[4] 빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가 - 개인화/큐레이션
책 '빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가'에서
지속적으로 강조하고 있는 것은,
"고객경험의 중요성과
고객경험에 기반한
개인화/큐레이션이다"
즉, 단순히 빅데이터의 수집이 중요한 것이 아니라,
이를 고객의 눈높이에서 해석하고,
고객 만족을 위해 실행해야만 의미가 있다는 것.
이 책 3장에선
혁신적인 개인화/큐레이션 서비스관련
실제 사례들을 소개하고 있는데
매우 흥미롭다.
1. 아디다스의 '스피드 팩토리'
#SpeedFactory
2. 조조타운의 '맞춤형 슈트'
3. 스티치픽스의 '온라인 스타일링 패션 쇼핑몰'
#StichFix
4. 와비파커의 체험형 안경판매 'Home Try-on'
#WarbyParker #HomeTryOn
- 각 서비스에 대한 자세한 내용은
지면의 한계상 이 글에선 생략한다.
위에 언급한 네 개 모두,
출시 당시에는
혁신적인 개인화 맞춤 서비스로서
고객들로부터 큰 호응을 얻었다.
그런데, 결과적으로는
위의 두 개는 실패했고,
아래의 두 개는 크게 성공했다.
성공한 두 개 모델과
실패한 두 개의 모델에는
불과 아주 미세한 차이밖에 없다
(적어도 내가 보기엔 그렇다)
바로, 접근 방법의 차이였다.
네 개의 비즈니스 모델 모두
'고객 맞춤형 서비스'라는 혁신적인 컨셉을 통해
'고객 만족을 추구'한다는
궁극적인 목적은 동일했으나
그 목적을 실현하는 접근 방법이 달랐다.
실패한 두 개의 모델은
기술적 혁신에 초점을 맞춰
설비/유통의 투자에 집중한 반면,
성공한 두 개의 모델은
철저히 고객의 경험에 집중하여
고객의 니즈를 섬세하고 깊게 연구한 다음
감성적으로 접근했다.
즉,
실패한 두 모델은
공급자 입장에서
'세상에 없는 것(기술)'을 만들어
고객의 니즈를 해결하려고 했지만,
(공급자 중심 mindset)
성공한 두 모델은
고객이 실제로 원하는 것을 파악하여
'이미 존재하고 있는 상품' 중에서
골라서 선택할 수 있게 옵션을 제시하는,
선택의 폭을 줄여 줌으로서
만족도를 높이는 것에 집중했다.
(고객 중심 mindset)
그리고,
고객으로 하여금 본인만의 니즈를
자발적으로 공유하도록 유도하고,
이를 제품개발과 서비스에
실시간으로 반영하여
고객 만족도를 더욱 높일 수 있었으며,
이는 결국 재구매율 상승과
주변인에게 자발적으로 추천하게 되는
긍정적인 선순환 시스템을
구축할 수 있었다.
위의 네 개의 사례 모두,
의사결정의 바탕이 되는 것은
바로 고객이 제공한 빅데이터일텐데,
동일한 데이터를
어떤 관점으로 해석하고
실행하느냐에 따라
결과는 엄청나게 달라질 수 있다는
사실을 보여주는
좋은 사례라 생각한다
많은 생각을 하게 만드는 아침이다.
https://blog.naver.com/john0070/222230010223
#빅데이터는어떻게마케팅의무기가되는가
#빅데이터 #감성 #고객관점접근
#제대로알고먹자
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즉, 단순히 빅데이터의 수집이 중요한 것이 아니라,
이를 고객의 눈높이에서 해석하고,
고객 만족을 위해 실행해야만 의미가 있다는 것.
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혁신적인 개인화/큐레이션 서비스관련
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매우 흥미롭다.
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고객들로부터 큰 호응을 얻었다.
그런데, 결과적으로는
위의 두 개는 실패했고,
아래의 두 개는 크게 성공했다.
성공한 두 개 모델과
실패한 두 개의 모델에는
불과 아주 미세한 차이밖에 없다
(적어도 내가 보기엔 그렇다)
바로, 접근 방법의 차이였다.
네 개의 비즈니스 모델 모두
'고객 맞춤형 서비스'라는 혁신적인 컨셉을 통해
'고객 만족을 추구'한다는
궁극적인 목적은 동일했으나
그 목적을 실현하는 접근 방법이 달랐다.
실패한 두 개의 모델은
기술적 혁신에 초점을 맞춰
설비/유통의 투자에 집중한 반면,
성공한 두 개의 모델은
철저히 고객의 경험에 집중하여
고객의 니즈를 섬세하고 깊게 연구한 다음
감성적으로 접근했다.
즉,
실패한 두 모델은
공급자 입장에서
'세상에 없는 것(기술)'을 만들어
고객의 니즈를 해결하려고 했지만,
(공급자 중심 mindset)
성공한 두 모델은
고객이 실제로 원하는 것을 파악하여
'이미 존재하고 있는 상품' 중에서
골라서 선택할 수 있게 옵션을 제시하는,
선택의 폭을 줄여 줌으로서
만족도를 높이는 것에 집중했다.
(고객 중심 mindset)
그리고,
고객으로 하여금 본인만의 니즈를
자발적으로 공유하도록 유도하고,
이를 제품개발과 서비스에
실시간으로 반영하여
고객 만족도를 더욱 높일 수 있었으며,
이는 결국 재구매율 상승과
주변인에게 자발적으로 추천하게 되는
긍정적인 선순환 시스템을
구축할 수 있었다.
위의 네 개의 사례 모두,
의사결정의 바탕이 되는 것은
바로 고객이 제공한 빅데이터일텐데,
동일한 데이터를
어떤 관점으로 해석하고
실행하느냐에 따라
결과는 엄청나게 달라질 수 있다는
사실을 보여주는
좋은 사례라 생각한다
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