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https://www.salesforce.com/kr/hub/crm/dx-to-reduce-bounce-rate/

https://www.plecto.com/blog/sales-performance/telecom-key-performance-indicators/

300줄 요약

오늘은 최종 프로젝트의 데이터셋을 통신사(telco)로 확정한 기념으로, 이동통신사의 주요 성과지표(KPI)에 대해 알아보겠습니다!

살펴볼 지표들의 목록입니다.

하나씩 차근차근 설명드리겠습니다.

1. ARPU (Average Revenue Per User) : 특정기간의 고객 1인당 평균 매출
2. Churn Rate : 이탈률
3. NPS (Net Promoter Score) : 순 고객 추천 지수
4. CSAT (Average Customer Satisfaction Score) : 고객 만족도 점수
5. 기타 고객 만족도 관련 지표
   • 서비스 이용 기간
   • 평생 가치
   • 상호 작용 품질
   • 평균 통화 처리 시간
   • 데이터 사용량

첫 번째로, 고객 평균 매출을 뜻하는'ARPU' (Average Revenue Per User) 입니다.

대표적인 이동통신사의 성과지표로서, 뉴스 및 기사에서 쉽게 접할 수 있습니다.

ARPU는 고객당 매출 기여도를 평가하기 때문에, 이동통신사와 같은 고객 기반 사업 모델에 적합한 지표입니다.

계산법은 다음과 같습니다.

• ARPU(고객 1인당 평균 매출) = 월간 반복 매출(MRR) / 활성 유저 수
  * MRR (Monthly Recurring Revenue) : 구독 또는 계약 중인 고객들로부터 매월 들어오는 돈
  * 월, 분기, 연간 등 기간을 변형하여 사용 가능

이통통신사의 입장에서 단순하게 생각하면,

ARPU =  고객이 사용하는 '요금제' + '부가 서비스'의 합계액입니다. 즉, 고객의 통신사 서비스 사용량이라고도 볼 수도 있겠습니다.

통신 업계에서는 ARPU를 공통 지표로 사용하고 있으며, 이를 통해 통신사 간의 경쟁력을 비교합니다.

두 번째로, '이탈률' (Churn Rate) 입니다.

기업에서는 기존 고객을 유지하는 것보다 새로운 고객을 획득할 때, 적게는 몇배 크게는 몇십배의 비용이 발생합니다.

이것은 거꾸로, 기존 고객을 유지함으로써 신규 고객 획득에 사용할 대량의 비용을 절감할 수 있다는 뜻입니다.

다시 말해, 고객을 유지하는 것은 !곧! 비용 절감을 통한 '수익성의 개선'으로 이어집니다.

그리고 이를 한 눈에 보여주는 지표가 바로 '이탈률' 입니다.

계산법은 아래와 같습니다.

* 이해를 돕기 위해 두 가지로 나누어 적었습니다. 모두 같은 수식 입니다.

• 이탈률 = (기초 고객수 - 기말 고객수) / 기초 고객수 *100
  * 기초 : 기간 시작시점 / 기말 : 기간 종료시점
• 종료시점까지 이탈한 고객의 수 / 시작시점 고객의 수 *100
  * 특정 기간을 기준으로 함

예시로, 2024년도의 이탈률을 계산해보겠습니다.

2024년 1월 1일의 고객수는 1,000명입니다.
2024년 12월 31일의 고객수는 300명입니다.

이탈률
= (기초 고객수 - 기말 고객수) / 기초 고객수 *100
= 종료시점까지 이탈한 고객의 수 / 시작시점의 고객의 수 *100
= (1,000명 - 300명) / 1,000명 *100
= 700 / 1,000 *100
= 70%

통신사는 이탈률을 사용하여 자사의 서비스 이용 고객이 얼마나 유지 / 이탈했는지 파악합니다.

통신 서비스는 현대 사회에서 필수적인 인프라로서, 고객 이탈은 곧 경쟁사의 고객 획득입니다.

이는 단순한 고객 손실을 넘어 시장 점유율 감소와 매출 하락으로 직결됩니다.

때문에, 이탈률 관리는 통신사의 생존과 경쟁력 유지에 필수적입니다.

세 번째부터는 고객 만족도 관련 지표입니다.

고객 유지 = 고객 만족도

당연한 말이지만, 고객의 이탈을 방지하기 위해서는 고객이 서비스에 만족하는 것이 가장 중요합니다.

다수의 성과 관리 기업들은 고객 이탈의 원인으로 낮은 고객 만족도를 지목하고 있으며, 이탈 예측 모델링의 주요 변수로 NPS, CSAT 등 고객 만족도를 나타내는 지표를 사용합니다.

먼저, 'NPS'  (Net Promoter Score) 부터 알아보겠습니다.

NPS는 한글로 번역하면 '순 추천 지수' 입니다.

말 그대로 해당 서비스를 얼마나 추천하고 싶은지를 나타내는 지표입니다.

'이 브랜드/제품/서비스를 친구나 동료에게 추천할 의향이 얼마나 되나요?' 

이 질문은 스파르타 다면평가의 질문 중에도 있었던 것으로 기억합니다.

해당 질문에 대한 고객의 0점부터 10점 사이의 점수를 활용합니다.

그리고 점수에 따라 고객군을 다음과 같이 분류합니다.

1. 추천 고객 (Promoters) : 9 ~ 10
   • 신규 고객 획득에 도움( + )이 되는 고객층
2. 중립 고객 (Passives) : 7 ~ 8
   • 신규 고객 획득에 아무런 영향이 없는 고객층
     
3. 비추천 고객 (Detractors) : 0 ~ 6
   • 신규 고객 획득에 방해( - )가 되는 고객층

* 인지적 요인(일반적으로 보통 이상의 후한 점수를 줌) + 기업의 경험치로 설정한 분류 방법인 것 같음
** 타겟 고객의 특성에 따라 서로 다른 양상의 수치를 보일 수 있음

*** 그룹 분류 기준(점수)에 대한 비판 : 국가나 문화권의 차이

정확한 계산법은 이렇습니다.

• NPS = ( 추천 고객수 - 비추천 고객수) / 전체 응답수

그렇다면 어느 정도가 좋은 점수일까요?

NPS 지표를 고안한 Bain & Company는 아래와 같은 기준을 제공합니다.

• 0 이상: 괜찮은 점수
• 20 이상: 좋은 수준의 점수
• 50 이상: 훌륭한 점수
• 80 이상: 세계적인 수준

하지만 무엇보다 중요한 것은 산업의 평균 점수와 비교하는 것입니다.

통신 업계 평균은 17점으로 타 업계에 비해 낮은 모습을 보입니다.

또한, 주요 경쟁사의 점수를 참고하여 전략을 세우는 것도 좋은 방법이 되겠습니다.

다음은 'CSAT' (Average Customer Satisfaction Score) 입니다.

CSAT는 고객 만족도 점수를 의미하며, 가장 직관적으로 고객의 만족도를 확인할 수 있는 지표입니다.

점수는 1 ~ 5점으로 측정하며, 점수에 대한 의미는 다음과 같습니다.

1. 매우 불만족
2. 불만족
3. 보통
4. 만족
5. 매우 만족

평소에 가장 많이 보이는 형태입니다.

계산법은 이러합니다.

• CSAT = 만족 (4, 5점) 고객수 / 전체 응답수 *100

간단하게 '만족한 고객의 비율'로 생각하시면 될 것 같습니다.

NPS와 비교하면 측정하기 쉽다는 장점이 있으나, 과도하게 단편적이라는 한계도 명확합니다.

이제 마지막입니다.

통신사의 고객 이탈 예측의 요인으로 사용할 수 있는 고객 만족도 지표들입니다.

• 서비스 이용 기간 : 오랜 기간 서비스를 이용한 고객은 이탈 가능성이 낮음
• 평생 가치 : 서비스 사용 기간이 길고, 많은 혜택을 수혜한 고객일 수록 이탈 가능성이 낮음
• 상호 작용 품질 : 높은 품질의 서비스 경험은 고객 만족도를 높임
• 평균 고객 불만 처리 시간 : 고객의 불만 사항의 신속한 처리는 고객 만족도를 높임
• 최근 30일 데이터 사용량 : 데이터 사용량은 서비스 의존도를 나타냄

이렇게 이동통신사의 성과와 연결되는 지표들을 살펴보았습니다!

지표들을 활용하여 위의 그림과 같이,

고객별 이탈 위험도와 이탈 요인을 한 눈에 파악할 수 있는 대시보드를 만들어도 좋을 것 같습니다.

팀 애디 화이팅!!!

https://blog.martinee.io/post/ohouse-marketing-opt-in-rate-iam-strategy

https://brunch.co.kr/@hae-ra/41

알림 수신 동의율을 높이는 전략: 개인화 마케팅의 중요성

알림 권한 수집 방식이 옵트인(opt-in)* 방식으로 변경되면서, 사용자의 알림 수신 동의율을 높이는 것이 더욱 중요한 이슈가 되었습니다.

이러한 맥락에서 고객 경험(CX)은 사용자들로 하여금 마케팅 메시지를 수신하도록 유도하는 데 있어 중요한 요소 중 하나입니다.

*옵트인: 사용자가 직접적으로 자신의 정보를 제공하거나 마케팅 메시지를 받기 위해 동의하는 방식

고객 경험을 통한 옵트인 수신 동의 유도

사용자가 우리 서비스에 대해 긍정적인 경험을 하고 있다고 느끼면 마케팅 메시지 수신에 동의할 가능성이 높아집니다.

사용자가 서비스의 가치를 느끼고 그 경험이 유용하다고 판단했을 때 "나를 위한 정보"라는 인식이 생기기 때문입니다.

이를 위해서는 단순한 광고성 메시지가 아닌 개인화된 메시지로 다가가야만 가능한 일입니다.

마티니는 오늘의집에서 개인화된 인앱 메시지를 통해 알림 수신 동의율을 높이는 전략을 성공적으로 실행했습니다.

사용자가 직접 조회한 상품의 할인 마감일을 알려주는 방식은 고객으로 하여금 광고가 아닌 "자신에게 필요한 정보를 제공받는다"고 느끼도록 했습니다.

이와 같이 고객의 행동 데이터를 바탕으로 사용자 여정에 맞춘 개인화 시나리오는 알림 수신 동의율을 높이는 데 긍정적인 영향을 줍니다.

개인화 마케팅의 핵심: 적시적소에 맞춘 정보 제공

알림 수신 동의율을 높이기 위한 핵심 전략은 바로 "개인화"입니다.

고객에게 필요한 정보를 적시에 제공함으로써, "이 서비스가 나에게 정말 필요한 타이밍에 알림을 줄 것이다"라는 인식을 심어주는 것이 중요합니다.

예를 들어, 고객이 본 상품이 할인 중이라면 "방금 본 상품의 할인이 끝나가요! 끝나기 전에 알려드릴까요?"와 같은 메시지는 고객에게 유용한 정보로 다가가며, 알림 수신 동의율을 높이는 데 효과적입니다.

지속적인 사용자 경험을 위한 자동화

마케팅 캠페인을 성공적으로 이끌기 위해서는 구매 유도 여정을 자동화하는 것 또한 중요합니다.

마티니는 오늘의집의 추천 알고리즘을 활용하여 사용자에게 개인화된 상품 추천 메시지를 전달했습니다.

사용자가 본 상품과 비슷한 상품을 추천하는 메시지를 통해 더 많은 관심을 유도하고, 실제로 30% 이상의 구매 전환율 상승을 이끌어냈습니다.

고객 경험 중심 접근의 중요성

마케팅에서 가장 중요한 점은 바로 '고객 중심' 접근입니다.

사용자가 서비스를 사용하면서 어떤 단계를 거치는지, 어떻게 행동하는지, 그리고 어떻게 느끼는지에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

개인화, 자동화라는 수단은 전부 고객 경험을 최대한 높이기 위한 여러 방법들 중 하나입니다.

고객이 서비스에서 편리함을 실감하고 자신이 필요한 정보나 혜택을 제공받고 있다는 느낌을 받을 때 그들은 마케팅 메시지에 긍정적으로 반응할 가능성이 높아집니다.

결론적으로, 고객 경험을 최적화하는 것은 단순히 알림 수신 동의율을 높이는 수단을 넘어 마케팅 활동이 더욱 의미 있고 효과적으로 이어지게 하는 핵심적인 요소입니다.

고객이 마케팅 메시지를 받는 이유와 가치를 분명히 인식할 때 그들은 자발적으로 알림 수신에 동의하게 되며, 이는 장기적인 사용자 참여와 만족도를 높이는 중요한 첫 걸음이 될 것입니다.

요약

1. 사용자 여정 분석이란? 

웹사이트나 모바일앱에서의 고객 행동 흐름을 분석하는 것 

2. 사용자 여정 분석 유형

• 유입 경로 분석 - 사이트 유입 채널에 따라 고객이 어떻게 행동하는지 유입 이후의 경로를 분석 (직접유입, 무료 검색엔진 유입 등등)
  • 특정 유입 경로를 다른 유입 경로와 비교하여보면 해당 고객들만의 특성을 더 잘 발견할 수 있음
• 목표 경로 분석 - 유입 경로 분석과 반대로, 특정 목표에 도달하기까지의 이전 경로를 분석하는 방법
  • 구매 뿐 아니라 회원 가입, 상담 신청 등 KPI에 따라 다양한 목표를 설정하여 사용자의 이전 행동 추적 가능
• 기타 경로 분석 
  • 주요 경로 분석 - 고객들이 사이트에서 주로 어떤 행동을 하는지 고객 흐름을 전반적으로 확인 가능
  • 전후 경로 분석 - 특정 페이지 유입, 특정 행동 전후로 고객 움직임 파악 가능
  • 개인별 이동 경로 분석 - 고객 여정 분석 솔루션을 사용하면, 방문자 전체 또는 세그먼트별이 아닌 개인별 상세 여정도 분석 가능. -> 특정 행동을 한 고객의 행동 심리도 파악 가능하고, 상담 시 고객의 상황을 더욱 쉽게 이해하여 대처 가능

인사이트

 사용자 여정 분석을 통해 사용자가 사이트 기획자 또는 마케터의 의도대로 움직이는지, 어느 지점에서 많이 이탈하는지 등등 분석 결과를 통해 의도와 다른 흐름이 있다면 사이트 또는 앱의 설계를 수정할 수 있다. ( ex. 사용자 행동 데이터를 통해 만약 이탈율이 특히 높은 페이지 혹은  목표 페이지까지 가는 경로가 예상보다 길면 특정 페이지로 바로 이동할 수 있는 장치를 삽입한다던지 의도에 맞게 UX 향상 시키기. ) 이를 통해 이 분석법은 주요 지표에 깔린 근본적 '원인'을 파악하는 것이 목표인 걸 알 수 있다. 

 구체적으로 사용자 여정 분석을 할 수 있도록 페이지 내 이벤트 태그를 삽입한 버튼들이 세밀해 데이터가 흐르는 체계의 사이트가 사용자 여정 분석을 하기 적합할 것 같다.

 무언가를 분석하고 결론이 나왔다면 반드시 변화도 주어야 한다. 즉 분석 결과는 마케팅, 제품, 운영 및 IT, UX 등등 모든 팀이 다루어야 한다. 

알게된 개념

사용자 여정 분석도 분석방법에 따라 유입경로, 목표경로 등등 유형이 나뉜다는 것과 각 분석의 분석방법을 알게되었다.

[원문 아티클] https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2114/

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"애디야 요약해줘" 

네. 신규 유입된 고객들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하고 습관화하는 것을 '활성화(Activation)'이라고 합니다. 

여기서 등장하는 두 가지 키워드, '핵심 가치'와 '습관'을 유저 입장에서 이해하는 것이 중요합니다. 

예를 들어, 여러분이 '햄버거 가게'를 차렸다고 가정해봅시다. 나는 정말 '치즈 버거'를 맛있게 만들 자신이 있어서 차린 햄버거 가게인데 사람들이 자꾸 콜라만 사간다면 여러분의 햄버거 가게는 경쟁력이 있다고 볼 수 있을까요? 물론 아니겠죠. 이 예에서 고객에게 정말 팔고 싶은 '치즈 버거'가 바로 '핵심 가치'가 되는 것이고 이 치즈 버거 맛에 매료된 손님들이 점심 시간마다찾아오면 '습관'을 갖게 되는 것입니다. 이렇게 기업의 핵심 가치를 이해하고 계속 찾는 습관은 갖게 된 손님을 우리는 '활성화'되었다고 말합니다. 

이처럼 기업이 내세우는 핵심 가치가 매력적일수록 고객의 충성도가 높아지고 이탈률이 낮아지기 때문에 활성화는 리텐션에 영향을 끼치는 중요한 요인이 될 수 있습니다.     

그럼 여러분은 이런 질문을 할 수 있습니다. "치즈 버거를 2번 산 고객은 '활성화'되었다고 말할 수 있나요?". 물론 아닙니다. 

이렇게 단순하게 고객이 활성화된다면 저희같은 사람들은 일자리가 없겠죠. 고객이 진정으로 활성화가 되기까지 충분한 서사구조가 필요합니다. 

신규 고객이 우리 햄버거 가게의 핵심 가치인 '치즈 버거'를 먹게 되기까지  (치즈버거가 그렇게 값비싼 물건은 아니기 때문에 이 정도로 신중할 필요는 없지만)  일종의 기본 설정이 필요합니다. 목이 마른 행인이 길을 지나다 편의점보다 저렴한 우리 가게의 콜라를 구입하러 들어오게되면 자연스럽게 햄버거 메뉴에도 관심이 생기겠죠? 바로 이 순간이 '셋업 모먼트'입니다. 

이렇게 저렴한 콜라를 사러 들어왔던 손님이 매장에서 풍기는 치즈 버거의 향을 잊지 않고 다음날 치즈 버거를 구입하게 되는 순간, 즉 핵심 가치에 도달하는 이 순간이 손님에게 '아하 모먼트'가 됩니다. 

이 맛에 감동한 이 손님이 이번 주중 동안 무려 4일이나 점심 메뉴로 우리 가게의 치즈 버거를 사간다면, 이 고객은 이미 '하빗 모먼트'에 접어들게되는 것이죠.  이처럼 핵심가치가 고객의 습관이 되는 과정을 '셋업-아하'하빗' 3단계로 구분할 수 있습니다. 

실제 기업의 프로덕트 매니저들은 여기에 각 모먼트로 접어들게 되는 기간의 임계점을 설정해둡니다. 예를들어 배달의 민족, 쿠팡이츠 같은 어플은 가입 후 7일 이내의 첫 주문을 하게 되면 이를 아하 모먼트로 기억 하는 방식이죠. 활성화 단계에서 프로덕트 마케터들은 각 모먼트 간의 전환율(셋업 모먼트 전환율: 가입→셋업 / 아하 모먼트 전환율: 셋업 → 아하 / 하빗 모먼트 전환율: 아하 → 하빗)에 주목해야 합니다.

"애디야 무엇을 배웠니?" 

네. 사실 지금까지 음식점 장사가 그저 맛있으면 장사가 잘 되겠지라고 단순하게 생각했던 마케팅 문외한의 입장에서 고객이 우리의 상품을 구매하기까지의 과정을 이렇게 주우우욱 늘어뜨려 보고 있을 줄은 상상도 못했습니다. 시간을 소모하는 사람은 하루를 계획하고, 시간을 관리하는 사람은 1시간을 계획하고, 시간을 다스리는 사람은 1분까지 계획한다는 말이 있는데,  마케팅이 꼭 그러한 것 같아요. 고객과의 컨택 포인트를 그저 '교환 행위'로만 보는 것이 아니라, 그 사람의 심리를 1분 1초 단위로 쪼개어 언제 변심할까 해아리는 과정이랄까요? 

이처럼 고객 행동의 단계별 태그를 추적 관리할 수 있는 여건이 된다면 데이터 기반의 '셋업-아하-하빗 모먼트'를 설정해보고, 단계별 전환율이 어떻게 이어지는지 그리고 다음 리텐션 단계까지는 또 어떻게 연결되는지를 살펴볼 볼 수 있었으면 좋겠습니다.

이상. 데이터 분석가 유망주 & 마케팅 꿈나무 ['팀애디'] 이경수 에디터 였습니다. (해산!)

1. 아티클 원문 기재

  - 아티클의 링크 또는 출처를 기재합니다.

2. 핵심 내용 요약

 - 가독성과 짜임새를 고려하여 작성해봅시다.이 과정에서 아티클에 대한 이해도가 높아질 것입니다.

3. 새로운 개념 및 인사이트 작성 

  - 알게 된 개념은 정의와 간단한 설명으로 작성합니다. 

  - 인사이트: 좋았던 점 / 아쉬웠던 점으로 나눠 작성해봅시다.

우리가 웹에서 만나는 아티클(브런치, 블로그, 웹페이지 등)은 각자의 관점으로 작성되어 있으므로
정답도, 오답도 있을 수 있습니다. 또 때로는 나와 시각이 다른 글을 만날 수도 있습니다.
이 정보를 그대로 흡수하는 것이 아니라 중립적으로 바라보고 받아들이는 연습을 해봅시다.

최종프로젝트 잘부탁드려요!!!