고객 거래 데이터를 활용한 마케팅 자원 최적 재배치 방법론 개발 리뷰

고객의 생애 가치(LTV)와 마케팅 반응 확률을 예측하고, 이를 바탕으로 한정된 마케팅 예산을 어떤 고객에게 얼마나 배분해야 투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있는지에 대한 최적화 방법론을 제시한다.

논문 요약

  • 논문 제목: 고객 거래 데이터를 활용한 마케팅 자원 최적 재배치 방법론 개발
  • 저자: 김수래
  • 게재 학술지: 한성대학교 대학원 (석사학위논문)
  • 발행 연도: 2015
  • 핵심 요약: 고객 거래 데이터를 분석하여 개별 고객의 생애 가치(LTV)와 마케팅 반응 확률을 예측하는 모델을 만들었다. 이 예측값을 기반으로, 제한된 마케팅 자원을 각 고객에게 어떻게 차등적으로 배분해야 전체 ROI를 극대화할 수 있는지를 계산하는 수리적 최적화 알고리즘을 개발하고 그 효과를 검증했다.

연구 배경

모든 고객이 동일한 가치를 가지지 않는다는 사실에서 출발하여, 기업의 한정된 자원을 ‘누구에게, 얼마나’ 집중해야 가장 큰 성과를 얻을 수 있을지에 대한 과학적 해답을 찾고자 한다.

현대 마케팅의 핵심은 ‘선택과 집중’이다. 모든 고객에게 동일한 마케팅 메시지와 혜택을 제공하는 매스 마케팅(Mass Marketing)은 비효율적이라는 인식이 확산되면서, **고객 가치 기반 마케팅(Value-based Marketing)**이 중요한 전략으로 자리 잡았다. 이는 고객을 가치에 따라 등급을 나누고, 우량 고객에게 더 많은 자원을 투자하여 장기적인 관계를 구축하고 수익성을 높이는 접근법이다.

이러한 전략의 중심에는 **고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, LTV)**라는 개념이 있다. LTV는 한 명의 고객이 기업과의 전체 거래 기간 동안 창출할 것으로 예측되는 총이익의 현재 가치를 의미한다. 기업은 LTV가 높은 고객을 식별하고 이들의 만족도를 높이는 데 집중함으로써 지속 가능한 성장을 도모할 수 있다.

하지만 단순히 LTV가 높다고 해서 무조건 많은 마케팅 비용을 쓰는 것이 정답은 아니다. 마케팅 활동에 전혀 반응하지 않는 고객에게 자원을 투자하는 것은 낭비일 뿐이다. 따라서 LTV와 더불어 **마케팅 반응 확률(Response Probability)**을 함께 고려해야 한다.

본 연구는 바로 이 지점에서 출발한다. 고객의 LTV와 반응 확률을 데이터 기반으로 예측하고, 이를 바탕으로 ‘어떤 고객에게 마케팅 자원을 배분해야 하는가’라는 문제를 **최적화(Optimization)**라는 과학적 방법론을 통해 해결하고자 한다.

해결하려는 문제

모든 고객에게 동일한 마케팅 비용을 쓰는 비효율을 넘어, 각 고객의 가치와 반응성에 따라 자원을 차등적으로 배분하여 전체 마케팅 ROI를 극대화하는 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축한다.

기업의 마케팅 예산은 항상 제한적이다. 마케터는 이 한정된 예산을 가지고 ‘최대의 효과’를 내야 하는 과제를 안고 있다. 예를 들어, 1억 원의 쿠폰 예산이 있을 때, 모든 고객에게 1만 원짜리 쿠폰을 나눠주는 것이 최선일까? 아니면 LTV가 높은 우량 고객에게 5만 원짜리 쿠폰을 집중적으로 제공하는 것이 나을까? 혹은 구매를 망설이는 고객에게만 쿠폰을 주는 것이 효과적일까?

이러한 마케팅 자원 배분(Marketing Resource Allocation) 문제는 대부분 마케터의 직관이나 과거 경험에 의존해 결정되어 왔다. 이는 자원의 비효율적인 사용과 잠재적 수익 기회 상실로 이어질 수 있다.

본 연구는 이러한 의사결정 과정을 데이터와 알고리즘에 기반한 과학적 영역으로 끌어오고자 한다. 고객 개개인의 가치와 반응성을 정량적으로 예측하고, 이를 바탕으로 ‘어떤 고객에게 얼마의 비용을 쓰는 것이 회사 전체의 이익을 최대화하는가?’라는 최적화 문제를 수학적으로 정의하고 그 해답을 찾는 방법론을 개발하는 것을 핵심 목표로 삼는다.

연구 모형

고객 거래 데이터로부터 LTV와 마케팅 반응률을 예측하는 모델을 구축하고, 이를 제약 조건과 목적 함수로 하는 최적화 알고리즘을 통해 고객 그룹별 최적 마케팅 비용을 도출한다.

본 연구의 방법론은 **’예측 후 최적화(Predict-then-Optimize)’**라는 2단계 프레임워크를 기반으로 한다.

  1. 1단계: 예측 모델링 (Predictive Modeling)
    • 고객 생애 가치(LTV) 예측: 고객의 과거 거래 데이터(예: 구매 주기, 구매 금액 등)를 사용하여 미래에 발생시킬 가치를 예측하는 모델을 구축한다.
    • 마케팅 반응률 예측: 과거 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응 데이터를 분석하여, 새로운 마케팅 활동에 각 고객이 얼마나 긍정적으로 반응할지를 확률적으로 예측하는 모델을 구축한다.
  2. 2단계: 자원 배분 최적화 (Resource Allocation Optimization)
    • 1단계에서 예측된 LTV와 반응률을 입력값으로 사용하여 수리적 최적화 모델을 수립한다.
    • 목적 함수 (Objective Function): Maximize(전체 마케팅 캠페인의 총 투자 대비 수익(ROI))
      • ROI는 (마케팅으로 인한 추가 수익 – 마케팅 비용) / 마케팅 비용으로 계산된다.
    • 제약 조건 (Constraints): Sum(모든 고객에게 사용된 마케팅 비용) ≤ 전체 마케팅 예산
    • 이 수리 모델을 최적화 알고리즘(예: 선형 계획법, 정수 계획법 등)으로 풀어서, 각 고객 또는 고객 그룹에게 할당해야 할 최적의 마케팅 비용을 도출한다.

이 모형을 통해, 마케터는 예산 제약 하에서 ROI를 극대화할 수 있는 최상의 자원 배분 포트폴리오를 얻게 된다.

데이터 설명

특정 기업의 고객 거래 이력 데이터를 활용했으며, 고객별 구매 패턴, 인구통계 정보 등을 포함하는 오프체인(Off-chain) 데이터이다.

  • 출처: 논문에 구체적인 기업명이나 데이터 출처는 명시되지 않았으나, 국내 특정 기업과의 협력을 통해 확보한 실제 고객 거래 데이터로 추정된다. 이는 기업의 내부 CRM 시스템이나 데이터베이스에서 관리되는 오프체인(Off-chain) 데이터이다.
  • 수집 방법: 기업 내부 데이터웨어하우스(DW)에서 SQL 쿼리 등을 통해 고객 정보 및 거래 이력 데이터를 추출했을 것으로 보인다.
  • 데이터 변수 설명: 최적화 모델을 구축하기 위해 다음과 같은 다양한 계층의 변수들이 활용되었을 것으로 추정된다.
    • 고객 프로필 정보 (Customer Profile Data)
      • CustomerID: 고객 고유 식별자
      • Age, Gender: 인구통계 정보
      • JoinDate: 최초 가입일
    • 과거 거래 행동 정보 (Past Transaction Behavior Data)
      • PurchaseDate: 구매 일자
      • PurchaseAmount: 구매 금액
      • ItemsPurchased: 구매 상품 목록
      • DiscountApplied: 할인 적용 여부 및 금액
    • 예측 모델을 위한 파생 변수 (Derived Variables for Prediction)
      • LTV 예측용 변수: Recency, Frequency, Monetary (RFM) 지표, 평균 구매 주기, 평균 구매액 등.
      • 반응률 예측용 변수: 과거 특정 캠페인(예: 할인 쿠폰)에 대한 반응 여부, 특정 상품 카테고리에 대한 선호도 등.

데이터 분석

고객 데이터를 바탕으로 LTV와 마케팅 반응률을 예측한 뒤, 이를 입력값으로 사용하여 자원배분 최적화 시뮬레이션을 수행하고 기존 방식 대비 ROI 개선 효과를 검증했다.

본 연구의 데이터 분석은 예측 모델 구축과 최적화 시뮬레이션의 두 가지 핵심 과정으로 진행되었다.

첫째, 예측 모델 구축 단계에서는 고객의 과거 거래 데이터를 사용하여 LTV와 마케팅 반응률을 예측했다. 이를 위해 통계적 회귀 모델이나 머신러닝 알고리즘을 활용하여, 각 고객별로 미래 가치(LTV 점수)와 반응 가능성(반응 확률 점수)을 계산했다. 이 예측 점수들은 다음 단계인 최적화 모델의 핵심 입력 자료가 된다.

둘째, 최적화 시뮬레이션 단계에서는 예측된 점수들을 바탕으로, 주어진 마케팅 예산을 어떻게 배분해야 ROI가 극대화되는지를 계산했다. 이 과정에서 연구자는 여러 시나리오를 비교 분석했다.

  • 시나리오 1 (As-Is): 모든 고객에게 동일한 마케팅 비용을 할당하는 획일적 방식.
  • 시나리오 2 (To-Be): 본 연구에서 제안한 최적화 알고리즘을 통해 LTV와 반응률에 따라 마케팅 비용을 차등적으로 배분하는 방식.

시뮬레이션 결과, 제안된 최적화 모델(시나리오 2)이 기존의 획일적인 방식(시나리오 1)에 비해 훨씬 더 높은 총 ROI를 달성함을 보였다. 이는 데이터 기반의 차별적 자원 배분이 실질적인 비즈니스 성과 향상으로 이어진다는 것을 의미한다.

핵심 결과

LTV와 반응률에 기반한 최적화된 마케팅 자원 배분은 기존의 획일적인 배분 방식에 비해 월등히 높은 ROI를 달성함을 시뮬레이션을 통해 증명했다.

본 연구의 가장 중요한 결과는 데이터 기반의 마케팅 자원 최적화가 실제로 효과가 있음을 정량적으로 입증했다는 점이다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법론은 동일한 마케팅 예산을 사용하더라도, 자원을 누구에게 집중하고 누구에게는 줄여야 할지를 스마트하게 결정함으로써 총이익을 극대화했다.

구체적으로, 최적화 모델은 LTV와 반응률이 모두 높은 고객 그룹에게는 더 많은 마케팅 자원(예: 더 큰 할인 혜택, 적극적인 홍보)을 집중적으로 할당했다. 반면, LTV가 낮거나 마케팅에 거의 반응하지 않는 고객 그룹에게는 자원 투입을 최소화했다. 이처럼 ‘될성부른 나무에 떡잎부터 알아보고 물을 더 주는’ 전략을 통해, 낭비되는 마케팅 비용을 줄이고 잠재적 수익을 극대화하여 전체적인 ROI를 크게 향상시킬 수 있었다.

시사점

데이터 기반의 고객 세분화와 예측 모델링은 그 자체로 끝이 아니라, ‘최적화’를 통해 실질적인 비즈니스 성과(ROI)로 연결될 때 진정한 가치를 발휘한다.

이 연구는 데이터 분석을 비즈니스에 적용하고자 하는 실무자들에게 다음과 같은 중요한 시사점을 제공한다.

첫째, 분석의 최종 목표는 ‘실행(Action)’이다. 고객을 그룹으로 나누고(Segmentation), 미래 행동을 예측하는(Prediction) 것은 매우 중요하지만, 그 자체만으로는 수익을 창출하지 못한다. 이 연구는 분석 결과를 ‘어떻게 실행에 옮길 것인가’에 대한 구체적인 해답, 즉 **’최적화(Optimization)’**라는 다리를 제시한다. 고객 분석의 최종 목표는 항상 ROI 극대화와 같은 비즈니스 목표 달성에 있어야 한다.

둘째, 모든 고객을 공평하게 대하는 것이 항상 최선은 아니다. 제한된 자원 하에서는 고객의 가치에 따라 차별적인 전략을 구사하는 것이 합리적이다. 이 연구는 이러한 차별적 마케팅이 더 이상 ‘감’이 아닌 ‘데이터’에 기반하여 과학적으로 이루어져야 함을 보여준다.

인사이트

모든 고객을 사랑하되, 모든 고객에게 똑같이 투자하지는 말라. 데이터가 가장 사랑해야 할 고객을 알려준다.

AI 빅데이터 마케터의 관점에서 이 논문은 고객 데이터 활용의 ‘궁극적인 단계’를 보여준다. 고객을 이해하고(Segmentation), 미래를 예측하는(Prediction) 것을 넘어, 자원을 가장 효율적으로 사용하여 최고의 결과를 만들어내는 ‘최적의 의사결정(Optimization)’ 단계로 나아가는 길을 제시한다.

  • 고객 페르소나 예시: “고래 투자자, 캐피탈 그룹”
    • 특징: 이 지갑은 USDC를 활용하여 대규모의 유동성을 제공하고, 새로운 프로토콜에 거액을 투자하는 기관 투자자다. 이들은 LTV가 매우 높고, 신규 투자 상품 제안과 같은 특정 유형의 마케팅에 대한 반응 확률도 높을 것으로 예상되는 최우량 고객 세그먼트다.
    • 데이터 기반 행동 추정: 총 거래액(Monetary)이 최상위권이며, 여러 프로토콜에 걸쳐 대규모 자산을 예치하고 활발히 활동함.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안:
    1. 전략적 자원 집중 (Strategic Resource Concentration): 이 ‘고래’ 세그먼트를 유지하고 만족시키는 데 마케팅 예산의 상당 부분을 집중한다. 이들에게는 전담 계정 관리자를 배정하고, 일반 사용자에게는 공개되지 않는 **프라이빗 투자 기회(Private Deal)**를 우선적으로 제공하는 등 차별화된 자원을 투입한다.
    2. 맞춤형 인센티브 최적화: 최적화 모델을 통해 이 세그먼트의 반응을 효과적으로 이끌어낼 수 있는 최적의 인센티브 수준(예: 추가 토큰 보상률, 수수료 할인율)을 계산하여 제공한다. 너무 과하지도, 부족하지도 않은 ‘최적점’을 찾아 ROI를 극대화한다.
    3. LTV 극대화를 위한 파트너십: 이들이 주로 상호작용하는 다른 프로토콜들을 분석하여, 해당 프로토콜들과의 파트너십을 통해 이들의 LTV를 더욱 높일 수 있는 공동 상품이나 서비스를 개발한다. 이는 개별 마케팅을 넘어 생태계 차원의 최적화에 해당한다.

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