5 min read
구독 기반 이커머스 시장이 급성장하고 있다. 컨설팅 그룹 맥킨지(McKinsey's)의 최근 조사에 따르면, 이 부문 시장 규모를 나타내는 수치가 현재 미국에서만 총 120억에서 150억 달러에 달한다고 한다. 헬로프레쉬(Hello Fresh), 달러쉐이브클럽(Dollar Shave Club), 네이키드와인즈(Naked Wines)와 같은 이미 잘 알려진 대형 글로벌 업체들과 더불어 최근에는 룩판타스틱(LookFantastic), 파인트소사이어티(Pint Society), 일본 가구 및 인테리어 제품 브랜드 무지(Muji) 등과 같은 상대적으로 규모는 작지만 현지화된 브랜드들이 늘어나고 있다. 이처럼 인기 있는 브랜드들의 성장에도 불구하고 구독 기업들은 시간이 지남에 따라 높은 고객 이탈률 문제에 직면하고, 이를 해결하기 위해 고군분투한다. 이들 구독 서비스 브랜드가 고객 이탈을 방지하고 줄이기 위해 취할 수 있는 전략에는 어떤 것이 있을까?
고객 이탈이란 무엇인가 ?
이탈률은 특정 기간 내에 제품 또는 서비스 사용을 중단하는 고객의 비율이다. 글로벌 구독 과금 관리 업체 리컬리(Recurly)에 따르면 구독 브랜드들의 전반적인 이탈율은 5.6% 정도이며, 구독 박스 서비스와 소비재가 약간 더 높은 수준을 보이고 있다. 고객들이 구독을 취소하는 이유는 여러 가지다. 가장 큰 이유는 비용을 줄이기 위해서이다. 이는 코로나19 이후 사람들이 지출에 보다 보수적으로 접근하면서 더욱 두드러지고 있다. 다른 이유로는 제품이나 서비스의 덜 빈번한 사용, 정기적인 여행, 그리고 일부 계절적인 특성을 지닌 구독들이 있다. 맥킨지에 따르면 상품이나 서비스에 가입하는 사람들의 40%는 결국 취소한다. 게다가 3개월 이내에 구독을 취소하는 사람들도 3분의 1이 넘는다고 한다. 이처럼 높은 이탈률은 수익성에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 이를 최소화하는 것이 장기적인 성공과 성장의 관건이다.
구독 취소를 최소화하는 방법
고객 이탈을 줄이려면 구독 서비스 브랜드가 지속적으로 고객과 소통하고 고객이 매달, 분기 또는 연도별로 지불할 충분한 가치를 입증해야 한다. 어렵게 들리지만 올바른 전략과 대규모 데이터 및 인공지능(AI) 기반 기술을 사용하여 실현할 수 있다.
1. 잠재적 이탈자를 미리 예측하여 연결을 재구축하라 누구나 구독 신청을 한 사람은 언제든지 취소할 가능성이 있지만, 특히 그럴 가능성이 더 높은 사람들이 있다. 만약 이들을 식별할 수 있다면, 집중 관리를 통해 미리 이탈을 방지할 수 있다. 예측 머신러닝(ML) 모델을 활용하면 기존 고객의 서비스 사용 패턴과 문맥 데이터를 분석할 수 있다. 서비스 사용 데이터(usage data)는 고객이 제품이나 서비스를 얼마나 사용했는지 보여주고, 문맥 데이터(contextual data)는 여기에 맥락을 더해 고객 이해를 한층 확장할 수 있다. 머신러닝은 이와 같은 고객 행동을 토대로 고위험 고객들을 체계적으로 예측한다. 구체적으로 최근 구독 서비스 등급을 프리미엄에서 일반으로 낮췄거나, 서비스를 활발히 사용하지 않는 고객들이 고위험 고객의 예가 될 수 있다. 이들을 대상으로 관련성 높은 콘텐츠를 정기적으로 제공한다면 구독을 취소하지 않고 지속적으로 서비스를 이용할 가능성이 높아진다.
2. 고객이 구독을 취소하려는 이유를 파악하라 구독을 취소하려는 이유를 파악해야 향후 동일한 이유로 발생할 손실을 막을 수 있다. 서비스 구독 비용이 너무 높거나 고객들의 서비스 이용이 활발하지 않다면 가격 조정을 고려하거나 제공하는 상품 및 서비스를 전면 재검토할 수 있다. 취소 신청을 했을 때 간단한 온라인 설문 조사, 이메일 또는 전화로 관련 데이터를 취합할 수 있다. 다지선다형 객관식 질문으로 쉽게 답변을 고를 수 있게 하고, 마음껏 의견을 남길 수 있는 기회도 주는 것이 좋다. 답변을 보고 낮은 등급의 서비스로의 전환이나 구독 일시 중단을 제안해 볼 수 있다.
3. 실시간 고객 프로필을 구축하여 연관성을 유지하라 고객이 구독을 취소하는 큰 이유 중에는 해당 상품이나 서비스에 더 이상 관심이 없기 때문인 경우가 많다. 이 문제는 데이터 기반 전략을 채택함으로써 대응할 수 있다. 법적으로 활용이 허용된 제3자 데이터를 통해 브랜드 소유 채널 외부에서 발생하는 고객 행동과 관심사 데이터를 확보하고, 이를 인공지능(AI) 도구로 분석하면 보다 정확한 실시간 고객 프로필을 구축할 수 있다. 그러면 계속 변화하는 고객의 요구사항과 선호도를 더 잘 이해할 수 있게 되어 제공하는 상품 및 서비스의 연관성을 높여갈 수 있다.
4. 생애가치 (LTV) 가 높은 고객들을 되돌아오게 하라 고객이 구독을 취소했더라도 되돌아오게 할 수 있는 방법은 있다. 관련성 높은 제안이나 커뮤니케이션을 제공했을 때 되돌아올 가능성이 높은 이탈 고객에 집중함으로써 성공 가능성과 ROI를 높일 수 있다. 딥러닝(DL) 도구를 사용하여 타겟 잠재고객들이 보이는 엄청난 양의 행동과 관심사를 기준으로 세분화함으로써 이처럼 구매력 있는 고가치 고객 세그먼트를 찾아낼 수 있다. 이렇게 찾아낸 세그먼트를 대상으로 예측 딥러닝 모델을 적용하면 미리 설정한 규칙 기반 최상의 세그먼트를 조합하고, 각 세그먼트별 가치 또는 재구독 가능성을 기준으로 우선순위를 매길 수 있다.
5. 최적의 타이밍에 최적의 채널로 재참여를 유도하라 구독 취소를 방지한다는 것은 가입자들을 지속적으로 붙잡아 둔다는 뜻이다. 이를 위해서는 항상 가입자들의 눈에 띄고, 연결되어 있고, 좋은 사용자 경험을 계속 제공해야 한다. AI 기반 마케팅 자동화를 활용하면 가입자가 선호하는 커뮤니케이션 채널(이메일, 앱 푸시, 인앱 메시지, SMS, 메신저 등), 하루에 가장 많이 사용하는 시간대, 어떤 소재 형식에 가장 잘 반응하는지 등을 더 잘 파악할 수 있다. 그러면 적시에 각각의 관심사 기반 개인맞춤형 제안을 보내 재참여를 유도할 수 있다.
6. 파트너와의 제휴를 통해 부가의 가치를 제공할 수 있는 방법을 모색하라 다른 브랜드나 파트너와의 제휴를 통해 부가 가치를 제공하는 일이 리테일 업계의 새로운 트렌드로 자리잡고 있다. 구독 서비스 업계도 예외는 아니다. 타 브랜드와 협력하면 수익률에 도움이 될 뿐만 아니라 가입자들에게 새롭고 시장에서 인기 있는 것을 제공할 수 있다. 결과적으로 참여율은 높이고 이탈률은 낮추는 데 도움된다. 가령, 파인트소사이어티의 아이스크림 구독 박스 서비스는 영화 스트리밍 서비스와 제휴할 수 있고, 의류 구독 브랜드 허벨벳베이스(Her Velvet Vase)는 뷰티 브랜드와 협업할 수 있을 것이다. 제휴 파트너를 정할 때 어떤 브랜드와의 협업이 더 도움이 될지 단순히 추측하기 보다, AI를 활용한 고객 인사이트를 바탕으로 구독자에게 가장 도움될 부가 가치를 파악하는 것이 좋다.
7. 충성 고객들에게는 그에 합당한 보상을 제공하라 고객의 충성도가 높을수록 브랜드가 제공하는 제품이나 서비스를 더 중시할 것이고, 이탈할 가능성은 낮아진다. 따라서, 새로운 고객 뿐만 아니라 충성 고객들에게 특별 혜택을 제공하는 것이 중요하다. 식품 구독 박스 서비스 헬로프레쉬는 자사 브랜드에 대한 충성도를 높이기 위해 할인 혜택과 다른 고객에게 서비스를 추천할 경우 무료 박스를 제공한다. 버치박스(BirchBox) 또한 새로운 회원을 추천하는 고객에게 50 포인트를 제공하고 있다. 이 외에 브랜드 소셜미디어에 참여하거나 브랜드 비디오를 시청하는 등의 활동에 대해 특별 혜택을 주는 방식도 고려할 수 있다. 일정 수준의 고객 이탈은 피할 수 없다. 하지만 데이터와 적절한 도구를 사용하여 구독자들이 원하는 것, 구독을 취소하는 이유를 파악하고 지속적으로 가치를 제공하면 이탈률을 낮추고 수익은 올릴 수 있다.
* 머신러닝 및 마케팅 자동화를 통해 구독 서비스 취소를 줄일 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보고자 하시면 문의 를 남겨주세요 . 애피어의 전문가 팀이 맞춤 상담을 제공해 드립니다 .
