고객을 분류하는 이유와 클러스터링 활용 방법

 

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출처 : viator.com

 

프롤로그

이태리에서 30년간 구두를 만든 장인이 있다.

그는 공방의 막내로 일할 때부터 항상 디자인보다는 편안함을 추구했으며, 수석 디자이너가 된 이후에는 공방의 전통에 맞춰 제작하긴 했지만, 가죽이나 밑창, 그리고 바느질까지 자신의 손길이 닿는 모든 곳에서 조금이라도 편하게 느낄 수 있도록 최선을 다했으며, 공방에서 일한지 정확히 30년이 된 해 자신만의 구두를 만들기 위해 조국으로 돌아왔다.
 
30년만에 돌아온 한국은 낯설었다. 고층빌딩이 즐비하고 사람들의 삶은 풍요로워졌으나 정작 자신이 처음 구두를 배워야겠다고 마음을 먹은 수제화거리는 역사의 뒤편으로 사라졌으며, 기존 방식론 더 이상 구두를 팔지 못할 것 같았다.
 
하지만, 그는 자신의 구두에 강한 확신을 가지고 있었다. 그래서, 구석이기는 하지만 수제화를 찾는 고객을 위해 작은 공방을 마련하고 자신만의 독창적인 디자인으로 구두를 만들기 시작했으며, 조금이지만 단골도 생기기 시작했다.

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우수고객 분류 방법

우수고객은 어떤 사람들일까? 자주 오는 고객? 비싼 물건을 구매하는 고객? 아니면 그것보다는 내 제품을 여기저기 홍보해주는 셀럽이 진정한 우수고객이 아닐까?
 
단골 또는 VIP로도 표현되는 우수고객은 "기업에 이윤을 가져다 주는 고객"을 말한다. 마케터 또는 경제학자들은 지금 당장, 그리고 앞으로도 꾸준히 이익을 가져다줄 것으로 기대되는 고객을 RFM이라는 지표로 측정하고 있다.
 
최근에 방문했고, 자주, 그리고 많이 구매한 고객을 뜻하는 Recency, Frequency, Monetary의 첫글자로 구성된 RFM지표는 우수고객 뿐 아니라 고객의 활동에 따라 군집(클러스터링)을 분류하거나, 재 방문 여부를 예측하는데 많이 활용된다.
 
공방주는 장부에 기록된 데이터를 활용하여 RFM관점에서 아래와 같이 정리하였다.

구분	데이터 요약
Recency(최근)	최근 6개월 내 방문 횟수, 과거 6개월 대비 최근 6개월 방문 비율 등
Frequency(자주)	최근 3년 간 방문 횟수, 월 평균 방문횟수 등
Monetary(많이)	최근 3년 간 구매금액, 월 평균 구매금액 등

 
RFM데이터는 각 구분별로 지표를 하나씩 선정한 후 각각 3 ~ 5개로 구간으로 나누고, 구간별 점수를 매기면 총 합계를 가지고  우수고객을 선정할 수 있다.
 
공방주는 15점 만점으로 고객을 구분한 후 10점이상 고객을 우수고객으로 선정했으며, 감사카드와 함께 신제품 카탈로그, 그리고 공방의 로고가 새겨진 키링을 기념품으로 발송하였다.

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우수고객의 부수 효과

우수고객 마케팅은 대 성공을 거두었다. 그간 스스로 공방에 방문해주었던 우수고객들에게 제한된 수량의 기념품은 일종의 자부심이 되어줬으며, 자발적인 홍보의 기폭제가 되어주었다.
 
감사카드를 받은 고객들은 고급스러운 디자인의 카드와 기념품을 소셜에 공유하였으며, 비록 우수고객은 아니었지만 공방을 방문했었던 셀럽들도 부러움과 함께 이 소식을 소셜에 개제하였다.
 
하지만, 소셜을 통해 유입된 게 원인이었을까? 종전보다 많은 고객들이 유입되기는 하였지만, 1~2개의 상품만 구매한 후 더 이상 찾아오지 않는 고객들이 많아졌고, 공방주는 일시적인 인기만으로 원자재를 구매하고 생산을 늘릴 순 없었다.
 
새로 들어온 고객 중에 앞으로도 계속 찾아오는 고객은 얼마나 될까? 이 고객들이 다시 방문한다면 어떤 상품을 구매해갈까?

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잠재 고객 발굴(우수고객 후보군)

앞으로도 꾸준히 방문하거나 향후 우수고객으로 전환될 가능성이 높은 고객을 발굴하기 위해서는 구매 기록이 충분하지 않은 일반고객보다는 이미 구매기록을 많이 가지고 있는 우수고객을 분석하는 편이 좋다.
 
일반고객이 우수고객이 되는 과정에서 구매한 상품들과 패턴 등을 분석한다면 이제 막 구매를 시작한 잠재고객이 우수고객으로 성장하는 자양분이 되어줄 것이다.
 

구분	데이터 예시
성향(다양성)	품목별 구매비중, 상품 가짓 수
구매 패턴	구매 목적(선물포장, 사이즈 등), 방문당 구매 개수, 할인 여부
상품 특징	디자인 분류, 소재, 시즌 상품 여부, 한정판 여부

 
공방주는 우수고객의 데이터를 분석하여 군집을 나눈 후 각 군집의 특징을 추출하였다. 우수고객들은 매번 선물용으로 구매하는 고객, 그리고 시즌/한정판만 구매하는 등으로 나눠졌으며, 가장 많은 비중을 차지하는 건 가짓 수와 사이즈가 다양한 가족 고객이었다.
 
이에 따라 가족고객을 위한 할인 정책을 만든 후 사이즈를 다양하게 구매한 고객을 잠재고객으로 선정하고 문자 메시지로프로모션을 안내하였다.

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시장 확대(품목 및 신규고객)

공방은 이제 더 이상 구석진 곳에 위치하지 않았다. 탄탄한 고객층을 바탕으로 대규모 생산라인을 갖추고 기성품을 생산하기 시작했으며, 유통망을 갖추고 전국 대리점에 구두를 납품하고있다.
 
그러나, 장인은 여기에 만족하지 않았고 이미 소기의 성과는 이루었지만, 더 많은 사람이 자신의 브랜드와 가치관을 알아주길 원했다. 공방주는 시장을 더욱 확대하게 위해 외부 기관에 시장조사와 리서치를 의뢰했으며 자사 고객 데이터를 활용하여 상품 선호도별 군집을 분류한 후 성별 및 연령, 지역, 직업 등의 인구구성비를 분석하였다.

보통 시장을 확대하기 위해서는 기존 고객에게 새로운 종류의 제품을 추가로 판매하거나 광고를 통해 신규고객을 확보해야 한다. 공방주는 우선 충성도가 높은 기존고객을 중심으로 시장을 확대하기로 결정하고, 리서치결과 토대로 가능성이 높은 인구통계학적 특성과 내부 군집을 결합하여 페르소나를 정의하였다.

여기서 페르소나란 "가상으로 설정한 고객의 유형"을 말하며 마케팅에서는 "편안한 구두와 스니커즈를 선호하는 30대 직장인 남성"과 같은 형태로 구성한다.

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클러스터링(군집 분석)의 활용방법

공방주는 작은 공방을 기업으로 성장시키기까지 총 3번의 클러스터링을 실행하였다.

 

RFM지표를 활용한 우수고객 그룹핑, 잠재고객 발굴을 위한 구매 패턴 클러스터링, 마지막으로는 페르소나 발굴을 위한 상품 선호도 클러스터링까지 모두 연령이나 성별과 같은 명시적인 속성이 아닌 구매와 관련된 고객의 행동을 중심으로 군집을 분류하였다.

 

보통 기업에서 활용하는 분류는 상품카테고리나 지역과 같은 사회/경제학적인 요인에 의해 나눠진다. 하지만, 고객의 행동은 각자의 성향에 따라 달라질 수 있으며, 특정 행동이나 패턴이 확연하게 드러나 군집을 형성하는 경우가 많다.

 

이러한 행동패턴은 위와 같이 기업의 경영방향성, 그리고 시장환경 등을 충분히 이해한 후 분석해야하며, 부족한 데이터는 경험이나 추론을 통해 메꿔나가만서 유연하게 대처해야 한다.

 

다음 포스트에서는 위와 같은 사례에서 사용할 수 있는 간단한 클러스터링 방법을 소개하겠다.

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