클러스터링이란 무엇입니까? 디지털 마케팅을 위한 고객 세분화

고객을 더 잘 이해하고 고객이 필요로 하는 것을 정확하게 제공하기를 원하십니까? 클러스터링보다 더 이상 보지 마십시오! 이것은 데이터 과학을 활용하여 목표를 달성하는 데 도움이 되는 강력한 기술 입니다.

이 기사에서는 클러스터링이 무엇이며 비즈니스에서 클러스터링을 구현하여 잠재 고객을 효과적으로 분류하는 방법에 대해 설명합니다.

클러스터링이란 무엇입니까?

클러스터링은 데이터베이스 내에서 고객 그룹을 식별하고 구별하는 데 사용되는 기술입니다 . 데이터 과학 알고리즘을 적용하여 데이터베이스의 패턴을 인식하여 유사성을 공유하는 고유한 고객 그룹을 생성할 수 있습니다.

클러스터링과 대상 또는 고객 세분화의 차이점

클러스터링과 청중 또는 고객 세분화의 주요 차이점은 정확성입니다. 잠재고객 세분화는 기존 방법에 의존하지만 클러스터링은 수학적 기준, 데이터 과학 또는 기계 학습 알고리즘을 활용합니다 . 이 고급 접근 방식을 통해 그룹을 지속적으로 개선하고 업데이트하여 브랜드에 더 가치 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 클러스터링을 사용하면 관심사, 동기 또는 구매 행동과 같은 복잡한 변수를 기반으로 청중을 그룹화할 수 있습니다 .

Netflix는 클러스터링을 성공적으로 활용하여 추천 시스템을 강화하고 유망한 오리지널 시리즈를 식별하는 회사의 대표적인 예입니다. 비슷한 취향을 가진 약 2,000개의 클러스터 또는 그룹을 생성하여 플랫폼은 시청자에게 주어진 순간에 무엇을 볼지 효과적으로 제안하는 매우 성공적인 추천 시스템을 갖추고 있습니다. 또한 이 접근 방식을 통해 회사는 투자할 원본 시리즈를 결정할 수 있습니다.

클러스터링은 추천 시스템에만 국한되지 않고 고객 세분화를 보완하고 기존 고객 프로필을 다듬는 데 유용한 도구 역할을 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 클러스터링을 통해 이 방법을 적용하지 않으면 눈에 띄지 않을 수 있는 필수 데이터를 식별하고 인식할 수 있습니다.

클러스터링 활용

클러스터링은 다양한 잠재 고객 유형을 식별 할 수 있게 하므로 브랜드에 매우 유익한 것으로 입증되었습니다. 이러한 지식을 바탕으로 브랜드는 각 특정 청중 그룹에 맞는 효과적인 디지털 및 기존 마케팅 전략을 설계할 수 있습니다 .

전자 상거래 및 실제 상점을 통해 제품을 판매하는 회사를 상상해 보십시오. 이 회사는 클러스터링을 구현하기로 결정하고 브랜드에 세 가지 고객 그룹이 있으며 그 중 하나는 이전에 알려지지 않았음을 발견했습니다. 데이터에 따르면 이 특정 그룹은 온라인 구매에 참여하고 상당한 수익을 창출하며 높은 충성도를 나타냅니다.

클러스터링의 도움으로 브랜드는 새로 식별된 이 그룹에 특별히 맞춘 디지털 마케팅 및 판매 전략을 개발할 수 있습니다. 그 결과 회사는 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

클러스터링의 이점

• 브랜드와 관련된 다양한 고객 세그먼트 에 대해 자세히 알아보세요 .
• 각 대상 그룹 내에서 고유한 행동 패턴을 식별합니다.
• 기존 접근 방식을 개선하거나 보완하여 보다 효과적인 전략을 설계합니다.
• 고객의 우선순위를 정하고 고객 충성도나 매출을 높일 가능성이 있는 조치에 집중합니다.
• 새로운 고객을 브랜드로 끌어들입니다.
• 고객 유지율을 높입니다 .
• 고객의 실제 요구 사항을 보다 정확하게 해결합니다.
• 더 빠르고 정확하고 정확한 분석을 실현합니다.
• 고객과의 관계를 강화하십시오.

클러스터 그룹의 특성

각 그룹은 그룹 자체 내에서 가능한 한 많은 유사성을 보이는 고객과 일치하는 클러스터링 기술을 통해 생성됩니다. 동시에 그룹은 가능한 한 구별되도록 설계되었습니다. 즉, 목표는 각 그룹 내에서 동질성을 달성하는 동시에 서로 다른 그룹 간에는 이질성을 촉진하는 것입니다 .

Netflix: 성공적인 클러스터링 사례

위에서 강조한 것처럼 Netflix는 클러스터링으로 달성할 수 있는 성공의 좋은 예입니다 . 약 4년 전 스트리밍 거인은 중대한 도전에 직면했습니다. 사용자는 사용 가능한 방대한 양의 콘텐츠에 압도당했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Netflix는 연령, 성별, 위치와 같은 인구통계학적 요인이 아닌 개인의 취향과 선호도를 기반으로 청중을 그룹화하고 클러스터링을 솔루션으로 사용했습니다. 이 기준은 사용 가능한 타이틀을 그룹화하는 데에도 적용되었습니다.

이 클러스터링 방법을 구현함으로써 Netflix는 각 사용자의 홈 화면에서 특정 관심사에 맞는 40~50개의 타이틀만 표시할 수 있었습니다 . 이것은 사람들이 압도당하는 것을 방지하고 개인화 된 권장 사항으로 사람들을 끌어들여 플랫폼에 머물 가능성을 크게 높였습니다.

사용자가 경쟁업체로 전환하지 않고 계속 구독하도록 설득하는 데 몇 초 밖에 걸리지 않았기 때문에 클러스터링은 Netflix에 중추적인 역할을 했습니다. 클러스터링을 통해 달성한 개인화된 경험은 Netflix의 성공 경로에서 중요한 요소가 되었습니다.

회사가 다른 분야에서 운영되더라도 제한된 시간 내에 대상 고객의 관심을 사로잡아 경쟁업체를 선택하지 않도록 설득해야 하는 문제에 직면할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 클러스터링은 귀중한 동맹이 될 수 있습니다.

클러스터링 수행 방법

클러스터링 프로세스의 초기 단계에서는 사용자와 브랜드의 상호 작용에 대한 많은 양의 자세한 정보가 포함된 강력한 데이터베이스를 보유하는 것이 필수적입니다. 이 데이터에는 웹사이트 방문, 구매 빈도, 제품 또는 서비스 유형, 구매 날짜와 같은 메트릭이 포함될 수 있습니다. 데이터베이스의 포괄성은 알고리즘에 의해 추출된 클러스터의 정확도와 값에 직접적인 영향을 미칩니다.

데이터베이스가 더 크고 포괄적일수록 결과 클러스터가 더 정확하고 통찰력이 있습니다 .   하지만 조심하세요! 데이터베이스 내 정보의 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 부정확하거나 신뢰할 수 없는 데이터는 잘못된 그룹화로 이어질 수 있으며 이는 효과가 없을 뿐만 아니라 잠재적으로 목표에 해를 끼칠 수 있습니다.

데이터의 품질을 보장하려면 구조화된 방식으로 데이터를 구성하고 표준화하는 데이터 정규화를 수행하는 것이 좋습니다. 이 프로세스는 불일치를 제거하고 데이터의 신뢰성과 클러스터링 분석 준비를 보장합니다.

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