개인 정보 없음: 효과적인 개인화의 장벽 조사

소매 세계가 계속 진화함에 따라 마케터는 새로운 경쟁자, 채널, 끊임없이 변화하는 고객 기대의 소용돌이 속에서 눈에 띄기 위해 고군분투하고 있습니다. 우리는 마케터들이 조직의 전반적인 성공을 위해 점점 더 많은 책임을 져야 하는 것을 보고 있습니다.

소매 세계가 계속 진화함에 따라 마케터는 새로운 경쟁자, 채널, 끊임없이 변화하는 고객 기대의 소용돌이 속에서 눈에 띄기 위해 고군분투하고 있습니다. 우리는 마케터들이 조직의 전반적인 성공을 위해 점점 더 많은 책임을 져야 하는 것을 보고 있습니다.

Emarsys의 연구에 따르면 소매 마케팅 담당자의 거의 3분의 1(29%)이 현재 고객 경험(CX), 고객 관계 관리(CRM), 디지털 마케팅, 브랜딩, 고객 확보 및 고객 유지를 담당하고 있습니다. 더 많은 분야에서 동일하거나 더 짧은 시간에 더 복잡한 작업을 수행해야 하기 때문에 많은 사람들이 이전보다 더 가늘어지고 있음을 알게 되었습니다.

그러나 이렇게 계속 늘어나는 작업량에도 불구하고 이를 반영하기 위해 예산이 확장되지 않고 있습니다. 실제로 Gartner는 예산이 사상 최저 수준이라고 제안합니다. 시대에 뒤떨어진 기술을 믹스에 던지고 마케터의 일이 이렇게 힘든 적이 없었다고 말하는 것이 공정하다고 생각합니다.

현재 마케터는 하루 중 더 많은 시간을 필요로 합니다. 많은 사람들에게 다양한 채널에서 실행할 수 없다는 것이 시간을 지체시키고 있습니다.

시간과 기술

오늘날과 같이 경쟁이 치열한 소매 환경에서 개인화는 장기적인 비즈니스 성공을 보장하는 데 핵심적인 역할을 해야 합니다. 소매 마케터의 5분의 4(85%)는 개인화가 매출 증대 와 고객 경험(CX) 향상에 중요하다고 생각합니다.

그러나 진정으로 1:1 개인화된 경험을 제공하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 시간, 기술 및 고객 데이터에 대한 철저한 이해가 필요하며 마케터의 4분의 1(24%)은 기존 고객 데이터에 대해 조치를 취할 수 없다고 생각합니다.

많은 사람들에게 불행히도 그들의 기술 도구 세트는 진정으로 개인화된 경험을 제공하는 것을 꿈처럼 만듭니다. 대신 그들은 기술 및 IT 작업의 우선 순위를 지정하고 데이터에 액세스할 수 있다고 가정하고 데이터를 분석하는 대신 랭글링해야 합니다.

사실, 너무 많은 소매 마케터가 목적에 적합하지 않은 마테크 스택으로 인해 오늘날의 문제에 직면해 있습니다. 열악한 기술 통합, 부서 및 데이터 사일로로 인해 실행 불가능한 데이터에 묻혀 자신의 잘못이 아닌 한계를 넘어 확장된 나무를 볼 수 없게 되었습니다.

이러한 모든 문제는 궁극적으로 엄청난 시간 낭비를 초래합니다. 마케터가 이미 처리할 수 있는 것보다 더 많은 작업을 저글링하고 있다는 사실을 감안할 때 지금은 손실을 감당할 수 있는 시간이 아니며 기업은 연쇄 효과를 느낄 것입니다.

그래서: 이것은 마케터에게 무엇을 의미합니까? 역할의 진화, 변화하는 데이터 환경, 비즈니스 결과에 대한 추진 등 마케터가 직면한 장애물은 곧 사라지지 않을 것입니다. 이러한 까다로운 환경에서 고객이 요구하는 개인화를 제공하고 과제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까?

마케터에게 권력 반환

이러한 개인화된 경험을 성공적으로 생성하려면 우수한 마케팅 전술과 기술에 대한 투자가 필요합니다. 마케터는 최종 고객, 비즈니스 및 자체 개발을 위해 실제 결과에 집중할 수 있도록 해주는 강력한 마테크 스택이 필요합니다.

고맙게도, 더 많은 시간을 확보하고 이를 가로막는 장벽을 허물기 위해 소매 브랜드의 마케터 중 거의 절반(48%)이 앞으로 12개월 동안 도약하여 더 많은 웹 개인화 기술에 투자할 계획입니다. 식욕은 이미 있습니다.

하지만 이 투자는 어떤 모습이어야 할까요?

기대

이미 분리된 기술 스택에 점점 더 많은 플랫폼과 시스템을 연결하는 Frankenstein의 괴물처럼 보이지 않아야 합니다 . 패치된 기술을 구현하면 단기적으로 몇 가지 구멍을 메울 수 있지만 최종 결과는 필연적으로 훨씬 더 복잡한 기술 스택이 되어 더 많은 시간과 돈을 낭비하게 됩니다.

대신 마케터는 더 많은 시간, 더 많은 이해, 궁극적으로 더 큰 비즈니스 영향을 제공하는 통합 솔루션을 요구합니다. 도구의 중앙 집중화(더 중요하게는 데이터)는 마케터가 더 많은 범위를 제공하는 더 세분화된 분석을 수행할 수 있도록 하여 개인화에 매우 중요한 고객에 대한 더 큰 이해를 유도합니다.

게다가 인공 지능 솔루션은 개인화 노력에서 중요한 역할을 해야 합니다. 데이터 정렬 및 분석과 같이 가장 시간이 많이 걸리는 마케팅 역할 요소를 자동화함으로써 마케터는 지루한 작업에서 벗어나 더 많은 참여, 유지 및 고객 충성도를 높이는 데 집중할 수 있습니다. 데이터가 이미 중앙 집중화되어 있는 경우 이점은 기하급수적입니다.

또한 AI는 온라인, 오프라인, 제품, 판매, 모바일, 매장 등 모든 고객 데이터를 사용하는 라이프사이클, 예측 및 행동 세분화를 통해 더 많은 사용자를 더 빠르게 참여시키고 전환시킬 수 있습니다. 이는 또한 다양한 채널에서 실행해야 하는 문제를 해결합니다. 사일로를 없애고 모든 데이터를 하나의 단일 소스에 보관하면 개인이 해당 고객에게 가장 잘 맞는 채널을 통해 표적이 될 수 있습니다.

요약하자면 효과적인 개인화를 가로막는 장벽은 스스로 제거되지 않습니다. 기업이 오늘날과 같이 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 한 발 앞서 나가려면 마테크 스택을 진지하게 받아들이고 자동화에 대한 믿음을 가져야 합니다.

당연히 초기 투자가 부담스러워 보일 수 있습니다. 그러나 완전히 통합된 martech 배포와 함께 데이터를 활용할 수 있는 이점은 솔루션의 연결되지 않은 불일치로 가능한 것 이상입니다.