CRM의 데이터로 리마케팅 ​​효율성을 높이는 방법

구매 및 고객 선호도에 대한 대규모 데이터베이스가 있는 경우 마케팅 담당자는 이를 효과적인 타겟팅에 사용하여 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. CRM 시스템의 정보로 Google Analytics 데이터를 강화하고 리마케팅 ​​및 이메일 뉴스레터를 위해 이 결합된 데이터를 기반으로 잠재고객을 생성할 수 있습니다.

그러나 왜 데이터를 결합해야 하며 표준 Google Analytics 기능으로는 충분하지 않습니까? Google 애널리틱스에서 잠재고객을 만들 때 해당 잠재고객에 도달한 순간부터 사용자만 타겟팅할 수 있습니다. 즉, 사용자는 먼저 특정 조건을 충족해야 합니다. 고객이 최근에 귀하의 사이트에서 활동하지 않은 경우 타겟 세그먼트에 속하지 않습니다.

예를 들어 고객이 유모차를 구입한 지 3개월이 넘었고 그 이후에는 사이트에서 아무 것도 하지 않았다고 가정해 보겠습니다. 구매한 지 오래되어 고객이 원하는 Google 애널리틱스 세그먼트에 속하지 않습니다. 그러나 우리는 이 고객이 유아용 제품 범주에 관심이 있다는 것을 알고 있으며 이 정보는 내부 데이터베이스에 있습니다. 그럼 왜 혜택을 받지 않습니까?

수집 및 처리를 위해 클라우드 스토리지용 Google BigQuery 사용을 권장합니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다.

• 저렴하고 투명한 요금 – 사용한 BigQuery 리소스에 대해서만 요금이 부과됩니다.
• 증가하는 데이터 볼륨에 대처하기 위해 추가 서버를 시작할 필요가 없습니다.
• SQL 및 사용자 정의 함수(JavaScript)를 사용하여 데이터를 처리하는 것이 편리합니다.
• 미리 만들어진 라이브러리 덕분에 BigQuery는 다른 서비스, 시각화 도구, 데이터 분석 도구 등과 쉽게 통합됩니다.
• 보안 인증서를 사용하면 Google 애널리틱스에서는 할 수 없는 고객의 개인 정보(이름, 전화번호, 신용카드 번호 등)도 BigQuery에 저장할 수 있습니다.

축적된 데이터를 최대한 활용하기 위해 다음을 수행할 수 있습니다.

• Google Analytics에서 Google BigQuery로 사용자 활동 데이터를 내보냅니다.
• 내부 CRM/ERP 시스템에서 Google BigQuery 고객 및 구매 정보에 업로드합니다.
• BigQuery에서 데이터를 처리하여 세그먼트를 형성합니다.
• BigQuery에서 Google 애널리틱스로 데이터를 전송하고 리마케팅 ​​잠재고객을 만드세요.

이 구성표에 따라 데이터가 결합됩니다.

각 단계를 살펴보겠습니다.

샘플링되지 않은 사용자 행동 데이터를 사이트에서 Google BigQuery로 전송하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. Google Analytics 360 유료 버전 사용자는 BigQuery Export를 사용할 수 있습니다. 현재 날짜의 데이터는 중간 테이블에 수집되고 8시간마다 업데이트됩니다. 다음날 최종 테이블이 생성되고 중간 테이블이 삭제됩니다. 추가 비용을 지불하면 15분마다 데이터가 업데이트되는 별도의 테이블로 스트리밍 내보내기를 활성화할 수 있습니다.

2. 표준 Google Analytics가 있는 경우 OWOX BI를 사용하여 샘플링되지 않은 데이터를 수집할 수 있습니다. OWOX는 Google Analytics 추적과 병행하여 사이트에서 직접 Google BigQuery로 정보를 전송합니다.

사이트의 사용자 작업에 대한 데이터가 거의 실시간으로 Google BigQuery 프로젝트에 들어오기 때문에 신속하게 트리거 메시지를 보내고 비효율적인 캠페인을 끄고 예산을 재분배할 수 있습니다.

OWOX BI가 Google Analytics 360과 어떻게 다른지에 대한 기사에서 이러한 방법의 차이점에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

리마케팅을 설정하려면 CRM에서 다음 데이터가 필요할 수 있습니다.

• 개인화된 사용자 데이터: 이메일, 주문 및 구독 상태, 활동 정보, 포인트 카드 데이터 등
• 주문 및 반품 데이터
• 서로 다른 시간대에 진행되는 SMS 캠페인, 프로모션 등의 데이터

이 데이터를 CRM에서 Google BigQuery로 직접 가져오거나 개발자의 도움을 받아 가져올 수 있습니다.

이 모든 정보를 단일 저장소에 수집하면 마케터의 삶이 단순화됩니다. 데이터를 한 곳에 보관하면 서로 다른 데이터의 상관 관계를 쉽게 파악하고 비즈니스에 유용한 통찰력을 찾을 수 있습니다. 다음은 회사에서 BigQuery에서 결합된 데이터를 사용하는 방법의 몇 가지 예입니다.

카탈로그 페이지에서 사용자 행동을 조사하여 가장 인기 있는 필터를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 순위를 매기고 관련성에 따라 정렬된 드롭다운 목록을 표시할 수 있습니다.

온라인 상점의 마케터는 가장 관련성 높은 제안을 표시하고 빈 프롬프트로 이어지는 요청을 식별 및 처리하는 등 사이트 방문자와 내부 검색의 상호 작용을 분석하여 보다 편안하고 효과적일 수 있습니다.

Google BigQuery 덕분에 타사 서비스를 선택 해제하여 사이트에 권장 사항을 표시할 수 있습니다. 대신 인기 제품, 이 제품과 함께 구매, "또한 관심분야" 및 기타 블록에서 표시 논리를 제어하고 권장 사항을 개선할 수 있는 고유한 도구를 가질 수 있습니다.

Google BigQuery에서 필요한 모든 데이터를 수집한 후 SQL 쿼리를 사용하여 세그먼트를 형성할 사용자 특성을 지정할 수 있습니다.

참고: BigQuery에서 Google 애널리틱스로 세그먼트 정보를 보내기 전에 가져올 수 있는 데이터 유형을 검토하세요.

OWOX BI Pipeline을 사용하면 Google BigQuery에서 Google Analytics로 데이터 업로드를 구성할 수 있습니다. 이 도구는 세그먼트를 Google 애널리틱스의 원하는 데이터세트로 자동으로 가져옵니다. 가져올 데이터의 양이 BigQuery의 한계를 초과하면 OWOX BI는 자동으로 데이터를 여러 부분으로 나누고 이전 데이터 업로드와 함께 오래된 파일을 삭제합니다.

리마케팅 잠재고객을 만드는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 다양한 사용자 세그먼트의 식별자가 포함된 집계 변수를 Google 애널리틱스로 전송합니다. 즉, 이 변수의 각 값은 특정 세그먼트를 담당합니다. 그런 다음 정규식을 사용하여 대상을 만드는 데 필요한 범주를 선택합니다.
2. 사용자의 특정 특성(맞춤 측정기준)을 맞춤 측정기준으로 전송한 다음 Google 애널리틱스에서 세그먼트를 생성합니다.

CRM에서 BigQuery로 데이터를 가져오면 클라이언트 데이터베이스에 저장된 데이터에서 추가 가치를 얻을 수 있습니다. 마케터는 Google BigQuery 및 OWOX BI를 사용하여 각 사용자를 주문 내역과 연결할 수 있습니다(예: 상호 작용한 마지막 10개 카테고리). 마케터는 성별, 연령, 관심사 등 개인 계정의 정보를 사용하여 Google Analytics의 사용자 데이터를 보강할 수도 있습니다.

그런 다음 마케팅 담당자는 이 결합된 데이터를 기반으로 잠재고객을 구성하고 이를 Google Ads 및 Display & Video 360으로 보내 리마케팅 ​​및 입찰가 조정에 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 청중의 규모를 크게 늘릴 수 있습니다.

추신 CRM의 데이터를 사용하여 잠재고객을 구축하고 싶지만 유료 버전의 Google Analytics가 없는 경우 OWOX BI를 사용해 보십시오. 파이프라인을 설정하고 Google 애널리틱스에서 Google BigQuery로(또는 그 반대로) 데이터를 무료로 가져올 수 있습니다. 질문이 있으면 댓글에 남겨주세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.