제 1부: 리텐션 프레임워크: 성공 정의 및 가치 측정
1.1 전략적 필요성: 획득 깔때기에서 리텐션 루프로의 전환
현재 많은 이커머스 비즈니스가 직면한 '높은 신규 유입, 낮은 재구매율' 문제는 단순한 마케팅 과제가 아니라 중대한 재무적 비효율성을 의미합니다. 신규 고객 획득 비용(CAC)이 기존 고객 유지 비용보다 월등히 높다는 것은 이미 검증된 사실입니다.
💡 핵심 통계:
- 기존 고객은 신규 고객 대비 최대 5배 높은 구매 전환율을 보입니다
- 단 5%의 고객 유지율(Retention Rate) 상승이 기업 수익을 최대 95%까지 증대시킬 수 있습니다
- 이커머스 및 리테일 분야의 이메일 마케팅이 평균 4500%라는 경이적인 ROI를 달성하는 근본적인 이유는, 이미 확보된 고객 기반과의 효과적인 관계 구축에 있습니다
현재의 비즈니스 모델은 막대한 비용을 들여 확보한 고객의 생애 가치(LTV)를 극대화하지 못하고 있으며, 이는 본질적으로 획득 비용을 낭비하는 것과 같습니다. 따라서 재구매율이 낮다는 것은 이러한 잠재적 ROI를 포기하고 값비싼 1회성 획득 게임에 머물러 있음을 의미합니다.
본 보고서에서 제안하는 'CRM 리텐션 엔진'은 단순한 커뮤니케이션 도구가 아닙니다. 이는 과거에 집행된 모든 고객 획득 비용의 ROI를 최적화하고, 고객 자산을 체계적으로 육성하여 지속 가능한 수익 구조를 확립하는 핵심 성장 동력입니다.
1.2 KPI 대시보드: 핵심 성과 지표 정의, 계산 및 실행
이 리텐션 엔진의 성과를 정확히 측정하고 최적화하기 위해, 핵심 성과 지표(KPI) 대시보드를 정의합니다. 이는 엔진의 건강 상태를 모니터링하는 측정 계층 역할을 수행합니다.
| KPI | 정의 및 공식 | 전략적 목적 | 업계 벤치마크 |
|---|---|---|---|
| 30/60/90일 내 재구매율 |
정의: 특정 기간(예: 30일) 내에 2회 이상 구매한 고객의 비율 (기간 내 2회 이상 구매 고객 수 / 총 구매 고객 수) × 100
|
'첫 구매 → 반복구매' 루프의 전환 속도를 측정합니다 | 30/60/90일 지표는 코호트(Cohort) 분석에 유용하나, 핵심은 제품의 수명 주기에 적합해야 합니다 |
| 휴면 전환율 (DCR) |
정의: 특정 기간 휴면 상태였던 고객 중, 캠페인을 통해 다시 활성화(구매)된 비율 (기간 내 구매한 휴면 고객 수 / 기간 초 총 휴면 고객 수) × 100
|
리액티베이션 플로우의 성공 여부를 직접적으로 측정합니다 | 내부 목표치 설정 필요 |
| 고객 생애 가치 (LTV) |
정의: 고객 1명이 관계 유지 기간 동안 창출하는 총 가치 공식 1 (간편식): (평균 구매 금액) × (구매 빈도) × (평균 고객 유지 기간)
공식 2 (수익 기반):
(기간 내 총 수익 / 기간 내 총 고객 수)
|
리텐션 전략의 궁극적인 성공을 측정하는 지표입니다. LTV 증가는 더 높은 CPA를 감당하게 하여, 신규 고객 획득 경쟁에서 우위를 점하게 합니다 | 목표: LTV > CAC × 3 |
| 고객 유지율 (CRR) |
정의: 특정 기간 동안 비즈니스에 남아 있는 고객의 비율 [(기말 고객 수 - 기간 내 신규 고객 수) / 기초 고객 수] × 100
|
전체 고객 기반의 유지력(Stickiness)을 측정하는 거시 지표입니다 | 내부 목표치 설정 필요 |
| CRM 메시지 오픈율/클릭률 |
정의: 발송된 메시지 대비 오픈 또는 클릭 비율 | 메시지 채널과 콘텐츠의 효과성을 진단하는 미시 지표입니다 |
• 평균 오픈율 (이메일): 26.6% • 평균 CTR (이메일): ~1.3% • 평균 CTR (알림톡): ~5.2% • 개인화 CTA 전환율: +202% |
🎯 KPI 인과관계 사슬: 이 KPI들은 서로 밀접하게 연결된 인과 관계의 사슬을 형성합니다. 개인화된 CTA는 높은 CTR을 유도하고, 이는 재구매율 상승으로 이어집니다. 상승한 재구매율은 LTV를 극대화하며, 높아진 LTV는 더 공격적인 고객 획득 비용(CPA) 집행을 정당화합니다. 즉, 자동화 메시지의 CTA 문구 하나를 최적화하는 행위가 기업의 전체 성장 전략 및 예산 구조에까지 파급 효과를 미치는 것입니다.
제 2부: RFM 세그먼트 모델: '누구에게' 집중할 것인가
리텐션 엔진은 모든 고객에게 동일하게 작동해서는 안 됩니다. '누구에게' 어떤 메시지를 전달할지 결정하는 고객 세분화는 엔진의 두뇌 역할을 수행합니다. 이를 위해 가장 강력하고 보편적인 RFM 모델을 사용합니다.
2.1 RFM 방법론: 고객 가치의 3가지 차원
RFM은 고객 행동을 기반으로 가치를 측정하는 3가지 핵심 지표로 구성됩니다:
- Recency (R - 최신성): 고객이 얼마나 최근에 구매했는가? (미래 구매를 예측하는 가장 강력한 변수)
- Frequency (F - 빈도): 고객이 얼마나 자주 구매했는가? (브랜드 충성도의 척도)
- Monetary (M - 구매 금액): 고객이 얼마나 많은 금액을 지출했는가? (객단가 및 가치의 척도)
2.2 전문가 수준의 스코어링: 하이브리드 모델 적용
일반적으로 각 지표를 5등급(1~5점)으로 나누어 점수를 부여하지만, 단순한 5분위(Quintile) 방식은 데이터 왜곡을 초래할 수 있습니다.
⚠️ 중요: 많은 이커머스에서 전체 고객의 약 80%가 '구매 빈도(F) = 1'인 상태일 수 있습니다. 만약 F 점수를 백분위 기준으로 나누면, 이 80%의 고객이 모두 '1점' 그룹에 속하게 되어, '첫 구매 고객'과 '1년 전 첫 구매 후 이탈한 고객'을 구분할 수 없게 됩니다.
따라서 본 엔진은 다음과 같은 '하이브리드 스코어링 모델'을 채택할 것을 강력히 권고합니다:
- R (최신성) 및 M (구매 금액) 스코어링: 백분위 순위(Percentile Rank)를 기준으로 점수를 부여합니다. 이는 상대적인 가치를 정확하게 식별합니다. 예를 들어, 상위 33.3%는 5점, 차상위 26.7%는 4점 등으로 차등 배분합니다.
- F (구매 빈도) 스코어링: 백분위가 아닌 절대 구매 횟수(Absolute Count)를 기준으로 점수를 부여합니다.
- 1회 구매: F=1점
- 2회 구매: F=2점
- 3회 구매: F=3점
- 4회 구매: F=4점
- 5회 이상 구매: F=5점
이 하이브리드 모델은 R과 M의 상대적 우수성을 정밀하게 포착하는 동시에, F의 절대적 행동 차이(1회 구매자와 2회 구매자)를 명확하게 분리하여 실질적인 세분화를 가능하게 합니다.
2.3 RFM 세그먼트 정의 및 실행 계획표
RFM 점수를 기반으로 고객을 10~11개의 핵심 세그먼트로 정의하고, 각 세그먼트에 대한 자동화 엔진의 대응 전략을 수립합니다. 이 표는 리텐션 엔진의 모든 'If-Then' 로직의 근간이 됩니다.
| RFM 세그먼트 | RFM 점수 | 특징 | 비중 (추정) | 핵심 실행 전략 |
|---|---|---|---|---|
| 핵심 고객 (Core VIP) |
R=5, F=5, M=5 | 가장 최근, 가장 자주, 가장 많이 구매. 최상위 가치 고객 | 1-2% | High-Touch (1:1) 관리. 전담 매니저 배정. 자동 할인 메시지 제외. 독점 혜택 제공 |
| 충성 고객 (Loyal) |
R=4-5, F=4, M=4-5 | 활성 상태의 고가치 고객. 리텐션 엔진의 근간 | 5-10% | 자동화 육성 (Nurture). 상태 인지, 신제품 선공개. 엔진 트리거: 휴면 방지 시나리오 |
| 잠재 충성 고객 (Potential) |
R=4-5, F=2-3, M=3-4 | 최근 2-3회 구매. 충성 고객화 가능성이 매우 높음 | 10-15% | 자동화 업셀링 (Upsell). F(빈도) 증대가 목표. 엔진 트리거: 크로스셀링 시나리오 |
| 신규 고객 (New / FTB) |
R=5, F=1, M=1-5 | 첫 구매 완료. 이탈 위험과 잠재력이 공존하는 핵심 관리 그룹 | 20-30% | 자동화 온보딩 (Onboarding). 2번째 구매 확보가 목표. 엔진 트리거: FTB 플로우 |
| 휴면 위험 고객 (At-Risk) |
R=2-3, F=3-5, M=3-5 | 과거 가치는 높았으나, 최근성(R)이 급격히 하락 중인 고객 | 15-20% | 자동화 휴면 방지 (Prevention). 구매 주기 기반의 '골든 모멘트' 트리거 핵심 대상 |
| 이탈 고객 (고가치) (Churned) |
R=1, F=4-5, M=4-5 | 과거에 가장 우수했으나 이탈한 고객 | 5% | 자동화 리액티베이션 (Benefit). 엔진 트리거: 강력한 혜택 시나리오 |
| 이탈 고객 (저가치) (Lost) |
R=1, F=1, M=1 | 오래 전 1회 구매 후 이탈. 가치가 낮음 | 20-30% | 캠페인 제외 (Exclude). 마케팅 예산 낭비 방지 |
제 3부: '골든 모멘트' 식별: 구매 주기 분석
RFM이 '누구에게'를 정의했다면, 고객의 '사용 주기(Purchase Cycle)' 분석은 '언제' 메시지를 보낼지 결정하는 엔진의 핵심 트리거입니다. "30일 후 리마인드" 같은 획일적인 규칙은 실패합니다. 고객의 개별 행동 패턴에 기반한 예측이 필요합니다.
3.1 '사용 주기'의 전략적 의미
'사용 주기'에 기반한 접근은 CRM을 '판매'에서 '서비스'로 전환시킵니다:
- ❌ Reactive Sales: "오랜만입니다. 할인쿠폰 받으세요"
- ✅ Proactive Service: "마침 필요하실 때가 되었네요. 제품 활용 팁을 알려드립니다"
3.2 구매 주기 계산을 위한 4가지 통계 모델
엔진의 정밀도를 높이기 위해, 4가지 유형의 구매 주기 지표를 계산하고 활용해야 합니다:
1. 유저별 평균 구매 주기 (UAPC: User Average Purchase Cycle)
용도: 개별 유저의 다음 구매 시점을 예측하는 개인화된 지표입니다.
2. 브랜드 평균 구매 주기 (BPC: Brand Purchase Cycle)
용도: 브랜드 전체의 평균적인 재구매 속도를 측정하는 기준 지표입니다.
3. 유저-상품별 평균 구매 주기 (UPAPC: User-Product Average Purchase Cycle)
용도: 특정 유저가 특정 상품을 재구매하는 시점을 예측합니다 (예: 소모품).
4. 상품별 평균 구매 주기 (PAPC: Product Purchase Cycle)
용도: 특정 상품의 평균 재구매 주기를 측정하는 기준 지표입니다.
📊 통계적 정밀함: 개별 유저(UAPC, UPAPC)는 자신의 과거 행동과 일관성을 가질 확률이 높으므로 평균값이 예측력을 가집니다. 하지만, 브랜드(BPC)나 상품(PAPC) 지표는 대량 구매자나 선물 구매자 등 극단적인 이상치(Outlier)의 영향을 크게 받습니다. 이때 평균값을 사용하면 주기가 심각하게 왜곡될 수 있습니다. 따라서, 이상치의 영향을 배제하고 안정적인 기준점을 찾기 위해 반드시 중앙값을 사용해야 합니다. 이 통계적 엄밀함이 엔진의 정확성을 보장합니다.
3.3 '프로액티브 트리거'로서의 구매 주기 활용
기존의 많은 CRM은 구매 주기가 경과한 후에야 메시지를 보냅니다. 이는 이미 고객이 이탈 경로에 접어들었음을 의미하며, 메시지는 "우리는 당신을 놓쳤습니다"라는 의미가 됩니다.
리텐션 엔진은 '휴면 방지'가 목적이므로, 프로액티브(Proactive) 트리거를 사용해야 합니다. 즉, 구매 주기가 만료되기 직전의 '골든 모멘트'를 공략합니다.
- 엔진 트리거 1 (소모품): PAPC - 5일 (예: 30일 주기 소모품이면 25일차에 발송)
- 엔진 트리거 2 (일반 휴면): UAPC × 0.9 (예: 60일 주기 고객이면 54일차에 발송)
이 '골든 모멘트' 트리거는 고객이 필요를 인지하기 직전에, 할인 압박이 아닌 '사용 가치' 기반의 메시지를 전달하여 자연스러운 재구매를 유도하는 핵심 로직입니다.
제 4부: 자동화 리텐션 시나리오 (엔진의 '행동')
이제 RFM('Who')과 구매 주기('When')를 결합하여, 엔진이 수행할 구체적인 '행동(What)' 즉, 자동화 시나리오를 설계합니다.
4.1 리텐션 루프 프레임워크: 온보딩 → 육성 → 리액티베이션
모든 자동화 시나리오는 '신규 고객 온보딩', '기존 고객 육성(휴면 방지)', '이탈 고객 활성화'라는 3단계 루프를 중심으로 구성됩니다.
4.2 시나리오 1: 첫 구매 고객(FTB) 온보딩 시퀀스
대상 (Who): RFM 세그먼트 "신규 고객 (New / FTB)" (R=5, F=1)
목표 (Goal): 2번째 구매 확보(F=2로 이동) 및 고객 데이터(리뷰) 수집
자동화 시퀀스:
- 트리거: 첫 번째 구매 완료
- D+1일 (가치 제공):
- 채널: 이메일
- 내용: "첫 구매 감사 가이드: [구매 상품명] 200% 활용하는 1분 팁"
- D+7일 (데이터 수집):
- 채널: 알림톡
- 내용: "{{고객명}}님, 첫 구매 리뷰 작성 시 3,000 P를 즉시 드립니다."
- D+21일 (재구매 유도):
- 채널: 이메일 / 앱 푸시
- 내용: "지난번 구매하신 [구매 상품]과 완벽하게 어울리는 코디 아이템을 추천드려요."
4.3 시나리오 2: 프로액티브 휴면 방지 시퀀스
대상 (Who): RFM 세그먼트 "휴면 위험 고객 (At-Risk)" (R=2-3)
목표 (Goal): 구매 주기(UAPC)에 기반한 선제적 알림으로 자연스러운 재구매 유도
자동화 시퀀스 (2단계 확대 전략):
- 트리거 1 (가치 우선): (오늘 - 마지막 구매일) > (UAPC × 0.9) 또는 PAPC - 5일
- 메시지 1 (가치 제공):
- 채널: 앱 푸시 / 이메일
- 내용: "Pro-Tip: [구매 상품]을 위한 전문 가이드" (할인 없음)
- 트리거 2 (인센티브): 메시지 1 발송 후 10일 경과 + 구매 없음
- 메시지 2 (가벼운 혜택):
- 채널: 알림톡
- 내용: "혹시 [상품명]이 필요하진 않으신가요? {{고객명}}님을 위해 10% 재구매 쿠폰을 준비했습니다."
전략 해설: 이 2단계 확대(Escalation) 플로우는 '할인 지양' 원칙을 존중하여 가치 기반 메시지를 우선 발송하되, 가치 제안이 실패했을 경우 이탈을 방지하기 위한 현실적인 '안전망'(가벼운 할인)을 적용합니다.
4.4 시나리오 3: 혜택 기반 리액티베이션 플로우
대상 (Who): RFM 세그먼트 "이탈 고객 (고가치)" (R=1, F=4-5)
목표 (Goal): 가치 높았던 핵심 이탈 고객을 강력한 혜택으로 복귀시킴
자동화 시퀀스:
- 트리거: RFM = "이탈(고가치)" AND 마지막 구매일 > 90일
- 메시지 1 (강력한 혜택):
- 채널: 이메일
- 내용: 구독 서비스의 '1개월 무료 이용권' 또는 "돌아오신 {{고객명}}님을 위한 25% 파격 할인 쿠폰"
- 메시지 2 (긴급성): 메시지 1 발송 후 3일 경과 + 구매 없음
- 채널: 알림톡
- 내용: "{{고객명}}님, 특별한 'Welcome Back' 25% 혜택이 48시간 후 만료됩니다."
전략 해설: 이 세그먼트의 고객은 일반적인 10% 할인에 반응하지 않습니다. 이들의 무관심을 깨기 위해서는, 일반 고객이 받을 수 없는 파격적이고 독점적인 혜택을 제공하여 복귀의 명분을 만들어야 합니다.
제 5부: '사용 가치' 기반 카피라이팅 세트
5.1 전략: 왜 '가치'가 '할인'을 능가하는가
성공적인 CRM 메시징의 핵심은 '지속적인 가치 제공'에 있습니다. 대부분의 실패하는 CRM 카피는 '육하원칙(6 Ws)'을 충족하지 못합니다. "특별 할인 혜택!"이라는 메시지는 무엇을(What), 왜(Why) 행동해야 하는지 불명확합니다.
반면, '사용 가치' 기반 카피는 육하원칙을 명확히 합니다: "(고객님은) 상품A를 30일 전(When)에 구매하셨습니다. 이 팁을 활용해 제품 수명을 늘려보세요(Why)."
5.2 '사용 가치' 카피라이팅 A/B 테스트 매트릭스
다음은 즉시 실무에 적용할 수 있는 A/B 테스트용 카피 세트입니다. 'Control(기존 할인안)' 대비 'Variation(가치 기반안)'의 성과(CTR, CVR)를 측정하여 최적의 안을 도출해야 합니다.
| 시나리오 / 목표 | Control (할인 기반 카피) | Variation (가치 기반 카피) | 카피 근거 |
|---|---|---|---|
| 목표 1: 구매 주기 리마인드 |
"[10% OFF] 고객님, 재구매 잊지 않으셨죠? 지금 바로 재구매하세요!" |
제목: {{고객명}}님의 [상품명] 활용 팁! "구매하신 지 약 30일, 혹시 [숨겨진 기능/팁]을 알고 계셨나요? 1분 가이드로 더 스마트하게 사용해 보세요." |
육하원칙에 기반한 구체적인 'How-to' 정보 제공. 판매가 아닌 '서비스'로 접근 |
| 목표 2: 크로스셀링 |
"신상품 입고! 지금 구매 시 15% 할인. 인기 신상품을 만나보세요." |
제목: [상품명]을 위한 완벽한 스타일링 제안 "{{고객명}}님이 구매한 [상품명]과 올 시즌 3명의 스타일리스트가 선택한 '이 아이템'을 매치해 보세요. 룩북 확인하기" |
할인이 아닌 코디/스타일링이라는 정보적 가치를 제공 |
| 목표 3: 리액티베이션 |
"보고 싶었어요! {{고객명}}님께만 드리는 20% 특별 할인 쿠폰!" |
제목: {{고객명}}님이 놓치고 있는 베스트셀러 "최근 1,200명 이상의 고객이 [신규 베스트셀러]에 5점 리뷰를 남겼습니다. 지금 가장 사랑받는 상품을 확인해 보세요." |
'할인'이 아닌 '사회적 증거(Social Proof)'를 핵심 동기로 사용하여 호기심과 신뢰를 자극 |
| 목표 4: 장바구니 이탈 |
"깜빡하신 상품이 있어요! 10% 쿠폰으로 지금 바로 주문을 완료하세요." |
제목: [상품명]이 장바구니에서 기다리고 있어요. "P.S. 이 상품은 [예: 건성 피부] 고객 만족도 1위 제품입니다. 잊지 말고 혜택을 경험해 보세요." |
가격 할인이 아닌, 고객의 구매 내역과 상품의 핵심 가치(예: 1위)를 리마인드하여 구매 결정을 강화 |
제 6부: 전략적 균형: 1:1 CRM (High-Touch) vs 자동화 CRM (Low-Touch)
'1:1 CRM과 자동화 CRM의 비중 조절'은 리텐션 전략의 핵심입니다. 이 두 가지 모델은 상호 배타적인 것이 아니라, 고객 세그먼트에 따라 전략적으로 배분되어야 합니다.
6.1 하이터치 vs 로우터치 모델 정의
- 로우터치(Low-Touch) / 자동화 CRM: '테크터치(Tech-touch)'라고도 불립니다. 기술(자동화, 세분화)을 활용한 1:N(일대다) 커뮤니케이션입니다. 확장성이 높고 비용 효율적이며 데이터 기반으로 운영됩니다. 본 보고서에서 설계한 리텐션 엔진 자체가 바로 로우터치 모델입니다.
- 하이터치(High-Touch) / 1:1 CRM: 1:1(일대일) 인간 기반의 접근입니다. 리소스 집약적이고 비용이 많이 들지만, 가장 깊은 수준의 고객 관계를 구축합니다. 이는 높은 AOV(평균 주문 가치) 또는 LTV를 가진 최상위 고객을 위해 예약되어야 합니다.
6.2 RFM 세그먼트를 활용한 비중 조절 전략
'1:1과 자동화의 비중'은 80:20 같은 단일 비율로 결정되지 않습니다. RFM 모델 자체가 이 비중을 결정하는 메커니즘입니다.
로우터치 (Low-Touch) 적용 대상 (고객의 약 95%)
대상: "핵심 고객(VIP)"을 제외한 모든 RFM 세그먼트 ("신규 고객", "잠재 충성 고객", "휴면 위험 고객", "이탈 고객" 등)
전략: 이 95%의 고객은 제 4부에서 설계한 자동화 리텐션 엔진을 통해 100% 관리됩니다. 이는 최소한의 리소스로 최대의 효율을 내는 확장 가능한 전략입니다.
하이터치 (High-Touch) 적용 대상 (고객의 약 5%)
대상: RFM 세그먼트 "핵심 고객 (Core VIP)" (R=5, F=5, M=5) 및 "충성 고객" (R=4-5, F=4) 일부
전략: 이 최상위 5% 고객은 표준 자동화 시나리오(특히 할인 메시지)에서 제외되어야 합니다. 대신, 이들은 'VIP 전담 매니저' 또는 'CX 스페셜리스트'에게 배정되어 1:1 인간적 관리를 받아야 합니다.
1:1 활동 예시:
- 신제품 출시 전 개인적인 연락을 통한 선구매 기회 제공
- 개인화된 감사 카드 또는 소정의 선물 발송
- 1:1 스타일링 컨설팅 또는 제품 활용 상담
- 브랜드 오프라인 행사 특별 초청
⚖️ 최적 균형점: 이 하이브리드 모델은 95%의 고객에게는 '확장 가능한 효율성'을, 5%의 핵심 고객에게는 '대체 불가능한 충성도'를 제공하여 전체 비즈니스의 수익성을 극대화하는 가장 정교한 균형점입니다.
제 7부: 종합 및 전략적 실행 로드맵
7.1 엔드투엔드(End-to-End) 리텐션 엔진 플로우차트
본 보고서에서 설계한 모든 구성 요소를 통합한 리텐션 엔진의 전체 작동 흐름은 다음과 같습니다:
- [고객, 첫 구매 완료]
- → RFM 세그먼트 식별: "신규 고객(FTB)" (제 2부)
- → 시나리오 1 자동 실행: FTB 온보딩 (제 4부)
- → (D+7일 '리뷰 요청', D+21일 '크로스셀' 메시지 발송)
- → [고객, 2번째 구매 완료]
- → RFM 재분류: "잠재 충성 고객" (제 2부)
- → [시스템: 해당 고객의 UAPC(유저별 평균 구매 주기) 계산 시작] (제 3부)
- ... [시간 경과, 추가 구매 없음]...
- → [트리거 발생: (오늘 - 마지막 구매일) > (UAPC × 0.9)] (제 3부)
- → [엔진: '시나리오 2: 휴면 방지 (1차: 가치 메시지)' 자동 실행] (제 4부, 제 5부)
- → [고객, 3번째 구매 완료] (루프 성공, 7번으로 복귀)
- [대안 경로: 10번 이후에도 구매 없음]
- → [트리거 발생: (1차 메시지 후 10일 경과)]
- → [엔진: '시나리오 2: 휴면 방지 (2차: 가벼운 할인)' 자동 실행] (제 4부)
- → RFM 재분류: "이탈 고객(고가치)" (제 2부)
- → [엔진: '시나리오 3: 리액티베이션 (강력한 혜택)' 자동 실행] (제 4부)
- → [고객 복귀 또는 영구 이탈]
7.2 최종 권고 및 실행 로드맵
이 리텐션 엔진을 성공적으로 구축하기 위한 5단계 실행 로드맵을 제안합니다:
5단계 실행 로드맵
- 1단계 (데이터): RFM 스코어링(제 2부) 및 4가지 구매 주기(제 3부)를 계산하는 데이터 로직을 개발 및 구현합니다.
- 2단계 (기술): CRM 솔루션(예: Braze, Amplitude, 자체 개발 등) 내에 3가지 핵심 자동화 시나리오(FTB, 휴면 방지, 리액티베이션)를 구축합니다.
- 3단계 (콘텐츠): '사용 가치' 카피를 A/B 테스트하여 기존 할인 메시지 대비 성과를 검증하고 최적화합니다.
- 4단계 (전략): 제 6부의 하이터치/로우터치 모델을 도입합니다. '핵심 고객(VIP)' 세그먼트를 정의하고, 이들을 자동화 할인 캠페인에서 제외한 뒤 전담 인력에게 이관합니다.
- 5단계 (측정): KPI 대시보드를 구축하고 일별/주별 모니터링을 시작합니다. '90일 내 재구매율'과 'LTV'를 북극성 지표로 삼아 엔진을 지속적으로 고도화합니다.