마케팅 활동을 개선하기 위한 12가지 입증된 고객 세분화 기술

효과적인 표적 마케팅을 위해서는 고객 세분화가 필수적입니다. 고유한 특성에 따라 소비자 기반을 더 작은 그룹으로 나누면 각 그룹에 공감하는 맞춤형 마케팅 이니셔티브를 설계할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 전자 상거래, D2C, BFSI, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 EdTech를 포함한 다양한 부문의 요구에 맞게 소비자 기반을 세분화하는 12가지 빠르고 간단한 기술을 살펴봅니다.

효과적인 고객 세분화를 통해 고객의 요구와 선호도를 더 잘 이해할 수 있으므로 그에 따라 마케팅 활동을 조정할 수 있습니다. 인구통계학적 데이터, 구매 이력, 웹사이트 행동 및 기타 주요 요소의 분석을 통해 귀중한 패턴과 추세를 식별하여 마케팅 전략을 알릴 수 있습니다. 올바른 세분화 방법을 구현하면 마케팅 캠페인을 최적화하고 고객 참여를 유도하며 궁극적으로 수익 성장을 높일 수 있습니다.

다이빙하자!

목차:
1. 전자상거래를 위한 고객 세분화
2. D2C를 위한 고객 세분화
3. 여행을 위한 고객 세분화
4. BFSI를 위한 고객 세분화
5. 미디어 및 엔터테인먼트를 위한 고객 세분화
6. EdTech를 위한 고객 세분화
7. 결론

전자상거래를 위한 고객 세분화

구매 빈도 세분화

구매 빈도 세분화는 고객이 구매하는 빈도에 따라 고객을 그룹으로 나누는 방법입니다. 이 세분화 접근 방식은 수익 성장을 주도하기 위해 재구매에 크게 의존하는 전자 상거래 회사와 특히 관련이 있습니다. 전자상거래 사업자는 구매 이력 데이터를 분석하여 자주 구매하는 고객과 자주 구매하지 않는 고객을 식별할 수 있습니다.

자주 구매하는 고객은 충성도 프로그램, 개인화된 할인 및 특별 제안으로 보상을 받을 수 있으며, 이를 통해 구매를 계속하도록 유도할 수 있습니다. 반면에 자주 구매하지 않는 고객은 재참여를 유도하고 웹 사이트를 다시 방문하도록 유도하는 마케팅 캠페인의 대상이 될 수 있습니다.
구매 빈도 세분화는 또한 전자 상거래 회사가 가장 빈번하고 가치가 높은 구매를 하는 가장 가치 있는 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 고객은 제품 및 프로모션에 대한 독점 액세스, 개인화된 고객 서비스 및 판매 이벤트에 대한 조기 액세스와 같은 VIP 대우를 받을 수 있습니다.

구매 빈도 세분화는 마케팅 전략을 최적화하고 고객 유지율을 높이려는 전자 상거래 회사를 위한 강력한 도구입니다. 기업은 고객 행동의 패턴을 식별함으로써 각 그룹에 공감하는 타겟 마케팅 캠페인을 만들어 궁극적으로 매출 성장을 주도하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

Chaayos는 인도 전역에 100개가 넘는 매장을 보유한 인기 있는 인도 차 체인입니다. 이 회사는 고객 유지를 개선하고 반복 구매를 유도하기를 원했습니다. 이를 위해 구매 빈도 세분화를 사용하여 Chaayos에서 구매한 빈도에 따라 고객을 여러 범주로 그룹화했습니다.

Chaayos는 4가지 주요 고객 세그먼트를 식별했습니다.

• 고주파 고객은 일주일에 한 번 이상 Chaayos에서 구매하는 고객입니다.
• 중빈도 고객은 한 달에 한 번 또는 2주에 한 번 Chaayos에서 구매하는 고객입니다.
• 저빈도 고객은 Chaayos에서 분기 1회 이하로 구매하는 고객입니다.
• 잃어버린 고객은 6개월 이상 Chaayos에서 구매하지 않은 고객입니다.

Chaayos는 고객 세그먼트를 식별한 후 마케팅 메시지를 각 그룹에 맞게 조정할 수 있었습니다. 예를 들어, 자주 사용하는 고객에게는 독점 제안 및 할인을 보냈고, 자주 사용하지 않는 고객에게는 Chaayos로 돌아가라는 알림과 초대장을 보냈습니다.

Chaayos는 또한 구매 빈도 세분화를 사용하여 충성도 프로그램을 만들었습니다. 이 프로그램은 무료 음식과 음료로 교환할 수 있는 포인트로 고객의 구매에 대해 보상합니다. 로열티 프로그램은 반복 구매를 유도하고 고객 참여를 높이는 데 매우 성공적이었습니다.

구매 빈도 세분화를 사용한 결과 Chaayos는 고객 유지를 개선하고 반복 구매를 유도할 수 있었습니다. 이 회사는 고객 유지율이 10% 증가했고 반복 구매가 20% 증가했습니다.

계절별 세분화

계절별 세분화는 휴일 및 축제를 포함하여 연중 서로 다른 계절 동안의 행동 및 선호도에 따라 고객을 그룹으로 나누는 방법입니다. 이 세분화 접근 방식은 고객 행동이 계절에 따라 크게 달라질 수 있는 전자 상거래 비즈니스와 특히 관련이 있습니다.

예를 들어, 전자 상거래 소매업체는 고객이 사랑하는 사람을 위해 선물을 구매하는 경향이 있는 휴가철 동안의 행동을 기준으로 고객을 분류할 수 있습니다. 소매업체는 구매 내역 데이터를 분석하여 휴일에 일찍 구매하는 고객과 휴일에 더 가깝게 쇼핑하는 경향이 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 두 그룹을 조기 할인 또는 막바지 거래와 같은 다양한 마케팅 캠페인의 대상으로 지정하여 연휴 기간 동안 판매를 촉진할 수 있습니다.

마찬가지로 전자 상거래 비즈니스는 계절별 세분화를 사용하여 겨울 코트나 여름 드레스와 같이 계절에 따라 특정 제품을 구매하는 경향이 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스는 개인화된 제안 및 판촉으로 이러한 고객을 대상으로 하여 성수기 동안 판매를 늘릴 수 있습니다.

또한 전자 상거래 비즈니스는 계절별 세분화를 사용하여 명절 축제 기간 동안의 음식 및 음료 선호도 또는 가정 장식의 계절적 추세와 같이 계절별 고객 선호도를 식별할 수 있습니다.

계절 세분화는 연중 성수기 동안 마케팅 전략을 최적화하고 매출 성장을 촉진하려는 전자 상거래 비즈니스를 위한 강력한 도구입니다. 다양한 계절과 축제 기간 동안 고객 행동의 패턴을 식별함으로써 기업은 각 그룹에 공감하는 타겟 마케팅 캠페인을 만들어 궁극적으로 매출 성장을 주도하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

미국에 기반을 둔 주요 소매업체인 Target은 계절별 세분화를 사용하여 성수기 쇼핑 기간 동안 다양한 고객 그룹에 맞게 마케팅 활동을 조정합니다. 예를 들어 연말연시에 Target은 쇼핑 행동에 따라 고객을 분류합니다. 예를 들어 선물을 위해 일찍 쇼핑하는 사람이나 막판 구매를 위해 늦게 쇼핑하는 사람입니다.

또한 Target은 계절 세분화를 사용하여 여름 의류 또는 겨울 장비와 같이 계절에 따라 특정 제품에 대한 개인화된 제안 및 프로모션으로 고객을 타겟팅합니다. Target은 고객 데이터를 분석하고 다양한 계절의 행동 패턴을 식별함으로써 각 그룹에 공감하는 타겟 마케팅 캠페인을 생성하여 궁극적으로 판매 및 수익 성장을 주도할 수 있습니다.

Target은 성수기 동안 다양한 고객 그룹에 대한 마케팅 활동을 맞춤화하기 위해 시즌 세분화를 사용하여 소비자 참여 및 충성도를 향상시킬 수 있었으며 궁극적으로 경쟁이 치열한 전자 상거래 부문에서 매출 성장을 촉진했습니다.

D2C를 위한 고객 세분화

채널 세분화

채널 세분화에는 이메일, 소셜 미디어 또는 SMS와 같은 선호하는 커뮤니케이션 채널을 기반으로 고객을 그룹으로 나누는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 디지털 채널에 의존하는 D2C 비즈니스에 특히 유용합니다.

고객 데이터를 분석함으로써 D2C 회사는 선호하는 커뮤니케이션 채널을 식별하고 그에 따라 마케팅 노력을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 이메일을 좋아하는 고객은 맞춤형 추천을 받고 소셜 미디어 애호가는 타깃 광고를 받습니다.

이 세분화는 연령, 위치 또는 관심사를 기반으로 효과적인 채널을 식별하고 리소스 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 선호하는 채널을 통해 고객을 만나면 관계가 강화되고 참여가 촉진되며 충성도가 높아져 수익이 증가합니다.

채널 세분화는 D2C 비즈니스가 마케팅 전략을 개선하고 고객 참여를 강화할 수 있도록 지원합니다. 커뮤니케이션 기본 설정을 반영한 대상 캠페인은 수익을 창출하고 만족도를 높입니다.

고객 커뮤니케이션 선호도의 패턴을 식별하고 그에 따라 마케팅 노력을 맞춤화함으로써 기업은 각 그룹에 공감하는 대상 캠페인을 만들어 궁극적으로 수익 성장을 주도하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

WebEngage의 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용하면 D2C 회사는 웹 사이트, 모바일 앱, 이메일, SMS 및 소셜 미디어와 같은 여러 소스의 고객 데이터를 통합하여 고객에 대한 모든 정보를 한 곳에서 얻을 수 있습니다. 이를 통해 D2C 회사는 고객에 대한 단일 보기를 가질 수 있으며 이를 통해 보다 개인화되고 관련성 높은 마케팅 캠페인을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

표적 마케팅을 위해 채널 세분화를 사용하고 잘 수행하는 D2C 회사 중 하나는 뷰티 및 스킨케어 브랜드인 Glossier입니다. Glossier는 강력한 디지털 입지를 보유하고 있으며 소셜 미디어에 크게 의존하여 고객, 특히 밀레니엄 세대와 Z세대와 소통합니다.

Glossier는 채널 세분화를 사용하여 각 고객이 선호하는 소셜 미디어 플랫폼을 식별하고 그에 따라 마케팅 활동을 조정합니다. 예를 들어 Glossier는 Instagram에서 강력한 입지를 확보하고 있으며 플랫폼을 사용하여 제품을 선보이고 고객과 소통하며 사용자 생성 콘텐츠를 공유합니다. 반면 Glossier는 이메일 마케팅을 사용하여 보다 전통적인 커뮤니케이션 채널을 선호하는 고객과 커뮤니케이션합니다.

Glossier는 채널 세분화를 사용하여 다양한 고객 그룹에 도달하는 데 가장 효과적인 콘텐츠 유형을 식별합니다. 예를 들어, Glossier는 동영상 콘텐츠를 선호하는 고객에게 도달하기 위해 YouTube 채널에서 메이크업 튜토리얼과 제품 리뷰를 공유하고 읽기를 선호하는 고객을 위해 웹사이트에서 작성된 블로그 게시물을 공유할 수 있습니다.

Glossier는 다양한 고객 그룹에 맞게 마케팅 활동을 맞춤화하기 위해 채널 세분화를 사용함으로써 강력한 브랜드 아이덴티티와 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있었고 궁극적으로 경쟁이 치열한 미용 및 스킨케어 산업에서 매출 성장과 시장 점유율을 주도할 수 있었습니다.

혜택 세분화

혜택 세분화는 고객이 상품이나 서비스에서 기대하는 이점에 따라 고객을 그룹화하는 전략입니다. 이러한 세분화 전략은 고객을 끌어들이고 유지하기 위해 경쟁자와 차별화하고 독특한 가치 제안을 제공해야 하는 D2C(소비자 직접 거래) 기업에 특히 적합합니다.

고객 데이터를 분석함으로써 D2C 비즈니스는 편의성, 경제성 또는 품질과 같이 각 고객이 가장 중요하게 생각하는 이점을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 그에 따라 마케팅 활동을 맞춤화하여 각 그룹에 가장 중요한 특정 혜택을 홍보할 수 있습니다.

예를 들어, D2C 의류 회사는 보헤미안, 프레피 또는 엣지와 같이 선호하는 스타일에 따라 고객을 분류할 수 있습니다. 그런 다음 회사는 각 그룹에 맞게 마케팅 활동을 조정하여 각 스타일에 맞는 제품을 선보이고 지속 가능성이나 경제성과 같이 각 그룹에 가장 중요한 특정 이점을 홍보할 수 있습니다.

혜택 세분화는 또한 D2C 기업이 미개척 시장 및 확장 전망을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. D2C 비즈니스는 경쟁자가 제공하지 못하는 소비자 세그먼트를 찾고 그들의 특정 요구 사항과 선호도에 맞는 상품과 서비스를 제공함으로써 시장에서 두각을 나타내고 수입을 높일 수 있습니다.

혜택 세분화는 D2C 비즈니스가 원하는 특정 이점을 기반으로 고객을 그룹화하여 차별화할 수 있도록 합니다. 기업은 행동 데이터를 활용하여 마케팅 노력을 맞춤화하여 각 그룹에 가장 가치 있는 혜택을 홍보하고 고객 참여와 충성도를 높일 수 있습니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 개인화된 마케팅 메시지를 가능하게 할 뿐만 아니라 미개척 시장과 확장 기회를 식별하여 기업이 고유한 고객 요구 사항과 선호도를 충족할 수 있도록 합니다.

식사 키트 배달 서비스인 Blue Apron은 혜택 세분화를 사용하여 편의성, 건강 및 웰빙 또는 지속 가능성과 같이 각 고객이 가장 중요하게 여기는 혜택을 식별합니다. 그렇게 함으로써 회사는 각 그룹에 가장 중요한 특정 혜택을 홍보하여 ​​각 그룹에 맞게 마케팅 노력을 조정할 수 있습니다.

예를 들어, Blue Apron은 맞춤형 배송 일정과 따라하기 쉬운 레시피뿐만 아니라 다양한 가격대의 다양한 식사 계획을 제공하여 편의성을 중시하는 고객을 대상으로 합니다. 이 회사는 또한 환경 친화적인 포장을 사용하고 지역 농부 및 생산자와 협력함으로써 지속 가능성에 대한 약속을 강조하여 환경적으로 책임 있는 브랜드를 중요시하는 고객에게 어필합니다.

블루에이프런은 영양학적으로 균형 잡힌 고급 식재료로 만든 식사를 제공하여 건강과 웰니스를 중요시하는 고객을 대상으로 합니다. 회사는 또한 웹 사이트에서 영양 정보와 교육 자료를 제공하여 건강과 웰빙을 우선시하는 고객에게 더욱 매력적입니다.

혜택 세분화를 사용하여 특정 고객 그룹을 식별하고 타겟팅함으로써 Blue Apron은 경쟁이 치열한 식사 키트 배달 업계에서 차별화하고 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있었습니다. 고유한 가치 제안 및 개인화된 고객 경험과 결합된 회사의 표적 마케팅 노력은 수익 성장 및 시장 점유율을 주도했으며 궁극적으로 Blue Apron을 밀키트 업계의 선도적인 D2C 브랜드로 자리매김했습니다.

여행을 위한 고객 세분화

여행자 유형 세분화

여행자 유형 세분화를 통해 여행사는 여행 선호도에 따라 고객 그룹을 생성하여 경쟁이 치열한 산업에서 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 기업은 고객 데이터를 분석하여 비즈니스, 모험 또는 럭셔리 여행자와 같은 유형을 식별하고 그에 따라 마케팅 활동을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 독점적인 편의 시설을 갖춘 고급 여행자를 대상으로 하면서 모험 여행자에게는 인적이 드문 경험을 제공합니다.

유형별로 여행자를 분류하면 기업이 고유한 요구 사항과 선호도를 충족하여 미개척 시장과 확장 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 여행자 유형 세분화를 사용하여 여행사는 마케팅 전략을 최적화하고 각 그룹과 공감하며 매출 성장을 주도할 수 있습니다. 이 강력한 도구를 수용하면 고객 참여와 만족도가 향상되어 여행 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

Airbnb와 Zostel은 여행 업계에서 타겟 마케팅을 위해 여행자 유형 세분화를 효과적으로 사용하는 회사의 두 가지 주목할만한 예입니다.

숙박 및 체험을 위한 선도적인 온라인 마켓플레이스인 Airbnb는 다양한 고객 그룹을 수용하기 위해 여행자 유형 세분화를 성공적으로 채택했습니다. Airbnb는 사용자 선호도와 행동을 분석하여 가족, 혼자 여행하는 사람, 비즈니스 여행자, 모험을 찾는 사람 등 다양한 여행자 유형을 식별합니다. 그런 다음 각 그룹의 선호도 및 요구 사항에 맞는 목록, 편의 시설 및 경험을 보여줌으로써 마케팅 활동을 개인화합니다. 예를 들어, 가족에게는 넓고 가족 친화적인 숙박 시설이 제공될 수 있으며, 모험을 찾는 사람들에게는 독특하고 모험적인 경험이 제공될 수 있습니다. 이러한 목표 접근 방식을 통해 Airbnb는 맞춤형 권장 사항을 제공하여 고객 만족도를 높이고 예약 전환율을 높일 수 있습니다.

인도와 네팔의 인기 있는 백패커 호스텔 체인인 Zostel은 여행자 유형 세분화를 활용하여 고객에게 개인화된 경험을 제공합니다. Zostel은 사회적 연결과 활기찬 호스텔 환경을 찾는 예산에 민감한 백패커와 젊은 여행자를 대상으로 합니다. 대상 고객의 선호도를 이해함으로써 Zostel은 공동 공간, 사교 활동 및 저렴한 숙박 옵션을 갖춘 호스텔을 디자인합니다. 백패커 커뮤니티에 대한 이러한 초점은 그들이 강력한 브랜드 아이덴티티를 확립하고 같은 생각을 가진 여행자를 유치하는 데 도움이 됩니다. Zostel은 이러한 유형의 여행자를 위해 특별히 제안 및 마케팅 메시지를 큐레이팅하여 충성도 높은 고객 기반을 구축하고 여러 위치에서 입지를 확장할 수 있었습니다.

Airbnb와 Zostel의 성공은 다양한 여행자 유형을 식별하고 각 그룹의 특정 요구와 선호도를 충족하기 위해 마케팅 노력을 맞춤화하는 능력에 있습니다. 대상 메시징, 선별된 제안 및 개인화된 권장 사항을 통해 이러한 회사는 강력한 경쟁 우위를 창출했습니다. 고객을 이해하고 고객의 욕구에 부합하는 경험을 제공함으로써 고객 참여를 유도하고 충성도를 높이며 경쟁이 치열한 여행 산업에서 성장을 달성할 수 있었습니다.

여행 목적 세분화

여행 목적 세분화는 출장, 관광, 가족 여행 등 여행 목적에 따라 클라이언트를 분류하는 기법입니다. 이러한 세분화 전략은 경쟁력을 유지하기 위해 고객에게 개인화된 경험을 제공해야 하는 여행 산업에 특히 적합합니다.

여행사는 소비자 데이터를 연구하여 각 고객의 여행 이유를 파악하고 그에 따라 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어 비즈니스 여행자는 접근 가능한 위치와 회의 공간 및 빠른 Wi-Fi와 같은 비즈니스 기능을 갖춘 숙박 시설을 찾고 있습니다. 반면 레저 관광객은 수영장, 스파 또는 현장 활동과 같이 오락과 휴식을 제공하는 숙박 시설에 관심이 있을 수 있습니다.

예를 들어, 휴가 중인 가족은 어린이 친화적인 편의 시설과 활동을 제공하는 숙박 시설에 관심을 가질 수 있고, 낭만적인 휴가를 보내는 커플은 프라이버시와 친밀함을 제공하는 숙박 시설에 관심을 가질 수 있습니다.
여행 목적 세분화를 사용하여 마케팅 활동을 각 고객 그룹에 맞춤화함으로써 여행사는 시장에서 차별화하고 고객 참여 및 충성도를 높일 수 있습니다. 고객 선호도 및 사용자 의도에 맞는 개인화된 경험을 제공함으로써 기업은 매출 성장을 주도하고 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.

대체로 여행 목적 세분화는 마케팅 전략을 최적화하고 고객 참여를 개선하려는 여행사를 위한 강력한 도구입니다. 고객 선호도의 패턴을 식별하고 그에 따라 마케팅 노력을 조정함으로써 기업은 각 그룹에 공감하는 대상 캠페인을 만들어 궁극적으로 수익 성장을 주도하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

MakeMyTrip은 사람들이 항공편, 호텔 및 기타 여행 관련 서비스를 예약할 수 있도록 도와주는 온라인 여행사입니다. 목표 마케팅 활동을 개선하기 위해 MakeMyTrip은 동적 세분화를 사용하여 여행 목적에 따라 고객을 세분화했습니다. 이를 통해 고객에게 더 관련성 있고 개인화된 마케팅 메시지를 보낼 수 있었고 그 결과 호텔 파트너 참여가 20% 증가했습니다.

MakeMyTrip은 여행 이력, 검색 이력 및 인구 통계를 포함하여 고객을 분류하기 위해 다양한 데이터 포인트를 사용했습니다. 이를 통해 "비즈니스 여행자" 및 "레저 여행자"와 같이 고도로 타겟팅된 세그먼트를 만들 수 있었습니다. 이러한 세그먼트를 만든 후에는 각 세그먼트에 보다 관련성 있고 개인화된 마케팅 메시지를 보낼 수 있었습니다.

예를 들어 비즈니스 여행객은 공항 근처에 있거나 무료 Wi-Fi를 제공하는 호텔에 대한 메시지를 받을 수 있습니다. 레저 여행자는 관광 명소 근처에 있거나 활동에 대한 특별 거래를 제공하는 호텔에 대한 메시지를 받을 수 있습니다.

MakeMyTrip은 동적 세분화를 사용하여 대상 마케팅 활동을 개선하고 호텔 파트너 참여를 20% 늘릴 수 있었습니다. 이는 데이터를 사용하여 마케팅 결과를 개선하는 방법을 보여주는 좋은 예입니다.

BFSI를 위한 고객 세분화

라이프 스테이지 세분화

고객은 연령, 가족 상태 및 수명 단계 세분화를 사용하여 삶의 뚜렷한 기간을 반영하는 기타 인구통계학적 특성에 따라 그룹으로 나눌 수 있습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 고객의 특정 요구를 충족시켜야 하는 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 비즈니스의 경우 이 세분화 방법이 특히 적합합니다.

BFSI 회사는 고객 데이터를 분석하여 청년, 자녀가 있는 가족 또는 퇴직자와 같이 각 고객이 속한 생애 단계를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 마케팅 활동을 적절하게 조정하여 각 그룹과 가장 관련성이 높은 특정 제품 및 서비스를 홍보할 수 있습니다.

예를 들어, BFSI 조직은 청년들에게 신용 구축 상품, 예산 책정 도구 및 학생 부채 재융자 선택권을 제공할 수 있습니다. 다른 한편으로는 같은 회사가 퇴직자에게 퇴직 계획 서비스, 연금 및 투자 조언을 제공할 수 있습니다.

또한 수명 단계 세분화는 BFSI 기업이 미개척 시장 및 확장 전망을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. BFSI 조직은 경쟁자가 부족한 소비자 그룹을 식별하고 특정 요구 사항과 선호도에 맞는 상품과 서비스를 제공함으로써 시장에서 차별화되고 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

Bank of America는 생애 단계 세분화를 사용하여 개인화된 제품 및 서비스로 특정 고객 그룹을 식별하고 타겟팅합니다. 회사는 고객을 청년, 가족, 은퇴자 등 다양한 생애 단계로 분류하고 그에 따라 마케팅 활동을 맞춤화합니다.

예를 들어 Bank of America는 일상적인 구매에 대해 캐쉬백 보상을 제공하는 신용 ​​카드, 월 사용료가 없는 저축 계좌, 재정 관리에 도움이 되는 개인 금융 도구 및 앱을 사용하여 젊은 성인을 대상으로 할 수 있습니다. 반면에 동일한 회사는 투자 조언, 퇴직 계획 서비스 및 수수료 면제와 같은 혜택이 있는 전문 당좌 계좌로 퇴직자를 대상으로 할 수 있습니다.

Bank of America는 또한 주택 구매자, 소기업 소유주, 고액 순자산가 등 재무 목표와 필요에 따라 고객을 분류합니다. 이 회사는 모기지 론, 비즈니스 뱅킹 서비스 및 자산 관리 솔루션과 같은 각 고객 그룹에 맞는 고유한 제품과 서비스를 제공합니다.

Bank of America는 생애 단계 세분화를 사용하여 마케팅 활동을 각 고객 그룹에 맞춤화함으로써 경쟁이 치열한 BFSI 산업에서 차별화하고 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있었습니다. 고유한 가치 제안 및 개인화된 고객 경험과 결합된 회사의 대상 마케팅 캠페인은 수익 성장 및 시장 점유율을 주도했으며 궁극적으로 Bank of America를 미국에서 선도적인 BFSI 회사로 설립했습니다.

Bank of America는 각 고객 그룹의 특정 요구와 선호도를 충족하는 개인화된 상품과 서비스를 제공함으로써 고객 만족도와 유지율을 높일 수 있었습니다. 그 결과 고객 충성도와 지지도가 높아져 매출 성장과 시장 점유율이 더욱 높아졌습니다.

위험 기반 세분화

BFSI 회사는 위험 성향에 따라 고객을 분류하고 적절한 제품을 추천할 수 있습니다. 이러한 세분화 방식을 위험 기반 세분화라고 합니다.

위험 기반 세분화는 위험 성향과 허용 수준에 따라 고객을 그룹으로 나누는 방법입니다. BFSI 회사는 고객 데이터를 분석하여 어떤 고객이 더 위험을 회피하고 어떤 고객이 더 위험을 감수하는지 식별할 수 있습니다. 그런 다음 그에 따라 제품 추천 및 마케팅 노력을 조정할 수 있습니다.

BFSI 회사는 다양한 방법을 사용하여 고객의 위험 허용 범위를 평가합니다. 일반적으로 사용되는 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 위험 허용도 설문지: 위험 허용도 설문지는 고객에게 투자 목표, 재무 상황, 투자 기간 및 위험 허용도에 대해 묻는 설문조사입니다. 그들의 응답에 따라 BFSI 회사는 각 고객에게 적절한 투자 상품을 결정할 수 있습니다.
2. 행동 재무 분석: 행동 재무 분석은 데이터 및 분석을 사용하여 고객이 재무 결정을 내리는 방법과 위험 허용 범위에 영향을 미치는 요소를 이해합니다. 이 정보는 각 고객의 위험 선호도 및 투자 목표에 부합하는 개인화된 투자 권장 사항을 개발하는 데 사용됩니다.
3. 투자 경험: BFSI 회사는 고객의 위험 허용 범위를 평가할 때 고객의 투자 경험을 고려할 수도 있습니다. 투자 경험이 많고 위험 감수에 익숙한 고객에게는 고위험 투자 상품을 추천하고, 경험이 적은 고객에게는 저위험 상품을 추천할 수 있습니다.
4. 인구학적 요인: BFSI 회사는 고객의 위험 허용 범위를 평가할 때 연령, 소득 및 교육과 같은 인구학적 요인을 고려할 수도 있습니다. 예를 들어, 젊은 고객은 나이든 고객보다 위험을 감수하려는 의지가 더 높을 수 있는 반면 소득이 높은 고객은 위험 허용 범위가 더 높을 수 있습니다.

고객의 위험 허용 범위를 평가하는 것은 BFSI 회사의 재무 계획 및 투자 프로세스에서 중요한 부분입니다. 각 고객의 위험 허용 범위와 투자 목표를 이해함으로써 회사는 고객의 요구와 선호도에 맞는 개인화된 투자 권장 사항을 제공하여 궁극적으로 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

Fidelity Investments는 위험 기반 세분화를 사용하여 개인화된 투자 권장 사항을 통해 특정 고객 그룹을 식별하고 타겟팅하는 금융 서비스 회사입니다. 회사는 행동 재무 분석과 투자 경험 데이터의 조합을 사용하여 고객의 위험 허용 범위와 투자 목표를 기준으로 고객을 분류합니다.

예를 들어, Fidelity Investments는 위험을 회피하는 고객에게 채권이나 뮤추얼 펀드와 같은 저위험 투자 상품을 추천할 수 있습니다. 반면에 같은 회사는 더 위험을 감수할 수 있는 고객에게 주식이나 옵션과 같은 고위험 투자 상품을 추천할 수 있습니다.

Fidelity Investments는 또한 은퇴 계획, 학자금 저축 또는 부동산 계획과 같은 재정적 목표와 필요에 따라 고객을 분류합니다. 이 회사는 퇴직 계획 도구 및 투자 조언과 같이 각 고객 그룹에 맞는 고유한 투자 상품 및 서비스를 제공합니다.

Fidelity Investments는 위험 기반 세분화를 사용하여 각 고객 그룹에 맞게 마케팅 노력과 투자 권장 사항을 조정함으로써 경쟁이 치열한 금융 서비스 산업에서 차별화하고 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있었습니다. 고유한 가치 제안 및 개인화된 고객 경험과 결합된 회사의 대상 마케팅 캠페인은 수익 성장 및 시장 점유율을 주도하여 궁극적으로 Fidelity Investments를 미국 최고의 금융 서비스 회사로 설립했습니다.

또한 Fidelity Investments는 각 고객 그룹의 특정 요구 사항과 선호도를 충족하는 개인화된 투자 권장 사항을 제공하여 고객 만족도와 유지율을 향상시켰습니다. 그 결과 고객 충성도와 지지도가 높아져 추가 수익과 시장 점유율이 증가했습니다.

미디어 및 엔터테인먼트를 위한 고객 세분화

콘텐츠 선호 세분화

콘텐츠 선호도 세분화는 TV 쇼, 영화, 음악 또는 책과 같은 다양한 유형의 미디어 콘텐츠에 대한 선호도를 기반으로 고객을 분류하는 기술입니다. 이 세분화 전략은 경쟁 우위를 확보하기 위해 고객에게 맞춤형 콘텐츠를 제공해야 하는 미디어 및 엔터테인먼트 회사와 특히 관련이 있습니다.

미디어 및 엔터테인먼트 회사는 고객 데이터를 분석하고 그에 따라 마케팅 활동을 맞춤화하여 각 고객이 선호하는 콘텐츠 유형을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 액션 영화 시청을 즐기는 고객은 유사한 콘텐츠를 홍보하는 마케팅 캠페인에 반응할 가능성이 더 높을 수 있습니다.

또한 콘텐츠 선호도 세분화는 미디어 및 엔터테인먼트 회사가 미개척 시장과 성장 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 경쟁업체가 서비스를 제공하지 못하는 고객 그룹을 식별하고 그들의 특정 요구와 선호도를 충족하는 콘텐츠를 제공함으로써 시장에서 차별화하고 매출 성장을 주도할 수 있습니다.

그러나 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 콘텐츠 선호도 세분화를 통해 타겟 마케팅을 어떻게 수행합니까? 다음과 같은 다양한 전략을 사용할 수 있습니다.

1. 추천 시스템: 추천 시스템은 고객 데이터와 알고리즘을 사용하여 과거 시청 또는 청취 기록을 기반으로 고객이 즐길 가능성이 있는 콘텐츠를 제안합니다. 이를 통해 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 각 고객에게 개인화된 권장 사항을 제공하여 참여 및 유지 가능성을 높일 수 있습니다. 여기 WebEngage에서는 정밀한 사용자 정의를 직접 제공하는 권장 사항 및 카탈로그 엔진과 같은 고급 기술을 활용합니다.
2. 콘텐츠 큐레이션: 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 고객 선호도에 따라 콘텐츠 컬렉션을 큐레이팅할 수 있습니다. 예를 들어, 음악 스트리밍 플랫폼은 고객이 좋아하는 아티스트와 유사한 노래의 재생 목록을 만들 수 있습니다.

미디어 및 엔터테인먼트 회사는 경쟁이 치열한 산업에서 차별화하고 콘텐츠 선호도 세분화를 사용하여 각 고객 그룹에 맞게 마케팅 활동 및 콘텐츠 제공을 조정함으로써 충성도 높은 고객 기반을 구축할 수 있습니다. 이 외에도 기업은 고객 선호도와 관심사에 따라 개인화된 콘텐츠 추천을 제공함으로써 고객 만족도와 유지율을 향상시켜 수익과 시장 점유율을 높일 수 있습니다.

Netflix는 콘텐츠 선호도 세분화 기술을 마스터한 스트리밍 플랫폼입니다. 회사는 다양한 전략을 사용하여 각 고객이 선호하는 콘텐츠 유형을 식별하고 그에 따라 추천 및 마케팅 활동을 조정합니다.

예를 들어 Netflix는 시청 기록, 검색어, 평점 등 고객 데이터를 분석하는 정교한 알고리즘을 사용하여 고객이 즐길 가능성이 높은 영화 및 TV 프로그램을 제안합니다. 또한 이 회사는 콘텐츠 큐레이션을 사용하여 "경계를 뛰어넘는 영화 제작자" 또는 "다크 스릴러"와 같은 특정 테마, 장르 또는 분위기를 기반으로 영화 및 TV 쇼 컬렉션을 만듭니다.

Netflix는 타겟 광고를 사용하여 특정 유형의 콘텐츠에 관심을 표명한 고객에게 다가갑니다. 예를 들어 고객이 플랫폼에서 여러 액션 영화를 본 경우 Netflix는 곧 출시될 새 액션 영화에 대한 광고를 표시할 수 있습니다.

Netflix는 각 고객 그룹에 맞게 마케팅 활동과 콘텐츠 제공을 맞춤화하기 위해 콘텐츠 선호도 세분화를 사용함으로써 스트리밍 업계에서 누구나 아는 이름이 되었습니다. 고유한 가치 제안 및 개인화된 고객 경험과 결합된 회사의 타겟 마케팅 캠페인은 매출 성장과 시장 점유율을 주도하여 궁극적으로 Netflix를 선도적인 미디어 및 엔터테인먼트 회사로 만들었습니다.

플랫폼 사용 세분화

Platform usage segmentation is a valuable customer segmentation approach for media and entertainment companies. By dividing customers into groups based on how they use a platform, companies can tailor their marketing efforts to each group and identify trends and patterns in customer behavior.

A streaming platform that offers both movies and TV shows may use platform usage segmentation to identify customers who primarily use the platform for one type of content over the other. This information can help the platform offer personalized recommendations for new releases to each customer group, driving engagement and retention.

Besides, platform usage segmentation can help media and entertainment companies identify which parts of their platform are most popular among specific customer groups. By analyzing usage data, companies can develop targeted campaigns that promote content and features that resonate with each group, driving further engagement and retention.

Altogether, platform usage segmentation is a powerful tool for media and entertainment companies looking to optimize their marketing strategy and improve customer engagement. By identifying patterns in customer platform usage and tailoring their marketing efforts and content offerings accordingly, businesses can create targeted campaigns that resonate with each group, ultimately driving revenue growth and improving customer satisfaction.

One example of a media and entertainment company that uses platform usage segmentation to drive targeted marketing is Spotify. The music streaming platform divides its customers into groups based on the type of music they listen to, the devices they use to access the platform, and their level of engagement with the platform.

Spotify uses platform usage segmentation to identify customers who primarily use the platform on their mobile devices, and targets them with ads for mobile-only features, such as offline listening. Additionally, the platform uses customer data to create personalized playlists and recommendations based on each customer's listening history and preferences.

By using platform usage segmentation to identify customer preferences and behavior, Spotify can create targeted marketing campaigns that offer a personalized customer experience. This approach has been successful for the platform, making it one of the most popular music streaming services available today.

Customer Segmentation For EdTech

Learning Style Segmentation

EdTech companies can use learning style segmentation to divide their customer base into groups based on how each individual prefers to learn. By analyzing data on customer learning styles and preferences, EdTech companies can create targeted marketing campaigns that resonate with each group.

For example, some customers may prefer to learn by reading, while others may prefer to learn by watching videos or engaging in interactive simulations. By identifying these preferences and developing content that caters to each group, EdTech companies can improve customer engagement and satisfaction.

Learning style segmentation can help EdTech companies identify gaps in their content offerings and develop new products that cater to specific learning styles. For example, if a company identifies a group of customers who prefer interactive learning experiences, they may develop new simulations or gamified learning experiences to meet their needs.

Ultimately, learning style segmentation is a powerful tool for EdTech companies looking to optimize their marketing strategy and improve customer engagement. By identifying patterns in customer learning styles and preferences and tailoring their marketing efforts and content offerings accordingly, businesses can create targeted campaigns that resonate with each group, ultimately driving revenue growth and improving customer satisfaction.

Coursera, an online learning platform that offers courses and graduate programs from top universities and institutions around the world, is one example of an EdTech company that uses learning style segmentation for targeted marketing.

Coursera uses data on customer learning styles and preferences to personalize the learning experience for each customer. For example, the platform offers a range of course formats, including video lectures, interactive simulations, and written assignments, to cater to different learning styles.

Additionally, Coursera uses learning style segmentation to recommend courses and programs to each customer based on their individual preferences and goals. By analyzing data on customer course history, interests, and performance, Coursera can recommend new courses and programs that are tailored to each individual's learning style and goals.

To sum up, by using learning style segmentation, Coursera is able to offer a personalized learning experience that resonates with each customer, driving engagement and retention on the platform.

Skill Level Segmentation

EdTech companies can use skill level segmentation to divide their customer base into groups based on their current skill level or proficiency in a particular subject or topic. By analyzing data on customer skills and performance, EdTech companies can develop targeted marketing campaigns that offer content and resources that are appropriate for each skill level.

For example, an EdTech company that offers coding courses may divide their customers into beginner, intermediate, and advanced groups based on their coding proficiency. They can then tailor their marketing efforts to each group, offering beginner-level courses to those who are new to coding, intermediate-level courses to those who have some coding experience, and advanced-level courses to those who are more proficient.

Skill level segmentation can help EdTech companies identify gaps in their content offerings and develop new products that cater to specific skill levels. For example, if a company identifies a group of customers who are struggling with a particular concept or skill, they may develop new resources or support materials to help these customers improve their skills.

Duolingo uses data on customer language proficiency and performance to personalize the learning experience for each customer. The platform divides its customers into groups based on their current level of proficiency in a particular language, such as beginner, intermediate, or advanced.

By doing so, Duolingo can then offer content and resources that are appropriate for each skill level. For example, the platform may offer beginner-level courses that focus on basic vocabulary and grammar for customers who are new to a particular language, while offering more advanced courses that focus on complex grammar and conversation skills for customers who are more proficient.

On the whole, Duolingo is able to provide a personalized learning experience that resonates with each customer, driving engagement and retention on the platform.

결론

In conclusion, customer segmentation is a critical tool for businesses looking to improve their targeted marketing efforts. By dividing their customer base into groups based on shared characteristics, businesses can develop tailored marketing campaigns that resonate with each group. Throughout this blog, we've explored 12 different customer segmentation methods, ranging from purchase frequency segmentation to learning style segmentation. Each of these methods offers unique insights into customer behavior and preferences, enabling businesses to create personalized campaigns that drive engagement and retention.

The importance of customer segmentation cannot be overstated. By understanding their customers on a deeper level, businesses can create marketing campaigns that are more relevant, engaging, and effective. If you're looking to simplify your targeted marketing process and make it more effective with customer segmentation, consider using WebEngage. Our platform offers a range of powerful customer segmentation and engagement tools, enabling you to create personalized campaigns that resonate with each customer group.

So, if you're not already using customer segmentation in your marketing efforts, now is the time to start. Identify the segmentation methods that are most relevant to your business and begin collecting data on your customers. With the right approach, you can create targeted campaigns that resonate with each group, driving revenue growth and improving customer satisfaction.

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