로열티 포인트 사용행동과 고객생애가치 고객생애가치(Customer Lifetime Value) 분석

업종업태를 불문한 의 급속한 확산으로, LP의 운영 자체는 더 이상 경쟁자와의 차별화 수단이 될 수 없는 상황에 직면하게 되면서[27], 고객의 미래가치를 보다 향상시킬 수 있는 LP 활용방안에 대한 연구와 노력이 더욱 절실하게 되었다. 실무자들이 꼽는 운 LP영의 가장 큰 이점 중 하나는 거래에 수반된 고객 자료를 수집할 수 있다는 것인데[5], 실질적으로 이 방대한 양의 데이터를 어떤 측면에서 분석하고 고객에 대한 통찰력을 얻을 것인가는 매우 중요한 문제가 아닐 수 없다. 데이터로 수집되는 LP 참여 소비자들의 행동에는 구매, 포인트 적립, 포인트 사용, 개인정보 등 여러 차원이 존재할 수 있는데, 본 연구는 특히 기존에 다소 간과되어 왔던 포인트 사용행동이 LP 소비자들의 미래 소비행동을 이해할 수 있는 지표 중 하나임을 제시하였다. 본 연구에서는 포인트 사용행동을 얼마나 최근에 포인트를 사용했는지(R), 얼마나 자주 포인트를 사용하는지(F), 그리고 한 번에 어느 정도의 포인트를 사용하는지(M)로 구분하고, 이러한 ``포인트 사용의 RFM 특성 정보``가 CLV를 결정짓는 핵심 변수인 미래 구매빈도와 미래 구매금액에 유의미한 효과가 있음을 확인하였다. 실증 분석 결과 분석의 대상이 된 국내 모 대형서점의 경우에는 포인트를 사용한 시점이 최근일수록 미래의 구매빈도는 예측한 것보다 더 증가하는 반면, 구매금액은 더 감소하였다. 또, 포인트의 사용빈도가 작을수록, 또는 한 번에 사용하는 포인트의 금액이 클수록 미래의 구매빈도와 구매금액은 예상한 것보다 더 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 이는 포인트를 꾸준히 모아 한 번에 크게 사용하는 사람들일수록 미래의 소비행동이 촉진될 가능성이 높음을 시사한다. 다만, 포인트의 사용 최근성의 경우에는 미래 구매빈도가 촉진되나 구매금액은 낮아지는 혼합효과(mixed effect)가 나타났기 때문에 포인트를 최근에 사용했을 수록 미래의 소비행동의 방향성을 단정하기는 어렵다. 그래서, 타당성 검증 차원에서 추가적인 분석을 시도하였는데, BG/NBD 모형과 Normal/Normal 모형을 이용하여 CLV 를 추정한 다음, 구현기간의 포인트 사용 R, F, M 변수가 CLV를 어떻게 설명하는가를 회귀분석한 결과, 포인트 사용 최근성(R)은 CLV에 대해 부(-)의 효과(p<0.01)가 나타난 반면, 포인트 사용빈도(F)와 사용금액(M)은 모두 정(+)의 효과( p<0.01) 가 있는 것으로 나타났다 한편, 본 연구에서는 과거 거래이력에만 의존하던 기존의 전통적인 CLV 측정 모형에 포인트 사용 행동의 RFM 특성 정보를 반영하여,LP를 운영하는 기업에게 적합한 보다 정교한 CVL 추정법을 검증하고자 하였는데, 결과적으로 본 연구에서 제시하는 모형을 통해 새로이 산출된 기대 구매빈도와 기대 구매금액 값이 기존 모형에 비해 예측력이 우수한 것으로 나타났다.