The Use of Machine Learning in Analyzing Consumer Behavior for Enhanced CRM Strategies 리뷰

전통적인 소비자 행동 데이터를 머신러닝으로 분석하여 CRM(고객관계관리) 전략을 강화하는 방법론을 제시하는 연구로, WEB3 환경에 맞는 데이터 기반 고객 분류의 기초 설계도를 제공한다.

논문 요약

논문 제목: The Use of Machine Learning in Analyzing Consumer Behavior for Enhanced CRM Strategies
저자: A. T. S., S. D.
게재 학술지: Australian Journal of Data Science and Analytics (AJTSA)
발행 연도: 2023
핵심 요약: 고객 행동 데이터를 머신러닝으로 분석하여 세분화된 소비자 행동 패턴을 도출하고, 그 결과를 CRM 전략에 반영함으로써 개인화 마케팅과 고객관계 관리를 강화하는 방안을 종합적으로 제시한다.

연구 배경

데이터는 21세기의 원유이며, 머신러닝은 이 원유를 정제하여 고객이라는 보물을 찾아내는 가장 강력한 시추 장비이다.

고객관계관리(CRM, Customer Relationship Management)는 기업이 고객과의 관계를 관리하고 개선하여 장기적인 수익을 창출하는 모든 활동을 의미한다. 과거의 CRM이 주로 고객 정보를 기록하고 관리하는 데 그쳤다면, 현대의 CRM은 데이터를 기반으로 고객을 깊이 이해하고 초개인화된 경험을 제공하는 방향으로 진화했다. 이러한 진화의 중심에는 **머신러닝(Machine Learning)**이 있다.

기업들은 이제 고객의 구매 내역, 웹사이트 방문 기록, 앱 사용 패턴 등 방대한 양의 행동 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 머신러닝은 이 데이터 속에 숨겨진 미묘한 패턴을 발견하는 데 탁월한 능력을 보인다. 예를 들어, **군집 분석(Clustering)**을 통해 유사한 행동을 보이는 고객들을 자동으로 그룹화하여 새로운 세그먼트를 발굴할 수 있고, 분류(Classification) 알고리즘을 통해 특정 고객이 미래에 이탈할지 아니면 우수 고객이 될지를 예측할 수 있다. 이 연구는 바로 이러한 머신러닝 기술을 CRM 전략에 어떻게 통합하고 활용하여 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는지에 대한 방법론적 틀을 제시하고자 한다.

해결하려는 문제

방대한 고객 데이터 속에서 ‘누가 우리의 진짜 우수 고객인지’, ‘누가 곧 이탈할 것 같은지’를 직감이나 단순 통계가 아닌 데이터 기반으로 정확히 찾아내고, 이를 통해 마케팅 자원을 효율적으로 사용하는 문제를 다룬다.

모든 고객은 동일한 가치를 가지지 않으며, 동일한 마케팅 메시지에 반응하지도 않는다. 하지만 한정된 예산과 인력을 가진 기업이 모든 고객에게 1:1로 맞춤 대응을 하는 것은 불가능에 가깝다. 이로 인해 많은 기업들이 비효율적인 매스 마케팅에 의존하거나, 소수의 VIP 고객 관리에만 집중하여 잠재 가치가 높은 나머지 고객들을 놓치는 우를 범한다.

이 연구는 이러한 비효율의 문제를 데이터 과학으로 해결하고자 한다. 즉, 머신러닝을 활용하여 전체 고객을 가치와 행동 패턴에 따라 의미 있는 여러 그룹으로 객관적으로 나누는 것이다. 이를 통해 ‘지금 당장 잡아야 할 이탈 위험 고객’, ‘약간의 관심만 주면 VIP가 될 잠재 우수 고객’, ‘이미 충성도가 높은 핵심 고객’ 등을 과학적으로 식별할 수 있다. 궁극적인 목표는 각 그룹의 특성에 맞는 최적의 마케팅 액션을 연결하여, 최소의 비용으로 최대의 고객 생애 가치(LTV, Lifetime Value)를 창출하는 것이다.

연구 모형

고객의 구매 내역, 웹사이트 활동 등 행동 데이터를 수집하고, 이를 비지도 학습(군집 분석)과 지도 학습(분류) 알고리즘에 적용하여 고객을 세분화하고 미래 행동을 예측하는 프레임워크를 제시한다.

본 연구는 특정 신기술을 개발하기보다는, 기존에 검증된 머신러닝 방법론들을 CRM 문제 해결을 위해 어떻게 조합하고 적용할 수 있는지에 대한 통합적인 프레임워크를 제안한다. 연구 모형은 크게 두 가지 머신러닝 접근법을 축으로 한다.

비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통한 고객 세분화:
- 사전 정보(레이블) 없이 데이터 자체의 구조를 학습하여 숨겨진 패턴을 발견한다.
- 주로 K-평균(K-Means) 군집 분석과 같은 알고리즘을 사용하여, 고객의 행동 변수(예: 구매 빈도, 평균 구매액 등)를 기반으로 유사한 고객들을 자동으로 그룹화한다. 이를 통해 ‘충성 고객’, ‘일회성 고객’, ‘저가 선호 고객’ 등 새로운 세그먼트를 정의할 수 있다.
지도 학습(Supervised Learning)을 통한 미래 행동 예측:
- 과거의 데이터(입력)와 그 결과(정답 레이블)를 함께 학습하여 미래를 예측하는 모델을 만든다.
- 예를 들어, 과거 고객들의 활동 데이터와 그들이 실제로 이탈했는지 여부(‘이탈’/’유지’ 레이블)를 학습시켜 고객 이탈 예측(Churn Prediction) 모델을 구축한다. 이 모델은 현재 고객의 활동 패턴을 보고 미래의 이탈 가능성을 확률적으로 예측할 수 있다.

데이터 설명

특정 데이터셋을 명시하기보다는, 일반적인 기업 환경에서 수집 가능한 소비자 행동 데이터를 포괄적으로 다룬다.

출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않음. 일반적으로 기업의 내부 데이터베이스, CRM 소프트웨어(예: Salesforce), 이커머스 플랫폼(예: Shopify), 웹 분석 도구(예: Google Analytics) 등에서 수집된 데이터를 활용하는 것을 전제로 한다.
수집 방법: 기업 내부 데이터베이스 쿼리, 외부 서비스의 API 연동, 웹사이트 로그 파일 분석 등 표준적인 데이터 추출 방법을 통해 수집된다.
온체인 여부: 해당 없음 (전통적인 기업 환경의 오프체인 데이터이다).
데이터 변수 설명: CRM을 위한 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 변수 그룹은 다음과 같이 구조화할 수 있으며, 특히 RFM 모델은 고객 행동 분석의 고전적인 출발점이다.
1. RFM 행동 변수 (Classic Behavioral Variables):
  - Recency (최근성): 고객이 마지막으로 상호작용(구매, 방문 등)한 시점으로부터 얼마나 지났는가.
  - Frequency (빈도): 특정 기간 동안 얼마나 자주 상호작용했는가.
  - Monetary (금액): 특정 기간 동안 얼마나 많은 금액을 지출했는가.
2. 인구통계학적 변수 (Demographic Variables):
  - 고객의 기본 정보: 연령, 성별, 거주 지역, 가입 기간 등.
3. 참여/활동 변수 (Engagement Variables):
  - 웹/앱 활동: 웹사이트 방문 횟수, 평균 세션 시간, 장바구니 이용률, 이메일 오픈율 등.

데이터 분석

RFM 분석과 같은 기법으로 고객 가치를 평가하고, 군집 분석을 통해 고객을 세분화하며, 분류 모델을 이용해 고객 이탈 가능성을 예측하는 등 다양한 머신러닝 기법을 적용했다.

본 논문에서 제시하는 데이터 분석 파이프라인은 다음과 같은 단계적 접근을 따른다.

데이터 전처리(Preprocessing): 수집된 원본 데이터의 결측치를 처리하고, 각 변수의 단위를 표준화하여 머신러닝 모델이 데이터를 잘 학습할 수 있도록 준비한다.
고객 가치 평가(Customer Valuation): RFM 분석을 통해 각 고객에게 최근성, 빈도, 금액 점수를 부여하고 이를 종합하여 현재 고객 가치를 직관적으로 평가한다. 이는 머신러닝 모델링 전, 비즈니스 현황을 이해하는 데 도움을 준다.
고객 세분화(Segmentation): 준비된 다양한 행동 변수들을 K-평균 군집 분석 알고리즘에 적용하여, 데이터 내에 자연스럽게 존재하는 고객 그룹들을 식별한다. 각 그룹의 특성을 분석하여 ‘VIP 고객’, ‘이탈 위험 고객’ 등 페르소나를 정의한다.
이탈 예측(Churn Prediction): 과거 데이터를 기반으로 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등의 분류 모델을 학습시켜, 각 고객의 미래 이탈 확률을 계산한다. 이 확률 값을 기준으로 이탈 방지 마케팅의 우선순위를 정할 수 있다.

핵심 결과

머신러닝을 통해 고객을 ‘우수 충성 고객’, ‘이탈 위험 고객’, ‘잠재 가치 고객’ 등 의미 있는 여러 그룹으로 성공적으로 분류할 수 있으며, 이는 마케팅 ROI를 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

이 연구는 머신러NING이 더 이상 기술 부서만의 전문 영역이 아니라, 마케팅 전략의 핵심 도구가 될 수 있음을 명확히 했다. 핵심적인 결과는 다음과 같다.

정확한 고객 식별: 머신러닝은 인간의 직관으로는 발견하기 어려운 데이터 속 패턴을 찾아내어, 기업의 진짜 ‘VIP’와 곧 떠나갈 ‘위험 고객’을 높은 정확도로 식별해냈다.
자원의 효율적 배분: 모든 고객에게 동일한 마케팅 비용을 쓰는 대신, 이탈 확률이 높은 고객에게는 유지 캠페인을, 구매 잠재력이 높은 고객에게는 프로모션을 집중하는 등, 예측된 고객 가치에 따라 자원을 효율적으로 배분할 수 있게 되었다.
개인화된 경험 제공: 세분화된 고객 그룹의 특성(예: ‘저가 상품을 자주 구매하는 고객’)을 이해함으로써, 해당 그룹이 가장 선호할 만한 상품이나 콘텐츠를 추천하는 초개인화 마케팅이 가능해졌다.

결론적으로, 머신러닝 기반의 CRM은 ‘감’이 아닌 ‘데이터’에 근거한 의사결정을 통해 고객 만족도와 기업의 수익성을 동시에 높이는 선순환 구조를 만든다.

시사점

모든 고객을 동일하게 대하는 시대는 끝났으며, 이제는 데이터를 기반으로 각 고객 그룹의 가치와 니즈를 정확히 파악하고 그에 맞는 차별화된 경험을 제공하는 것이 기업의 핵심 경쟁력이다.

본 연구는 모든 산업 분야의 기업들에게 데이터 기반 의사결정의 중요성을 다시 한번 일깨운다. 특히 고객과의 장기적인 관계가 중요한 산업(예: 금융, 유통, 구독 서비스)에서는 머신러닝 기반의 CRM 도입이 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 이제 기업들은 단순히 좋은 제품을 만드는 것을 넘어, 고객 데이터를 분석하고 그 속에서 인사이트를 찾아내는 ‘데이터 역량’을 갖추어야만 치열한 경쟁에서 살아남을 수 있다. 고객을 얼마나 깊이 있게 이해하고, 그 이해를 바탕으로 얼마나 빠르게 개인화된 가치를 제공하느냐가 기업의 성패를 가르는 핵심적인 잣대가 될 것이다.

인사이트

당신의 모든 고객은 똑같이 중요하지 않다: 데이터가 진짜 ‘VIP’를 알려준다.

AI 빅데이터 마케터의 관점에서 이 논문은 데이터 기반 CRM의 ‘정석’을 보여준다. 이 고전적인 방법론을 WEB3 환경에 맞게 재해석하면, 익명의 지갑 주소들 속에서도 비즈니스 성장을 이끌 핵심 고객을 찾아낼 수 있다.

고객 페르소나 예시 (WEB2의 RFM 모델을 WEB3에 적용):
1. ‘WEB3 VIP’: 최근(Recency)까지, 자주(Frequency), 많은(Monetary) 금액의 USDC를 특정 디앱에서 거래한 사용자. 이들은 해당 생태계의 핵심적인 ‘고래’ 또는 ‘파워 유저’이다.
2. ‘잠재적 큰손 (Potential Gem)’: 거래 금액(Monetary)은 크지만, 거래 빈도(Frequency)는 낮고 마지막 거래(Recency)가 오래된 사용자. 한 번의 큰 투자 이후 활동이 뜸한 상태로, 약간의 관심만으로도 다시 VIP가 될 잠재력이 매우 크다.
3. ‘이탈 위험 충성고객 (At-Risk Loyalist)’: 과거에는 거래 빈도(Frequency)가 매우 높았지만, 최근(Recency) 몇 달간 아무런 활동이 없는 사용자. 이들은 과거의 충성 고객이었으나 현재는 이탈 직전 상태로, 적극적인 ‘Win-back’ 전략이 시급하다.
실질적인 마케팅 액션 제안:
1. VIP 대상 독점 혜택: ‘WEB3 VIP’ 페르소나로 분류된 지갑 그룹에게는 더 높은 스테이킹 이자율, 거버넌스 투표 가중치 부여, 서비스 수수료 감면 등 실질적인 혜택을 제공하여 락인(Lock-in) 효과를 극대화한다.
2. 잠재 고객 대상 너처링(Nurturing) 캠페인: ‘잠재적 큰손’에게는 그들이 마지막으로 이용했던 서비스의 업데이트 소식이나, 그들의 투자 성향에 맞는 새로운 고수익 상품을 소개하는 타겟 에어드랍이나 알림을 보내 재방문을 유도한다.
3. 이탈 방지 ‘Win-back’ 캠페인: ‘이탈 위험 충성고객’ 그룹에게는 “We Miss You!” 메시지와 함께, 복귀 시 특별 보너스를 제공하는 캠페인을 진행하거나, 서비스 불만족에 대한 피드백을 요청하는 설문조사를 실시하여 이탈 원인을 파악하고 개선한다.