행동 분석이란 무엇인가요?

행동 분석 이해

행동 분석은 웹 사이트, 전자 상거래, 모바일 앱, 채팅, 이메일, 연결된 제품/사물 인터넷(IoT), 기타 디지털 채널에서 고객의 행동에 대한 인사이트를 보여주는 비즈니스 분석 개념입니다. 사용자가 디지털 채널과 상호 작용할 때마다 고객의 니즈 및 원하는 사항, 구매 준비에 대한 중요 신호를 제공합니다. 이는 고객 프로필을 이해하는 데 사용될 수 있는 정보입니다.

디지털 분석의 한 형태로 알려진 행동 분석의 목적은 고객이 여정에서 어느 위치에 있는지, 다음 단계에서 어떤 정보와 상호작용이 필요한지, 어떤 방해 요소가 있는지 등을 이해함으로써 고객의 요구를 사전에 예측하는 것입니다. 다양한 데이터 및 분석으로 이러한 목적을 달성할 수도 있지만 행동 데이터는 의도를 예측하는 데 매우 정확하고 구체적인 사용자 생성 데이터라는 점에서 독특합니다. 또한 과거 트랜잭션 및 인구통계와 같은 다른 유형의 고객 데이터와 교차 채널 행동 분석을 결합하면 더욱 개인 맞춤화된 경험을 제공할 수 있는 풍부한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

그렇기 때문에 행동 분석은 비즈니스 성장에 중요한 역할을 하며, 알려진 새로운 고객과 알려지지 않은 새로운 고객의 관심을 끌고 실제 상호작용 및 사용을 기반으로 기존 고객을 유지할 수 있습니다.

행동 분석은 누가 필요한가요?

행동 분석의 장점은 일단 팀에서 사용하기 시작하면 조직 내 모든 수준의 사람들이 고객 프로필을 알 수 있다는 것입니다. 조직 전체 구성원이 이러한 분석 유형을 사용할 수 있으나 가장 큰 이점을 얻는 특정 직무도 있습니다.

마케터

마케터는 행동 분석을 통해 코호트 데이터를 구축하고 캠페인을 최대한 활용하며 고객 확보를 최적화하며 유지 및 전환을 극대화합니다. 행동 데이터를 트랜잭션 및 인구통계 데이터와 함께 사용하면 더욱 풍부한 다차원적 고객 프로필을 만들 수 있습니다. 고객에 대한 인사이트와 예측으로 보다 관련성 있는 개인 맞춤화된 관계를 구축할 수 있습니다.

영업

행동 분석은 성공적인 전략을 위해 마케팅 담당자와 영업 팀을 연결시킵니다. 마케팅 팀이 성공적인 캠페인을 달성하기 위해 행동 데이터를 사용하면 영업 팀은 해당 캠페인에서 실제 투자 수익률(ROI)을 입증하는 것은 물론 동시에 더 크고 적합한 유입 경로를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 검색 습관과 반응에 따라 비즈니스 오퍼에 응답할 가능성이 가장 높은 고객에게 상향 판매/교차 판매할 기회를 제공합니다. 결과적으로 더 많은 판매량으로 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다.

데이터 분석가

데이터 분석가는 행동 분석을 통해 학습된 신호를 사용하여 전체 고객 여정을 파악하고 사용자 의도를 실제와 비교할 수 있습니다. 또한 이 정보를 이탈 위험이 있는 고객과 충성 고객으로 유지할 가능성 있는 고객을 각각 비교하고 식별하는 데 사용할 수도 있습니다. 데이터 분석가는 복잡한 데이터에서 사용자 분석을 수행하고 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 그런 다음 마케터가 이 인사이트를 사용하여 워크플로 간소화에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있고 팀은 최대 가치를 창출하는 활동에 집중할 수 있습니다.

고객 서비스

필요한 사항을 예측한 후에도 때때로 목표를 놓치는 경우가 있습니다. 사용자가 소셜 미디어 채널, 온라인 채팅, 이메일 등의 온라인 참여를 통해 기업의 마케팅 캠페인을 수용하지 않겠다는 의사를 표시합니다. 그러면 일반적으로 이 정보를 고객 서비스 팀이 수신합니다. 행동 분석을 사용하면 일선 팀에서 올바른 대응을 준비할 수 있고 고객 경험에 대한 중요 정보를 다시 영업 및 마케팅 팀에 쉽게 전달할 수 있습니다.

행동 분석 및 비즈니스 분석 비교

때때로 비즈니스 분석과 혼돈될 수 있는 행동 분석은 비즈니스 분석의 하위 방식입니다. 개념이 서로 비슷해 보이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 한 형태인 비즈니스 분석은 통계적 방법과 기술을 사용하여 과거 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 행동 분석은 사용자 세분화 및 행동 또는 이벤트 추적이라는 두 가지 유형의 기술을 결합하여 보다 구체화된 결론을 제공합니다.

세분화는 고객을 버킷으로 사용하는 특성 또는 데이터를 기반으로 합니다. 여러 유형의 세그먼트 범주가 있지만 행동 세분화는 로그인 빈도, 소요 시간, 일반적인 참여 수준과 같은 사용자 활동을 정의합니다.

비즈니스 분석은 누가, 언제, 어디서 무엇에 더 초점을 두는 반면, 행동 분석은 행동에 대한 정확한 예측을 합니다. 행동 분석은 사용자 여정과 별로 관련이 없어 보이는 데이터 포인트를 사용하여 오류를 추정 및 판단하고 미래 추세를 예측합니다. 이는 완성된 고객 여정으로 이어집니다.

사용자 데이터 형식

행동 분석은 사용자가 디지털 채널에 어떻게 반응하고 상호 작용하는지에 대한 사용자 수준 행동 데이터를 제공합니다. 여러 디지털 소스 및 디바이스의 사용자 데이터는 일반적으로 세 가지 유형으로 분류됩니다. 궁극적으로 모든 유형이 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 데 사용됩니다.

1. 등록된 데이터: 고객 관계 관리(CRM) 또는 마케팅 도구에 저장된 데이터
2. 관찰 데이터. 웹 사이트 또는 앱의 다양한 요소와의 상호 작용을 포함한 사용자 경험의 개요
3. 소비자의 소리. 사후 대응이든 사전 대응이든 소비자가 느끼는 방식과 온라인에서 그 감정을 표현하기 위해 선택하는 방법

성공적인 사용자 행동 분석을 위한 5단계

행동 분석 데이터를 비즈니스 프로세스에 구현하는 작업은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 올바른 유형의 인사이트를 얻으려면 기술, 분석 및 전략적 작업을 통해 성공을 달성하는 데 집중해야 합니다. 사용자 행동 분석 프로젝트를 시작하려면 다음 5단계가 필요합니다.

1. 성취 메트릭, KPI, 목표를 선택합니다.
2. 고객과 비즈니스 모두를 만족시키는 가장 바람직한 사용자 여정을 정의합니다.
3. 사용자 흐름을 기반으로 추적할 신호를 결정하고 추적 계획을 통해 특정 이벤트를 강조 표시하고 필요에 따라 수정합니다.
4. 거래, 인구통계, 행동 데이터를 통합하면 유용한 고객 프로필을 구축하여 고객과 비즈니스를 이해할 수 있습니다.
5. 기계 학습 모델을 신속하게 개발하고 학습시키고 미세 조정할 수 있는 통합된 행동 데이터 분석 경험을 구현하세요. 시간 경과에 따라 학습하고 추적 계획을 지속적으로 업데이트할 수 있는 유연성을 제공하는 맞춤형 AI/ML 모델로 혁신할 수 있습니다.