소비자와 브랜드 기여자 사이의 경계가 모호해지면서 브랜드는 소비자로부터 마케팅 및 제품 개발 인사이트를 도출하는 등 마케팅은 더욱 다방향적이고 대화적인 방식으로 발전하고 있습니다. 하지만 브랜드가 전체 매출을 최적화하면서 소비자 개개인을 얼마나 세밀하게 세분화하거나 그에 맞게 조정할 수 있을까요?
입소스 멘델슨 연구, "세분화 분석을 최대한 활용하기 위한 가이드"는 "유망한 타겟 시장을 식별하고 프로파일링하여 효율적이고 효과적으로 도달할 수 있도록" 미디어 구매 세분화 전략을 분석합니다. 세분화는 특정 시장 세그먼트 내에서 판매를 최적화하기 위해 마케팅 타겟을 좁히는 것입니다. 이 방법은 1960년대에 사용된 인구통계학적 타겟팅(예: 고소득 여성, 20~25세 남성 등)에서 발전하여 심리학적 타겟팅으로 발전했고, 이후 오늘날의 행동 기반 나노 타겟팅으로 발전했습니다.
다양한 기준에 따라 소비자를 광범위한 카테고리로 분류하는 세분화는 장기적인 충성도를 구축하기 위해 개별 소비자의 니즈를 충족시킵니다. 그의 백서 "집단이 포커스 그룹이다"라는 저서에서 데이비드 아르마노는 소비자 및 기타 '틈새 시장'에 귀를 기울이고, 배우고, 분석하면 브랜드를 강화할 수 있다고 주장합니다.
랄프 로렌은 세분화를 효과적으로 활용하여 브랜드 메시지를 훼손하지 않으면서도 다양한 고객층을 타겟팅할 수 있는 다양한 접근 방식을 취했습니다. 다양한 사회경제적 배경을 가진 고객에게 맞춤형 제품을 제공하며, 프리미엄 고객을 대상으로 한 퍼플 라벨과 훨씬 저렴한 가격대의 챕스 제품을 선보이고 있습니다. 랄프 로렌의 ROI, 즉 '인사이트에 대한 수익률'은 고객의 고민과 인사이트를 행동으로 옮겼습니다.
기본적으로 '인사이트 수익률'은 이러한 단계를 실행함으로써 제품을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 사람의 의견을 실천에 옮기는 학습 곡선이라고 생각하면 됩니다. ROI의 문제점은 "어떤 이니셔티브도 빛을 보기 전에 죽일 수 있다"는 점과 개별 소비자에 맞게 마케팅을 맞춤화할 수 없다는 점입니다. 어느 정도 공감대가 형성되어야 하지 않을까요?
이를 염두에 두고 세분화는 이러한 인사이트 수익률 개념에 도움이 될 수 있습니다. 기존 마케팅에서는 포커스 그룹을 사용하여 중간값 데이터를 기반으로 가상의 평균적인 소비자의 데이터를 취합하고 이를 통해 의견을 도출했습니다. 세분화는 여기서 한 걸음 더 나아가 특정 시장 부문을 정확히 찾아냅니다. 이를 틈새 고객을 모으고 실제로 그들의 의견을 듣는다는 아르마노의 개념과 결합하면, 중간값 데이터의 엉망인 조합과 위원회별 마케팅의 실패에서 완전히 벗어날 수 있습니다.
주요 시장 부문에 귀를 기울이고, 학습하고, 분석하면 마케팅 메시지와 제품의 개별 소비자에 대한 관련성을 높이고, 브랜드 충성도를 구축하며, 시간이 지남에 따라 브랜드에 탄력성을 더할 수 있습니다.