마케팅의 초 개인화에 대해 알아야 할 모든 것

많은 기업이 고객과 관련하여 적응해야 한다는 생각이 바뀌었습니다.

소비자는 더 이상 고정적이고 변하지 않는 원형이 아니라 유동적이고 끊임없이 진화하는 것으로 간주됩니다. 그들은 구매 여정에 적극적으로 참여하고 변화하는 요구 사항에 맞는 제안을 선택하고 자신을 위해 특별히 설계된 제품과 서비스를 선택합니다. 그들은 모든 경험이 독특하고 재미있고 매력적이며 맞춤식으로 만들어지기를 요구합니다. 그리고 이러한 경험을 듣고, 반응하고, 전달하는 것은 마케터의 몫입니다.

연구는 다음과 같이 동의합니다.

• 고객의 75%는 개인의 선호도에 따라 개인화된 서비스를 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높습니다.
• 개인화되지 않은 메일링과 비교할 때 개인화된 프로모션 메일링은 고유 오픈율이 29% 더 높고 고유 클릭률이 41% 더 높습니다.
• 세분화되고 개인화되고 자동화된 이메일 메시지는 "평소 비즈니스" 메시지보다 평균 46% 더 높은 열기율과 112% 더 높은 클릭률을 보입니다.

이는 소비자가 개인화된 커뮤니케이션을 제공할 수 있는 능력을 입증한 브랜드로부터 구매를 하고 있음을 의미합니다. 이는 충성도를 구축할 때 반드시 필요한 것입니다.

실제로 Segment의 최근 보고서에 따르면 "소비자는 더 빠른 개인화를 기대하고 있습니다. 쇼핑객의 54%는 개인화된 할인을 하루 만에, 32%는 소매업체와 정보를 공유한 후 단 1시간 이내에 예상합니다."

소비자 브랜드는 모든 고객을 만족시켜야 합니다. 취향과 선호도를 인정해야 하며 신호를 무시해서는 안 됩니다.

초개인화란 무엇입니까?

초개인화는 마케팅 업계에서 주목을 받고 있지만, 다른 무성한 마케팅과 달리 초개인화는 시간의 시험을 견디는 데 필요한 능력을 갖추고 있습니다.

초기에 개인화란 단순히 제목 줄에 고객 이름을 사용하고 이메일 문구, 장바구니 포기 이메일 프로그램 또는 Facebook 맞춤 잠재고객 광고를 사용하는 것을 의미했습니다. 그러나 지금은 너무 많은 브랜드가 동일한 캠페인을 실행하고 있으며 개인화는 그 매력을 잃기 시작했습니다. 이제 손끝에 있는 데이터의 양과 함께 초개인화는 새로운 가능성의 세계를 열었습니다.

개인화와 초개인화의 차이점

설명하기 위해 개인화와 초개인화의 차이점에 대한 예를 살펴보겠습니다. Instapage의 Stephanie Mialki는 "개인화에는 전년도에 비슷한 장비를 온라인으로 구매한 소비자에게 겨울 날씨 장비 광고가 포함될 수 있습니다.

"반면, 초개인화에는 정확한 구매 위치 및 시간, 결제 방법, 사용한 쿠폰, 소셜 미디어 활동 등을 기반으로 최적화된 광고로 동일한 겨울 장비를 광고하는 것이 포함될 수 있습니다."

온라인 인터페이스 개인화, 제품 추천 맞춤화, 쇼핑객 검색 결과의 관련성 증가, 즉각적이고 유용한 고객 서비스 제공 - 이러한 새로운 개인화 모드는 소비자 데이터뿐만 아니라 AI에 의해 구동됩니다. 계속 진행하면서 더 자세히 알아보겠습니다.

전반적으로 초개인화는 권한이 있고 교육받은 소비자에게 적응하는 데 진지한 브랜드가 나아갈 분명한 길을 제시하기 때문에 중요합니다. 개인화 및 세분화를 기반으로 하는 초개인화는 이러한 범주화 원칙을 사용하지만 더 큰 도약을 합니다.

고객을 파악하고 고객을 지원하는 방법

논의해야 할 또 다른 중요한 측면은 '나를 알아보기'와 '도와주세요'라는 초개인화와 관련하여 두 가지 다른 옵션이 있다는 것입니다. 그 차이는 미묘합니다. '나를 알아보기' 개인화는 데이터를 활용하여 이미지와 콘텐츠를 맞춤화하거나 이름으로 고객을 환영하는 등 구매자가 누구 인지 알고 있음을 보여줍니다.

반면에 'Help me'는 데이터를 사용하여 구매자 여정을 더 쉽고 빠르게 만들고, 구매에 대해 느낄 수 있는 불안을 해소하는 증거 포인트로 잠재 고객을 안심시키고 문제를 해결할 수 있는 올바른 장소로 안내합니다. 특정 문제를 해결하고 사용자가 독점 제안으로 보상할 수 있도록 합니다.”라고 Econsultancy는 설명합니다.

광범위한 그룹이 하나의 세그먼트가 될 때

더 나아가 세분화와 같은 초개인화는 고객 경험을 맞춤화하기 위해 데이터를 사용하는 관행입니다. 이제 가장 큰 차이점은 사용할 수 있는 데이터의 양입니다. 정의에 따르면 세분화의 개념은 고객을 세그먼트로 그룹화하는 개념은 성별, 연령 또는 위치와 같은 광범위한 특성 및 인구 통계를 기반으로 합니다.

하이퍼 세분화는 이 데이터 혼합을 사용하여 다음 이메일 마케팅 캠페인을 위한 틈새 세분화 조건을 개발합니다. 고객을 광범위한 그룹으로 구성하는 대신 초개인화는 각 고객을 하나의 세그먼트로 만듭니다.

이 인구 통계 데이터는 검색 기록, 과거 구매, 시청한 비디오, 설문 조사 완료, 추천된 사람들 및 소셜 미디어 게시물과 같은 구독자의 행동 또는 온라인 상호 작용의 실시간 데이터와 함께 사용되어 초개인화 기회를 만듭니다.

브랜드는 초 개인화를 어떻게 사용하고 있습니까?

역사적으로 마케터는 고객 세그먼트를 생성하기 위해 스프레드시트와 분석 보고서를 쏟아부으면서 수고로운 작업에 의존해 왔습니다. 오늘날에는 수동으로 검토하기에는 데이터가 너무 많습니다. 우리가 집합적으로 생성하는 데이터의 양이 증가하면서 고급 마케팅 플랫폼의 개발이 촉발되었습니다. 마케터, 기술자 및 데이터 과학 팀은 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 고객 행동을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있는 통계 패턴을 식별할 수 있습니다.

예를 들어 데이터베이스에 충성도가 높은 고객 그룹이 있지만 12월과 4월에 구매하는 경향이 있다고 가정해 보겠습니다. AI 기반 데이터를 사용하면 이제 이러한 고객을 분류하고 구매 피크 시간이 되기 몇 달 전에 초개인화된 메시지, 제안 및 프로모션을 보낼 수 있습니다. 12월에 휴가 관련 상품을 구매하는 경향이 있는 경우 해당 기록 데이터를 사용하여 브랜드 경험을 최적화하세요.

매우 개인화하는 더 많은 방법은 효율성을 위해 제목 줄을 A/B 테스트하고, 예측 분석을 활용하여 고객의 이상적인 영업 시간을 확인하거나, 이전에 검색한 제품을 받은 편지함으로 보내는 것입니다. Revolve와 같은 브랜드의 경우.

“우리는 200개 이상의 자동화된 캠페인을 시작했습니다. 우리는 모든 메시지를 A/B 테스트하고 모든 메시지에서 일대일 개인화라는 목표를 달성하고 있습니다.”라고 Revolve의 유지 이사인 Jennifer Fan이 설명합니다.

고도로 개인화된 메시징을 사용하는 자동화된 캠페인을 추가함으로써 Revolve는 단 8개월 만에 배달당 매출을 평균 8배(연간 매출 1,170만 달러로 예상) 증가시켰습니다.

그리고 극초음화(hypersonalization)의 궁극적인 예인 Amazon을 잊지 말자.

Forbes의 Lilach Bullock은 “행동 타겟팅, 예측 모델링 및 개인화와 관련하여 Amazon이 1위입니다. 엄청난 양의 데이터를 마음대로 사용할 수 있다는 것이 놀랍지 않습니까? [...] 개인화된 현장 콘텐츠에서 개인화된 이메일 및 제안에 이르기까지 회사는 실시간으로 동적 데이터 기반 메시징을 제공합니다.”

Amazon은 상상할 수 있는 모든 개인화 수단을 활용합니다. 그것을 직시합시다. 그들은 당신이 화장지를 다 쓴 때를 압니다. 그들은 당신에게 표적 알림 또는 주문에 이것을 추가하고 싶은 메시지를 보냅니다. 둘 다 귀하의 행동 데이터를 기반으로 한 친밀한 권장 사항입니다. 모든 클릭, 모든 탐색 작업, 심지어 호버링까지 Amazon의 초개인화된 알고리즘에 등록됩니다.

SmarterHQ는 Amazon 현상을 연구한 결과 "McKinsey & Company는 Amazon에서 소비자 구매의 35%가 알고리즘 및 예측 모델링을 기반으로 유사한 제품 보기를 제공하는 전자 상거래 플랫폼의 고유한 기능에서 직접 발생한다는 것을 발견했습니다."라고 보고했습니다.

마지막으로, 초개인화의 거의 미래 지향적인 예는 런던의 Shepherd's Bush에 있는 Westfield 쇼핑 단지에서 찾을 수 있습니다. Social Media Today의 분석에 따르면 “이제 이 복합 단지에는 얼굴 인식 기술을 사용하여 건물을 지나갈 때 쇼핑객의 나이, 성별, 기분까지 판단하는 카메라가 쇼핑몰 안팎에 설치되어 있습니다. 시스템이 학습한 내용을 기반으로 쇼핑몰 주변의 다양한 디지털 광고판에 다양한 광고를 표시하여 소비자 반응을 극대화할 수 있습니다.”

모든 고객 상호 작용에서 실시간으로 수집되는 수백만 개의 데이터 포인트는 초개인화의 기초이며 단순한 인구 통계를 넘어선 것입니다. 고객 경험을 중시하는 브랜드는 웹사이트 쿠키, 소셜 프로필, 광고 플랫폼, 매장 내 및 온라인 거래, 모바일 앱, 기타 연결된 장치의 데이터를 처리하고 있습니다.

그런 다음 이 데이터를 사용하여 모든 단일 브랜드 경험이 소비자에 대한 약속을 강화하도록 합니다. 또한 마케팅 팀은 이 실시간 데이터를 사용하여 채널 전반의 고객 경험을 연결하여 새로운 상호 작용이 있을 때마다 유연하고 발전할 수 있는 유동적인 구매 경험을 생성합니다.

초개인화된 마케팅을 시작하는 방법

한 가지 중요한 점은 초개인화는 하룻밤 사이에 달성할 수 있는 열반의 상태가 아니라는 것입니다. 데이터를 수집 및 활성화하고 이를 사용하여 보다 정교한 캠페인, 접점 및 고객과의 상호 작용을 생성하면서 점진적으로 발생하는 프로세스입니다. 성공의 열쇠는 데이터와 지속 가능하고 확장 가능한 프로세스를 잠금 해제할 수 있는 플랫폼에 있습니다.

플랫폼: 마케팅 노력의 기초

마케팅 플랫폼은 일관된 초개인화 전략을 결합할 수 있는 도구입니다. Forbes Insights와 Arm Treasure Data가 마케팅 리더 200명을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면 기업 비즈니스 모델에서 개인화를 활용하면 긍정적인 결과를 얻을 수 있다고 합니다.

다음은 설문 조사에서 얻은 몇 가지 흥미로운 통계입니다.

• 마케팅 리더의 40%는 "고객 개인화 노력이 전자 상거래와 같은 직접 소비자 채널에서 판매, 바구니 크기 및 이익을 극대화하는 데 직접적인 영향을 미쳤다고 보고합니다."
• 37%는 "제품 또는 콘텐츠 추천을 통한 매출 및 고객평생가치 증가"라고 언급했습니다.
• 30%+/-는 "개인화 전략의 결과로 거래 빈도가 증가함"이라고 언급했습니다.

효과적인 초개인화의 핵심은 데이터입니다. 많고 많은 데이터. 많은 마케터의 한계는 고객 데이터가 다양한 마케팅 도구에 의해 제어되는 데이터 사일로에 잠겨 있다는 것입니다. 플랫폼은 이 고객 데이터를 실시간으로 잠금 해제하고 활성화할 수 있어야 합니다 .

플랫폼은 페이지 조회, 앱 열기, 클릭, 장바구니 포기, 구매와 같은 마케팅 스택의 모든 위치에서 데이터를 통합합니다. 유동적인 고객 경험에 대한 중단은 종종 사일로화된 연결이 끊긴 데이터의 결과입니다. 초 개인화를 향한 첫 번째 단계는 사용 가능한 모든 고객 데이터를 이메일, SMS, 푸시 알림, 인앱 메시지와 같은 모든 메시지 유형으로 가져와 각 소비자에게 개별화된 콘텐츠를 제공할 수 있는 플랫폼을 선택하는 것입니다.

신뢰: 경쟁자와 차별화

이 게시물의 시작 부분에서 고객이 개인 취향에 따라 개인화된 서비스를 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다는 사실을 기억하십니까? 사실입니다. 너무 많은 경쟁이 있기 때문에 리뷰가 프로세스의 모든 측면에서 중요한 것은 당연합니다. 그렇다면 무엇이 브랜드를 소비자에게 신뢰하게 만드는가?

Edelman의 연구에 따르면 가장 큰 이유는 다음과 같습니다.

• 브랜드는 양질의 제품 또는 서비스를 제공합니다.
• 브랜드는 좋은 평가와 리뷰를 받습니다.
• 브랜드는 제품과 서비스에 대해 공정한 가격을 부과합니다.
• 그것은 항상 나와 다른 사람들을 잘 대해 왔습니다.

신뢰를 얻는 데 더 나은 작업을 수행하는 브랜드는 특히 비디오 형식으로 명확하고 이해하기 쉬운 사용 사례 중심의 교육 또는 사고 리더십 콘텐츠를 제공합니다.

고객을 진정으로 이해한다면 인구 통계 데이터를 넘어 고객을 이해함으로써 더 나은 메시지를 보낼 수 있습니다. 고객이 탐색하는 내용을 보고 고객이 일반적으로 매년 귀하의 매장에서 쇼핑하기 때문에 할인을 기다리고 있다는 것을 알 수 있습니다. 구매 행동에 따라 맞춤화된 로열티 프로그램의 일부입니다.

소비자의 79%는 브랜드에 대한 개인의 이전 참여를 반영하도록 개인화되는 경우에만 브랜드 제안을 활용할 가능성이 있습니다. 따라서 이러한 모든 채널, 데이터 및 접점을 활용하십시오!

변화하는 고객 요구 사항에 맞게 운영 확장

반복 가능하고 확장 가능한 프로세스를 만드는 것은 변화하는 고객 기대에 보조를 맞추는 데 중요합니다. 내부 프로세스를 변경하는 방법을 고려할 때 하이퍼 개인화를 효과적으로 만들기 위해 이동해야 하는 속도를 고려하십시오.

프로세스는 긴 설계 주기보다는 빠른 반복에 더 집중하여 가장 많은 수의 고객에게 효과가 있는 것과 이를 복제하는 방법을 결정해야 합니다. 또한 팀이나 비즈니스가 이러한 운영 변화에 적응할 때 특히 초기에 적절한 양의 실험이 있어야 합니다. 마지막으로 현재 하고 있는 모든 작업을 추적하고 제 시간에 구축하여 데이터를 검토해야 합니다. 이것은 많은 사람들이 간과하는 핵심 단계입니다. 무엇이 작동하지 않는지 모른다면 어떻게 개선할 수 있습니까?

소비자의 기대치는 변했고, 개인적이고 의미 있는 경험을 지속적으로 제공할 수 있는 기업이 가장 성공할 것입니다. 세분화에서 초개인화로의 전환을 두려워할 이유가 없습니다. 한 번에 발생할 필요가 없습니다.

꾸준한 디지털 변환, 구조화된 구현, 그리고 가장 중요한 것은 자사 데이터에 대한 액세스를 포함하는 반복적인 프로세스입니다. 데이터는 개인적이고 관련성이 있으며 감성적으로 지능적인 마케팅을 위한 기반이며 기술과 전략이 마련되면 초개인화가 진정으로 시작될 수 있습니다.