우리 고객의 다른 브랜드 소비 행태를 알아야 하는 이유
– 오픈서베이 Shared Customer Seminar 주요 내용 정리
우리 브랜드 고객의 소비 행태를 여러분은 얼마나 알고 있나요? 우리 브랜드 고객의 소비 행태를 파악하는 일도 쉽지 않지만, 우리 브랜드에서 일어난 소비는 고객의 전체 소비 중 많아봤자 1%일 뿐입니다. 모든 고객은 여러 카테고리에 걸쳐 다양한 브랜드를 소비하기 때문이죠. 다시 말해 나머지 99%를 알지 못한다면 고객의 전체 소비 행태를 파악할 수 없다는 의미입니다.
그렇다면 우리 브랜드를 포함한 고객의 전체 소비 행태를 아는 방법이 궁금해집니다. 오픈서베이는 지난 7월 4일, 위 고민을 해소할 방법을 공유하는 ‘쉐어드 커스터머(Shared Customer)’ 세미나를 개최했습니다. 그간 수집한 매장 방문 및 구매 데이터를 기반으로 소비자의 교차 구매와 교차 방문을 분석한 결과를 공개한 겁니다. 본 글은 세미나 내용 요약과 현장 스케치로 구성됩니다.
* 아래는 오픈서베이 황희영 대표의 발표 중 일부를 옮겨적은 내용입니다.
Shared Customer 세미나 발표를 맡은 오픈서베이 황희영 대표(사진. 오픈서베이)
| 내 고객 데이터가 말해주지 않는 것
“아리따움에서 지난 3개월 동안 비슷한 금액을 소비한 두 고객에게 같은 마케팅 메시지를 보낼 수 있을까?” Shared Customer 세미나 주제의 핵심은 이렇게 요약할 수 있습니다. 두 고객은 같은 기간 각각 6,000원, 3,500원만큼의 지출을 했는데요. 같은 1 만원 이하 지출 고객이라도 아리따움에서 적게 쓴 이유는 다를 수 있기 때문입니다. 아리따움은 1만 원 이하 저 지출 고객에 대해 기본적으로 3가지 가설을 세울 수 있습니다.
1. 소비 여력 자체가 적은 경우
2. 뷰티 카테고리의 소비 여력/관심이 적은 경우
3. 소비 여력도 있고 뷰티 관심도 있지만 아리따움에서의 소비가 적은 경우
위 3가지 중 고객이 어떤 가설에 해당하는지에 따라 마케팅 메시지는 각기 달라져야 합니다. 문제는 아리따움이 알 수 있는 데이터는 두 사람의 아리따움 내 소비 행태뿐이라는 겁니다. 이것만으로는 두 고객 중 소비 여력 자체가 적은 지, 뷰티 카테고리에 관심이 없는지, 타 뷰티 매장을 주로 이용하는지 등 어떤 가설에 해당하는지 알 수 없다는 거죠. 즉, 고객에게 알맞은 마케팅 활동을 할 수 없다는 겁니다.
그럼 두 고객의 타 브랜드 소비 행태를 알 수 있다면 어떨까요? 사실 위 데이터는 오픈서베이가 조사한 두 패널의 3개월간 지출 내역입니다. 아리따움은 물론 뷰티 카테고리 내 다른 브랜드 지출 정보와 타 카테고리까지 걸친 전체 소비 행태를 알 수 있습니다. 아리따움 내부 데이터만으로는 알 수 없는 아리따움 고객의 전체 소비 행태 데이터죠. 아래 표를 함께 보겠습니다.
아리따움에서 1만원 이하 지출하는 소비자 A, B의 전체 소비 행태 데이터(자료 중 일부)
편의상 왼쪽 소비자를 A, 오른쪽을 B라 지칭하겠습니다. A는 미샤에서 약 16만 원, 올리브영에서 약 10만 원, 토니모리에서 4만 4천 원을 써서 3개월간 뷰티 관련 총 34만 원을 지출했습니다. 반면 B는 아리따움 외 에뛰드하우스에서 4,800원을 지출해 뷰티에서 총 8,300원을 소비했습니다.
이렇게 두 소비자의 뷰티 카테고리 전체 지출은 34만 원과 8,300원으로 큰 차이가 있다는 걸 알 수 있습니다. 자연스럽게 A는 소비 여력도 있고 뷰티 제품에 대한 관심도 있지만 아리따움에서의 소비가 적은 경우인 3번째 가설을 적용할 수 있게 됩니다.
다음으로 B에게 맞는 가설을 찾기 위해 타 카테고리 지출 내역도 살펴보겠습니다. 타 카테고리에서도 두 소비자의 소비 행태는 달랐습니다. A는 뷰티 및 미용 관련으로 94만 원 지출한 걸 포함해 3달간 총 580만 원을 소비했는데, B는 온라인 쇼핑 33만 원 등 3달간 총 140만 원을 지출했습니다. 이를 통해 B는 소비 여력 자체가 적고 특히 뷰티 카테고리의 관심도가 적은 1, 2번 가설임을 확인할 수 있습니다.
이렇듯 다른 매장 구매 내역을 분석해 두 소비자에게 각기 다른 마케팅 메시지를 적용해야 한다는 걸 알기까지는 자사 브랜드의 고객 데이터는 물론 고객의 타 브랜드 소비 데이터를 함께 분석해야 한다는 걸 알 수 있습니다. 이러한 개념을 바로 ‘Shared Customer’라 부릅니다.
| 우리 고객의 타 브랜드 소비 행태를 안다면
그럼 우리 브랜드 고객의 교차 방문 및 교차 구매 데이터는 그저 소비자를 좀 더 잘 이해하기 위해서만 필요한 걸까요? Shared Customer 데이터는 브랜드 운영에 있어서 강력한 무기가 됩니다. 특히 동일 카테고리 내, 서로 다른 카테고리 간, 그리고 온·오프라인 채널 간 Shared Customer 분석은 브랜드 차원에서 크게 세 종류의 의사결정에 활용할 수 있습니다.
Shared Customer 분석 활용법 3가지(자료 중 일부)
| ① 동일 카테고리 내 분석
첫 번째는 동일 카테고리 내 Shared Customer 분석입니다. 이는 한 소비자의 특정 카테고리 내 전체 지출 중 우리 브랜드 지출이 차지하는 비중을 알기 위해 쓰이는 ‘지갑 점유율, 쉐어오브월렛(Share of Wallet)’이라는 개념으로도 알려져 있습니다.
이를 통해 아리따움에서 지출이 많을수록 구매 빈도가 함께 오르는 뷰티 브랜드를 알 수 있습니다. 반대로 아리따움과 상반된 관계를 갖는 브랜드도 있습니다. 이렇게 보완 브랜드와 경쟁 브랜드를 명확히 인지한다면 카테고리 내 방어 및 확장 전략을 자세히 수립할 수 있습니다.
참고로 Shared Customer 데이터에 따르면 아리따움과 보완 관계에 있는 브랜드는 에뛰드 하우스, 경쟁 관계의 브랜드는 올리브영으로 나타났습니다. 즉, 올리브영을 제외하면 모든 뷰티 매장이 아리따움과 직접적인 경쟁 관계는 아니라는 것이죠.
3개월 간 아리따움 구매 금액별 뷰티 매장 Shared of Wallet(자료 중 일부)
| ② 서로 다른 카테고리 간 분석
두 번째는 서로 다른 카테고리 간 Shared Customer 분석입니다. 이를 통해서는 내 브랜드 고객의 취향, 관심사, 라이프스타일을 촘촘히 알 수 있습니다. SPA 브랜드 중 유니클로와 자라, H&M의 고객 특성은 어떻게 다른지 알아봤습니다. 각 브랜드 고객의 다른 카테고리 간 교차 방문 데이터를 분석한 것입니다.
먼저 각 브랜드 방문 고객은 다른 카테고리의 어느 브랜드를 자주 이용할지 타 브랜드 교차 방문 데이터를 살펴봤습니다. 크게 뷰티, 식음료, 문화, 패션 카테고리로 색깔을 구분했습니다. H&M은 패션 브랜드 중심인 반면 유니클로와 자라는 뷰티, 문화, 식음료 브랜드에 고루 관심을 보였습니다.
다음으로 각 브랜드 고객은 어떤 이유로 위와 같은 소비 행태를 보이는지 궁금해집니다. 고객이 무엇을 하는지 알더라도 그 사람이 대체 누구인지와 왜 그렇게 행동하는지는 알 수 없으니까요. 이렇게 소비행태를 단순히 현상적으로 관찰하는 데 그친다면 Shared Customer의 필요성이 쉽게 와닿지 않을 겁니다.
이에 오픈서베이는 위 데이터에 패널 프로필과 리타겟팅 조사 결과를 결합합니다. 사전 동의한 오베이 앱 패널 대상으로 신용카드 결제 정보와 매장 방문 데이터가 있기 때문에 가능한 분석 방법입니다. 이를 통해 패널의 성별, 연령, 거주지역, 직업 등 기본적인 정보를 알 수 있고 가구 구성, 소득 등 추가 정보를 필요할 때마다 수집할 수 있습니다.
이후 궁금한 고객 대상으로 리타겟팅 조사를 합니다. 특정 패널의 프로필이나 과거 어떤 설문에 응답했는지 알 수 있으니 최근 3개월간 유니클로, 자라, H&M 매장 방문자를 대상으로 한 번 더 설문조사를 진행하는 겁니다. 그 결과는 아래 표를 통해 확인하겠습니다.
유니클로, 자라, H&M 방문자 대상 리타겟팅 조사(자료 중 일부)
H&M에 자주 가는 고객은 가격 민감도 관련 응답과 여러 브랜드를 돌아다니면서 맞는 스타일을 찾는다는 응답이 전반적으로 많았습니다. 즉, 가격에 민감해 발품을 팔아서 스타일에 맞는 옷을 찾는 것이죠. 반면 유니클로는 패션 관여도와 트렌드 민감도는 낮은데 패션 이외의 관여도가 높으며 품질이나 편안함을 중시합니다. 자라는 패션 민감도와 트렌드 민감도가 높아 다른 브랜드보다 약간 더 프리미엄 한 고객군으로 확인됩니다.
이어서 의류 구매 시 고려하는 요소와 각 브랜드별 지불 의향 가격대를 알아봤습니다. 유니클로는 소재와 품질, 자라는 스타일과 디자인, H&M은 스타일과 디자인뿐만 아니라 가격 대비 가치를 가장 많이 꼽았습니다. 이처럼 얼핏 비슷해 보이는 세 SPA 브랜드 방문 고객의 행태 데이터를 살펴본 뒤 가설을 세우고 리타겟팅 설문 조사를 진행하면 세 브랜드 고객의 360º 라이프스타일을 분석할 수 있습니다.
위 방법은 또한 상관관계가 높은 타 카테고리 브랜드와의 Co-Promotion 전략을 수립할 때 활용할 수 있습니다. 우리 브랜드 고객의 취향, 관심사, 그리고 라이프스타일을 알게 되면 Co-promotion 및 Collaboration 기회를 만들 수 있기 때문입니다. 예를 들어 “우리 브랜드가 교보문고일 때 제휴하기 적합한 커피전문점 브랜드가 무엇일까?”라는 고민을 할 때 의사결정의 근거로 활용할 수 있는 겁니다.
위 SPA 브랜드 때와 마찬가지로 스타벅스, 할리스커피, 폴바셋의 방문 고객은 다른 카테고리의 어느 브랜드를 자주 이용하는지 분석했습니다. 같은 커피전문점이더라도 스타벅스 고객은 타 카테고리에서 주로 GS25와 올리브영, ABC마트를 자주 가는 반면, 할리스커피와 폴바셋은 반디앤루니스와 교보문고를 자주 이용한다는 걸 알 수 있습니다.
커피전문점 방문빈도와 상관관계가 높은 카테고리 및 브랜드(자료 중 일부)
그렇다면 교보문고가 기존 고객의 구매 유도를 위한 프로모션을 할 때는 교차 방문자가 많은 할리스커피나 폴바셋이 적합하며, 신규 고객 유입을 원할 때는 교차 방문자가 적은 스타벅스가 더욱 적합하다는 걸 판단할 수 있게 됩니다. 물론, 교차 방문 분석뿐만 아니라 후보 파트너 브랜드의 고객 특성과 브랜드 이미지 역시 충분히 고려해야 합니다.
| ③ 온·오프라인 채널 간 분석
마지막은 온·오프라인 채널 간 Shared Customer 분석입니다. 이는 특히 이마트 등 오프라인 유통 브랜드가 온라인 채널 확장 시 벤치마킹하거나 경쟁 대상으로 삼아야 할 쇼핑몰을 분석할 때 활용할 수 있습니다.
오프라인 기반 대형마트 브랜드 중 이마트, 홈플러스의 고객은 온라인 쇼핑 카테고리의 어느 브랜드를 자주 이용하는지 분석했습니다. 이마트 고객은 쿠팡, 홈플러스는 지마켓을 가장 많이 이용했습니다. 몇 년 전 마케팅 시장에서 이슈가 된 ‘이마트와 쿠팡의 기저귀 최저가 전쟁’의 배경을 어느 정도는 이해할 수 있겠습니다.
대형마트 구매빈도와 상관관계가 높은 무점포유통 브랜드 상위 5개(자료 중 일부)
그럼 다른 듯 비슷해 보이는 이마트와 홈플러스 고객의 교차 구매 데이터는 왜 다소 다르게 나타난 걸까요? 이마트와 홈플러스의 주 이용 고객, 쿠팡과 지마켓의 주 이용 고객에게 리타겟팅 설문 조사를 진행하니 상관관계가 높은 브랜드 간 공통점을 발견할 수 있었습니다.
먼저 홈플러스를 주로 이용하는 고객은 쇼핑의 가장 기본적인 속성인 익숙함과 가격 혜택을 이마트 주 이용 고객보다 더 중요하게 여겼습니다. 놀랍게도 지마켓의 주 이용 고객 역시 쿠팡보다 익숙함과 가격 혜택을 중요하게 생각했습니다. 반대로 이마트와 쿠팡 고객은 상품 구성이나 배송과 같은 추가적인 속성을 중시합니다.
즉, 서로 다른 온·오프라인 브랜드라도 고객이 중요하게 여기는 가치가 같을 경우 교차 고객을 가질 수 있다는 겁니다. 위 분석 방법 및 사례와 관련된 자세한 내용은 발표 자료 전문을 통해 확인할 수 있습니다.
| Q & A
질의응답 세션의 주요 내용을 정리해드립니다.
Q. 브랜드 간 상관관계를 잘 파악해서 성공·실패한 마케팅 선례도 있나요?
A. 아쉽게도 이런 조사 방법이 가능하게 된지 얼마 되지 않아 공개할 수 있는 성공 사례를 소개해 드리기 힘듭니다. 다만 타 브랜드와 Co-Promotion을 준비하면서 오픈서베이를 이용한 고객의 흥미로운 피드백이 있었는데요. 조사 전부터 어떤 브랜드랑 프로모션 하면 좋겠다는 생각은 했다고 합니다. 이유는 간단하게도 “왠지 그럴 것 같으니까”요. 그런데 내부 설득이 힘들었다고 합니다. 제휴 프로젝트는 설득할 결제 라인도 복잡하고 비용도 많이 드니까요. 그런데 오픈서베이와의 설문조사를 통해 명확한 데이터를 얻었고 이는 곧 내부 설득을 위한 근거 자료로 활용됐습니다. 또 생각도 못 했던 부분에서 추가적으로 발견한 인사이트가 매우 가치 있었다고 하네요.
Q. 결제 내역 데이터로 구매한 상세 제품 분석까지 가능한가요?
A. 카드사와 비슷한 협업해 본 분들이 종종 물어보는 질문입니다. 결국 결제 내역으로 알 수 있는 데이터는 결제 금액이지 상세 품목은 아니니까요. 오픈서베이는 결제 데이터로 영수증을 수집하는 방식으로 진행합니다. 현재 정기 수집하는 데이터는 편의점 결제 내역인데, 패널이 편의점에서 물건을 구매하고 영수증 사진을 찍어 업로드하면 그 내역을 디지털화해 데이터베이스를 만드는 시스템입니다.
현재 편의점 외에는 영수증 내역을 정기적으로 수집하고 있지는 않지만 프로젝트 단위로 편의점 외 특정 매장의 구매 내역을 확인하고 싶다면 의뢰를 통해 진행 가능하며, 편의점 데이터는 이미 자체적으로 기획해 데이터를 쌓고 있기 때문에 궁금한 경우 문의 주시면 얼마나 제공 가능한지 답변드릴 수 있습니다.
Q. 올리브영처럼 브랜드 단위의 대중적인 트렌드가 있으면 타 카테고리의 모든 브랜드가 올리브영과 상관관계가 높다고 나올 것 같아요. 그럼 교차 방문 및 구매 데이터 분석이 의미 없는 것 아닐까요?
A. 오히려 반대입니다. 특정 브랜드가 완전 메가 트렌드인 경우는 타 브랜드와의 상관관계 계수가 높게 나타나지 않습니다. 어떤 브랜드를 조사해도 메가 트렌드 브랜드를 다 이용한다고 나올 테니까요. 가장 정확한 사례는 편의점입니다. 어떤 브랜드든 편의점과의 교차 구매 비중은 높게 나옵니다. 이 경우 상관관계 그래프는 상관없다고 나올 거에요. 그런데 올리브영의 경우는 특정 브랜드를 구매할수록 더 구매하거나 덜 구매한다는 경향이 분명 존재하는 브랜드입니다. 넓은 메가 트렌드의 일부긴 하지만 여전히 특성 있는 사람들이 활용한다는 뜻이죠.
| Shared Customer Seminar
지난 7월 4일, 디캠프에서 열린 쉐어드 커스터머 세미나는 다양한 채널에서 셀 수 없는 제품과 브랜드가 쏟아지는 시대에 자사 고객 데이터만으로는 소비자를 온전히 이해할 수 없다는 문제의식을 공유하는 분들을 위해 준비한 자리입니다. 고객의 성향을 이해하고 더 많은 구매를 끌어내기 위해서는 ‘내 고객이 다른 어떤 곳을 방문하는지’, ‘다른 무엇을 사고 있는지’ 파악해야 된다는 해결책을 제시하는 자리기도 합니다. 뿐만 아니라 발표와 질의응답 세션 외 오픈서베이의 전문성 있는 어카운트 매니저와 Q&A 부스도 마련돼 여러 고민을 직접 나눌 기회도 제공했습니다.
오픈서베이 Shared Customer 세미나 현장(사진. 오픈서베이)
세미나에서는 이외에도 아리따움과 이니스프리의 대체 및 보완 관계에 있는 뷰티 브랜드가 무엇인지, 카테고리 및 브랜드별로 함께 프로모션하기 좋은 커피 브랜드는 무엇인지, 온·오프라인 쇼핑몰별로 공유하는 고객 성향은 어떤지를 브랜드 별 예시와 함께 소개했습니다. 이에 세미나 전체 내용이 궁금하신 분은 아래 이메일로 오픈서베이 데이터 팀에 문의주시길 바랍니다.
| 오픈서베이 팀
E. data@opensurvey.co.kr
T. 02-3019-7849
오픈서베이 콘텐츠 마케팅 팀 리드
