고객 참여 측정: 주요 지표 및 고객 참여 분석의 힘 이해

오늘날의 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 고객 참여는 회사의 성공을 좌우할 수 있는 중요한 요소입니다. 이는 고객 유치 그 이상입니다. 장기적인 관계를 육성하고 브랜드에 대한 충성스러운 옹호자를 만드는 것입니다. 이를 달성하려면 기업은 직감과 직감을 뛰어넘어야 합니다. 대신 고객 참여 지표 및 분석을 통해 얻은 데이터 기반 통찰력에 의존해야 합니다.

고객 참여 지표 및 분석은 마케팅 전략의 효과를 측정하고 최적화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 고객 참여 성공 지표 및 브랜드 참여 지표와 같은 다양한 소비자 참여 지표는 기업이 다양한 접점에서 고객이 브랜드에 대해 갖고 있는 상호 작용 및 관심 수준을 측정하는 데 도움이 됩니다.

이러한 통찰력을 효과적으로 활용하기 위해 기업은 고객 참여 분석을 통해 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 고객 참여 분석과 참여 데이터 분석 방법을 이해하면 기업은 고객 여정 내에서 패턴, 선호도 및 문제점을 발견할 수 있습니다. 이러한 지식을 갖춘 마케팅 담당자는 캠페인을 세부적으로 조정하여 고객의 공감을 불러일으키는 개인화된 경험을 창출함으로써 브랜드 충성도를 높이고 유지율을 높이며 전반적인 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

이 기사에서는 고객 참여의 중요성을 살펴보고, 이를 측정하는 데 사용되는 주요 지표를 자세히 살펴보고, 분석을 통해 귀중한 통찰력을 밝혀 성장을 촉진하고 고객 참여를 향상시키는 방법을 이해할 것입니다.

고객 참여 이해

고객 참여는 브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 고객의 정서적 연결을 의미합니다. 이는 단순한 구매를 넘어 소셜 미디어, 이메일, 웹사이트, 고객 지원 등 온라인 비즈니스의 다양한 접점에서의 상호 작용을 포함합니다. 참여도가 높은 고객은 충성도가 더 높고, 지출도 더 많으며, 다른 사람에게 브랜드를 추천할 가능성이 더 높습니다. 따라서 기업에서는 올바른 KPI를 사용하여 고객 참여를 효과적으로 정량화하고 측정하는 것이 중요합니다.

고객 참여 지표의 힘

고객 참여 지표는 고객과 브랜드 간의 참여 및 상호 작용 수준을 나타내는 정량화 가능한 데이터 포인트입니다. 이러한 지표는 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식에 대한 포괄적인 보기를 제공하고 고객 참여 분석 전략의 성공 여부를 평가하는 데 도움이 됩니다. 예시를 통해 주요 소비자 참여 지표 중 일부를 살펴보겠습니다.

고객 유지율

이 지표는 특정 기간 동안 해당 회사와 계속 비즈니스를 하는 고객의 비율을 계산합니다. 유지율이 높다는 것은 기존 고객이 여전히 브랜드, 제품 또는 서비스에서 가치를 찾고 충성도를 유지할 가능성이 있음을 의미합니다.

월간 구독을 통해 주문형 비디오 서비스를 제공하는 가상의 온라인 스트리밍 플랫폼을 생각해 보겠습니다. 고객 유지율을 계산하고 고객 충성도와 참여도를 측정하기 위해 특정 기간(예: 1년)을 살펴보고 해당 기간의 시작과 끝의 고객 수를 비교합니다.

예시 데이터:

• 연초(1월 1일) 현재 회사의 가입자는 10,000명이었습니다.
• 올해에는 신규 가입자 5000명을 확보했다.
• 연말(12월 31일) 기준 구독자는 12,000명이다.

고객 유지율 계산:

1단계 : 연초의 총 고객 수를 구합니다. 초기 고객(1월 1일) = 10,000

2단계 : 연말 고객 수를 구합니다. 최종 고객(12월 31일) = 12,000

3단계 : 해당 연도 동안 얻은 고객 수를 계산합니다. 얻은 고객 = 최종 고객 – 초기 고객 얻은 고객 = 12,000 – 10,000 = 2,000

4단계 : 고객 유지율을 계산합니다. 고객 유지율 = (확보 고객 / 최초 고객) * 100

고객 유지율 = (2,000 / 10,000) * 100 = 20%

고객 유지율 해석

이 예에서 스트리밍 플랫폼의 고객 유지율은 20%입니다. 이는 해당 연도 동안 회사가 초기 고객의 20%를 유지할 수 있었던 반면, 원래 고객의 80%는 구독을 계속하지 않았다는 것을 의미합니다.

고객 충성도 및 참여도 측정에서 고객 유지율의 중요성

유지율은 시간이 지남에 따라 회사가 기존 고객 기반을 얼마나 잘 유지할 수 있는지를 나타내기 때문에 고객 경험, 만족도 및 충성도를 측정하기 위한 고객 참여 추적기입니다. 유지율이 높을수록 고객 기반의 참여도가 높고 만족도가 높음을 의미하며, 유지율이 낮을수록 고객 경험이나 불만족에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.

고객 유지율에서 실행 가능한 통찰력

높은 고객 유지율(예: 70% 이상)은 플랫폼이 고객 참여, 매력적인 콘텐츠 제공, 원활한 사용자 경험 제공 등의 역할을 훌륭하게 수행하고 있음을 의미합니다. 반면, 낮은 유지율(예: 50% 미만)은 서비스 품질, 사용자 참여 또는 콘텐츠에 대한 우려를 불러일으켜 고객이 다른 곳에서 대안을 찾게 만들 수 있습니다.

고객 이탈률

이탈률은 유지율의 반대입니다. 일정 기간 동안 브랜드 참여를 중단하거나 구독을 취소한 고객의 비율을 측정합니다. 이탈률이 높다는 것은 월간 활성 사용자의 참여가 부족하다는 것을 의미합니다.

구독 기반 프로젝트 관리 도구를 제공하는 SaaS(Software-as-a-Service) 회사를 생각해 보겠습니다. 이달 초 회사의 활성 가입자는 1,000명이었습니다. 월말까지 이들 가입자 중 100명이 구독을 취소하거나 서비스 사용을 중단했습니다.

이 예에서 프로젝트 관리 도구의 이탈률은 해당 월 10%입니다. 이는 월초에 일일 활성 사용자였던 고객 중 10%가 구독을 중단하거나 서비스 참여를 중단했음을 의미합니다.

높은 이탈률은 고객이 제품이나 서비스에서 충분한 가치를 찾지 못해 떠나게 된다는 것을 의미하므로 비즈니스에 위험 신호가 될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 회사는 브랜드 참여를 개선하고, 더 나은 고객 지원을 제공하고, 기존 고객을 유지하고 새로운 고객을 유치하기 위한 제품 개선에 집중해야 합니다. 이탈률을 낮추는 것은 지속적인 비즈니스 성장과 수익성을 위해 매우 중요합니다.

고객평생가치(CLV)

CLV는 고객이 고객으로서 평생 동안 창출할 것으로 예상되는 예상 수익입니다. 평균 구매 가치, 구매 빈도, 고객 유지 등의 요소를 고려합니다. 높은 CLV는 강력한 고객 참여 전략과 수익성을 나타냅니다.

예를 들어 이 개념을 설명해 보겠습니다.

구독 기반 식사 키트 배달 서비스를 상상해 보세요. 단순화를 위해 평균 고객이 구독료로 매월 100달러를 지불하고 평균 고객이 12개월 동안 구독을 유지한다고 가정해 보겠습니다.

CLV = 평균 구매 가치 x 구매 빈도 x 고객 수명

CLV = $100(평균 구매 가치) x 12(구매 빈도) x 1(고객 수명)

CLV = $1,200

이 예에서 이 식사 키트 배달 서비스에 대한 고객의 CLV는 $1,200입니다. 즉, 평균적으로 각 고객은 구독 기간 동안 1,200달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다.

높은 CLV는 회사가 강력한 고객 참여 전략을 갖고 있으며 고객 유지 측면에서 좋은 성과를 거두고 있음을 나타냅니다. 이는 고객이 서비스에 만족하고, 반복 구매를 하며, 오랜 기간 충성도를 유지하고 있음을 나타냅니다. 이는 또한 각 고객으로부터 창출되는 수익이 고객 확보 및 서비스 비용을 초과하므로 회사가 수익성이 높을 가능성이 있음을 의미합니다.

기업은 CLV를 마케팅 노력을 안내하고 관계 관리를 통해 고객 충성도를 높이는 중요한 지표로 사용할 수 있습니다. 더 나은 참여, 고객 만족도, 유지 전략을 통해 CLV를 높이는 데 집중함으로써 기업은 장기적인 수익성을 향상하고 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있습니다.

순추천지수(NPS)

Net Promoter Score는 고객 피드백, 브랜드 충성도 및 지지도를 측정하는 인기 있는 지표입니다. 여기에는 고객에게 브랜드를 다른 사람에게 추천할 가능성이 얼마나 되는지 0에서 10까지의 척도로 묻는 것이 포함됩니다. 고객은 응답에 따라 추천자, 수동자 또는 비추천자로 분류됩니다. NPS가 높을수록 고객 참여도와 만족도가 높다는 의미입니다.

프로젝트 관리 도구를 제공하는 소프트웨어 회사의 예를 고려해 보겠습니다. 그들은 NPS 설문조사를 실시했고 500명의 고객으로부터 응답을 받았습니다.

• 프로모터 수(점수 9-10): 300
• 패시브 수(점수 7-8): 100
• 비방자 수(점수 0-6): 100

Net Promoter Score를 계산하려면 다음 공식을 사용하십시오.

NPS = (추천 고객 % - 비추천 고객 %)

이 예에서는 NPS = (300/500* 100) – (100/500* 100) = 60 – 20 = 40

NPS가 높을수록 고객의 참여도와 만족도가 높아지며 이는 회사의 성장과 우수한 고객 서비스 성공에도 좋은 징조입니다.

Net Promoter Score가 계산되면 다음으로 중요한 단계는 결과를 분석하고 적절한 조치를 취하는 것입니다. 소프트웨어 회사가 NPS 결과를 해석하고 이에 따라 조치를 취할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 개선 영역 식별: 회사는 불만 사항과 개선이 필요한 영역을 식별하기 위해 비방하는 사람과 소극적인 사람이 제공하는 피드백에 주의를 기울여야 합니다. 이 피드백은 회사가 문제를 해결하고 고객 경험을 향상하며 참여를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 발기인 육성: 발기인은 회사의 가장 귀중한 자산입니다. 회사는 이들과 소통하고, 그들의 긍정적인 감정을 활용하고, 그들이 긍정적인 입소문을 퍼뜨리도록 격려해야 합니다. 브랜드 옹호자 커뮤니티를 구축하면 고객 확보 및 유지에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 후속 설문조사: 낮은 NPS 점수를 제공한 고객에 대한 후속 조치는 회사가 고객의 우려 사항을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잘 처리된 후속 조치는 비방하는 사람을 홍보하는 사람으로 변화시켜 고객 만족을 위한 회사의 노력을 보여줄 수 있습니다.
• 벤치마킹 및 추적: 회사는 고객 감정의 변화를 모니터링하기 위해 정기적으로 NPS를 추적해야 합니다. 이를 통해 개선 계획의 효과를 평가하고 참여 전략의 영향을 측정할 수 있습니다.
• NPS를 비즈니스 목표에 맞추기: NPS를 회사의 전체 비즈니스 목표에 통합하면 의사 결정 및 리소스 할당에서 고객 참여가 매우 중요해집니다.

고객 만족도 점수(CSAT)

CSAT는 특정 제품, 서비스 또는 상호 작용에 참여한 고객의 만족도를 측정합니다. 일반적으로 고객이 자신의 경험을 척도로 평가하는 구매 후 설문조사가 포함됩니다. 높은 CSAT 점수는 긍정적인 참여 경험을 의미합니다.

플랫폼에서 보낸 시간

이 측정항목은 고객이 웹사이트, 앱 또는 기타 플랫폼에서 보내는 평균 세션 시간을 측정합니다. 일반적으로 사용 시간이 길어질수록 고객이 브랜드 제품에 더 많이 참여하고 관심을 갖게 된다고 가정합니다.

온라인 뉴스 웹사이트를 생각해 봅시다. 웹사이트는 사용자 행동을 분석하여 사용자가 방문하는 동안 사이트에서 보낸 시간을 추적합니다. 평균 세션 시간이 5분인 것으로 밝혀지면 방문자는 각 방문 시 평균적으로 웹사이트의 기사와 콘텐츠를 탐색하는 데 5분을 소비한다는 것을 의미합니다.

이 경우 평균 세션 시간이 길다는 것은 사용자가 뉴스 기사에 적극적으로 참여하고, 심층적인 콘텐츠를 읽고, 잠재적으로 사이트의 여러 페이지를 탐색하고 있음을 나타냅니다. 이는 웹사이트의 뉴스 콘텐츠에 대한 관심과 참여도가 더 높다는 것을 의미합니다.

반면, 평균 세션 시간이 짧다는 것은 방문자가 사이트에 오랫동안 머무를 만큼 매력적인 콘텐츠를 찾지 못했다는 것을 의미할 수 있습니다. 이는 방문자의 지속적인 참여를 유지하기 위해 웹사이트에서 콘텐츠 품질, 사용자 경험 또는 탐색을 개선해야 한다는 신호일 수 있습니다.

활성 사용자의 평균 세션 시간을 모니터링하고 분석함으로써 기업은 웹사이트나 앱이 사용자에게 얼마나 매력적인지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 사용자 경험을 최적화하고, 콘텐츠 관련성을 높이고, 참여를 강화하여 궁극적으로 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

클릭률(CTR)

CTR은 이메일, 광고 또는 웹사이트에서 특정 링크나 클릭 유도 문구를 클릭하는 고객의 비율을 측정합니다. CTR이 높을수록 콘텐츠에 대한 참여도가 높다는 의미입니다.

한 회사가 신제품을 홍보하기 위해 이메일 마케팅 캠페인을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 1,000명의 구독자에게 이메일을 보내고, 해당 이메일에는 제품 페이지 링크가 포함되어 있습니다. 캠페인을 분석한 결과 100명의 구독자가 링크를 클릭한 것으로 나타났습니다.

CTR = (클릭수 / 노출수) x 100 CTR = (100 / 1,000) x 100 = 10%

이 예에서 이메일 캠페인의 CTR은 10%입니다. 이는 이메일을 받은 수신자 중 10%가 링크를 클릭하여 제품 페이지를 방문했다는 의미입니다.

CTR이 높을수록 일반적으로 콘텐츠나 제안이 청중의 공감을 얻고 참여를 유도한다는 것을 나타내기 때문에 긍정적인 신호로 간주됩니다. 반면, CTR이 낮다는 것은 콘텐츠에 개선이 필요하거나 타겟 청중이 콘텐츠와 관련성이 높거나 매력적이라고 ​​생각하지 않는다는 것을 의미할 수 있습니다.

CTR을 통해 고객 참여를 추적함으로써 기업은 마케팅 노력의 효과를 평가하고 데이터 기반 결정을 내려 더 나은 전환율을 위해 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

ArchiveSocial은 미국에 본사를 둔 SaaS 기반 소셜 미디어 아카이빙 솔루션입니다. 회사는 VWO의 테스트 기능을 사용하여 웹사이트에서 CTR을 두 배 이상 높이고 사용자 경험을 간소화했습니다. 이에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽을 수 있습니다.

소셜 미디어 참여

이 지표는 브랜드의 소셜 미디어 게시물이 받는 상호 작용(좋아요, 공유, 댓글) 수준을 측정합니다. 이는 콘텐츠가 타겟 청중의 공감을 얼마나 잘 반영하는지를 반영합니다.

새로 출시된 드레스 사진을 인스타그램에 게시하는 패션 브랜드를 생각해 보겠습니다. 24시간이 지나면 해당 게시물은 좋아요 500개, 공유 200개, 댓글 50개를 받습니다. 이 경우 참여율은 모든 상호작용(좋아요, 공유, 댓글)을 합산하고 이를 팔로워 수로 나누어 계산할 수 있습니다.

총 상호작용 = 500(좋아요) + 200(공유) + 50(댓글) = 750

해당 브랜드의 인스타그램 팔로어가 10,000명이라고 가정하면 다음과 같습니다.

참여율 = (총 상호작용 수 / 팔로어 수) x 100 참여율 = (750 / 10,000) x 100 ≒ 7.5%

이 예에서 패션 브랜드 게시물의 참여율은 약 7.5%입니다. 이 지표는 드레스가 브랜드 청중의 공감을 얼마나 잘 받는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 참여율이 높을수록 콘텐츠가 설득력 있고 청중의 관심을 사로잡으며 잠재적으로 브랜드 인지도와 고객 충성도가 높아진다는 것을 의미합니다.

고객 참여 분석: 데이터의 힘으로 고객 참여 측정

고객 참여 지표는 고객 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 제공하지만, 고객 참여 분석은 데이터를 활용하여 고객 건강에 대한 추세, 패턴 및 예측 통찰력을 밝혀 이를 더욱 발전시킵니다. 고객 참여 분석을 통해 고객 참여에 대한 이해를 높이는 방법은 다음과 같습니다.

고객 세그먼트 식별

분석은 기업이 참여 행동을 기반으로 다양한 고객 세그먼트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 고객 세분화를 통해 기업은 각 그룹의 특정 요구와 선호도에 맞게 마케팅 노력을 맞춤화할 수 있습니다.

예를 들어 온라인에서 다양한 제품을 판매하는 전자상거래 회사를 생각해 보겠습니다. 분석을 통해 이 회사는 두 가지 주요 고객층, 즉 트렌디한 기기와 액세서리를 선호하는 기술에 정통한 밀레니얼 세대와 주로 가정 필수품과 할인 품목을 쇼핑하는 예산에 민감한 가족이 있다는 사실을 발견했습니다.

이러한 고객 세분화 통찰력을 통해 회사는 이제 그에 따라 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있습니다. 기술에 정통한 밀레니얼 세대를 대상으로 최신 기기와 판촉 행사를 제공하는 개인화된 이메일 캠페인을 만들 수도 있습니다. 동시에 가정 필수품에 대한 가족 부문을 대상으로 소셜 미디어 광고 및 할인을 실행할 수 있습니다.

각 고객 세그먼트에 대한 마케팅 전략을 맞춤화함으로써 회사는 가장 관련성이 높은 메시지를 통해 적절한 대상에게 효과적으로 도달할 수 있으며 고객 참여 점수, 전환율 및 전반적인 고객 만족도 점수가 높아질 가능성이 높아집니다.

개인화

기업은 고객 데이터를 분석하여 개인 선호도, 구매 및 기능 사용 내역 사용자 행동, 상호 작용에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 기업은 참여도를 높이는 맞춤형 추천과 경험을 제공할 수 있습니다.

온라인 스트리밍 플랫폼이 사용자가 시청하는 영화 및 TV 프로그램 장르, 시청 기록, 좋아하는 배우 등 고객 데이터를 수집한다고 가정해 보겠습니다. 플랫폼은 이 데이터를 분석해 특정 사용자가 액션, 코미디 장르를 좋아하는지, 주말에 영화를 자주 보는지, 특정 배우를 팔로우하는지를 파악한다.

이러한 통찰력으로 무장한 스트리밍 플랫폼은 이 사용자에게 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼은 사용자가 좋아하는 배우가 주연을 맡은 새로 개봉된 액션 코미디 영화를 제안하거나 이러한 장르의 주말 폭식에 적합한 콘텐츠의 재생 목록을 선별할 수 있습니다. 결과적으로 사용자는 자신의 관심사에 맞는 콘텐츠를 찾을 가능성이 높아져 플랫폼에 대한 전반적인 참여가 향상됩니다.

고객 데이터를 활용하여 맞춤형 경험을 제공함으로써 기업은 고객과 더욱 강력한 관계를 구축하고 고객 만족도 점수를 높이며 충성도를 높일 수 있습니다. 개인화는 유지율과 전환율을 높여 궁극적으로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

예측 분석

고객 참여 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 이탈 위험이 있는 고객이나 고가치 고객이 될 가능성이 있는 고객을 식별하여 사전 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

스트리밍 플랫폼의 이전 예를 계속해 보겠습니다. 회사는 고객 참여 데이터를 분석하여 사용 패턴이 감소하고 새로운 콘텐츠에 대한 참여를 중단했으며 과거에 구독을 갱신하지 않은 고객 그룹을 식별합니다. 이 데이터를 기반으로 분석 모델은 이러한 고객이 이탈할 위험이 있다고 예측합니다.

이러한 통찰력을 통해 스트리밍 서비스는 이러한 고객을 유지하기 위해 사전 조치를 취할 수 있습니다. 개인화된 권장 사항이 포함된 타겟 이메일 제안을 보내 이전 관심사에 맞는 새로운 콘텐츠를 탐색하도록 초대할 수 있습니다. 또한 활성 사용자에게 특별 할인을 제공하거나 제한된 시간 동안 구독을 연장하여 사용자를 다시 유도할 수도 있습니다.

마찬가지로, 고객 참여 분석을 통해 높은 사용 빈도, 충성도 프로그램에 대한 적극적인 참여, 긍정적인 피드백과 같은 중요한 참여 행동을 보이는 고객을 식별할 수도 있습니다. 분석 모델은 이러한 고객이 구독을 업그레이드하거나 반복 구매하거나 다른 사람을 추천할 가능성이 높은 고가치 고객이 될 가능성이 있다고 예측합니다.

이러한 고객의 잠재력을 인식한 스트리밍 서비스는 고객에게 독점 보상, 새로운 콘텐츠에 대한 조기 액세스 또는 프리미엄 기능을 제공하여 충성도를 더욱 높이고 지속적인 참여를 유도하도록 선택할 수 있습니다.

두 경우 모두 고객 참여 분석은 기업이 고객 이탈을 줄이고 고객 충성도의 가치를 극대화하기 위한 목표 지향적이고 사전 예방적인 조치를 취할 수 있도록 하는 귀중한 통찰력을 제공하여 궁극적으로 고객 유지율 향상과 수익 증대로 이어집니다.

마케팅 활동 최적화

온라인 참여 지표를 분석하면 마케팅 캠페인의 효과를 확인할 수 있으므로 기업은 마케팅 전략을 최적화하여 참여도를 높이고 투자 수익을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 제품 라인을 홍보하기 위해 디지털 마케팅 캠페인을 운영하는 전자상거래 회사를 생각해 보겠습니다. 클릭률(CTR), 전환율, 캠페인 랜딩 페이지에 머문 시간 등의 사용자 참여 지표를 분석하여 캠페인이 타겟 고객의 공감을 얼마나 잘 이끌어내는지 측정할 수 있습니다.

CTR이 낮고 사용자가 랜딩 페이지에서 많은 시간을 보내지 않는다면 이는 마케팅 메시지가 충분히 매력적이지 않거나 타겟팅이 잘못되었음을 나타냅니다. 이에 대응하여 회사는 광고 문구를 수정하거나 다른 잠재고객 세그먼트를 타겟팅하는 등 캠페인을 조정할 수 있습니다. 이러한 변경 사항을 A/B 테스트하여 효과를 검증할 수 있습니다.

반면 전환율이 높아 광고를 클릭한 사용자가 실제로 구매했다는 의미라면 해당 캠페인이 판매 촉진에 효과적이라고 추론할 수 있습니다. 이 경우 성공을 활용하기 위해 캠페인 예산을 늘리거나 기간을 연장하는 것을 고려할 수 있습니다.

또한 사용자 참여 지표는 어떤 마케팅 채널이나 플랫폼이 잘 수행되고 있는지, 어떤 부분에 개선이 필요한지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 회사에서 소셜 미디어 광고가 이메일 마케팅 노력에 비해 상당한 참여와 판매를 유도한다는 사실을 알게 되면 소셜 미디어 광고에 더 많은 리소스를 할당할 수 있습니다.

전자 상거래 회사는 지속적으로 사용자 참여 지표를 분석하고 데이터 기반 결정을 내림으로써 시간이 지남에 따라 마케팅 전략을 미세 조정하여 참여율을 높이고, 고객 확보를 늘리고, 충성도 높은 고객을 확보하고, 궁극적으로 마케팅 ROI를 높일 수 있습니다. 투자.

고객 여정 측정

분석은 초기 인식부터 구매 후 지원까지 고객 여정에 대한 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다. 이 여정을 이해하면 문제점과 개선 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

온라인 전자제품 소매업체를 생각해 보겠습니다. 분석을 활용하여 소매업체는 여정의 다양한 단계에서 고객 상호 작용을 추적합니다. 웹사이트 방문, 제품 보기, 장바구니 추가 및 완료된 구매를 모니터링합니다. 또한 구매 후 문의, 지원 요청 등 고객 서비스 상호 작용을 분석합니다.

분석을 통해 소매업체는 많은 고객이 예상치 못한 배송 비용으로 인해 구매 직전에 장바구니를 포기한다는 사실을 발견했습니다. 이는 전환을 방해하므로 고객 여정의 문제점입니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 소매업체는 특정 가격 이상 주문에 대해 무료 배송을 제공하기로 결정했습니다. 결과적으로 장바구니 포기율이 감소하고 더 ​​많은 고객이 구매를 완료합니다.

또한, 분석 결과에 따르면 소매업체의 구매 후 지원 팀에 참여하는 고객은 반복 고객이 될 가능성이 더 높습니다. 이러한 기회를 인식한 소매업체는 고객 지원 서비스를 강화하는 데 투자하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킵니다.

Contorion은 VWO 세션 녹음에서 얻은 통찰력을 바탕으로 웹사이트의 제품 세부 정보 페이지를 개선했습니다. A/B 테스트를 실행하여 장바구니에 추가 클릭률이 증가했습니다. 여기에서 전체 내용을 읽을 수 있습니다.

고객 참여는 성공적인 비즈니스에 필수적인 요소이며, 고객 참여가 미치는 영향을 이해하는 것은 성장과 지속 가능성에 매우 중요합니다. 기업은 고객 참여 지표와 고객 참여 분석을 활용하여 고객 참여를 추적하고 고객 행동, 선호도, 정서에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 데이터를 바탕으로 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고, 마케팅 활동을 최적화하고, 개인화된 마케팅 메시지를 작성하고, 개인화된 경험을 제공함으로써 궁극적으로 고객과의 관계를 강화하고 장기적인 성공을 이끌 수 있습니다. 경쟁이 치열한 시장에서 성공하는 열쇠는 고객의 의견에 귀를 기울이는 데 있다는 점을 기억하십시오. 이러한 대화에서 가장 가치 있는 고객 참여 지표를 얻어 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

자주 묻는 질문