고객데이터와 판매 데이터의 차이 및 고객 데이터 활용 축적방법

고객 데이터와 판매 데이터의 차이 

고객데이터는 고객에 관한 정보를 포함하며, 주로 다음과 같은 항목이 포함된다. 

 

• 기본정보 : 이름, 나이, 성별, 연락처, 이메일 주소, 주소 등 
• 인구통계학적 정보 : 직업, 소득수준, 교육수준 등 
• 행동 정보 : 웹사이트 방문기록, 제품 검색 기록, 구매 빈도 등 
• 심리학적 정보 : 선호도, 관심사, 라이프스타일 등 
• 피드백: 리뷰, 고객 만족도 조사 응답, 고객서비스 문의 기록 등 

 

판매데이터는 고객이 구매한 제품과 관련된 정보를 포함한다. 

 

• 제품정보 : 제품명, 제품코드, 카테고리 등 
• 구매정보 : 구매 날짜, 구매 수량, 구매 금액, 결제 방법 등 
• 거래정보 : 주문번호, 배송 상태, 반품/ 환불 기록 등 

 

고객데이터를 수집하고 구축하는 방법

1. 데이터수집 방법

•  웹사이트 및 모바일 분석 : 구글Analytics 등을 통해 방문자 행동 데이터를 수집한다. 
• CRM 시스템 : 고객과 상호작용 기록을 저장 (ex. Salesforce, HubSpot)
• 소셜 미디어 분석 : 소셜 미디어 플랫폼에서 고객의 활동과 피드백 수집 
• 설문조사 및 피드백: 이메일, 웹사이트 팝업, 전화 인터뷰 등을 통해 직접적으로 고객의 의견을 수집 
• 구매기록 :POS 시스템, 전자 상거래 플랫폼에서 구매데이터를 수집 

2. 데이터 저장 및 관리 

• 데이터베이스 구축 : MySQL, PostgreSQL,MongoDB등 데이터 베이스를 사용해 체계적으로 고객 데이터를 저장한다. 
• 데이터통합 : 여러 소스에서 수집한 데이터를 하나의 시스템에 통합 (ETL도구 사용, 예: Talend, Apache Nifi)
• 데이터보안 : 고객 데이터의 개인정보를 보호하기 위해 암호화 및 접근 제어 설정 

3. 데이터 분석 및 활용 

• 데이터 분석 도구 : R, Python, Tableau, Power BI등을 사용해 고객 데이터를 분석 
• 고객세분화 : 인구통계학적 정보, 구매 행동 등을 기준으로 고객 그룹을 분류 
• 맞춤형 마케팅 : 고객의 선호도와 행동에 기반한 맞춤형 마케팅 캠페인 실시 
• 고객여정맵핑: 고객이 처음 인지부터 구매, 이후 의 서비스까지 과정을 시각화해 분석

 

4. 지속적인 업데이트 및 유지보수 

• 데이터 정합성 확인 : 정기적으로 데이터의 정확성과 일관성을 확인 
• 고객 피드백 반영 : 고객의 최신 피드백과 행동 변화를 반영하여 데이터 경신