열 손가락 깨물어 안 아픈 손가락 있다?
2006-02-23 권혁민(「니」 이마케팅 팀장)
‘열 손가락 깨물어 안 아픈 손가락 없다’는 말은 부모님에게는 확실히 적용되는 말이다. 자식이 잘나든 못나든 자식을 위하는 맘에야 차이가 있겠는가? 하지만 패션 브랜드 입장에서 마케터가 고객을 바라보는 입장은 어떨까? 한마디로 표현하면 ‘열 손가락 물어 안 아픈 손가락도 있다’ 또는 ‘정말 너무도 많이 아픈 손가락이 있다’가 될 것이다.
고객을 관리한다는 것은 첫째, 고객의 무엇을 관리할 것인가, 둘째 고객관리의 접점을 무엇으로 할 것인가, 셋째 그 방법을 어떻게 할 것인가의 문제다. 위에 대한 답이 있을 때 비로소 제도와 인프라가 만들어진다.
제도와 인프라를 만드는 구체적인 이유는 무엇일까? 그 이유는 차별화된 고객관리를 통해 자원의 한계를 극복, 좀더 효과적인 부분에 선택 집중하자는 것이다. 그럼 고객의 적용 문제를 고객의 등급 관리로 설명해 본다.
필드가 모여 고객 모습이 형성된다
고객을 등급별로 관리한다는 것은 관리 고객의 규모에 따라 다르게 접근될 수 있다. 엑셀의 행이 6만5천536, 열이 266건으로 행과 열이 만나는 셀이 약 1천680만 건이라는 것을 알고 있는가? 만약 한 열에 한 고객을 정의할 경우 고객이 6만5천이 넘어간다면 엑셀 한 시트로 관리할 수 없다는 말이다.
엑셀에는 분석을 위한 다양한 도구가 있다. 예를 들어 피봇 테이블(Pivot Table)을 이용하면 2차원 범위 안에서 다양한 분석이 가능해진다. 흔히 말하는 DBMS의 방법 중 관계형 데이터베이스 체계가 지금의 일반적 방법인데, 그 방법은 엑셀 시트와 흡사하다고 이해해도 된다. 관계형 데이터 모델(Relational data model)은 행(Row)과 열(Column)로 이루어진 ‘릴레이션’과 수학적으로 정의된 연산들로 구성된다. 관계형 데이터 모델을 기초로 한 관계형 데이터베이스는 행을 레코드(Record)란 용어로, 열을 필드(Field) 또는 데이터 항목(Data item)이란 용어로, 그리고 릴레이션을 테이블이란 용어로 사용한다.
패션 브랜드 입장에서 고객을 정의하는 과정을 살펴보자. 고객 관련 정보는 크게 기본 인적 정보 + 설문 정보 + 구매 정보 + 이벤트 반응 정보 등으로 나뉜다. 이는 각각 테이블의 모습으로 존재할 수 있다. 위의 각 정보들이 각각 테이블화된다고 생각하고 정리해 보자.
만약 고객의 인적 기본 정보를 고객명, 주민등록번호, 고객카드번호, 핸드폰, 이메일, 우편번호, 주소, 전화번호라고 가정하면 이것은 열, 즉 필드(데이터 항목) 부분이며 이런 각각의 필드들이 모여 한 고객의 모습을 만든다. 이런 고객의 열을 모아둔 것을 행 또는 레코드라고 생각하면 된다.
이것은 쉽게 생각하면 엑셀 파일을 생각하면 된다. 엑셀은 행과 열로 만들어져 있다. 열의 합이 한 데이터를 표현하는 총체적인 것이고, 이것이 권혁민 한 명을 한 행에 다 정리한 것이다. 이것이 한 레코드라는 의미다(<표 1> 참조).
여기에 권혁민의 구매 이력에 관련된 정보를 생각해 보면 <표 2>와 같다.
만약 권혁민이 여러 번 구매한다면 위와 비슷한 레코드가 계속 밑으로 누적된다. 위의 고객 기본 정보에 권혁민은 1명이지만 여러 번 구매할 수 있기 때문에 구매 정보에는 여러 개 레코드가 존재할 수 있다. 물론 고객의 구매 정보만 보면 구매 스타일은 알 수 있지만 그 고객의 연락처는 알 수 없다. 반대로 고객의 기본 정보만 가지고는 고객이 어떤 구매를 하는지 알 수 없다. 그렇다면 한 고객에 위 정보를 모두 모아두면 어떨까?
이때는 이런 문제가 발생한다. 한 레코드는 그 데이터 값이 다 있어야 한다. 그 모습은 <표 3>과 같다.
<표 3>의 항목에서는 이름, 주민등록번호, 전화, 메일 등의 고객 기본 인적 정보가 구매가 있을 때마다 계속 반복적으로 누적되어야 한다. 그렇게 되면 저장 공간의 낭비가 발생하며 원하는 데이터를 찾는 데 시간적 장애를 줄 수 있다.
이처럼 고객 1명을 규정짓고 그 고객의 행동을 규정하는 것에도 여러 설계가 나올 수 있다. 중요한 것은 고객을 정의하는 데이터 항목은 처음부터 정의가 잘 되어 있어야 한다는 것이다. 설계 변경은 유지·보수 부담은 물론 실제 업무 진행에 장애 요인이 될 수도 있다.
고객 구매 정보, 왜 필요한가?
그럼 <표 3>의 고객 관련 데이터 중에서 고객의 구매 정보는 왜 필요한 것일까? 그것은 고객을 기준에 따라 분류 근거를 마련하고 그 분류를 마케팅적으로 활용해야 하기 때문이다. 여기에서는 고객 분류의 기준이 무엇인지, 또 분류해서 무엇을 할 수 있을지가 중요해진다.
고객 분류의 기준은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 고객의 구매 이력을 통한 분류 방식인 RFM 방식, 둘째, 고객의 설문을 바탕으로 한 고객 라이프스타일 분류법, 셋째, 고객 캠페인 전개 반응에 따라 구분하는 방법이 있다.
고객을 관리한다는 것은 첫째, 고객의 무엇을 관리할 것인가, 둘째 고객관리의 접점을 무엇으로 할 것인가, 셋째 그 방법을 어떻게 할 것인가의 문제다. 위에 대한 답이 있을 때 비로소 제도와 인프라가 만들어진다.
제도와 인프라를 만드는 구체적인 이유는 무엇일까? 그 이유는 차별화된 고객관리를 통해 자원의 한계를 극복, 좀더 효과적인 부분에 선택 집중하자는 것이다. 그럼 고객의 적용 문제를 고객의 등급 관리로 설명해 본다.
필드가 모여 고객 모습이 형성된다
고객을 등급별로 관리한다는 것은 관리 고객의 규모에 따라 다르게 접근될 수 있다. 엑셀의 행이 6만5천536, 열이 266건으로 행과 열이 만나는 셀이 약 1천680만 건이라는 것을 알고 있는가? 만약 한 열에 한 고객을 정의할 경우 고객이 6만5천이 넘어간다면 엑셀 한 시트로 관리할 수 없다는 말이다.
엑셀에는 분석을 위한 다양한 도구가 있다. 예를 들어 피봇 테이블(Pivot Table)을 이용하면 2차원 범위 안에서 다양한 분석이 가능해진다. 흔히 말하는 DBMS의 방법 중 관계형 데이터베이스 체계가 지금의 일반적 방법인데, 그 방법은 엑셀 시트와 흡사하다고 이해해도 된다. 관계형 데이터 모델(Relational data model)은 행(Row)과 열(Column)로 이루어진 ‘릴레이션’과 수학적으로 정의된 연산들로 구성된다. 관계형 데이터 모델을 기초로 한 관계형 데이터베이스는 행을 레코드(Record)란 용어로, 열을 필드(Field) 또는 데이터 항목(Data item)이란 용어로, 그리고 릴레이션을 테이블이란 용어로 사용한다.
패션 브랜드 입장에서 고객을 정의하는 과정을 살펴보자. 고객 관련 정보는 크게 기본 인적 정보 + 설문 정보 + 구매 정보 + 이벤트 반응 정보 등으로 나뉜다. 이는 각각 테이블의 모습으로 존재할 수 있다. 위의 각 정보들이 각각 테이블화된다고 생각하고 정리해 보자.
만약 고객의 인적 기본 정보를 고객명, 주민등록번호, 고객카드번호, 핸드폰, 이메일, 우편번호, 주소, 전화번호라고 가정하면 이것은 열, 즉 필드(데이터 항목) 부분이며 이런 각각의 필드들이 모여 한 고객의 모습을 만든다. 이런 고객의 열을 모아둔 것을 행 또는 레코드라고 생각하면 된다.
이것은 쉽게 생각하면 엑셀 파일을 생각하면 된다. 엑셀은 행과 열로 만들어져 있다. 열의 합이 한 데이터를 표현하는 총체적인 것이고, 이것이 권혁민 한 명을 한 행에 다 정리한 것이다. 이것이 한 레코드라는 의미다(<표 1> 참조).
여기에 권혁민의 구매 이력에 관련된 정보를 생각해 보면 <표 2>와 같다.
만약 권혁민이 여러 번 구매한다면 위와 비슷한 레코드가 계속 밑으로 누적된다. 위의 고객 기본 정보에 권혁민은 1명이지만 여러 번 구매할 수 있기 때문에 구매 정보에는 여러 개 레코드가 존재할 수 있다. 물론 고객의 구매 정보만 보면 구매 스타일은 알 수 있지만 그 고객의 연락처는 알 수 없다. 반대로 고객의 기본 정보만 가지고는 고객이 어떤 구매를 하는지 알 수 없다. 그렇다면 한 고객에 위 정보를 모두 모아두면 어떨까?
이때는 이런 문제가 발생한다. 한 레코드는 그 데이터 값이 다 있어야 한다. 그 모습은 <표 3>과 같다.
<표 3>의 항목에서는 이름, 주민등록번호, 전화, 메일 등의 고객 기본 인적 정보가 구매가 있을 때마다 계속 반복적으로 누적되어야 한다. 그렇게 되면 저장 공간의 낭비가 발생하며 원하는 데이터를 찾는 데 시간적 장애를 줄 수 있다.
이처럼 고객 1명을 규정짓고 그 고객의 행동을 규정하는 것에도 여러 설계가 나올 수 있다. 중요한 것은 고객을 정의하는 데이터 항목은 처음부터 정의가 잘 되어 있어야 한다는 것이다. 설계 변경은 유지·보수 부담은 물론 실제 업무 진행에 장애 요인이 될 수도 있다.
고객 구매 정보, 왜 필요한가?
그럼 <표 3>의 고객 관련 데이터 중에서 고객의 구매 정보는 왜 필요한 것일까? 그것은 고객을 기준에 따라 분류 근거를 마련하고 그 분류를 마케팅적으로 활용해야 하기 때문이다. 여기에서는 고객 분류의 기준이 무엇인지, 또 분류해서 무엇을 할 수 있을지가 중요해진다.
고객 분류의 기준은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 고객의 구매 이력을 통한 분류 방식인 RFM 방식, 둘째, 고객의 설문을 바탕으로 한 고객 라이프스타일 분류법, 셋째, 고객 캠페인 전개 반응에 따라 구분하는 방법이 있다.
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