데이터 기반 마케팅: 기업이 데이터 없이 더 이상 할 수 없는 이유

데이터 기반 마케팅 은 접촉하는(또는 가로채는 것을 목표로 하는) 소비자(이미 획득했거나 잠재적인)의 데이터에서 시작하여 계획과 전략을 수립합니다. 기술 전제 를 기반으로 하고 중요한 문화적 의미 를 지닌 접근 방식 으로 모든 부문 및 규모의 조직에서 다음을 위해 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

• 높은 수준의 개인화 를 통한 이니셔티브 구현,
• 타겟 고객과 더 높은 수준의 참여 를 달성하고,
• ROI 극대화

데이터 기반 마케팅 에서 데이터는 효과적이고 표적화된 캠페인, 프로모션 및 다양한 종류의 이니셔티브를 만들기 위한 출발점을 나타냅니다. 더 가자.

데이터 분석: 신비한 연습에서 접근 가능한 프로세스까지

얼마 전까지만 해도 데이터 기반 마케팅 은 전문 기술을 가진 기술자만 들어갈 수 있는 일종의 미지의 영역인 신비로운 분위기에 둘러싸여 있었습니다. 그리고 이런 이유로, 그것은 다소 드물었습니다.

그런 다음 소프트웨어 하우스(적어도 현재의 관련 고객 경험 을 생성하는 회사를 지원하는 회사)의 초점은 개별 회사 기능 (주로 마케팅 및 영업) 활동의 자동화 및 단순화로 옮겨졌습니다.

전문가와 소비자에 대한 새로운 관심의 이러한 맥락 에서 불필요한 경건한 두려움으로부터 데이터 분석을 자유롭게 하고 최종적으로 이를 필수적일 뿐만 아니라 접근 가능한 프로세스로 인식하기 위한 특정 솔루션이 개발되었습니다.

이 진화는 두 가지 방향으로 진행되었습니다 .

1. 새로운 지식과 도구를 통해 소비자의 기대를 충족시키기 위해 다양한 디지털 채널을 활용할 수 있습니다.
2. 브랜드와의 대화에 보다 적극적으로 참여함으로써 사용자-소비자는 브랜드 자체에서 사용할 수 있는 풍부한 지식을 만드는 데 유용한 정보를 제공 했습니다.

다양한 미디어와 채널을 저글링할 수 있는 데이터 기반 마케팅 은 이제 조직이 액세스할 수 있는 방대한 양의 정보 , 독점 및 타사의 다양한 소스에서 제공되는 정보를 사용하여 운영됩니다.

브랜드에 대한 고객 만족도와 같은 덜 즉각적인 측정의 결과뿐만 아니라 행동, 맥락, 심리, 인구 통계 및 지리 데이터는 브랜드와의 각 상호 작용에 운영적 의미를 부여하고 더 많은 프로파일링되고 의미 있는 메시지를 구축하는 데 사용됩니다. 이 해석.

데이터 수집 도구: CRM의 중심 역할

마케터는 구매 경로를 따라 흩어져 있는 가상 및 물리적 접점에서 들어오는 데이터를 수집하고 인공 지능 , 기계 학습 및 CRM 소프트웨어와 같은 도구를 통해 데이터를 형성합니다 .

특히 CRM 도구는 엔터프라이즈 기술 인프라의 중심에 확고히 자리 잡고 있으며 데이터 기반 마케팅 수행에 점점 더 중요해지고 있습니다. 실제로 CRM 데이터 를 활용하여 개인화된 커뮤니케이션과 보다 매력적인 고객 경험을 만들 수 있습니다. CRM은 고정된 실체가 아니라 끊임없이 고객 데이터를 수집하고 분석하여 관계를 심화 하고 마케팅 활동의 결과를 개선함으로써 진화하기 때문입니다 .

고객 대면 마케팅 담당자, 영업 사원 또는 고객 관리 전문가는 "도구 상자"에 CRM이 있으면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 대화 상대에 대한 더 깊고 명확한 지식을 통해 의사 소통을 개발할 수 있습니다 . 그리고 지식의 첫 단계를 당연하게 여김으로써 그는 특정 요구 사항을 해결하기 위해 더 빨리 진행할 수 있습니다.

수집 및 분석 활동의 결과는 가장 많은 상호 작용을 생성하고 가장 높은 ROI를 제공한 채널을 결정하기 위해 사용된 리소스 및 유인 채널의 성능을 실시간으로 모니터링하는 동적 그림입니다. 이러한 지표를 관찰하는 것은 통찰력을 제공하는 데 유용합니다. 덕분에 우리가 " 데이터 기반 창의성 " 이라고 부르는 것을 적시에 재정의할 수 있습니다.

CRM과 같은 플랫폼 덕분에 크리에이티브가 액세스할 수 있는 고객 상황은 이전에는 상상할 수 없었던 수준으로 이미 프로파일링되어 있어 소비자와 함께 중요한 채널을 더 쉽고 즉각적으로 개설하고 유지 관리하여 실제로 필요한 정보를 제공합니다. . 우리가 이 블로그에서 자주 이야기 한 개인화 에 대한 멈출 수 없는 추세 이며 이는 개인화된 비디오에서 가장 진화된 형태로 표현됩니다.

시장 조사, 리드 캠페인, 데이터 텔링: 출발점은 데이터

오늘날 브랜드의 관심을 끄는 세 가지 데이터 마케팅 응용 프로그램이 있습니다. 이는 생산성 및 회전율 측면에서 실질적인 영향을 미칠 수 있기 때문이며, 확실히 별도의 논의가 필요합니다. 여기서는 데이터 기반 시장 조사 , 데이터 기반 리드 생성 캠페인 및 데이터 전달과 같은 다른 기사에 대한 심층 연구를 예약하고 간단한 설명으로 제한합니다.

• 데이터 기반 시장 조사 는 비즈니스 소유자, 관리자 및 마케팅 담당자에게 고객의 구매 습관에 대한 스냅샷을 제공합니다. 구매 추세를 인식하면 회사가 마케팅 전략을 수립하고 전환 및 판매 증가를 목표로 하는 커뮤니케이션 및 광고 이니셔티브를 설계하는 데 도움이 됩니다. 시장 조사에 대한 이러한 특정 접근 방식에는 연령, 생년월일, 결혼 여부 및 소득 수준과 같은 개인 정보에서 피드백 및 기대, 소비 행동과 같은 보다 복잡한 질적 정보에 이르기까지 소비자 데이터의 수집, 선택, 구성 및 해석이 포함됩니다. , 환경 설정 및 다양한 터치 포인트의 탐색 패턴.
• 데이터 기반 리드 생성 캠페인은 판매 및 마케팅 활동 , 그리고 퍼널 전반에 걸쳐 브랜드와 소비자 간의 다양한 접점에서 얻은 정보를 사용하여 자체를 위한 양보다는 리드 품질에 더 중점을 둡니다.
• 데이터 텔링은 스토리텔링에 적용된 디지털 혁신 의 가장 최근 결과 중 하나를 나타냅니다 . 대량 디지털화는 고객 여정의 거의 모든 단계에 개입하여 다양한 크리에이티브 형식(예: 비디오 콘텐츠)을 근본적으로 재고하게 되었습니다. 데이터 스토리텔링 (또는 데이터 텔링)은 "내레이터"(이 경우 브랜드)가 소비자와 클라이언트가 행동할 수 있는 스토리를 만들기 위한 새로운 리소스를 가질 가능성이 있는 참여 및 참여 기술입니다. 데이터 텔링은 일종의 스토리텔링의 향상을 나타냅니다. 스토리는 데이터 (CRM 관리 시스템의 경우와 같은 정형 데이터 및 비정형 데이터, 온라인 대화 모니터링과 같은). 핵심은 다시 한 번 고객 경험, 데이터 처리 및 관리 시스템이 공급하는 선순환의 목표이자 출발점입니다.

데이터 기반 마케팅의 장점: 목표 및 이점

데이터 기반 마케팅 은 무엇보다도 기술 혁신을 사용하여 고객 경험을 개선할 수 있는 새로운 기회를 생성하는 방법론입니다 .

회사 측에서는 세 가지 기본 목표를 달성하기 위한 구체적인 지원을 제공하기 위해 데이터 기반 마케팅을 만들었습니다.

• 고객의 구매 경로를 단축하고 원활하게 하며,
• 고객 만족도를 높이고,
• 더 높은 ROI를 얻을 수 있습니다.

정교한 데이터 분석을 통해 마케터는 보다 미묘한 소비자 프로필을 사용하여 고객 경험을 개인화하고 회사와 소비자 간의 신뢰 유대를 만들고 강화할 수 있습니다.

이점은 많으며 자세히 설명하려면 더 길고 심층적인 논의가 필요합니다. 아래에서 우리는 그것들을 요약하려고 노력했습니다.

1. 예산 할당 최적화

데이터 기반 마케팅 에 사용되는 분석 도구를 통해 마케터 는 예상 (또는 원하는 ) 여정의 여러 단계에서 영향을 미칩니다.

예를 들어, 마케팅 담당자는 광고와 캠페인이 잠재 고객을 끌어들이는지 여부와 그 정도를 확인할 수 있습니다. 그 시점에서 그들은 지출을 최적화하기 위해 가장 적절한 결정을 내릴 수 있는 위치에 있습니다(예: 인지도에 따라 행동하거나 더 많은 전환을 위해 동원). 다시 말해, 데이터 기반 마케팅 을 통해 기업은 구매 유입경로를 따라 잠재 고객과 기존 고객을 "이동"시키는 이니셔티브를 실시간으로 관찰하여 예산을 올바르게 할당할 가능성이 더 큽니다.

2. 보다 관련성 높은 카피 및 콘텐츠 제작

오늘날에도 타겟 청중의 기대에 맞춰 크리에이티브를 맞추는 데 여전히 장애물이 있는 것 같습니다.

• 블로그 콘텐츠는 최근 몇 년 동안 800% 증가했지만 소셜 미디어에서의 공유는 거의 90% 감소했습니다. 따라서 브랜드가 전달하는 것과 사용자가 읽고 듣고 보고 싶은 것(출처: Marketing Platform) 사이에 단절이 있는 것처럼 보입니다.
• 소비자의 74%는 관련성이 없고 침해적이라고 인식하는 브랜드 광고에 짜증이 납니다(출처: Adverity).

적절한 시간에 적절한 콘텐츠를 제공 하고, 개인의 관심사를 가로채고, 다양한 미디어 및 채널과 관련된 메시지를 올바른 방식으로 줄이는 것은 소비자와 연결하고 각각에 대한 가치를 창출하는 데 필수적입니다. 이러한 관점에서 데이터 기반 마케팅 은 관련 카피 및 콘텐츠를 생성하기 위한 가장 효과적인 솔루션을 제공합니다 . 대상 고객이 상호 작용하기를 선호하는 창의성 (콘텐츠 유형, 유통 채널, 사용 모드)에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 즉각적인 방법.

3. 의사결정 개선

마케터 3명 중 2명은 직감이나 재능이 아닌 데이터 기반 마케팅 접근 방식을 채택하면 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다고 생각합니다(출처: Adverity). 따라서 데이터 분석을 통해 이론적 요소에 의존하기보다 실제 사용 사례를 관찰하여 선택할 수 있습니다. 그러나 이것은 이야기의 일부일 뿐입니다. 경험, 통찰력, 맥락 지식, 공감과 같은 인적 요소 는 데이터 기반 접근 방식의 경우에도 계속 기본 입니다. 소비자의 구매 결정은 실제로는 그렇지 않더라도 감정적 고려에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다.

마케터는 캠페인 내에서 데이터가 적절하게 균형을 이루도록 소비자 선택을 결정하는 합리적이고 감정적인 측면을 모두 고려하면서 데이터를 평가해야 합니다. 이러한 의미에서 데이터 분석은 청중과 공감하는 콘텐츠를 개발할 수 있도록 소비자 심리(정의상 완전히 알 수 없음)도 고려해야 하는 의사 결정 프로세스에 대한 일종의 객관적인 대응물입니다.

데이터 마케팅이 어떻게 변화하고 있는지: 즉각적인 미래를 위한 과제

2020년 3월과 8월 사이에 소비자 5명 중 1명은 브랜드를 바꾸었고 소비자 10명 중 7명은 새로운 디지털 쇼핑 채널을 실험했습니다(출처: McKinsey).

소매 부문의 디지털화는 극적으로 가속화되었습니다. 몇 달 만에 10년의 도약이 이루어졌습니다. 그 결과 데이터의 흐름이 기하급수적으로 증가했고 브랜드는 데이터 기반 마케팅 도구와 방법론(이제 유용성이 완전히 인정된 접근 방식)을 갖춰야 할 필요성에 직면했지만 구식 업데이트의 필요성 에 직면했습니다. 더 이상 필요한 세분성과 속도로 변화를 포착할 수 없는 것처럼 보이는 데이터 모델링 .

데이터 기반 마케팅 은 소비자 행동을 인식하고 추론하도록 훈련된 모델을 사용합니다. 팬데믹 이후의 "뉴 노멀"에서는 이와 동일한 행동을 읽고 분류하기가 더 어려워졌습니다. 그것들은 훨씬 더 파악하기 어려워졌고, 반복되는 형태를 취했던 패턴에서 벗어나기 쉽습니다. 과거 데이터와 패턴이 정확한 예측 분석을 위한 기반을 제공하지 못하는 상황에 직면하여 많은 마케터는 이미 택한 길을 선택했습니다. 그들은 매스커뮤니케이션과 판촉으로 돌아갔습니다.

데이터 기반 마케팅 은 완전히 다른 관점을 제공합니다. 이미 존재하는 도구(선택된 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 더욱 강력하고 유연한 알고리즘)를 개선함으로써 기업은 보다 정확하고 정확한 전략을 설계하여 의미 있는 고객 확보를 촉진할 수 있습니다. 예측할 수 없는 사건의 얼굴. 변화하는 요구와 기대에 부응하고 고객 행동의 변화를 예측하기 위해 브랜드는 새로운 유형의 정보(종종 구조화되지 않고 복잡함) 캡처에서 알고리즘 재교육에 이르기까지 데이터 관리 방식을 업데이트하는 데 전념해야 합니다 .

기업은 더 이상 데이터 기반 마케팅 없이는 할 수 없습니다. 왜냐하면 현재까지 습관과 소비 경로의 변화(때로는 동일한 변화를 선행하고 생성)에 따라 상황에 따라 진화할 수 있는 유일한 접근 방식이기 때문입니다.

마케터가 고객 여정을 더 많이 이해할수록 올바른 메시지를 개발하고 원하는 시간과 장소에서 소비자를 만날 가능성이 커집니다 .