼트에 속하는지 분명해지므로, 세그먼트끼리 겹치지 않게 나누거나 겹치는 고객에게 어떤 캠페인을 먼저 보낼지 정할 수 있습니다.
• 셋째, 고객 구성의 변화를 먼저 알아챌 수 있습니다. 같은 기준으로 매월 세그먼트 규모를 쌓으면, M사처럼 휴면·이탈 예정 고객이 늘어나는 흐름을 성과가 떨어지기 전에 확인할 수 있습니다.
• 넷째, 담당자나 솔루션이 바뀌어도 기준이 남습니다. 기준이 솔루션 안이 아니라 회사 안에 있기 때문에, 운영 담당자가 바뀌거나 솔루션을 교체해도 같은 세그먼트를 그대로 이어 갈 수 있습니다.

💡 DXE는 M사에 자사 데이터 분석을 바탕으로 RFM·첫구매·연관구매 기반의 세그먼트를 별도로 설계하고, 이를 솔루션 세그먼트와 병행 운영해 성과를 비교한 뒤 기준을 확정하는 개선을 제안했습니다.

2. 그 고객에게 언제, 몇 번 보내고 있나요? - 타겟팅 진단

세그먼트가 '누구에게'를 정한다면, 타겟팅은 그 고객에게 언제, 어떤 조건으로, 몇 번 도달할지를 정하는 실행 조건입니다. 같은 세그먼트라도 이 세 가지가 맞지 않으면 메시지는 고객에게 닿지 않거나, 오히려 피로감으로 남습니다.

| 이미지3. 타겟팅 진단의 3가지 축

• 시점 : 같은 메시지라도 고객이 필요할 때 받아야 반응합니다. 시점을 보지 않으면 메시지가 고객이 이미 떠난 뒤에 도착하거나, 아직 필요 없을 때 도착합니다.
• 조건 : 누구에게 보낼지만큼 누구를 뺄지도 중요합니다. 이미 가입하거나 구매한 고객에게 같은 메시지가 계속 가면, 발송량은 늘고 피로감만 쌓입니다.
• 빈도 : 너무 적게 보내면 전환 기회를 놓치고, 너무 많이 보내면 고객이 채널 수신을 끊습니다.

그리고 이 세 가지는 오프사이트와 온사이트를 나눠서 봐야 합니다. 오프사이트(친구톡·앱푸시)는 사이트 밖에 있는 고객을 찾아가는 메시지이고, 온사이트(배너·팝업)는 이미 사이트에 들어온 고객에게 보여 주는 메시지라 같은 축이라도 점검할 지점이 다르기 때문입니다. 노출 지면과 캠페인 간 노출 우선순위는 1편에서 다뤘으므로, 이번 글에서는 이 세 가지 축에 집중합니다.

① 이커머스 M사 : 미방문 경과일을 기준으로, 금액만 바꾼 같은 메시지를 반복해서 보내고 있었습니다

앞서 회원 구성을 진단한 이커머스 M사는 휴면·이탈 예정 고객이 늘어나는 가운데, 첫구매·재구매 고객의 재구매를 유도하기 위해 친구톡 쿠폰 캠페인을 운영하고 있었습니다. 미방문 기간이 7~30일, 31~60일, 61~90일인 고객에게 쿠폰을 보내는 6개 캠페인이었습니다.

| 표1. 재구매 유도 캠페인 성과 (이커머스 M사, 친구톡 기준, 1개월)

＊구매 전환율 : 발송 수 대비 구매 수를 나눈 값 / MO에서 좌우로 스크롤하여 확인하실 수 있습니다.

6개 캠페인의 발송량은 3만 건이 넘었지만 구매는 23건이었습니다. 캠페인 세팅을 열어 보니 시점과 빈도, 두 축에서 문제가 드러났습니다.

• 먼저 시점입니다. 발송 기준인 '미방문 경과일'은 고객의 상태를 나타내는 지표일 뿐, 그 상품을 다시 살 시점을 나타내는 지표가 아닙니다. 상품 카테고리마다 재구매 주기는 크게 다른데, 모든 고객에게 같은 간격으로 메시지가 나가고 있었습니다.
• 다음은 빈도입니다. 미방문 기간이 길어질수록 같은 고객이 4천원, 5천원, 6천원 쿠폰을 차례로 받는 구조였습니다. 쿠폰 이미지와 문구는 동일하고 할인 금액만 달라, 고객에게는 같은 메시지가 반복된 셈입니다.

| 이미지4. 진단 시점의 재구매 유도 메시지 (AS-IS, 예시)

오래 방문하지 않은 고객에게 필요한 것은 4천원 쿠폰이 아니라 다시 방문할 이유입니다. 실제로 할인 금액을 1천 원씩 올려도 6개 캠페인의 구매 전환율은 모두 0.12% 이하에 머물렀습니다. 금액보다 먼저 볼 것은 메시지가 고객의 상황에 맞는지입니다.

예를 들어 4주 전에 수분 크림을 산 고객이라면, 다 써 갈 즈음 같은 상품을 다시 제안하는 메시지가 자연스럽습니다. 이미 휴면에 들어선 고객이라면, 할인보다 상품을 더 잘 쓰는 방법이나 다른 고객의 리뷰처럼 사이트에 다시 들를 이유를 건네는 편이 좋습니다. 고객 이름과 상품명 같은 개인화 변수를 쓰면, 캠페인을 한 번만 설정해도 고객마다 다른 메시지를 보낼 수 있습니다.

| 이미지5. 개선 방향의 재구매 유도 메시지 (TO-BE, 예시)

💡 DXE는 M사에 상품 카테고리별 재구매 주기를 분석해 '미방문 경과일'이 아닌 실제 구매 주기를 발송 시점의 기준으로 재설계하고, 이미 휴면 구간에 진입한 고객에게는 할인 쿠폰 대신 상품 관리법·리뷰·활용 콘텐츠 등 정보성 메시지를 별도 트랙으로 운영하며, 캠페인 간 프리퀀시 상한을 정의해 같은 고객에게 메시지가 겹치지 않도록 하는 고도화를 제안했습니다. 해당 개선안은 실제 실행으로 이어졌고, 재구매 전환율도 진단 시점보다 개선되었습니다.

② 이커머스 T사 : 빈도는 줄이는 것이 아니라 고객 행동에 맞춰 나누는 것입니다

빈도를 점검하면 "발송 횟수를 줄이자"는 결론으로 이어지기 쉽습니다. 이커머스 T사도 신규 가입 고객 대상 친구톡 캠페인을 앞두고, 모든 고객에게 주 최대 2회를 일괄 적용하는 방안을 검토하고 있었습니다.

그런데 T사 데이터에서 가입 후 첫 구매는 대부분 가입 당일부터 3일 이내에 발생하고 있었습니다. 이 기간에 일괄 제한을 걸면, 상품을 둘러보고 장바구니까지 담은 구매 직전 고객에게 보낼 메시지까지 막히게 됩니다. 이렇게 되면 첫 구매가 가장 많이 일어나는 시기에 전환 기회를 그대로 흘려보내게 됩니다.

반대의 경우도 있습니다. 프리퀀시를 따로 정하지 않고 캠페인마다 발송하는 서비스도 생각보다 많은데, 이때 여러 캠페인의 타겟에 동시에 들어간 고객은 짧은 기간에 많은 메시지를 받게 되고 결국 채널 수신을 차단하기도 합니다. 또한 글로벌 CRM 솔루션 B사에서도 발송 빈도 분석에서, 메시지가 너무 많으면 앱 삭제와 수신 거부가 늘고 너무 적으면 참여 기회를 놓친다고 설명합니다.

그래서 DXE는 먼저 T사의 신규 가입 고객을 가입 후 행동(가입만 함 / 상품 조회 / 장바구니 / 구매)에 따라 세그먼트로 나누고, 세그먼트별로 친구톡에서 하루와 한 주에 받게 되는 최대 메시지 수를 분석했습니다. 그리고 이 결과를 DXE 내부 데이터 벤치마크와 대조하고, 업계 업종별 발송 빈도 분석도 함께 참고했습니다. 

| 이미지6. 고객 여정별 메시지 수신과 적정 프리퀀시 도출

그 결과, 가입만 하고 추가 행동이 없는 고객은 주 최대 3회로 두고, 상품을 조회하거나 장바구니에 담은 고객은 주 최대 5회까지 열어 두었습니다. 첫 구매를 마친 고객은 재구매 주기가 돌아올 때 분기 최대 1회만 받습니다. 즉, 행동한 고객에게는 더, 행동이 없는 고객에게는 덜 보내는 구조로 조정했고, 변경 후에도 고객의 실제 피로도를 추적하기 위해 캠페인 성과지표를 지속 모니터링 하였으나, 성과는 상승하였고 이탈율(카카오톡 친구 삭제)은 큰 차이가 나타나지 않았습니다.

💡 DXE는 T사에 전 고객 일괄 제한 대신 가입 후 1주 동안 고객 행동(상품 조회·장바구니·구매) 단계에 따라 일·주 최대 발송 수를 다르게 적용하고, 기존 리마인드와 소재가 겹치는 캠페인 하나는 운영하지 않도록 조정하는 행동 기반 프리퀀시 설계를 제안했습니다.

적정 빈도는 정해진 숫자가 아닙니다. 고객이 어떤 행동을 했는지, 첫 구매까지 얼마나 걸리는지에 따라 달라집니다. 일괄로 줄이거나 늘리기 전에, 세그먼트별로 하루와 한 주에 최대 몇 번의 메시지를 받게 되는지부터 계산해 보는 것이 출발점입니다.

3. 지금 바로 해보는 CRM 자가진단 체크리스트

아래는 이번 글에서 다룬 두 영역의 점검 기준입니다. 1편의 체크리스트 4가지(캠페인 운영 현황·캠페인 전략·소재·노출 위치)와 함께 보시면 CRM 캠페인 진단 6개 영역을 모두 점검하실 수 있습니다.

확인이 어려운 항목이 있다면, 해당 영역이 현재 우선순위가 가장 높은 진단 대상입니다.

마치며

두 편에 걸쳐 이커머스 4개사의 진단·제안 사례로 CRM 캠페인 진단 6개 영역을 살펴봤습니다. 영역마다 무엇을 봐야 하는지 한 줄로 정리하면 아래와 같습니다.

| 이미지7. CRM 캠페인 진단 6개 영역별 체크 관점 (1·2편)

여섯 영역에서 발견된 문제는 모두 달랐지만, 개선의 출발점은 같았습니다. 예산이나 발송량을 늘리는 것이 아니라, 이미 운영 중인 캠페인의 기준과 배치를 바꾸는 것입니다. 흩어진 캠페인을 한 표에 모으고, 지면의 노출 순서를 정하고, 소재와 노출 위치의 기준을 세우고, 세그먼트 기준과 발송 시점·빈도를 다시 정의하는 일 모두 추가 예산보다 현황을 정확히 아는 것이 먼저입니다.

단, 이번 진단 결과를 그대로 가져다 쓰면 안 됩니다. 고객 구성과 상품의 구매 주기, 운영 중인 캠페인 구조는 비즈니스마다 다르기 때문입니다. 따라서 1·2편의 체크리스트 6가지를 바탕으로 본인 서비스에 맞는 방법으로 진단을 실행해야 합니다.

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