[아티클 스터디] 분석 목적에 맞는 고객 세그먼테이션 방법을 찾아서 : Customer segmentation

1. 고객 세그먼테이션 대표적 2가지 기법

  첫째로, 위치적 세분화(지역별로 구분), 인구통계학적 세분화(연령, 성별 등으로 구분), 행동적 세분화(구매 행동, 사용 패턴, 충성도 등으로 구분), 심리학적 세분화(가치, 라이프스타일 등으로 구분)으로 나눌 수 있다.

둘째로, 통계 모델을 활용한 예측 모델 및 추천시스템으로 예측 고객 세그먼테이션, 추천기반 세그먼테이션이 있다.

 

2. 접근방법

 

3. 5단계 고객 세그먼테이션 방법

- 1단계: 특성기반 고객 세그먼테이션

세그먼테이션	설명
인구통계학적 세그먼테이션	사용 기기(e.g. 안드로이드, IOS, 태블릿 등), 나이, 성별과 같은 공통된 간단한 특성을 바탕으로 고객을 여러 그룹으로 나눠 진행 빠르게 세그먼테이션을 진행할 수 있는 가장 원초적이고 널리 알려진 간단한 방법 고객 데이터의 개인정보가 불충분하거나 법적인 사용 제한 또는 고객사 데이터인 경우 용이함
위치적 세그먼테이션	고객을 국가, 지역, 도시와 같은 위치 및 장소에 따라 여러 그룹으로 나눕니다. 글로벌 지역 단위일 경우, 지역 및 도시별로 고객의 특성이 다르기 때문에 활용 가능
심리적 세그먼테이션	고객을 라이프스타일, 관심사, 가치 및 태도에 따라 여러 그룹으로 나누어 진행 이커머스 산업에서 많이 활용될 수 있음
고객 행동 세그먼테이션	프로덕트 관점에서 고객의 웹/앱 로그, 사용 패턴, 브랜드 로열티 및 충성도, 마케팅 채널에 대한 반응률을 기준으로 고객을 여러 그룹으로 나누어 진행 고객이 주로 사용하는 마케팅 채널별(이메일, 앱푸시, 문자 등) 이용에 따라 그룹을 세그먼트할 수도 있음

 

- 2단계: 마케팅 기법 고객 세스먼테이션

 RFM 고객 세그먼테이션 기법을 활용할 수 있다. 고객별로 최근에 얼마나, 자주, 많은 금액을 지출했는지에 따라 고객을 그룹으로 나눌 수 있는 기법이다. 장기적으로 고객 세그먼트를 고정해서 활용해야할 경우 용이하다.

 

- 3단계: 예측 고객 세그먼테이션 - ML 모델 활용

- 4단계: 개인화 추천 고객 세그먼테이션 - 추천시스템 활용

 데이터가 충분히 쌓였고 프로적트의 유저가 많을 단계에서는 고객을 세분화하고 개인화 추천 타깃팅이 용이하다.

- 5단계: 혼합 고객 세그먼테이션

 로직트리와 같이 고객 세그먼테이션 분석 목적에 맞게 위 4단계 방법 중 몇 가지 방법들을 혼합해서 활용할 수 있다.

 추천 혼합 방법론으로는 <위치적 세그먼테이션(지역) + 추천시스템>, <RFM + 예측 고객 세그먼테이션(비지도 학습)> 이 있다.

 

https://medium.com/@jeongmin-ju/분석-목적에-맞는-고객-세그먼테이션-방법을-찾아서-cd791911aed1

분석 목적에 맞는 고객 세그먼테이션 방법을 찾아서 : Customer segmentation