시스템 기반 고객 여정 설계
시작은 고객 관점에서 출발한다. 어떤 접점에서 고객이 이탈하는지 데이터로 파악하는 것이 기이다.
승에서는 접점마다 필요한 기능을 시스템으로 정의한다. 예를 들어 랜딩 페이지, 챗봇, 이메일, CRM은 각기 역할이 다르므로 이벤트 흐름을 그림으로 그려야 한다.
전에는 통합되지 않은 도구들이 문제로 드러난다. 채널별 데이터가 분리되어 실시간 대응이 어렵고, 개인화가 빈약해 전환률이 낮아진다.
결에서는 온톨로지처럼 규칙을 정하고 우선순위 3단계로 자동화한다. 24시간 상담처럼 항상 켜져 있는 지원 시스템 사례를 벤치마크해 복잡한 여정을 안정적으로 운영하도록 설계한다.
자동화와 데이터 시스템 연결
기에서 자동화 도입 목적을 명확히 한다. 반복 작업을 줄여 속도를 올리고, 고객 경험의 일관성을 확보하는 것이 핵심 목표다.
승으로는 이벤트 기반 트리거를 설계하고 데이터 레이어를 표준화한다. 태그 매니저, 서버사이드 이벤트, CDP 연결로 데이터 중복과 지연을 줄여야 한다.
전에서는 데이터 파편화와 개인정보 규제라는 난관이 등장한다. 동의 관리, 데이터 보존 정책, 그리고 추적 제한은 자동화의 범위를 좁힐 수 있다.
결에서는 최소한의 식별자로 유의미한 세그먼트를 만들고, 테스트 가능한 워크플로우를 단계별로 롤아웃한다. 보안과 규정 준수를 기본으로 둔 자동화는 장기적 확장성을 확보한다.
측정과 최적화 시스템 운영법
기에서는 핵심 지표를 재정의한다. 세일즈 퍼널의 각 단계별 KPI를 명확히 하면 측정의 초점이 잡힌다.
승에서는 A/B 테스트, 멀티버리엇 실험과 실험 플랫폼을 연결해 결과를 자동으로 수집하고 해석한다. 표본 크기와 기간을 사전에 정의해 오해의 소지를 줄인다.
전의 문제는 지표 해석의 오류와 노이즈다. 클릭과 전환 사이의 시간차, 어트리뷰션의 왜곡, 외부 캠페인 영향은 결정을 흔들 수 있다.
결에서는 실험 기반 의사결정 루프를 만들고, 주기적으로 가설을 검증한다. 로우 데이터 접근을 유지해 이상 징후를 빠르게 감지하고, 지표 중심의 최적화 시스템을 문화로 정착시키면 일관된 성과 개선이 가능하다.