[crm/멤버십] 멤버십 도입하기_03 멤버십 활용 CRM 전략 수립 사례

[멤버십 관련 글]

멤버십 도입하기_01 멤버십 등급 나누기	https://ironyoo.tistory.com/2
멤버십 도입하기_02 멤버십 등급 시뮬레이션 및 전략 수립	https://ironyoo.tistory.com/3
멤버십 도입하기_03 멤버십 활용 CRM 전략 수립 사례	https://ironyoo.tistory.com/4
[멤버십/마케팅전략] 여기어때 멤버십을 기획해본다면?	https://ironyoo.tistory.com/5

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이번 글에서는 쇼핑 플랫폼(명품 카테고리 포함) 사례를 토대로 멤버십 활용 CRM 전략 수립 과정을 공유하고자 합니다. 
(AARRR 퍼널별 전체 CRM 캠페인 설계 과정의 일부 사례이며 아래 작성된 데이터는 임의 작성된 수치입니다.)
 

[글 구성]
Question 01 첫 구매 쿠폰, 쿠폰율 상향할 것인가? 유지할 것인가? 
Question 02 고가 상품을 구매하는 신규 고객은 충성고객이 될 가능성이 높을까? 
Question 03 3등급 고객과  5등급 고객 중 어떤 고객이 재구매 가능성이 높을까? 
Question 04 성과, 어떻게 파악할까? 

 

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Question 01
첫 구매 쿠폰, 쿠폰율 상향할 것인가? 유지할 것인가? 
 

[상황]
  1. 월 전체 가입자 중 약 50%~60% 구매하지 않고 이탈 
  2. 가입 후 첫 구매고객 쿠폰 사용율 90% 이상
  3. 가입 후 첫 구매고객 중 첫구매 쿠폰 사용자 비율 30% 미만 
      (주로 기획전/특가 쿠폰 사용) 
  4. 발행한 쿠폰 대비 첫구매 쿠폰율 최저 수준   

       >첫 구매고객에게 첫구매 쿠폰율 매력적이지 않은 것으로 판단  
       >CRM 액션을 위해 쿠폰율 조정 필요
       >첫구매 쿠폰율 조정 시 기획전/특가 쿠폰 발행하는 타 팀 설득 필요 

  
쿠폰율 상향 조정은 
상사에게는 비용 추가 집행해야하는 문제이고, 타 팀에게는 쿠폰 성과 하락을 야기할 수 있는 문제이기에
설득할만한 정확한 근거가 필요합니다. 
 

지난 2년 간 월별 재구매자 : 신규구매자 비율
40:60 으로 가정

 

월별 재구매자/신규구매자별 구매금액대 비율 
  1.월별 데이터 확인 
  2.12개월 전체 평균 데이터 

 
월별 데이터는 시즌 추이 변화 여부와 월별 특이사항을 확인하기 위한 목적이며 12개월 전체 평균 데이터는 아래와 같이 가정해보겠습니다. (※보다 쉬운 설명을 위해 구간 단위는 50만원대로 진행하였으며 명품을 포함하는 패션 업종 데이터로 구매가격대 높은 편 )

 
[가정 데이터 1]

구매금액대	재구매자	신규구매자
50만원 미만	82%	75%
50만원 이상 100만원 미만	13%	15%
100만원 이상 150만원 미만	3%	5%
150만원 이상	2%	5%

  *월별 데이터 특이점x
  *구매확정 데이터만 포함  
 

[가정 데이터 2]

구매금액대	전체 매출 중 차지 비중
	재구매자	신규구매자
50만원 미만	45%	35%
50만원 이상 100만원 미만	20%	20%
100만원 이상 150만원 미만	10%	10%
150만원 이상	25%	35%

 

가정 데이터1에서 100만원 이상을 고가 기준으로 삼았을 때 아래 3가지 사유로 1차 가설을 세워볼 수 있었습니다. 

[1차 가설]
신규 구매자는 비싼 명품 상품을 구매하고자 온라인 플랫폼을 서치하고고가 상품을 구매하려는만큼 여러 플랫폼의 할인율에 민감하게 반응하지 않을까? 

[판단 근거]
1. 재구매자 대비 신규구매자에서 5%p 높은 비율을 보임 
2. 고가 상품 구매자 매출은 전체 매출의 30~40%대 차지
3. 신규구매자 비율은 전체 구매자 중 약 60% 비율을 차지  

 

그러나 실제로 신규 고객이 고가 상품을 구매할 가능성이 높을까요? 좀 더 확실히 설득할만한 근거를 만들기 위해 앱스플라이어 이벤트 데이터를 추가 확인하였습니다. 앱스플라이어 데이터로 확인한 내용은 아래와 같습니다.

대상
  -월 기준 신규 가입고객 중 구매이력없는 고객 (내부 db 추출)  

데이터
  -앱스플라이어 인앱이벤트 중 "content view(상품 페이지 노출 시 트리거)" > 브랜드, 상품가격 등 세부 정보 참고
  -고객 id 기준 내부 db와 앱스플라이어 데이터 매칭

확인 내용
  1) 타겟ID당 content view 이벤트의 경우, 가입월 기준 가장 최근 날짜 페이지뷰 날짜 선정 
  2) 타겟ID당 content view 이벤트들 상품가격 평균값/중간값 추가 확인
  3) 1번과 2번 내용 비교하여 고가 상품 위주로 보았는 지 그냥 여러 상품을 본 것인 지 파악 

추가 확인 내용
  -100만원 이상 고가 상품 구매 시 경쟁사에서 적용받을 수 있는 최대 할인 금액 조사 

 
이를 토대로 실제 가입 후 미구매 고객 다수가 100만원 이상 고가 상품 페이지를 본 것을 확인하였고 고가 상품 구매 시 경쟁사 쿠폰이 할인을 더 받을 수 있는 상황이기에 가입 후 구매하지 않고 이탈하는 데에 할인율의 영향이 클 것이다란 판단을 할 수 있었습니다.
 
 

Question 02
고가 상품을 구매하는 신규 고객은 충성고객이 될 가능성이 높을까? 

 
우선 아래 멤버십 기준에서 충성고객을 정의해보겠습니다. 
 
[멤버십 등급 기준(가정)]

등급	1등급(VIP)	2등급 (VIP)	3등급(일반)	4등급(일반)	5등급(일반)
조건 1	최근 6개월 500만원 이상 구매	최근 6개월 200만원 이상 구매	최근 6개월 60만원 이상 구매	최근 6개월 10만원 이상 구매	가입 후 미구매
조건 2	적립금/쿠폰 혜택 VIP 제휴/특가 혜택	적립금/쿠폰 혜택 VIP 제휴/특가 혜택	적립금/쿠폰 혜택	적립금/쿠폰 혜택	적립금/쿠폰 혜택

 
사실 저는 충성고객을 수치적 근거로 정의하는 게 쉽지 않다고 보는데요. 꾸준히 구매하는 고객을 충성고객이라보고 "12개월 간 3등급을 이상을 유지하는 고객"을 충성고객으로 정의하겠습니다. 
 
자, 그럼 다시 질문2로 돌아가보겠습니다. 100만원 이상 고가 상품을 첫 구매하는 고객은 재구매할 가능성이 높을까요?

 

단기적으로 고가 상품 구매고객을 늘리는 것은 매출 향상에 도움이 되겠지만 그 고객이 LTV 가 낮은 고객이라면 결과적으로 비용을 낭비한 셈이 되니 이에 대한 답을 명확히 가져갈 필요가 있습니다. 1차로 진행한 등급별 RFM 분석을 통해 확인한 것은 1등급, 2등급 고객에서 크게 3가지 세그먼트로 나뉘는 특징을 확인할 수 있었습니다.

 

1. 고가상품을 꾸준히 구매하는 고객(충성고객 분류)
2. 셀러로 추정(한 상품을 비정상적으로 많이 구매)
3. 고가상품 구매 후 구매이력이 없는 고객

 

특히 3번 고가상품 구매 후 구매이력이 없는 고객의 비중이 높다는 것을 알 수 있었습니다. 여기까지만 보면 첫구매 쿠폰율 상향은 어려울 것 같습니다. 그러나 결과적으로 쿠폰율을 상향 할 수 있었습니다. 어떻게 된 일일까요? 

 

Question 03
3등급 고객과  5등급 고객 중 어떤 고객이 재구매 가능성이 높을까? 

 
만약 멤버십이 없었다면 이 상황에서 쿠폰율 상향은 물론 추가 예산도 받기 어려울 겁니다. 멤버십 등급 제도를 활용하여 아래와 같이 설득할 수 있습니다.

[설득 근거]  
  1. 높은 등급이 부여될수록 강급에 대해 예민해질 수 밖에 없다. 
  2. 고가 상품 구매 시 3등급 이상 등급을 부여받게 되는데 VIP로 분류되는 1~2등급에게만 제공되는 혜택이 있으므로 1~2 등급은 해당 등급을 유지하고자 할 것이고, 3등급은 유지 혹은 승급하고자 할 것이다. 

[결론]
멤버십 혜택 활용한 CRM 액션을 통해 가입 후 구매없이 이탈한 고객(5등급)보다 고가상품 구매고객 재구매 유도가 수월할 것이다. 

 

위 내용 외 시뮬레이션 데이터로 추가 근거를 만들어보겠습니다.

[데이터 근거]
1. 등급별 강급/승급 예민도 파악 목적 
     -월초/월말 강급 혹은 승급 메세지 발송>해당 메세지에 대한 등급별 오픈율/구매전환율 비교 데이터 

2. 첫구매 쿠폰율 상향 시 예상 매출 상승율 시뮬레이션 
    1)참고 데이터
        -(내부 db)해당 월 가입 후 미구매 고객 
        -(앱스플라이어) content view 이벤트 데이터
           >타겟ID별 가입 월 기준 가장 최근 contetn view 상품 가격 / 타겟ID별 content view 이벤트들 평균값/중앙값
             비교하여 고가 상품 구매 가능성 높은 고객 추출 
     2)내용 
        -가입 후 미구매자 중 고가 상품 구매 예상 고객의 구매가 3%p/5%p/7%p 증가할 때 각각의 예상 매출 상승율 

3. 쿠폰 상향율 시뮬레이션 
    1)내용
        -타 사 할인율 고려하여 최소 ~% 상향이 경쟁력이 있을 지 파악 
        -쿠폰 상향했을 때 추가 예상 비용
           >기존 쿠폰 상향한 이력이 있는 기획전, 특가 참고하여 쿠폰율 상향 전 후 어느 정도 비용 상승이 있었고, 
              어느 금액대에서 쿠폰 사용율이 늘었는 지 확인 
        -고가 금액대별(100만원, 150만원 등) 고객 비중 파악하여 최대 할인금액 조건 지정 
        -앱스플라이어 데이터 참고하여 신규 구매고객 CAC 파악(쿠폰 최대 할인금액 비교) 

 
위 데이터 근거로 비용 투입대비 어느 정도 이익을 낼 수 있는 지 파악할 수 있고, 목표 수치도 만들 수 있습니다. 
 

Question 04

성과, 어떻게 파악할까? 

 
가장 중요한 것이 성과를 어떻게 측정할 것인 지 일 것입니다. 다만 해당 건은 우리가 원하는 타겟이 얼마나 늘었는 지도 중요하지만, 해당 타겟이 지속적으로 구매하는 지도 확인해야 합니다. 이 부분은 장기적인 것으로 파악해야 할 것입니다. 
 
(1차) 단기적 수치 확인 
1. 쿠폰 상향 전후 첫구매 쿠폰 사용율 / 전체 가입자 중 첫구매자 비율 비교 
2. 쿠폰 상향 전후 목표 타겟 수 / 타겟별 매출 증감율
    -전월 대비 수치가 늘었다고 무조건 성과에 기여했다고 보긴 어려울 것입니다. 평소 2~3%p 정도의 증감율이 있었다면  
     쿠폰이 아닌 자연스런 증가였다고 판단할 수 있고, 오히려 2~3%p 감소했다면 시즌의 영향일 수도 있습니다.
     그러므로 이전 상황을 같이 보며 판단해야 하며 필요하다면 회귀 분석과 같은 통계적 방법을 써서 p값 확인으로
     기여 여부를 판단할 수도 있습니다.  
3. 시뮬레이션을 통한 목표 수치 / 실제 결과 비교 (예: ROI)
 
(2차) 장기적 수치 확인 
1. 쿠폰 상향 전후 첫구매자 LTV 및 재구매율 코호트 비교 (3개월, 6개월) 
2. 쿠폰 상향 전후 첫구매자 등급 이동 현황 (6개월, 12개월) 
 
위 성과를 통해 쿠폰 상향 후 ROI 개선이 된다거나 3등급 이상 고객 LTV가 점차 상승된다면 3등급 이상 등급의 멤버십 혜택을 더욱 강화하는 등의 후속 조치를 취해볼 수도 있고 3등급 고객 양성 목적 전략을 집중적으로 짜볼 수 있습니다.  

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