데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- GA4, 광고, CRM 데이터를 적재만 하고 활용하지 못하던 이커머스 기업의 데이터 클렌징 및 활용 설계 사례를 다룹니다.
- CRM 데이터의 중복 제거와 결측치·이상값 보정을 통해 데이터 신뢰도를 높이는 클렌징 작업을 먼저 진행했습니다.
- 고객 여정 단계(인지~충성고객)를 기준으로 데이터 활용 플랜과 시나리오를 설계했습니다.
- 구매 여부, n일 이내 구매, 장바구니 담기 등 고객 행동 기준으로 타겟팅 Trait을 설계해 개인 맞춤 캠페인에 활용했습니다.
- 이를 통해 충성 고객 전환의 핵심 순간을 발굴하고, 타겟별 맞춤 프로모션으로 수익을 극대화할 수 있었습니다.
데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용 - BizSpring BLOG
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# 데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용
2025년 03월 26일 2025년 04월 07일
이커머스
데이터가 중요하다고 하여, 수집은 열심히 하고 있으나 정작 활용도가 높지 않아 고민이신가요? 회원의 유입을 분석할 수 있는 광고 데이터, GA4를 통해 수집하는 행동 데이터, 고객 관계 관리에 사용하는 CRM 데이터 모두 열심히 적재하고 있지만 분석을 통한 유의미한 인사이트 도출과 전략 수집이 어려우시다면 이 글을 주목해주세요.
이번 사례에서는 열심히 쌓이기만 하는 데이터를 실제로 활용할 수 있도록 클렌징하고, 마케팅에 활용할 수 있도록 데이터를 설계하는 솔루션 사례에 대해 알려드리겠습니다.
고객 배경
다양한 툴을 통해 적재된 데이터를 실무에 활용하고 싶었습니다.
GA4의 웹/앱 행동 데이터, 광고 데이터, CRM 데이터를 이미 적재하고 있는 이커머스 기업에서는 활용도에 대한 고민이 있었습니다. 데이터는 풍부하고 많았지만, 단순히 적재하는 것만으로는 데이터를 실제로 활용하기 어려웠습니다. 다음과 같은 도전 과제를 해결이 필요했습니다.
Challenge
다양한 데이터 소스를 보유하고 있지만 데이터 결측치나 이상값이 존재
데이터 기반 마케팅 전략을 수립하기 위한 데이터 활용 플랜 및 시나리오 부재
고객 타겟팅과 개인화 마케팅을 위한 데이터 정제 및 가공의 필요
솔루션
데이터의 효과적인 활용을 위해 데이터 클렌징과 설계를 진행했습니다.
적재된 데이터의 활용을 위해, 부적합한 데이터를 가공하는 클렌징과 마케팅 타겟팅에 데이터를 활용할 수 있도록 하는 데이터 구조의 설계가 필요하였습니다. 데이터 클렌징을 통해 데이터를 활용할 수 있는 수준으로 가공하였습니다. 그 이후에는 필요한 데이터 활용 전략을 위해서 마케팅에 활용할 수 있는 플랜을 설계하였습니다. 설계된 시나리오에 따라 타겟팅 Trait을 설계하여 실질적인 데이터 활용이 가능한 솔루션을 제공했습니다.
💡 적용 솔루션
- CRM 데이터 클렌징
중복 데이터 제거 및 불완전한 데이터 보정을 위해서 가장 먼저 클렌징을 진행했습니다. 수집된 데이터는 여러 가지 원인으로 게이터가 불완전한 상태일 수 있습니다. 데이터를 적극 활용하기 위하여 데이터의 결측치와 이상값을 제거하고, 데이터의 신뢰도를 높이는 작업을 우선하였습니다. 누락된 데이터를 대치하여 채우며, 부정확한 데이터가 결과에 영향을 주지 않도록 하였습니다. 데이터 클렌징 작업을 통해 데이터 활용의 첫걸음이 시작되었습니다.
- 마케팅 활용을 위한 데이터 활용 플랜 및 시나리오 설계
신뢰도가 높아진 데이터를 구축하고, 고객 여정 단계(브랜드 인지 → 신규 가입 → 첫 구매 → 이탈 → 재구매 → 반복 구매 → 충성 고객)를 기반으로 데이터 활용 전략을 설계하였습니다. 전환으로 이어지는 고객 여정 단계에 따른 데이터 분석을 통해 고객을 이해하고, 전환에 크게 영향을 끼치는 단계를 발굴하기 위한 시나리오였습니다. 데이터 활용 플랜과 시나리오 설계를 통해 어떤 데이터를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 계획을 세울 수 있었습니다.
- 타겟팅 Trait 설계
고객의 행동 패턴에 따라 타겟 세그먼트를 분류하기 위한 trait 기준을 설계하였습니다. 각 세그먼트에 따라 쿠폰이나 사은품 제공에 대한 반응과 할인 여부에 따른 구매 성향, 맞춤형 제휴 혜택을 발굴하기 위한 분석을 진행하여 개인별 맞춤 캠페인과 메시지 도출에 활용하기 위한 목적이었습니다. 위에 설계한 데이터 활용 시나리오에 따라 trait 설계를 진행하였습니다. Trait에는 ‘구매’ 여부, ‘n일 이내’ 구매, ‘장바구니 담기’와 같은 고객 행동을 기준으로 분류될 수 있도록 설계하였습니다.
솔루션 결과
맞춤형 마케팅 전략을 진행하여 데이터 활용도도 높이고 매출을 상승할 수 있었습니다.
데이터 정제 및 분석 시나리오 설계, 그리고 타겟팅 설계 솔루션을 통해 매출 상승에 도움이 되는 더욱 정밀한 고객 분석과 효과적인 마케팅을 실행할 수 있었습니다. 가장 먼저 고객 여정 단계에서의 고객에 대한 입체적인 이해가 가능해졌습니다. 또한 충성고객으로 전환되기에 가장 큰 영향을 미친 브랜드경험의 순간(A-ha Moment)을 발굴하여, 고객 경험을 최적화 할 수 있었습니다. 비즈니스 목표에 최적화된 마케팅을 위해 캠페인 반응 성과를 확인하여 고객마다 쿠폰, 사은품 제공, 제휴 혜택 등을 맞춤 혜택을 설계하였습니다. 할인 혜택이 있어야만 구매하는 고객, 배송비 무료 혜택이 있어야만 구매하는 고객, 별다른 할인이나 혜택 없이도 구매하는 고객 등, 고객별 유형에 따라 타겟별 맞춤 프로모션 제안으로 동적인 가격 정책을 수립하였고, 불필요한 할인 없이 수익을 극대화 시키게 되었습니다. 마지막으로, 타겟 Trait 설계를 통해 ‘최근 7일 이내에 구매 시도하였으나, 구매하지 않은 고객’, ‘품절되었다 재입고 된 상품을 장바구니에 담아두었던 고객’ 등 고객 개인별 맞춤 캠페인을 설계하고 맞춤 메시지 제안이 가능해졌습니다.
Performance
온/오프라인 고객 행동 통합 분석으로 인지부터 충성 고객으로 전환되는 단계에서 고객 입체적 이해
충성 고객으로 전환되는 브랜드 경험(A-ha Moment) 발굴 및 최적화
고객 맞춤형 혜택 제공을 통한 비즈니스 목표에 최적화된 마케팅 최적화
데이터 기반 타겟별 맞춤 프로모션 제안 설계로 수익 극대화
개인 맞춤형 캠페인 및 메시지 제안
계속 쌓이고만 있었던 데이터 자산을 활용하여 지속 가능한 마케팅 혁신을 수립할 수 있었습니다. 데이터, 쌓이기만 하면 유용하지 않습니다. 실무에 활용하여 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있어야만 귀중한 자산이 됩니다. 지금도 쌓여가기만 하는 자사 데이터 속에서 비즈니스에 활용할 수 있는 놀라운 발견을 하고 싶다면 연락 주십시오.
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자주 묻는 질문
데이터는 많이 쌓아뒀는데 활용을 못하고 있어요. 어떻게 시작해야 하나요?
먼저 데이터의 중복 제거와 결측치·이상값 보정 등 클렌징 작업을 통해 데이터 신뢰도를 높이는 것이 우선입니다. 이후 고객 여정 단계를 기반으로 데이터 활용 플랜과 시나리오를 설계하면 됩니다.
타겟팅 Trait 설계는 구체적으로 어떤 기준으로 하나요?
구매 여부, 'n일 이내' 구매, '장바구니 담기'와 같은 고객 행동을 기준으로 분류합니다. 이를 통해 각 세그먼트별 쿠폰·사은품 반응, 할인 구매 성향 등을 분석해 맞춤 캠페인에 활용할 수 있습니다.
이 솔루션을 적용하면 어떤 효과를 볼 수 있나요?
고객 여정 단계에 대한 입체적 이해가 가능해지고, 충성 고객 전환에 큰 영향을 미친 브랜드 경험 순간을 발굴할 수 있습니다. 또한 타겟별 맞춤 프로모션 설계로 불필요한 할인 없이 수익을 극대화할 수 있었습니다.
고객 여정 단계는 어떻게 구성되나요?
브랜드 인지 → 신규 가입 → 첫 구매 → 이탈 → 재구매 → 반복 구매 → 충성 고객의 단계로 구성됩니다. 이 단계별 데이터 분석을 통해 전환에 크게 영향을 끼치는 지점을 발굴했습니다.