매일 아침, 출근 전 스타벅스에서 커피를 사는 한 사람이 있어요. 이 사람은 스타벅스 앱을 통해 음료를 주문한 후, 출근하는 길에 매장에 들러 직접 음료를 받아가죠.
"엇, 내 이야기인데!"라고 생각하시는 분들이 많으실 것 같은데요. 이렇게 익숙한 일상 속에서 이 시스템이 어떻게 작동하는지 깊이 생각해보신 적 있으신가요?
단순히 커피를 사는 행위 뒤에는 복잡한 데이터가 숨어 있습니다. 앱에서 주문한 나와 매장에서 음료를 받아가는 나를 연결하는 다양한 데이터가 존재하죠.
그렇다면 기업에서는 오프라인 세상 속 나와 온라인 세상 속 나를 어떻게 연결할까요? 그 해답은 바로 Customer 360에 있습니다.
Customer 360은 고객 데이터를 통합하여 한눈에 볼 수 있게 해주는 시스템인데요. 고객 360, SCV(Single Customer View), 데이터 360 등 다양한 명칭으로 불리고 있어요.
지난 글에서는 Customer 360 구축 방법과 연동한 데이터를 확인하는 방법에 대해 살펴보았는데요, Customer 360의 개념이 궁금하신 분들은 확인하고 싶으신 분들은 아래링크를 참고해 주세요.
오늘은 온-오프라인 데이터 통합(Customer 360)의 기업 사례와 연동 방법에 대해 더 구체적으로 알아보도록 할게요.
온-오프라인 대통합! Customer 360을 실현한 예시
1. 모빌리티 서비스 예시
모빌리티 대리 서비스를 제공하는 A기업은 출시 후 소비자 이용률이 저조해 고객 경험을 개선할 필요가 있었어요. 이를 위해 고객이 서비스를 예약하고 이용하기까지의 전체 여정을 분석하기로 했어요.
대리 서비스에서는 사용자가 호출한 후 탑승하기까지 여러 요인이 영향을 미쳤어요. 사용자가 호출한 대리를 취소하거나, 기사님이 승낙 후 다시 취소할 수도 있죠. 따라서 사용자가 실제로 오프라인에서 운행을 완료하기까지의 여정을 살펴보는 것이 중요했어요.
통합 데이터 분석을 활용해, 온라인에서 대리를 호출한 후 오프라인에서 실제 운행을 완료하기까지 각 단계별 전환율에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석했어요. 예를 들어, 고객의 결제 수단(카드 결제 또는 현금 결제)이나 출발지(서울, 지방, 또는 시골지역)에 따라 이용 패턴이나 전환율이 어떻게 달라지는지를 확인할 수 있었어요.
또한 믹스패널의 breakdown 기능을 활용해 지역별로 탑승 패턴을 분석함으로써 고객 여정을 보다 명확하게 이해하고 개선할 기회를 찾을 수 있었어요.
출처 : 티맵 대리 기획팀 리더가 직접 전하는 2,000만 서비스 티맵의 데이터 분석
2. 항공사 예시
B 항공사는 기내 면세품 판매 수익이 저조했어요. 따라서 판매율을 높이기 위해 온라인 탑승권 구매 데이터와 오프라인 면세점 이용 데이터를 통합 분석했습니다.
이 분석을 통해 아래 3가지를 확인할 수 있었어요.
- 예매 후 실제 기내 면세품 구매로 이어지는 고객 비율을 파악
- 면세품 구매 가능성이 높은 고객군
- 고객이 선호하는 제품군 및 금액대
이 정보를 바탕으로, 구매 가능성이 높은 고객에게 기내 탑승 전 특별 프로모션과 상품 추천을 제공하고, 고객이 선호할 만한 제품군과 금액대에 맞춰 기내 면세품을 효율적으로 배치했어요.
통합 데이터 분석을 통해 고객의 선호도를 파악하고 맞춤형 마케팅 전략을 수립함으로써 기내 면세품 구매율이 상승하게 되었습니다.
3. 이케아 예시
이케아는 오프라인과 온라인에서 구매한 고객 모두에게 이메일을 통해 상품평을 요청하며, 고객의 참여를 유도하고 있어요. 이렇게 수집된 데이터는 고객의 선호도와 행동을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 온-오프라인 데이터 통합을 통해 보다 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있게 해줍니다.
특히, 이케아의 IKEA Family 멤버십 제도는 매장과 온라인 쇼핑몰 모두에서 할인 혜택을 제공하고, 특별 이벤트와 프로모션에 초대함으로써 고객 참여를 늘리고 충성 고객을 확보하여 매출을 증가시키는 데 큰 도움이 되고 있어요.
이처럼 이케아는 온-오프라인 데이터를 효과적으로 통합하여 고객 경험을 향상시키고, 브랜드 충성도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
믹스패널에서 온-오프라인 통합 데이터 분석하기
1. ID맵핑으로 동일 유저 인식시키기
그렇다면 온-오프라인 데이터를 어떻게 통합할까요? 데이터 연동 분석 툴에서 오프라인 사용자와 온라인 사용자가 동일인임을 인지할 수 있게 해주어야합니다. ID 맵핑이 필요한 것이죠.
ID 맵핑을 위해서는 오프라인 매장에 방문하거나 서비스를 이용한 고객이 브랜드가 운영하는 디지털 채널로 유입되도록 해야해요. 예를 들면 오프라인 서비스에 대한 만족도 조사를 온라인으로 조사한다는 등의 방법이 있습니다.
또는 멤버십 가입이나 A/S 서비스를 받는 과정에서 오프라인 ID를 얻은 후, 추후에 로그인 ID와 맵핑할 수도 있어요.
2. ID Merge로 온오프라인 소비자 데이터 통합
그 다음 “ID Merge”를 통해 온라인과 오프라인에서 수집된 소비자의 데이터를 통합해야해요.
예를 들어, 소비자가 로그인을 하면 그 소비자의 활동이 식별되고, 로그인하기 전에는 익명으로 활동한 부분이 있어요. 만일 이 두 가지 활동을 결합하면 소비자의 전체 여정을 한눈에 볼 수 있게 되는 거예요.
즉, 소비자가 어떤 행동을 했는지, 어떤 경로로 구매에 이르렀는지를 더 잘 이해할 수 있게 도와주는 기능이에요.
믹스패널은 ID값이 매칭되면 자동으로 ID가 Merge되도록 설계되어있습니다.
ID Merge의 기본 개념
위 이미지는 사용자가 로그인한 후, 그 사용자의 고유 ID 값에 로그인 전 익명으로 활동한 ID 값이 합쳐진 모습을 보여줘요.
이렇게 하면 여러 플랫폼이나 기기, 세션에서 발생한 익명의 활동이 하나의 사용자로 통합될 수 있어요. 만일 사용자가 오프라인에서 구매 데이터를 남겼다면 (예를 들어, 어떠한 품목을 구매했는지 또는 어느 오프라인 매장에서 구매하였는지 등) 한 사람의 온-오프라인 행동 데이터를 한눈에 볼 수 있게 되는 거예요.
ID Merge에 대한 기능은 공식 문서에서 더 자세히 확인하실 수 있습니다.
오늘은 온-오프라인 데이터 통합 Customer 360을 기업에서 어떻게 활용하는지, 그리고 어떻게 연동할 수 있는지에 대해 알아봤는데요, 오늘 알려드린 정보가 유용하셨나요?
온-오프라인 데이터 통합에 관심이 있으시거나, 믹스패널 도입이 필요하신 분들은 이메일을 남겨주세요. 데이터 통합하여 쉽게 분석할 수 있도록 도와드리겠습니다.
다음주에도 더 유용한 정보로 찾아올게요💖
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