"혁신적인 제품을 만들었는데 왜 시장에서 성공하지 못할까?" 이는 수많은 스타트업과 기업들이 직면하는 근본적인 질문입니다. 제프리 무어(Geoffrey Moore)의 『Crossing the Chasm』이 출간된 지 30여 년이 지났지만 여전히 많은 기업들이 이 '캐즘(Chasm)'에서 추락하고 있습니다.

캐즘(Chasm)이란 신제품 및 서비스가 초기 시장의 수요자인 얼리어답터에서 대중적인 대다수 고객으로 넘어가는 과정에서 마주하는 거대한 간극을 의미합니다. Reforge의 창업자인 브라이언 밸푸어(Brian Balfour)는 "성장(Growth)은 획득(Acqusition), 유지(Retention), 수익화(Revenue) 간의 시스템이다. 하나를 바꾸면 모든 것에 영향을 미친다"라고 강조했습니다. 이는 단순히 시장에 제품/서비스를 출시하는 것을 넘어서, 데이터 기반의 체계적인 고객 세그먼트 수립 및 업종별 맞춤화 전략이 필요함을 의미합니다.

세분화된 고객 세그먼트 설계의 중요성

출처: Don't Get Confused About Crossing The Chasm Framework

캐즘(Chasm)의 개념을 제시한 제프리 무어(Geoffrey Moore)는 고객을 5단계로 분류했지만, 2025년 현재 글로벌 그로스마케팅 전문가들은 더욱 세분화된 고객 세그먼트를 제안합니다. 그로스해킹의 창시자 션 앨리스(Sean Ellis)는 "그로스해킹은 마케팅, 제품 개발, 데이터 사이언스 전반에 걸친 빠른 실험 과정"이라고 정의하며, 고객 세그먼트를 세분화시켜 각 세그먼트별 맞춤형 가설실험 사이클 설계의 중요성을 강조했습니다.

혁신 초기 시장 (Early Market)

• 기술 애호가(Innovators): 새로운 기술 자체에 관심

• 비전가(Early Adopters): 전략적 우위를 위해 신기술 도입

주류 시장 (Mainstream Market)

• 실용주의자(Early Majority): 검증된 솔루션 선호

• 보수주의자(Late Majority): 업계 표준이 된 후 도입

• 회의론자(Laggards): 필요에 의해서만 도입

출처: Measuring the product-market fit - Mind the Product

앤드류 첸(Andrew Chen)은 ‘제품-시장 적합성(PMF)을 나타내는 11가지 지표’를 제시하며, 각 세그먼트에 따른 다른 성공 지표 수립의 필요성을 강조했습니다. 특히 다양한 제품들이 쏟아져나오고 경쟁이 심화되는 현 시점에서 단순히 소셜미디어 런칭을 통해 무작위로 유입된 사용자들은 실제 고객이 아닌 단순 구경꾼들일 뿐이며, 진정한 PMF는 다음 10가지 지표로 검증되어야 한다고 주장했습니다.

Andrew Chen의 PMF 검증을 위한 10가지 핵심 지표

출처: Zero to Product/Market Fit (Presentation). Andrewchen

Chen은 "이 중 하나만 달성해도 인상적이며, 여러 개를 동시에 달성한다면 정말 깊이 파고들어볼 만한 가치가 있다"고 강조했습니다. 이는 각 고객 세그먼트별로 차별화된 성공 지표 설정과 단계별 목표 수립이 필요함을 의미합니다.

1. 코호트 리텐션 곡선 평탄화 (Cohort Retention Curves That Flatten)

2. 활성 사용자/등록 사용자 비율 25% 이상 (Actives/Reg > 25%)

3. 파워 유저 곡선의 스마일 형태 (Power User Curve Showing a Smile)

4. 바이럴 팩터(Viral Factor, K-Factor) 0.5 이상

5. 일일/월간 활성 사용자 비율 50% 이상 (DAU/MAU > 50%)

6. 시장별/로고별 네트워크 효과 (Market-by-Market Network Effects)

7. D1/D7/D30 리텐션 > 60%/30%/15% (Daily Frequency)

8. 사용자별 매출·활동 증가 (Revenue/Activity Expansion per User)

9. 60% 이상 오가닉 자연유입 획득 (>60% Organic Acquisition)

10. 구독형 서비스 연간 리텐션 65% 이상 (Annual Retention for Subscription)

데이터 분석의 핵심: RFM 모델을 통한 고객 가치 평가

출처: How to Build an RFM Model for Customer Segmentation - CloudKettle

모든 비즈니스가 캐즘(Chasm)을 극복하기 위해서는 데이터 기반의 정교한 고객 세분화가 필수입니다. 그중에서도 RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary value)은 1970년대부터 활용되어온 검증된 세그멘테이션 방법론으로, 고객의 실제 구매 행동 데이터를 바탕으로 가치를 평가합니다. RFM 분석의 핵심 구성요소는 다음과 같습니다.

Recency(최신성): 고객이 마지막으로 구매한 시점까지의 경과 시간

- 최근에 구매한 고객일수록 브랜드와의 관계가 활발하고 향후 구매 가능성이 높음

- 캐즘 극복 관점에서 얼리어답터에서 실용주의자로 넘어가는 과정의 핵심 지표

Frequency(빈도): 특정 기간 동안 고객이 구매한 횟수

- 구매 빈도가 높을수록 브랜드 충성도가 높고 지속적인 수익 창출 가능

- 제품의 일상적 사용 패턴 확립 여부를 판단하는 중요한 기준

Monetary(금액): 고객이 특정 기간 동안 소비한 총 금액

- 고객의 지불 의향과 구매력을 직접적으로 반영

- LTV(고객 생애 가치) 예측의 기초 데이터

위그로스의 실무 경험을 바탕으로 기존 RFM 모델을 확장하여 ‘RFM + 사용자 행동 및 심리적 통합 특성’까지 확장하여 살펴보겠습니다.

D (Demographic) - 인구통계학적 특성

- 연령, 성별, 소득수준, 지역, 직업, 교육수준 등

- 라이프스타일 단계별 구매 패턴 분석

B (Behavioral) - 행동 패턴 분석

- 구매 동기 분석: 가격민감도, 품질추구성향, 편의성 중시

- 채널 선호도: 온라인/오프라인, 모바일/데스크톱 이용 패턴

- 의사결정 속도: 충동구매형 vs 신중검토형

P (Psychographic) - 심리적 특성(VALS 프레임워크 적용) - 이상추구형 (Ideals): 개인적/문화적 가치 중시 (Thinkers, Believers)

- 성취추구형 (Achievement): 타인 인정과 성공 중시 (Achievers, Strivers)

- 자기표현형 (Self-Expression): 활동성과 위험감수 (Experiencers, Makers)

고객 세그멘테이션의 고도화 방법

1. K-means 클러스터링을 활용한 자동화 세그멘테이션

출처: K-Means Clustering - Iterations

K-means 클러스터링은 K-평균 군집화로 불리며 비지도 학습을 통해 유사한 고객들을 자동으로 그룹화하는 알고리즘입니다. 기존 RFM 분석의 점수 할당 방식을 넘어서, 객관적이고 실현가능한 세그멘테이션을 구현할 수 있습니다.

[K-means 기반 고객 세분화 프로세스]

1. 데이터 전처리: RFM 값 표준화 및 결측치 처리

2. 최적 클러스터 수 결정: 엘보우 방법(Elbow Method)과 실루엣 스코어(Silhouette Score) 활용

3. 클러스터링 실행: 고객을 유사한 행동 패턴 기준으로 자동 분류

4. 세그먼트 특성 분석: 각 클러스터의 비즈니스적 의미 해석

2. 코호트 분석을 통한 고객 세그멘테이션

출처: How To Use Cohort Retention Analysis To Reduce Customer Churn

코호트 분석은 특정 시점이나 행동을 기준으로 그룹화된 고객 집단의 행동 변화를 시간 경과에 따라 분석하는 기법입니다. 캐즘을 넘어서기 위해 코호트 분석이 특히 중요한 이유는 얼리어답터에서 실용주의자로의 전환 과정을 데이터 기반의 지표로 정량적인 분석 및 원인 파악을 할 수 있기 때문입니다.

[핵심 코호트 분석 유형]

1. Time-based Cohorts: 가입 시기별 그룹화

- 1월 가입 코호트 vs 2월 가입 코호트의 리텐션율 비교

- 제품 개선 효과의 시간대별 검증

2. Behavior-based Cohorts: 특정 행동 수행자별 그룹화

- 첫 구매 고객 vs 무료체험만 사용한 고객의 장기 행동 패턴

- 핵심 기능 사용 여부에 따른 충성도 차이 분석

실무 중심의 그로스 마케팅 세그멘테이션

출처: Growth Marketing Cycle - Wegrowth®

그로스 마케팅에서의 고객 세그먼트 분류는 명확한 문제정의 및 목표 설정으로부터 시작됩니다. 북극성지표(North Star Metric)와 Aha Moment 정의를 통해 각 세그먼트의 목표 지표 기준치를 설정해야 합니다.

[세그먼트별 목표 설정]

• 얼리어답터 세그먼트: Aha-Moment(특정 기간, 특정 행동, 행동 횟수) 달성률 70% 이상

• 실용주의자 세그먼트: 검증된 사례 제공을 통한 전환율(CVR) 40% 이상

• 보수주의자 세그먼트: 업계 표준 인증 완료 후 도입률 25% 이상

[AARRR 퍼널 기반 세그먼트 최적화]

• Acquisition: 세그먼트별 CAC 최적화

• Activation: Aha Moment 달성을 위한 온보딩 차별화

• Retention: 코호트 분석을 통한 이탈 방지

• Revenue: RFM 기반 수익성 극대화

• Referral: 세그먼트별 바이럴 계수(K-Factor) 향상

[ICE Framework를 통한 우선순위 결정]

• Impact: 목표 KPI에 대한 영향도 (1-10점)

• Confidence: 성공 가능성에 대한 확신도 (1-10점)

• Ease: 구현 용이성 (1-10점)

• 최종 점수 = Impact × Confidence × Ease

출처: How To Optimize Customer Acquisition Using RFM Segmentation

실제 비즈니스 업종을 사례로 살펴보겠습니다. B2B SaaS 시장에서는 우선 기업 특성을 기준으로 1차로 세그먼트를 나눈 다음, 사용자 행동을 기준으로 2차 세분화하는 계층적 접근이 효과적입니다.

1차 세분화에서는 기업 규모(직원 수·매출 규모·연간 IT 예산 등)를 통해 스타트업, 중견기업, 대기업으로 나누고, 업종(제조업·IT·금융·소매업 등)별로 비즈니스 모델과 구매 의사결정 구조 차이를 반영하며, 기술 성숙도(디지털 전환 단계·클라우드 도입률 등)를 통해 변화 수용력을 구분합니다.

이후 각 기업 내 사용자 행동 기반 세분화를 통해 보다 정교한 전략을 세울 수 있습니다.

• Feature Adoption Score는 핵심 기능 사용률을 수치화하여 ‘기능 활용이 높은 그룹’과 ‘활용이 저조한 그룹’을 구분합니다.

• User Engagement Level은 평균 세션 길이와 방문 빈도로 측정하며, 이 지표가 높은 세그먼트는 제품 확산을 위한 내부 챔피언으로 키울 수 있습니다.

• Collaboration Index는 조직 내 협업 기능(예: 다수의 계정 공유·공유 문서 생성)을 활용하는 비율로, 팀 단위 확산 가능성을 예측합니다.

위그로스는 Thule(툴레) 프로젝트에서 이러한 계층적 고객 세그멘테이션을 수립하여, 기업 규모 및 기술 성숙도별로 맞춤화된 메시지와 온보딩 프로세스를 설계하고 실시간 대시보드를 통해 성과를 모니터링했습니다.

두 번째 비즈니스 사례는 온라인 E-Commerce 업종입니다. 이커머스 업종에서는 RFM 분석을 기반으로 고객을 가치 등급별로 분류한 뒤, 각 그룹의 구매 패턴을 세분화해 전략을 수립합니다.

• VIP 고객(R≥4, F≥4, M≥4)은 가장 높은 재구매율과 구매액을 보이는 그룹으로, 충성 유지 프로그램과 프리미엄 쿠폰을 제공합니다.

• 충성 고객(F, M은 높으나 R은 평균 수준)은 최근성은 다소 떨어지지만 꾸준히 구매하는 특성이 있어, 재활성화를 위한 리마인더 캠페인이 효과적입니다.

• 신규 유망 고객(R은 높으나 F, M은 낮음)에게는 첫 구매 전환율 향상을 위한 할인 제안과 상세 사용 가이드가 필요합니다.

• 이탈 위험 고객(R, F, M 모두 낮음)은 충성 고객 유도를 위한 리마인드 이메일과, 타임 세일 알림으로 다시 관심을 환기합니다.

이후 소비자의 구매여정(Customer Journey Map) 따라 Research-Heavy Buyers(심층 비교 후 구매), Impulse Buyers(충동 구매), Deal Seekers(할인형 구매), Brand Loyalists(특정 브랜드 충성) 등으로 나누고, 각 세그먼트에 최적화된 광고 크리에이티브와 할인 구조를 적용합니다.

위그로스는 웬즈데이오아시스 그로스마케팅 프로젝트를 통해 패션 고객을 RFM 등급별로 세분화한 뒤, 각 고객군별로 맞춤형 이메일·리타깃팅·SNS 캠페인을 실행해 ROI를 490% 이상 개선했습니다.

결론: 데이터 드리븐 세그멘테이션 전략의 필요성

출처: Create Powerful Customer Segments for Marketing | Data Analysis for Beginners #4

캐즘을 뛰어넘는 것은 이제 더 이상 직감이나 경험에만 의존할 수 없습니다. 데이터 기반의 정교한 세그멘테이션이야말로 2025년 현재 모든 비즈니스에서 지속 가능한 성장을 만드는 핵심 전략입니다. 이에 따른 세그멘테이션 데이터 분석의 3단계 전략을 도출해보면 다음과 같습니다.

1단계: 고객 인사이트 및 행동 패턴 해석 (Customer Insight & Behavioral Mapping)

• RFM 분석과 코호트 분석을 통한 핵심 고객 그룹 및 행동 이탈 구간 도출

• 정교한 세그먼트별 핵심 행동 지표 도출 및 지속 가능한 성장 모멘텀 분석

• 데이터 드리븐 인사이트를 활용한 타겟 세그먼트의 특성 및 가치 평가

2단계: 예측 모델링과 리스크 분석 (Predictive Modeling & Risk Scoring)

• 머신러닝 기반 이탈 예측 및 고객 가치점수(LTV) 예측 모델 구축

• 고객 행동 시퀀스 분석을 통한 전환 가능성 및 업셀/크로스셀 기회 예측

• 잠재 세그먼트 탐지 및 실시간 리스크 스코어링으로 리소스 집중 배분

3단계: 맞춤형 성장 실행 최적화 (Personalized Growth Activation & Optimization)

• AI 기반 실시간 세그먼테이션 및 동적 메시징 자동화

• 멀티채널 통합 퍼포먼스 최적화를 위한 Multi-Armed Bandit 및 Incrementality 테스트 적용

• 지속적 실험과 데이터 기반 의사결정을 통한 성장 전략의 실시간 피드백 루프(Feedback Loop) 구축

성공적인 캐즘 극복을 위해서는 다음과 같은 원칙들이 지켜져야 합니다.

• 데이터 중심 의사결정을 토대로 주관적 판단에서 벗어나, 객관적 지표와 정밀한 세그멘테이션으로 정확한 고객 이해를 바탕으로 전략 수립

• 비즈니스의 시작부터 고착화된 세그먼트를 넘어, 고객 행동 변화에 따라 유동적으로 조정되는 동적 세그멘테이션 시스템 구축

• 단편적 분석을 넘어서 RFM, 코호트, 머신러닝 등 각각의 특성을 결합한 통합적 분석 대시보드 구축을 통해 비즈니스 성장 인사이트 도출

• 분석 자체에 그치지 않고 실제 비즈니스 성과로 이어질 수 있는 빠른 가설실험 Cycle을 통한 인사이트 도출

출처: The Breakout Growth Pyramid by Sean Ellis

Seoan Ellis는 “진정한 성장(Growth)은 고객과 제품 사이의 깊은 연결에서 나온다”고 강조하며, 이는 캐즘을 뛰어넘기 위한 가장 중요한 시작점은가 바로 고객이 갖고있는 Pain Point 문제를 해결하는 데 있음을 말해줍니다. 위그로스가 1,500곳 이상의 기업과의 협업을 통해 누적한 경험을 비춰볼 때, 끊임없이 고객의 Pain Point에 집중하고 이러한 문제 해결을 위해 제품/서비스를 개선하며 VP(Value Promise)를 제공한 기업은 J-Curve의 이상향적인 성장을 이뤄냈습니다.

급변하는 트렌드와 매일 발전하는 AI 시대에도 비즈니스의 변하지 않는 핵심은 결국 고객 가치 창출입니다. 위그로스가 함께 성장하는 글로벌 그로스 에이전시로서 추구하는 가치 또한, 고객 성장과 함께 상생하는 파트너십에서 진정한 캐즘 극복이 이루어진다는 믿음에 기반합니다.

캐즘 극복은 어려운 과정이지만 정밀한 데이터 분석과 맞춤형 세그멘테이션, 그리고 그로스마케팅에 기반한 근거 기반의 빠른 가설 실험설계 Cycle 구축을 통해 해결할 수 있습니다. 지속 가능하고 의미 있는 성장을 향한 첫걸음, 데이터 기반 Chasm Crossing 전략을 지금 시작하세요.