전략을 안내하는 행동 세분화 예

전자 상거래 마케팅 전술을 연구하는 데 충분한 시간을 할애한다면 행동 세분화의 개념을 이해하는 데 오랜 시간이 걸리지 않을 것입니다.

행동 세분화는 고객 세분화의 한 형태이지만 성별, 연령 또는 위치와 같은 명확한 항목을 포함하는 세분화 방법만큼 이해하기 쉽지 않습니다.

오히려 행동 세분화는 구매 날짜 또는 이메일 열기 측정항목과 같은 실제 고객 행동에서 가져온 데이터를 중심으로 사이트에서 행동하는 방식과 고객 여정의 위치에 따라 고객을 구성합니다.

Shopify 앱 세그먼트 분석으로 수행할 수 있는 이 데이터의 잠금을 해제하면 고객평생가치(CLV)를 개선하고 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다.

행동 세분화의 힘을 더 잘 이해하려면 마케팅을 최적화해야 합니다. 행동 세분화가 무엇인지 정확히 분석하고 이미 이를 사용하고 있는 비즈니스의 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

. #. 행동 세분화 정의 .
. 행동 세분화는 고객 구매 행동을 분석하여 고객 여정의 다양한 단계에서 마케팅 메시지를 개선하는 데 사용하는 고객 세분화의 한 형태입니다. 다른 형태의 고객 세분화는 가정에 의존하는 반면(예: 고객이 스포츠에 관심이 있기 때문에 볼캡을 보여줌), 행동 세분화는 기존 및 이전 고객의 기록 데이터를 사용하므로 추측의 필요성이 줄어듭니다. .

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고객 여정 내에서 데이터를 분석하고 접점을 생성한 후에는 고객을 그룹화하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어 세그먼트를 사용하면 "충성도가 높은", "이탈 가능성이 가장 높은" 및 " 높은 지출."

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이러한 그룹을 사용하면 메시지와 마케팅 시기를 맞춤화하여 다양한 유형의 고객이 장바구니에서 포기한 제품을 구매하거나 재구매를 위해 재구매와 같은 특정 행동을 취하도록 유도할 수 있습니다. 적절한 시간.

행동 세분화의 예

행동 세분화의 진정한 가치는 실제로 보기 전에는 이해하기 어려울 수 있으므로 그렇게 합시다.

다음은 이미 Segments Analytics를 사용하여 비즈니스를 추진하고 있는 사람들의 세 가지 실제 행동 세분화 예입니다.

예 1: 적시에 작은 선물이 CLV에 큰 영향을 미칩니다.

소프트 서비스

Soft Services는 고품질 스킨케어 제품을 제공하며 Segments Analytics를 사용하기 시작했을 때 이미 행동 세분화의 힘을 알고 있었습니다.

고객 데이터를 평가할 때 Soft Services는 최고 판매 제품 중 하나인 로션을 식별했습니다. 그들은 충성도가 높은 고객들이 평균적으로 일정 시간이 지나면 리필 로션을 구매하는 패턴을 발견했습니다.

하지만 여전히 두 번째 구매를 하지 않은 고객이 많이 있었습니다. 그들은 이 로션을 구매한 고객에게 다시 구매할 때임을 상기시킬 수 있는 방법을 찾으면 어떻게 될까요?

그들의 고객 서비스 팀은 마케팅 팀에 이 제품을 구매한 고객 사이에 공통적인 불만 사항이 있음을 알렸습니다. 병 끝에 다다랐을 때 안에 들어 있는 제품의 마지막 부분에는 도달하지 못했습니다.

이러한 고객을 세분화하여 실험을 시도하기로 결정했습니다. 그들은 약 200명의 고객으로 구성된 테스트 그룹을 만들고 이 개인들에게 마지막 로션 조각을 꺼낼 수 있을 정도의 작은 주걱을 우편으로 보냈습니다.

그런 다음 그들은 이 테스트 그룹을 로션을 구입했지만 주걱을 받지 않은 대조군과 비교했습니다.

Soft Services의 설립자인 Rebecca Zhou는 “매우 빨리 우리 테스트 그룹이 선물을 받지 못한 그룹보다 더 높은 가치를 지닌다는 것을 알게 되었습니다. “그들은 더 많은 구매를 했고 더 긴 고객 평생 가치를 가졌습니다. 행동 세분화가 없었다면 이 캠페인이 얼마나 성공적인지 결코 알 수 없었을 것입니다.”

예 2: 행동 세분화를 통해 장바구니를 포기한 경우 전환율이 24% 증가했습니다.

화이트 리버 | 전체 사례 연구 읽기

온라인 전자 상거래 상점을 운영하는 사람이라면 누구나 장바구니에 담긴 아이디어에 익숙할 것입니다. 즉, 고객이 장바구니에 제품을 추가하여 관심을 표시했지만 구매하지 않고 계속 진행하는 경우입니다.

관련: 이 5가지 따르기 쉬운 팁으로 이메일 마케팅을 통해 고객 유지율을 높이십시오.

White River는 시장에서 가장 우아한 견목 몰딩과 나무 조각품을 판매합니다. 그들은 평균보다 높은 장바구니 포기율을 잘 알고 있었고 더 많은 고객이 고객 여정을 완료하고 구매하도록 장려하는 방법을 찾고 있었습니다.

여기에서 행동 세분화가 시작되었습니다. White River는 Segments Analytics를 사용하여 평균 고객 수명 주기에 대한 사실 기반 정보를 수집했습니다.

그들의 데이터 분석은 첫 번째 고객 주문의 구매 타이밍을 보여 처음 24시간 이내에 이루어진 것과 다음 30일 이내에 이루어진 것을 비교했습니다.

이제 고객 습관에 대한 더 나은 그림을 얻었으므로 이메일과 문자 메시지를 보낸 날짜와 시간을 변경하는 작업에 착수했습니다. 그리고 그 결과는 인상적이었습니다. 버려진 장바구니에서 전환율이 345% 증가했고 SMS 버려진 장바구니 자동화가 235% 증가했습니다.

White River의 마케팅 및 전자 상거래 이사인 Richard Enriquez는 "세그먼트를 사용하면 추측이 과학으로 대체됩니다."라고 말합니다.

예 3: 스마트 고객 세분화는 이메일 마케팅에서 전분기 대비 400% 수익을 창출합니다.

쇼티러브 | 전체 사례 연구 읽기

비즈니스에서 특정 잠재고객을 대상으로 하는 경우에도 이들을 단일체처럼 취급하면 여전히 손해를 보게 됩니다.

shortyLOVE는 이에 대해 직접 알고 있습니다. 이 회사는 기능을 위해 스타일을 희생하지 않는 고품질 여성용 가방을 만듭니다. 그러나 이미 타겟 고객이 있었음에도 불구하고 행동 세분화를 통해 고객 기반을 구성한 여성에 대해 더 깊이 파고들 수 있다는 것을 알았습니다.

회사는 Tresl Segments를 사용하여 구매 내역을 기반으로 하는 12개의 서로 다른 고객 세그먼트를 포함하는 라이프사이클 그룹을 만듭니다. 즉, 행동 세분화를 활용하기 시작했습니다.

그들은 "충성도" 및 "반복"과 같이 높은 가치를 보여주는 그룹을 보유하고 있으며 최근에 가입했거나 한 번만 구매한 고객과 같은 기회 영역도 식별했습니다.

이 데이터를 사용하여 shortyLOVE는 메시지를 다양한 세그먼트에 맞추기 위해 이메일 마케팅 전략을 수정했습니다. 예를 들어, 이미 브랜드 충성도가 높은 고객은 가방 디자인에 대한 자세한 통찰력을 받는 반면 기회 그룹에 속한 고객은 판매에 중점을 둔 이메일을 받게 됩니다.

불과 몇 개월 만에 회사는 행동 세분화를 활용한 후 이메일 마케팅 수익이 분기별로 400%나 증가한 엄청난 결과를 보았습니다.

shortyLOVE의 모바일 마케팅 및 전자 상거래 책임자인 Rob Grossberg는 "Segments는 온라인 전자 상거래 성장을 진지하게 고려하는 모든 매장에 꼭 필요한 Shopify 앱입니다."라고 말했습니다.

비즈니스에 행동 세분화 사용 시작

이러한 예가 영감을 준다면 고객 세분화를 사용하여 고객 행동에 대해 자세히 알아볼 수 있으며 동일한 결과를 볼 수 있습니다.

수천 명의 고객이 이미 Segments Analytics를 사용하여 잠재고객 구매 행동 및 기타 행동을 기반으로 마케팅 전략을 미세 조정하고 있습니다.

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