Decoding Blockchain Data for Research in Marketing: New Insights Through an Analysis of Share of Wallet 리뷰

블록체인 거래 데이터를 마케팅 연구에 활용하기 위한 방법론을 제시하며, 특히 고객의 ‘지갑 점유율(Share of Wallet)’과 같은 핵심적인 CRM 지표를 온체인 상에서 어떻게 측정하고 분석할 수 있는지 보여준다.

논문 요약

  • 논문 제목: Decoding Blockchain Data for Research in Marketing: New Insights Through an Analysis of Share of Wallet
  • 저자: B. Hanneke 외
  • 게재 학술지: International Journal of Research in Marketing
  • 발행 연도: 2024
  • 핵심 요약: 블록체인 데이터가 마케팅 연구에 제공하는 전례 없는 기회를 탐색한 개념적, 방법론적 연구이다. 특히, 기존에는 측정이 불가능했던 핵심 마케팅 지표인 ‘고객 지갑 점유율(Share of Wallet)’을, 모든 거래가 투명하게 공개되는 블록체인의 특성을 활용하여 직접 측정하는 방법론을 제시했다. 이를 위해 ‘지갑 크기’, ‘잠재 지갑 크기’ 등 새로운 온체인 분석 지표를 정의하고, 이것이 어떻게 고객 충성도와 잠재 가치를 평가하는 데 활용될 수 있는지 논의했다.

연구 배경

당신의 고객이 당신의 가게에서 10만 원을 썼을 때, 그는 다른 가게에서는 돈을 전혀 쓰지 않는 충성 고객일까, 아니면 총 100만 원 중 일부만 당신에게 쓰는 여러 고객 중 하나일까? 이 연구는 블록체인 기술이 마케터들의 오랜 숙원이었던 이 질문에 대한 답을 줄 수 있음을 보여준다.

전통적인 마케팅 데이터 분석의 가장 큰 한계는 **’데이터 사일로(Data Silo)’**였다. 기업은 자사 고객이 자사 플랫폼에서 어떻게 행동하는지에 대한 데이터는 가지고 있지만, 그 고객이 경쟁사에서는 어떻게 행동하는지에 대한 데이터는 전혀 알 수 없었다. 이는 마치 한쪽 눈을 가리고 시장을 보는 것과 같았다.

이러한 한계 때문에, 마케터들에게 가장 중요하지만 측정하기 어려웠던 지표가 바로 **’고객 지갑 점유율(Share of Wallet, SOW)’**이다. SOW는 특정 카테고리에 대한 한 고객의 총지출 중, 자사 제품/서비스에 지출하는 금액의 비율을 의미한다.

  • SOW = (자사 제품에 대한 지출액) / (해당 카테고리에 대한 총지출액)

SOW가 높은 고객은 충성 고객이며, SOW가 낮은 고객은 아직 성장 잠재력이 남아있는 고객이다. 하지만 분모에 해당하는 ‘총지출액’을 알 수 없었기 때문에, SOW는 주로 설문조사에 의존하여 추정될 수밖에 없었다.

하지만 블록체인 기술의 등장은 이 모든 것을 바꾸었다. 퍼블릭 블록체인(이더리움 등) 위의 모든 거래는 원칙적으로 모든 사람이 볼 수 있도록 투명하게 공개된다. 이는 특정 지갑 주소(0x...)가 A라는 dApp뿐만 아니라, 그의 경쟁자인 B, C dApp과 얼마나 많은 거래를 했는지를 모두 분석할 수 있게 되었음을 의미한다.

본 연구는 바로 이 블록체인의 투명성이 마케팅 연구에 가져올 혁명적인 변화에 주목하고, 특히 SOW라는 핵심 지표를 온체인 데이터로 측정하고 분석하기 위한 구체적인 방법론적 프레임워크를 제시한다.

해결하려는 문제

기업이 자사 고객 데이터만 볼 수 있었던 기존 마케팅 분석의 ‘데이터 사일로’ 한계를 극복하고, 모든 거래가 투명한 블록체인 데이터를 활용하여 경쟁사를 포함한 전체 시장에서의 ‘고객 지갑 점유율’을 직접 측정하고 분석하는 방법론을 제시한다.

이 연구가 해결하고자 하는 핵심 문제는, 마케팅 분야의 오랜 난제였던 **’경쟁 환경을 포함한 전체 고객 행동 분석의 부재’**이다. 기존 CRM 분석은 ‘우리 고객이 우리에게 어떻게 행동하는가’에만 집중했다. 하지만 더 중요한 질문은 다음과 같다.

  • 우리 VIP 고객은 다른 경쟁사도 함께 이용하는가, 아니면 우리에게만 충성하는가?
  • 우리에게서 이탈한 고객은 시장을 완전히 떠난 것인가, 아니면 경쟁사로 이동한 것인가?
  • 우리에게는 소액만 쓰는 고객이, 사실은 다른 경쟁사에서는 엄청난 금액을 쓰는 ‘고래’ 고객은 아닐까?

이러한 질문에 답할 수 없었기 때문에, 기업의 마케팅 전략은 종종 ‘우물 안 개구리’식의 반쪽짜리 분석에 기반할 수밖에 없었다. 본 연구는 블록체인 데이터를 통해 이 우물 밖으로 나와, 시장의 전체적인 그림 속에서 우리 고객과 우리의 위치를 객관적으로 파악하는 새로운 분석 방법론을 수립하는 것을 목표로 한다.

연구 모형

블록체인 거래 데이터를 디코딩하여 개별 지갑의 활동을 재구성하고, 이를 바탕으로 ‘지갑 크기’, ‘잠재 지갑 크기’, ‘총 지갑 크기’ 등 새로운 온체인 지갑 점유율(Share of Wallet) 측정 지표를 정의하고 그 계산 방법을 제안한다.

본 연구는 온체인 데이터로부터 SOW를 측정하기 위한 개념적, 방법론적 프레임워크를 제안한다. 이는 새로운 알고리즘 개발이 아닌, 기존 마케팅 개념을 새로운 데이터 환경에 맞게 재정의하고 측정법을 제시하는 연구이다.

  1. 블록체인 데이터 디코딩 (Data Decoding):
    • 첫 단계는 원시적인 온체인 데이터를 마케팅 분석에 활용 가능한 형태로 가공하는 것이다. 트랜잭션 로그를 디코딩하여, 각 거래가 어떤 지갑 주소에 의해, 어떤 **dApp(스마트 컨트랙트)**과, 어떤 **자산(토큰)**을 사용하여, 얼마만큼의 가치로 이루어졌는지를 식별한다.
  2. Web3 지갑 점유율(SOW) 지표의 재정의:
    • 전통적인 SOW 개념을 Web3 환경에 맞게 다음과 같이 구체적인 측정 지표로 재정의한다.
      • 지갑 크기 (Wallet Size, WS): 특정 기간 동안, 한 지갑이 **우리 dApp(Focal Firm)**과 거래한 총가치.
      • 잠재 지갑 크기 (Potential Wallet Size, PWS): 특정 기간 동안, 한 지갑이 우리 dApp 및 모든 직접적인 경쟁 dApp들과 거래한 총가치.
      • 총 지갑 크기 (Total Wallet Size, TWS): 특정 기간 동안, 한 지갑이 블록체인 위에서 발생시킨 모든 거래의 총가치.
  3. 지갑 점유율 계산:
    • 재정의된 지표를 바탕으로, 특정 dApp에 대한 한 지갑의 SOW를 SOW = WS / PWS 라는 공식으로 직접 계산한다.

이러한 프레임워크를 통해, 마케터는 이전에는 불가능했던 방식으로 고객의 충성도와 잠재 가치를 매우 정밀하게 측정할 수 있게 된다.

데이터 설명

이더리움과 같은 퍼블릭 블록체인의 전체 거래 데이터를 분석 대상으로 하며, 이는 모든 사용자의 활동이 투명하게 기록된 온체인(On-chain) 빅데이터이다.

  • 출처: 본 연구는 개념적 방법론을 제시하므로 특정 데이터셋을 명시하지는 않았지만, **이더리움(Ethereum)**과 같은 주요 퍼블릭 블록체인의 거래 데이터 전체를 분석 대상으로 상정한다. 이는 온체인(On-chain) 데이터에 해당한다.
  • 수집 방법: Google BigQuery의 공개 블록체인 데이터셋, Nansen, 혹은 Dune Analytics와 같은 온체인 데이터 분석 플랫폼을 통해 대규모 트랜잭션 데이터를 수집하고 분석하는 것을 가정한다.
  • 데이터 변수 설명: 본 연구는 원본 온체인 데이터로부터 마케팅 분석에 유용한 고차원의 핵심 지표를 생성하는 데 초점을 맞춘다.
    • 기초 온체인 데이터:
      • block_timestamp: 트랜잭션 발생 시간
      • wallet_address: 사용자 지갑 주소
      • dapp_address: 상호작용한 dApp의 컨트랙트 주소
      • transaction_value: 거래 가치 (예: USDC 전송량)
      • token_address: 거래된 토큰의 컨트랙트 주소
    • 핵심 파생 지표 (Key Proposed Metrics):
      • 지갑 크기 (Wallet Size - WS): 특정 기간 동안, 한 wallet_address가 특정 dapp_address와 거래한 transaction_value의 총합.
      • 잠재 지갑 크기 (Potential Wallet Size - PWS): 특정 기간 동안, 한 wallet_address가 특정 dapp_address 및 그 경쟁 dApp들(예: 모든 DEX 컨트랙트 주소)과 거래한 transaction_value의 총합.
      • 총 지갑 크기 (Total Wallet Size - TWS): 특정 기간 동안, 한 wallet_address가 발생시킨 모든 transaction_value의 총합.
      • 지갑 점유율 (Share of Wallet - SOW): 계산된 WS / PWS.
      • 카테고리 지출 비중 (Share of Total Wallet): 계산된 PWS / TWS. (예: 한 지갑의 총 지출액 중 DeFi 카테고리 지출액의 비중)

데이터 분석

제안된 방법론을 통해, 개별 지갑 주소의 온체인 거래 기록만으로 해당 고객의 특정 dApp에 대한 충성도(지갑 점유율)를 정량적으로 측정할 수 있으며, 이를 통해 고객 가치를 더 정확하게 평가할 수 있음을 보였다.

본 연구의 분석은 제안된 SOW 측정 방법론이 어떻게 새로운 마케팅 인사이트를 제공하는지를 예시를 통해 보여주는 방식으로 이루어졌다.

예를 들어, 특정 DEX(탈중앙화 거래소) ‘A’를 분석 대상으로 삼는다고 가정하자.

  • 고객 1: A DEX에서 월 100만 달러를 거래하고, 다른 DEX에서는 전혀 거래하지 않는다.
    • WS = 100만, PWS = 100만, SOW = 100%.
  • 고객 2: A DEX에서 월 100만 달러를 거래하지만, 다른 경쟁 DEX들에서도 총 900만 달러를 거래한다.
    • WS = 100만, PWS = 1000만, SOW = 10%.

전통적인 CRM 분석에서는 두 고객 모두 동일한 ‘월 거래액 100만 달러’의 우수 고객으로 보일 뿐이다. 하지만 SOW 분석을 통해, 고객 1은 매우 충성스러운 핵심 고객인 반면, **고객 2는 아직 성장 잠재력이 무궁무진한 ‘고가치 멀티호머(Multi-homer)’**임을 명확히 알 수 있다. 이 두 고객에게는 전혀 다른 마케팅 전략을 적용해야 한다. 이처럼, SOW 분석은 고객 가치를 훨씬 더 깊이 있고, 전략적인 관점에서 평가할 수 있게 해준다.

핵심 결과

블록체인의 투명성은 마케터가 경쟁사의 거래 데이터까지 포함하여 고객의 ‘전체 지갑’을 분석하는 것을 가능하게 만들며, 이는 전통적인 마케팅 분석에서는 불가능했던 새로운 차원의 고객 이해를 제공한다.

이 연구의 핵심 결과는 마케팅 분석의 패러다임 전환 가능성을 제시한 것이다. 블록체인 데이터의 등장은, 수십 년간 마케팅 연구와 실무를 가로막았던 ‘데이터 사일로’의 벽을 허물어뜨렸다.

이제 기업들은 더 이상 자사의 데이터라는 ‘우물 안’에 갇혀 있을 필요가 없다. 블록체인이라는 투명한 광장 위에서, 모든 참여자들의 행동을 종합적으로 분석할 수 있게 되었다.

이 연구는 ‘지갑 점유율(SOW)’이라는 고전적인 마케팅 지표를 이 새로운 데이터 환경에 적용하는 구체적인 방법론을 제시함으로써, 이 혁명적인 변화를 학문적, 실무적으로 활용할 수 있는 첫 단추를 끼웠다. 이는 온체인 데이터가 단순히 기술적 분석의 대상을 넘어, 정교한 마케팅 과학의 새로운 연구 대상이 될 수 있음을 증명한 것이다.

시사점

마케팅 연구자와 실무자들은 블록체인 데이터를 기존의 분석 프레임워크(예: 지갑 점유율)와 결합하여 활용해야 하며, 이를 통해 더 정확한 고객 가치 평가, 정교한 세분화, 그리고 효과적인 경쟁 전략 수립이 가능하다.

이 연구는 마케팅 분야에 다음과 같은 중요한 시사점을 제공한다.

첫째, 온체인 데이터는 마케터들에게 ‘기회의 땅’이다. 블록체인 데이터는 고객의 전체적인 구매 행동, 경쟁사 이용 현황, 고객 간의 자금 흐름 등, 과거에는 상상할 수 없었던 풍부한 정보를 담고 있다. 마케터들은 이 새로운 데이터 소스를 적극적으로 탐색하고, 자사의 비즈니스 문제에 적용하려는 노력이 필요하다.

둘째, 새로운 데이터에는 새로운 분석 방법론이 필요하다. 이 논문은 기존의 마케팅 개념(SOW)을 새로운 데이터 환경에 맞게 ‘재정의’하고 ‘측정’하는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다. 앞으로 SOW뿐만 아니라 고객 생애 가치(LTV), 고객 획득 비용(CAC) 등 다양한 핵심 마케팅 지표들을 온체인 데이터 기반으로 새롭게 정의하고 측정하는 후속 연구가 활발히 이루어질 것이다.

인사이트

고객의 ‘지갑’을 열기 전에, 고객의 ‘지갑 점유율’을 먼저 읽어라.

이 논문은 경쟁 전략의 핵심을 짚어준다. 시장 점유율을 높이는 가장 좋은 방법은, 우리에게 돈을 전혀 쓰지 않는 고객을 설득하는 것보다, 이미 우리에게 돈을 쓰고 있지만, 경쟁사에게는 더 많은 돈을 쓰고 있는 고객의 마음을 돌리는 것일 수 있다. 블록체인 데이터와 SOW 분석은 바로 그 ‘마음을 돌려야 할’ 핵심 고객이 누구인지 정확히 알려주는 최고의 나침반이다.

  • 페르소나 예시: “Web3 CRM 전략가, 셰어 셰릴(Share Sheryl)”
    • 특징: 셰릴은 대형 DeFi 프로토콜 유니스왑의 마케팅 팀장이다. 그녀는 단순히 유니스왑 내의 총 거래량(TVL)만 보지 않는다. 그녀는 이 논문의 방법론을 활용하여, **유니스왑 사용자들의 ‘잠재 지갑 크기(PWS)’**를 분석한다. 그녀는 자사 VIP 고객인 ‘고래 월리’가 유니스왑에서 월 100만 USDC를 거래하지만(WS=100만), 경쟁사인 스시스왑과 커브에서도 합쳐서 200만 USDC를 거래(PWS=300만)한다는 사실을 발견한다. 월리의 **유니스왑에 대한 지갑 점유율(SOW)은 33%**에 불과하며, 아직 67%의 성장 잠재력이 남아있음을 파악한다.
    • 데이터 기반 행동: Dune Analytics나 자체 노드 데이터를 통해 특정 dApp 카테고리(예: DEX)의 모든 컨트랙트 주소를 정의하고, 개별 지갑의 WS, PWS, SOW를 계산하는 대시보드를 구축하여 모니터링함.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안:
    1. 지갑 점유율(SOW) 기반 잠재 가치 세분화: 고객을 현재 거래량(WS)뿐만 아니라, SOW를 기준으로 세분화한다. ‘월리’와 같이 WS는 높지만 SOW가 낮은 ‘성장 잠재력이 큰 고래’ 고객 그룹을 핵심 타겟으로 식별한다.
    2. 경쟁사 고객 뺏어오기(Share-of-Wallet Expansion): 이 ‘성장 잠재력이 큰 고래’ 그룹에게, 그들이 주로 사용하는 경쟁 프로토콜(스시스왑, 커브)보다 더 나은 거래 수수료, 더 깊은 유동성 풀, 또는 더 나은 UX를 제공하는 맞춤형 마이그레이션 캠페인을 진행한다. “스시스왑의 유동성을 클릭 한 번으로 유니스왑 V3로 옮기고, 더 높은 집중 유동성(CL) 수수료 수익을 경험하세요!”와 같은 구체적인 메시지로 이들의 지갑 점유율을 뺏어온다.
    3. SOW 증대를 위한 생태계 확장: SOW가 낮은 고객들이 우리 생태계에 없는 어떤 종류의 dApp(예: 대출, 파생상품)을 주로 사용하는지 분석한다. 해당 기능을 자체적으로 개발하거나, 관련 상위 프로토콜과 파트너십을 맺어 통합 서비스를 제공함으로써, 고객이 다른 곳으로 갈 필요 없이 우리 생태계 내에서 모든 금융 활동을 해결하게 만들어 SOW를 자연스럽게 높인다.

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