B2B 마케팅 고객 분석 가이드:ep.1 고객분석 프레임워크 및 데이터 수집 방법

B2B 마케팅에서 가장 중요한 과제 중 하나는 정확한 고객 이해입니다. 어떤 업종, 어떤 규모의 기업이든 간에, 고객은 자신이 해결해야 할 문제에 맞춰 최적의 솔루션구체적인 혜택을 기대합니다. 단순히 제품 스펙만 제시하는 것에 그치지 않고, 무엇이 왜 필요한지를 납득시키고, 도입 시 발생할 가치를 효과적으로 전달해야 합니다.

이를 위해 필요한 것이 바로 고객분석(Customer Analysis)입니다. 고객의 니즈, 선호, 구매 과정 등을 데이터로 파악해 맞춤형 마케팅 전략을 세우는 것이 핵심인데요. 이번 가이드에서는 B2B 기업을 위한 고객분석 프레임워크와, 대표적인 데이터 수집 방법 네 가지를 소개합니다. 이후 포스팅에서 다룰 데이터 활용 전략까지 연결해 보시면서, 고객의 ‘진짜 목소리’를 어떻게 마케팅·세일즈에 녹일 수 있는지 살펴보시길 바랍니다.

목 차

B2B 기업의 고객 분석, 왜 중요할까?

고객분석(Customer Analysis)이란, 다양한 정보(웹사이트 행동, 문의∙불만∙피드백, 설문∙인터뷰, SNS 언급 등)를 모아 고객의 니즈, 동기, 행동 패턴을 파악하고, 이를 통해 마케팅, 세일즈, 제품 전략을 최적화하는 과정을 말합니다.

B2B 기업에서도 데이터 기반의 고객분석이 필수적인 이유는, 구매 프로세스가 길고 복합적이기 때문입니다.  여러 부서와 이해관계자가 함께 의사결정을 내리는 경우가 많으며, 가격, 기술 지원, 사후관리 등 고려하는 요소가 다양합니다. 따라서 고객 니즈를 정확히 파악하고, 이를 데이터 기반으로 검증하는 일이 매우 중요합니다. 단순히 ‘감(感)’이나 일반론에 의존하기보다, 다양한 경로에서 얻은 데이터를 분석함으로써 고객이 원하는 바를 더 구체적으로 파악하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 

예컨대 웹사이트에서 가장 많이 조회되는 콘텐츠나 자주 언급되는 고객 불만 사항을 파악하면, 타겟에게 꼭 맞는 메시지와 솔루션 제시가 수월해집니다.

B2B 마케팅 고객 분석 프레임워크 4단계

B2B 비즈니스의 복잡한 환경 속에서 고객 분석을 효과적으로 진행하기 위해서는, 체계적인 접근이 특히 중요합니다. 여기서는 간단히 4단계로 나누어 살펴보겠습니다.

고객 분석 프레임 워크

1. 고객 분석 목표 설정

  • ‘무엇을, 왜 측정할 것인가?’를 명확히 정해두면 이후 데이터 수집 범위가 결정됩니다.
  • B2B에서는 계약 금액이 크고 도입 전 검증 과정이 복잡하므로, 조직의 마케팅 목표(예: ‘신규 잠재고객 30% 증가’)나 구체적인 해결 목표(예: ‘주요 기능 불만 50% 개선’)를 명확히 설정해야 합니다.
  • 구매 결정에 관여하는 부서/담당자(IT, 재무, 실제 사용자 등)별 우선순위가 다를 수 있으므로, 어느 영역을 중점적으로 분석할지도 결정해야 합니다. 

2. 고객 분석 데이터 수집

  • 목표에 맞춰 필요한 데이터 소스를 결정합니다.
    • 예) 웹사이트 분석, VOC(고객 불만/문의), 설문, 소셜 리스닝 등.
  • B2B 환경에서는 구매 주기가 길고 전문성이 높아, 정량+정성 데이터를 고루 확보해야 하며, 구매 의사결정 과정을 오래 추적해야 하므로, 분기∙반기 단위로 데이터를 축적하는 것이 좋습니다.
  • 수집 지표 예시
    • 웹 트래픽, 방문자 행동(체류시간, 클릭), 리드 스코어링, 업종별 요구사항, 보안/기술 관련 문의 빈도 등

3. 분석 및 인사이트 도출

  • 분류, 시각화, 텍스트 마이닝 등을 통해 의미 있는 패턴을 찾아냅니다.
    • 예) ‘가장 자주 언급되는 불만’, ‘부정 감성이 두드러지는 기능’, ‘전환율이 높은 랜딩페이지 특징’ 등.
  • B2B 특성상, 여러 부서(IT, 재무, 사용자)가 제기하는 불만이나 니즈가 다를 수 있으니, 부서∙직무별로 데이터를 세분화해 보면 추가 인사이트를 얻을 수 있습니다.
    • 예) 특정 규모나 특정 업종(예: 금융권 중견기업) 리드가 ‘보안 인증’문제를 유독 많이 언급한다면, 보안을 강조한 콘텐츠나 맞춤형 세미나를 기획해 전환율을 높일 수 있습니다.

🔎 ‘텍스트 마이닝’이란

문서·SNS·이메일·고객 문의 등 형태가 제각각인 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴, 키워드, 감성(긍정/부정) 등을 추출하는 기법입니다. 문장을 단어 단위로 분리하고(형태소 분석), 단어 빈도나 함께 나타나는 키워드 등을 토대로 주요 이슈잠재적 문제점을 파악합니다. 예컨대 고객들이 ‘설치 어려움’이나 ‘가격 부담’ 같은 표현을 자주 언급한다면, 해당 지점을 우선 개선하고 마케팅 메시지에도 반영할 수 있습니다.

4. 전략 실행 및 피드백

  • 분석 결과를 토대로 중요 이슈(예: 마케팅 메시지, 설치 편의성, 가격 정책, 지원 속도 등)부터 개선하고, 고객에게 빠르게 알립니다.
  • 실행 후 성과(예: 문의 증가, 재구매율 등)를 측정하고, 새로운 데이터를 다시 분석해 지속적으로 개선합니다.
  • B2B에서는 ‘데모나 파일럿 프로젝트’를 진행해보거나, ‘계정 기반 마케팅(ABM)’을 통해 핵심 고객사 맞춤 전략을 전개하는 사례도 많습니다

B2B 고객 데이터 수집 방법

자사 웹사이트 분석

  • B2B 고객이 솔루션∙서비스를 찾을 때 가장 먼저 접하는 정보 창구가 ‘공식 웹사이트’인 경우가 많습니다.
  • 방문자의 유입 경로(검색, 광고, SNS 등)와 전환 행동(세미나 신청, 데모·상담 신청 등)을 추적하면 마케팅 캠페인의 효율성을 가늠할 수 있습니다.
구글 애널리틱스를 통한 자사 웹사이트 분석

수집 방법

  • 분석 도구 연동: 구글 애널리틱스(GA), 어도비 애널리틱스 등을 설치해 방문자 수, 유입 채널, 전환 지표 등을 추적
  • 행동 패턴 파악: 페이지별 체류 시간, CTA 클릭률을 추적해 어떤 콘텐츠가 리드 생성(문의∙다운로드 등)에 효과적인지 확인
  • 세그먼트 활용: 유입 경로, 방문 지역, 디바이스 유형별로 데이터를 나눠보면, 어느 채널이 전환율이 높은지를 정확히 파악 가능

활용 포인트

  • 랜딩페이지별 전환률을 비교해 광고 소재나 메시지를 개선하고, A/B 테스트로 더 효과적인 문구∙디자인을 찾을 수 있습니다.
  • 페이지 평균 체류 시간이 짧으면, 마케팅 메시지가 고객 기대에 맞지 않거나 CTA 위치가 부적절할 가능성이 큽니다. 또는 웹사이트의 UI 및 UX, 로딩 속도 등이 고객 전환으로 이어지는 것을 방해는 것일 수 있습니다. 이런 문제들을 파악하고 보완하면 신규 리드 유입과 문의 전환을 높일 수 있습니다.

고객 문의사항 및 불만 (VOC) 분석

  • 고객이 직접 남기는 문의∙불만∙제안에는 마케팅 관점에서도 유용한 정보가 많습니다.
  • 예컨대 ‘가격이 너무 높다’ ‘프로세스가 복잡해 도입이 망설여진다’ 같은 VOC는 잠재고객의 주요 이탈 사유를 알려주며, 이를 커뮤니케이션 전략이나 프로모션 설계에 활용할 수 있습니다.
고객 문의사항 및 VOC 분석

수집 방법

  • 문의/지원 채널 일원화: 이메일∙전화∙웹문의∙챗봇 등으로 들어오는 고객 문의를 한 곳에 모아 관리(헬프데스크 툴, VOC 시스템 등).
  • 카테고리 분류: ‘가격 이슈’, ‘도입 절차 문의’, ‘기능 요청’ 등으로 태그를 붙여, 잠재 고객이 가장 많이 고민하는 지점이 무엇인지 확인
  • 주기적 리뷰: 분기별로 VOC 데이터를 분석해, 마케팅 메시지 개선(예: 장기 계약 할인 정책 안내, 빠른 도입 매뉴얼 제공) 등에 즉시 반영
  • 자동화 수집 및 분석: 챗봇 로그, 콜센터 녹취록, 제품 리뷰 등을 AI 및 자연어처리(NLP) 기술과 연계하여 자동 텍스트 분석(형태소 분석, 감성 분석 등) 진행. 이때 반복 언급되는 키워드(예: 가격, 프로세스, 기능)에 대해 주기적으로 대시보드를 생성해 담당 부서와 공유

활용 포인트

  • 자주 언급되는 이슈(예: 도입이 복잡하다)를 해소해줄 가이드 문서∙영상을 마련하고, 웹사이트나 마케팅 콘텐츠에서 적극 홍보하면 전환율을 높일 수 있습니다.
  • 문의사항에서 ‘기능’이 아니라 ‘가격’이나 ‘계약 조건’을 반복적으로 묻는다면, 프로모션이나 결제 옵션 관련 내용을 보강해 리드 이탈을 줄일 수 있습니다.

고객 설문조사 및 고객 인터뷰

  • 웹로그나 VOC만으로는 파악하기 어려운 구매 결정 과정과 마케팅 메시지 반응을 알기 위해 직접적인 설문∙인터뷰를 활용할 수 있습니다.
  • 예컨대 B2B 구매 담당자에게 ‘왜 경쟁사 대신 우리 제품을 선택했는지’ ‘구매 전 어떤 정보를 더 원했는지’를 물어보면, 향후 마케팅 캠페인 기획에 큰 도움을 줍니다.
고객 설문조사 및 인터뷰

수집 방법

  • 온라인 설문: 이메일, 서비스 내 팝업으로 간단한 설문을 진행해 고객 만족도 및 충성도, 구매 결정 요인 등을 묻고, 개선해야 할 포인트를 파악
  • 심층 인터뷰: 주요 고객이나 리드를 대상으로 “마케팅 채널 인지 경로” “데모 신청 여부” 등을 구체적으로 묻고, 캠페인 효과나 이탈 사유를 심층 분석
  • 설문 후 인터뷰 연계: 설문 후, 특이 응답(매우 만족 or 매우 불만 등)을 준 고객과 인터뷰를 진행해 ‘어떤 메시지가 가장 통했는지’ ‘추가로 필요했던 정보는 무엇인지’ 등을 파악

활용 포인트

  • ‘무료 체험판’이나 ‘웹세미나’가 전환을 크게 끌어올렸다는 식의 피드백을 얻으면, 추후 프로모션 기획이나 광고 메시지에서 해당 요소를 강조할 수 있습니다.
  • 긍정∙부정 응답을 바탕으로 새로운 광고 카피나 세미나 주제를 도출해, 효율적인 리드 양성(Nurturing) 전략을 세울 수 있습니다.

관련 커뮤니티 및 SNS 분석

  • B2B라고 해도 업계 전문 커뮤니티, LinkedIn 그룹, 소셜 미디어에서 잠재 고객이 우리 제품 또는 경쟁사를 어떻게 언급하는지 파악하면 브랜드 인지도와 핵심 메시지를 개선할 단서를 얻을 수 있습니다.
  • 소셜 리스닝 결과를 통해, ‘경쟁사보다 우리 제품이 어떤 부분에서 부족하다고 인식되는지’ ‘어떤 키워드로 언급되는지’ 등을 파악해 마케팅 캠페인 타깃을 정교화할 수 있습니다.
  • 해당 서비스와 관련한 잠재 고객들의 니즈를 확인해, 이를 마케팅 소구점으로 활용할 수 있습니다.
관련 커뮤니티 분석(출처_네이버 '인사쟁이가 보는 실무카페')

수집 방법

  • 소셜 리스닝 툴: 트위터, 블로그, 카페, LinkedIn, Reddit, 전문 포럼 등에서 브랜드명, 경쟁사, 산업 키워드를 모니터링
  • 형태소 분석, 텍스트 마이닝: 수집한 게시글과 댓글을 분석해 자주 언급되는 니즈, 불편 요소, 감성(긍/부정)을 파악
  • 리뷰 사이트, 전문 포럼: 유사 서비스 비교 및 리뷰 사이트를 통해 경쟁 제품과의 비교 및 공통적인 요청 사항 모니터링
  • 자동화 수집 및 분석: 소셜 리스닝 툴과 API 연동을 통해, 특정 키워드 언급이 일정 수준을 넘으면 ‘알림(Trigger)’을 설정하거나, 정해진 시간 간격마다 자동으로 리포트를 생성하도록 구성. 실시간 분석 결과를 마케팅팀, 개발팀등 담당 부서와 공유

활용 포인트

  • 특정 키워드(예: ‘도입이 쉬움’, ‘ROI가 높음’)가 우리 브랜드 언급 시 자주 등장한다면, 광고 문구, SNS 홍보에서 해당 강점을 부각해 문의율을 높일 수 있습니다.
  • ‘가격이 비싸다’는 언급이 많다면, 할인 프로모션을 진행하거나 비용 대비 효과적인 기능을 강조하는 콘텐츠를 기획해 신규 고객 도입을 촉진할 수 있습니다.
  • 서비스와 관련해 반복적으로 등장하는 니즈가 있다면, 이를 마케팅 메시지에서 강조하거나 해당 키워드를 이용한 검색 광고를 실시할 수 있습니다. 

위와 같이, 4가지 대표적인 데이터 소스(웹사이트, VOC, 설문조사∙인터뷰, 커뮤니티∙SNS)를 마케팅 실행 관점에서 살펴보았습니다. 각 소스에서 얻은 인사이트를 바탕으로 광고 메시지∙캠페인 전략∙콘텐츠 기획을 지속적으로 개선해 나가면, B2B에서도 지속적인 리드 유입과 전환율 상승을 기대할 수 있습니다.

마치며

최근 B2C 시장에서 고객분석을 통한 개인화 마케팅이 폭넓게 확산되면서, B2B 바이어들도 맞춤형 경험을 점점 더 기대하고 있습니다. 예를 들어 ‘우리 업종이나 직무에 꼭 맞춘 콘텐츠인가?’, ‘내 문제가 정확히 이해되고 있는가?’ 같은 요소가 의사 결정 속도를 높일 수도 있고, 반대로 만족스럽지 못하면 금방 대안을 찾게 되기도 합니다. 따라서 고객의 업종, 과제, 의사 결정 구조를 미리 파악하고, 각 고객군에 맞는 메시지와 콘텐츠를 제시하는 전략이 필수입니다. 이때 고객 분석을 통해 고객의  행동 패턴과 니즈를 분석하면,  영업 프로세스 단축과 효율적인 예산 배분을 기대할 수 있습니다. 

지금까지  b2b 비즈니스 고객분석의  전반적인 프로세스와 함께, 어떻게 ‘B2B 기업이 고객 데이터를 수집해야 하는지’를 살펴보았습니다. 다음 포스팅에서는 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 분석하고, 마케팅에 활용할 것인지 고객 분석 데이터 활용 전략에 대해 살펴보겠습니다.

적정마케팅연구소는 b2b 비즈니스 관련 다양한 경험을 바탕으로,  B2B 기업이 겪는 마케팅 문제를 데이터 기반으로 해결하도록 돕는 마케팅 대행 및 컨설팅 전문 기관입니다. 웹사이트 분석부터 광고 성과 측정 및 개선에 이르기까지 마케팅 목표 달성을 위한 전략을 함께 설계하고 실행해 드립니다. 보다 자세한 상담이나 협업을 원하신다면 언제든 적정마케팅연구소 홈페이지 또는 대표전화를 통해 문의해 주세요.

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