국내 생명보험사 X는 신규고객 유치가 저조하고 있어 상품 가입도 저조하고 있었습니다. 또한, 신규고객은 절대적으로 콜센터를 통해서 가입하고 디지털 채널을 통한 상품 가입이 많지 않습니다.

신규고객이 크게 증가하고 있지 않은 상황에서 기존고객으로 cross-selling을 개선해야 하는데, 내부고객에 대한 정보가 많지 않아, 이들을 대상으로 cross-selling 마케팅 활동도 소극적으로 전개하였습니다.

X 생명사는 내부고객 대상의 cross-selling 확대 및 신규고객 유치를 위해 Molecule를 도입하였습니다. X 생명사는 Molecule를 통해, 내부정보로는 파악할 수 있는 고객의 행태에 대해서 확인하고 싶어했습니다. 외부데이터를 활용하여 내부고객의 니즈와 행태가 유사한 신규고객을 확대하고, 기존고객의 니즈를 파악하여 추가 보험 상품을 가입할 수 있도록 유하고 싶어했습니다. Molecule의 외부데이터를 활용하여 내부고객의 외부행태를 파악하여 상품별 마케팅 캠페인의 custom segment를 도출하고 외부데이터를 활용하여 신규고객화 할 segment를 찾고자 합니다.

우선, X 생명사는 내부고객을 가지고 있는 데이터로 구분하였다.연령, 성별, 가입상품, 가입기간 등 보유하고 있는 데이터로 10개 그룹으로 세분화하였습니다. 그룹별로 Molecule에 업로드한 후 외부행태와 결합 분석하여 인사이트를 도출하였습니다. 그룹별 디지털 행태 및 관심사 등을 파악하여 3개의 오디언스 세트를 도출하였습니다.

또한, 외부데이터로 보험 관심 있어 하는 세그먼트들을 다양하게 구분하여 생성한 후에 분석하여 3개의 오디언스 세트를 도출하였습니다.

Audience set별로 다양한 custom segment를 도출하였습니다.

Custom segment 대상으로 타겟 마케팅을 집행한 결과, 페이스북을 통한 기존 타겟팅 집행 CPA 대비 평균 5% 낮은 CPA가 발생하여 비용대비 마케팅 효율화의 결과가 나왔습니다.

두번째는 패션사를 위해 만든 custom segment 사례입니다.

X 패션사는 외부행태를 활용하여 고객에 대한 전반적인 정보를 알고 싶어했습니다.

고객이 누구이며, 어떤 상품을, 언제 살 것인지를 내외부 데이터를 결합 분석하여 알고 싶어했습니다.

Who, what, when를 대표하는 내부데이터 옆에 관련 있는 외부데이터를 결합하여 더 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있도록 가공했는데 이를 Customer Life Cube 모델이라고 합니다.

Customer Life Cube 모델은 매출을 획기적으로 높이기 위해서 기존 방식이 아닌 새로운 접근 방식으로 내부고객 관리 체계화 및 기존에 불가능했던 외부 잠재/가망고객에 대한 마케팅을 지원할 수 있도록 만든 모델입니다.

Customer Life Cube 모델로 고객의 구매, 행태 정보와 외부 데이터의 결합을 통하여 고객의 쇼핑 여정, needs, 이벤트 등을 파악하여 더 많은 고객을 더 빠른 시간에 더 정확하게 찾아내는 것이 핵심입니다.

이런 방식으로 캠페인의 세그먼트를 찾아서 다양한 마케팅 채널로 마케팅을 실행한 결과,

대상고객수는 기존 방식대비 다소 떨어졌으나, 구매전환율은 2.8배 향상하였고, 매출 증가율도 280% 향상하였습니다.

패션사의 사례를 보면, 기존에 내부데이터를 활용하여 대상 고객을 도출하는 것보다 외부데이터와 결합하여 고객에 대해서 더 다양한 정보를 알 수 있어, 정말로 상품에 적합한 고객군을 찾을 수 있어 마케팅 효과가 컸으며, 잠재고객 중에서도 내부고객의 행태와 유사한 행태를 보인 잠재고객군을 찾아 낼 수 있어 효과적인 마케팅 캠페인을 실행할 수 있었습니다.