"요즘 재구매가 잘 안 되는 것 같아요"라는 말은 대책을 세울 수 없습니다. 몇 명이, 언제부터, 어떤 기준으로 안 오는지가 숫자로 정의돼야 캠페인을 만들 수 있습니다. 이탈(Churn)은 감으로 느끼는 것이 아니라 날짜와 행동으로 정의하는 것입니다.
이번 강의에서는 02강에서 정한 리텐션 기준을 뒤집어 이탈 기준을 세우고, 이탈이 실제로 일어나기 전에 나타나는 '전조 신호'를 찾는 방법을 다룹니다.
| 종류 | 정의 | 예시 |
|---|---|---|
| 명시적 이탈(하드 이탈) | 고객이 직접 해지·탈퇴·수신거부를 한 경우 | 구독 해지, 회원 탈퇴, 카카오톡 채널 차단 |
| 묵시적 이탈(소프트 이탈) | 별도 행동 없이 그냥 안 오는 경우 | 재구매 주기가 지났는데 재구매가 없음, 앱을 오래 안 켬 |
구독 서비스는 명시적 이탈이 뚜렷해 파악이 쉽습니다. 반면 리필하우스 같은 일반 이커머스몰은 대부분 묵시적 이탈입니다. 고객이 "이제 안 살게요"라고 말하지 않고, 그냥 다음 주문을 안 하는 것입니다. 그래서 묵시적 이탈은 반드시 기준 날짜를 정해야 '이탈했다'고 판단할 수 있습니다.
기준은 02강에서 정한 재구매 주기에서 출발합니다.
카테고리별로 소진 기간이 다르면 카테고리마다 다른 기준을 두는 것이 정확합니다. 세제(35일)와 섬유유연제(50일)를 같은 기준으로 묶으면 섬유유연제 고객을 너무 이르게 이탈로 분류하게 됩니다. 처음부터 완벽하게 나누기 어렵다면, 우선 가장 구매 비중이 큰 카테고리 기준으로 시작하고 데이터가 쌓이면 세분화해도 됩니다.
이탈이 확정되기 전, 그 전 단계에서 나타나는 행동들이 있습니다. 이걸 미리 잡아야 이탈이 일어나기 전에 개입할 수 있습니다.
| 전조 신호 | 왜 위험 신호인가 |
|---|---|
| 재구매 주기의 70~80% 지점인데 재주문 없음 | 곧 이탈 판정 기준에 도달할 가능성이 높음 |
| 이메일·앱푸시 열람률이 최근 하락 | 관심이 식어가고 있다는 신호 |
| 장바구니에 담았다가 결제하지 않음 | 구매 의사는 있으나 무언가가 막고 있음 |
| 고객센터 문의(배송지연, 품질) 후 재구매 없음 | 불만족이 이탈로 이어졌을 가능성 |
| 수신 채널(문자·카카오톡) 동의를 최근 해제 | 명시적 이탈로 갈 확률이 높은 선행 신호 |
전조 신호는 '이탈 확정' 전에 발송할 재활성화 메시지의 타이밍을 정하는 데 씁니다. 이 설계는 20강 이후 라이프사이클 메시지 시나리오에서 본격적으로 다룹니다. 지금 단계에서는 신호를 관찰할 수 있는 데이터가 우리에게 있는지 확인하는 것이 목표입니다.
[서비스명: 예) 리필하우스]
1. 이탈의 종류
- 명시적 이탈 존재 여부(해지·탈퇴 기능이 있는가): (예/아니오)
- 묵시적 이탈 기준이 필요한가: (예/아니오)
2. 묵시적 이탈 기준 계산
- 카테고리:
- 평균 재구매 주기: ( )일
- 적용 배수(1.5\~2배 권장): ( )배
- 이탈 판정 기준일: 마지막 구매 후 ( )일
3. 전조 신호 체크리스트 (관찰 가능한 데이터가 있으면 체크)
- [ ] 재구매 주기 70\~80% 지점 미구매
- [ ] 열람률 하락
- [ ] 장바구니 미결제
- [ ] 고객센터 문의 후 무재구매
- [ ] 수신동의 해제
4. 지금 파악 불가능한 항목과 이유
-
04강. CRM 데이터의 최소 구성요소에서 이탈과 전조 신호를 관찰하기 위해 필요한 데이터를 행동 이벤트·구매 이력·채널 동의로 나눠 정리하고, 우리에게 없는 데이터를 파악합니다.