학습 내용
이탈 위험이 있는 고객을 재참여시켜 고객 유지 전략을 개선하는 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 세분화를 통해 고객 유지 전략을 개선하는 방법을 알아보세요. 최근성, 빈도 및 금전적 지표를 분석하여 브랜드에서 이탈할 가능성이 있는 고객을 파악할 수 있습니다. 이러한 프로필이 브랜드에 대한 관심과 충성도를 유지하도록 재참여를 유도하는 타겟팅 광고 캠페인을 만들 수 있습니다.
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표적화된 광고의 프로필 식별
RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 세그먼트는 표적화된 광고에 적합한 프로필을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
Recent 브라우저Recent 브라우저
프로필의 다음 세그먼트를 생성합니다. Needs attention 또는 At risk RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹에서 최근 웹사이트를 탐색한 사람입니다.
- 사람에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 다음과 같습니다. Needs attention
OR - 사람에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 다음과 같습니다. At risk
AND - 누군가가 수행한 작업(또는 수행하지 않은 작업) > 지난 90일 동안 한 번 이상 사이트에서 활동한적이 있는 사람
이 세그먼트를 생성한 후, 오디언스를 광고 플랫폼에 동기화하여 고객이 이탈하기 전에 표적화된 광고로 재참여를 유도할 수 있습니다. Inactive RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹으로 유도할 수 있습니다.
최근 미참여최근 미참여
프로필의 다음 세그먼트를 만듭니다. Needs attention 또는 At risk RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹 중 최근에 참여하지 않은 그룹입니다.
- 사람에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 다음과 같습니다. Needs attention
OR - 사람에 대한 속성 > 현재 RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹은 다음과 같습니다. At risk
AND - 누군가가 수행한 작업(또는 수행하지 않은 작업) > 지난 30일 동안 이메일을 0번 열었습니다.
이 세그먼트를 생성한 후에는 오디언스를 광고 플랫폼에 동기화하여 브랜드와 관련된 최근 오퍼 또는 업데이트로 재참여를 유도할 수 있습니다.
결과결과
광고 플랫폼(예: 메타, 구글 광고 등)을 통해 고객의 재참여를 유도하여 고객과의 관계를 발전시키고 고객 이탈을 방지할 수 있습니다.
추가 자료