고객 인사이트

이제 퍼널 분석 페이지에 추가된 실행 가능성 기능을 통해 퍼널의 특정 지점에서 완료하거나 이탈한 프로필 세그먼트를 만들 수 있습니다. 이를 통해 클라비요 마케팅 분석 환경을 벗어나지 않고도 퍼널 데이터에서 세그먼트를 구축하여 인사이트에 빠르게 대응할 수 있습니다.

코호트를 정의하고 제시된 데이터를 이해하는 방법을 포함하여 Klaviyo의 코호트 분석에 대해 알아보세요. 코호트 분석을 통해 시간 경과에 따른 프로필 그룹의 행동을 분석할 수 있습니다.

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.

고객을 위한 육성 플로우를 만드는 방법을 알아보세요. Recent RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 그룹을 만들어 보세요. 이 플로우는 중요한 순간에 자동으로 연락하여 일회성 쇼핑객을 단골 고객으로 전환하고, 재구매율을 높이고 고객 생애 가치를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

'가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법)을 통해 가장 충성도가 높은 고객과의 관계를 강화하는 플로우를 만드는 방법을 알아보세요. Champions 그룹. 이 플로우는 브랜드를 지속적으로 지지하는 사람들을 타겟팅하여 적시에 감사 메시지와 독점 혜택을 제공합니다. 이를 통해 브랜드와의 관계를 더욱 공고히 하고 커뮤니티 의식을 고취하며 고객의 생애 가치를 높일 수 있습니다.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 속성을 기반으로 이탈률 방지 플로우를 구축하여 극도로 이탈한 고객을 타겟팅하는 방법을 알아보세요. 고객 유지 플로우는 윈백(과거 구매 이력이 있는 고객에게 다시 메일을 발송하는 프로세스) 고객에게 적절한 메시지를 적시에 전달할 수 있도록 도와주는 유용한 동인입니다. 고객 그룹이 변경되는 시점에 이러한 구독자의 도달률을 자동으로 조정하여 잠재적으로 수익 및 이탈률 위험을 줄일 수 있습니다.

전환 개요 대시보드에서 Klaviyo 어트리뷰션 값을 포함한 총 전환 및 매출을 분석하는 방법을 알아보세요. 또한 다양한 전환을 완료한 프로필의 수와 해당 프로필이 나타내는 총 수익을 검토할 수도 있습니다. 이 대시보드를 사용하면 전환 행동에 따라 특정 세그먼트를 타겟팅하여 마케팅 활동을 최적화하고 전환율을 높일 수 있습니다.

RFM(최근, 빈도, 금액) 그룹을 사용하여 과도한 할인과 잠재적 수익 손실을 방지하는 방법을 알아보세요.

RFM(최근성, 빈도 및 금액) 속성을 사용하여 제품 추천으로 고객을 타겟팅하는 방법을 알아보세요.

최근 구매하지 않은 고객을 타겟팅하기 위해 RFM 속성을 기반으로 리텐션 흐름을 구축하는 방법을 알아보세요. 리텐션 흐름은 적절한 메시지로 적시에 고객에게 도달하여 고객을 다시 확보하는 데 유용한 동인입니다. 고객 그룹이 변경되는 시점에 이러한 구독자에게 자동으로 도달하여 잠재적으로 매출과 이탈 위험을 줄일 수 있습니다.

잠재고객 성과 대시보드를 사용하여 잠재고객 세그먼트의 성과를 분석하고 마케팅 채널별로 최적화하는 방법을 알아보세요. 오디언스 성과 요약은 각 세그먼트, 채널별 전체 성공률, 총 전환 또는 수익에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 이 정보는 실적이 좋은 세그먼트와 추가 최적화가 필요한 세그먼트를 비교하는 데 유용합니다.

퍼널 분석 리포팅을 사용하여 브랜드에 대한 고객의 여정을 검토하고 고객이 행동이나 전환을 하기 전에 이탈할 가능성이 있는 부분을 검토하는 방법을 알아보세요. 고객이 이탈할 수 있는 위치에 대해 자세히 알면 마케팅 퍼널을 최적화할 수 있는 위치를 파악하는 데 도움이 됩니다.

최근성, 빈도 및 금전적 가치(RFM) 보고서를 사용하여 고객의 구매 행동에 대한 심층적인 인사이트를 수집하는 방법을 알아보세요. RFM 보고서는 고객이 최근에 구매한 내역, 전체 구매 빈도, 개별 거래에서 일반적으로 지출하는 금액에 대한 데이터를 제공합니다. 그런 다음 클라비요는 이 데이터를 통합하여 프로필이 가장 적합한 고객 그룹(예: 충성도 높은 고객)을 결정합니다. 이러한 인사이트는 메시지를 개인화하는 방법, 재구매를 유도하는 방법, 메시지 발송 빈도 및 시기 등 마케팅 전략을 최적화하는 데 유용합니다. 또한 위험에 처할 수 있는 고객이나 세그먼트의 경우 이러한 인사이트를 활용하여 윈백 캠페인을 추진하고 이탈을 줄일 수 있습니다.

오류나 부정확한 수치를 생성할 수 있는 퍼널 분석 카드의 잠재적인 문제를 해결하는 방법을 알아보세요. 이 가이드에서는 특정 이벤트를 특정 순서로 함께 배치할 때 발생하는 주요 문제를 안내합니다.

RMF('가장 최근에 산 사람', '가장 구매 빈도가 높은 사람', '가장 많은 돈을 쓴 사람'으로 구매 비율을 산출하는 기법) 보고서에서 최근성, 빈도, 금액 점수 및 고객 그룹이 어떻게 도출되는지 알아보세요.

RFM 값과 고객 그룹을 세그먼트의 속성으로 사용하는 방법을 알아보세요. 세그먼트에서 RFM 속성을 사용하면 마케팅 콘텐츠에서 세그먼트 기반 추천을 만드는 데 유용합니다. 예를 들어, 현재 위험 또는 비활성 상태인 일부 고객에게 할인을 제공하거나 최근 그룹에 속한 고객과 교차 판매 콘텐츠를 사용할 수 있습니다.

RFM(최신성, 빈도 및 금액) 속성을 사용하여 특정 유형의 캠페인과 콘텐츠를 고객 그룹에 타겟팅하는 방법을 알아보세요. 프로필 속성 자체를 사용하거나 RFM 속성이 있는 세그먼트를 사용하여 마케팅을 더욱 맞춤화할 수 있습니다.