GM2. 그로스 마케팅 KPI에 대한 데이터 분석(2)

2025.02.06 - [그로스 마케팅] - GM1. 그로스 마케팅 KPI에 대한 데이터 분석(1)

GM1. 그로스 마케팅 KPI에 대한 데이터 분석(1)

 

growth marketing에 필요한 KPI   [cont..]

 

6. 고객 세그먼트별 맞춤 할인

• 고객을 구매 패턴, 인구통계학적 특성, 행동 데이터 등을 기준으로 그룹화한 후, 각 세그먼트에 적합한 할인 정책을 제공하는 전략
• 일반적으로 RFM 분석(Recency: 최신성, Frequency: 빈도, Monetary: 구매 금액)  또는 클러스터링(K-means, DBSCAN 등)을 활용해 고객 그룹을 구분

🛠 활용 예시:

• 구매 이력 (최근 구매일, 구매 빈도, 구매 금액)
• 고객 행동 데이터 (방문 기록, 장바구니 유지 시간)
• 회원 등급 또는 이전 프로모션 반응 데이터

💡 예상 인사이트:

• 고객 세그먼트별 할인 사용률 분석:
  • e.g. VIP 고객 (구매 빈도 높고 객단가 높음) → 추가 포인트 적립 & 한정판 제품 선공개
    → VIP 고객에게 제공한 포인트 적립이 실제 재구매율을 높이는지 분석
• 이탈 가능성이 높은 고객의 행동 패턴 분석:
  • e.g. 이탈 위험 고객 (최근 6개월간 구매 없음) → 20% 재구매 유도 쿠폰 발송
    → 할인 혜택이 없는 고객 대비 재구매 전환율 비교 후 전략 수정
• 신규 고객의 첫 구매 전환율 극대화:
  • e.g. 신규 고객 (가입 후 30일 이내 구매 경험 없음) → 첫 구매 10% 할인 & 무료 배송
    → 첫 구매 쿠폰을 제공했을 때와 안 했을 때 전환율 비교

 

 

7. 고객 리뷰 감성 분석 후 응답 자동화

• 고객 리뷰를 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 감성 분석하고, 이에 따라 자동으로 적절한 대응을 하는 시스템
  • 긍정 리뷰 → 감사 메시지, 추가 추천 상품 제안
  • 부정 리뷰 → 사과 메시지, 고객센터 연결, 할인 쿠폰 제공

🛠 활용 예시:

• 고객 리뷰 텍스트
• 감성 점수 (긍정, 중립, 부정)
• 리뷰 길이, 사용된 키워드

💡 예상 인사이트:

• • 부정 리뷰 대응을 통한 브랜드 평판 개선
  • 자동화를 통한 CS 비용 절감

 

8. 광고 예산 설정 및 캠페인 전략 조정

• 고객 데이터를 기반으로 광고 예산을 설정하고, 실시간 성과를 반영하여 예산을 최적화하는 과정.
• 주로 ROAS(광고비 대비 매출 비율), CAC(고객 획득 비용), CVR(전환율) 등을 주요 지표로 활용.

🛠 활용 예시:

• 광고 성과 지표 (노출수, 클릭수, 전환율, ROAS 등)
• 고객 행동 데이터 (클릭한 광고 유형, 유입 경로)

✔ 예산 조정 전략:

• ROAS가 높은 채널(구글, 네이버) → 광고비 증액
• CAC(고객 획득 비용)가 너무 높은 채널(페이스북) → 광고비 감축 및 타겟 세분화
• 전환율이 낮은 배너 광고 → A/B 테스트 진행 (이미지 변경, CTA 수정 등)

💡 예상 인사이트:

• 광고 채널별 성과 분석:
  → 유입 경로별 ROAS 비교 후 예산 재배분.
• 전환율 낮은 광고의 문제점 분석:
  → 클릭은 많지만 구매 전환이 적다면 랜딩 페이지 최적화 필요.
• 시즌별 광고 전략 차별화:
  → 성수기(11월12월) 대비 비수기(2월4월)의 광고 효율 차이를 분석하고 예산 분배 최적화.

☞ 광고 예산을 낭비하지 않고 효율적인 집행 가능

☞ 실시간 데이터 기반으로 성과가 낮은 광고를 빠르게 조정

 

 

9. 신규 고객 vs 기존 고객 혜택 차등 적용

• 신규 고객과 기존 고객에게 각기 다른 혜택을 제공하는 마케팅 전략
  • 신규 고객 → 첫 구매 할인, 무료 배송, 웰컴 쿠폰 제공
  • 기존 고객 → 포인트 적립, VIP 전용 할인, 리텐션 마케팅

🛠 활용 예시:

• 고객 가입일, 첫 구매 여부
• 구매 빈도 및 총 구매 금액
• 이전 혜택 사용 내역

💡 예상 인사이트:

• 신규 고객 전환율 분석:
  • 신규 고객 (첫 구매 유도) → 10% 할인 & 무료 배송 쿠폰
    → 신규 고객 쿠폰 사용 후 실제 전환율이 얼마나 증가했는지 확인
• 기존 고객 재구매율 추적:
  • 기존 고객 (재구매 유도) → 2,000원 추가 적립 & VIP 멤버십 혜택
    → VIP 혜택이 고객 유지에 긍정적인 영향을 주는지 A/B 테스트 진행
• 이탈 고객 혜택 반응 분석:
  • 장기 미구매 고객 → 20% 복귀 할인 & 이메일 리마케팅 진행
    → 이탈 고객에게 제공한 쿠폰을 받은 후 3개월 내 구매율 증가 여부 확인

 

10. 월 매출 목표 달성 여부 판단

• 월별 매출 목표를 설정하고, 실시간으로 달성률을 분석하여 필요한 액션을 취하는 과정.
• 주로 목표 대비 실적 분석, 트렌드 예측, 보완 전략 실행으로 구성됨.

🛠 활용 예시:

• 목표 매출 대비 현재 매출 분석
  • e.g. 목표 매출 1억 원, 현재 매출 7천만 원 → 30% 부족
• 이유 분석 (전환율, 트래픽 감소 등)
  • 전환율 감소 → 결제 프로세스 오류 발생
  • 트래픽 감소 → 검색 광고 비효율적
• 대응 전략 실행
  • 검색 광고 예산 증액 & 인기 상품 할인 진행
  • 전환율 개선을 위해 결제 프로세스 최적화

💡 예상 인사이트:

• 목표 대비 매출 달성 패턴 분석:
  → 매달 특정 주차(e.g. 마지막 주) 매출이 낮다면 해당 시점에 집중 프로모션 필요.
• 광고 & 프로모션의 즉각적인 반응 측정:
  → 특정 프로모션 진행 후 매출 상승 여부를 분석해 유효성 검토.
• 매출 목표 미달 시 원인 진단:
  → 매출 감소 요인이 트래픽 부족인지 or 전환율 문제인지 구분하여 해결책 도출.

 

 

if~else 구문 활용한 growth marketing 코드

 

6. 고객 세그먼트별 맞춤 할인 적용

customer_name = "김철수"
purchase_count = 8  # 고객의 총 구매 횟수

# 할인율 설정
if purchase_count >= 10:
    discount = 20  # 20% 할인
elif 5 <= purchase_count < 10:
    discount = 10  # 10% 할인
else:
    discount = 5  # 5% 기본 할인

# 할인율 적용 메시지 출력
print(f"{customer_name}님, 이번 구매 시 {discount}% 할인이 적용됩니다!")

 

7. 고객 리뷰 감성 분석 후 응답 자동화

customer_review = "배송이 너무 늦고 제품도 마음에 안 들어요."
review_score = 2  # 고객이 남긴 별점 (1~5)

# 리뷰에 따른 응답 설정
if review_score >= 4:
    response = "고객님, 좋은 평가 감사합니다! 앞으로도 만족을 드리겠습니다. 😊"
elif 2 <= review_score < 4:
    response = "소중한 의견 감사드립니다. 더 나은 서비스를 위해 노력하겠습니다!"
else:
    response = "불편을 끼쳐드려 죄송합니다. 고객님의 의견을 바탕으로 개선하겠습니다. 🙏"

# 자동 응답 출력
print(response)

 

8. 광고 예산 설정 및 캠페인 전략 조정

monthly_budget = 1200000  # 월간 광고 예산 (원)

# 광고 전략 추천
if monthly_budget >= 5000000:
    strategy = "프리미엄 캠페인 (SNS, 유튜브 광고 포함)"
elif 2000000 <= monthly_budget < 5000000:
    strategy = "중간 규모 캠페인 (구글 & 페이스북 광고 중심)"
elif 1000000 <= monthly_budget < 2000000:
    strategy = "소규모 캠페인 (네이버 블로그 & 인스타그램 활용)"
else:
    strategy = "저비용 바이럴 마케팅 (SNS 인플루언서 협업)"

# 전략 출력
print(f"현재 예산으로 추천되는 마케팅 전략: {strategy}")

 

9. 신규 고객 vs 기존 고객 혜택 차등 적용

customer_email = "newuser@example.com"
is_new_customer = True  # True면 신규 고객, False면 기존 고객

# 혜택 설정
if is_new_customer:
    offer = "신규 고객 10% 할인 쿠폰 제공!"
else:
    offer = "기존 고객 감사 포인트 1,000점 적립!"

# 결과 출력
print(f"{customer_email}님, {offer}")

 

10. 월 매출 목표 달성 여부 판단

monthly_revenue = 12000000  # 이번 달 매출 (원)
target_revenue = 10000000  # 목표 매출 (원)

# 목표 달성 여부 확인
if monthly_revenue >= target_revenue:
    result = f"축하합니다! 목표 매출을 달성했습니다. (매출: {monthly_revenue:,.0f}원)"
else:
    result = f"목표에 도달하지 못했습니다. 추가 마케팅이 필요합니다. (매출: {monthly_revenue:,.0f}원)"

# 결과 출력
print(result)