09. 비즈니스 트랜스포메이션(3): 고객과 솔루션 매칭으로 비즈니스 개선 및 신사업 발굴

지난 글에서 비즈니스 트랜스포메이션을 위해 우선 첫째로 우리 고객에 대한 데이터를 확보해 고객 프로파일링이 필요하고, 다음으로 우리 제품/서비스를 데이터로 확인할 수 있도록 속성에 대해 정리해야 한다고 이야기했다. 이 부분을 조금 더 상세하게 설명해보고자 한다. 고객과 우리 제품을 이해한다는 것은 어떤것을 의미할까?

 

고객에 대한 충분한 이해

먼저 고객을 주요 고객군으로 나누어 생각해보자. 우리 서비스를 이용하는 고객들은 어떤 사람들일까? 쉽게 떠오르는 몇가지 분류 방법으로 나이나 성별, 지역 등이 떠오를 수 있다. 우리는 고객을 두가지 축으로 나누어서 확인해볼 수 있다. 바로 "고객의 생명"과 "고객의 가치"다.

 

"고객의 생명"이라는 축에서 신규 고객과 가입한 기간이 오래된 고객으로 나눠 볼 수 있다. 가입 기간이 오래되었다는 것은 무엇을 기준으로 할까? 단순히 일주일, 한 달, 1년으로 볼수는 없다. 이 때 사용할 수 있는 기준 중 하나가 리텐션이 될 수 있다. 이번 달을 기준으로 지금 현재의 고객이 100명인데 신규 가입자가 80명이라면 한달 단위의 리텐션율은 20%가 된다. 우리는 1/(1-리텐션율) 이라는 간단한 식을 통해 대략 1.25 (1/(1-0.2) = 1/0.8 = 1.25) 달이라는 고객의 평균 생존 주기를 파악할 수 있다. 고객의 생존 주기는 약 1.25달을 기준으로 신규 고객과 오래된 고객으로 나눠볼 수 있다.

 

"고객의 가치"라는 축에서는 우리 고객 중 매출의 크기를 통해 분류 할 수 있다. 고객별로 평균 구매금액을 계산해서 이를 기준으로 큰 매출액을 기여해주시는 프리미엄 고객군과 작지만 소중한 매출액을 기여해주시는 베이직 고객군을 나눠볼 수 있다.

 

이러한 두 개 축을 통해 총 4가지 고객 그룹을 확인할 수 있다. (1) 신규 프리미엄 고객군, (2) 신규 베이직 고객군, (3) 장기 프리미엄 고객군, (4) 장기 베이직 고객군이다. 이 1~4의 순서가 우리가 파악해야하는 고객군의 우선순위이기도 하다. 신규 프리미엄 고객군을 나누어서 이 그룹에 해당하는 고객들을 데이터로 이해하고, 이들의 불만을 해소하고 니즈를 해결할 수 있는 솔루션을 제공하는 방법을 찾는 것이 중요하다. 

 

또 다른 방법은, 유저 데이터를 기반으로 데이터 과학적인 클러스터링을 만들어 보는 것이다. 예를 들어, 다이어트와 관련된 고객들을 신장, 몸무게, 체지방률, 근육량, 나이, 성별 등의 데이터로 표현하여 클러스터링을 해보면 주요 고객군들을 파악해볼 수 있다. 키가 몇 이상인 남성 그룹이라거나, 몸무게가 어느정도 범위의 30대 여성 등 주요 고객군들을 분리해볼 수 있다. 이 고객군들이 우리 서비스를 주로 이용하는 분들의 공통 특성이고 우리가 타겟해야 하는 고객 문제의 시작점이 될 수 있다.

 

우리 솔루션에 대한 충분한 이해

다음으로 우리 솔루션에 대해 이해해보자. 우리 제품/서비스도 여러 가지 기준으로 나누어 살펴볼 수 있다. 가장 잘 판매되는 빈도 기준의 제품이나 매출액이 가장 높은 것, 또는 순수익이 가장 높은 것으로 생각해 볼 수 있다. 장바구니에는 많이 들어가지만 판매로 이어지지 않는 제품들을 따로 생각해볼 수도 있다. 신규 구매율은 적지만 한 번 구매한 사람들의 재구매는 끊임없이 이어지는 제품이나, 반대로 신규 구매는 많지만 재구매가 이어지지 않는 제품으로 나눠볼 수도 있다.

 

우리 솔루션에서 주로 같이 사용되는 제품/기능에 대해 파악해볼 수도 있다. 월마트에서 데이터 분석을 통해 기저귀를 살 때 맥주도 같이 구매한다는 사실을 발견해서 진열대 위치를 바꿔 매출액을 5배 높였다는 이야기는 유명하다. 남편들이 퇴근길에 아내의 심부름으로 마트에서 기저귀를 사는데 맥주도 같이 사기 때문이라는 것이다. 콘텐츠 기업이라면 유저의 방문 경로를 통해 주로 소비하는 콘텐츠 주제들을 연결지어 확인해볼 수도 있다. 동영상이나 음악, 웹툰, 웹소설 등의 서비스에서 다양한 콘텐츠 중 함께 보는 주제들을 통합해 볼 수 있다. 이처럼 데이터 분석을 통해 주로 구매가 같이 이뤄지거나 함께 보는 제품들을 파악해서 솔루션에 대한 연계나 고객에 대한 이해도를 높일수도 있다.

 

고객과 우리 솔루션을 연결해보자

고객을 데이터로 이해하고, 우리의 솔루션을 데이터로 이해한다는 것은 자연스럽게 고객과 솔루션을 데이터로 연결해 바라보게 만든다. 다시 말해, "어떤 고객이 어떤 서비스를 사용하고 있는지"를 확인하는 과정인 것이다.

 

앞서 말한 주요 고객군들이 어떤 제품을 구매하거나 어떤 서비스 기능을 활용하는지를 확인해볼 수 있다. 반대로, 우리 주요 제품이나 서비스 기능을 기준으로 어떤 유저들이 사용하는지를 살펴볼 수도 있다. 양 방향으로 우리 고객과 솔루션이 시작점이자 도착점으로 바라보며 매칭이 이뤄지는 공통 지점을 확인해보는 것이다. 

 

결국은 어떤 특성을 가진 고객들이 어떤 속성을 가진 제품과 서비스를 좋아한다는 분석 결과가 나오게 될 것이고, 이는 고객에 대해 상세한 특징 데이터 구축과 우리 솔루션에 대한 상세한 속성 데이터 구축이 있었을 때에 가능하다. 데이터 분석에서 말하는 특징(feature)값을 통해 고객과 솔루션을 정의하면 고객과 솔루션 각각을 벡터로 표현할 수 있게 되고, 이러한 벡터값을 데이터로 분석해 상관 관계를 찾는 것이다.

 

분석 다음은 결국 액션이다. 솔루션의 개선과 신규 비즈니스 발굴

비즈니스 트랜스포메이션은 결국 우리 기업의 비즈니스 향상을 위한 것이다. 지금까지 진행한 우리 고객과 솔루션에 대한 분석은 현황 파악을 위해 필요했고, 결국은 비즈니스를 향상하기 위한 솔루션의 개선이나 신규 비즈니스 발굴을 위해 실행해야 한다.

 

우리의 고객과 솔루션을 데이터로 바라보는 것 자체가 우리 서비스를 강화하거나 새로운 서비스가 될 수 있다. 유사한 고객들이 주로 사용하는 솔루션 제품이나 기능을 파악하면 자연스럽게 추천 시스템으로 이어질 수 있고, 유사 사례들을 모아 타겟 고객들을 명확하게 좁혀 주요 솔루션 마케팅을 활성화할수도 있다. 또는 우리 기업이 분석한 고객과 제품의 관계를 종합하여 트렌드 리포트나 랭킹 리포트라는 새로운 산출물을 만들어 서비스로 제공할 수도 있다.

 

앞에서 이야기한 고객 세그먼트 및 클러스터링 과정을 통해 우리 기업의 주요 고객군 특성들을 나누어볼 수 있는데, 고객군의 특성을 나누어 보면 고객의 니즈를 세분화해서 신제품을 기획하는데에 도움이 될 수 있다. 앞서 다이어트를 예시로 들었는데, 고객들의 신체적 특징이나 생활습관, 식습관 특징을 함께 고려한다면 운동법이나 운동 스케쥴, 신규 식단이나 식품 등의 기획을 새롭게 할 수 있다.

 

지금까지와는 전혀 새로운 형태의 비즈니스를 결심할 수도 있다. 지금까지 B2B를 진행하던 기업에서 도매로 제공하는 제품에 대해 실제 소비자의 의견이나 목소리를 듣기 어려운 경우가 많다. 사업의 다각화와 신제품을 대비하기 위해서는 엔드유저의 목소리가 중요한데, 엔드유저가 사용하거나 접근 가능한 서비스를 운영하면서 다음 단계를 대비할 수 있는 것이다. 

미국계 중장비, 농기계 제조 회사로 알려진 디어 앤 컴퍼니 (존 디어)는 이제 단순히 제품을 제작하여 판매하는 것이 아니라 농기계에 부착한 다양한 센서를 통해 수집한 데이터를 기반으로 하는 신규 사업들을 진행하고 있다. 농기계의 현재 상태를 분석하고 토지를 분석해 작물 추천이나 파종 시기등을 제공할 수 있으며 현장의 날씨나 습도에 따라 예보할 수 있다. 

 

비즈니스 트랜스포메이션, DX/AIX의 종착지가 된다

비즈니스를 변화시키는 것은 굳어진 관성을 깨트려야 하기에 쉽지 않은 일이다. 모든 구성원들이 쉽게 움직이지 않고, 우선순위 설정도 어렵기 때문이다. 지금까지 이야기한 DX/AIX를 기업에 도입하고 데이터를 통해 고객과 솔루션을 파악하는 것이 중요한 이유이다. 객관적으로 우리 기업의 현황을 파악해서 개선할 수 있는 지점을 도출할 수 있다.

 

비즈니스 트랜스포메이션은 데이터 기반의 의사결정을 만든다. 리소스가 한정된 상황에서 우리 기업의 솔루션을 향상하기 위하여, 데이터는 기준점을 잡아주고 약점을 보완하고 강점을 강화할 수 있는 방향을 설명해준다. 방향에 따라 고객 만족을 위한 솔루션 개선 작업이 이루어질텐데 변화의 효과와 고객의 만족도를 확인할 수 있는 시스템을 마련하는 것이 중요해진다. 지난 06번째 글에서 이야기한 대시보드가 비즈니스 트랜스포메이션에도 필요한 것이다.

 

고객과 솔루션을 디지털 환경에서 만나게 만들어야 하고, 데이터로 해석할 수 있도록 만들고, 개선 방향으로 움직이고, 개선 효과를 확인해야 한다. DX/AIX를 단계적으로 도입하고 성숙해질수록 고객의 반응을 확인하는 주기와 솔루션의 변화 속도는 더욱 빨라지고 긴밀해질 것이다. 기업의 본질인 고객 만족을 위해 더 영리하고 기민한 대처가 가능해진다.