안녕하세요. DXE 데이터컨설팅팀 입니다

이번 글에서는 이전 글로벌 I사의 CRM 구축 및 수행사례 이후 데이터를 기반으로 CRM을 고도화한 사례에 대해서 안내드리려 합니다

● 글로벌 I사와 진행한 컨설팅 프로세스

이번 컨설팅은 단발성 과제가 아니라, CRM 전 과정에 걸쳐 구조화된 6단계 프로세스로 진행되었는데요

DXE가 글로벌 I사와 함께 밟아간 단계는 다음과 같습니다

　· ① 고객사 현황 조사: 조직·데이터·운영 현황을 파악하고 핵심 과제를 정의

　· ② CRM 수행환경 구축: KPI와 목표 설정, 솔루션 도입 및 기반 환경 세팅

　· ③ CRM 캠페인 수행: 실제 퍼널을 정의하고, 이탈 방지 및 전환 제고 캠페인 실행

　· ④ 데이터 분석 수행환경 구축: 데이터 파이프라인 및 분석 환경 고도화

　· ⑤ 데이터 분석 수행: 고객 행동·구매 데이터를 다차원적으로 분석

　· ⑥ 전략 방향성 제안: 분석 결과 기반의 전략적 의사결정 방향 제시

이번 글에서는 ④~⑥단계,

즉 데이터 분석 수행환경 구축부터 전략 방향성 제안까지 DXE가 어떻게 컨설팅을 전개했는지를 다루겠습니다

(①~③ 단계의 이전 글 보러가기 >)

STEP4. 데이터 분석 수행환경 구축

글로벌 I사는 이미 서비스 내 다양한 고객 데이터가 존재했지만, 이 데이터가 CRM이나 마케팅 전략, 나아가 비즈니스 의사결정 전반에까지 확장되어 활용되지 못하고 있었습니다

단순히 데이터가 많다고 해서 활용이 되는 것은 아닌데요. 데이터 분석 솔루션의 부재, 데이터 인력 리소스의 부족, 분석 목적의 명확한 정의 부재 — 이 세 가지가 맞물려, 당시 내부에서는 HQ 보고용 지표(매출, 판매량, 전환율 등)만 산출되는 수준에 머물러 있었습니다

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이에 DXE는 고객사의 이러한 페인포인트를 해소하기 위해, 데이터 분석 프로세스의 체계적 정의부터 실행 환경 구축까지 전 과정을 함께 수행했고, 분석은 다음과 같은 4단계 프로세스로 진행되었습니다

[데이터 분석 프로세스]

　· ①고객사 요구사항 수집 및 정의 : 분석의 첫 단계는 “데이터를 통해 무엇을 해결할 것인가”를 명확히 하는 것, 고객의 고민과 내부 의사결정 맥락을 파악해야 분석의 방향성이 흔들리지 않음

　· ②분석 과제 정의 : 단순히 ‘분석해보자’가 아니라, 실질적으로 활용 가능한 분석 단위를 설정해야 함, 이를 통해 우선순위를 세우고 비즈니스 임팩트를 극대화할 수 있음

　· ③분석 수행 : 정의된 과제를 기반으로 데이터를 정제·가공하고, 통계 및 데이터 마이닝 기법을 활용해 구체적인 인사이트를 발굴

　· ④분석 결과 도출 : 도출된 결과를 단순 리포트로 끝내지 않고, CRM 전략·상품 전략 등 실행 가능한 방향으로 연결하는 과정

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먼저, 고객사 요구사항을 수집하기 위해 DXE는 고객사 담당자, 데이터 담당자, 마케팅 부서 실무진과의 인터뷰 및 워크숍을 통해 핵심 요구사항을 구체화했습니다. 단순히 데이터 분석의 필요를 파악하는 수준이 아니라, “비즈니스적으로 어떤 문제를 해결해야 하는가”를 중심으로 논의가 진행되었습니다. 이에 따라서 총 4가지의 요구사항이 정의되었고, 이 요구사항을 해결하기 위한 분석 과제를 정의했습니다

①고객사 요구사항 수집 및 정의

　· 전반 데이터 분석 결과물 기반 전략적 의사결정에 활용

　· 세트상품 구성 시 어떤 조합이 높은 판매성과를 보이는지 요청

　· 정기구독제 개편을 앞두고 멤버십 등급 기준 재정립 요청

　· 연령대별 제품 반응(관심도·구매력)에 차이가 있는지 요청

②분석 과제 정의

　· 고객 분석 : Demo 분석, 고객 유형 분석 등

　· 구매 분석 : Demo별 구매 현황 분석, 구매주기 분석, 리텐션 분석 등

　· 상품 분석 : 카테고리별 재구매율 분석, 교차 구매 분석, 세트 상품 분석 등

　· 쿠폰/적립금 분석 : 쿠폰 사용 현황 분석, 적립금 사용현황 분석 등

　· RFM 분석 : RFM 현황 분석, RFM×멤버십 결합 분석 등

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다만, 분석 수행에 앞서 양사에게 가장 큰 과제는 분석 환경의 부재였습니다. 글로벌 I사는 분석 솔루션이 없을 뿐 아니라, 사내 시스템이 데이터 간 연계가 불가능한 구조였는데요

이에 DXE는 자체 데이터 클라우드 환경을 기반으로, 글로벌 I사의 데이터를 직접 적재하고 분석 준비를 진행했습니다. 특히 데이터 전처리는 단순 클리닝을 넘어, 분석 목적에 맞는 형태로 데이터를 재구성하는 것이 핵심이었습니다. 예를 들어, 회원 데이터를 기준으로 구매·상품·세트 구성 정보를 통합해, 고객별 구매 여정이 한눈에 파악되도록 ‘분석 마트’를 설계했습니다. 이를 통해 향후 데이터 분석 뿐만 아니라 및 데이터 시각화도 손쉽게 가능해졌습니다

*수집 및 전처리한 1st Party data

　· 회원 데이터 (96,030건의 데이터 볼륨) : CS 계정 삭제, 필드(연령,연령대, 구매여부 등) 생성, 데이터 변환 (멤버십 등급 숫자→문자열로 변환)

　· 상품 데이터 (725건의 데이터 볼륨) : 취소/환불 주문 삭제, 필드(카테고리 대분류/중분류/소분류, 주문 당시 연령/연령대)

　· 주문 내역 데이터 (387,276건의 데이터 볼륨) : 상품 카테고리 필드를 기반, '카테고리 번호, 대분류, 중분류, 소분류, 상품코드, 상품명' 필드 생성

　· 세트상품 구성 정보 데이터 (422,331건의 데이터 볼륨) : 중복 데이터 삭제, 필드(단품 상품명) 생성

STEP5. 데이터 분석 수행

분석 환경이 마련된 이후, DXE는 고객사 요구사항에 맞춰 총 5개 카테고리, 15개 세부 분석 과제를 수행했습니다

특히 데이터 기반 인사이트를 단순히 “수치”로 전달하는 데 그치지 않고, 각 결과가 CRM 캠페인, 상품기획, 구독전략 등 실제 액션으로 이어질 수 있도록 해석했습니다

③&④분석 수행 및 결과 도출

1) 고객 분석

　· 글로벌 I사의 주요 구매층은 30~40대 여성으로, 전체 매출의 70% 이상을 차지

　· 이 연령대는 브랜드 충성도가 높고, 커피·머신 모두에 관심이 있는 것으로 나타남 → 따라서 3040 여성 고객을 핵심 세그먼트로 정의하고, 라이프스타일 기반의 타깃 CRM 운영 전략 제안

　· 첫 구매 경험이 없는 신규 회원을 대상으로 웰컴 캠페인 및 맞춤 쿠폰 전략을 강화하여, 초기 이탈을 줄일 필요 확인

2) 구매 분석

　· 데이터를 통해 구매력과 고객 생애주기가 뚜렷하게 구분

　· 50~60대는 비중은 낮지만 평균 구매 단가와 구독 유지율이 가장 높았고, 초기 구매 이후의 재구매 전환율이 2배 이상 높았음

　· 가입 후 첫 구매까지 시간이 길수록 이탈률이 급격히 높아졌기 때문에, 가입 후 일정 기간 내 첫 구매를 유도하는 트리거 캠페인 중요 도출

　· 고객별 구매주기를 기반으로 예측 모델링을 통해 재구매 시점 리마인드 캠페인 설계 지원

3) 상품 분석

　· 카테고리 별 재구매율 차이가 컸고, 특히 정기구독 상품군의 재구매율이 비구독 상품 대비 약 2.3배 높았음

　· 세트상품 구성별 교차구매율 분석을 통해, A상품과 B상품이 함께 구매될 확률이 높은 조합을 파악

　· 특히 단품보다 세트 구성 시 매출 상승효과가 큰 조합을 도출했고, 향후 신규 세트 구성 전략의 기초 데이터로 활용

4) 쿠폰/적립금 분석

　· 쿠폰 및 적립금 사용 패턴을 유형별로 분류하고, 그 중 구매 전환에 미치는 영향이 큰 ‘구독전환형 쿠폰’의 효과가 높게 나타남

　· 적립금 리마인드 메시지를 클릭한 고객의 전환율이 미리 고지된 고객 대비 약 1.8배 높게 나타나, CRM 자동화 시점별 리마인드 설계 필요성 강조

5) RFM 분석

　· RFM 분석 결과, 고액 단발성 고객의 휴면 전환율이 높게 나타났으며, 구매빈도와 최근 구매 활동을 기준으로 고객 등급 관리의 필요성이 확인

　· 특히 골드 고객 중 최근 3개월간 구매 활동이 없는 그룹이 전체의 17%를 차지해, 멤버십 혜택 리마인드 및 리턴 캠페인 설계가 필요

● CRM 가설검증: 연령대별 제품 반응 분석

데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴과 주요 세그먼트를 파악했지만, 분석 결과만으로는 고객의 ‘실제 반응’을 완전히 설명하기 어려운 부분이 있었습니다

특히 글로벌 I사 내부에서는 “연령대별로 제품 선호가 다를 것”이라는 가설이 오래전부터 존재했지만, 그동안 이를 검증할 수 있는 실험적 접근 방식이 부재한 상황이었습니다. 예를 들어, 20~30대는 커피 제품 중심의 캠페인에, 50대 이상은 머신 중심의 프로모션에 더 반응할 것이라는 ‘가정’은 있었으나 이를 데이터로 입증한 적은 없었습니다

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이에 DXE는 단순한 리포트 분석을 넘어, CRM 실험(A/B 테스트)을 통해 실제 행동 데이터를 기반으로 가설을 검증하는 단계를 수행했습니다. DXE는 연령대별 고객 세그먼트를 구분하고, 각 그룹에 서로 다른 제품 메시지(커피 vs 머신)를 노출해 고객이 실제로 어떤 콘텐츠에 더 높은 클릭과 전환 반응을 보이는지를 검증했습니다. 이를 통해 단순히 ‘누가 구매했는가’를 넘어서, ‘어떤 소구가 구매를 유발했는가’를 구체적으로 파악할 수 있었습니다

[실험 내용]

　· 실험 설계: 20~50대 미구매 회원 중 랜덤 샘플링하여 커피·머신 메시지 분리 발송

　· 발송 규모: 총 394,500건

　· 기간: 발송 후 3일간의 클릭 및 전환 데이터 수집

　· 검증 목표: 연령대별 소구 유형(커피 vs 머신)에 따른 클릭 및 구매 반응 차이 확인

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이 실험 결과는 내부에서 “50대는 이미 머신을 보유하고 있어 반응이 낮을 것이다”라는 기존 가정을 완전히 뒤집는 것이었습니다. DXE는 이를 통해 “고객 연령대별 행동은 추정과 다를 수 있다”는 점을 명확히 입증했고, 이 인사이트는 이후 캠페인 타깃 전략 수립의 중요한 근거로 활용되었습니다

[실험 결과]

　· 전체적으로 커피 소재 메시지의 클릭률이 머신보다 약 2%p 높음

　· 50대 고객의 클릭률·전환율이 타 연령대 대비 약 3배 이상 높음

　· 통계분석(p-value < 0.05) 결과, 50대의 반응 차이는 통계적으로 유의미함으로 확인

STEP6. 전략 방향성 제안

데이터 분석과 CRM 실험이 모두 완료된 후, DXE는 도출된 인사이트를 종합해 단순한 분석 리포트를 넘어 ‘실행 중심의 전략 제안’을 제시했습니다. 이번 프로젝트의 목표는 단순히 데이터를 해석하는 것이 아니라, 데이터를 근거로 마케팅의 방향성과 실행 전략을 구체화하는 것이었습니다

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이에 DXE는 분석을 통해 확인된 고객 행동 패턴, 구매 전환 특성, 세그먼트별 반응 차이를 기반으로 CRM 전략, 상품 운영, 고객관리 전략 등 실제 비즈니스 현장에서 활용 가능한 제언을 정리했습니다

[전략 제언 요약]

　· 첫 구매 고객의 2차 구매 유도 전략 강화(1~2차 구매 전환율 하락 → 3차 이상 고객의 잔존율·매출 기여 급상승) → 첫 구매 이후의 고객 경험 설계가 핵심이며, 구매 시점 예측 기반 리텐션 캠페인 강화 필요

　· 연령·성별·상품주기 기반 세분화 타깃 전략 구축(2030의 높은 구독비율 / 60대의 다양한 상품 소비 등) → 고객군별 구매 주기 및 관심 카테고리별로 메시지 차별화, 세트상품·구독상품 맞춤 프로모션 추진

　· 활동 저조 골드 등급 고객 관리 및 리마인드 캠페인 강화(등급 하락 및 이탈 방지 중심) → 휴면 전환 위험군을 사전 식별하고, 등급 혜택 리마인드 및 추가 구매 유도 프로그램 설계

이러한 전략 제언은 단순히 이론적 권고가 아닌, 앞선 데이터 분석과 가설검증 결과를 기반으로 실제 실행이 가능한 수준의 방향성으로 제시되었습니다. 특히 글로벌 I사는 프로젝트를 통해 데이터가 단순 수치 보고용이 아닌, 캠페인 전략 수립의 핵심 도구가 될 수 있음을 직접 체감하게 되었습니다

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DXE는 상기 사례처럼 CRM을 처음 시작하는 기업이든,

이미 운영 중이지만 한 단계 더 고도화가 필요한 기업이든,

실행 가능한 전략과 검증된 성과를 바탕으로 성장 여정을 함께합니다

만약 지금 CRM 고도화 또는 적재된 데이터 활용의 어려움을 느끼고 계신다면,

이번 사례에서 보신 것처럼 “어디서부터 어떻게 시작해야 하는지”를 DXE가 함께 답해드릴 수 있습니다

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• 컨설팅 문의 : dataconsulting@cj.net