CRM

반복되는 CRM 알림을 어떻게 사용자 맞춤으로 바꿀 수 있을까? Duolingo는 ‘밴딧 알고리즘’을 활용해 유저별 반응을 학습하고, 가장 효과적인 메시지를 실시간으로 추천하는 시스템을 만들었습니다. 이 글에서는 알고리즘이 실제 어떻게 작동하며, CRM에 어떤 혁신을 만들어냈는지를 설명합니다.

RFM 스코어링은 고객 데이터를 기반으로 각 지표를 점수화하여 고객을 행동 유형별로 그룹화하는 분석 기법입니다. 이를 통해 충성도 높은 고객, 이탈 가능성이 높은 고객 등 다양한 세그먼트를 식별할 수 있으며, 실무에서는 맞춤형 메시지와 캠페인을 설계하는 데 핵심적으로 활용됩니다.

RFM 분석은 고객 데이터를 기반으로 ‘최근 구매 시점(Recency)’, ‘구매 빈도(Frequency)’, ‘구매 금액(Monetary)’ 세 가지 기준으로 고객을 세분화하는 대표적인 마케팅 기법입니다. 이 분석을 통해 우리는 단순한 고객 리스트가 아닌, 충성 고객, 이탈 가능 고객, 신규 고객 등으로 고객을 분류할 수 있고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 CRM 전략을 설계할 수 있습니다.