비즈니스 성장 및 고객 경험 향상을 위한 데이터 분석 컨설팅 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 커피캡슐 기업 네스프레소가 비즈스프링과 함께 고객 행동 데이터 기반 경험 최적화 및 리텐션 향상 컨설팅을 진행한 사례입니다.
- 구매 고려 기간 코호트 분석과 Aware-Interest-Consider-Purchase 퍼널 기반 고객 여정 분석을 통해 홈페이지 메뉴바 및 구매 단계 개선점을 도출했습니다.
- 매달 데이터 콘텐츠·퀴즈·Playbook 배포와 세미나 개최로 조직 내 데이터 기반 의사결정 문화 확산을 지원했습니다.
- 분석 결과를 바탕으로 마케팅 수신 동의 상승 및 프로모션 알림 대상 확대 등 실질적 마케팅 액션을 제안하고 실행했습니다.
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# 비즈니스 성장 및 고객 경험 향상을 위한 데이터 분석 컨설팅
2024년 10월 17일 2025년 04월 02일
이커머스
이번에 소개해드릴 사례 네스프레소(Nespresso)는 커피캡슐 시장을 선도하는 기업입니다. 네스프레소는 전 세계인들이 에스프레소 커피를 즐기는 방식을 재정의하고, 혁신했으며 글로벌 커피 문화를 형성했습니다. 그리고 현재까지도 글로벌 시장에서 독보적인 존재감을 보이고 있습니다.
네스프레소는 고객을 객관적으로 이해하여 그들의 경험을 향상시키면서 LTV 증가에 지렛대가 되는 Actionable Metric을 발견하고 싶었습니다. 그래서 데이터 기반의 ‘고객 경험 최적화’ 및 ‘비즈니스 성과 효율 최대화’를 위한 분석 을 비즈스프링과 함께 진행하였는데요.
네스프레소는 과연 어떤 변화를 경험했을까요?
고객 배경
네스프레소는 비즈니스 성장과 고객 경험 최적화를 위한 다각도 분석 을 원했습니다.
네스프레소는 고객과의 관계를 좀 더 장기적으로 유지하기 위해 고객 행동 데이터를 분석하고 싶었습니다. 이를 통해 비즈니스 성과 증진에 효과적인 고객을 발굴하고, 그 비중을 증가시켜 투입 리소스 대비 성과 향상 효율을 최대화 시키고 싶었습니다.
이를 위해선 고객 경험을 면밀하게 분석하고, 그들의 니즈가 무엇인지 명확하게 파악하여 개선시키기 위한 인사이트 도출 및 실험 설계가 필요했습니다. 이를 기반으로 더 나아가 단발성 실험의 연속이 아닌, ‘실험-검증-레슨런 (Lesson-Learned)’의 연속으로 조직 내에 Data-Driven 문화도 확산되길 바랬습니다. 즉, 데이터를 기반으로 긍정적인 하나의 사이클이 형성되길 원했습니다.
Challenge
장기적 Retention 향상을 위한 Actionable Insight 도출
고객 데이터 기반의 분석 및 경험 향상
조직 내의 Data – Driven 문화 안착 및 확산
솔루션
비즈스프링은 고객 행동 데이터를 분석하여, 고객 Retention 향상을 위한 인사이트를 제공했습니다.
네스프레소의 비즈니스 해답을 찾기 위해 고객 로그 데이터 분석을 진행했습니다. 그 전에 비즈스프링은 먼저, 데이터를 다방면으로 활용할 수 있도록 구축된 CDP 데이터의 구조 및 관련 정보를 탐색하는 시간을 가졌습니다. 이로 인해 고객 행동을 여러 Segment로 세분화해서 살펴보고, User Flow에 따라 실제 유저들이 어떻게 움직이는지 분석할 수 있었습니다. 이를 통해 고객을 이해하고, 개선점을 찾아 비즈니스 전략 도출을 위한 컨설팅 제공을 목표로 하였습니다.
💡 적용 솔루션
- 구매 고려 기간에 대한 코호트 분석 진행 및 구매 특성 파악
캠페인을 진행할 때, 고객들이 캠페인을 인지하고, 구매까지 하는 고려 기간에 대한 코호트 분석을 진행했습니다. 이때, 캠페인의 영향 및 연간 구매 기여도도 함께 탐색하여 연 내 Sales 특징과 비교한 캠페인 기간 내의 Sales 임펙트도 함께 살펴보았습니다. 이를 통해 캠페인 진행 시, 집중해야 하는 구간을 파악하여 캠페인에 대한 구매 기여도를 높이고, 참여를 증진시킬 수 있도록 지원하였습니다.
코호트 (Cohort) 분석 예시 (출처 : BizSpring)
- 고객 경험 최적화를 위한 고객 여정 분석
고객 행동 파악을 위해 고객 여정맵을 그려보고, 분석을 진행해보았습니다. 이때, 구매까지 이어지는 고객 행동을 좀 더 면밀하게 분석하고 싶은 고객사의 니즈가 있었습니다. 그래서 고객사 비즈니스에 적합한 퍼널을 아래와 같이 만들어 4가지 고객 단계에 대한 행동을 분석했습니다.
Aware – Interest – Consider – Purchase
먼저, 각각의 퍼널에 대한 기준을 다음과 같이 정의했습니다.
각 단계별 기준 정의 (출처 : BizSpring)
이후에 각 퍼널에서 구매로 이어지는 행동에 대한 특징을 분석했습니다.
각 단계별 도출된 분석 과제 (출처 : BizSpring)
이 과정에서 고객 경험 최적화를 위한 두 가지 인사이트를 발견할 수 있었습니다.
- Home Page의 Menu Bar 개선 고객의 여정 중 가장 많이 탐색하는 페이지는 바로 첫 홈페이지였습니다. 고객들은 제품 및 서비스를 탐색하면서 Menu Bar를 사용하지 않고, 계속 홈페이지를 경유하는 패턴을 보였습니다. 이때, 페이지를 체류 시간과 함께 상세히 분석한 결과, Menu Bar 구성이 최적화 되어 있지 않다는 것을 도출하게 되었습니다.
- Purchase 단계의 최적화 필요성 고객 Segment를 나누어 구매 단계에서의 행동을 살펴보았습니다. 구매 클릭부터 구매완료까지는 3개 단계가 있었는데요, 비구매 고객들은 유독 구매의 첫 단계인 구매 제품 확인 페이지에서 많이 이탈한다는 사실을 파악했습니다. 다른 여정까지 면밀히 살펴본 결과, 첫 단계에서의 최적화가 필요하다는 인사이트를 도출하였습니다.
위와 같이 고객 여정 분석을 통해, 고객이 구매까지 이르는 단계에서의 경험을 최적화하고 구매를 유도할 수 있는 인사이트를 발견하여 제안했습니다.
- 데이터 기반의 문화 활동 및 확산 기여
데이터 기반의 의사 결정을 모든 구성원이 할 수 있도록 데이터 문화 확산 서비스도 제공하였습니다. 매달 데이터를 바라보는 방법에 대한 콘텐츠를 만들어, 관련 퀴즈와 실제 고객 데이터를 어떻게 분석해야 하는지 그 방법에 대한 가이드를 제공했습니다. 더 나아가 Playbook을 만들어 배포하고, 조직 내 모든 구성원들이 데이터 분석을 실행해볼 수 있도록 지원했습니다. 또한, 진행한 분석들을 기반으로 세미나를 개최하여 데이터 인사이트를 함께 토론하고, 공유할 수 있는 자리도 마련하였습니다.
매달 발행하는 콘텐츠에 포함된 퀴즈 예시 (출처 : BizSpring)
솔루션 결과
고객 친화적인 마케팅 액션 수립 및 데이터 문화 확산을 위한 환경을 구축하였습니다.
데이터 분석을 통해 제품군에서도 자체 영향력이 높은 제품과 고객 유입에 효과적인 채널을 파악하여 이를 조합한 마케팅 액션을 제안했습니다. 이를 통해 실제로 마케팅 수신 동의 상승에 효과를 볼 수 있었고, 프로모션 알림 설정 대상을 확대시킬 수 있었습니다.
또한, 홈페이지의 최적화 상태를 높이기 위한 pain point를 제시하여 고객 경험 향상을 위한 방안을 제시하였습니다. 이에 더해 효과적인 데이터 활용을 위한 뉴스레터 발행 및 세미나/교육 진행 등으로 실무자들이 데이터 기반의 비즈니스 통찰력을 얻고, 의사결정 내릴 수 있는 환경을 제공하였습니다.
Performance
데이터 기반의 실현 가능한 마케팅 액션 제안 및 운영
고객 여정의 pain point 및 개선점 발견
조직 내의 데이터 의사결정 문화 확산
지금까지 비즈니스 성장 및 고객 경험 향상을 위한 데이터 분석 컨설팅 성공 사례를 살펴보았습니다.
네스프레소는 고객 행동 데이터 분석을 통해 비즈니스 성과 증진에 효과적인 Key Lever 발굴 및 이탈 포인트 개선으로 고객 경험 최적화에 기반을 마련할 수 있었습니다. 또한, Data-Driven 문화 확산을 통해 분석 사례를 다양하게 전파하여 조직 내 실무자의 동기 부여 및 역량 상향을 위한 환경도 구축할 수 있었습니다. 이와 같이 비즈스프링은 데이터 분석뿐만 아니라 조직 내에 데이터 역량 내재화까지 데이터 전문가와 함께합니다.
고객 경험 향상을 위한 데이터 분석에 대해 궁금하셨던 분들께 도움이 되었길 바랍니다.
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자주 묻는 질문
이 컨설팅에서 가장 중점적으로 다룬 문제는 무엇인가요?
네스프레소는 고객과의 장기적 관계 유지와 LTV 증가를 위해 비즈니스 성과에 효과적인 고객을 발굴하고 싶어했습니다. 이를 위해 고객 경험을 면밀히 분석하고 개선 인사이트를 도출하는 것이 핵심 과제였습니다.
구체적으로 어떤 분석 방법을 사용했나요?
구매 고려 기간에 대한 코호트 분석과 캠페인 기간 내 Sales 임팩트 분석을 진행했고, Aware-Interest-Consider-Purchase 4단계 퍼널을 만들어 고객 여정을 분석했습니다.
분석을 통해 어떤 개선점을 발견했나요?
홈페이지 Menu Bar 구성이 최적화되지 않아 고객들이 이를 활용하지 않고 홈페이지만 반복 경유하는 패턴을 발견했습니다. 또한 비구매 고객이 구매 제품 확인 페이지에서 많이 이탈한다는 점을 파악해 구매 첫 단계 최적화 필요성을 도출했습니다.
데이터 문화 확산을 위해 어떤 활동을 했나요?
매달 데이터를 보는 방법에 대한 콘텐츠와 퀴즈, 실제 데이터 분석 가이드를 제공했습니다. 또한 Playbook을 배포하고 세미나를 개최해 조직 구성원들이 함께 인사이트를 토론하고 공유할 수 있도록 했습니다.
컨설팅 결과 실제로 어떤 성과가 있었나요?
제품군별 영향력과 효과적인 유입 채널을 조합한 마케팅 액션을 제안해 마케팅 수신 동의가 상승하고 프로모션 알림 설정 대상이 확대되었습니다. 또한 고객 여정의 pain point를 발견하고 조직 내 데이터 기반 의사결정 문화가 확산되었습니다.