Customer analytics 101: What it is and how it works for growth

기업에서는 점점 더 고객 데이터 수집의 우선순위를 정하고 있지만 대부분의 기업은 이를 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 에 따르면 2023년 Zendesk 고객 경험 동향 보고서, 비즈니스 리더의 67%는 고객 데이터를 사용하고 공유하는 데 있어 체계적이지 못한 노력을 경험했다고 보고합니다. 고객 행동에 대한 답변을 얻을 수 있음에도 불구하고 많은 기업은 여전히 ​​추측에 의존하고 있습니다.

고객 분석은 추측을 제거하고 기업이 명확한 조치 방향을 찾을 수 있도록 통찰력을 제공합니다. 이는 소비자를 이해하여 소비자의 기대에 맞는 고객 여정을 만들 수 있도록 도와줍니다.

이 가이드에서 다룰 내용은 다음과 같습니다.

• 고객 분석이란 무엇으로 정의되나요?
• 고객 분석의 이점
• 4가지 주요 고객 분석 카테고리
• 고객 데이터를 수집하고 분석하는 방법
• 고객 분석 결과로 무엇을 할 수 있나요
• 고객 데이터 분석의 예

고객 분석이란 무엇으로 정의되나요?

고객 분석은 구매자의 요구와 기대를 파악하기 위해 고객 상호 작용에서 데이터를 수집하고 해석하는 프로세스입니다.

웹사이트, 앱, 소셜미디어, 고객 피드백 설문조사 등 다양한 접점에서 고객 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에서 팀 구성원은 수동으로 또는 를 사용하여 데이터를 분석하고 보고서를 컴파일할 수 있습니다. 고객 분석 소프트웨어.

이러한 통찰력을 통해 기업은 청중을 더 잘 이해하고 더 나은 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다. 또한 기업이 최적의 가격 구조를 결정하고, 마케팅 캠페인을 통해 적합한 고객을 타겟팅하고, 수익을 늘리고, 전반적인 고객 경험(CX)을 개선하는 데 도움이 됩니다.

고객 분석이 왜 중요한가요?

고객 분석 프로세스를 채택하면 기업은 기존 조사 방법을 고수할 경우 활용하지 못할 풍부한 지식에 액세스할 수 있습니다. 보다 실행 가능한 시사점을 제공하는 동시에 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 시간을 줄여줍니다. 고객 분석의 이점을 활용하지 못하면 선두를 달리는 대신 목표 시장을 쫓게 됩니다.

고객 분석의 이점

소비자 분석은 고객 행동에 대한 완전한 시각을 제공합니다. 추적 및 분석 CX 지표 사람들이 귀하의 제품이나 서비스를 발견하고 사용하는 방법, 지원 팀과 상호 작용하는 방법, 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지를 알 수 있습니다. 데이터가 확보되면 운영 및 고객 경험을 개선하여 이를 업무에 활용할 수 있습니다.

개인화된 경험을 만들어 보세요

고객 분석을 통해 기업은 고객 행동, 선호도, 요구 사항에 대한 통찰력을 제공함으로써 개인화된 경험을 창출할 수 있습니다. 기업은 데이터를 분석하고 고객이 무엇을 찾고 있는지, 제품이나 서비스와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.

개인화에는 단순히 고객의 이름을 사용하는 것 이상이 필요합니다. 데이터를 통해 구매자에 대해 알아보고 싶다면 접근 방식을 안내하는 몇 가지 질문을 참조하세요.

• 고객의 선호도를 활용하여 고객이 다음에 원하는 것이 무엇인지 예측하려면 어떻게 해야 합니까?

• 고객의 공통점은 무엇입니까?

• 구매자 행동을 전체적으로 파악하기 위해 제2자 또는 제3자 데이터를 확보할 수 있습니까?

이 정보를 사용하여 마케팅 캠페인과 제품 추천부터 고객 지원 상호작용까지 고객 경험을 개인화하세요. 예를 들어 회사에서는 고객 세분화 고객이 웹사이트에 어떻게 참여하는지 파악하고 자신이 본 제품을 홍보하는 개인화된 이메일을 보냅니다.

고객 참여 개선

고객 분석이 개선될 수 있습니다 고객 참여 과거의 상호 작용과 데이터를 기반으로 고객 행동과 선호도를 예측합니다. 통찰력을 사용하여 고객 여정 그 과정에서 겪는 어려움도 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 고객의 참여도가 높아질 것입니다.

참여도를 높이려면 현재 방해가 되는 것이 무엇인지 진단해야 합니다.

• 이탈률이 가장 높은 웹페이지와 가장 낮은 웹페이지는 무엇입니까?

• 고객이 가장 많이 사용하는 제품 기능은 무엇입니까?

• 고객이 어떤 소셜 미디어 플랫폼을 사용하고 있나요?

고객 데이터 분석을 통해 지원 티켓의 추세를 파악하고 반복되는 문제를 해결할 수 있습니다. 피드백을 수집하는 것도 중요합니다. 고객의 의견을 듣고 큰 그림을 살펴보면 향후 출시할 올바른 기능을 알게 될 것입니다.

고객 유지 강화

고객 경험을 성공적으로 개인화하고 고객 참여를 개선한다면 고객이 계속 머물 가능성이 더 높아집니다. 그러나 고객 분석은 기업이 고객 이탈을 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다.

분석은 고객이 이탈할 위험이 있는 시기를 나타내는 고객 행동 패턴을 강조할 수 있습니다. 그런 다음 회사는 문제를 해결하거나 충성도 인센티브를 제공하여 직원을 유지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

개선된다면 고객 충성도 것이 조직의 주요 목표라면 다음 핵심 성과 지표를 살펴보세요.

• 고객이 지원을 기다리는 시간은 얼마나 됩니까?

• 불만 사항은 일반적인 문제를 중심으로 발생합니까?

• 비즈니스를 유지하는 데 가장 효과적인 대응은 무엇입니까?

회사 수익 증대

고객 데이터를 분석하는 방법을 알면 회사가 수익을 올릴 수 있는 새로운 길을 열 수 있습니다. 타겟 마케팅을 통해 신규 구매자를 유치하면 고객 기반을 확대하세요. 팀이 교차 판매 및 상향 판매 기회를 식별하면 고객당 수익이 증가할 수 있습니다. 고객이 지불할 금액을 이해하여 가격을 최적화할 수 있습니다.

수익 증대가 최종 목표일 수 있지만 다른 비즈니스 결정을 얼마나 효과적으로 처리하느냐에 따라 전반적인 성공이 결정됩니다.

• 당신의 현재 상태는 무엇입니까 고객 평생 가치?
• 어느 분야에서 성공했거나 실적이 저조했나요? 고객 라이프사이클 관리?
• 귀하의 고객 관계는 거래적입니까, 아니면 고객의 성공을 위해 투자하고 있습니까?

4가지 주요 고객 분석 카테고리

4개가 있어요 고객 분석 유형: 설명적, 진단적, 예측적, 처방적입니다. 다양한 카테고리를 이해하면 해당 카테고리가 제공하는 모든 것을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 데이터를 수집하고 분석하는 방법: 5가지 모범 사례

고객 분석을 수집하고 분석하는 작업을 수동으로 수행하면 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 와 같은 고객 서비스 소프트웨어 솔루션 Zendesk— 와 통합됩니다. 고객 데이터 플랫폼 (CDP)를 사용하면 프로세스가 더 빨라질 수 있습니다. 이를 통해 고객 데이터를 더욱 효율적이고 안전하게 수집, 처리, 요약할 수 있습니다.

목표와 사용할 도구 설정

고객 데이터 수집은 모든 비즈니스 전략의 필수적인 부분입니다. 이는 기업이 고객을 더 잘 이해하고, 제품이나 서비스를 개선하고, 마케팅 활동을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 고객 데이터를 수집하기 전에 노력이 집중되고 효과적이도록 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다.

다음은 고객 데이터 수집 목표를 설정하는 데 도움이 되는 몇 가지 단계입니다.

1. 비즈니스 목표를 정의하세요: 고객 데이터를 수집하여 무엇을 달성하고 싶나요? 고객 유지율을 높이고, 매출을 늘리거나, 마케팅 활동을 개선하고 싶으십니까?
2. 데이터 수집 방법을 결정합니다. 설문조사, 소셜 미디어 청취 도구 또는 고객 분석 소프트웨어를 사용하시겠습니까?
3. 측정 가능한 목표 설정: 귀하의 목표는 수익 증대, 비용 절감, 고객 또는 직원 경험 향상 등의 비즈니스 목표와 일치해야 합니다. 예를 들어, 고객 유지율을 높이려면 고객 만족도 평점을 특정 비율만큼 높이는 목표를 설정하세요.
4. 타임라인 만들기: 데이터 수집을 시작할 시기, 수집 빈도, 진행 상황을 검토할 시기를 결정하세요.

고객 데이터 수집에 대한 명확한 목표를 설정하면 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. 목표를 정기적으로 검토하여 관련성을 유지하는 것이 중요합니다.

목표를 설정하면 해당 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 식별된 기회에 대한 명확한 실행 계획을 설정하라는 메시지가 팀에 전달됩니다.

필요한 데이터만 캡처하세요

데이터를 위한 데이터 수집은 주의를 산만하게 만들 수 있으므로 피해야 합니다. 추적하는 측정항목은 설정한 목표와 일치해야 건설적인 통찰력을 더 쉽게 얻을 수 있습니다.

를 가져오는 고객 서비스 소프트웨어 옴니채널 분석 훌륭한 데이터 소스가 될 수 있습니다. 이 소프트웨어에는 고객 이름, 주소, 이전 지원 티켓, 구매 내역과 같은 관련 정보가 들어 있습니다. 또한 설문조사를 사용하여 고객 피드백 제품 및 서비스 상호 작용에 대해 정성적 및 정량적 데이터를 혼합하여 얻습니다.

데이터 획득 방법에 관계없이 우선순위를 정하는 것이 중요합니다 고객 투명성. 수집하는 정보와 그 이유를 고객에게 알리면 신뢰가 쌓이고 마음의 평화를 얻을 수 있습니다.

고객 데이터를 안전하게 저장

무사히 남고객 데이터 관리 중 평판과 고객의 개인 정보를 보호하려는 모든 회사의 최우선 순위입니다. 이는 좋은 비즈니스 관행이지만 데이터 보호 규정을 준수하는 것도 필수적입니다.

고려해야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 보안 저장소 사용: 적절한 암호화 및 액세스 제어 기능을 갖춘 보안 서버에 고객 데이터를 저장하세요.
2. 액세스 제어 구현: 업무를 수행하는 데 필요한 직원만 고객 데이터에 액세스하도록 제한하십시오. 강력한 비밀번호와 다단계 인증을 사용하세요.
3. 데이터를 정기적으로 백업하세요: 이렇게 하면 손실되거나 손상된 데이터를 쉽게 복원할 수 있습니다.
4. 데이터를 안전하게 폐기하세요: 데이터가 더 이상 필요하지 않으면 안전하게 폐기하세요. 이로 인해 하드 드라이브를 물리적으로 파괴하거나 데이터 삭제 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

진화하는 위협과 규제 요구 사항에 직면하여 데이터 스토리지 관행이 효과적인지 확인하려면 데이터 스토리지 관행을 정기적으로 검토하는 것이 중요합니다.

데이터 정리 및 분류

고객 데이터를 정리하고 분류하는 것은 데이터를 정확하고 최신이며 유용하게 유지하는 데 중요한 단계입니다. CDP의 분석 도구는 대부분의 작업을 처리해야 하지만 다음은 따라야 할 몇 가지 모범 사례입니다.

1. 오류를 식별하고 수정합니다: 데이터 유효성 검사 도구를 사용하여 데이터의 실수와 불일치를 찾아냅니다. 여기에는 철자 오류, 중복 항목, 데이터 누락 등이 포함될 수 있습니다. 식별한 오류를 수정하세요.
2. 데이터 표준화: 모든 기록에서 일관되도록 데이터를 표준화합니다. 여기에는 데이터를 일관된 스타일로 형식화하거나 표준화된 범주 세트를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
3. 중복 제거: 중복 항목 제거, 데이터를 단일 레코드로 통합, 불필요한 데이터 필드 제거 등 아무 목적도 없는 중복 데이터를 제거합니다.
4. 데이터 분류: 쉽게 분석할 수 있는 의미 있는 범주로 데이터를 구성합니다. 여기에는 인구통계, 행동 또는 기타 의미 있는 카테고리별로 데이터를 그룹화하는 것이 포함될 수 있습니다.

패턴과 실행 가능한 시사점을 찾아보세요

숫자만으로는 전체 그림을 알 수 없으므로 측정항목과 함께 무슨 일이 일어나고 있는지 설명하는 설명을 함께 제공해야 합니다. CDP를 사용하여 고객 데이터를 분석하고 패턴을 식별하십시오. CDP는 기계 학습을 활용하여 데이터를 분류하고 추세를 표면화합니다.

시사점을 찾는 동안 상관 관계를 기반으로 원인과 결과를 가정할 때 주의하십시오. 가장 설득력 있는 이야기를 전달하려고 하는 대신 호기심의 렌즈를 적용하십시오. 동일한 데이터를 해석하는 방법은 다양하므로 정량적 데이터 포인트와 정성적 데이터를 비교하는 것은 더 광범위하고 정확한 그림을 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 분석한 후 결과를 팀이나 해당 부서와 공유하세요. 데이터 시각화 그래프나 막대 차트와 같은 매체는 사실과 수치를 자동으로 전달하는 것과는 달리 정보를 더 쉽게 소화하고 스토리를 전달하는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터 분석 결과로 무엇을 할 수 있나요

고객 데이터 분석을 수행한 후 다음 단계는 통찰력을 회사에 적용하는 것입니다. 고객 분석의 이점은 영업, 마케팅 및 고객 서비스 팀에 적용됩니다. 성능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 고객 유지율 향상: 예측 분석은 과거 추세를 사용하여 미래 행동을 예측할 수 있습니다. 데이터에 고객이 떠날 위험이 있는 것으로 나타나면 고객 서비스 팀이 적극적으로 노력하여 고객을 유지할 수 있습니다.
• 운영 비용 절감: 소비자 분석은 비즈니스가 자동화, 채널 전략, 티켓 감소 전략, 마케팅 전략 등 운영 개선을 알리는 통찰력을 제공하는 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 소비자 통찰력을 통해 마케팅 팀은 고객 행동과 선호도를 이해하고 효과적인 캠페인을 구축할 수 있습니다. 그러면 마케팅 팀은 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역에 리소스를 집중하고 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.
• 수익 창출 활동 개선: 청중의 구매 패턴을 파악한 후에는 고객에게 도움이 되는 타겟 제안을 보내고 상향 판매 및 교차 판매를 촉진할 수 있습니다.

고객 데이터 분석의 예

고객 데이터 분석의 적용은 업계 및 회사 목표에 따라 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 분석을 프로세스에 통합하는 방법에 대해서는 다음 예를 살펴보고 고객 참여 증대, 보존 등이 있습니다.

HotDoc: 데이터 활용

핫독 환자가 의료 서비스 제공자와 연결될 수 있도록 돕는 온라인 의료 서비스 회사입니다. 회사의 고객 서비스 팀은 코로나19로 인해 활동이 증가했지만 그들이 사용하고 있던 기본 데이터 보고 도구는 이를 따라잡지 못하고 유용한 통찰력을 제공하지 못했습니다.

회사는 분석 요구 사항을 충족하기 위해 Zendesk로 전환했고 신속하게 문제를 진단하고 해결할 수 있었습니다. HotDoc은 대시보드를 사용하여 월별 보고서를 생성하고 성과를 측정하여 15명으로 구성된 팀이 매월 티켓 4,000장.

Northmill Bank: 사일로 해체

노스밀 은행 기술 발전을 활용하여 금융 부문에 개인화와 투명성을 제공합니다. 사용자는 은행의 고객 지원을 칭찬했지만 상담원은 이를 따라잡기 위해 고군분투했습니다. 고객 데이터에 대한 통합된 보기가 없었으며 커뮤니케이션은 4개의 개별 이메일 받은 편지함으로 확장되었습니다.

Northmill Bank는 Freshdesk에서 Zendesk로 전환했습니다. 왜냐하면 팀원들이 협업하고 고객에 대한 360도 뷰를 얻을 수 있는 연결된 플랫폼을 회사에 제공했기 때문입니다. 새로운 데이터 통찰력으로 팀 효율성이 향상되어 은행이 상담원을 더 고용하지 않고도 90%의 CSAT 점수를 유지할 수 있었습니다.

Games24x7: 더욱 스마트한 응답 생성

게임24x7 인도에 본사를 둔 온라인 게임 회사입니다. 고객 데이터베이스를 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어와 통합하여 팀은 고객 쿼리의 추세를 신속하게 파악하고 문제가 악화되기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

회사는 가능한 한 많은 질문에 대한 자동 응답을 생성하여 데이터 통찰력을 행동으로 전환합니다. 한편, 표준 매크로는 복잡한 쿼리에 필요할 때 상담원이 개입하는 데 도움이 됩니다. 이러한 자동화 및 트리거의 결과로 팀은 95퍼센트 3시간 이내에 티켓을 구매하세요.

소비자 분석 통찰력을 행동으로 옮기기

고객에 대해 배운 정보를 활용하여 고객의 기대치를 뛰어넘으세요. 고객이 더 빠른 답변을 원하는 경우 온디맨드 지원을 위해 셀프 서비스 옵션을 고객 포털에 통합하세요. 새로운 기능이나 제품을 원하는 경우 제품팀과 의견을 공유하세요. 이메일보다 소셜 메시징 앱을 선호하는 경우 적시에 적절한 채널을 통해 소통하세요.

고객 경험 개선 구매자와 더 강력한 관계를 구축하고 더 큰 충성도와 성장으로 보상받을 수 있습니다.