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2026.01.02 TIL 4일차 - 아티클 스터디

hamhamham 2026. 1. 2. 21:01

https://blog.effic.biz/kmong2

 

크몽 현직자가 말하는 CRM 마케팅 Part.2 - 에픽 CRM 인사이트

지난 아티클에 이어, 얼마 전 에픽에서 진행한 온라인 웨비나 [크몽 현직자가 말하는 CRM 마케팅 A-Z]의 Part.2 내용을 이어서 공유드리려고 해요. 크몽의 김대정 CRM 마케터님을 모시고 함께 나눈 생

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요약 : Part.2 아티클은 CRM 마케팅을 “고급 기술이나 툴의 문제가 아니라, 어디서부터 어떻게 시작하느냐의 문제”로 설명

특히 가장 큰 성과를 만들 수 있는 지점은 신규 유입이 아니라, 회원가입 이후 첫 구매까지의 온보딩 구간이며, CRM의 핵심은 개인화된 메시지 자체보다 사용자 행동을 기준으로 한 설계·실험·자동화 구조라는 점을 강조

CRM 성과는 감이 아니라 지표 변화와 실험군/대조군 비교를 통해 검증되며, 반복 가능한 패턴을 자동화할수록 실무 효율과 성과가 함께 올라간다는 관점이 인상적

주요 포인트 :

  • CRM 성과를 만들기 위한 가장 현실적인 시작점은 첫 구매 유도 온보딩 CRM이다.
  • 광고 효율이 낮아진 환경에서, 회원가입 이후의 구매 전환율 관리가 더욱 중요해졌다.
  • CRM의 핵심은 메시지의 화려함보다 타겟·타이밍·행동 기반 설계에 있다.
  • CRM 성과는 전후 지표 비교나 실험군/대조군 방식으로 검증된다.
  • 반복되는 캠페인 구조를 자동화하고 템플릿화하는 것이 실무 CRM의 중요한 전략이다.
  • CRM 마케팅은 개인 역량뿐 아니라 개발자·데이터 분석가와의 협업 이해도가 성과에 직접적인 영향을 준다.

새롭게 알게 된 점과 추가 조사할 내용 :

CRM 마케팅은 단순히 메시지를 보내는 마케팅이 아니라, 사용자의 행동을 기준으로 다음 행동을 설계하는 구조적 작업

추가로, 실무에서 개인화 캠페인이 실제로 어떻게 구현되는지(예: 추천 API, Connected Content 활용 방식)이 궁금해짐

 

핵심 개념 :

  1. 첫 구매 온보딩 CRM
  2. CRM에서 가장 큰 성과를 만들 수 있는 지점은 회원가입 이후 첫 구매까지의 구간이며, 이 단계의 전환율 관리가 전체 마케팅 효율에 큰 영향을 준다.
  3. 행동 기반 CRM 설계
  4. CRM은 일괄 발송이 아니라, 사용자의 검색·방문·이탈 같은 행동을 기준으로 적절한 타이밍에 메시지를 보내는 방식이다.
  5. 설계와 실험 중심의 CRM
  6. CRM 성과는 메시지 자체보다 타겟과 타이밍을 어떻게 설계했는지에 달려 있으며, 실험군·대조군 비교를 통해 효과를 검증한다.

용어 정리 :

  • CRM (Customer Relationship Management Marketing) : 기존 고객과의 관계를 관리해 재방문·재구매를 유도하는 마케팅. 신규 유입보다는 ‘이미 들어온 고객을 어떻게 유지하고 성장시킬지’에 초점이 맞춰져 있다.
  • 온보딩(Onboarding) : 회원가입 이후 사용자가 서비스에 적응하고 첫 행동(특히 첫 구매)을 하도록 돕는 과정. CRM에서는 첫 구매 전환율을 높이는 핵심 단계로 다뤄진다.
  • 트리거(Trigger) : CRM 캠페인이 시작되는 기준이 되는 사용자 행동. 예를 들어 상품 검색, 상세 페이지 방문, 장바구니 담기 등이 트리거가 될 수 있다.
  • 실험군 / 대조군 : CRM 메시지를 받은 그룹과 받지 않은 그룹을 나누어 캠페인의 실제 효과를 검증하는 방식. 두 그룹의 전환율 차이를 통해 성과를 판단한다.
  • 개인화 CRM : 모든 고객에게 동일한 메시지를 보내는 방식이 아니라, 고객의 행동·관심사·이력을 기반으로 각기 다른 메시지를 발송하는 CRM 방식이다.
  • Connected Content / 추천 API : 사용자 행동에 맞춰 상품 정보나 추천 콘텐츠를 자동으로 불러와 메시지에 삽입하는 기술. 수작업 없이 개인화된 CRM을 가능하게 한다.
  • CRM 레벨(Level 1~3) : CRM 운영 성숙도를 단계로 나눈 개념으로, 수작업 중심(Level 1) → CRM 툴 활용(Level 2) → 데이터·자동화 고도화(Level 3)로 발전한다.