애널리틱스 스킬
자동화된 세그멘테이션과 예측 애널리틱스로 고객 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
사용 가능한 스킬
RFM 세그멘테이션
최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary) 기준으로 고객을 자동 세분화
이탈 예측
이탈하기 전에 위험에 처한 고객을 식별
CLV 산출
고객 생애 가치(Customer Lifetime Value)를 계산하고 추적
코호트 분석
획득 코호트별로 시간 경과에 따른 고객 행동 추적
매출 기여도 분석
마케팅 채널 및 캠페인별 매출 기여도 분석
개요
애널리틱스 스킬은 고객 데이터를 처리하여 인사이트를 도출합니다.
- 자동 세그멘테이션 - 행동에 따라 고객을 그룹화합니다
- 예측 스코어링 - 향후 행동을 예측합니다
- 생애 가치 - 실제 고객 가치를 이해합니다
- 기여도 분석 - 성과를 이끌어내는 요인을 파악합니다
RFM 세그먼트
| 세그먼트 | Recency | Frequency | Monetary | 액션 |
|---|---|---|---|---|
| 챔피언 | 높음 | 높음 | 높음 | 보상 및 업셀 |
| 충성 고객 | 중간 | 높음 | 높음 | 인게이지먼트 유지 |
| 잠재 고객 | 높음 | 낮음 | 낮음 | 전환 유도 육성 |
| 이탈 위험 | 낮음 | 높음 | 높음 | 재유치 캠페인 |
| 이탈 고객 | 낮음 | 낮음 | 낮음 | 재참여 또는 정리 |
핵심 지표
| 지표 | 설명 | 업데이트 주기 |
|---|---|---|
| CLV | 예측된 생애 매출 | 주간 |
| 이탈 점수 | 이탈 확률 | 일간 |
| RFM 점수 | 종합 행동 점수 | 일간 |
| NPS | 순추천고객지수 | 설문 시마다 |
시작하기
- 주문 데이터가 동기화되는지 확인합니다
- RFM 세그멘테이션을 활성화합니다(자동 실행)
- 대시보드에서 세그먼트 분포를 검토합니다
- 세그먼트별 타겟 캠페인을 생성합니다
Tip
RFM 세그멘테이션은 정확한 결과를 위해 최소 90일 이상의 주문 이력이 필요합니다.