"6개월 이상 데이터 분석해 우수 고객 파악" 호텔 예약 사이트 사례

호주에 있는 호텔클럽(HotelClub) 사장 니콜라스 추는 어떻게 온라인 예약 사이트가 빅 데이터를 사용해 고객과 채널의 가치를 더 잘 이해하고 이들의 미래 가치를 예측할 수 있는지에 대해서 소개했다.

“고객들의 생애주기 가치(lifetime value)를 이해하는 과정은 한 두 달의 관찰만으로는 어려운 작업이다.”

올해 호주 헌터 밸리에서 처음으로 열린 연례 데이터 전략 심포지움(Data Strategy Symposium)에서 연사로 나선 온라인 호텔 예약 웹사이트 호텔클럽(HotelClub)의 사장인 니콜라스 추 연설의 핵심적 결론이다. 추 사장은 호텔클럽에서 데이터가 네트워크 전반에서 고객의 생애 및 유지 가치(retention value)를 좀더 잘 이해하고 더 나은 타깃 광고를 진행하는 과정에 쓰이고 있다고 밝혔다.

추는 여기에서 마케터들의 머리를 가장 아프게 한 작업은 고객의 생애주기 가치를 이해하는 과정이었다고 이야기했다. 그는 “우리가 이용해온 전통적 지표들은 단기적 시각에 기초한 것들이었다(30일 지표). 다시 말해 6개월 만에 방문해 제품을 구매한 고객에 대해서는 어떠한 정보도 이끌어낼 수 없었던 것이다”라고 설명했다.

이러한 과정의 주요한 문제 중 하나는 가치 창출이나 매출이 어떤 채널에서 발생한 것인지를 파악하기가 매우 어렵다는 점이었다. 이에 관해 추 사장은 “이는 비단 온라인 공간만의 문제가 아니다. 통합 캠페인 등을 관리하는 과정에 있어서도 각 채널의 가치를 이해해야 한다는 문제도 마찬가지다”라고 말했다.

그는 “모든 기업들이 수요 대응에 수 백 만 달러의 돈을 쓰고 있다. 우리의 경우에는 각 채널의 가치에 대한 시각을 확보하는 단계에 와 있다. 하지만 온라인 공간에 대한 측정은 매우 단기적이고 좁은 시야에 한정돼 있는 것이 현실이다”라고 지적했다.

전통적 30일 측정 방법론으로 마케터는 멀티-터치(multi-touch) 혹은 라스트-터치(last-touch) 속성 모델에 의존해 각 채널의 가치를 이해했지만, 여기에서는 지속적으로 구매를 일으키는 장기 고객 확보 전략에 대한 이해가 부재한다는 문제가 있었다고 추는 덧붙였다.

이 문제를 해결하기 위해 호텔클럽은 지난 6 개월 이상의 데이터를 수집해 고객 여정(customer journey) 지도를 제작했고, 또한 초기 구매가 브랜드 신뢰도로 이어지는 과정이 다양한 커뮤니케이션 및 광고 채널 가운데 어느 곳에서 이뤄지는지를 이해하려는 노력도 함께 진행했다.

추는 “우리의 모델링을 만들어 6개월 이상의 시간이 경과한 뒤 타 채널을 통해 유입돼 재구매를 일으킨 고객을 확인하고자 했다. 또한 신규 고객들에게는 일정한 혜택을 제공하는 시도도 진행했다. 활동의 초기 단계는 신규 고객 확보에서 시작하는 것이 좋다. 장기적으로 반복 구매를 행할 소비자 집단을 늘리는 것이기 때문이다”라고 말했다.

그는 “초기 온라인 활동에서는 2 달러를 투자해 1 달러를 회수한다는 자세로 임할 필요가 있다. 6 개월 뒤면 반복적으로 방문해 소비를 진행하는 고객들을 확보하게 될 것이다”라고 강조했다.

또한 호텔클럽은 최초 방문 시 낮은 마진의 상품을 구매한 소비자들이 사실은 예상하는 것에 비해 높은 가치를 지닌 고객이라는 점도 배울 수 있었다. 추는 “초반에 사소한 제품을 구매하는 소비자들의 행동 양식은 한 번 시도해 보거나 체험해 본다는 기저 심리에서 비롯된 것이었다. 우리의 제품과 서비스를 접해보고 얼마 지나 당시의 경험이 긍정적이었다 판단된다면, 그들은 다시 한 번 우리를 찾아와 좀 더 오랜 시간을 머물며, 좀 더 높은 가치를 소비할 것이다”라고 전했다.

이러한 다면적 시각 확보를 통해 이제 호텔클럽은 보다 전략적으로 커뮤니케이션 채널들에 투자하고 있고, 또한 고객 생애가치 향상의 효과를 거둘 수 있었다.

호텔클럽이 빅 데이터를 활용한 또 한 가지 방식은 고객의 미래 가치를 파악해 그들의 유지 생애가치를 이해하는 것이다. 이를 위해 기업은 2억 명의 고객 샘플과 200개 이상의 변수를 적용한 분석을 진행했고 그 결과 고객의 가치를 전망하는 모델을 개발하는데 성공했다.

이 생애 유지 정보는 현재 호텔클럽의 콜센터에 적용됐으며, 현재 연결된 고객이나 대기중인 고객들에게 얼마간의 시간을 투자할 필요가 있는지, 또는 타 정보 채널로 안내해야 할 지의 여부를 실시간으로 파악해주는 역할을 하고 있다.

추는 “빅 데이터가 없었다면 매우 어려운 과정이었을 것이다. 구매 기록을 열람해 고객의 소비 패턴을 확인하는 것은 충분히 할 수 있는 일이다. 하지만 고객의 미래 가치를 전망하기란 훨씬 어렵다. 누군가 당신에게 10만 달러를 썼다고 해서 그가 다시 한 번 그만큼의 상품을 구매하리란 보장은 없다”라고 말했다.

그는 “이제 우리는 어느 고객의 유지를 위해 얼마 간의 시간을 들여야 할 지를 이해하고 행동한다. 모델이 우리에게 누가 향후 우리의 채널을 통해 호텔을 예약할 고객인지, 그리고 누가 우수 고객이 될 가능성이 없는 지나가는 손님인지를 알려주기 때문이다”라고 덧붙였다.

로그인 한 고객들에게 그들의 특성에 맞게 제작된 맞춤형 광고를 제시하는 데에도 정보가 이용되고 있다. 추는 가장 높은 생애가치를 지닌 고객들의 10%는 외부 광고가 아닌 순수한 호텔클럽 정보 배너만을 통해 유치된 이들이라 강조하며 그 이유를 “우리의 잘 짜여진 정보가 높은 가치를 전달하기 때문이다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr