strategy for win back lapsed customers

strategy for win back lapsed customers

리워드 제공 offer rewards for customer loyalty

로열티 프로그램을 하여 지속해서 서비스를 사용하는 이유를 제공해주고, 주변인들에게 추천할 만한 이유를 제공함

로열티 프로그램에는 무료배송, early access(?), 특별할인, 기프트카드, 개인화된 오퍼 등을 제공

(68% 고객들은 자신의 구매 내역을 기반으로 개인화된 할인을 제공하는 서비스에서 쇼핑하는 것을 중요하게 생각함)

 

→ 개인화된 오퍼제공

targeted coupons targeted campaigns 가능함

 

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가치추가 add value

 

서비스에 가치를 추가해서 winback 할 수 있음

-upgraded product or service

-add features or benefits to your current offering

 

상품을 더 좋게 만들거나, 서비스를 개선하거나 또는 지금 제공하는 혜택에서 혜택을 좀 더 주거나

고객 겪고 있는 불만에 대해서 개선해야함

 

→ 

VOC 한 개 씩 까보기 

1 star reviews 읽어보기

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Offer financing options

장바구니에 10만원 이상 담은 고객들 or 50만원 이상 담은 고객에게 X일 이내 해당 금액 결제시 , % 할인 오퍼 제공

 

 

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고객에 대한 파악

 

1) 우리 고객은 누구인가? 성별 연령 구매 금액 구매주기 구매 해동패턴, 주구매경로 SNS 이용여부 검색 관심사항 등

2) 어떤 제품을 구매하는가?

- 왜 우리 제품을 구매하는지 ,어떤 제품을 구매하는지 ,얼마나 사는지?

-첫구매 상품,사용/구매이유, 우리 제품 외 타사 이용상품 등

3) 어떻게 재구매 하게 만들까?

재구매상품,교차 구매 상품 ,이탈요인, 리뷰 등

 

이슈가 생겼다면 아래 시그널을 살펴보라

1) 신규 고객과 이탈 고객의 크로스가 보이는 지점

2) 리텐션에 이상이 생겼을 경우

3) 주구매층이 노령화가 되는 시점

4)비정상적인 구매주기/객단가 패턴

5)1회성 구매 고객의 비율의 상승

6)LTV 보다 CAC가 클 경우

LTV  =(평균 구매 금액 x 총마진x 구매 빈도 x 고객 수명) -고객획득비용

ARPU (average revenue per user)* 재구매율

 

1. 한 번 이탈했던 고객 부활시켰는데, 재이탈 막기 위해 시도해볼만한 CRM 활동이나 프로모션?

- Social media 채널을 통해 쿠폰발급/포인트 제공 사실을 알림

- '개인화' 된 상품/서비스를 추천하여 만족도가 높은 서비스/상품 제공한다고 느낄 수 있도록 만들기

- '마켓컬리의 장바구니 쿠폰' - 장바구니에 상품을 넣어두고 구매를 하지 않는 고객 -> 장바구니 쿠폰 제공* [기간 짧게]

- 금액대별 쿠폰 제공 1만원 구매 시 , N원 할인 - 2만원 구매 시 ,N원 할인 등

 

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이탈 고객 재획득하는 3가지 방법

1. 제품성에 집중하고 제품의 강점을 어필하기

 

제품에 대한 가치를 다시 상기시키기, 어떤 이유로 서비스를 선택했는지 파악

 

2. 이탈의 근본적인 원인을 세부적으로 파악하자

행동에 기반한 이탈 원인을 식별하기

 

3. 가치 측정 스코어 설정하자

이탈하기 전에 우리 서비스의 가치를 충분히 인지할 만큼의 행동을 했는지 측정하는 스코어 카드 필요

넷플릭스의 경우최소한 한달 15분 분량의 콘텐츠를 시청한 경우에만 active customer 로 정의

 

활성 고객을 분석해서 비활성 고객의 여정을 설계하는 방법도 있음

- 페이지뷰가 5회 이상인 고객은 구매로 전환될 확률이 높음 

high pp modeling 에 중요 지표를 통해서 이탈하는 고객들의 여정을 smooth 하게 온보딩하

 

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Retention is essential to sustainable app growth, and retargeting is the not-so-secret tool that makes it possible. Here are a few sound recommendations to follow to prevent churn and keep your users engaged along the way:

 

• Identify the drop-off points during and right after the onboarding to identify the bottlenecks in the app journey. These moments of churn signal the key areas to improve.
• Rethink your app engagement loops to increase your user’s lifetime value. Plan to reach your users to guide them through the first intended action post-install.
• Focus on day one, day three, and day seven retention when planning your retargeting campaigns. Don’t wait until day 30 to reach your users.
• Keep an eye on your competitors’ performance when it comes to downloads, engagement, revenue, retention, paid and organic downloads, demographics, and average user engagement. Their users can show similar behavior as your users which allows you to spot patterns to optimize your retargeting strategy.
• Proactively collect user feedback throughout their journey. You can do so by using in-app surveys and polls. Your users will be able to give specific insights into how they perceive and use the app.

 

 

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데이터마이닝을 이용한 쇼핑몰 고객 이탈방지 향상 기법

 

이탈고객 산출 및 세분화

구매패턴과 접속태넏 기반으로 테이블에 상품별로 가충지 부여

신규고객과 기존고객의 가중치를 변화 고려해야 화면을 구성

가장 가중치가 높은데이터를 근거로 우선순위 출력

기존고객의 패턴을 기반으로 고객이탈방지를 모델화

신규상품이나 그와 관련된 부가서비스 정보

모나빙리안 그 외 이넡넷 서비스방법으로 고객에게 제공

 

FRM 구매

구매빈도, 구매금액, 구매 경과일

-고객의 가치를 평가하는 방법 중 하나

-고객을 서열화 하여 우수 고객에게 차별화된서비스 제공

 

고객 패턴분석 및 이탈 원인분석

-고객의 연령대별로 구분하여 RFM 적용 CRO 파일에 저장

-상품별로 구객 구매빈도를 분석하여 CRO 파일에 저장

-지역별로 고객 구매 빈도를 분석하여 CRO 파일에 저장

-저장되어 있는 파일을 고객, 상품, 지역별로 분석하여 가중치를 누적

-누적된 가중치중 구매 빈도가 급격히 떨어지는 고객에 대한정보를 세분화 시킨다

-세분화 된 정보를 연령별, 상품별, 지역별로 구분

 

고객패턴을 구매 경력의 DB 바탕으로 연령, 결혼유무, 직업유무, 지역별로 구분

자주 방문하여 여러번 구매하는 고객의 쇼핑스타일을 경력 DB와 연계하여 구축

지지도,신뢰도,향상도를 바탕으로 쇼핑스타일 구축

 

1. 지지도

전체 거래 중 품목 A와 B 를 포함하는 거래는 어느 정도인가?

2. 신뢰도 confidnece

품목 A를 포함하는 거래 중에서 품목 B 가 포함된 거래는 어느 정도인가?

3. 향상도 lift/improvement

임의로 B 가 구매되는 경우에 비해 A와의 관계가 고려되어 구매되는 경우의 비율은?

 

고객세분화를 통한 이탈방지 마케팅 전략

-세분화된 DB를 바탕으로 고객 분석된 현황을 정렬

-정렬된 DB 를 바탕으로 고객 라이프스타일에추가 내용을 첨가

-고객의 쇼핑몰에 접속 시 고객의 라이프스타일에 맞게 쇼핑몰 진역을 바꿈

-개인화된 쇼핑몰에 대한 접속 통계를 만든다

-접속통계를 통한 이탈방지의 효과를 비교분석한다

-새롭게 접속된 쇼핑몰에서 재구매를 유도한다

 

웹 프로그램 언어인 ASP 로 이용한 쇼핑몰에 데이터베이스에서 불러와서 SQL 를 이용ㅇ하여 고객의 구매패턴을 저장하여 비교 분석 했다

 

 

 

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reference:  https://www.insightsforprofessionals.com/marketing/customer-experience/strategies-to-win-back-lost-customers

7 Strategies to Win Back Lost Customers

 

https://brunch.co.kr/@nonamestudy/132

현업 마케터 100명이 톺아보는 2022마케팅 연말결산

https://www.remerge.io/findings/blog-post/how-to-prevent-the-worst-type-of-churn-with-retargeting-effective-approaches-to-retain-app-users

How to Prevent The Worst Type of Churn With Retargeting: Effective Approaches to Retain App Users | Remerge

https://oak.jejunu.ac.kr/bitstream/2020.oak/16071/2/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A7%88%EC%9D%B4%EB%8B%9D%EC%9D%84%20%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EC%87%BC%ED%95%91%EB%AA%B0%EA%B3%A0%EA%B0%9D%20%EC%9D%B4%ED%83%88%EB%B0%A9%EC%A7%80%20%ED%96%A5%EC%83%81%EA%B8%B0%EB%B2%95.pdf

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