넷스루는 실시간 여정 분석 솔루션 유저플로우(UserFlow)를 바탕으로 OO증권의 통합 고객행동분석시스템(CJS: Customer Journey System)을 구축했습니다.
이를 통해 다양한 채널의 고객 행동 데이터를 통합 분석하고, 여정 시각화를 기반으로 인사이트 도출과 고객 경험 최적화, 영업 기회 발굴의 기반을 마련했습니다.
기업 요구사항
OO증권은 고객 행동 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합해, GA 행동 데이터를 수집하고 마케팅 캠페인 대상자와 연계하고자 했습니다. 또한 해당 플랫폼 내에서 전후/사이 경로 분석, 주요 경로 분석, 세그먼트별 분석, 개인별 여정 시각화 등 고객의 이동 경로를 다각도로 분석하고 시각화할 수 있기를 원했습니다.
이 과정에서 페이지, 버튼, 스크롤, 거래, 로그 등 화면 단위의 다양한 이벤트 데이터를 취합한 상세 화면 제공을 요청했으며, 각 경로별 고객 수, 발생 비율, 체류 시간 등 주요 지표와 고객 정보를 함께 확인할 수 있는 기능을 요구했습니다.
아울러 방문자 일반현황, 상품 및 콘텐츠 조회수, 주요 경로 등의 사용량 데이터를 대시보드로 실시간 모니터링하고, 사용 목적에 따라 맞춤형 리포트를 자동 생성·다운로드할 수 있는 기능도 필요로 했습니다.
마지막으로, 해당 솔루션이 사내 인사 시스템과 연동되어 조직 및 직급에 따른 로그온 제어가 가능하도록 요청했습니다.
넷스루 솔루션 도입 효과
1. 분산된 고객행동 채널 통합으로 분석 시간 단축
OO증권은 이번 통합 고객행동분석시스템 도입을 통해, 고객 행동 분석 과정에서의 여러 허들을 개선했습니다.
우선, 기존에 네 곳으로 분산되어 있던 고객행동 채널을 하나로 통합함으로써, 고객 여정을 한 플랫폼에서 통합 분석할 수 있는 환경을 마련했습니다. 더불어 고객행동데이터에 고객, 계좌, 주문, 에러 로그 등을 연계 결합한 통합 고객행동 마트를 구축해, 대량의 데이터를 자산화할 수 있도록 구성했습니다.
이 과정에서 고객행동데이터 수집 주기를 개선함으로써, 분석에 소요되는 시간을 단축할 수 있었습니다. 기존에는 GA360의 수집 주기에 따라 2~3일이 지나야 완전한 데이터를 받아 분석할 수 있었지만, 이번 프로젝트를 통해 GA의 부분 데이터를 유저플로우에서 당일 분석할 수 있게 되었습니다.
또한, 미리 설계해둔 분석 보고서의 자동 생성을 통해 기존에는 6.5~9일 가량 걸리던 고객 행동 분석 리포트 생성을 2일 이내로 단축시킬 수 있었습니다. 이를 통해 의사결정이 빨라지고 업무 효율성이 증가하게 되었습니다.
2. 고객여정 데이터와 마케팅 시스템 연동으로 마케팅 정교화
유저플로우는 기업 내부인프라에 설치되어 기업에서 사용 중인 마케팅 시스템과 연동할 수 있습니다.
유저플로우 분석 결과에서 특정 행동 패턴을 보인 고객군 리스트를 CMS(캠페인 관리 시스템)로 보내 마케팅을 진행할 수 있고, 반대로 CMS로 진행한 마케팅의 대상 고객을 유저플로우의 세그먼트로 설정하여 타겟군의 반응과 가입/이탈 과정을 분석할 수도 있습니다.
이때 유저플로우에서는 고객행동정보와 OO증권의 내부 데이터(고객, 상담, 거래 로그 등)를 통합 분석하기 때문에, 고객의 전체 여정을 기반으로 정교한 타겟을 추출할 수 있습니다.
3. 고객여정 시각화를 통해 손쉽게 니즈를 포착하여 영업기회 발굴
통합 고객행동분석 솔루션 도입 전에는, 현업 직원들이 고객여정 데이터를 활용하기 위해 매번 분석가에게 요청을 해야 하는 구조였습니다. 하지만 실시간 여정 분석 솔루션 유저플로우 도입 이후에는, 솔루션의 UI기능을 사용하여 코딩 없이 통합 고객여정을 확인할 수 있게 되었습니다.
빅데이터를 통한 다양한 형태의 고객 여정을 시각화하여 리포트로 제공하기 때문에, 현업 직원들은 고객 페인포인트와 개선점 등의 인사이트를 쉽게 확보할 수 있습니다.
1) 당일 발생한 고객행동 트래픽과 주요 접점 모니터링
유저플로우 대시보드에서는 당일 발생한 사용자 행동정보에 대한 트래픽 정보를 확인할 수 있습니다. 시간대별 발생/세션 수를 전일과 비교한 차트를 제공하여 행동 패턴의 변화를 모니터링 할 수 있습니다.
또한 고객의 방문이 많은 주요 경로, 페이지, 진입지점을 통해, 특정 이벤트나 캠페인이 전반적인 고객 행동에 어떤 영향을 미치고 있는지 빠르게 파악하여 다음 마케팅 전략 수립 시 참고할 수 있습니다.
2) 방문자분석 시각화를 통한 고객별 통합 여정 확인
유저플로우의 방문자분석은 고객 개개인의 행동데이터, 거래, 마케팅 등 모든 여정을 시계열 순서로 보여줍니다. 총 30가지 정보의 유형을 아이콘과 색 조합으로 구분하여 시각화하기 때문에, 고객의 상세 여정을 빠르게 확인할 수 있습니다.
방문자분석 조회는 기본적으로 솔루션 사용자 본인이 담당하고 있는 고객의 정보만 조회/열람 가능하며, 일자별 또는 시간 단위로 구분하여 상세하게 조회할 수 있습니다.
이때 각 여정의 노드를 클릭하면 부가정보를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 ‘외화거래’ 노드를 클릭하면 ‘종목명, 행동유형, 거래금액’ 등 기본적으로 표시되는 정보뿐 아니라 ‘거래국가, 거래수량, 적용환율’ 등 추가적인 정보까지 확인 가능합니다.
이러한 정보를 바탕으로 영업직원은 담당 고객의 유입 경로, 관심 상품, 이탈 지점을 파악해 맞춤형 제안과 후속 대응에 활용할 수 있습니다. 상담사 역시 고객의 최근 행동 이력을 참고해 보다 정확하고 빠른 응대를 진행할 수 있습니다.
3) 세그먼트별 분석 리포트를 통해 특정 고객군의 니즈 파악
유저플로우에서는 고객 행동을 기준으로 주요경로 분석, 전후경로 분석, 사이경로 분석, 퍼널 분석, 코호트 분석 등의 리포트를 생성할 수 있습니다.
이때 세그먼트를 통해 특정 고객군을 대상으로 분석하거나, 2개의 세그먼트를 대상으로 비교분석 하는 것도 가능합니다.
위와 같이 경로분석에서 서로 다른 세그먼트를 선택해 화면에 나란히 띄워 비교하면, 각 세그먼트별 고객의 특성을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 고객의 자산 정보를 기준으로 자산 1억 미만과 1억 이상 고객의 움직임을 비교하면, 자산 규모에 따른 고객들의 니즈를 확인해서 세그먼트별 캠페인을 기획할 수 있습니다. 또한, 행동 정보를 기준으로 투자정보를 열람한 고객과 열람하지 않은 고객의 경로를 비교하면, 투자정보가 고객에게 미친 영향을 파악하여 콘텐츠 내용을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.
4) 상품 신청 단계별 분석을 통해 페인포인트 발견 및 UI/UX 개선
유저플로우의 퍼널 분석을 통해 계좌 개설, 금융 상품 가입 단계에서의 페인포인트를 발견하고 이를 개선할 수 있습니다.
위와 같이 증권 계좌 개설의 단계를 퍼널분석으로 등록해두면, 각 단계에 도달한 고객수, 비율, 체류시간, 이탈자를 확인할 수 있습니다.
이를 통해 고객이 많이 고민하는(체류시간이 긴) 화면의 정보나 구성을 수정하여 고객의 이탈을 줄일 수도 있고, 이탈율이 높은 단계에서 가입 완료 혜택을 보여줘서 완료를 유도할 수도 있습니다. 또한 특정 단계에서 이탈한 고객을 대상으로 마케팅 메시지를 보내 다시 계좌개설 퍼널에 유입될 수 있도록 할 수도 있습니다.
아울러, 영업점 직원의 실사용 강화를 위한 ‘영업 기회 알림 서비스’도 계획 중입니다.
ELS/DLS 가입 프로세스 중 이탈한 고객, 해외채권 검색 및 투자정보를 조회한 고객, 퇴직연금 화면에 장시간 머문 고객과 같이 영업 가능성이 높은 고객을 자동 식별해 영업 직원에게 알림을 제공함으로써, 고객의 관심이 집중된 순간을 놓치지 않고 영업 기회로 전환할 수 있도록 지원할 예정입니다.
OO증권의 사례와 같이 고객행동데이터를 통합 분석하고, 자동 리포트를 통해 고객행동을 모니터링하여 서비스 개선과 영업 기회 발굴에 활용하고 싶다면?
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