요구 기반 세분화 : 궁극적 인 가이드

Need-Based Segmentation은 인구 통계 학적 또는 행동 요인이 아닌 자신의 요구와 기대에 따라 고객을 분류하는 데 도움이되는 강력한 접근 방식입니다. 이 블로그에서는 다른 세분화 방법, 구현 전략, 실제 사례 등과 비교하는 방법을 포함하여 필요성 기반 세분화에 대해 자세히 설명합니다.

요구 기반 세분화 란 무엇입니까?

Need-Based Segmentation은 연령, 성별 또는 위치와 같은 일반적인 속성보다는 공유 요구, 선호도 및 우선 순위에 따라 소비자를 분류하는 고객 세분화 전략입니다. 이 접근 방식을 통해 비즈니스는 제품, 메시징 및 서비스를 조정하여 고객이 가장 중요하게 생각하는 것과 더 잘 맞을 수 있습니다.

요구 기반 세분화가 전통적인 세분화 방법을 보완하는 방법

인구 통계 학적, 심리학 및 행동 세분화는 귀중한 고객 통찰력을 제공하지만 종종 구매 결정에 대한 더 깊은 동기를 포착하지는 않습니다. 이러한 전통적인 접근 방식과 결합 될 때 Need-Based Market 세분화는 고객 선호도 및 기대에 대한보다 포괄적 인 견해를 제공합니다.

인구 통계 학적 데이터에 대한 요구 기반 통찰력을 계층화함으로써 비즈니스는 메시지를 미세 조정하여 고객이 누구 인지뿐만 아니라 특정 선택을하는 이유를 알 수 있도록 할 수 있습니다. 마찬가지로, 요구 기반 세분화를 행동 통찰력과 결합하면 브랜드가 향후 구매 패턴을 예측하고 고객 요구를 적극적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅의 혜택 및 중요성

요구 기반 세분화는 마케팅 담당자가 달성하는 데 도움이됩니다.

• 맞춤형 메시징 및 오퍼링이 고객이 진정으로 가치를 부여 할 수 있도록함으로써 더 높은 개인화 .
• 실제 고객 요구를 해결함으로써 고객 충성도가 높아짐 에 따라 장기적인 관계를 촉진합니다.
• 수요 중심의 요구에 따라 제품 기능을 조정하여 더 나은 제품 개발 .
• 수익 잠재력이 가장 큰 고 부가가치 세그먼트에 중점을 두어 보다 효과적인 자원 할당 .
• 브랜드가 시장에서 독창적으로 배치 할 수있게함으로써 경쟁력있는 차별화 로 경쟁 업체가 간과 할 수있는 틈새 고객 요구를 충족시킵니다.

요구 기반 세분화 대 선험적 대 가치 기반 세분화

요구 기반 시장 세분화는 종종 마케팅의 겹치는 응용 프로그램으로 인해 선험적 세분화 및 가치 기반 세분화와 비교됩니다. 그러나 각각은 다른 목적을 제공하며 비즈니스 목표에 따라 뚜렷한 이점을 제공합니다.

요구 기반 세분화는 매우 역동적이고 고객 중심이지만 선험적 인 세분화는 기본적인 시장 이해를 제공하며 가치 기반 세분화는 비즈니스가 수익원을 최적화하는 데 도움이됩니다. 결합하면 회사는 다음을 허용합니다.

• 인구 통계 시장 현실과 일치하도록 특정 고객 요구를 충족시키는 대상 제품 라인을 개발하십시오 .
• 특정 요구가있는 고 부가가치 고객을 식별하여 High-ROI 마케팅 캠페인을 만듭니다 .
• 다른 고객 세그먼트가 자신의 요구와 경제적 가치에 따라 지불 할 의향을 평가하여 가격 전략을 최적화하십시오 .
• 특정 서비스 요구가있는 고가의 고객에게 맞춤형 참여를 제공하여 고객 유지 노력을 향상시킵니다 .

요구 기반 세그먼트의 유형

고객은 구매 결정을 주도하는 내용에 따라 다양한 요구 기반 부문으로 그룹화 할 수 있습니다.

1. 가격에 민감한 고객

이 고객은 브랜드 충성도보다 경제성을 우선시합니다. 그들은 종종 다른 브랜드의 가격을 비교하고 할인, 프로모션 또는 예산 친화적 인 옵션을 선호합니다. 예를 들어, 예산 항공사는 수하물 및 좌석 선호도를위한 옵션 애드온이있는 저비용 항공편을 제공하여 가격에 민감한 여행자를 수용합니다.

2. 품질 중심 고객

이 소비자들은 고품질 제품의 우선 순위를 정하고 내구성, 장인 정신 및 우수한 성능에 대한 프리미엄을 기꺼이 지불 할 의향이 있습니다. 예를 들어, 랩톱 제조업체는 고급 기능이있는 프리미엄 모델을 제공하여 품질에 민감한 고객을 대상으로합니다.

3. 편의성 중심 고객

이 고객은 사용 편의성, 빠른 거래 및 원활한 쇼핑 경험을 중요하게 생각합니다. 그들은 종종 자신의 삶을 단순화하고 시간을 절약하는 브랜드를 우선시합니다. 예를 들어, 전자 상거래 브랜드는 빠른 배송, 쉬운 반품 및 회원 계획을 통해 간소화 된 체크 아웃 경험을 제공하여 편의를 찾고있는 고객을 유치합니다.

4. 기능 추구 고객

이 소비자들은 구매 한 제품에서 혁신적이고 첨단 기술 또는 고급 기능을 찾고 있습니다. 그들은 기꺼이 새로운 기술을 탐색하고 최첨단 기능에 대한 추가 비용을 지불하려고합니다. 예를 들어, 스마트 폰 제조업체는 최신 AI 기능, 고급 카메라 시스템 등으로 스마트 폰을 출시하여 기능 추구 고객에게 호소합니다.

5. 서비스 지향 고객

이 고객은 우수한 고객 서비스, 연장 보증 및 애프터 송금 지원을 기대합니다. 제품 수명주기 전체에서 도움을 제공하는 브랜드의 우선 순위를 정합니다. 예를 들어, 고급 자동차 브랜드는 서비스 지향 구매자를 유지하기 위해 무료 유지 보수, 컨시어지 지원 및 길가 지원을 포함한 프리미엄 고객 서비스를 제공합니다.

6. 지속 가능성에 민감한 고객

이 구매자들은 친환경적이고 윤리적이며 지속 가능한 제품을 선호합니다. 그들은 환경 영향, 공정한 노동 관행 및 윤리적 소싱에 관한 가치와 일치하는 브랜드를 지원합니다. 예를 들어, 많은 화장품 및 개인 의료 회사는 친환경 포장 및 동물 테스트가없는 지속 가능한 브랜드로 스스로 판매합니다.

요구 기반 세그먼트 및 구현 단계를 만드는 방법

요구 기반 세그먼트를 작성하려면 고객 통찰력, 데이터 분석 및 지속적인 최적화를 통합하는 구조화 된 접근 방식이 필요합니다. 비즈니스가 고객 요구 기반 시장 세분화를 효과적으로 개발하고 구현할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

1. 주요 고객 요구를 식별하십시오

시작하기 위해 기업은 고객의 의사 결정 프로세스를 이끄는 원인을 이해해야합니다. 이것은 다음과 같이 달성 할 수 있습니다.

• 통증과 동기에 대한 직접 통찰력을 수집하기 위해 설문 조사 및 인터뷰를 수행합니다.
• 일반 불만 및 요청을 식별하기 위해 고객 지원 상호 작용을 분석합니다.
• 포커스 그룹을 활용하여 제품 및 서비스에 대한 질적 피드백을 얻습니다.
• 고객 토론에서 반복되는 테마를 발견하기 위해 소셜 미디어 감정 및 온라인 리뷰 검토.

2. 데이터를 수집하고 분석하십시오

강력한 데이터 기반은 효과적인 세분화에 중요합니다. 사업은 :

• CRM 도구를 활용하여 고객 상호 작용 및 과거 구매 행동을 추적합니다.
• 웹 사이트 및 앱 분석을 활용하여 탐색 및 참여의 패턴을 식별하십시오.
• 고객 지출 습관 및 선호도를 평가하기 위해 거래 데이터를 수집하십시오.
• 사용자 탐색 동작을 이해하기 위해 히트 맵 및 세션 추적을 구현하십시오.
• 광범위한 업계 통찰력으로 세분화를 풍부하게하기 위해 타사 데이터 소스를 통합합니다.

3. 고객 세그먼트를 만듭니다

데이터를 수집 한 후 비즈니스는 다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 고객 세그먼트를 만들어야합니다.

• 인구 통계, 행동 및 기타 속성을 사용하여 세그먼트를 생성 한 다음 각 세그먼트의 특정 요구를 식별하십시오.
• 샘플 모집단 내에 존재하는 다양한 요구, 선호도 및 통증 지점을 식별 한 다음 클러스터 분석과 같은 통계적 방법을 사용하여 공유 요구에 따라 고객을 세그먼트로 분류하십시오. 필요성 기반 세그먼트가 확립되면 판별 분석은 어떤 설명 데이터 포인트 (예 : 인구 통계, 구매 행동, 단호성)를 식별하는 데 도움이됩니다.

4. 세그먼트를 테스트하고 검증하십시오

고객 요구 기반 세분화를 완전히 배포하기 전에 다음과 같은 효과를 검증하는 것이 중요합니다.

• 세그먼트 간의 다양한 메시징과 제안을 비교하기 위해 A/B 테스트를 수행합니다.
• 적합한 서브 세트가있는 파일럿 캠페인을 실행하여 참여 수준을 측정합니다.
• 고객 피드백을 사용하여 실제 응답을 기반으로 세그먼트 정의를 개선합니다.
• 세분화의 영향을 평가하기 위해 전환율, 고객 유지 및 만족도 점수를 측정합니다.

5. 지속적으로 개선하고 최적화하십시오

고객의 요구와 행동은 끊임없이 발전하고 있으므로 세분화는 일회성 노력이되어서는 안됩니다. 세분화를 유지하려면 :

• 새로운 구매 행동 및 시장 교대에 따라 데이터 모델을 정기적으로 업데이트하십시오.
• 신흥 고객 트렌드를 감지하기 위해 AI 구동 분석을 구현하십시오.
• 참여 메트릭을 모니터링하고 그에 따라 캠페인을 조정하십시오.
• 모든 터치 포인트에 대한 조정을 보장하기 위해 부서 간 협업 (마케팅, 제품, 판매)을 장려하십시오.

요구 기반 세분화 전략을 지속적으로 반복함으로써 비즈니스는 장기 고객 참여를 유지하고 마케팅 ROI를 최적화하며 더 높은 전환을 유도 할 수 있습니다.

요구 기반 세그먼트를위한 데이터 수집 방법

정확하고 실행 가능한 데이터를 수집하는 것은 효과적인 요구 기반 시장 세분화의 기초입니다. 다음은 비즈니스가 고용 해야하는 주요 데이터 수집 전략입니다.

1. 고객 설문 조사 및 피드백 양식

설문 조사 및 피드백 양식은 고객 요구, 선호도 및 기대에 대한 직접적인 통찰력을 제공합니다. 기업은 구조화 된 설문지를 설계하여 질적 및 정량적 데이터를 수집 할 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 여행사는 고객에게 가장 중요한 예약 요소 (가격, 유연성 또는 목적지 품종에 대해 물어볼 수 있습니다.

2. 행동 데이터 및 웹 분석

웹 사이트 및 앱 행동을 분석하면 비즈니스가 고객이 플랫폼과 상호 작용하는 방식을 이해하여 참여 동향 및 드롭 오프 포인트를 식별 할 수 있습니다. 여기에는 페이지보기, 세션 지속 시간, 바운스 율, 히트 맵 및 클릭 스루 속도와 같은 주요 메트릭을 추적하는 것이 포함됩니다.

3. 구매 및 거래 데이터

거래 기록 및 구매 행동은 고객 구매 패턴, 제품 선호도 및 가격 감도에 대한 통찰력을 나타냅니다. 기업은 이러한 통찰력을 위해 CRM 시스템, 전자 상거래 구매 로그 및 로열티 프로그램 데이터를 사용할 수 있습니다.

4. 소셜 미디어 듣기 및 감정 분석

소셜 미디어 대화 및 온라인 리뷰를 모니터링하면 비즈니스가 고객 감정, 브랜드 인식 및 신흥 트렌드를 이해하는 데 도움이됩니다.

5. 고객 지원 상호 작용 및 챗봇 데이터

고객 문의 및 불만은 반복적 인 문제, 충족되지 않은 기대 및 서비스 개선 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 브랜드는 채팅 성적표, 통화 로그 및 고객 지원 티켓을 참조하여 고객 진통제를 이해할 수 있습니다.

6. 예측 분석 및 AI 기반 세분화

AI 및 기계 학습 도구는 과거 데이터를 분석하여 미래의 고객 행동을 예측하고 진화하는 요구 기반 세그먼트를 식별 할 수 있습니다. 예를 들어, 스트리밍 서비스는 AI 구동 세분화를 사용하여 사용자의 시계 기록 및 참여 패턴을 기반으로 개인화 된 컨텐츠를 제안합니다.

7. 산업 및 타사 시장 조사 보고서

정부 출처 및 산업 싱크 탱크의 외부 보고서는 소비자 동향, 경쟁 환경 및 산업 변화에 대한 거시적 인 통찰력을 제공합니다.

Clevertap이 필요한 기반 세분화에 도움이되는 방법

Clevertap은 고급 실시간 세분화 기능을 통해 요구 기반 세분화를 돕기 위해 비즈니스가 행동, 참여 및 수명주기 단계를 기반으로 매우 특정한 사용자 세그먼트를 만들 수 있습니다. Clevertap이 수요 기반 시장 세분화를 향상시키는 방법은 다음과 같습니다.

1. 실시간 세분화 : Clevertap을 사용하면 마케팅 담당자가 과거의 행동, 실시간 행동 및 인구 통계 학적 또는 심리적 데이터를 기반으로 사용자를 동적으로 그룹화 할 수 있습니다. 세그먼트를 실시간으로 새로 고칠 수있어 캠페인이 적절한 순간에 올바른 사용자를 대상으로합니다.

2. RFM 분석 : Clevertap의 RFM (Recency, Frequency, Monetary) 분석 모델은 사용자가 최근 및 자주 이벤트를 수행 한 방법에 따라 10 개의 고유 한 청중 세그먼트를 자동으로 생성합니다. RFM 분석을 통해 마케팅 담당자는 고 부가가치 고객, 위험에 처한 사용자 및 비활성 사용자를 식별하여 그에 따라 참여 전략을 조정할 수 있습니다.

3. 예측 및 의도 기반 세분화 : AI 및 기계 학습을 사용하여 Clevertap은 구매 가능성 또는 이탈 위험과 같은 사용자 의도를 예측합니다. 이를 통해 개인화 된 제안 및 유지 캠페인과의 적극적인 참여가 가능합니다.

4. Deep Behavioral Segmentation : Clevertap은 인앱 활동, 구매 기록 및 과거 캠페인 참여를 포함한 자세한 사용자 행동을 추적합니다. 세그먼트는 이벤트 기반 트리거 (예 : 제품을 보았지만 구매하지 않은 사용자)를 포함하여 복잡한 조건을 기반으로 만들 수 있습니다.

5. AI 기반 최적화 : Clever.ai는 참여 동향에 따라 세그먼트를 지속적으로 개선하고 최적화하여 마케팅 담당자가 고 충격적인 사용자 그룹에 더 쉽게 집중할 수 있도록합니다.

실제 요구 기반 세분화 예제

1. 전자 상거래

Amazon은 경제성 (“구독 및 저장”할인, 번개 거래 등), 빠른 배송 (Amazon Prime 회원), 지속 가능성 인식 (“기후 서약”레이블) 등을 기준으로 고객을 세그먼트합니다. Amazon은 이러한 고유 한 요구를 기반으로 고객을 세분화함으로써 모든 사용자가 선호도와 가치에 맞는 개인화 된 쇼핑 경험을 보장합니다.

2. 스트리밍 서비스

Netflix 및 Spotify는 폭식기, 가끔 시청자, 장르 특정 잠재 고객 등과 같은 컨텐츠 환경 설정을 기반으로 사용자를 분류합니다. 사용자를 다양한 콘텐츠 소비 패턴 및 선호도로 분류함으로써 이러한 스트리밍 플랫폼은 개인화를 향상시키고 사용자가 더 오랜 기간 동안 참여하도록 장려합니다.

3. 피트니스 및 웰빙

체육관 및 피트니스 브랜드는 체중 감량, 근력 운동 또는 전체 론적 건강 목표에 따라 사용자를 분류합니다. 이 공간의 비즈니스는 독특한 체력 및 건강 목표를 다루어 각 부문의 특정 동기에 직접 어필하는 개인화 된 교육 프로그램, 회원 계층 및 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

요구 기반 세분화의 도전

장점에도 불구하고 고객 요구 기반 세분화는 다음을 포함한 과제와 함께 제공됩니다.

• 복잡한 데이터 수집 및 분석 : 광범위한 연구 및 데이터 처리가 필요합니다.
• 고객 환경 설정 변경 : 세분화 모델에 대한 빈번한 업데이트가 필요합니다.
• 마케팅 전략과의 통합 : 세분화 보장은 전반적인 비즈니스 목표와 일치합니다.
• 높은 구현 비용 : AI 및 분석 도구에 대한 투자가 필요할 수 있습니다.
• ROI 측정의 어려움 : 요구 기반 세분화가 매우 역동적이기 때문에 직접적인 재정적 영향을 입증하고 장기 성공을 추적하는 것은 적절한 속성 모델 없이는 어려울 수 있습니다.

요구 기반 세분화로 비즈니스 성장을 극대화합니다

Need-Based Segmentation은 개인화를 향상시키고 고객 경험을 향상 시키며 ROI를 증가시키려는 비즈니스의 게임 체인저입니다. 브랜드는 구매 결정을 진정으로 주도하는 것에 기초하여 청중을 분류함으로써보다 의미있는 상호 작용을 제공하고 참여를 촉진하며 장기적인 성공을 달성 할 수 있습니다.

올바른 도구와 데이터 중심 전략을 통해 회사는 요구 기반 세분화를 마스터하고 더 강력한 고객 중심 마케팅 캠페인을 구축 할 수 있습니다.