마이데이터로 소비자 마음 읽기 - ETF 투자자를 분석해 마케팅하기
안녕하세요, 디사일로의 Business Analyst 최아정입니다🙌
최근 개인투자자를 중심으로 국내 ETF 시장이 커짐에 따라 자산운용사 간 경쟁도 치열해지고 있습니다.
이에 각 사는 개인투자자를 모집하기 위해 ETF 보수 인하 위주의 다양한 이벤트를 전개하기도 합니다.
투자자를 뾰족하게 타깃하는 마케팅을 하기 어렵다 보니, 일반 상품으로 치면 가격 할인 같은 이벤트를 펼치는 것이죠.
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📈 국내 자산운용사의 마케팅 페인포인트
이러한 시장 상황으로 봤을 때, 국내 자산운용사가 가지고 있는 페인포인트(pain point) 2가지는 다음과 같습니다.
- 자산운용사는 증권사를 통해 ETF를 판매하는 구조를 가지고 있어, 개인 투자자 각각의 정보를 알 수 없다.
- 온라인 투자자산 거래가 보편화되면서 자사의 ETF를 효과적으로 판매할 마케팅 채널을 선정하고자 하나, 개인 투자자 정보가 부족하다.
이번 글에서는 자산운용사가 가진 위 두 가지의 페인포인트를 디사일로 데이터 클린룸을 활용하여 해결해봅니다.
특정 ETF에 투자한 고객을 다각도에서 살펴보고, 비슷한 특징을 가진 잠재 고객이 많이 모여있는 마케팅 채널을 선정할 예정입니다.
💡 DESILO DCR(Data Clean Room)이란? 디사일로 데이터 클린룸은 데이터의 공급과 수요를 연결하고 데이터 협업 및 거래의 불편함을 해결하는 데이터 비즈니스 플랫폼이에요. 서비스를 기획하거나 개선할 때, 또는 새로운 잠재고객을 발굴할 때, 여러 데이터가 필요한데 기업이 자체적으로 보유하고 있는 데이터만으로는 부족할 수 있죠. 디사일로 데이터 클린룸에서는 다른 곳에서 얻기 어려운 민감 데이터를 편리하게 활용할 수 있어요. 기업 상황에 맞게 쉽게 추출하고 편리하게 분석해 차별화된 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.
📈 ETF별 투자 고객 분석
A자산운용과 B자산운용은 모두 미국 관련 지수를 추종하는 ETF A와 ETF B가 있습니다.
ETF A와 ETF B의 상세 상품 페이지를 살펴보면 보유 종목 및 구성 비중, 1주 기준 가격 면에서는 큰 차이가 없습니다. 다만 ETF A는 ETF B보다 선발주자이며, 총 보수도 살짝 낮습니다.
두 상품이 유사하다면, 왜 투자자들은 특정 ETF를 골라 투자를 한 것일까요?
디사일로 데이터 클린룸을 활용하여 각 ETF에 투자하는 고객의 대표 페르소나를 만들고 그 이유를 추측해봅시다.
자산운용사와 ETF 명은 모두 가명 처리하였으며 마이데이터 B사의 샘플 데이터로 분석을 진행하였습니다.
📍 인구 통계
마이데이터 B사의 샘플 데이터를 살펴보면 ETF A에 투자하고 있는 인원은 179명, ETF B에 투자하고 있는 인원은 144명입니다. 먼저 출시된 ETF A에 투자하고 있는 인원이 조금 더 많습니다.
ETF별 투자자 나이대를 살펴보면 ETF A는 2030이 주 투자자를 이루지만 ETF B는 3040의 비율이 높습니다.
성별에서도 차이를 확인할 수 있는데요, 두 ETF 모두 남성 투자자가 주를 이루지만 ETF A는 ETF B와 비교하면 성별 차이가 크지 않습니다.
위의 두 그래프를 합쳐 각 ETF의 연령대와 성별 고객 비율을 살펴봅시다. 위 막대 그래프를 보면 ETF A는 주 고객층이 30대 남성과 30대 여성, ETF B는 30대 남성임을 파악할 수 있습니다.
📍 자산 현황
고객의 자산현황 중 투자원금 평균과 통장 잔액 평균을 살펴봅시다.
ETF A 고객의 투자원금 평균은 132만 원 정도, 통장잔액 평균은 36만 원 정도입니다. 반면 ETF B 고객은 평균 107만 원을 투자하며 통장에 114만 원 정도를 가지고 있습니다.
ETF A 고객은 대체로 ETF B 고객보다 안전자산인 통장잔액이 적고 위험자산인 투자원금이 크므로 위험을 추구하는 성향 쪽에 가깝다고 할 수 있습니다.
ETF B 고객은 반대로 안전을 지향하는 성향일 확률이 높다고 추측해볼 수 있습니다.
📍 소비 습관
고객이 어떤 것에 돈을 자주, 많이 쓰는지 파악한다면 해당 고객의 라이프 스타일을 짐작해볼 수 있습니다. 예를 들어 동물병원 관련 소비가 정기적으로 있다면 해당 고객은 반려동물을 키우고 있을 확률이 매우 높습니다.
ETF A와 B의 고객은 어떤 라이프 스타일을 가지고 있을까요?
위 그래프는 ETF A 및 ETF B 투자자의 소비 카테고리별 회당 결제 평균 금액과 소비 횟수 %(해당 카테고리 소비 횟수/전체 소비 횟수)를 나타냅니다.
소비 횟수 % 가 회당 결제 평균 금액보다 크게 보인다면 적은 금액을 자주 소비하는 카테고리일 가능성이 크며, 반대라면 가끔 대금을 소비하는 카테고리일 수 있습니다.
두 ETF 투자자 모두 생활, 식비, 온라인 쇼핑 카테고리에서 소비횟수가 많다는 것을 확인할 수 있습니다. 해당 카테고리는 제외하고 두 그래프를 합쳐 분석을 이어 가봅시다.
소비 횟수 %의 선 그래프는 ETF A와 B 투자자 모두 비슷한 양상을 보이고 있습니다. 따라서 고유 카테고리와 회당 결제 평균 금액(막대그래프)을 중심으로 그래프를 같이 확인해봅시다.
ETF A 고객의 교육, 교육/학습, 의복/미용, 패션/쇼핑 카테고리의 회당 결제 평균금액이 월등히 높은 것을 보아 할 때, ETF B 고객보다 ETF A 고객이 자기계발과 자기관리에 투자를 아낌없이 하고 있다고 추측해볼 수 있습니다.
또한 ETF A 고객의 여행/숙박, 자동차의 소비횟수와 결제 평균 금액이 ETF B 고객보다 높은 것으로 보아 여행을 더 자주 다니며 큰 금액을 여행 중 소비하는 고객이 많다는 것을 알 수 있습니다.
즉, ETF A 고객들은 여행과 자기관리로 여가를 보내는 사람들이 많다고 예측해볼 수 있습니다.
ETF B에서만 용돈 항목이 나타났습니다. 식사와 카페/간식에도 결제 평균 금액이 ETF A보다 조금씩 더 높습니다.
ETF B 고객이 자신뿐만 아니라 가족 구성원 등 타인의 식비도 같이 결제한다는 가설을 세워볼 수 있습니다. 아울러 가족 관련 이벤트인 경조/선물, 경조사 카테고리에 소비하는 결제 평균 금액과 소비횟수도 조금씩 높습니다.
추가로 ETF B를 투자하는 다수가 3040인 것을 고려해 볼 때, ETF B 고객들은 자녀를 둔 가족 형태가 많다는 것을 추론해볼 수 있습니다.
📈 대표 페르소나 및 적합한 마케팅 채널 선정
위에서 살펴본 인구 통계/자산 현황/소비 습관을 바탕으로 각 ETF의 대표 페르소나와 마케팅 채널을 선정해보면 다음과 같습니다.
👤 ETF A
ETF A 투자자는 여행에 관심을 보이는 경향이 있으므로 여행사 및 항공사 홈페이지를 위주로 마케팅을 전개하면 광고 효과가 좋을 것으로 예상합니다.
특히 고객들의 위험 추구 성향을 고려하여 액티브, 레버리지 등 투자 위험이 큰 ETF를 중점적으로 광고할 수 있을 것 같습니다.
해당 투자자들이 ETF A를 선택한 이유는 자산 포트폴리오상 투자원금의 비율이 높기에 총 보수가 조금이라도 낮은 상품을 선택했다는 추측을 할 수 있습니다.
👤 ETF B
ETF B 투자자는 자녀를 가진 가족 고객이 다수이기에 자녀 교육 플랫폼, 아동복 및 아동 용품 홈페이지를 마케팅 채널로 선정할 수 있습니다.
이때, 안정 지향적인 성향을 고려하여 금리형, 배당형 등 투자 위험이 상대적으로 낮은 ETF를 중점적으로 광고합니다.
해당 투자자들이 후발주자이며 총 보수가 살짝 높은 ETF B를 선택한 이유는 현재 정보로는, B 자산운용사에 대한 신뢰가 높기 때문이라고 추측해볼 수 있을 것 같습니다.
📈 마치며
위와 같이 특정 ETF에 투자하는 고객들을 분석하면 효과적인 마케팅 채널과 전달할 콘텐츠를 결정할 수 있습니다.
보수 인하 이벤트와 더불어 고객 분석을 기반으로 한 다채로운 마케팅을 전개한다면 ETF 신규 고객 모집 효과가 극대화될 수 있을 것입니다.
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참고자료
- “‘빅3’ 자리 위협받는 KB자산운용…바짝 쫓는 한투운용, 점유율 꿈틀”. 이코노미스트. 2024.05.08, https://economist.co.kr/article/view/ecn202404290042.
