캠페인 및 플로우에서 RFM 속성을 전략적으로 사용하는 방법

학습 내용

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 사용해 고객 그룹별로 특정 유형의 캠페인과 콘텐츠를 타겟팅하는 방법을 알아보세요. 프로필 속성 자체를 사용하거나 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성이 포함된 세그먼트를 사용하면 마케팅을 더욱 맞춤화할 수 있어요.

시작하기 전에 알아야 할 것

캠페인과 플로우에서 RFM 세그먼트를 사용하는 방법에는 몇 가지 옵션이 있습니다:

• 캠페인을 타겟팅하고 맞춤화하기 위한 세그먼트 조건입니다.
• 이메일 템플릿에서 조건부 로직을 사용하는 변수.
• 플로우를 타겟팅하고 맞춤 설정할 속성.

세그먼트를 사용하여 캠페인을 맞춤화하세요.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성(현재 RFM 그룹 또는 이전 RFM 그룹)이 있는 세그먼트를 사용해 특정 그룹의 고객을 타겟팅할 수 있어요. Klaviyo에서 이미 과거 구매 행동을 기반으로 이러한 고객이 누구인지 분류하는 작업을 해두었기 때문에, 특히 유용해요.

캠페인 발송에서 세그먼트를 사용하는 예는 다음과 같아요.

• 항목에 대한 리뷰를 제공하도록 충성 및 챔피언 고객을 타겟팅하기
• 신규 제품 또는 제품 제안으로 충성 고객이나 최근 고객을 타겟팅하여 교차 판매 및 상향 판매를 진행하기
• 구독 중인 최근 고객을 타겟팅해 챔피언 또는 로열리스트가 되도록 하기
• 윈백 캠페인으로 비활성 또는 위험 고객을 타겟팅하기
• 진입형 또는 더 저렴한 항목으로 비활성 또는 위험 고객을 타겟팅
• 비활성 또는 At Risk 고객에게 전용 또는 기간 한정 할인 제공하기

이메일 템플릿에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 변수로 사용하기

이메일 템플릿 내에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성(현재 RMF 그룹 또는 이전 RMF 그룹)을 변수로 사용하면 특정 고객 그룹에 맞게 이메일을 더 개인화하는 데 도움이 될 수 있어요. 특정 고객 그룹에 블록, 텍스트 또는 맞춤 콘텐츠를 동적으로 표시 할 수 있으며, 그룹에 따라 이를 표시하거나 숨길 수도 있어요.

누군가의 그룹 멤버십에 따라 블록을 표시하거나 숨기려면 아래 예시 조건문을 사용해 주세요.

이메일 전송에서 변수를 사용하는 예시는 다음과 같아요:

• 제품 가치 또는 유형에 따라 특정 고객 그룹에 표시되는 제품을 다른 그룹과 다르게 개인화하기 예를 들어, 우수 또는 충성 고객에게는 비활성 또는 위험 고객보다 더 높은 가치의 상품이 표시되고, 비활성 또는 위험 고객에게는 더 기본적인 상품이 표시돼요.
• 할인 혜택은 구매를 유도하기 위해 주의 필요, 비활성 또는 위험과 같은 특정 고객 그룹에 표시됩니다.
• 우수 또는 충성 그룹에만 속한 고객에게 제품 리뷰를 남기도록 안내하는 섹션을 표시하기
• 구매를 유도하기 위해 주의 필요 또는 위험 상태에 있는 사람에게 더 낮은 가격의 제품을 보여주세요.
• 로열티 포인트 정보 포함:
  • Champions, Loyal, Recent, and Needs Attention 그룹에 속한 사용자에게는 등급 또는 상태를 표시하세요.
  • 비활성 또는 위험 상태인 고객에게는 로열티 프로그램과 구매 후 받게 될 가치를 설명해 주세요.

플로우에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 변수로 사용하기

지표 트리거 플로우

지표 트리거 플로우에서 RFM 속성(현재 RFM 그룹 또는 이전 RFM 그룹)을 동적 변수로 사용해 브랜드와 함께하는 고객의 메시징 여정을 개인화하세요. 이는 특정 고객 세그먼트가 다른 세그먼트와 달리 수신하게 될 메시지를 만드는 데 특히 유용해요.

플로우에서 변수(“맞춤 설정 태그”)를 사용하는 예는 다음과 같아요:

• 사람이 다음 중 하나에 해당하는지 여부에 따라 조건부 분할을 생성하기:
  • 자주 구매하는 고객(챔피언 또는 로열)입니다.
  • 때때로 구매하거나 전혀 구매하지 않는 구매자(최근, 주의 필요, 비활성 또는 위험).
• 고객 그룹의 최근 브라우징 행동을 기반으로 조건부 분할을 만들기.
  • 예를 들어 Champions, Loyal, 또는 Recent에 속한 고객에게는 일반 탐색 이탈 메시지가 전송될 수 있지만, Needs Attention, 비활성, or At Risk에 속한 고객에게는 추가 할인이 포함된 탐색 이탈 메시지가 전송돼요.
• Champions, Loyal 또는 Recent 그룹에 속한 대상을 위한 플로우를 만들어 신제품이나 출시 소식을 강조 표시해요.
• 챔피언, 충성 고객 또는 최근 그룹에 속한 사람들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하기.

세그먼트 트리거 플로우

위 내용과 약간 다르게, 그룹의 상태 변경을 기준으로 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 기반 세그먼트를 사용해 세그먼트 트리거 플로우를 시작 할 수 있어요. 예를 들어 최근에 Champion이 된 프로필이나 Needs Attention 그룹으로 떨어진 프로필에 메시지를 보내는 경우예요.

플로우에서 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 기반 세그먼트를 사용하는 예는 다음과 같아요.

• 주의 필요 또는 위험 그룹의 고객을 기간 한정 할인이나 재방문 인센티브로 타겟팅하기.
• 최근 Champion 이 되었거나 Loyal 고객이 된 고객에게 “감사합니다” 메시지를 보내는 것입니다. 이들을 위한 특별 프로모션을 포함하거나, 로열티 프로그램의 다른 등급에 오신 것을 환영하는 메시지를 전할 수 있어요.
• 최근에 챔피언 또는 충성 고객이 된 사람들에게 신규 또는 높은 평가를 받은 제품을 교차 판매하려고 할 때 사용해요.

방금 최근 그룹에 들어온 고객을 대상으로, 다른 제품을 구매할 수 있도록 기간 한정 할인을 제공하는 구매 후 메시지로 후속 연락을 진행합니다.

RFM 데이터와 함께 사용자 지정 지표 사용하기

사용자 지정 지표를 사용하면 비즈니스와 데이터 운영 방식에 맞는 지표를 만들 수 있어요. RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에서 사용자 지정 지표를 사용하면 비즈니스 모델과 고객 그룹 정의를 정확하게 반영하는 모든 데이터를 캡처할 수 있어요.

아래는 일반적인 사용 사례의 예시예요:

• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석을 위해 주문 완료 또는 매출의 모든 소스를 통합
  Klaviyo가 아닌 모든 연동, 시스템(예: POS), 데이터 도구의 매출을 통합해 고객의 소비 습관을 가장 포괄적이고 최신의 관점에서 파악할 수 있도록 하세요.
• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석에서 구독 이벤트를 집계에서 제외
  위에서 언급했듯이 Standard Shopify 연동, WooCommerce, BigCommerce는 Placed Order 이벤트에 구독을 자동으로 포함합니다. 사용자 지정 지표를 설정해 이를 제거하면 일회성 주문만 캡처할 수 있어요. 정기 구독을 포함하지 않고 제품 판매만 기준으로 고객 행동을 평가하려는 경우에 도움이 될 수 있어요.
• RFM(RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법)) 분석에서는 온라인 구매 습관에만 집중
  Shopify 및 일부 맞춤형 연동을 사용하면 오프라인 소매점(POS) 및 전자 상거래 주문이 단일 이벤트(예: Shopify Placed Order 이벤트)로 처리됩니다. 온라인 판매에만 집중할 수 있도록 이러한 POS 이벤트를 제거하는 맞춤형 지표를 만들 수도 있어요. 특별한 온라인 프로모션, 배송 정보, 온라인 전용 제품 등으로 고객을 타겟팅하려는 경우 도움이 될 수 있어요.

추가 자료

• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 분석 보고서 시작하기
• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에서 점수 및 고객 그룹 이해하기
• RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 사용하여 세그먼트를 구축하는 방법