보험의 고소득 개척영업 마케팅 데이터 분석, 대체 뭘 분석하라는 걸까?

보험의 고소득 개척영업 마케팅 데이터 분석, 대체 뭘 분석하라는 걸까?

 

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보험의 고소득 개척영업 마케팅 데이터 분석, 대체 뭘 분석하라는 걸까?

안녕하세요 보험의 고소득 개척영업 마케팅의 본질을 이야기하는 김성한 팀장입니다 보험의 고소득 개척영업 마케팅에 대한 핵심 개념을 하나씩 알아보고 있습니다 오늘은 보험의 고소득 개척영업 데이터 분석에 대해 다뤄볼 건데요 우리가 보험의 고소득 개척영업 마케팅을 하면서 데이터가 중요하다는 건 다 알고 있지만 막상 데이터를 분석하려면 어떤 데이터를 봐야 하고 이 데이터가 어떤 의미를 가지는지 어렵게 느껴지는 것도 사실입니다 그래서 오늘 저와 함께 준비된 내용 보면서 데이터 분석이란 무엇이고 어떻게 활용할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다 준비된 자료 같이 한번 보도록 할 텐데요 데이터 기반의 보험의 고소득 개척영업 마케팅이란 무엇인지 간단히 개념 먼저 살펴보겠습니다 기존에는 마케팅 활동을 할 때 데이터나 퍼포먼스가 활성화되기 전에는 경험이 많은 시니어 마케터 혹은 CMO 이런 분들이 기존에 성공했던 성공 공식과 포뮬러를 적용해서 예전에 이렇게 했었는데 잘 됐으니까 이번에도 이렇게 해보자 보험의 고소득 개척영업 마케터 개인의 경험과 직관에 의존해서 진행하는 사례들이 많았습니다 즉 다시 말하면 인적 자원 역량 중심으로 진행이 됐다고 볼 수가 있을 것 같고요 그런데 최근에는 퍼포먼스 기조로 모든 마케팅이 변하다 보니까 지금은 사실 숫자가 없는 마케팅이란 상상할 수 없을 정도로 트렌드가 많이 변해 있습니다 현재의 데이터 기반 마케팅은 일종의 가설을 수립하고 A라는 가설을 수립한 다음에 그것을 이제 실험으로 검증을 하고 그게 맞았는지 틀렸는지 틀렸다면 이 다음 시나리오는 어떤 가설이 필요할지에 대한 이런 순서대로 접근을 하고 있다고 보시면 되겠습니다 일종의 보험의 고소득 개척영업 그로스 마케팅이라고 할 수도 있겠고요 그래서 현재는 데이터 기반 마케팅이 대세가 되어 있는데 이 데이터 기반 마케팅의 장점은 마케터 개인의 어떤 목표가 아니더라도 조직에서 공감할 수 있는 공통된 공동의 KPI 목표가 세팅되어 있다 보니까 사실은 이건 마케터 개인의 의견이 아니라 조직에서 같은 지표를 보고 같은 평가를 할 수 있는 그런 이점이 있겠습니다 반면에 예전에 했었던 마케팅 방식 같은 경우에는 사실은 마케터가 굉장히 잘해서 성공시키면 괜찮지만 만약에 망했을 경우에 리스크나 복기가 잘 안 되는 단점이 있고요 그런데 직관과 경험에 의한 마케팅이 항상 나쁜 거냐? 저는 그렇게 생각하지는 않습니다 아직 시장이 형성되어 있지 않은 신규 시장에 관련된 비즈니스를 한다든지 특히 사업 초기 같은 경우에는 내가 데이터를 수집하고 뭔가 테스트를 하려고 해도 예산이 너무 작거나 아니면 시장 자체가 형성이 안 되었거나 이런 경우도 있다 보니까 이 경우에는 대표 임원진 혹은 마케터가 경험과 직관으로 끌어가는 시장도 분명히 있겠습니다만 대부분의 경우의 비즈니스들은 현재는 데이터 기반 보험의 고소득 개척영업 마케팅으로 진행되고 있다고 보시면 좋을 것 같습니다 자 그런데 많은 분들께서 헷갈려 하시는 부분이 있으세요 데이터 마케팅이라고 이야기하면 일반적으로 데이터 마케팅이 데이터 보는 거 아니야? 이렇게 생각을 한다는 거죠 데이터로 보는 것도 표면적으로는 맞습니다 그런데 보고 나서 데이터를 해석하는 게 진정한 의미의 보험의 고소득 개척영업 데이터 마케팅이라고 할 수가 있겠는데요 우리가 데이터를 본다, 눈으로 열람한다는 개념은 사실 많은 지표와 숫자의 나열에 불과합니다 사실 그러한 것들이 어떤 의미를 가지는지 좋은지 나쁜지 이런 해석하는 부분이 훨씬 더 중요하다고 할 텐데요 따라서 우리가 보험의 고소득 개척영업 데이터 마케팅이란 데이터 확인을 하는 걸 넘어서서 그 데이터를 분석하는 게 진정한 데이터 마케팅이다 수치에 대해 마케터 개인의 주관과 해석이 들어간다고 봐주시면 되겠습니다 물론 이 지점에서 마케터 주관과 해석이 개입된다는 점에서는 이전에 진행했던 방식과 유사하기도 하지만 이제는 마케터뿐만 아니라 대표이사 또는 기획자 등 많은 구성원분들이 공동의 목표를 같이 함께 공유할 수 있다는 점이 강점이라고 볼 수 있을 것 같고요 이렇게 데이터 마케팅에 대한 개념을 간단히 알아봤고요 그런데 데이터 기반의 마케팅을 하려면 어떤 역량이 필요할까요? 이렇게 제가 비유를 한번 해 봤습니다 우리가 운전을 하기 위해서 운전면허를 취득할 때 굉장히 다양한 유형의 면허가 있죠 뭐 1종 보통, 1종 대형, 2종 소형 여러 가지 면허가 있습니다 자 그런데 우리가 운전이라는 걸 단순히 하기 위해서 누구나 1종 대형 면허가 필요하지는 않죠 왜냐면 1종 대형은 버스라든지 좀 큰 차량을 운영하시는 분들한테 적합하고 물론 1종 대형은 다른 소형 차량도 운영이 가능하지만 모든 사람이 버스를 몰기 위한 면허를 따지 않습니다 그렇다 보니까 데이터 마케팅도 사실은 분야별로 쪼개 보면 굉장히 다양한 툴이 있다라는 거죠 특히 시각화 관련된 분석, 언어 여러 가지가 있는데 이런 것들을 전부 다 하면 너무나도 좋겠지만 사실은 단순히 데이터 마케팅을 하기 위해서 모든 툴에 능숙할 필요는 없다는 겁니다 대표적으로 나눠봤는데 시각화를 도와주는 툴로는 잘 아시는 태블로나 파워BI, 루커와 같은 툴이 있고요 그 다음에 데이터 분석 고객의 행동 데이터를 분석하는 툴은 가장 많이 알려진 구글 애널리틱스, 앰플리튜드, 믹스패널 등의 툴이 있습니다 대량의 고객 데이터를 명확하게 추출하기 위해서 배우는 일종의 개발 언어죠 SQL, 파이썬, R과 같은 언어도 있습니다만 이러한 것들은 모두 뭐다? 데이터 툴 운용 역량일 뿐 데이터 분석력과는 별개의 문제라는 겁니다 제가 앞서 말씀드렸죠? 데이터를 숫자로 보는 거는 누구나 할 수 있지만 이걸 가지고 해석하는 것이 더 중요하다고 했기 때문에 어찌 보면 그런 기획적, 분석적 사고 관점에서 바라볼 때 데이터 분석력 ↔ 데이터 툴 운용 역량은 별개다 이렇게 이해를 해주시면 좋을 것 같습니다 따라서 당연히 여기 있는 모든 것들을 다 할 수 있으면 좋겠지만 여러분들께서 데이터 마케팅을 하기 위해서 필수 조건으로 이러한 많은 툴을 다 공부하셔야 되는 건 아니라는 점 먼저 말씀을 드리고요 사실 이러한 부분이 데이터 마케팅을 어렵게 만드는 요인이기도 합니다 그럼 데이터 마케팅 어떻게 진행하면 좋을지 같이 알아볼 텐데 일반적으로 데이터 마케팅이라고 하면 데이터 그거 어디 들어가서 봐요? 어떻게 봐요? 그리고 뭐 봐야 돼요? 이런 질문들을 많이 하세요 그런데 첫 번째로 우리가 가져야 될 질문은 데이터를 어떻게 보냐가 아니라 데이터를 왜 필요로 하는지 왜 보는지에 대해서 데이터 전략 기획이 중요하다는 겁니다 나는 지금 자사몰의 구매 객단가를 알고 싶어 이게 왜 알고 싶냐면 매월 객단가가 더 낮아지는지 높아지는지가 궁금한 거예요 왜냐하면 제가 이번에 가격대가 높은 신제품을 출시했거든요 그래서 구매 객단가와 월별 추이를 알고 싶다라든지 두 번째 자사몰의 재구매율을 알고 싶다 왜냐면 신규 고객이 계속 들어오기는 하는데 기존 고객이 다시 사는 걸까? 어느 날 궁금해진 거예요 그러다 보니까 재구매율을 알고 싶고 재구매하는 고객이 있다면 몇 달 주기로 다시 돌아올까? 이런 것도 궁금한 겁니다 세 번째, 나는 고객 생애가치 LTV를 알고 싶다 사업을 운영한 지 꽤 됐는데 한 명의 고객이 우리 사이트에 들어와서 1년이 지나고 몇 년이 지난 동안 과연 어느 정도 기여를 해줬을까? 어느 정도 구매를 해줬을까?가 문득 궁금하다는 겁니다 이런 식으로 데이터 어떻게 봐요? 를 질문하시기 이전에 내가 지금 왜 데이터를 보려고 하는지? 어떤 문제 때문에 보려고 하는지를 기획하는 과정이 훨씬 더 중요하다 그 다음에 비로소 그걸 알기 위해서 어떤 지표에 접근해야 되냐로 순서로 넘어가면 좋을 것 같습니다 어떤 지표를 봐야 되냐? 부분에서 몇 가지 데이터 레이어를 나눠봤습니다 고객을 최초 획득하는 과정에서부터 이후에 유지하는 과정까지 총 4단계로 제가 나누어 봤는데요 하나씩 설명을 드리겠습니다 첫 번째 획득 단계에서는 광고나 콘텐츠를 통해서 우리 브랜드를 몰랐던 고객하고 처음 브랜드 접점을 형성하는 단계입니다 이때는 제가 주로 광고 데이터라고 써 놓긴 했는데 광고 데이터도 맞지만 SNS 콘텐츠를 통해 처음 알 수도 있고 유튜브를 통해서 알 수도 있고 어쨌든 고객과 처음 접점이 형성될 만한 그런 마케팅 활동에 대한 데이터를 보는 게 획득 단계 데이터가 되겠습니다 그리고 다음 유입 단계에서는 광고를 클릭해서 웹사이트나 앱으로 들어왔어요 그럼 들어오신 고객들이 이제 돌아다니겠죠 콘텐츠도 보고 구매도 하고 여러 가지 행동들을 할 텐데 고객이 우리 플랫폼에 들어와서 어떤 행동을 하고 돌아다니냐에 대한 과정을 추적하는 데이터 단계가 되겠습니다 이때 주로 사용하는 툴은 GA4라든지 구글 애널리틱스나 MMP라고 하는 앞서 말씀드린 모바일 트래킹 툴 이런 쪽이 많이 활용이 되겠고요 그러면 고객이 이렇게 행동을 하고 다니는데 우리가 목표하는 건 결국 있습니다 마케팅 목표 행동이라고 할 수 있는 가입, 구매, 참여 이런 일종의 전환이라고 할 수 있는 것들인데요 이러한 전환이 얼만큼 발생했는지를 또 확인하기 위해서 전환 단계의 마케팅 데이터도 있겠습니다 이 단계에서는 참여, 가입, 구매 등 고객의 이벤트를 추적하는 단계가 되겠고요 실제 이 데이터를 보는 출처는 어드민에서 주로 많이 보겠죠 가입, 주문 쌓이게 되고 또 구매가 계속 이어지다 보면 한 명의 고객이 얼만큼 구매인지도 알 수 있기 때문입니다 그리고 이제 구매를 하고 나서 끝이 아니라 어쨌든 우리는 계속 그 고객과 관계를 유지하고 재방문, 재구매를 만들어내야 되기 때문에 유지 단계, 리텐션이라고도 할 수 있는데 다시 고객이 돌아오는지에 대한 데이터를 체크하는 그런 항목들도 있겠습니다 재방문율, 재구매율, LTV 같은 경우가 대표적인 지표라고 할 수 있겠습니다 이처럼 어떤 데이터를 볼까? 부분에서 그냥 생각하면 너무 막연하지만 앞서 이전 단계에서 내가 데이터를 지금 왜 보려고 하지? 어떤 질문 때문인지 규정을 했었고요 그 다음에 이 네 단계 중에서 우리가 지금 봐야 되는 데이터는 어떤 구간이다라는 게 식별이 되어졌을 겁니다 이어서 단계 별로 하나씩 쪼개서 한번 살펴볼 텐데요 첫 번째 획득 단계입니다 획득 단계를 한 문장으로 정리를 하면 이렇게 정리할 수 있을 것 같아요 고객은 대체 어디서부터 어떻게 오는가? 이 어디서와 어떻게를 잘 기억해 주면 좋을 것 같아요 어디서부터 라는 뜻은 고객이 처음 우리 브랜드와 접촉하고 만난 외부 채널 그게 뭐 광고냐 아니면 뭐 검색이냐 SNS냐 PR이냐 등등 자 그러면 이 채널을 우리가 왜 보냐는 거죠 채널을 왜 굳이 알아야 되냐 어떤 채널에서 유입된 고객이 품질이 더 좋은지 알기 위해서 하는 겁니다 예를 들어 제가 메타 광고를 돌렸는데 메타 광고로 100명이 들어왔어요 근데 100명 중에 한 95명은 5초 이내에 이탈을 해 버리더라는 겁니다 그런데 검색을 통해 들어오신 분들은 자연 검색도 있고 검색 광고도 있지만 만약에 검색 광고를 한다면 인원은 한 10명 밖에 되지 않았는데 굉장히 오랜 시간 체류를 하고 구매까지도 하신 분들이 많았어요 그러면 여기서 알 수 있는 거는 메타 광고로 많은 사람들이 들어오지만 실제적으로 우리 브랜드에 조금 더 긍정적인 영향을 주는 거는 검색 채널을 통해 들어오신 고객이었다는 겁니다 자 그럼 다음 달 마케팅 예산을 편성할 때 제가 생각이 있는 마케터라면 메타 광고랑 검색 광고를 똑같이 5대 5로 투자하는 게 아니라 검색 쪽에 조금 더 할당을 하겠죠 이런 식으로 우리가 고객들이 지금 어디에서 들어오고 있고 그 채널의 고객 품질은 어떠한가를 알기 위해서 보통 보긴 합니다 이때 저희가 주로 봐야 될 지표는 클릭률 왜냐하면 사람들이 얼만큼 반응을 하는지 봐야 되는 거니까 그 다음에 전환율, 전환으로 이어지는 비중 다음에 획득 당 비용, 고객을 한 명 유치하는 데까지 발생한 비용 등을 주로 판단을 해서 이 채널 괜찮다 더 투자하자 이 채널 좀 안 좋은 거 같은데 투자를 줄이자 이런 판단이 가능하겠습니다 그리고 고객이 이제 들어왔을 때 어떤 채널로 들어오는지는 알겠어요 이제 근데 어떻게 들어왔냐라는 겁니다 여기서 어떻게라는 거는 이 외부 채널에서 우리가 던져 놓은 메시지 혹은 키워드 혜택이 될 수도 있고 콘텐츠가 일종에 있을 텐데 고객이 반응한 콘텐츠는 무엇이었는지 식별하는 과정이 되겠습니다 그래서 제가 여기 적어놨는데 문구, 키워드, 이미지, 프로모션 혜택 우리가 일반적으로 후킹할 수 있는 후킹한다고 표현하기도 하지만 고객이 어떤 포인트에서 설득이 되었는지를 확인하는 단계가 되겠습니다 그래서 이때 주로 체크하는 건 마찬가지로 클릭률 보고요 소재 별 전환율 보고 기타 이벤트 참여 등 고객이 반응한 숫자를 체크합니다 그래서 첫 번째 획득 단계에서는 우리가 고객을 어디서부터 지금 들여오고 있고 그 설득 포인트가 소구점이 뭐에서 설득당한 거지 식별하는 그런 단계가 되겠습니다 그래서 이때 우리가 배운 정보를 토대로 이 다음에 마케팅 캠페인을 할 때 투자를 어디다 해야 되고 안 해야 되는지 식별이 가능한 것이고요 두 번째 유입 단계입니다 유입 단계는 고객이 들어왔어요 우리 웹사이트나 앱에 들어왔는데 들어온 다음에 그들은 뭘 하고 돌아다니냐 어떤 행동을 패턴을 보이냐라는 부분이 되겠습니다 그러면 여기서 마찬가지로 봐야 될 포인트 두 가지입니다 첫 번째, 고객의 관심 수준과 설득이 되어지고 있는지를 볼 수 있는 건데요 우리 제품과 서비스에 대해서 고객이 어느 정도 관심을 가지는지를 볼 수 있다 쉽게 말해서 훑어만 보고 금새 나가버리냐 아니면 깊게 탐색하고 있느냐 이 부분을 우리가 볼 수 있는 거죠 아까 우리가 획득 단계에서는 이 데이터가 어디 나오죠? 광고 플랫폼이라든지 아니면 SNS 같은 경우에는 SNS 플랫폼 상에서 얼만큼 도달이 됐고 노출이 됐고 클릭이 됐고 이런 것들이 나옵니다 근데 이 유입 단계에서는 이제 우리 사이트에 들어온 거기 때문에 데이터에 대한 오너쉽이 광고 매체에 있는 게 아니라 우리 플랫폼에 설치된 구글 애널리틱스 혹은 앰플리튜드 등 이런 데이터 트래킹 툴에 있다는 거죠 그래서 첫 번째 관심 수준에서는 주로 체류 시간, 얼만큼 머물렀는지 세션당 페이지 뷰, 한 명의 사용자가 얼마나 많은 콘텐츠를 소비했는지 그리고 이탈률 같은 지표들을 보게 되고요 그 다음에 조금 더 나아가서 우리가 일반적으로 마케팅의 목표 행동을 전환이라고 이야기를 하죠 통칭해서 이 전환 가능성 있는 행동이 얼만큼 나왔는지도 볼 수가 있는 거죠 마케팅 목표 행동까지 도달하고 있는지를 보는 거고 일반적으로 장바구니 담기, 회원가입, 결제 클릭, 주문서 작성, 구매 완료 각각의 이벤트가 어느 정도 나왔는지를 본다는 겁니다 전체 고객이 100명 들어왔는데 100명 다 구매 액션을 하진 않잖아요 어떤 사람은 장바구니만 담고 나가고 어떤 사람은 결제할까 말까 망설이다 나가고 어떤 사람은 구매 완료까지 하는데 이 부분에 대한 고객에 대한 잔존율을 체크를 해 볼 수 있겠습니다 주로 보는 지표는 퍼널 도달율, 이탈 구간 어떤 단계에서 이탈했는지 반대로 구매를 완료한 고객이 있다면 구매 고객의 경로는 어땠는지 이런 것들을 살펴볼 수 있겠습니다 그리고 세 번째 전환 단계 되겠습니다 여기가 중요하니까 잘 들어주세요 전환 단계에서 우리가 봐야 될 데이터에 대한 의미는 고객은 과연 목표 행동까지 도달을 했는가? 도달하지 않았다면 왜 안 했는가? 이 질문이 되겠습니다 크게 두 가지 관점으로 나눠봤어요 목표 행동이 달성이 되었는지, 달성까지 되는 과정이 적절한지 두 가지로 나눠봤습니다 첫 번째 고객이 웹사이트에 들어왔는데 구매까지 가지 않았습니다 그리고 중간에 이탈을 했다는 거죠 그러면 대체 어디서 이탈한 거야? 라는 거를 구간별로 추적을 해보는 겁니다 왜 끝내 구매까지 이어지지 못했을까? 다음 액션으로 이어지지 못한 원인을 찾는다 예를 들어 제품 상세 페이지에 들어온 사람이 주문서 클릭, 구매하기 버튼을 클릭을 안 하고 나간다든지 회원 가입한 다음에 주문을 안 한다든지 구매하기 버튼은 클릭했으나 이후 후반부 결제 완료까지 안 갔다던지 우리가 고객을 만약에 잃어버렸다면 아 그렇구나 이게 끝이 아니라 그럼 어디서 잃어버린 걸까에 대한 구간을 탐색을 해 본다는 거죠 그래서 이 목표 행동 달성 관점에서는 실제 고객을 어디서 잃어버렸는지 '결과'를 중심으로 봤다고 하면 행동 도달 내용은 '과정, 여정 경로'에 대한 내용으로 봐주시면 되겠습니다 고객이 실제 구매한 사람도 있고 나가버린 사람도 있을 텐데 그렇다면 과연 우리가 구매 완료까지 가기 위해서 지금 현재 이 과정이 좀 많이 불편하게 설계가 돼 있나 UI, UX 관점에서 고객한테 회원가입 때 너무 많은 정보를 요구한다던지 사이트가 너무 느리다던지 아니면 구매하기 버튼을 잘 찾을 수 없다던지 이런 문제가 있는 건 아닐까? 라는 걸 알기 위해서 구매하신 분들의 경로 또는 구매하지 않고 나가신 분들의 경로를 추적해서 처음 접속한 페이지에서부터 어떤 흐름으로 진행 되었는지를 파악하는 겁니다 그래서 이때 주로 추적하는 지표로는 경로별 전환율 예를 들어 상세페이지 타고 들어오신 분들이 구매를 많이 했는지 메인페이지로 들어오신 분들이 구매를 많이 했는지 이런 게 되겠고요 그 다음, 평균 전환 소요시간 구매를 하긴 했어요 하긴 했는데 무신사나 컬리 쿠팡 같은 경우에는 UI, UX를 중요하게 생각하기 때문에 십몇 초 만에 구매를 해야 된다 이런 기준이 있다고 하네요 자 그런데 우리가 일반적으로 웹사이트에서 빠르게 구매 결정이 되는 것도 굉장히 중요하고 또 콘텐츠를 여러 개 보고 구매를 결정하는 거 굉장히 중요하겠지만 평균 전환 소요 시간을 보는 이유는 혹시라도 제품을 주문하는 과정 자체가 너무 길고 번거롭지 않은지 예를 들어 그런 경우도 있었습니다 제가 어떤 사이트에 이제 구매를 하려고 주문하기를 눌렀더니 회원 가입을 하래요 회원가입을 했어요 그럼 회원가입 하면 예전에 보던 상세페이지로 돌아가야 되는데 다시 메인페이지로 돌아가서 어? 내가 봤던 상품 어디 있지? 다시 찾아 들어가는 경우가 있다는 겁니다 그렇다 보니까 전환 소요시간 체크를 하기도 하고 이탈경로, 고객이 어떤 경로를 통해서 이탈을 많이 했는지에 대한 시나리오를 추적하는 경우도 있겠습니다 그렇게 관계가 맺어졌는데 그 다음에 과연 고객이 언제 다시 찾아오지? 라는 걸 체크하는 겁니다 첫 구매, 가입 이후에 일정 시간 내에 재방문이나 재구매를 하고 있냐 그래서 이 때는 재방문/재구매를 보는 이유가 다시 돌아오는 고객의 비중을 파악을 해서 우리 제품이 매력이 없구나 혹은 이게 재구매가 계속되는 거 보니까 매력이 있구나 이런 부분을 파악을 할 수가 있다는 거죠 이때 보는 지표로는 리텐션율, 재방문율, 재구매율, 세션 빈도수 세션 빈도수는 뭐냐면 A라는 사용자는 일주일 3번 와서 3회 재방문이고 B라는 사용자는 한 달에 한 번 와서 3번의 재방문이 될 수도 있고 이게 다르기 때문에 단순히 재방문 횟수 이렇게 보는 게 아니라 세션당 평균 빈도수를 따져보는 관점이라고 보시면 되겠습니다 그리고 끝내는 고객이 계속 돌아옴으로 인해서 비즈니스가 성장을 하게 되는데 신규 고객과 기존 고객이 같이 가야 밑 빠진 독이 아닌 성장을 할 수 있겠죠 그렇다 보니 고객이 기여하는 가치와 비즈니스가 성장하고 있는지를 보기 위한 데이터 지표도 있겠습니다 그래서 이 단계에서는 신규 고객 유치 이후에 고객 가치 건전성을 파악하기 위함이다 일반적으로 많이 보는 지표가 MAU라고 하는 월간 활성 사용자 그 다음에 재구매자 비율 전체 구매자 중에서 재구매가 얼마나 되는지 그 다음에 LTV LTV는 보통 기한을 정해놓고 보긴 합니다 1년 단위 2년 3년 이렇게 정해놓고 보는데 그 생애가치가 24년 25년 26년 놓고 봤을 때 작년 대비 올해 동 기간 LTV가 더 올랐는지 그렇다고 하면 기존 고객이 계속해서 더 많은 방문과 구매를 계속 이어주고 있다는 뜻이 되겠죠 이런 식의 지표를 같이 볼 수가 있다는 겁니다 그래서 우리가 데이터 마케팅이 뭔지 개념에 대해서 살펴봤고 데이터를 어떻게 볼까 무작정 들여다 보는 게 아니라 내가 지금 어떤 데이터가 왜 필요한지 데이터 전략 기획을 먼저 해 놓고 그 다음에 내가 필요한 지표를 총 4단계, 획득, 유입, 전환, 유지 단계 중에서 내가 지금 봐야 될 데이터 레이어와 데이터 지표는 무엇인지 탐색하는 과정을 알아봤습니다 그런데 데이터가 눈앞에 나왔어요 제가 이제 구글 애널리틱스 들어가서 뽑았습니다 그런 다음에 그러면 데이터가 내 눈앞에 나왔을 때 그래서 나는 어떤 판단을 할 것이냐 제가 아까 처음 뭐라고 말씀드렸죠? 해석하고 관점이 중요하다 말씀드렸습니다 데이터를 뽑는 건 기계적으로 누구나 들어가는 GA 들어가는 방법만 보면 뽑을 수 있다 이거예요 근데 그 다음에 나는 어떤 해석을 내릴 것인지가 관점과 해석이 중요하다 했습니다 LTV, CAC, 리텐션율, 이탈율 어려운 용어들 많이 나왔는데 다 좋습니다 눈앞에 다 있다 치고 어떤 기준으로 데이터가 눈앞에 펼쳐졌을 때 적정하다, 부적합하다, 우수하다를 판단할 거냐는 겁니다 사실 이거는 법적으로 정해진 것도 없고 브랜드마다도 격차가 다 달라서 마케터가 어느 정도 정할 수밖에 없거든요 물론 조직의 공동 목표이긴 합니다만 데이터가 당장 눈앞에 있어도 이 판단하는 기준 자체가 없으면 올바른 해석이 안 된다 그래서 우리가 남들이 재구매율 20% 나온다 하는데요 그러면 남들 20% 하면 우리도 20% 이상 나와야 되는 거예요? 근데 우리는 식품이고 그쪽은 타이어인데 업종이 다른데 그걸 같이 적용할 수 있냐는 거죠 고객이 다른데 그래서 이러한 지표에 대한 기준점을 정하실 때는 타 업체, 내가 아는 사람, 주변 업체는 이렇다던데 이걸 정하는 게 아니라 적어도 동종업계 직접 경쟁사가 있더라도 경쟁사 지표를 모르잖아요 또 결론적으로는 내가 지금 가지고 있는 현재 비즈니스 수준에서의 지표를 기준점으로 놓고 다음 주, 다음 달, 다음 분기, 다음 해에 어느 정도 더 나아지게 만들 것인가에 대한 퍼센테이지를 목표 KPI로 정하는 수밖에 없다는 겁니다 그래서 많은 분들이 헷갈리신 부분이 이런 부분인 것 같아요 데이터 마케팅을 해야 된다고 들었습니다 그래서 데이터 마케팅 툴을 공부를 했어요 그래서 봤습니다 봤는데 이게 좋은지 나쁜지를 몰라 그래서 옆에 물어봤어요 너네는 재구매가 얼마나 나와? 20% 나오는데요? 근데 우리는 10% 밖에 안 되는 겁니다 아 그럼 우리가 굉장히 못하고 있구나 라고 생각을 할 수 있는데 고객에 대한 반응은 산업이나 브랜드의 매력도마다 워낙 천차만별이다 보니까 그 기준은 남한테 두는 게 아니라 나한테 두는 거고 나의 현재 상태보다 점진적으로 개선을 해 나가면 되는 겁니다 이것을 우리가 그로스마케팅이라고 이야기하기도 하죠 데이터에 대한 해석에서 결국은 마케터 판단, 해석이 개입될 수밖에 없다 그래서 데이터 마케팅 핵심 한 장으로 다시 한번 요약을 해보겠습니다 데이터 마케팅의 본질은 데이터 어디 들어가서 어떻게 봐요? 이게 아니라 첫 번째 질문, 우리가 지금 어떤 것 때문에 왜 데이터를 보려고 하는지 문제를 먼저 정의한 다음에 이 문제에 접근하기 위해서는 무엇을, 어떤 지표를 봐야 되냐? 는 거죠 세 번째, 그 지표를 눈앞에 봤을 때 어떤 기준으로 좋다, 나쁘다, 보통이다를 판단할 것인지에 대한 부분이 되겠다 그래서 첫 번째 왜? 라는 질문에서는 데이터 분석을 왜 하려고 하는지 일종의 전략기획 관점이라고 볼 수 있고 회사에서 데이터 보래요 시켜서 해야 됩니다가 아니라 실제적으로 이 비즈니스에 어떤 문제에 내가 접근하기 위해서 보냐는 겁니다 두 번째 무엇을, 문제 정의가 됐으면 그 문제를 풀기 위해 지표를 찾아야겠죠 그래서 앞서 전략기획 단계에서 정의한 문제를 보기 위해서 풀기 위해서 접근하기 위한 지표는 무엇이냐 이 단계가 바로 일반적으로 생각하시는 데이터 탐색 추출 단계가 되겠고요 이 단계에서는 어떤 지표들을 검증해야 하고 어떻게 봐야 하는지 어떻게란 어떤 툴에서 어떤 경로를 찾아 들어가야 되는지를 의미합니다 그리고 마지막으로 이제 어떤 기준 데이터를 진짜 내가 봤어요 다 뽑았어요 이제 내 눈앞에 있는데 이걸 어떤 기준으로 좋다, 나쁘다, 혹은 보통이다를 판단하냐 라는 겁니다 이러한 기준은 누가 정해주지 않고 타 업체와 비교도 적정하지 않기 때문에 우리 비즈니스가 가진 현재 수준을 우선 아는 게 중요하고 그 수준에서 점진적 상향을 목표로 KPI를 수립하는 과정이 중요하겠습니다 이렇게 해서 오늘 준비한 데이터 마케팅 대체 마케팅을 하면서 데이터를 뭘 봐야 되고 어떻게 활용할 수 있는지 제가 핵심 개념과 본질적인 내용 중심으로 준비를 해봤습니다 물론 이 다음에 실제로 여러분들께서 데이터에 대한 시나리오를 수립하고 수립한 시나리오를 통해 GA 찾아보고 이런 과정은 더 학습을 하셔야됩니다 하지만 오늘 영상에서는 데이터 마케팅이 추상적인 개념으로 느껴질 수 있고 어려워 하시는 분들을 위해서 최대한 쉽게 접근한 영상인 점 말씀 드리고요 오늘 영상도 도움이 되셨다면 댓글로 응원의 인사 한 번씩 남겨주시면 큰 힘이 될 것 같습니다 저는 오늘은 이만 마치고 다음 영상으로 다시 인사드리도록 하겠습니다 여러분 고맙습니다

보험의 고소득 개척영업 마케팅에서 데이터 분석이 중요한 이유는 시장 환경 변화와 함께 정량적인 근거 위에 의사결정을 내리는 것이 더욱 요구되기 때문입니다. 과거에는 경험과 직관에 기반한 마케팅이 주를 이루었지만, 현대에는 데이터 기반의 접근법이 대세가 되었습니다.

데이터 분석을 통해 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다

• 고객 프로파일링: 보험 상품에 관심을 가질 만한 고객군을 식별하고, 각 집단의 특성을 분석하여 타깃팅 전략을 세울 수 있습니다.
• 마케팅 캠페인 효과 분석: 다양한 채널(온라인, 오프라인 등)을 통한 마케팅 활동의 효율성을 비교·평가하여 ROI(Return On Investment)가 높은 방법을 선별할 수 있습니다.
• 고객 행동 예측: 과거 데이터를 바탕으로 미래의 고객 행동을 예측하고, 이를 통해 미리 대응책을 마련할 수 있습니다.
• 경쟁사 및 시장 동향 분석: 경쟁사의 판매 실적이나 마케팅 전략 등을 분석하여 차별화된 영업 전략을 설계할 수 있습니다.

따라서 '데이터 분석’이란 단순히 숫자를 읽는 것을 넘어, 해당 데이터가 담고 있는 의미를 해석하고 이를 실제 영업 전략에 접목하는 과정을 포함합니다. 이때 필요한 역량은 다음과 같습니다

• 데이터 해석력: 숫자와 지표를 바탕으로 현실 세계의 문제를 이해하고 해결책을 제시할 수 있어야 합니다.
• 툴 운용 역량: 데이터 시각화(태블로, 파워BI), 분석(구글 애널리틱스, 앰플리튜드), 데이터 처리(SQL, 파이썬, R) 등 다양한 툴을 활용할 수 있는 능력이 필요합니다.
• 창의적 사고력: 데이터 결과를 바탕으로 새로운 아이디어를 창출하거나 기존 전략을 혁신적으로 발전시킬 수 있어야 합니다.

결론적으로, 보험의 고소득 개척영업 마케팅에서 데이터 분석은 단순한 숫자 확인을 넘어, 조직 전체가 공유할 수 있는 KPI 설정과 실행 가능한 인사이트 도출을 위해 필수적입니다. 이는 결국 보다 효과적이고 효율적인 영업 전략으로 이어집니다.

보험의 고소득 개척영업 마케팅 데이터 분석, 대체 뭘 분석하라는 걸까?

보험의 고소득 개척영업  마케팅 데이터 분석의 중요성

• 소개: 마케팅의 본질을 이야기하는 곽팀장이 데이터 분석의 중요성을 강조하고 있다.
• 주제: 여섯 번째 영상에서는 데이터 분석의 개념과 활용 방법에 대해 다룬다.
• 데이터의 중요성: 마케팅에서 데이터의 중요성은 모두가 인식하고 있지만, 실제로 어떤 데이터를 분석해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다.
• 목표: 데이터 분석이란 무엇인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지를 이해하는 것이 목표이다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 기반 마케팅의 개념

• 기존 마케팅 방식: 과거에는 경험이 많은 시니어 마케터나 CMO가 성공 공식을 적용하여 마케팅을 진행하였다.
  • 의존성: 마케터 개인의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많았다.
• 변화: 최근에는 퍼포먼스 기조로 모든 마케팅이 변화하고 있으며, 데이터 없는 마케팅은 상상할 수 없게 되었다.
• 가설 수립: 현재의 데이터 기반 마케팅은 가설을 수립하고 실험으로 검증하는 방식으로 접근하고 있다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 분석의 접근 방식

• 가설 수립: A라는 가설을 수립한 후, 이를 실험으로 검증하는 과정이 중요하다.
• 그로스 마케팅: 데이터 기반 마케팅은 일종의 그로스 마케팅으로 볼 수 있다.
• 조직의 KPI: 데이터 기반 마케팅의 장점은 조직에서 공감할 수 있는 공통된 KPI 목표가 설정되어 있다는 점이다.
• 리스크 관리: 과거의 마케팅 방식은 성공 시에는 좋지만, 실패 시 리스크 관리가 어려운 단점이 있다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 해석의 중요성

• 데이터 마케팅의 오해: 많은 사람들이 데이터 마케팅을 단순히 데이터를 보는 것으로 이해하고 있다.
• 해석의 중요성: 데이터를 단순히 보는 것이 아니라, 그 데이터를 해석하는 것이 진정한 데이터 마케팅의 의미이다.
• 주관적 해석: 마케터 개인의 주관과 해석이 데이터 분석에 개입된다.
• 공동 목표: 마케터뿐만 아니라 조직의 다른 구성원들도 공동의 목표를 공유할 수 있는 강점이 있다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 마케팅의 역량

• 필요 역량: 데이터 기반 마케팅을 위해서는 특정 역량이 필요하다.
• 운전면허 비유: 운전면허의 다양한 유형처럼, 데이터 마케팅에도 다양한 툴이 존재한다.
• 툴의 다양성: 시각화 툴, 고객 행동 분석 툴, 개발 언어(SQL, Python, R 등) 등이 있다.
• 운용 역량 vs. 분석력: 데이터 툴 운용 역량과 데이터 분석력은 별개의 문제로 이해해야 한다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 마케팅 툴 소개

• 툴의 필요성: 데이터 마케팅을 위해 모든 툴에 능숙할 필요는 없다.
• 주요 툴:
  • 시각화 툴: Tableau, Power BI, Looker
  • 고객 행동 분석 툴: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel
  • 개발 언어: SQL, Python, R
• 운용 역량: 이러한 툴들은 데이터 툴 운용 역량일 뿐, 데이터 분석력과는 별개이다.
• 중요성: 데이터 분석력은 기획적이고 분석적인 사고 관점에서 바라봐야 한다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 전략 기획의 중요성

• 질문 설정: 데이터 마케팅을 시작할 때, 데이터를 어떻게 보는지가 아니라 왜 필요한지를 먼저 고민해야 한다.
• 기획의 중요성: 데이터 전략 기획이 중요하며, 문제를 정의하는 과정이 필요하다.
• 지표 접근: 문제를 정의한 후, 어떤 지표에 접근해야 하는지를 결정해야 한다.
• 단계적 접근: 데이터 분석은 단계적으로 접근해야 하며, 각 단계에서 필요한 지표를 탐색해야 한다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 레이어와 지표

• 데이터 레이어: 고객 획득, 유입, 전환, 유지의 4단계로 나눌 수 있다.
• 각 단계 설명:
  1. 획득 단계: 고객이 처음 브랜드를 접하는 단계.
  2. 유입 단계: 고객이 웹사이트나 앱에 들어온 후의 행동을 추적하는 단계.
  3. 전환 단계: 고객이 목표 행동에 도달했는지를 확인하는 단계.
  4. 유지 단계: 고객과의 관계를 유지하고 재방문을 유도하는 단계.
• 지표의 중요성: 각 단계에서 어떤 지표를 봐야 하는지를 명확히 해야 한다.

보험의 고소득 개척영업 고객 획득 단계 분석

• 획득 단계 정의: 고객이 브랜드를 처음 접하는 단계로, 광고나 콘텐츠를 통해 이루어진다.
• 데이터 분석: 광고 데이터뿐만 아니라 SNS 콘텐츠를 통한 데이터도 포함된다.
• 고객 품질 평가: 어떤 채널에서 유입된 고객이 품질이 더 좋은지를 평가해야 한다.
• 지표: 클릭률, 전환율, 획득당 비용 등을 통해 채널의 효과를 판단한다.

보험의 고소득 개척영업 고객 유입 단계 분석

• 유입 단계 정의: 고객이 웹사이트나 앱에 들어온 후의 행동을 분석하는 단계이다.
• 관심 수준 평가: 고객이 제품에 대한 관심을 얼마나 가지는지를 평가해야 한다.
• 지표: 체류 시간, 세션당 페이지 뷰, 이탈률 등을 통해 고객의 행동을 분석한다.
• 전환 가능성: 고객의 목표 행동(가입, 구매 등)이 얼마나 발생했는지를 확인해야 한다.

보험의 고소득 개척영업 전환 단계의 중요성

• 전환 단계 정의: 고객이 목표 행동에 도달했는지를 확인하는 단계이다.
• 이탈 원인 분석: 고객이 구매를 하지 않고 이탈한 이유를 분석해야 한다.
• 구간 추적: 고객이 어디서 이탈했는지를 구간별로 추적하여 문제를 파악한다.
• UI/UX 평가: 고객의 구매 과정에서 UI/UX가 불편하지 않은지를 점검해야 한다.

보험의 고소득 개척영업 고객 유지 단계 분석

• 유지 단계 정의: 고객과의 관계를 유지하고 재방문을 유도하는 단계이다.
• 재방문율 평가: 고객이 얼마나 자주 재방문하는지를 평가해야 한다.
• 지표: 리텐션율, 재구매율, 세션 빈도수 등을 통해 고객의 가치를 분석한다.
• 비즈니스 성장: 신규 고객과 기존 고객이 함께 성장할 수 있는 전략이 필요하다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 해석과 기준 설정

• 데이터 분석 후 판단: 데이터를 뽑은 후, 어떤 판단을 내릴 것인지가 중요하다.
• 기준 설정: 데이터의 적정성을 판단하기 위한 기준을 설정해야 한다.
• 업종 차이 고려: 업종에 따라 고객 반응이 다르므로, 기준은 동종업계의 경쟁사와 비교하기보다는 자사 기준으로 설정해야 한다.
• 그로스 마케팅: 데이터 해석에서 마케터의 판단과 해석이 개입되는 것이 필수적이다.

보험의 고소득 개척영업 결론 및 요약

• 핵심 요약: 데이터 마케팅의 본질은 데이터를 어떻게 보는지가 아니라, 왜 데이터를 보려 하는지를 정의하는 것이다.
• 문제 정의: 문제를 정의한 후, 이를 해결하기 위한 지표를 찾아야 한다.
• 기준 설정: 데이터를 분석한 후, 어떤 기준으로 좋고 나쁨을 판단할 것인지에 대한 기준을 설정해야 한다.
• 점진적 개선

보험의 고소득 개척영업 마케팅 데이터 분석에 대해 다루고자 하는 내용은 매우 중요합니다. 아래는 데이터 분석의 핵심 요소와 접근 방법을 정리한 것입니다.

보험의 고소득 개척영업 데이터 분석 개요

1. 데이터 분석의 중요성

• 의사결정 지원: 데이터 분석은 마케팅 전략의 효과성을 평가하고, 향후 방향성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 성과 측정: 고객의 행동 패턴과 반응을 분석하여 마케팅 캠페인의 성과를 측정할 수 있습니다.

2. 어떤 데이터를 분석해야 할까?

• 고객 획득 데이터: 광고 클릭률, 전환율, 고객 유치 비용(CAC) 등을 통해 어떤 채널이 효과적인지 평가합니다.
• 고객 유입 데이터: 웹사이트 방문자 수, 체류 시간, 이탈률 등을 분석하여 고객의 관심 수준을 파악합니다.
• 전환 데이터: 장바구니 추가, 결제 완료 등의 전환 이벤트를 추적하여 고객이 목표 행동을 얼마나 달성했는지 확인합니다.
• 유지 데이터: 재방문율, 재구매율, 고객 생애 가치(LTV) 등을 분석하여 고객 관계를 유지하는 데 필요한 지표를 확인합니다.

3. 데이터 분석 접근 방법

1. 문제 정의: 데이터를 분석하기 전에 어떤 문제를 해결하고자 하는지를 명확히 합니다. 예를 들어, "왜 재구매율이 낮은가?"라는 질문을 설정합니다.
2. 지표 선정: 문제 해결을 위해 어떤 지표를 분석할 것인지 결정합니다. 예를 들어, 재구매율을 높이기 위해 고객의 구매 패턴을 분석할 수 있습니다.
3. 데이터 수집 및 분석: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel 등 다양한 분석 툴을 활용하여 데이터를 수집하고 분석합니다.
4. 해석 및 의사결정: 수집된 데이터를 기반으로 해석을 진행하고, 이를 통해 마케팅 전략을 조정하거나 개선합니다.

4. 데이터 분석 시 고려해야 할 요소

• 업종 특성: 업종에 따라 고객의 행동 패턴이 다를 수 있으므로, 동종업계와 비교하여 기준을 설정하는 것이 중요합니다.
• 지속적인 개선: 데이터 분석 결과를 바탕으로 KPI를 설정하고, 이를 점진적으로 개선해 나가는 것이 필요합니다.

5. 결론

보험의 고소득 개척영업에서 데이터 분석은 단순히 숫자를 보는 것이 아니라, 그 의미를 해석하고 전략적으로 활용하는 것이 중요합니다. 이를 통해 고객의 행동을 이해하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

이 내용이 도움이 되길 바랍니다! 추가적인 질문이나 더 구체적인 정보가 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요.

보험의 고소득 개척영업에서 데이터 분석의 핵심 요약 및 활용 방안

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1. 고소득 개척영업의 데이터 분석 시작점

• 본질적 질문: 데이터를 분석하기 전에, 먼저 “왜 데이터를 보려 하는가?”를 명확히 정의합니다.
  • 고객 행동이나 성과를 개선하려는 구체적 목표 설정이 우선.
  • 예: “구매 전환율 개선”, "재구매율 유지 및 증가", "마케팅 비용 효율화" 등.
• 문제 정의의 중요성:
  • 분석 이전에 목표 문제를 간결하게 정의(예: 신규 고객의 이탈 원인 이해).

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2. 데이터 분석의 목적으로 보는 주요 지표

마케팅 데이터는 4개 단계(획득 → 유입 → 전환 → 유지) 별로 분석됩니다.

(1) 고객 획득 단계

• 질문: 고객은 어디서, 무엇에 의해 상품/서비스를 알게 되었는가?
• 주요 지표:
  • 광고 플랫폼별 클릭률(CTR), 전환율(CVR).
  • 획득당 비용(CPA): 고객 한 명을 유치하는 데 드는 비용.
  • 채널 효과 분석: 광고, SNS, 검색 엔진 등 다양한 채널의 유입 성과 비교.
• 활용: 효과적인 플랫폼(예: 검색 광고)을 중심으로 예산 재분배.

(2) 유입 단계

• 질문: 유입된 고객은 무엇을 보고, 어떻게 행동하며 시간을 소비했는가?
• 주요 지표:
  • 체류 시간, 세션당 페이지 뷰(PV), 이탈률.
  • 고객의 특정 행동(페이지 탐색, 장바구니에 담기 등) 추적.
  • 모바일 앱: 앰플리튜드나 GA4 활용.
• 활용: 관심도가 낮은 페이지나 UX 문제 위치 파악.

(3) 전환 단계

• 질문: 구매 등 최종 목표에 도달했는가? 도달하지 않았다면 이유는?
• 주요 지표:
  • 전환율(구매/회원가입 등 목표 행동 비율).
  • 구매 여정 경로 분석: 어디서 고객이 이탈했는가? (예: 결제 직전 단계).
  • UI/UX 평가: 고객이 편리하게 의사결정을 내리도록 설계.
• 활용: 주요 이탈 포인트 수정(예: 회원가입 절차 간소화).

(4) 유지 단계

• 질문: 고객이 다시 돌아오고 있는가? 만족하고 있는가?
• 주요 지표:
  • 리텐션율(유지율): 구매 후 고객이 서비스를 지속 사용하는 비율.
  • 재구매율: 첫 구매에서 재구매로 이어지는 비율.
  • 고객 생애 가치(LTV): 고객이 자사에 기여한 총 매출 기여도.
• 활용: 충성 고객 증가 → 신규 고객 유치보다 낮은 비용으로 매출 확보 가능.

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3. 데이터를 바탕으로 한 판단과 기준 설정

• 주요 과제: 표준 기준 설정.
  • “우리 지표가 경쟁사보다 좋은가?”가 아니라, 현재 수준을 기준으로 점진적 개선을 목표.
  • 지표 비교 시 업종/브랜드 차이를 고려해야 함(예: 타이어 산업과 식품 산업 지표 비교는 무의미).
• 그로스 마케팅 사고법:
  • 작지만 계속해서 개선 가능한 지표를 설계하고, 목표 수치를 올리는 구조를 구성.
  • 예: 현재 재구매율이 10%라면 다음 분기 목표를 12%로 설정.

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4. 데이터 분석에서 활용해야 할 주요 도구

(1) 시각화 툴

• Tableau, Power BI, Looker: 복잡한 데이터를 직관적으로 이해.

(2) 고객 행동 분석 툴

• Google Analytics (GA4), Amplitude, Mixpanel: 웹사이트/앱 내 행동 데이터 분석.

(3) 데이터 처리 언어

• SQL, Python, R: 대량 데이터를 정제하고 심화 분석.

(4) CRM 도구

• HubSpot, Salesforce, Zoho CRM: 고객 데이터 기반 영업 흐름 추적.

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5. 마케팅 전략 수립 예시

고소득 보험영업에 특화된 활용 사례

1. CEO 고객 타깃 전략
   • 재테크와 자산 증식 상품에 대한 선호도 분석 후 맞춤형 상품 제시.
   • 지표: 클릭률(CTR), 고액 전환 고객 비중.
2. 3대 질병 상품 캠페인
   • 40~60대 연령층 관리를 위한 맞춤 콘텐츠 제작(질병 예방 사례와 보험 필요성 강조).
   • 지표: 고객 LTV, 장기전환율.
3. AI 기반 리마케팅
   • 이전 방문 고객 대상으로 이메일/푸시 알림 자동화.
   • 지표: 재방문율, 구매 전환율.

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결론 및 실행 전략

1. 문제 정의: 목표 데이터에 대해 “왜 분석이 필요한가?”를 분명히 정하기.
   • 예: 특정 광고 채널의 전환율이 낮아지는 이유 분석.
2. 데이터 분석 4단계: 획득 → 유입 → 전환 → 유지의 흐름에서 단계별 핵심 지표 추적.
3. 지표 해석: 단순히 데이터를 보는 것에서 그치지 않고, 행동 가능한 실행전략으로 연결.
4. AI와 자동화 기술 활용: 반복 업무는 CRM 및 마케팅 자동화 도구를 도입해 효율화.

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보험영업에서 데이터의 힘

• 데이터는 고객의 행동과 습관을 파악하는 ‘지도’입니다.
• 성공적인 보험 영업은 이제 단순한 설득이 아닌, 정확한 데이터를 기반으로 한 신뢰와 맞춤형 접근에서 시작됩니다! 🚀