보험 회사가 향상된 사용자 참여를 유도하기 위해 퍼널 분석을 활용하는 8가지 전략

리드 찾기부터 전환까지 보험 상품 판매는 결코 쉽지 않습니다.
대부분의 보험 회사는 고객 신뢰를 얻고 캠페인 전환율을 낮추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그 이유 중 하나는 경쟁이 치열해지는 반면, 다른 하나는 제공하는 제품 및 서비스나 가격이 복잡하기 때문입니다. 이로 인해 퍼널 전체에서 이탈하는 횟수가 늘어나는 경우가 많습니다.
보험회사는 여기에서 유입경로 분석을 사용하여 다양한 고객 세그먼트에 대한 통찰력을 수집하고 전환으로 이어지는 여정을 만들 수 있습니다.

퍼널 분석이란 무엇입니까?

퍼널 분석에는 잠재 고객이 전환까지 취한 일련의 조치를 시간순으로 분석하는 작업이 포함됩니다. 보험 산업의 맥락에서 깔때기는 잠재 고객이 보험 상품에 대한 초기 인식부터 보험 구매의 최종 전환까지 거치는 단계별 프로세스를 나타냅니다.

작업은 웹사이트, 앱, 이메일 또는 기타 온라인 디지털 채널과 같은 다양한 터치 포인트에서 이루어질 수 있습니다. 각 접점에서 사용자 행동을 추적함으로써 보험사는 고객 행동, 선호도, 문제점 및 참여 수준에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 퍼널 전략이 작동하는지 여부, 어떤 측면이 전환을 유도하거나 차단하는지 파악하는 데도 도움이 됩니다.

일반적으로 유입경로 분석에서는 다음 단계를 조사합니다.

• 브랜드/제품 인지도 창출
• 브랜드/제품에 대한 관심 유발
• 소비자의 제품 구매 욕구를 자극
• 소비자의 행동을 유도(구매)

그러나 보험 판매 퍼널은 이 순서를 그대로 따르지 않습니다. 몇 가지 차이점이 있습니다. 위의 4개 스테이지 외에도 더 많은 스테이지가 포함되어 있습니다.

다음은 판매 유입 경로 흐름을 더 잘 이해하기 위한 다이어그램입니다.

온라인 보험 회사의 이상적인 사용자 여정 퍼널에는 잠재 고객에게 일련의 단계를 안내하는 것이 포함됩니다. 이는 보험 상품/서비스에 대한 인식에서부터 충성스럽고 만족스러운 고객이 되는 것까지 시작됩니다. 온라인 보험 회사의 일반적인 사용자 여정 퍼널은 다음과 유사합니다.

• 인식 단계 – 여정은 온라인 광고, 소셜 미디어, 콘텐츠 마케팅, 검색 엔진 최적화(SEO), 다이렉트 메일, 디렉토리 목록 등과 같은 다양한 마케팅 채널을 통해 보험 회사에 대한 인식을 구축하는 것으로 시작됩니다. 기업이 교육 콘텐츠를 제공해야 하는 곳이 바로 여기입니다.
• 관심 단계 – 이 시점에서 잠재 고객은 비교 도구와 리뷰를 지침으로 삼아 보험 회사가 제공하는 상품/서비스를 적극적으로 평가하기 시작합니다. 기업이 이와 관련된 정보의 출처가 되는 것이 중요합니다.
• 고려 단계 – 이 퍼널 단계에서 잠재 고객은 자신의 필요와 선호도에 따라 특정 보험 플랜 및 상품에 대한 맞춤형 견적이나 견적을 요청할 수 있습니다. 기업은 의사결정을 위해 실시간 또는 사전 예방적 지원을 제공해야 합니다.
• 결정 단계 – 구매를 원하는 사람들을 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 단계별 안내를 통해 신청 프로세스를 단순화합니다. 보험료, 공제액, 보장 한도 등 명확한 가격 세부정보를 제시하세요.
• 행동 단계 – 이 퍼널 단계에서 잠재 고객은 웹사이트나 제공된 체크아웃 링크를 통해 직접 선택한 보험 상품을 구매하게 됩니다.

현실은 고객이 보험 판매 퍼널의 어느 단계에서나 이탈할 수 있다는 것입니다. 거기에는 여러 가지 이유가 있습니다. 다른 웹사이트에서 더 나은 보험 상품을 찾았거나, 더 나은 가격을 책정했거나, 마케팅 전략으로 인해 다른 상품에 끌렸거나, 보험 회사의 지원이 없었기 때문입니다.

그렇기 때문에 모든 단계에서 보험 판매 퍼널을 분석하고, 데이터를 수집하고, 최적화하여 잠재 고객을 퍼널의 다음 단계로 유도해야 합니다.

어떻게 합니까? 바로 들어가 보겠습니다.

참여에 대한 통찰력을 얻기 위해 퍼널 분석을 분석하는 방법

퍼널 분석에서 제공하는 데이터와 통찰력을 읽는 방법에는 여러 가지가 있지만 다음 접근 방식을 취하는 것이 좋습니다.

1. 이벤트 기반 분석

소비자는 웹사이트, 앱 또는 기타 플랫폼에서 다양한 이벤트에 참여할 수 있습니다. 예를 들어,

• 보험 옵션 살펴보기
• 그런 다음 한 가지 보험 유형(예: 자동차 보험)에 대해 자세히 알아보세요.
• 또한 정책에 포함된 내용을 확인할 수도 있습니다.
• 그런 다음 '연락처' 버튼을 클릭할 수 있습니다.
• 웹사이트에서 양식을 작성하세요
• 보험 정책 브로셔 다운로드

이 모든 것이 이벤트입니다. 다양한 이벤트에 대한 데이터를 수집하면 이를 분석하여 소비자 행동을 이해할 수 있습니다.

또한 이 데이터를 더 자세히 분석할 수도 있습니다. 예를 들어, 많은 시청자가 제품 X를 클릭했지만 '연락처' 버튼을 클릭한 사람은 거의 없었습니다. 이는 클릭률을 높이기 위해 제품 X 페이지를 최적화해야 할 때라는 의미입니다.

이를 짝수 속성이라고 합니다. 이벤트 속성은 특정 이벤트를 기반으로 세부적인 수준에서 사용자 행동을 분석하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 이벤트는 "'견적 받기' 버튼을 클릭했습니다"일 수 있으며 관련 이벤트 속성에는 사용자가 관심을 보인 특정 정책 유형, 클릭 시간 및 날짜, 사용자의 지리적 위치 또는 기타 정보가 포함될 수 있습니다. 기타 관련 정보.

이러한 이벤트 속성을 포착하고 분석함으로써 기업은 마케팅 전략을 맞춤화하고, 사용자 경험을 개선하고, 전환 프로세스를 최적화하여 고객의 특정 요구와 기대를 충족할 수 있습니다.

예를 들어, 분석할 수 있는 몇 가지 세부 사항은 다음과 같습니다.

• 보험 증권 이름
• 보험 카테고리
• 정책비용
• 정책 ID
• 정책 평가
• 위치
• 시간
• 국가
• 도시
• 플랫폼
• 장치

2. 참여 간격을 기준으로 분석

보험 판매 퍼널 분석의 또 다른 요소는 플랫폼에서 고객의 참여 사이의 시간입니다. 예를 들어 시청자가 웹사이트에서 건강 보험 페이지를 본다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 한 달 후에 해당 페이지로 돌아와서 양식을 작성하여 한 단계 앞으로 나아갑니다.

고객마다 참여 간격이 다를 수 있습니다. 따라서 데이터를 수집하면 평균 참여 간격을 계산할 수 있습니다. 그렇다면 이 데이터가 어떻게 도움이 될까요?

• 고객이 다양한 캠페인에 참여하는 데 걸리는 시간을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 이를 바탕으로 특정 캠페인을 얼마나 일관되게 홍보해야 하는지 결정할 수 있습니다.
• 예를 들어, 새로운 보험 상품을 출시하는 경우 인지도, 리드 및 전환을 생성하기 위해 캠페인을 실행해야 하는 기간을 정확히 알 수 있습니다.

3. 변환 시간을 기준으로 분석

예를 들어 보겠습니다. 잠재 고객이 보험 상품을 선택하고 장바구니에 추가합니다. 그러나 대부분의 온라인 쇼핑객과 마찬가지로 귀하의 웹사이트도 떠납니다. 며칠을 기다린 후 이메일 캠페인을 통해 다시 참여를 유도합니다. 그리고 마지막으로 잠재 고객은 몇 주 후에 구매를 완료합니다. 이 경우 변환에 걸리는 시간은 몇 주였습니다.

잠재 고객이 전환하는 데 걸리는 시간을 기준으로 분석을 수행하여 다음과 같은 다양한 측면과 구성 요소를 해결할 수 있습니다.

• 평균 전환 시간을 측정하여 현재 보유하고 있는 시간을 파악하고 이에 따라 캠페인을 계획하세요.
• 재참여 및 전환 캠페인을 만들어 고객을 다시 불러오세요
• 고객의 구매를 유도하는 캠페인 만들기
• 당신이 가지고 있는 시간을 기준으로 판매 및 마케팅 일정을 계획하십시오. 예를 들어 보험 대리인 등에 대한 수수료를 계산합니다.

4. 채널별 캠페인 분석

다중 채널 마케팅에는 이메일, 소셜 미디어, SMS, 광고 등과 같은 여러 채널이 포함됩니다.

이는 브랜드 인지도부터 일관된 커뮤니케이션을 통한 관심 창출, 참여, 구매 시작 단계부터 구매 후 단계까지 좋은 고객 경험 제공에 이르기까지 모든 단계에서 도움이 됩니다.

따라서 마케팅 채널 분석을 소홀히 하지 않는 것이 중요합니다. 귀하의 보험 사업에 도움이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 고객은 모든 채널을 통해 보험 상품을 탐색할 수 있으므로 모든 채널이 원활하게 운영되고 지속적으로 업데이트되는지 확인하세요.
• 어떤 채널이 가장 성과가 좋은지 알아보고 해당 채널을 활용하여 비즈니스를 활성화할 수 있습니다.
• 잘 작동하지 않는 채널과 그 이유를 찾아 최적화할 수 있습니다. 반대로, 전혀 성과를 내지 못하는 경우 계획에서 제거하세요.
• 최고의 고객이 어느 채널에서 왔는지 확인할 수 있습니다.
• 고려해야 할 채널로는 유료 광고, 소셜 미디어, 이메일, 자연 검색, 추천 등이 있습니다.

5. 분석을 실행하여 잠재 고객을 세분화하세요.

보험 판매 퍼널에는 다양한 유형의 잠재 고객이 있습니다. 일부는 더 관심이 많고 활동적일 수 있지만 다른 일부는 그렇지 않을 수도 있습니다. 따라서 마케팅 캠페인에 대한 모든 접근 방식에 맞는 단일 크기는 작동하지 않습니다.

그렇기 때문에 잠재 고객을 관심 분야, 행동, 제품 선택, 위치 또는 기타 특성을 기반으로 다양한 범주로 분류할 수 있도록 분석해야 합니다.

분할된 캠페인은 분할되지 않은 캠페인보다 공개율이 14.31% 더 높고 클릭수가 101% 더 많습니다.

잠재 고객 세분화의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

• 건강, 자동차, 상업 등 관심 있는 보험 유형을 기준으로 잠재 고객을 분류합니다.
• 또한 관심 있는 보험 상품을 기준으로 잠재 고객을 분류합니다. 여기에서 이벤트 기반 분석을 통해 세부적인 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 참여 수준에 따라 잠재 고객을 분류합니다. 예를 들어, 활성 잠재 고객과 비활성 잠재 고객은 서로 다른 메시지를 통해 접근해야 합니다.
• 비활성 잠재고객의 관심을 다시 불러일으키려면 보험 웹사이트 링크가 포함된 이메일이나 SMS 캠페인을 보내세요.
• 활동적인 잠재 고객을 위해 초개인화된 마케팅 캠페인을 만들어 전환을 유도하세요

6. 잠재 고객의 여정을 분석하세요

보험 상품을 온라인으로 판매할 때 아주 작은 세부사항이라도 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 진실은 보험과 관련하여 고객이 여행 중 어느 시점에서나 이탈한다는 것입니다.

따라서 잠재 고객의 여정에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다.

이러한 세부 정보를 이해하면 기업은 마케팅 활동을 최적화하고, 고객 참여 전략을 강화하고, 고객 여정의 문제점을 해결하여 궁극적으로 전반적인 전환율과 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

이유를 알고 나면 캠페인을 실행하여 고객을 다시 불러오고 전환 경로의 다음 단계로 나아가도록 유도할 수 있습니다.

예를 들어, 잠재 고객 여정의 다양한 단계에서 데이터를 캡처하면 마케팅 전략에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어, 고객이 소셜 미디어 게시물, 광고, 이메일 또는 웹사이트 직접 열기 등 다양한 소스를 통해 웹사이트를 방문할 수 있습니다. 이들의 출처에 대한 정보를 수집하면 어떤 채널이 더 많은 리드를 가져오는지 확인할 수 있습니다.

마찬가지로, 특정 채널의 특정 단계에서 사용자가 이탈하는 경우 해당 경로를 더 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

7. 고객 세그먼트 기반 분석

퍼널 인사이트를 살펴보는 또 다른 방법은 다양한 고객 세그먼트와 이들이 비즈니스에 가져오는 가치를 분석하는 것입니다.

고객평생가치(CLTV)는 고객이 브랜드를 유지하는 동안 기업이 고객으로부터 가져올 수 있는 총 수입을 측정한 것입니다. 하지만 이 경우에는 개인이 아닌 집단을 기준으로 분석한다는 의미입니다.

예를 들어, 다양한 고객 세그먼트에 대한 CLTV를 계산하면 보험 회사가 보험 구매자의 장기적인 수익 잠재력을 식별하여 고객 유지에 집중하고 귀하가 제공하는 서비스에 대한 참여를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 시점에서 통찰력을 사용하여 퍼널의 다양한 단계에서 고객당 생성된 평균 수익을 계산할 수도 있습니다. 이를 통해 수익 기여도, 정책 유형, 인구통계 및 기타 매개변수를 기준으로 구매자를 더욱 세분화할 수 있습니다.

그런 다음 보험 회사는 이 정보를 사용하여 보험 갱신, 추가 구매 및 교차 판매에 초점을 맞춘 캠페인을 만들어 CLTV를 개선하고 장기적인 수익 목표에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

8. 적격 리드를 식별하기 위한 분석

질은 양보다 낫습니다. 그러나 다른 모든 비즈니스와 마찬가지로 들어오는 리드의 양에 대해 걱정할 수도 있습니다. 그러나 사실은 리드의 품질이 보험 회사의 성장을 좌우할 수도 있고 망칠 수도 있다는 것입니다.

예를 들어, 구매 의도가 높은 리드는 구매 의도 없이 제품을 탐색하는 10개의 리드보다 훨씬 낫습니다.

또한 전환하는 데 몇 달이 걸리는 리드가 있을 수도 있습니다. 즉, 전환 가능성이 낮은 리드를 전환하는 데 많은 마케팅 예산, 시간 및 노력을 소비하게 된다는 의미입니다.

반면, 구매 의도가 높은 리드 또는 가치가 높은 리드는 이에 대한 마케팅 예산, 시간 및 노력을 덜 소비한다는 의미입니다.

리드를 분석하여 철저하게 추구할 가치가 있는 제품과 그렇지 않은 제품을 이해하면 어떤 제품이 타겟 고객에게 더 잘 팔리는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 그렇게 하면 그에 따른 제안을 제시할 수 있습니다.

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