최고의 퍼블리셔와 기술 회사는 소비자 개인 정보 보호를 최우선 과제로 계속 선언하고 있지만 소비자를 보호하기 위해 취하는 조치는 준비되지 않은 많은 마케터에게 골칫거리와 도전 과제를 안겨줍니다.

예를 들어 Google은 광고주의 Chrome 브라우저 쿠키 사용을 제한하고 소비자에게 향상된 개인 정보 보호 기능을 제공하여 "디지털 광고의 투명성, 선택 및 제어"에 대한 기준을 높였습니다.

Chrome 브라우저에 대한 Google의 변경 사항은 광고 문제를 소비자 대중에게까지 확장하지만, 이는 리타게팅, 프로그래밍 방식 및 기타 유형의 디지털 광고에서 성공을 촉진하는 추적을 제한하는 기술 대기업의 또 다른 예일 뿐입니다. 결국, Apple의 Safari와 Mozilla의 Firefox는 이미 기본적으로 타사 추적기를 차단합니다.

대부분의 디지털 광고는 사이트 간 소비자 추적에 의존하지만 추적 및 광고주의 쿠키 사용 가능성이 줄어들면서 광고주는 이 제3자 데이터에 덜 의존하고 다른 검증된 타겟팅 방법을 찾아야 합니다.

이러한 개인 정보 보호 표준은 분명히 소비자에게 도움이 되지만 Facebook 및 Google과 같은 벽으로 둘러싸인 정원에도 도움이 됩니다. Facebook은 관심사, 소속 등을 기반으로 소비자에게 광고를 타겟팅하려는 광고주가 사용할 수 있는 사용자 데이터를 많이 제공합니다. Google은 검색어를 통해 표현된 의도를 기반으로 광고주와 소비자를 계속 연결하고 있습니다. 이러한 기술 거물은 광고주에게 타겟팅 및 규모를 제공하기 위해 타사 추적기에 의존하지 않습니다. 따라서 광고주가 추적하기 어려운 이 시대에 좋은 성과를 낼 수 있도록 계속 지원할 것입니다.

자사 및 제2자 데이터로 광고를 타겟팅하는 데 능숙한 광고주는 이 새로운 개인정보 보호 문제도 더 쉽게 해결해야 합니다. 그들은 벽으로 둘러싸인 정원에서 제공하는 제2자 타겟팅 데이터를 활용하고 사용 가능한 모든 제1자 데이터를 마이닝하고 적용하는 포괄적인 접근 방식을 취할 가능성이 더 큽니다.

무엇보다도 트래커와 쿠키의 기능이 저하됨에 따라 광고주는 제3자 데이터에 대한 의존도를 줄이고 증가하는 자사 데이터 소스인 소비자 전화 통화에 초점을 맞춰야 합니다. 전화 통화는 기업이 고객에 대한 정보를 얻고, 정보에 입각한 마케팅 최적화를 수행하고, 궁극적으로 데이터 공백을 채우기 위해 활용할 수 있는 강력한 제1자 데이터의 강력하지만 종종 활용되지 않습니다.

자사 데이터가 왜 그렇게 중요한가요?

자사 데이터는 이제 광고주가 판도를 바꾸는 이러한 새로운 개인정보 보호 규정을 준수하는 데 도움이 되지만 많은 사람들이 이를 사용하여 광고를 타겟팅하는 데 수년 동안 큰 성공을 거두었습니다.

각 고객의 고유한 상황, 요구 및 관심을 반영하기 때문에 결과를 제공합니다. 또한, 보다 개인화된 마이크로 타겟 광고 캠페인을 구축하는 데 사용할 수 있으며 Facebook 및 Instagram의 Custom Audiences와 같은 제2자 데이터와도 잘 결합됩니다. 또한 자사 데이터는 광고주가 여러 채널에서 고객을 인식하고 모든 접점에서 보다 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

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MightyHive 및 eMarketer 연구에 따르면 디지털 마케터는 회사의 자사 데이터 잠재력의 47%만 활용하고 있습니다. 타사 데이터 추적기는 점점 더 제한적이므로 나머지 53%의 자사 데이터를 활용하는 것이 중요합니다. 그리고 이것은 마케터에게 놀라운 일이 아닙니다. 2018년 연구에 따르면 브랜드 마케터의 85%가 자사 사용을 늘리는 것이 최우선 과제라고 말했습니다.

그리고 왜 안되지? 많은 기업, 특히 자사 데이터에 대한 집중을 철저히 강화하는 대신 타사 데이터로 자사 데이터를 보완하기 위해 서두르는 기업에는 아직 개발되지 않은 자사 데이터가 많이 존재합니다.

브랜드는 마케팅 캠페인의 모든 단계에서 개인화된 경험을 제공하기를 원합니다. 퍼스트 파티 데이터 사용을 늘릴 준비가 된 이러한 마케터 중 한 명이면 전화 통화가 레이더에 있는지 확인하십시오.

소비자 전화가 증가하고 있습니다.

소비자는 구매자 여정의 일부로 전화 대화를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 2019년에는 2019년에 스마트폰에서 기업으로 걸려온 전화가 1,620억 건이 될 것으로 예상됩니다.

우리의 구매 행동이 변화하고 있습니다. 사람들은 스마트폰에서 제품과 서비스를 검색하고 있으며, 비즈니스에 전화를 걸면 결정을 내리고, 실제 사람과 연결하고, 개인화된 지원을 받기 위해 더 많은 정보를 찾고 있습니다. 이것은 복잡하거나 비싸거나 긴급한 구매에 특히 해당됩니다. 이러한 산업에는 종종 보험, 자동차 수리, 의료, 금융 서비스, 홈 서비스 등이 포함됩니다.

소비자가 계속해서 온라인 교육을 받음에 따라 인바운드 전화 통화는 "무엇을 사야 하는지" 질문보다 "구매 방법"에 대한 질문에 더 집중되었습니다. 이러한 대화는 마케터에게 귀중한 정보 소스입니다. 고객 기반은 고객 의도, 제품 및 서비스 관심, 구매 긴급성, 통화 결과에 대한 자사 데이터를 포함하여 전화를 통해 원하는 정보를 알려줍니다.

마케터는 소비자 호출에서 얻은 이 자사 데이터로 실제로 무엇을 할 수 있습니까?

점점 더 많은 데이터 개인 정보 보호 규정이 시행됨에 따라 마케터가 데이터를 활용하는 방식이 일치된 변화를 겪고 있습니다. 마케터는 데이터 규정을 위반할 수 있는 제3자 중개인에 의존하기보다 더 많은 자사 데이터를 활용하고 있습니다.

대화 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 전화 대화를 구조화된 자사 데이터로 전환하면 채널 전반에 걸쳐 마케팅을 최적화하여 더 높은 가치의 판매 통화를 유도하고 더 개인화된 온라인 및 오프라인 경험을 제공하며 더 많은 발신자를 고객으로 전환할 수 있습니다.

대화 인텔리전스 플랫폼은 AI 및 기계 학습의 힘을 사용하여 이러한 소비자 통화를 디지털화하고 대규모 통찰력을 확보함으로써 마케터가 모든 광고 채널에서 광고를 최적화하고 옴니채널 경험을 개선하며 통화 경험 자체를 개선할 수 있습니다.

이러한 대화의 자사 데이터는 발신자 의도, 리드 품질, 긴급성, 제품/서비스 관심, 영업 에이전트 성과 및 통화 결과에 대한 귀중한 통찰력으로 변환됩니다.

그런 다음 마케터는 이러한 통찰력을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

궁극적으로 마케터는 소비자 요청에서 얻을 수 있는 통찰력을 특정 요구 사항에 맞출 수 있으며 이는 산업, 마케팅 목표 및 보유하고 있는 기술 스택에 따라 다를 수 있습니다. 통화 분석을 자세히 살펴보고 고객 대화의 자사 데이터를 활용하여 ROI에 대한 마케팅의 영향을 높이는 방법에 대해 자세히 알고 싶으십니까?

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결론

데이터 환경이 변화하고 제3자 데이터를 얻기가 점점 더 어려워짐에 따라 기업이 손쉽게 자사 데이터를 활용하는 것이 중요합니다. 소비자 전화 통화는 귀하의 비즈니스를 위한 귀중한 정보의 보고를 제공합니다. 지금은 그 어느 때보다 귀를 기울일 때입니다.

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