| 이익 산출 모델 | ||
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이익 산출 모델 (yield model) - 저자: Melaney Smith | :2003년 06월 05일 고객 데이터를 어떻게 분석하고 그 분석 결과를 이용하여 좀 더 올바른 의사 결정을 내리기 위한 방법들에 살펴보도록 하겠다. 추측컨데, 당신이 고객 데이터를 취급하고 있고, 그것에 기반하여 마케팅 전략을 세우고 있다면 아마도 분석하는데 엄청난 시간이 걸릴 수 많은 데이터, 보고서, 연구 자료를 가지고 씨름하고 있을 것이다. 하지만 이런 데이터를 분석하여 의미있는 결론을 도출하기 까지 너무나도 많은 시간이 걸리기 때문에 분석을 하는 동안 이미 기회의 땅을 놓쳐버릴 수도 있다. 이렇게 정신 없이 마음이 쫓길 때 일수록 한 발짝 물러 서서 내가 가지고 있는 데이터를 현재 지혜롭게 이용하고 있는지 점검해 보는 것은 상당한 유익을 가져다 준다. 수년 간 나는 이런 상황에선 스스로 “이익 산출 모델(yield model)”이라 명명한 프로세스를 따라 고객 데이터를 점검해 보곤 한다. 이익 산출 모델이란 아주 간단하다. 이익 산출 모델이란 기존 고객이건 신규 고객이건 이 사람들이 제일 처음 어떻게 나의 비즈니스를 알게 되었고, 또 어떻게 나에게 이익을 가져다 주었는지의 모든 과정을 정리 기술한 것을 의미한다. 이런 각각의 과정을 면밀히 살펴 보는 것은 매우 큰 유익을 가져다 줌에도 불구하고 놀랍게도 이런 모델을 수립하는 사람들은 실제 그리 많지가 않다. 우리가 잘 아는 이야기 중 여섯 명의 앞을 보지 못하는 사람들이 코끼리를 만지고 난 후 제각기 다른 결론을 내린 이야기가 있다. 고객 데이터를 이용하여 비즈니스를 하는 사람의 경우도 이와 비슷한 우를 범할 수 있다. 즉, 각각의 사람이 전제 이익 산출 모델 단계에 견주어 데이터가 가지는 의미를 보지 않고 데이터의 한 면만 본 후 성급히 어떤 결론을 도출하는 우를 범하기 쉽단 얘기이다. 이익 산출 모델이 과연 어떤 것인지 궁금한 사람을 위해 간단한 예를 들어 보겠다. 어떤 온라인 상점이 있다고 가정하고 그 온라인 상점의 이익 산출 모델을 아주 간단한 형태로 표시하면 다음과 같을 수 있다: 한 달 동안 다양한 경로를 통해 1천만명의 사람이 이 온라인 사이트에 대해 들었다. 그 중 5% (500,000명)가 다양한 이유로 이 사이트에 방문하기로 결정했다. 그 중 50% (250,000명)가 이 홈페이지의 여기 저기를 살펴 보았다. 그 중 10% (25,000명)가 실제 구매를 하였다. 평균 구매 건수는 2건이었다. 총 판매 건수는 25,000명 X 2건 = 50,000건 이었다. 각 물품당 평균 구매 가격은 20$였다. 그러므로 총 매출은 100만$이다. 위의 이익 산출 모델 예는 이해를 돕기 위해 아주 간단하게 정리한 것이다. 위와 같이 정리하는 것이 그리 어려운 것이 아님에도 이런 과정을 분석하지 않고 있다는 것은 사실 놀라운 일이다. 만일 위와 같은 각 단계를 칠판에 쓴 후 그냥 천천히 전체를 조망하며 각각의 단계를 평가해 보면 각각의 단계별 결과를 향상시킬 수 있는 여러 가지 아이디어를 떠올릴 수가 있다. 위의 예를 들어 아이디어를 얻기 위한 몇 가지 질문을 해본다면, “왜 10%의 고객만이 구매를 하였을까? 나머지 사람들은 그들이 필요로 하는 물건을 찾지 못했던 것일까? 아니면 가격이 너무 비쌌던 것일까?”등을 들 수 있을 것이다. 이런 질문과 토론을 통해 지금보단 더 좋은 결과를 도출할 수 있는 아이디어를 얻을 수 있을 것이다. 다양한 고객 그룹을 비교하기 위해 위에 언급한 이익 산출 모델의 각 단계를 좀 더 자세히 나눌 수도 있을 것이다. 예를 들어, 이메일을 받고 응답한 고객과 배너를 클릭하여 응답한 고객을 구분하여 각 단계를 다시 나눌 수 있을 것이다. 이렇게 나누고 난 다음 관련자들은 회의를 통해 왜 배너를 클릭하고 들어 온 고객이 이메일을 보고 클릭하여 들어 온 사람보다 돈을 덜 썼을까?와 같은 다양한 토론을 주고 받을 수 있을 것이다. 가능성은 무궁 무진함에도 사실 이것을 실천에 옮기는 사람은 많지가 않다. 현실 세계에서 일어나고 있는 고객들의 행동을 도식화 하여 그 이면에서 어떤 과정이 일어나고 있는지를 살펴 보기 위해 위에 언급한 간단한 이익 산출 모델보다 좀 더 자세한 모델을 수립할 수도 있다. 예를 들어, 위에서 언급한 온하인 상점 같은 경우 몇 퍼센트의 사람이 쇼핑 카트에 물건을 넣었고 그 중 몇 퍼센트가 쇼핑 카트를 비웠는지 등의 단계를 추가할 수 있을 것이다. 또한 구매를 마치기 전에 몇 퍼센트의 사람이 사이트의 도움말을 참고했는지 등도 추가할 수 있을 것이다. 어떤 단계가 추가되어야 할 지는 분명 회사마다 다를 것이다. 몇 년 동안 난 이런 이익 산출 모델의 각 단계를 수립하는 과정을 거쳐 많은 문제를 해결하여 왔다. 이런 이익 산출 모델 단계를 분석하는 과정을 통해 고객 데이터 이면에 있는 보다 더 큰 그림을 이해할 수가 있게 되고, 문제 해결을 위한 새로운 아이디어를 얻을 수 있게 된다. 이런 이익은 이익 산출 모델 자체에 기인한 것이 아니라 이익 산출 모델 각각의 단계에서 어떤 일이 일어나고 있는지를 이해하려고 노력하는 데서부터 얻는 이익인 것이다. 이 칼럼을 읽고 연필을 들어 이런 이익 산출 모델을 도식화 하려는 사람에게 몇 마디 조언을 할까 한다. 완벽할 필요가 없다. 자료가 100% 정확하지 않아서 정확한 이익 모델 산출은 사실 불가능해하고 생각하는 것은 금물이다. 어떤 통계 자료가 없어도 각각의 단계를 수립해 보는 것은 아주 의미있는 일이다. 이런 하나의 과정이 좀 더 나은 단계 분석을 위한 밑거름이 된다. |
