지금의 기업, 특히 소비재산업을 영위하는 기업에게 고객 데이터를 분석하고, 고객에게 맞춤 서비스를 제공하는 개인화된 CRM(Customer Relationship Management)이 가지는 힘은 굳이 그 중요도를 설명하지 않아도 될 정도로 이해되어 있다.

누구나 CRM의 중요성을 알고 실행하고 싶지만 단지 각각의 컨디션에서 가장 효율적인 고객 데이터 활용 방법을 찾아내고 발전시키는 일만이 과제일 것이다.  

이번 글에서는 우리 기업에서 실행할 수 있는 CRM을 활용한 세일즈 드라이브(Sales Drive) 방법을 상세하게 안내하고자 한다.   

잠시 복습을 해보자면, 지난 글에서는 고객데이터 마케팅을 위한 준비 단계로  <CRM 조직 구성>을 위한 고려 사항을 짚어 보았다. 

결론적으로, 올바른 CRM 조직이란 마케팅, 세일즈, IT 와의 업무를 조율하고 화합 및 발전시키며 기업의 환경에 따라 고객관리 전략수립 및 고객소통을 무기로 세일즈 드라이브를 목적하는 조직이다. 

이런 업무를 수행하기 위해서는 CRM팀 구성은 ‘CRM기획’과 ‘CRM분석’ 이라는 2개의 조직이 필수적으로 구성되어야 하며 각 업무별 속성에 따라 상호보완이 필요하다. 

이제 CRM조직이 완성이 되었다면 CRM조직의 업무에 대해 이야기해 보자.

① 고객관리전략 개발

● ‘고객’으로 시작하여 ‘고객’으로 끝나는 업무

고객관리 전략을 선행하기 전 필수적인 필요요건은 어떤 항목일까? 다들 마음속으로 생각하는 그 단어, ‘고객’이다.

CRM은 ‘고객’으로 시작하여 ‘고객’으로 끝나는 업무이며 학문이다. 단순하게 고객과의 관계를 만드는 게 아닌 고객을 연구 분석하고 고객의 더욱 큰 반응을 이끌어 내는 업무다. 

이런 최상의 퍼포먼스를 만들기 위해서는 당연하게 고객이 기업의 데이터에 내재화되고 그들의 판매가 기록되어야 하지만, 무조건 많은 고객의 데이터를 만들어 나가는 것이 정답은 아니다. 

최소한의 기업, 브랜드 또는 제품에 대한 경험을 갖고 있는 양질의 고객을 대상으로 고객이 구성되는 것이 중요하다. 

【 아웃도어 A브랜드 사례 – 고객의 획득과 경험의 상관관계 】

자사몰 고객은 약 7만 명, 지속적인 고객수 성장이 이어지고 있었으며 오프라인과의 O2O전략을 통해 오프라인 구매 경험 고객을 꾸준하게 온라인으로 유입시키는 활동을 진행했다. 

또한 BTL활동을 통해 야외활동을 함께 하는 프로모션으로 아웃도어 활동에 관심이 많은 실 제품을 사용하는 브랜드 친화적인 고객을 온라인에 가입시키는 프로모션 통해 연간 약 1만 명의 고객의 데이터를 내재화하는 전략을 세웠다.

마지막으로 기존고객을 대상으로 ‘평생회원’으로 가입시키며 그에 따른 혜택을 제공하는 프로모션을 통해 고객의 ‘휴면방어(Retention)’를 관리했다.

<모객(募客) 전략> 

√ 오프라인 고객의 온라인 가입 유도

√ 아웃도어 이벤트를 통한 온라인 가입 유도

√ ‘평생회원’을 통한 휴면 방어 및 캠페인 대상 고객 증가

 브랜드는 이 고객들을 대상으로 2주에 한번 정기적인 소통을 진행, 관심고객의 반응률(유입/페이지뷰/구매율)을 만들어가고자 했다. 이 브랜드의 고객 ‘획득’과 ‘소통’ 전략은 높은 퍼포먼스를 만들 수 있었을까? 

<아웃도어 브랜드 A의 고객 관심/구매 반응률>

A브랜드는 다양한 전략으로 고객구성을 포트폴리오 했고 그에 따라 CRM활동으로 추가적인 세일즈를 만들어 가길 원했다. 

하지만 정작 캠페인의 평균적인 구매율을 보인 고객그룹은 자사몰에서 ‘구매 경험O’인 고객들이었다. 

나머지 그룹은 고객 수를 늘리는데 일조했지만, 정작 구매와는 연결되지 않는 집단의 성격을 보여줬다.

과거의 CRM은 고객과의 관계를 만드는 것에 많은 비용과 전략을 투자했다. 하지만 위 분석 결과를 통해 살펴본 바로는 자사몰 사이트에서 구매 경험이 없는 고객 구매율은 매우 저조함을 볼 수 있다.

이는 과거 방식의 CRM활동을 탈피해야 함을 이야기하고 있으며, 아웃도어 브랜드 A의 고객 포트폴리오 전략이 실패하였음을 나타낸다. 

이런 데이터 분석을 통해 브랜드 A는 고객의 구성비에 대한 전략을 변경할 수 있는 변곡점을 만들 수 있었고, 추가 매출을 만들기 위해 ‘고객의 구매 확률’을 관리하는 여러 변수를 수집하기 시작했다. 

그 결과, 분석에 따른 고객 구매확률 변수는 다양한 세그먼트(Segment)를 만들어 낼 수 있었으며 타겟팅을 통해 고객과 소통하는 비용을 줄이고 구매율을 높이는 전략을 수립할 수 있었다.

위의 예시처럼 고객 전략은 매우 중요하며, 고객의 특성에 따라 매우 세세하고 즉시 시행 가능한 수준의 액션플랜까지 함께한 전략이 따라와야 한다. 

이런 전략 수립을 위해서는 신규/기존고객의 특성 분석이 필요하며 각 고객의 브랜드 내 ‘상태’에 따라 각기 다른 관리 및 구매유도 전략이 필요하다. 

한 예로, VIP고객은 자사몰 유입=구매로 이어질 확률이 높은 고객으로, 이들의 관리 전략은 다양한 방식으로 로그인을 유도하는 것이다. 

고객을 효율적으로 발전시켜 나가기 위해서는 온/오프 채널이 다르겠지만 아래와 같은 항목으로 정할 수 있다. 

현장에서는 이런 전략과 정책, 액션플랜을 기획하여 ‘멤버십’으로 고객에게 약속을 하며 구매를 유도하고 있다.

√ 고객 관리를 위한 전략 고려 사항

ⓐ 신규 고객의 모객 방법과 정합성 측정 KPI

ⓑ 구매할 수 있는 고객의 Segment

ⓒ Segment 고객별 관리 방향성 및 구매유도 전략

ⓓ 고객의 특성을 반영한 고객 혜택 및 주기

ⓔ 고객관련 특성화 변수의 개발과 취합/관리방안

ⓕ 관리전략의 자동화 방안 및 자동화 분석 

 오프라인 매장의 신규 회원가입은 구매와 함께 이루어지는 경우가 대다수이기 때문에 온라인과는 다른 전략으로 모객과 관리 KPI를 만들어 가야하고 난이도 또한 매우 높다. 

하지만 오프라인 고객의 특성상 올바른 전략을 기반으로 고객관리가 된다면 상상할 수 없는 추가 매출을 만들어 갈수 있다.

이런 성공적인 퍼포먼스는 ‘고객’의 가입 및 보유로부터 시작된다. 많은 기업에서 CRM에 실패하는 사유 중 첫 번째 요인이 모객 전략의 실패이다. 

이 글을 읽는 기업의 담당자들이 다시 한 번 고객입장에서 모객 및 관리정책을 점검하는 기회가 되길 바라는 마음이다. 

② 가설 기반의 캠페인 & A/B Test 기획 및 퍼포먼스 분석

● ‘가설 설정’은 고객을 이해하는 첫 걸음

사실 고객사와 미팅을 할 때 ‘가설(假說)’이란 단어는 상대방에게 거부감을 주는 시작점이기도 했다. 

어떤 이론 체계를 세워본다는 것의 어려움, 그리고 단어 자체가 풍기는 모호함 때문에 시작도 하기 전에 포기하는 사례가 많았던 것 같다. 

하지만 가설이라는 단어는 생각만큼 모호하지 않다. 오히려 우리는 모두 가설 하에 생활을 하고 있으며 가설을 세우는 훈련이 충분히 되어있다.

√ 가설 수립 예시

ⓐ 인간의 몸은 70%가 물로 구성되어 있으며 2%의 물 부족 시 갈증을 느낀다.

ⓑ 인간은 다양한 방법으로 수분을 체외로 배출하며 그때 갈증을 느낀다.

ⓒ 수분섭취는 갈증해소의 필요조건을 충족시키며 몸의 수분 70%를 보존한다. 

 위의 예시는 갈증을 느낄 때 일반적인 사람이 물을 마시는 행위에 대한 가설이다. 물론 대다수의 사람이 저런 3단 논법으로 가설을 세우지 않고 그냥 학습된 행동을 한다. 

이런 학습된 행동은 어린 시절의 검증된 행위에 따라 이루어지는데, 이를 ‘검증된 가설’이라 한다. 이처럼 우리 모두는 검증된 가설 하에 올바른 행동을 하고 있다.

√ 마케팅 효과성 가설 수립 예시

ⓐ 고객은 구매의 필요성을 느끼기 위해 ‘시각적 자극’이 필요하다.

ⓑ 고객이 구매를 준비할 때 필요제품의 ‘시각적 자극’을 주게 되면 구매확률은 높아진다. (=제품의 노출이 구매를 촉진시킨다.)

ⓒ 제품의 노출은 구매를 준비하는 고객에게 ‘자극’을 줄 것이며, 구매확률은 높아질 것이다.

ⓓ 고객의 관심사를 찾아 더욱 많은 제품의 셀링 포인트(Selling point)를 기반으로 한 마케팅 활동을 한다면 우리 제품의 구매를 촉진시킬 것이다.

 첫 예시보다는 조금 복잡하지만 위의 예시 또한 우리가 익히 이해하고 있는 고객 구매 알고리즘에 기인한 마케팅 활동 가설의 일부분이다.

이렇게 우리는 모두 가설 하에 마케팅 활동을 하고 있고, 그 안에서 검증된 가설을 활용해 새로운 가설을 검증하고 있다.

위의 예시 중 검증된 가설은 ▲구매 필요성=시각적 자극 ▲시각적자극=구매확률 증가 정도로 보면 무리가 없을 것이다. 

이제 실제로 매출을 유도한 가설검증 사례를 살펴보자. 

【 B 브랜드의 가설 개발 사례 - 고객의 구매욕구 】

① 고객은 온라인 구매 결정을 위해 장바구니에 약 2.4개 ~ 2.7개의 제품을 담으며 그 중 평균 1.2개 정도의 구매 결정을 한다. ☞ 검증된 가설

② RFM 모델링의 R(최신성)에 대한 검증된 가설에 따라 최근 구매 고객은 우리 제품을 구매할 수 있는 확률이 높아진다. ☞ 검증된 가설

③ 브랜드 경험 고객은 첫 구매 대비 높은 구매 확률을 보인다. ☞ 검증된 가설

④ 브랜드 재구매 고객은 첫 구매 고객 대비 상대적으로 높은 KPI(구매율/구매단가/구매개수)를 기록한다. ☞ 검증된 가설

⑤ 외부몰 구매 고객은 우리 제품을 선택하여 구매결정까지 이루어진 경험이 있으며, 그들 또한 장바구니에 여러 제품을 담고 선택하는 행위를 진행하였을 것이다. ☞ 예측 가설

⑥ 이들은 재구매 고객이기에 대비 상대적으로 높은 KPI(구매율/구매단가/구매개수)를 기록할 것이다. ☞ 예측 가설

⑦ 우리 회원 고객이 아니지만 이들에게 캠페인이 진행이 된다면 높은 확률로 자사몰 가입과 구매확률을 만들 수 있을 것이다. ☞ 예측 가설

⑧ 우리 회원이 아닌 고객에게 ‘정보성 메시지’ 방식으로 소통한다면 메시지 발송에 법적 문제는 없을 것이다. ☞ 검증된 가설 

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※ RFM 이란?

고객의 구매력을 측정하는 모델링 지표로, [Regency=최신성 / Frequency=구매빈도  / Monetary=구매규모] 측정을 통해 고객의 라이프 사이클을 지수화 하는 지표.

필자는 위의 가설처럼 현상의 ‘검증된 가설’과 ‘예측 가설’을 활용해 하나의 자동화된 캠페인을 기획, 액션플랜까지 설정해 보았다. 물론 검증된 가설 설정을 위한 다방면의 사전분석이 선행되었으며 분석을 통한 사실(Fact)를 검증된 가설로 사용했다. 그 결과 해당 캠페인은 매우 높은 퍼포먼스를 기록할 수 있었다 

< 가설검증 분석 - Rob the Customer > 

해당 기업은 월 4만 원 가량의 캠페인 비용으로 [신규고객 + 신규구매유도 + 매출 퍼포먼스]까지 세 마리 토끼를 잡는 결과를 만들어냈다. 상세 퍼포먼스는 아래와 같다. 

1. 회원 가입률

· 일반적으로 자사몰 사이트의 오가닉(Organic) 가입률은 세션대비 최대 2%를 추정한다. 경쟁이 심화된 지금은 2% 오가닉 가입률도 찾아보기 쉽지 않고 디지털광고를 통한 가입률 또한 4%를 넘기기 어렵다.  

· Rob캠페인의 회원가입률은 8.4%로 오가닉 가입률 대비 4배 이상의 효과를 냈다.

※ 오가닉 가입률 : 자연적인 고객의 유입대비 가입률

2. 구매율

· 오가닉 가입고객은 해당기간 약 11,924명으로 이중 1,108명이 구매를 결정, 그에 따른 구매율은 9.3%다. 가입은 했지만 다양한 사유로 구매가 이루어지지 않았다.

· Rob캠페인을 통해 가입한 고객은 가입 후 한 달 이내 구매만 측정 시 67.5%라는 경이적인 구매율을 보였다. 이는 오가닉 고객 대비 약 7배의 구매결정 효과다.

3. 객단가

· 오가닉 가입고객은 브랜드의 첫 구매일 확률이 높으며, 브랜드에 대한 만족도 및 경험형성 전 단계에 있어 상대적으로 낮은 객단가와 적은 구매 개수를 보이는 특징이 있다. 오가닉 고객은 약 10만 원의 객단가를 기록했다.

· Rob캠페인 구매고객은 타 사이트에서 우리 제품에 대해 구매를 결정한 경험이 있는 고객으로 ‘재구매 고객’으로 분류할 수 있다. 이들은 첫 구매보다 상대적으로 높은 객단가를 기록한다. 해당 캠페인에서의 객단가는 11.6만원으로 오가닉 고객 보다 1민 원 이상 크다. 

이렇게 하나의 완성된 가설 기획만으로 캠페인을 시작할 수 있었다. 

그 후 6개월 동안 캠페인 매출만으로 전년대비 27%에 이르는 매출 상승을 이끌어냈다. 이런 사례는 현업에 있는 이들의 ‘호기심’에서 시작되는 경우가 많다.

평소에도 호기심, 관심을 바탕으로 가설을 설정하고 검증하는 훈련을 반복한다면 일반적인 현상에 대한 가설 설정의 훈련이 될 수 있다. 

필자도 거의 모든 의사 결정에 앞서 가설을 설정하고 검증하는 행위를 반복하고 있다.

현상을 생각할 수 있는 단위로 쪼개고 검증해 나간다면 정확한 의사결정을 할 수 있는 모티브가 될 수 있다.

● A/B Test 검증 및 퍼포먼스 분석

A/B 테스트는 CRM 활동을 더욱 정교하게 만들어 가는 과정이다. 모 기업과의 미팅에서 “CRM의 솔루션을 도입하면 매출이 오를까요?”라는 단순한 질문을 받은 적이 있다. 

생각보다 많은 의미가 내포된 질문이지만 필자의 일반적인 답변은 “솔루션은 CRM활동을 조금 더 편하게 할 수 있는 도구이며 우리 고객을 알아가는 시간이 꼭 필요하다”이다. 

여기서 ‘우리 고객을 알아가는 시간’을 대변하는 행위가 A/B 테스트인 것이다.  

지금은 경쟁과다로 고객의 니즈는 더욱 세분화되어 가고, 이는 고객의 구매 결정이 ‘초개인화’ 되어가고 있음을 의미한다. 

기업에서는 초개인화 된 고객 하나하나의 성향에 맞추어 빠른 구매결정을 유도하고 싶지만 현실적으로 불가능하다고 보는 것이 맞다. 

때문에 고객 니즈 특성 중 교집합을 분석하고, 교집합 된 특성을 활용하여 구매를 이끌어 내는 행위를 돕는 것이 A/B 테스트다.

우리는 주어진 환경 속에서 실험군과 대조군을 활용해 노출된 환경을 분석하며 고객을 이해해 갈 수 있다. 

한 단계 더 나아간다면 실험군의 환경을 세밀하게 조절하여 그 안에서의 고객행동 변화도 분석해 낼 수 있다.

● A/B 테스트 이해하기 - 실험군과 대조군

A/B 테스트를 진행하기 위해서는 실험주제에 따라 변화(컨트롤)하는 그룹인 실험군과 테스트를 하는 그룹인 대조군이 필요하다. 간략하게 2개 그룹을 예로, 고객대상 쿠폰 캠페인의 효용성에 대한 A/B 테스트를 진행해보자.

· 실험군: 쿠폰 발급, 캠페인을 통해 고객에게 쿠폰을 알림 - 쿠폰발급 매출 검증

· 대조군: 쿠폰을 발급하지 않고 캠페인을 진행하지 않음 - 자연상태의 매출 검증

실험군에게 쿠폰 발급 후 고객 안내를 통해 쿠폰 사용을 독려하여 구매환경을 만들어 낼 수 있는 컨트롤된 환경을 만들고, 대조군에게는 아무 행위를 하지 않아 자연적인 구매환경 안에서의 매출을 측정한다. 

이 두개 그룹의 매출 차별성을 기반으로 쿠폰캠페인 진행을 통해 순수하게 발생된 매출을 통계학적으로 측정할 수 있으며 이를 CRM의 ROI라 지칭한다. 

CRM 캠페인의 모든 테스트 환경에는 대조군을 통한 퍼포먼스 검증 요소를 만들어야 하며, 대조군 설정 시 고려되어야 하는 사항은 아래와 같다.

① 실험군과 대조군은 다른 그룹이 아닌 특정 성향의 동질성을 갖는 동일 집단이다.

② 매출을 요하는 기업의 환경에서는 보통 동일한 구매력지수(RFM)을 갖는 집단 또는 실험 요건에 따라 각 특성을 동일하게 맞추어 2개의 그룹으로 나누어 진행한다. 

③ 가장 중요한 점은 2개의 그룹이 동일한 집단임을 누구나 검증할 수 있는 객관적 평가지표가 존재해야 하며 최대한 동질성을 만들어 주어야 한다.

④ 실험군은 테스트 환경에 노출시키고, 대조군은 자연적인 환경에 노출시켜 2개 그룹의 환경 중 단 하나의 요건이 변하였을 때 고객의 행동변화를 측정한다. 

간단하고 정확한 기법의 A/B 테스트로 고객의 관심사 한 부분을 평가할 수 있다. 이런 테스트는 우리 실생활에서도 많이 사용된다. 

한 예로 ‘라면을 3분 끓일 때 VS 4분 끓일 때’를 상상해 볼 수 있다. 이때 물의 양과 제품이 동일하고, 화력과 라면을 끓이는 냄비 또한 동일하다면 우리는 환경을 맞춰 주었다고 볼 수 있다. 

물론 복잡하게 환경을 맞춘다면 기압과 공기의 흐름까지도 감안해야 하지만, 컨트롤 불가능한 환경은 동일하다는 가정 하에 실험이 이루어질 수 있다.

위의 예시처럼 우리는 ‘가설 설정’과 마찬가지로 일상 속에서 수많은 A/B 테스트를 통해 지식과 판단을 만들어 가고 있으므로, 몇 가지만 지켜진다면 손쉽게 우리 고객의 성향과 연관된 인사이트를 쌓아갈 수 있다. 그럼 아래 예시 A/B 테스트의 그룹 설정은 잘 이루어졌는지 확인해 보자.

【 C기업의 A/B TEST 사례–그룹의 동질성 설정 오류 】

① Background

· 고객 캠페인 채널 최적화를 위해 카카오의 ‘친구톡’ 채널에 대한 효과를 검증해 보고자 했다. (비용 및 반응률 최적화)

· 친구톡을 이용한 캠페인 진행을 위해서는 ▲자사의 ‘플러스 친구’ 가입 ▲자사의 회원가입 고객 중 마케팅 수신동의, 두 가지 요건을 충족시켜야 한다.

② 실험 설계

· 아래와 같이 3개의 그룹을 설정, 친구톡 발송이 가능한 고객을 타깃팅한다. 

· 3개 그룹에게 오프라인에서 사용 가능한 동일한 쿠폰을 제시하고, 쿠폰의 사용률 결과를 측정한다.

③ 결과

· 친구톡 채널의 캠페인의 쿠폰 사용률이 문자 메시지(LMS) 캠페인 고객 대비 약 2% 높았으며, 캠페인 운영비용 또한 50% 감소했다. 

이렇게 완벽한 결과의 A/B 테스트 가설검증 결과가 나왔지만 결론적으로 실험군 그룹 중 서로 다른 환경의 그룹 설정 시 충분한 환경 동질성이 고려되지 않았다는 판단 하에 재실험을 하게 되었다. 

위의 A/B 테스트는 어떤 오류를 범하였을까.

객관적인 고객의 관심도 측면에서 본다면 친구톡 발송 고객은 ▲기업의 회원가입, 수신동의 ▲기업의 플러스 친구 가입, 이 두 가지의 요건을 충족했다.

하지만 [A-타깃 회원가입고객]은 두 가지 요건 중 한 가지만 충족했다.

[B-타깃의 플친 가입고객] 또한 한 가지 요건만 충족해 브랜드 관심도 측면에서 50%의 관심도 표출만을 보여주고 있다. 

고객의 관심도 측면에서 동일한 고객임이 입증되지 않은 그룹의 A/B 테스트 결과는 외곡 될 수 있으며 잘못된 의사 결정을 만들어 낼 수도 있다. 

따라서 A/B 테스트가 올바른 결과를 도출하기 위해서는 [C-타깃인 친구톡 발송 가능고객]을 대상으로 두개 그룹을 설정해야 하며, 이들의 마케팅 채널 반응률을 평가해야 한다. 

C기업은 제대로 된 실험설계로 A/B 테스트 평가를 진행해 올바른 결과를 만들어 낼 수 있었다. 특히 1회의 테스트가 아닌 약 3개월 간 동일한 테스트로 확정적이고 검증된 인사이트를 얻은 것이다. 

고객별 선호채널 데이터는 물론 개인 선호채널에 따라 동일한 캠페인 진행 시 솔루션을 자동 활용해 각 선호채널로 배분하여 집행되는 프로세스를 잡을 수 있었다.

이렇게 A/B-테스트는 모호한 상황에서 올바른 의사 결정을 만들어 준다. 간혹 실험설계와 가설에 대해 “너무 당연한 결과 아닌가요?”라는 질문을 받을 때가 있다. 

그런데 그런 당연한 결과로 몇 %의 수치 차이를 만들어 내는지 까지 알 수 있다면 어떨까. 우리는 막연한 가설 하에 막연한 결과를 예측한다. 

하지만 A/B-테스트는 ‘알고 있는 사실’과 ‘데이터를 통해 검증된 사실’을 통해 좀 더 명확한 상황에 대한 해석을 만들어 낸다. 

CRM은 데이터에 기반 한 사실을 만들어 가는 분야이기에 분석할 수 없는 상황에 대해서는 의심하고 탐구하는 자세가 필요하다. 

그를 충족시켜 주는 하나의 주요 방법이 A/B-테스트이고 가설 기반 CRM활동에 대한 퍼포먼스 결과 분석이다. 

여기까지 CRM 업무 중 ‘기획’ 분야 업무를 자세하게 살펴보았다.

다수 패션기업에서는 ‘분석’보다 기획자 위주의 CRM을 수반하는 성향이 강하고, 기획자 또한 위에 소개된 업무를 심도 있게 발전시켜 나가지 못하는 경우가 많다. 

그 이유는 지난 글에서 소개했던 것처럼 CRM이 독립된 부서가 아닌 마케팅 또는 영업팀 소속으로 소속팀 업무에 치중된 성향으로 발생하는 문제다. 

다시 한 번 강조하자면 CRM은 ‘고객’으로 시작하여 ‘고객’으로 끝나는 업무이며 학문이다.

더 높은 매출, 더 높은 관심을 불러일으키는 브랜딩을 위해서는 이번 글에서 안내한 여러 퍼포먼스 분석과 테스트가 필수적으로 수행되어야 한다. ​ 

글 : 백광민 피비스 대표

출처 : 패션포스트 fpost.co.kr

원문 : fpost.co.kr/board/bbs/board.php?bo_table=fsp60&wr_id=3