Customer 360이란 무엇인가?

Customer 360은 기업이 고객 데이터의 영향력을 극대화하기 위해 취하고 있는 최신 접근 방식입니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하여 각 고객에 대한 포괄적이고 통합된 프로필을 만드는 것이 포함됩니다. 이 프로필에는 고객의 인구통계, 구매 내역, 상호 작용, 선호도는 물론 비즈니스와 관련된 기타 데이터에 대한 정보가 포함되는 경우가 많습니다.

고객 데이터를 통합함으로써 기업은 고객에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있으며 이를 통해 보다 개인화된 마케팅, 더 나은 고객 서비스, 고객에게 맞춤화된 제품 및 서비스를 제공할 수 있습니다. 오늘날과 같이 빅 데이터와 고급 분석으로 경쟁이 치열한 환경에서 Customer 360은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 더욱 강력한 고객 관계를 구축할 수 있는 중요한 작업입니다.

Customer 360은 비즈니스 내 다양한 소스와 접점의 데이터를 집계 및 통합하여 포괄적이고 통합된 고객 프로필을 생성하는 방식으로 작동합니다.

• 첫째, 데이터는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 마케팅 자동화 플랫폼, 판매 기록, 금융 거래, 고객 지원 상호 작용, 소셜 미디어 및 기타 관련 장소를 포함한 다양한 소스에서 수집됩니다. 이 데이터에는 인구통계 정보, 구매 내역, 상호작용 내역 등이 포함됩니다.
• 수집된 데이터는 중앙 집중식 데이터베이스 또는 데이터 저장소에 통합됩니다. 이 통합 데이터는 "단일 창" 역할을 합니다. 즉, 각 고객의 상호 작용, 선호도 및 기록을 한 곳에 보관하는 전체 보기입니다. 데이터 사일로를 방지하는 동시에 접근하기 쉬운 고객에 대한 전체적인 이해를 제공합니다.
• 다음으로, 데이터가 정확하고 일관성이 있는지 확인하기 위해 데이터를 정리하고 검증합니다. 이 프로세스에는 중복 제거, 오류 수정, 데이터 형식 표준화 등의 작업이 포함되는 경우가 많습니다.
• 이 시점에서 많은 기업에서는 외부 인구통계 데이터, 소셜 미디어 활동 또는 서드파티 데이터 소스와 같은 추가 정보를 사용하여 고객 데이터를 강화할 것입니다. 이를 통해 여러분의 비즈니스는 각 고객에 대한 보다 포괄적인 개요를 얻을 수 있습니다.
• 통합된 데이터를 분석하기 위해 고급 분석 도구와 알고리즘이 사용됩니다. 여기에는 고객의 행동과 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 찾아낼 수 있는 세분화, 추세 분석, 예측 모델링, 정서 분석이 포함됩니다. 이러한 인사이트는 개인화된 추천부터 타겟 마케팅 캠페인, 고객 지원까지 모든 것에 사용됩니다.
• Customer 360은 구현되면 중단되지 않고 지속적인 프로세스입니다. 데이터는 실시간으로 지속적으로 업데이트되어 모든 고객 프로필을 최신 상태로 유지하고 각 고객의 최신 상호 작용 및 거래를 반영합니다.
• 데이터 보안과 규정 준수는 나중에 고려할 수 없습니다. Customer 360은 데이터 침해 및 신원 도용을 방지하기 위해 기업이 보호해야 하는 풍부한 고객 데이터(이름, 주소, 연락처 세부 정보와 같은 개인 식별 정보 포함)를 저장합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 보호법을 준수하는 것도 중요합니다. 기업은 데이터 주체 권리, 동의 관리 및 데이터 최소화를 지원하여 이러한 요구 사항을 충족하지 않으면 심각한 벌금에 직면할 수 있습니다.

Customer 360은 비즈니스 내에서 각 고객의 프로필과 여정에 대한 전체 그림을 생성하고, 분석하고, 분류하고, 최적화하여 고객에게 접근하는 방법과 시기에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있다는 점에서 중요합니다. 이는 모든 고객을 위한 단일 정보 소스를 생성하여 최적의 고객 참여 기회를 창출합니다.

고객이 필요로 하는 것이 무엇인지 정확히 이해함으로써 고객에게 가장 유용하거나 관련성이 높은 제품을 제시할 수 있습니다. 반대로, 고객이 관심이 없는 상품이나 서비스에 대해 무의식적으로 연락하거나, 너무 많은 접점를 통해 연락을 취함으로써 고객에게 과부하를 주어 브랜드에서 멀어지게 하는 일을 방지할 수 있습니다.

Customer 360 구현의 이점은 다양한 방식으로 전반적인 비즈니스 전략과 성과에 도움이 될 수 있습니다.

1. 고객을 더 잘 이해하기
   Customer 360은 개별 고객에 대한 포괄적인 보기를 제공하여 고객의 선호도, 행동 및 현재 요구 사항에 대한 심층적인 이해를 제공합니다.
2. 개인 맞춤형 고객 경험 제공하기
   이러한 상세한 고객 프로필은 여러분의 비즈니스가 개인 맞춤형 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 개인 맞춤형 경험을 제대로 제공하면 고객 상호 작용, 만족도 및 충성도가 향상됩니다. 고객은 귀사가 본인의 관심 사항과 요구 사항에 주의를 기울이고 있다고 느끼기 때문입니다.
3. 데이터를 바탕으로 결정을 내리기
   Customer 360이 생성하는 포괄적인 데이터 프로필은 중요한 인사이트를 수집하여 마케팅 전략, 제품 개발, 리소스 할당 등에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 효율성 향상
   더 많이 일하는 것이 아니라 스마트하게 일하기: 리소스 할당을 최적화하고 고객에게 가장 중요한 영역에 노력을 집중하면 비즈니스 운영 효율성이 자연스럽게 높아질 것입니다.
5. 경쟁에서 앞서 나가기
   잘 구현된 Customer 360 전략을 통해 비즈니스는 변화하는 시장 상황과 고객 선호도를 더욱 잘 처리할 수 있게 되어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
6. 데이터 규정 준수 최적화
   Customer 360을 사용하면 고객의 데이터를 책임감 있고 합법적으로 처리할 수 있으므로 고객의 신뢰를 유지하면서 데이터 규정 준수를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
7. 신뢰 구축을 통한 유지율 증가
   고객에게 브랜드에 대한 더 나은 전반적인 경험을 제공함으로써 더 나은 장기적인 관계를 구축하고 고객 비즈니스를 반복하여 수익을 높일 수 있습니다.

Customer 360을 구현하는 것은 귀중한 비즈니스 전략이지만 여전히 몇 가지 과제와 제한 사항이 있습니다.

첫째, 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 모두 이해하는 데 어려움이 있습니다. 고객 데이터의 형식이 다르거나 품질 문제가 있어 통합이 어려울 수 있습니다. 비용은 또 다른 요소입니다. 여러분의 비즈니스는 기술과 인력 교육 모두에 상당한 투자를 해야 할 수도 있습니다. 변화에 저항하는 직원은 비즈니스 내에서 Customer 360 도입을 지연시킬 수도 있습니다.

시간이 지남에 따라 고객 데이터의 양이 증가함에 따라 확장 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리하여 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 비즈니스 규모가 커지고 데이터 양이 늘어나더라도 비즈니스가 고객 행동과 선호도를 효율적으로 계속 분석할 수 있도록 해줍니다.

정확성도 중요합니다. 데이터가 정확하지 않으면 그로부터 얻은 인사이트에 결함이 있을 것입니다. 그리고 필요한 데이터가 항상 확보되지 않을 수도 있습니다. 데이터 사일로가 지속되어 각 고객에 대한 완전한 그림을 얻기 어려울 수 있습니다.

Customer 360을 최대한 활용하려면 기업은 신중한 계획과 강력한 데이터 거버넌스를 통해 이러한 과제를 해결해야 합니다. 새로운 시스템을 단계적으로 구현하고 지속적으로 모니터링하면 직면할 수 있는 위험이나 장애물을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP), Customer 360 및 고객 관계 관리(CRM) 시스템은 서로 다르지만 고객 관리 및 데이터 처리와 관련된 개념입니다. 다음은 이들 간의 차이점을 간략하게 살펴보겠습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)
CDP의 핵심 기능은 단일하고 포괄적인 고객 프로필(단일 고객 보기 또는 SCV라고도 함)을 생성하는 것입니다. 이는 마케팅 및 개인 맞춤형 고객 경험을 위한 데이터를 수집하고 관리하는 데 사용됩니다. CDP는 실시간 데이터 처리 및 분석을 위해 설계되었으므로 비즈니스에 즉각적인 고객 인사이트가 필요할 때 유용합니다. 이들의 초점은 데이터 수집, 통합 및 세분화에 있으며 고객 상호 작용이나 관계 관리에는 그다지 중점을 두지 않습니다.

고객 관계 관리(CRM)
CRM은 고객 상호 작용 관리, 판매 추적 및 고객 서비스 개선을 위해 설계된 소프트웨어 시스템입니다. 일반적으로 연락처 정보, 판매 내역, 지원 상호 작용 및 커뮤니케이션 내역과 같은 고객 데이터를 저장합니다. CRM 시스템은 AI를 통합하여 고객 지원(예: 챗봇)과 같은 작업을 자동화하는 경우가 많습니다. CRM은 주로 CDP 및 Customer 360에 비해 더 좁은 범위의 고객 관계 및 거래 관리에 관한 것입니다.

Customer 360
Customer 360은 반드시 단일 플랫폼이나 시스템에 국한되지 않고 다양한 소스의 데이터를 통합하여 각 고객에 대한 전체적이고 완전한 보기를 제공하는 것을 목표로 하는 전략적 접근 방식입니다. 이는 데이터 수집을 넘어 더 강력한 고객 관계 구축을 위한 인사이트 활용을 강조합니다. 이 전략에는 비즈니스가 성장함에 따라 목표를 달성하기 위해 CDP, CRM 및 AI 및 머신 러닝과 같은 기타 시스템과 기술이 포함될 수 있습니다.

Customer 360은 다양한 산업 분야에 걸쳐 광범위한 사용 사례를 보유하고 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 응용 분야입니다.

소매업의 Customer 360
각 고객의 선호도, 행동, 구매 내역을 이해함으로써 소매업체는 Customer 360을 사용하여 개인화된 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다. 이 전체 스펙트럼 보기는 재고 관리 최적화에도 도움이 될 수 있습니다. 고객의 구매 패턴과 수요를 분석함으로써 소매업체는 적절한 제품이 적시에 재고가 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 실제 매장, 전자상거래 사이트, 소셜 미디어 등 고객이 어디에 있든 원활한 지원을 제공할 수 있습니다.

의료 분야의 Customer 360
의료 서비스 제공자는 Customer 360을 사용하여 더 나은 치료 조정 및 맞춤형 치료 계획을 가능하게 하는 포괄적인 환자 프로필을 생성할 수 있습니다. Customer 360은 약속 일정 예약을 간소화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 환자는 약속에 대한 알림과 업데이트를 받아 노쇼(no-show) 횟수를 줄입니다. 이러한 상세한 환자 인사이트는 또한 의료 기관이 대상 건강 캠페인 및 지원 활동을 설계하고 환자에게 예정된 테스트 및 절차에 대해 알리고 기타 개인 맞춤 방식으로 예방 치료를 개선하는 데 도움이 됩니다.

금융 서비스의 Customer 360
금융 서비스에서 Customer 360은 고객의 거래 내역과 이상 또는 불규칙 행위를 분석하여 잠재적인 위험을 식별하고 사기 활동을 감지할 수 있습니다. 또한 금융 기관은 각 고객의 목표, 소득, 지출 패턴 및 위험 허용 범위를 더 잘 이해하고 있기 때문에 보다 각 개인에게 맞는 금융 조언을 제공할 수 있습니다. Customer 360은 포괄적인 고객 기록과 거래 내역을 유지하므로 기관이 규정을 더 쉽게 준수하고 보고의 정확성을 유지할 수 있습니다.

Customer 360 구현은 전략적 다단계 프로세스입니다. 여러분의 비즈니스에 적합하다고 판단한 경우 따라야 할 몇 가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 먼저, 거래 데이터, 고객 서비스 문의, 소셜 미디어 댓글, 구매 내역 기록 등 다양한 소스에서 고객 데이터를 수집합니다.
• 이 데이터를 CDP 또는 데이터 웨어하우스와 같은 중앙 집중식 시스템에 저장하여 단일 고객 보기를 만듭니다.
• 이런 일이 발생하는 동안 CRM 시스템 및 분석 도구와 같은 필수 기술 스택을 구현했는지 확인해야 합니다.
• 다음으로 중복 제거, 오류 수정, 형식 표준화를 통해 데이터가 깨끗하고 정확한지 확인해야 합니다.
• 심층 분석을 위한 실행 가능한 대시보드 및 시각화는 물론 머신 러닝 및 AI 모델과 함께 분석 도구를 사용하여 이 모든 데이터를 처리하고 각 고객과 비즈니스의 상호 작용에서 실행 가능한 인사이트를 얻으세요. 또한 고객 정보를 보호하고 데이터 보호 규정을 준수하기 위해 보안 조치를 적용해야 합니다.
• 이제 포괄적인 360도 고객 프로필을 개발할 차례입니다. 이러한 프로필은 고객의 인구통계, 과거 상호 작용, 구매 내역을 하나의 중앙 위치에 통합해야 합니다. 또한 고객에게 꼭 맞는 고도의 개인 맞춤형 접점과 상호작용 전략을 개발하는 데도 도움이 됩니다. 데이터 팀이 이 단계를 구현할 때 영업, 마케팅, 고객 서비스 팀이 지속적으로 소통하도록 하세요.
• 시스템 내에 강력한 검색 기능을 통합하는 것도 중요합니다. 이 통합을 통해 담당자는 방대한 데이터 세트를 일일이 조사할 필요 없이 특정 고객 정보에 빠르게 액세스할 수 있으므로 개인 맞춤화 및 고객 참여를 개선할 수 있습니다.
• 데이터 품질과 참여 전략의 효율성을 계속 모니터링하고 필요에 따라 조정해야 합니다. 
• 가능하다면 고객의 데이터 사용 방식과 개인정보 보호 방식을 고객에게 투명하게 알리는 것도 중요합니다.

기업이 고객을 이해하고 참여하기 위한 새로운 방법을 모색함에 따라 Customer 360의 미래 트렌드는 지속적으로 발전하고 있습니다. 주목해야 할 몇 가지 동향은 다음과 같습니다.

개인 맞춤 설정을 위한 생성형 AI
이 기술은 고객 상호 작용에서 더욱 정교한 개인 맞춤 설정을 가능하게 하여 기업이 고객 프로필을 기반으로 관련성이 높은 콘텐츠와 권장 사항을 구축하는 데 도움을 줍니다.

향상된 검색 기능
AI와 자연어 처리를 기반으로 한 업그레이드된 검색 기능은 고객 인사이트를 더 빠르게 검색하여 더 나은 고객 상호 작용을 의미합니다.

감정 분석 및 정서 분석
상호 작용을 통해 고객의 감정과 정서를 분석하면 기업은 고객의 요구 사항에 대한 더 깊은 인사이트를 얻고 이에 따라 전략을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

업계 간 협업
다양한 업계의 기업이 협력하여 고객 데이터를 공유하고 보다 포괄적인 Customer 360 프로필을 만들 수 있습니다. (이를 구현하려면 데이터 개인정보 보호법을 주의 깊게 준수해야 합니다.)

환경 및 윤리적 고려
점점 더 많은 고객이 자신이 참여하는 회사의 환경 및 윤리적 관행에 대해 우려하고 있습니다. 향후 Customer 360 전략에는 이러한 관행을 추적하고 전달하는 것이 포함될 수 있습니다.

음성 데이터
음성 도우미와 챗봇이 등장하면서 음성 및 대화 데이터는 Customer 360의 일부가 되어 고객 상호 작용과 정서에 대한 추가적인 인사이트를 제공합니다.

고객평생가치(CLV)에 대한 예측 분석
고객 데이터에 고급 분석이 적용되어 CLV를 예측하고 기업이 고가치 고객에 대한 전략을 세밀하게 조정할 수 있도록 지원합니다.

고객 데이터를 활용할 준비가 되셨나요? Elasticsearch를 사용하면 모든 고객 데이터를 수집 및 검색하고 다양한 변수에 걸쳐 데이터를 상호 연결하는 실시간 대시보드를 구축하여 비즈니스에 고객 기반을 위한 단일 정보 소스를 제공할 수 있습니다. 또한 트랜스포머 모델(Elastic, 자체 또는 서드파티)을 사용하여 AI 기반 인사이트를 분석 및 제공하고 고객을 위한 생성형 AI 경험을 구축할 수 있습니다.

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