"고객 데이터를 본 적도 없어요"

최근 만난 모 브랜드 기획MD의 말이다. 의외다. 분명 멤버십 제도를 두고 멤버십 관리를 하고 있는데 기획MD가 데이터를 안본다고? 우리 제품을 어떤 고객들이 구매하고 있는지는 기획MD들이 가장 궁금해 하는 정보 아닌가. 게다가 외부에 있는 빅데이터도 아니고 바로 내부 시스템에 저장된 데이터라서 보려면 얼마든지 볼 수 있는 것 아닌가?

그런데 이게 이 브랜드만의 상황이 아니다. 디지털 트랜스포메이션을 말하고 빅데이터 분석을 떠들지만 이미 쌓여 있는 우리 고객의 구매 패턴을 보지 않는 것이 현실이다. 나아가 보고 싶어도 볼 수 없거나 기대를 갖고 열어봤더니 "차라리 안보느니 못하구나"라는 결론을 얻고 덮어버리는 것이 현재 많은 패션 회사들이 겪고 있는 문제다.

◇ 죽어 있는 고객 데이터 살리기
웬만한 브랜드들은 모두 멤버십제도를 가지고 있다. 관리중인 고객수도 수십만은 우습고 몇 백만을 자랑하기도 한다. 최소 1회 이상 우리 제품을 구매한 고객이다. 그리고 우리가 직접 커뮤니케이션할 수 있는 대상이기도 하다. 그런데 이 고객데이터를 영업의 한 방편 정도로만 인식하고 있는 경우가 많다. 세일이나 프로모션할 때 문자를 보낼 수 있는 대상으로만 활용하는 것이다.

이런 관점으로 데이터를 수집하고 관리하게 되면 기획MD들이 활용할 수 없는 데이터가 될 수밖에 없다. 문자 보내는 데에는 전화번호면 충분하겠지만 우리 제품을 구매하는 고객을 이해하고 이를 다음 시즌 기획에 활용하려면 더욱 풍부한 데이터가 필요하기 때문이다. 죽어있는 고객데이터를 살리려면 무엇을 해야할까.

IBM의 빅데이터를 활용한 '고객 360' 프레임워크

1. 가입 프로세스부터 점검하자
고객데이터는 많을수록 좋다. 프로모션의 모수가 늘어나면 그만큼 매출도 올라가니까. 그런데 이제 프로모션을 고객 DB에 있는 고객만을 대상으로 하지 않아도 된다. 플랫폼 사업자가 가진 데이터를 활용할 수 있고 우리 DB에는 없는 다양한 사회 경제적 조건에 대해 필터링을 제공하기도 한다. 무슨 말이냐면 고객 데이터를 쌓고 관리하는 것이 이제는 프로모션 알림에 그쳐서는 안된다는 것이다. 그러므로 무작정 많이 모으는 것이 아니라 활용 가치가 높은 데이터를 모으기 위해 노력해야 한다.

그러자면 가입 단계에서부터 부정확한 데이터를 걸러내는 장치가 반드시 필요하다. 허수 데이터 비율이 높으면 전체 데이터를 왜곡하고 결국 전체 데이터를 쓸모 없는 데이터로 만든다. 정확한 데이터를 확보하기 위해 휴대폰 인증이나 SNS를 활용한 간편 가입을 활용하는 사례가 늘고 있다. 아직 적용하지 않고 있다면 적극 도입해 볼만하다.

2. 부정 고객을 걸러낼 수 있는 프로세스를 갖추자
멤버십제도를 운영하면 부정 고객은 피할 수 없는 문제다. 그리고 적은 가까이에 있다. 바로 매장이다. 단가가 낮은 브랜드일수록 부정 고객 문제가 심각하다. 단가가 낮을수록 베네핏이 적어 적립을 포기하는 고객이 많기 때문이다. 적립을 포기한 고객의 마일리지를 매장에서 생성한 허위 고객에게 쌓아 다른 용도로 활용하는 식이다. 이렇게 부정 적립한 마일리지를 매장 매니저가 개인적으로 사용하는 경우도 없지는 않겠지만 VIP 고객에게 할인해 주는 용도로 사용하기도 하는 것 같다.

그래서 영업부서에서는 이런 행태를 묵인하려는 경향도 없진 않다. 문제는 전체 고객데이터의 신뢰성이 흔들린다는데 있다. 매장 매니저가 부모님 이름으로 허위 고객을 등록해 한달에 몇 백 건 씩 구매를 일으키면 연령별 구매 통계를 어떻게 믿을 수 있겠는가 말이다.

3. 예외 고객은 필터링하고 분석에 활용하자
부정 고객을 걸러내는 프로세스를 갖추어도 완벽히 걸러낼 수는 없다. 부정 고객을 적절한 로직으로 걸러낼 수도 있고 AI를 활용해 걸러낼 수도 있을 것이다. 하지만 현실에서는 항상 예외적인 경우가 있고 매장에서는 그 예외적인 사례를 폭넓게 해석하려고 한다. 이런 매장과 갈등을 키워가며 부정고객을 걸러내는 것만이 능사가 아닐 수도 있다.

이럴 때 필요한 것이 의심가는 데이터는 걸러내고 활용하는 방식이다. 부정 고객을 판별하는 로직을 세우고 이 고객은 별도 표시해서 분석에서 제외하면 된다. 부정 고객을 판별하는 로직은 각 브랜드의 상황에 맞춰 정하면 되는데 구매횟수나 금액 나아가 구매 사이즈나 결제수단 등 여러 정보를 활용할 수 있다.

4. 온/오프 고객을 통합하자
온라인 멤버십과 오프라인 멤버십을 별도 운영하고 DB도 분리된 경우를 가끔 본다. O2O가 대세고 옴니채널이 필수인 세상이다. 빠른 시일 내에 멤버십 프로그램을 통합하고 고객 DB도 통합해야 한다. 그리고 온라인 고객에 대해서는 기획MD가 더욱 잘 활용할 수 있도록 데이터를 적극 공유할 필요가 있다.(물론 개인 정보는 빼고) 온라인 고객은 부정이 개입될 소지가 낮고 온라인 채널 자체가 그만큼 중요하기 때문이다.

5. 캠페인 데이터를 체계적으로 수집하자
멤버십제도를 운영하고 이를 통해 고객 데이터를 쌓고 있는 경우에도 캠페인 데이터를 체계적으로 쌓지 않는 경우가 많다. 프로모션을 진행하고 각 프로모션의 성과는 평가하지만 그 프로모션에 대한 개별 고객의 반응을 DB화 하지 않는 것이다. 우리가 궁극적으로 가야할 길은 고객 세분화를 넘어 개인화 마케팅이다. 이를 위해 고객 데이터를 모으는 것 아니겠는가.

과거에는 고객이 각 개별 캠페인에 어떻게 반응했는지까지 모두 데이터화하는 것에 기술적 어려움이 있었겠지만 지금은 전혀 그렇지 않다. 이런 데이터가 축적되어야 개인화 마케팅이 가능하다. 이를 위해 캠페인 단위의 데이터를 축적할 필요가 있다.

◇ 고객 360도 뷰를 완성하자
앞서서 몇가지 기술적 방법을 나열했지만 이런 기술적 노력의 이면에는 좀 더 큰 그림이 있어야 한다. '고객 360도 뷰(Customer 360)'를 갖는 것이다. 온라인과 오프라인을 통틀어 고객이 우리 브랜드와 접촉을 할 때마다 로그를 남기고 그 데이터를 활용하자는 개념이다. 온라인 가입, 오프라인 구매, 수선이나 클레임 요청, 프로모션 반응, 장바구니에 담았다가 구매하는 평균 주기까지 고객 행동을 모두 한 그릇에 담는 것이다. 심지어 쿠키를 활용하면 고객이 우리 온라인 회원에 가입하기 전에 했던 행동도 추적할 수 있다.

물론 여기까지 가려면 많은 투자가 필요하다. 투자 여력이 있고 필요가 있다면 빨리 가면 될 일이고 그렇지 않다면 계획을 세워 차근차근 가면 될 일이다. 하지만 앞서 열거한 접근은 큰 투자 없이 할 수 있는 일이다. 그리고 죽어 있는 고객데이터를 살려 쓰기 위한 전제다. 고객 360도 뷰를 완성하기 위한 첫걸음이기도 하다. 그러니 즉시 실행해 보자.

 김해근 대표는 서울대 물리학과를 졸업하고 글로벌 컨설팅, 특히 IT 부문에서 명성이 높은 액센추어에서 13년간 근무하며 ICT를 통한 기업 성장을 관여했다. 이후 글로벌 전략에 특화된 EY한영 시니어 매니저를 거쳐 F&F에서 디지털 전략팀장으로 근무하며 패션기업의 디지털 트랜스포메이션을 직접 주도했다.

김해근 브래키츠 대표
hg.kim@brackets.solutions