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유저 세그멘테이션 (User segmentation) 이란? 본문
유저 세그멘테이션 이란? *cha gpt 질문 내용
User segmentations (분할) is the process of dividing a large user base into smaller groups of individuals that share
smiliar characteristics or behaviors.
The goal of user segmentation is to better understand the needs, motivations, and preferences of different
user groups, so that businesses or organizations (조직) can create targeted and personalized experiences for them.
Some common chatacteristics used for user segmentation include demographics, such as age, gender, income, and location, as well as behaviors, such as purchases history, web browsing habits, and engagement with specific products or services.
by segmenting their users, organiztions can improve the effectiveness of their marketing efforts, enhance the user experience, and increase customer satisfaction and loyalty (충성도). User segmentation can also help organizations identify (식별하다) high-value segments and allocate (할당하다) resources more effectively, leading to increased conversions(전환) and revenue(매출).
요약
> 동질성을 가진 속성 (예: 지역, 나이, 기기, 행동)별로 사용자를 그룹핑하는 작업이다.
목적
> 사용자 그룹의 요구사항, 동기 및 선호도를 더 잘 이해하여 조직이 그들을 위한 개인화된 경험을 생성할 수 있도록 한다.
유저 세그멘테이션은 왜 중요한가
효과
조직의 마케팅 효과와 유저경험을 상승 시켜 유저의 만족도와 충성도를 높일 수 있다.
또한 가치가 높은 세그먼트를 식별하고 리소스를 보다 효율적으로 할당하여 전환률 및 수익을 높이는데 도움이 될 수 있음.
Demosgraphic Segmentationt*
Here's how demographic segmentation works:
- Identify demographic variables: The first step in demographic segmentation is to identify the variables you want to use to divide your user base. Some common demographic variables include age, gender, income, education level, marital status, and location.
- Collect demographic data: Collect data on the demographic variables you have identified. This can be done through surveys, customer profiles, or other sources.
- Segment users: Once you have collected demographic data, use the information to divide your user base into smaller segments. For example, you could create segments based on age (e.g. millennials, baby boomers), income (e.g. low-income, high-income), or education level (e.g. college-educated, non-college educated).
- Analyze and validate segments: Verify that the segments you have created are meaningful and represent distinct groups of users. You can do this by examining the characteristics of each segment, checking for overlap between segments, and validating the segments against your objectives.
- Take action: Use the information from your demographic segments to inform your marketing and product development strategies. For example, you could create targeted campaigns for each segment, or develop new features that specifically address the needs of a particular segment.
성별, 나이, 직업, 결혼여부 등 휴먼 프로필 정보들을 바탕으로 세그멘팅.
장점 : 비교적 빠르고 쉽게 접근 가능 ex: 서비스 내에서 회원가입 과정에서 정보들을 수집하고 있다면 해당값에 대한 쿼리를 날려서 피봇 테이블 정도만 활용해도 빠르게 도출 가능. 개인정보라서 수집되고 있지 않다면, 별도의 설문조사와 개인정보 활용 동의서를 첨부해서 수집이 가능하다.
다만 이 방법은 인사이트와 사업적 임팩트가 그다지 높지 않을 수도 있다.
개별적으로 사용자 구성비 정도를 파악하고, 다른 기준의 세그멘테이션 결과와 결합해서 분석하는 근거 데이터 정도로 확보해 놓을 필요가 있다.
Behvioral Segmentation*
행동기반 세그멘테이션은 유저의 공통 습관이나 액션을 세그멘팅 하는것이다.
이 방법은 그들의 유저가 어떻게 서비스나 프로덕트와 인터렉팅하는지 비즈니스적으로 알 수 있어 유용하다.
이벤트 값이 정확히 심어져 있다면 플랫폼 서비스 내에서의 사용자의 대부분의 행동은 추적가능하다.
서비스의 모든 사용자를 모수로 둘 수 있기에 훨씬 더 결과의 대표성이나 신뢰성이 높다.
Here's how behavioral segmentation works:
- Identify key behaviors: The first step in behavioral segmentation is to identify the behaviors that you want to use to divide your user base. These behaviors can include things like product usage patterns, purchase history, website behavior, or engagement with your brand.
- Collect behavioral data: Collect data on the behaviors you have identified. This can be done through website analytics, customer surveys, or other sources.
- Segment users: Once you have collected behavioral data, use the information to divide your user base into smaller segments. For example, you could create segments based on product usage patterns (e.g. heavy users, light users), purchase history (e.g. repeat customers, first-time buyers), or website behavior (e.g. high engagement, low engagement).
- Analyze and validate segments: Verify that the segments you have created are meaningful and represent distinct groups of users. You can do this by examining the characteristics of each segment, checking for overlap between segments, and validating the segments against your objectives.
- Take action: Use the information from your behavioral segments to inform your marketing and product development strategies. For example, you could create targeted campaigns for each segment, or develop new features that specifically address the needs of a particular segment.
예시 : 전체 사용자 중 로그인 후 액션을 기준으로 세그멘테이션 한다면:
별다른 액션 없이 이탈하는 사용자 : 이탈 사용자 (65%)
다양한 상품들을 클릭하지만 구매는 하지 않는 사용자 : 탐색 사용자 (20%)
다양한 상품들을 클릭한 후 구매까지 하는 사용자 : 쇼핑 사용자 (10%)
탐색 없이 바로 구매로 이어지는 사용자 : 확신 사용자 (5%)
> 확신 사용자 (5%)의 비율을 더 높이고 싶다. 서비스 내에서 그들이 더 세부적으로 어떻게 행동하는지 파악하고 좀 더 빠른 구매전환을 이끌어 낼 수 있는 디자인 개선이 가능한지 확인해보자.
여기에 인구통계 세그멘테이션과 데이터가 결합된다면 조금 더 강력한 인사이트가 나올 수 있다.
예 : 확신사용자의 비율이 30대에서 다른 연령대에 비해 높다.
The 10 behavioral segmentation methods are:
1. Purchasing behavior
2. Benefits sought
3. Customer journey stage
4. Usage
5. Occasion or timing
6. Customer Satisfaction
7. Customer Loyalty
8. Interest
9. Engagement-level
10. User status
https://www.pointillist.com/blog/behavioral-segmentation/
Attitudinal Segmentation
성향 기반 세그멘테이션은 별도의 설문조사나 직접적인 사용자와의 접촉을 통해 이루어진다.
- 사용자가 충동구매 성향이 강한지
- 꼼꼼히 가격비교를 하며 쇼핑하는 성향인지
- 주변 사람들에게 활발하게 공유하며 바이럴을 일으킬 가능성이 있는 사용자인지
를 분류할 수 있다.
이와 같은 인사이트는 자가 응답으로 수집된 설문 조사로만 수집이 가능하다.
따라서 별도의 설문 조사 문항들이 설계가 되어야하고, 설문에 응답할 수 있는 충분한 모수와 참여 대상자들도 확보가 되어야 한다.
성향 기반으로 세그멘테이션 되어 있다면 보다 정교한 맞춤화 타겟팅 전략을 고려하는 것이 가능해진다.
> 설문 조사 문항예시 : 다음 중 귀하의 성향과 가장 부합하는 문항을 선택해 주세요.
1.나는 심심할 때 쇼핑앱을 둘러보며 충동적으로 구매를 하기도 한다. - 충동구매자
2.나는 제품을 구매할 때 최소 2군데 이상 가격비교를 무조건 하는 편이다. - 가성비 구매자
Sentimental Segmentation
감정 기반 세그멘테이션이 특히 유용한 이유는 서비스의 충성 고객이 누구인지 알 수 있게 해주고, 서비스의 건강도를 가늠할 수 있게 해주는 지표이기 때문이다.
수집할 수 있는 지표 2가지
1.서비스 의존도 지표(PMF)
PMF 지표는 "우리 서비스를 더 이상 사용하지 못하게 될 경우 얼마나 아쉬운가요?" 라는 질문으로 측정이 가능하다.
'매우 아쉬울 것 같다'는 답변의 비중이 40%가 넘을 경우 그 서비스는 시장에서 기대하는 가치를 잘 제공하는 서비스라고 생각할 수 있다.
해당 지표에서 '매우 아쉬울 것 같다'라고 응답한 사용자들을 군집화 하면 감정을 기반으로 한 세그먼트가 생성된다.
우리 서비스를 사용할 수 없게되면 매우 아쉬워할 사용자일 수록 서비스의 애착도나 의존도가 높기 때문에 서비스에 충성도가 높은 사용자라고 볼 수 있다.
2.추천 의향 지표 (NPS)
Net Promoter Score라고 하는 NPS 지표는 얼마나 우리 서비스를 주변에 추천할 의향이 있는지를 판단하는 지표이다.
0~10점 척도내세어 9,10점을 응답한 사람들을 추천자, 즉 Promoter로 분류하고, 0~6점을 응답한 사람들을 비추천자, 즉 Detractor라고 분류한다. Promoter의 비율에서 Detractor의 비율을 빼면 총 추천 의향 지수인 NPS가 도출된다.
Promoter로 분류된 사람일 수록 서비스를 통해 사용편익을 느끼고 있는 사용자일것이고, 더 나아가 그 편익을 주변 지인들과
추천함으로써 바이럴을 확산시킬 의향이 있는 높은 애착도와 충성도를 가진 사용자라고 볼 수 있다.