SaaS에서 고객 세분화란 무엇인가요?

SaaS 고객 세분화는 앱 내 행동, 회사 규모(기업 통계), 구독 가치 또는 특정 요구 사항과 같은 공유 특성을 기반으로 사용자 기반을 서로 다른 그룹으로 나누는 것입니다. 이를 통해 모든 비즈니스에 동일한 접근 방식을 적용하는 대신 보다 구체적인 이해와 참여를 얻을 수 있습니다.

SaaS 비즈니스에서 고객 세분화가 중요한 이유는 무엇인가요?

세분화를 통해 맞춤형 커뮤니케이션이 가능하고 특정 그룹의 요구 사항을 기반으로 제품 개발의 우선 순위를 정하고 이탈률을 줄이기 위한 타겟팅된 유지 노력을 기울일 수 있습니다. 또한 보다 효율적인 리소스 할당으로 이어지고 고객 평생 가치(LTV)를 크게 향상시킬 수 있습니다.

B2B SaaS 고객을 세분화하는 일반적인 방법은 무엇인가요?

일반적인 B2B 접근 방식은 기업 통계(산업, 회사 규모, 위치), 행동 데이터(제품 사용, 기능 채택), 가치 기반 지표(ARR, LTV, 플랜 등급) 및 니즈 기반 기준(job-to-be-done)을 결합합니다. 기술 통계 데이터(사용되는 기술 스택) 또한 B2B SaaS와 관련성이 점점 높아지고 있습니다.

SaaS 회사는 고객 세분화를 어떻게 시작해야 할까요?

명확하고 측정 가능한 비즈니스 목표(예: 신규 사용자 이탈 감소)를 정의하는 것으로 시작하세요. 그런 다음 쉽게 이용 가능한 데이터를 사용하여 쉽게 추적할 수 있는 변수(예: 로그인 빈도 및 핵심 기능 사용)를 1~2개 선택합니다. 이 데이터를 분석하여 초기 세그먼트를 식별하고 복잡성을 추가하기 전에 간단하고 목표가 명확한 조치를 구현합니다.

SaaS 맥락에서 행동 세분화란 무엇인가요?

행동 세분화는 사용자가 SaaS 제품과 상호 작용하는 방식(로그인 빈도, 사용하는 기능, 완료하는 주요 워크플로우 또는 제기하는 지원 티켓)을 기반으로 사용자를 그룹화합니다. 이를 통해 참여 수준을 파악하고 실제 사용 패턴에 따라 파워 유저 또는 위험에 처한 유저를 식별하는 데 도움이 됩니다.

고객 세분화가 SaaS 이탈률 감소에 도움이 될 수 있습니까?

물론입니다. 사용자를 세분화하면 이탈과 관련된 행동이나 특성(낮은 제품 참여도 또는 수많은 지원 문제)을 보이는 그룹을 식별할 수 있습니다. 따라서 위험에 처한 세그먼트를 대상으로 특정 유지 캠페인, 맞춤형 지원 또는 교육 콘텐츠를 사전에 제공할 수 있습니다.

SaaS 고객 세분화에 도움이 될 수 있는 도구는 무엇입니까?

일반적인 도구에는 행동 데이터를 위한 제품 분석 플랫폼(예: Mixpanel, Amplitude, Userpilot), 인구 통계/상호 작용 데이터를 위한 CRM(예: Salesforce, HubSpot), 가치 데이터를 위한 결제 시스템(예: PayPro Global) 및 설문 조사 도구가 포함됩니다. 경우에 따라 데이터 통합을 위해 CDP(Customer Data Platforms)가 사용됩니다.

SaaS 고객 세분화에서 RFM 분석은 무엇을 의미합니까?

RFM은 최근성(마지막 활동 날짜), 빈도(활동 빈도) 및 금전적 가치(MRR/ARR)를 나타냅니다. 참여도와 가치 수준에 따라 사용자를 분류하는 방법으로, "챔피언"과 같이 참여도가 높고 가치가 높은 사용자 또는 참여도가 낮고 가치가 낮은 사용자와 같은 주요 그룹을 식별하는 데 도움이 됩니다.

SaaS 고객 세분화 구현 방법: 5단계 가이드

SaaS에서 고객을 세분화한다는 것은 공유 특성이나 행동을 기반으로 사용자를 그룹화하는 것을 의미합니다. 이 프로세스를 통해 SaaS 비즈니스는 사용자 기반을 더 잘 이해할 수 있습니다. 다양한 고객 그룹을 이해하면 제품 개발에 도움이 되고 더욱 개인화된 커뮤니케이션이 가능해져 유지를 지원할 수 있습니다. 이 가이드는 SaaS 고객 세분화를 구현하기 위한 실행 가능한 단계를 제공합니다. 이러한 단계를 따르면 고유한 사용자 그룹을 식별하고 전략을 그에 맞춰 조정하는 데 도움이 됩니다.

1단계

세분화 목표 정의

고객 세분화 SaaS 이니셔티브에 대한 구체적이고 측정 가능한 목표를 명확히 설명하십시오. "고객을 더 잘 이해하기"와 같은 모호한 목표는 충분하지 않습니다. 대신 고객 세분화 SaaS를 핵심 비즈니스 핵심 성과 지표(KPI)에 직접 연결하십시오.

방법론:

SMART(구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성, 시간 제약) 또는 OKR(목표 및 핵심 결과)과 같은 프레임워크를 사용하여 목표를 구성하세요. 다음 자가 평가 질문을 고려해 보세요.

What specific business challenge (e.g., high churn rate – which you can measure with a SaaS churn rate calculator – in the first 90 days, low adoption of a premium feature, inefficient resource allocation) will this customer segmentation SaaS address?
이 고객 세분화 SaaS는 어떤 주요 KPI(예: 이탈률 X% 감소, 기능 채택률 Y% 증가, LTV Z% 향상)에 영향을 미치는 것을 목표로 하는가?
이러한 세그먼트를 기반으로 취한 조치의 효과를 어떻게 정확하게 측정할 것인가? (예: 코호트 유지 곡선 추적, 세그먼트별 기능 사용 메트릭 모니터링, 세그먼트 LTV 변화 계산)
이러한 세그먼트를 효과적으로 생성하고 추적하는 데 필요한 데이터를 사용할 수 있거나 수집할 수 있는가?

예시

SMART 목표의 예시: “신규 중소기업(SMB) 고객(1-50명)의 이탈률을 6개월 이내에 15%에서 10%로 줄입니다. 처음 30일 이내에 위험 행동을 파악하고 목표를 설정한 온보딩 개입을 실행합니다.”

팁

비즈니스가 발전하고 새로운 문제나 기회가 발생함에 따라 분기별로 고객 세분화 SaaS 목표를 재검토하고 개선합니다.

무료 SaaS 고객 세분화 템플릿

이 간단한 템플릿을 사용하여 주요 SaaS 사용자 그룹을 정의하고 목표를 설정한 작업을 계획합니다.

주요 변수(플랜, 사용량, 가치, 규모) 식별
고유한 세그먼트 프로필 정의를 위한 구조
세그먼트 요구 사항, 위험 및 목표 개요
목표를 설정한 참여 활동 아이디어 브레인스토밍

무료 템플릿 받기

2단계

세분화 변수 선택 및 강조

정의된 목표(1단계) 및 데이터 가용성을 기반으로 잠재적 변수를 평가합니다. 여러 변수 유형을 결합하면 단일 차원에 의존하는 것보다 더 전체적인 관점을 제공합니다.

(제안: 잠재적 변수를 구성하는 표 만들기)

변수 범주	구체적인 예시	잠재적 데이터 소스	관련성 예시 (목표: 이탈률 감소)
기업 통계	산업, 회사 규모(직원/매출), 지역	CRM, 가입 양식, 데이터 강화 도구	특정 산업/규모의 이탈률이 더 높은지 확인
행동적	로그인 빈도, 핵심 기능 채택률, 주요 워크플로 완료, 세션 기간, 특정 기능 사용	제품 분석(예: Mixpanel, Amplitude)	낮은 로그인 빈도/기능 사용은 이탈 징후
가치 기반	MRR/ARR, LTV(예: 평균 MRR/이탈률), 구독 등급, 업셀/교차 판매 내역	결제 시스템, CRM, 재무 분석	LTV가 높은 부문에 대한 유지 노력 집중
니즈 기반	명시된 목표(온보딩에서), 해야 할 일, 지원 티켓 테마	설문 조사, 인터뷰, 지원 시스템	불만족을 유발하는 충족되지 않은 니즈 해결
기술통계	주요 사용 통합 (예: Salesforce, Slack), 기술 스택, 플랫폼 (웹/모바일)	제품 분석, 설문 조사, API 연결	중요 통합 작동 보장, UX 최적화
심리통계	기술에 대한 태도, 위험 회피, 동기 (설문 조사/인터뷰를 통해 얻음)	설문 조사, 고객 인터뷰	사용자 가치에 맞춰 메시지 조정

목표와 연결된 가설부터 시작합니다. 예를 들어, “가설: 7일 이내에 Salesforce와 동기화하는 사용자는 이탈 가능성이 낮습니다.” 그런 다음 이를 테스트하는 데 필요한 변수를 선택합니다. 측정 가능하고 접근 가능하며 목표와 관련된 강력한 차별화 요소에 집중합니다. 특정 행동 및 가치 방법론으로 RFM(최근성, 빈도, 금전적) 모델을 선택합니다. 고객 참여 최근성(R), 빈도(F) 및 금전적 기여도(M)를 기준으로 고객에게 점수를 매깁니다. 이를 통해 '챔피언', '위험 높은 가치' 또는 '휴면'과 같은 세그먼트를 식별할 수 있습니다.

예시

SaaS 기반 프로젝트 관리 도구는 사용자를 다음과 같이 구분할 수 있습니다. “매일 정교한 보고 기능을 사용하는 High ARR Enterprise 계정”과 “매주 작업 관리 기능이 포함된 기본 플랜을 사용하는 SMB 계정”. 즉, Firmographic(ARR, 규모), Value-based(플랜), Behavioral(기능 사용, 빈도) 데이터를 결합하는 것을 의미합니다.

참고

처음에는 너무 많은 변수를 피하여 “분석 마비”를 방지하십시오. 목표와 밀접하게 관련된 2~4개의 변수로 시작하여 반복합니다.

팁

새로운 데이터 유형 수집에 투자하기 전에 기존 시스템(CRM, 청구, 기본 제품 분석)에서 이미 사용 가능한 변수부터 시작하십시오.

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주요 변수(플랜, 사용량, 가치, 규모) 식별
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세그먼트 요구 사항, 위험 및 목표 개요
목표를 설정한 참여 활동 아이디어 브레인스토밍

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3단계

데이터 수집 메커니즘 구현

고객 접점에서 체계적으로 데이터를 수집하여 정확성, 일관성 및 통합을 보장합니다.

제품 분석: 핵심 이벤트(사용자 로그인, 특정 버튼 클릭, 기능 활성화, 워크플로 완료 및 발생한 오류)을 추적하기 위한 도구(예: Mixpanel, Amplitude, Heap, Userpilot)를 구성합니다. 이벤트 명명 규칙의 일관성을 유지하십시오.
앱 내 설문조사/양식: 대상 데이터 수집을 위해 도구(예: Hotjar, Userpilot, Typeform 통합)를 사용합니다. 즉시 개인화를 위해 역할 또는 사용 사례를 묻는 시작 화면을 구현합니다(Miro처럼). 특정 상호 작용 후 짧은 상황별 설문 조사를 트리거합니다(예: “[X 작업]을 완료하는 것이 얼마나 쉬웠습니까?”).
CRM 및 판매 데이터: 팀에서 기업 통계(산업, 규모), 리드 소스 및 주요 상호 작용(예: Salesforce, HubSpot)에 대한 필드를 지속적으로 채우도록 합니다.
결제 시스템: Integrate subscription data (plan tier, MRR/ARR, billing status) with other payment systems (e.g., PayPro Global). The capabilities of your billing system are a key factor when you choose the right payment solution for your SaaS.
지원 시스템: 지원 티켓(예: Zendesk, Intercom)에 제품 영역 또는 문제 유형을 태그하여 부문별 문제점을 수량화하세요.

데이터 감사를 수행합니다. 선택한 변수(2단계)를 기존 데이터 소스에 매핑합니다. 격차를 파악하고 수집 방법을 계획합니다. Segment와 같은 데이터 통합 플랫폼 또는 CDP(고객 데이터 플랫폼)를 사용하여 다양한 소스의 데이터를 통합 고객 프로필로 통합하는 것을 고려합니다.

예시

B2B SaaS는 제품 분석에서 feature_X_enabled와 같은 이벤트를 추적할 수 있습니다. CRM의 company_size 및 청구 시스템의 mrr과 결합하여 다양한 회사 규모와 매출 등급에서 Feature X의 채택률을 분석할 수 있습니다. 통계에 따르면 초기에 수집된 역할/목표 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 온보딩을 제공하면 산업 및 기준에 따라 활성화율이 10~20% 이상 크게 향상될 수 있습니다.

참고

Ensure strict adherence to data privacy regulations like GDPR (learn how to ensure GDPR compliance for your SaaS to handle data correctly) and CCPA.

팁

일관성을 보장하고 수동 작업을 줄이기 위해 가능한 모든 곳에서 데이터 수집을 자동화하십시오. API 및 통합을 사용하여 다양한 도구를 연결하십시오.

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4단계

데이터 분석 및 세그먼트 개선

분석 도구와 기법을 활용하여 수집된 데이터와 선택된 변수를 기반으로 의미 있는 패턴을 식별하고 고객을 그룹화합니다. 실행 가능한 분석:

기본 분석: 스프레드시트 또는 BI 도구(예: Tableau, Looker)를 사용하여 잠재적 세그먼트에 대한 설명 통계(예: 평균 MRR, 일반적인 행동, 기능 사용)부터 시작합니다.
코호트 분석: 가입 날짜 또는 다른 공유 특성별로 사용자를 그룹화하고 시간 경과에 따른 행동(예: 유지율, 기능 채택)을 추적합니다. 이를 통해 다양한 그룹이 어떻게 발전하는지 알 수 있습니다. 예시: A 코호트 분석 특정 파트너십 채널을 통해 확보한 사용자가 유료 광고를 통해 확보한 사용자보다 6개월 유지율이 25% 더 높다는 것을 보여주어, 더 높은 품질의 소스 또는 더 나은 초기 적합성을 시사할 수 있습니다.
클러스터링 알고리즘: 복잡한 데이터 세트의 경우 통계 기법(예: 일부 분석 플랫폼이나 Python/R을 통해 사용 가능한 K-평균 클러스터링)을 사용하여 여러 변수를 기반으로 자연스러운 그룹을 식별합니다.
세그먼트 검증: 잠재적 세그먼트 평가: 구별되는가(행동/특성이 크게 다른가)? 측정 가능한가(추적 가능한가)? 접근 가능한가(액션으로 타겟팅 가능한가)? 실질적인가(특정 노력을 기울일 만큼 큰가)? 실행 가능한가(전략을 맞춤화할 수 있는가)?

SaaS 고객 세분화는 반복적인 프로세스입니다. 초기 결과를 분석하고 잠재적 세그먼트를 식별한 다음 목표 및 위의 기준에 따라 검증합니다. 필요에 따라 변수 정의 또는 그룹화를 수정합니다. 다음과 같이 자문해 보세요. “세그먼트 A는 세그먼트 B와 크게 다른 이탈 행동을 보입니까?”, “마케팅/제품 도구가 정의 변수를 기반으로 세그먼트 C를 효과적으로 타겟팅할 수 있습니까?”

예시

분석 결과 로그인 빈도는 높지만 기본 작업 외 핵심 기능 사용량은 낮은 사용자 세그먼트가 나타났습니다. 이들은 평균 MRR은 보이지만 3개월 이후 평균보다 높은 이탈률을 보입니다. 이 세그먼트는 “표면적으로 참여 - 위험”으로 정의되며 더 심층적인 제품 가치를 입증하는 데 중점을 둔 전략이 필요합니다.

참고

완벽하게 겹치지 않는 세그먼트가 즉시 나타날 것이라고 기대하지 마세요. 가장 뚜렷하고 영향력 있는 그룹을 먼저 식별하는 데 집중하세요.

팁

차트와 그래프를 사용하여 세그먼트 데이터를 시각화하여 패턴을 더 명확하게 보여줍니다. 서로 다른 세그먼트에서 주요 지표(LTV, 이탈률, 기능 채택률)를 비교합니다.

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5단계

맞춤형 전략 개발, 구현 및 측정

세그먼트 분석 정보를 고객 수명 주기 전반에 걸쳐 구체적이고 타겟팅된 활동으로 전환합니다. 이러한 활동의 영향을 초기 목표와 비교하여 지속적으로 측정합니다.

고객 세분화 SaaS 전략:

맞춤형 온보딩: 다양하게 디자인 온보딩 세그먼트(예: 역할, 사용 사례, 회사 규모)를 기반으로 한 체크리스트, 튜토리얼 또는 환영 메시지 예시: 기업 사용자에게는 관리자 설정 및 통합을 안내하고 개별 사용자에게는 핵심 생성 워크플로우를 안내합니다.
타겟팅된 커뮤니케이션: 세그먼트의 특정 사용 패턴, 요구 사항 또는 수명 주기 단계와 관련된 이메일, 인앱 메시지 또는 기능 알림을 보내세요. 예: Feature A를 많이 사용하는 사용자에게 Feature A의 고급 업데이트를 알리고 해당 기능을 사용한 사용자에게 도달하도록 합니다. HubSpot은 분류된 타겟 이메일이 일반적인 대량 발송 이메일보다 훨씬 높은 열람률과 클릭률을 기록했다고 보고했습니다.
계층화된 지원 및 성공: 세그먼트 가치에 따라 고객 성공 관리자(CSM) 리소스를 할당합니다(예: 높은 ARR에는 하이 터치, 낮은 ARR에는 테크 터치/자동화). 위험 징후(예: 사용량 감소)를 보이는 고가치 세그먼트에 대해 사전 예방적 점검을 제공합니다.
제품 로드맵 우선 순위 지정: 가치가 높거나 전략적으로 중요한 세그먼트의 피드백과 사용 데이터를 사용하여 기능 개발 우선 순위를 알립니다.
가격 및 패키징: 세그먼트 전반의 지불 의사와 기능 사용량을 분석하여 개선 가능성을 파악합니다. 가격 책정 티어를 수용합니다. 또는 특정 세그먼트 요구 사항을 타겟팅하는 추가 기능을 만듭니다.
A/B 테스트: 특정 세그먼트 내에서 다양한 메시지, 제안 또는 개입을 테스트하여 효과를 최적화하십시오. 예시: "비활성 사용자" 세그먼트를 대상으로 하는 재참여 캠페인에 대해 두 가지 이메일 제목을 A/B 테스트합니다.

세그먼트에 전략 매핑하기. 4단계에서 식별된 각 주요 세그먼트에 대해 다음과 같이 질문하십시오.

이 특정 세그먼트의 주요 목표는 무엇입니까(예: 도입 증가, 이탈 감소, 업셀 유도)?
이 그룹의 목표를 가장 잘 달성할 수 있는 구체적인 조치(예: 타겟 이메일 캠페인, 인앱 가이드, CSM 지원)는 무엇입니까?
이 세그먼트에 도달하는 데 가장 적합한 채널(이메일, 인앱, 전화)은 무엇입니까?
이 특정 조치의 성공을 어떻게 측정할 것입니까(예: 캠페인 후 기능 도입률 증가, 타겟 코호트의 이탈 감소)?

비즈니스 목표에 가장 큰 영향을 미치는 세그먼트에 대한 전략 구현을 우선시하십시오.

참고

일관된 경험을 보장하세요. 앱 내 특정 메시지로 세그먼트를 타겟팅하는 경우 지원 및 영업팀이 상호 작용할 때 해당 세그먼트의 맥락을 인지하고 있는지 확인하세요.

팁

가장 중요한 세그먼트에 대해 효과가 큰 전략을 한두 가지 구현하는 것으로 시작하세요. 더 복잡한 다중 세그먼트 이니셔티브를 출시하기 전에 결과를 측정하세요.

결론

요약하자면, 체계적인 SaaS 고객 세분화에는 명확한 목표 정의, 적절한 변수 선택, 강력한 데이터 수집 확립, 통찰력 있는 분석 수행, 그리고 타겟팅되고 측정 가능한 조치 구현이 필요합니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 통해 SaaS 비즈니스는 일반적인 상호 작용을 넘어 참여, 유지 및 성장을 촉진하는 개인화된 경험으로 나아갈 수 있습니다. 효과적인 세분화는 진화하는 고객 기반과 비즈니스 목표에 따라 조정되는 지속적이고 반복적인 프로세스라는 점을 기억하세요.

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세분화 목표 정의

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SaaS 비즈니스에서 고객 세분화가 중요한 이유는 무엇인가요?

B2B SaaS 고객을 세분화하는 몇 가지 방법은 무엇입니까?

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SaaS 맥락에서 행동 세분화란 무엇입니까?

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