검증된 리드에 대한 예측 분석을 활용하는 방법

검증된 리드에 대한 예측 분석을 활용하는 방법

2021년 6월 24일 업데이트됨

회전하는 예측 데이터의 세계에서 길을 잃지 마십시오. 예측 분석을 리드 생성 전략에 통합하여 판매를 늘리는 방법을 알아보십시오.

이 문서는 예측 분석이 리드를 어떻게 유도하고 이러한 리드를 새로운 고객으로 전환하기 위해 무엇을 할 수 있는지 알려줍니다. 새로운 전략을 활용하여 예측 분석을 사용하여 적격 리드를 확보하십시오. 이상적인 구매자를 더 빨리 식별하면 이러한 리드를 새로운 비즈니스 성장으로 전환할 수 있습니다. 예측 분석은 디지털 비즈니스를 강화하고 더 나은 리드 생성을 위해 고객 경험을 세분화하는 전략적 초석으로 성장했습니다.

리드 생성 전략을 미세 조정하면 더 높은 비율의 올바른 리드가 생성됩니다. 당신은 당신의 비즈니스로부터 진정으로 이익을 얻을 수 있고 당신의 서비스 참여에 진지한 고객을 원합니다. 전환에 대한 마케팅 활동을 최적화하여 더 많은 타겟 고객이 온라인에서 귀하의 비즈니스를 찾도록 도울 수 있습니다. 예측 마케팅을 통해 추구할 최고 품질의 리드를 식별할 수 있습니다. SEO 및 마케팅 감사 는 리드 생성 노력을 개선하기 위한 통찰력을 드러낼 수 있습니다.

증가된 데이터 다양성과 속도는 기업이 데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 견고한 예측 분석을 위한 데이터 "신뢰"는 매우 중요합니다.

예측 리드 생성 마케팅이란 무엇입니까?

예측적 리드 생성 마케팅은 논리적 패턴을 해독하고 사용자 행동의 미래 결과를 예측하기 위해 고객 데이터 세트에서 핵심 정보를 추출하는 전문적인 관행입니다. 이 정보는 획득 및 유료 검색 마케팅 모두에 필수적입니다.

디지털 마케팅에서 리드 생성은 소비자 관심을 시작하거나 비즈니스의 제품 또는 서비스를 찾기 위한 검색 조회를 수행하는 것입니다. 가치 제공, 목록 작성, e-뉴스레터 목록 획득 또는 판매 리드를 위해 리드를 만들 수 있습니다. 리드를 생성하는 방법은 대부분 광고 영역에 속하지만 유기적 검색 엔진 결과 또는 기존 고객의 추천과 같은 무료 소스도 포함될 수 있습니다.

Google 제품 캐러셀에서 클릭을 생성하려는 노력이 있다면 어느 정도 성공을 거둔 것입니다.

예측 분석을 활용하여 잠재 고객에게 다가가는 방법

비즈니스는 예측 분석을 통해 더 높은 수준의 소비자 참여를 가능하게 할 수 있습니다.

예측 마케팅은 데이터를 활용하여 이상적인 고객(구매 가능성이 가장 높은 개인)을 예측합니다. 누가 구매할 준비가 되었는지 추측하는 데 소비하는 시간을 줄이고 새로운 거래를 성사시키는 데 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다. 너무 많은 사람들이 추측에 의존하여 마케팅 결정을 내리며 왜 실패하는지 궁금해합니다. 적격 리드에 대한 예측 분석은 리소스가 제한된 비즈니스에 매우 매력적입니다. 민첩해져서 시간과 마케팅 예산을 줄이십시오 . 그들이 정말로 중요한 곳에 노력을 기울이십시오.

리드 생성 프로세스를 간소화하기 위해 알아야 할 4가지 사항

1. 좋은 고객이 어떤 모습인지 알기

2. 웹사이트에서의 고객 활동 파악

3. 어떤 것이 나쁜 리드인지 조기에 파악하십시오.

4. 수익 증대를 위해 통계를 적용하는 방법 알기

리드를 획득할 때 가장 좋은 샷이 어디에 있는지 우선 순위를 지정하려면 어떻게 해야 합니까?

1. 좋은 고객이 어떤 모습인지 알기

어떤 잠재 고객이 훌륭한 고객으로 바뀔 가능성이 가장 높은지 정확하게 예측하려면 먼저 좋은 고객이 어떤 모습인지 알아야 합니다. 판매에 대한 가시성을 확보하기 위한 데이터 백엔드의 계산. 당신의 제품을 절대 사지 않을 많은 사람들에게 마케팅을 하고 있다면 잠시 멈추십시오. 대신 예측 분석을 활용하여 전환할 적격 리드를 결정합니다.

2. 웹사이트에서의 고객 활동 파악

AdWords 캠페인에서 Google Analytics 및 전환 추적을 활용하여 악의적으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 구매, 가입 및 기타 웹사이트 전환을 추적하여 잠재 고객 육성 프로세스에 목록을 추가해야 하는지 여부를 결정합니다. 웹사이트에서 어떤 가치 있는 고객 활동이 발생하는지 알면 다음 작업과 활동이 더 효과적일 수 있습니다. .

3. 어떤 것이 나쁜 리드인지 조기에 파악하십시오.

프런트 엔드에서 불량 리드를 걸러냅니다. 얼마나 많은 리드를 얻는지는 더 이상 중요하지 않습니다. 얼마나 많은 좋은 리드가 있는지에 관한 것입니다. 리드당 비용은 적지만 확실한 리드에 대한 비용입니다. 더 이상 육성 데이터베이스의 금이 아닙니다. 적절한 메시지와 함께 적절한 시기에 금을 표면화하는 것입니다.

4. 수익 증대를 위해 통계를 적용하는 방법 알기

마케팅 팀에 최신 리드 생성 지식과 적용 기술을 유지하는 사고 리더를 두십시오. 데이터가 있는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 예측 분석을 읽고, 리드 생성 전략을 구현하고, 비즈니스 수익원을 늘리기 위해 통계를 적용하는 가장 좋은 방법을 아는 사람이 있어야 합니다.

유료 검색으로 리드 육성

새로운 비즈니스를 위한 리드 생성은 어딘가에서 나와야 합니다. 비즈니스의 미래를 보장하기 위해 리드를 육성하는 것은 디지털 마케팅 노력 과 판매 및 수익 창출 사이의 연결 고리입니다.

그들은 관심을 표명한 누군가로부터 유망한 고객 리드를 구현합니다. 모든 리드가 어느 정도 잠재력을 가질 수 있지만 확실한 리드는 결국 은행에 있는 돈이 됩니다. 웹사이트에 AdWords 전환 추적 이 올바르게 구현되면 리드 생성 성공을 더 잘 추적할 수 있습니다. 리드 활동을 알리고 CRM 시스템에 데이터를 수동으로 입력하는 사람에게 이메일로 전송되는 Google Analytics 보고서를 설정할 수 있습니다. 개별 리드가 귀하의 PPC 광고 에 의해 생성되었는지 또는 다른 디지털 마케팅 채널에 의해 생성되었는지, 그리고 어느 채널에 의해 생성되었는지 구별하는 데 도움이 되는 구매 시스템이 많이 있습니다.

방문자가 귀하의 사이트를 처음 방문할 때 AdWords 클릭 데이터를 확보할 수 있는 기회는 단 한 번뿐입니다. 자동 태그 추가를 켠 다음 쿼리 문자열에서 gclid 값을 찾습니다. 그런 다음 추적하려는 쿼리 문자열에서 이름과 값 쌍을 수집할 로컬 쿠키를 할당합니다. 이메일이 전송되면 CRM에 추가하는 다른 정보와 함께 쿠키 데이터를 포함하십시오.

리드 생성의 목표는 잠재 고객을 리드 추적 시스템으로 육성하는 방법을 개발하는 것입니다. 이를 애널리틱스에서 목표 유입경로라고 합니다. 그런 다음 잠재 구매자의 요구 사항과 구매 패턴에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 고객의 요구 사항을 이해 하면 리마케팅 ​​캠페인을 실행하기 위해 틈새 목록으로 데이터를 분류할 수 있습니다.

대부분의 전자 상거래 사이트에는 거래를 성사하도록 훈련된 영업 팀이 있으며, 그런 다음 새 고객에게 서비스를 제공하는 프로세스를 시작합니다. 시간이 지남에 따라 추가 마케팅 메시지는 잠재 고객에 대한 더 자세한 정보를 계속해서 배우면서 반복 판매를 촉진할 수 있습니다. 성공적인 전략은 자격을 갖춘 리드로 전환 유입경로를 계속 채우는 것입니다. 사이트 방문자로부터 데이터 정보를 수집, 저장 및 해석하는 것은 모든 클릭이 전환되는 것은 아니기 때문에 숫자 게임입니다. 넓은 네트를 캐스팅함으로써 귀하의 비즈니스는 PPC 광고로 적격한 리드를 얻을 가능성을 높일 수 있습니다. 한 명의 행복한 신규 고객이 소문을 퍼뜨리고 귀하의 비즈니스를 위한 여러 리드로 바뀔 수 있습니다.

리드 전환은 모든 비즈니스에서 중요한 성공 요인이지만 소규모 비즈니스에서는 더욱 그렇습니다. 다음은 회사가 리드 육성 과정에서 저지르는 5가지 일반적인 실수입니다. 이를 수정하는 방법에 대한 우리의 노련한 조언과 실용적인 팁을 따르십시오.

일반적인 리드 육성 실수는 무엇입니까?

실수 1: 타겟 오디언스에 도달하는 데 너무 수동적

실수 2: 온라인 리드 확보와 예측 분석을 위한 포괄적인 접근

실수 3: 자신에게 집중하여 리드를 생성하려는 시도

실수 4: 빈약한 데이터에서 온라인 리드 생성 시도

실수 5: 예측 분석을 충분히 빠르게 통합할 수 있는 유연성 부족

실수 6: 예측할 수 없는 마케팅 결과에 의존하는 리드 생성

6가지 일반적인 리드 생성 실수를 피하는 방법

더 나은 예측 분석으로 대부분을 복구할 수 있습니다.

실수 1: 타겟 오디언스에 도달하는 데 너무 수동적

타겟 고객이 웹사이트를 찾을 때까지 기다리지 마십시오. 당신은 잠재 고객에게 당신이 그들의 소망을 알고 있다는 것을 보여줄 수 있으며 그들이 당신을 찾기 위해 영원히 기다릴 필요가 없습니다. Forrester의 한 주요 설문 조사에 따르면 잠재 고객은 이제 구매 결정을 내리기 전에 영업 담당자에게 연락을 취하기 전에 90%가량 결정됩니다. 즉, 온라인 리드를 생성하기 위해 적극적인 노력을 기울이지 않으면 경쟁자가 당신이 기다리고 있는 새로운 비즈니스에서 승리하는 것을 보게 될 것입니다.

해결책

컴퓨터가 컨텍스트 및 사용자 응답에 대한 데이터를 수집함에 따라 데이터를 읽고 이를 사용하여 특정 검색어를 충족할 항목을 예측할 수 있는 사람이 필요합니다. 도전적이긴 하지만 보다 관련성 높은 콘텐츠를 생성할 수 있는 이 새로운 기회는 기업이 고객 혜택, 사용자 만족도 및 고객 충성도를 높이는 보다 개인화되고 관련성 있고 시기적절한 커뮤니케이션과 제안을 통해 차별화된 가치를 제공할 수 있는 탁월한 통찰력을 제공합니다. 숨겨진 기회를 활용하기 위해 예측 분석을 사용하면 즉시 사용할 수 있는 풍부한 정보 자산을 활용할 수 있습니다.

구매 여정 초기에 잠재 고객의 관심을 끌 수 있습니다. 디지털 마케팅 활동에서 새로운 자격을 갖춘 리드를 얻으려면 대상 고객 사이에서 인지도를 높이는 데 집중해야 합니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 사전 결정된 각 세그먼트 그룹의 참여를 유도하도록 설계된 사고 리더십 및 관련 콘텐츠와 결합된 AdWords 광고 캠페인에 투자하는 것입니다. 시청자의 반응에 따라 마케팅 자동화 및 계정 기반 마케팅과 같은 핵심 원칙을 극대화하여 극도로 개인화된 방식으로 해당 구매자를 유치하십시오.

실수 2: 온라인 리드 확보와 예측 분석을 위한 포괄적인 접근

예측 분석을 활용하여 이메일 마케팅 데이터베이스의 다양한 세그먼트를 잘 파악하고 각자의 관심사에 맞는 고유한 프로모션 제안을 만들고 싶을 것입니다. 각 잠재 고객이 마케팅 퍼널에서 어느 단계에 있는지 결정할 때 유기적 및 유료 마케팅 노력을 모두 개발할 때 맞춤형 광고 크리에이티브 작업이 중요합니다. 마케팅 깔때기의 각 단계에서 구매자의 공감을 불러일으키는 간결한 광고 문구를 개발함으로써 새로운 고객의 관심을 끌면서 성공률을 높일 수 있습니다.

해결책

리드 생성에 예측 분석을 추가하면 비즈니스에서 얻을 수 있는 것이 많습니다. 잠재 고객 그룹을 세그먼트로 분류하고 각 사용자 그룹이 가장 유용하다고 생각하는 콘텐츠 및 정보 유형을 예측하는 방법을 배웁니다. 유익하고 신뢰할 수 있는 업계 정보의 공급업체로서 브랜드에 대한 신뢰를 높이는 콘텐츠 마케팅 전략을 수립하십시오. Google Analytics를 통해 AdWords 캠페인에 대한 목표와 전환 추적을 통합하여 구매 여정을 찾으십시오.

광고 메시지와 최적화된 웹 콘텐츠를 모두 구성할 때 가능한 각 클라이언트가 유입경로의 어느 단계에 속하는지 조사하는 것도 중요합니다. 회사에 막 소개된 새로운 잠재 고객에게는 솔루션에 대한 더 높은 수준의 요약을 제공하는 광고 크리에이티브가 제공되어야 합니다. 중기 또는 후기 유입경로 잠재 고객으로 분류하는 사람들은 이전에 특정 제품 또는 서비스 페이지를 방문한 적이 있는 개인입니다. 이 경우 리드 생성을 위한 예측 분석은 특정 제품에 초점을 맞춘 광고를 표시하고 구매 권한을 부여하기 위해 더 많은 세부 정보를 제공하는 것을 의미할 수 있습니다. 통찰력 있는 인포그래픽, 백서 또는 사례 연구를 통해 특정 제품 기능에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

실수 3: 자신에게 집중하여 리드를 생성하려는 시도

마케팅 자동화 플랫폼의 모든 기능을 동시에 사용하여 시청자의 어지러움을 피하십시오. 리드 생성 전략에 예측 분석을 통합하는 것을 외면하면 해당 기술의 요점을 놓칠 수 있습니다.

해결책

적절한 사람들과 흥미롭고 관련성 있는 대화를 만드십시오. 웹 콘텐츠와 마케팅 비용은 종소리와 휘파람을 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 인상을 주어서는 안 됩니다. 그들의 문제에 대한 명확한 해결책이어야 합니다. 디지털 마케팅 메시지를 단순하고 관련성 있게 유지하십시오. 예측 분석은 고객과 잠재 구매자가 무엇을 원하는지 파악하는 것입니다. 그것은 "다른 사람에게 집중"되고 "그들의" 필요와 욕구를 잘 아는 것입니다.

실수 4: 빈약한 데이터에서 온라인 리드 생성 시도

리드의 비즈니스 데이터베이스가 천천히 쇠약해지기 쉽습니다. 개인은 종종 다른 역할이나 직업으로 완전히 이동하며 마지막 연락처가 누락되었습니다. 고객 정보 새로고침이 늦어지면 잘못된 개인에게 전달되는 시도를 줄여야 합니다.

해결책

요즘 직업 경로는 매우 유동적입니다. 즉, 잠재 구매자의 직함과 역할이 종종 기회가 될 것입니다. 고객 데이터베이스와 리드 생성을 위한 CRM이 최신 상태인지 확인하여 실행 가능한 리드를 얻을 수 있는 기회를 높이십시오. 당신에게서 구매할 것 같지 않은 사람들의 관심을 끌기 위한 성가신 메시지로 넘쳐나는 비즈니스가 너무 많기 때문에 데이터를 정리하고 스팸을 피하며 Analytics 및 Google AdWords 추적 을 적절하게 설정하는 것이 매우 중요합니다.

결국 평균적인 이동 중인 소비자는 빠르게 변화하고 진화하는 목표입니다. 올바른 데이터에서 통찰력을 수집하면 비즈니스가 보조를 맞추고 구매자의 요구를 예측하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석 데이터를 활용하는 것은 구매 결정을 예측하기 위한 시장 인텔리전스의 금광입니다.

실수 5: 예측 분석을 충분히 빠르게 통합할 수 있는 유연성 부족

비즈니스에 성능, 유연성, 확장성 및 리드 생성의 가치를 활용할 도구와 직원이 부족한 경우 예측 분석을 향후 일상적인 운영에 쉽게 통합할 수 있습니다. 대기업은 승인 단계가 너무 많아서 더 나은 결과를 제공하는 유연성으로 충분히 빠르게 움직이기 어려울 수 있습니다.

해결책

적시에 데이터에 응답할 수 있는 능력을 직원에게 부여합니다. 움직이는 목표물을 보고 있음을 인식합니다. 최고의 리드 생성 비용 지출을 예측하려면 진화하는 데이터, 전환율, 신규 고객 확보, 고객 유지 비율 변화, 진화하는 경쟁 환경이 필요합니다. 잠재 고객 생성 팀을 판매 유입 경로의 여러 단계에 맞게 미리 계획하십시오. 일반적인 접근 방식은 리드 생성 메시지를 퍼널 상단, 퍼널 중간 및 퍼널 하단에 맞게 분할하고 일치시키는 것입니다.

제품 개발 속도가 빨라지고 제조 시스템이 유연해짐에 따라 기대치와 응답을 유연한 접근 방식으로 조정하여 디지털 리드 생성을 주도할 수 있습니다.

실수 6: 예측할 수 없는 마케팅 결과에 의존하는 리드 생성

마케팅이 올바른 종류의 리드를 생성하지 않거나 충분한 수의 리드를 생성하지 않는 경우 명확한 대상 고객 집합이 없으면 당황할 수 있습니다. 가장 큰 잠재 고객 풀을 알고 있거나 특정 제품에 가장 적합한 개인을 알 때 예측 가능한 디지털 마케팅을 달성할 수 있습니다.

해결책

신뢰할 수 있고 예측 가능한 수익 성장을 창출하는 방법에 아웃바운드 전략을 집중하세요. 고객이 원하는 것을 정확하게 예측하는 능력에 투자하십시오. 이 투자는 시간 낭비와 더 많은 돈 추측을 피하는 데 도움이 됩니다. 그 대신 예측 가능한 결과를 약속하는 리드 생성 마케팅 전략에만 투자하는 이점을 얻을 수 있으며, 결과적으로 마케팅 비용은 줄이면서 수익은 크게 증가할 수 있습니다.

귀하의 AdWords 마케팅 캠페인에 대한 수익 모델을 사용하는 경우 자격을 갖춘 리드의 합리적으로 높은 평생 가치는 리드당 더 높은 비용을 정당화할 것입니다. 귀하의 AdWords 캠페인은 적절한 전략을 사용하는 트래픽 생성 캠페인 또는 리드 생성 캠페인이라고도 합니다.

예측 분석의 모범 사례를 따르면 동시에 수익을 늘리고 마케팅 비용을 줄일 수 있습니다. 고객이 무엇을 원하는지, 언제, 어떻게 원하는지 정확하게 예측하는 능력을 향상시키십시오.

리드 육성 전략은 정말 관계 구축입니까?

네. 리드 생성은 대면뿐만 아니라 디지털 공간에서 훌륭한 관계를 육성하고 유지하는 것입니다. 리드 육성은 구매자가 있는 마케팅 플랫폼과 소셜 채널에서 입지를 구축합니다. 주목을 받으면 팔로어의 질문에 답하여 관심을 유도하고 귀하의 비즈니스가 최고의 솔루션인 이유를 보여주십시오. 유익한 사용자 중심의 웹 콘텐츠와 설득력 있는 커뮤니케이션 은 그들이 당신의 비즈니스를 더 잘 알고 싶어할 가능성을 높입니다.

리드를 육성하는 것은 쉽지 않습니다. 시간이 걸린다.

소매업체는 소비자가 다음에 무엇을 구매할지 정말 알 수 있습니까?

미래는 아무도 모릅니다. 그러나 오늘날 더 나은 데이터 통찰력으로 소비자 의도를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

많은 소매업체는 적시에 적절한 가격에 적절한 제품을 제공한다고 말할 수 있습니다. 그러나 적절한 시기는 인벤토리 및 광고 타겟팅 이상의 의미가 있습니다. 이는 먼저 올바른 컨텍스트 내에서 고객과 의미 있는 연결을 구축하는 것을 의미합니다. 도전적이지만 그렇게 할 때 더 많은 판매를 의미합니다. 소매업체는 사람들이 언제 매장을 방문할 가능성이 더 높은지 알고, 제품을 샘플링하고, 가격을 비교하고, 제품 기능을 비교하고, 구매할 수 있습니다.

다양한 장치에서 모바일 구매자에게 도달하는 방법 알기

단일 변수 또는 입증되지 않은 구매자 페르소나를 기반으로 잠재 고객 목록을 타겟팅하려는 시도는 잘못된 솔루션입니다. 단순 타겟팅에 의존하는 디지털 마케터는 개선된 가능성을 인식하지 못하기 때문에 종종 그렇게 합니다. 새로운 잠재 구매자에게 다가갈 수 있는 능력을 향상시키려면 고객과 잠재 고객의 일부 핵심 측면을 실제로 나타내는 하나 이상의 의미 있는 변수를 인식하도록 노력하십시오. 오늘날 모바일 구매자 는 단순한 페르소나 기반 마케팅 노력이나 일변량 타겟팅이 인정할 수 있는 보다 현명하고 아마도 더 복잡해지고 있습니다.

디지털 틈새 시장을 너무 잘 알고 있기 때문에 가정을 하고 새로운 콘텐츠를 계속 진행하는 것이 합리적이라고 느낄 수 있습니다. 그러나 테스트를 해보면 대부분의 경우 미래의 구매 행동을 성공에 필요한 세부적인 수준과 연관시키거나 예측하지 못합니다. 우리는 누군가가 자신의 손에 있는 최상의 기준을 선택했지만 고객에 대한 정확하고 역동적인 관점을 제공하고 최고의 잠재 고객을 구별할 수 있는 수백 가지 주요 변수와 특성이 누락된 것으로 확인되는 경우를 너무 자주 봅니다.

검색자의 의도에 맞게 최적화를 개선 할 수 있는 방법을 알아보십시오. 무작위 또는 가상의 선택이 아닌 예측 타겟팅과 결합하고 매파처럼 결과를 관찰하는 SEO 캠페인 또는 애드워즈 캠페인을 실행하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 제어되는 AdWords 그룹을 사용하면 예측적 잠재 고객 발굴 및 리드 생성의 기능과 ROI를 빠르게 사랑하게 될 것입니다.

의료 분야에서 예측 분석 사용 증가

마케팅 및 콘텐츠 제작 기회를 포착하기 위해 데이터 패턴을 해독하는 방법을 알고 있는 SEO 전문가는 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 광고 지출 함정도 피할 것입니다. 비즈니스를 위한 현명한 결정을 내리려면 결과를 이끄는 요소를 이해해야 합니다. 소비자가 원하는 것을 더 잘 식별할 수 있을 때 광고 성공을 예측할 수 있습니다. 소비자 분석을 수행하고 소비자 가 시각적 검색, 음성 검색, 모바일 대 데스크톱 등에 더 많이 의존 하는지 알아보십시오.

의료 틈새 시장 및 기타 산업 분야의 비즈니스는 지식이 더 나은 승리를 위한 명확한 조치 단계를 생성할 때 예측자가 가장 가치가 있음을 발견합니다. 과거 및 실시간 데이터를 활용하는 데 시간과 비용을 투자하려는 의지가 현재 병원 재입원을 중재하고 환자가 온라인에서 검색하는 내용을 이해하며 특정 치료에 대한 높은 수준의 수요를 관리하는 데 사용되고 있습니다.

치과 의료 제공자를 예로 들어 보겠습니다. 파트너십을 통해 비용 절감을 달성하기 위해 제공자와 환자의 행동을 이해하고 더 잘 예측할 수 있는 관리자는 이러한 평가를 조치 단계에 활용할 수 있습니다. 데이터 분석은 환자의 요구와 행동을 보다 정확하게 예측하는 열쇠입니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 이를 활용할 수 있는 능력을 갖춘 치과 의사, 마케팅 대행사 또는 자동차 수리점은 긍정적인 구강 건강 결과를 위해 환자를 더 잘 준비할 수 있습니다.

기존 고객이 제품의 이점을 어떻게 평가하는지 식별하여 경쟁업체와 차별화할 방법을 찾고 있는 모든 비즈니스는 고객을 유지하고 성장시키기 위한 효과적인 전략을 보다 쉽게 ​​달성할 수 있습니다. Google 비즈니스 프로필 이 얼마나 잘 작동하는지 감사합니다. 잠재적인 리드를 확보하는 데 도움이 되도록 환자 리뷰 를 수집합니다.

데이터 유형의 엄청난 다양성 및 관리 용이성

국립보건원(National Institute of Health)이 2014년 2월 7일 온라인에 게재한 기사에 따르면 “의료 분야의 빅데이터는 그 양뿐만 아니라 데이터 유형의 다양성과 관리해야 하는 속도 때문에 압도적”이라고 합니다. Wullianallur Raghupath와 Viju Raghupathi가 작성한 의료 분야의 빅 데이터 분석: 가능성과 잠재력 ,

의료에서 유용한 데이터가 비즈니스 비용을 절감하면서 더 나은 결과를 개발하는 데 사용할 수 있는 예측 통찰력을 제공하는 유망한 분야로 진화하고 있다고 결론지었습니다. 데이터 관리에 존재하는 문제는 그 잠재력이 공급자와 서비스를 필요로 하는 사람 모두에게 매우 중요하기 때문에 극복할 가치가 있습니다. 웹 페이지에 로컬 비즈니스 스키마 마크업을 추가하여 온라인에서 검색되는 몇 가지 문제를 극복할 수 있습니다.

빅 데이터를 통해 디지털화, 결합 및 효과적으로 더 나은 예측을 수행함으로써 기업은 상당한 이점을 실현할 수 있습니다. 사용자 의도에 대한 구매자 여정의 초기 단계에서 핵심 지식을 얻는 것이 포함될 수 있습니다. 특정 청중에게 더 빠르고 효율적으로 도달하고 빅 데이터 분석의 더 나은 설정 및 판독을 처리합니다. 특정 개발 또는 결과는 현재 너무 적은 양의 과거 데이터를 기반으로 예측 및/또는 추정될 수 있습니다. 결과적으로 귀하의 사이트는 지역 지도 팩 및 기타 새로운 추천 스니펫에 더 자주 표시 될 수 있습니다.

"빅 데이터 분석은 미국 의료에서 ​​연간 3,000억 달러 이상의 비용 절감을 가능하게 하며, 이 중 2/3는 국가 의료 지출의 약 8% 절감을 통해 절감할 수 있습니다." – 맥킨지

리드 생성에 대해 알아야 할 5가지 통계

리드 생성을 위한 예측 분석 사용의 그림자에서 눈에 띄는 초점으로 만들 수 있는 사실:

• B2B 구매 프로세스의 93%는 디지털 검색을 사용하는 비즈니스에서 시작됩니다. 정확한 시장 조사

• 마케팅 리드의 79%는 결코 판매로 전환되지 않습니다. 리드 육성 프로세스가 없는 것이 실적 저하의 주요 원인입니다. 마케팅 셰르파*

• 잠재 고객 육성 전략을 구축한 기업은 AND를 통해 33% 더 저렴한 가격으로 50% 더 많은 잠재 고객을 생성하고 있습니다. (포레스터 리서치***)

• B2B 마케터의 35%만이 리드 육성 전략을 실행하고 있으며, 이는 프로세스에 더 빨리 뛰어든 기업에게 강력한 경쟁 우위를 제공합니다. 수요 창출***

• 리드 생성을 위해 예측 분석을 활용하는 데 익숙한 회사는 판매 할당량 달성률이 9.3% 더 높습니다(CSO Insights).

• B2B 마케터의 49%는 올해 리드 생성 예산을 늘릴 계획입니다. B2B 기술 마케팅 커뮤니티에 따르면 44%는 예산을 동일하게 유지할 것입니다****

예측 분석은 사용자 참여에 어떻게 대응합니까?

귀하의 웹사이트와 일치하는 특정 용어를 검색하는 사용자 뒤에 있는 일부 인구 통계와 해당 활동이 기록됩니다. 예측 분석은 이제 사용자 의도에 대해 많은 것을 보여줍니다. 데이터를 분석할 때 상당한 수의 사용자가 특정 시간에 하나의 고유한 구문을 검색하는 경우 해당 용어가 주요 뉴스, 휴일 또는 연례 행사와 관련이 있음을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 컴퓨터는 또한 주목할만한 사용자 행동을 유발하는 검색 결과를 정확히 찾아냅니다.

사용자 행동에 기반한 인사이트는 소비자 행동 타겟팅 및 리드 생성의 핵심입니다.

다음은 적격 리드를 예측하는 데 도움이 되는 소비자 행동 패턴입니다.

• 지속적으로 동일한 검색어를 사용하고 하나의 특정 SERP 링크를 선호하는 사용자.

• 해당 링크를 클릭하는 시청자가 계속해서 뒤로 버튼을 눌러 검색 결과로 돌아갈 때.

• 예측 분석은 링크가 좋은 사용자 경험을 제공하지 않는다는 것을 해독하여 그곳으로 보냈습니다.

• 결과: 이 특정 웹 페이지는 해당 특정 검색어에 대한 순위가 떨어집니다.

Predictive Analytics가 대답할 수 있는 7가지 특정 질문

Google Analytics, 소셜 미디어 분석 및 사용 중인 타사 도구의 데이터를 결합합니다. 이제 충분한 양의 양질의 날짜 소스가 있으므로 이를 사용하여 추세, 상관 관계 및 소비자 감정을 감지합니다. 다음과 같은 중요한 질문에 답하여 고객의 요구, 요구 및 의도를 이해하기 위한 풍부한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

1. 새로운 시청자는 귀하의 콘텐츠에 대해 어떻게 생각합니까? 사용자의 쿼리를 얼마나 잘 만족시키고 있습니까?

2. 귀하의 소셜 미디어 활동, 웹 페이지에서의 사용자 행동 및 리뷰에서 발견되는 감정을 성공적으로 유도하는 기존 콘텐츠는 무엇입니까?

3. 데이터를 어떻게 정렬합니까? 얼마나 많은 데이터가 필요합니까?

4. 제품과 서비스, SEO, 유료 검색 캠페인에 최선을 다하고 있습니까?

5. 의도한 청중 앞에서 마케팅 메시지를 받고 있습니까?

6. 귀하의 사이트는 음성 검색에 성공적으로 응답합니까?

7. 당신은 그들이 원하는 것을 얼마나 잘 듣고 있습니까?

리드 육성 전략이 필요한 이유는 무엇입니까?

핵심적으로 리드 육성은 강력한 관계를 구축하면서 판매 프로세스를 통해 잠재 고객을 안내하는 것입니다. 여기에는 항상 안정적인 콘텐츠와 판매 유입경로 가 포함되어야 합니다. 그런 다음 SEO 진행 보고서에서 향상된 검색 측정항목을 확인하세요 .

우리는 일반적으로 대부분의 소규모 비즈니스가 리드 육성 웹 전략을 자체적으로 마스터하는 데 걸리는 시간보다 더 빨리 리드가 들어오는 것을 필요로 한다는 것을 알게 되었습니다. 디지털 에이전시의 서비스에 참여하면 필요한 리드를 더 빨리 얻을 수 있습니다. 비즈니스의 잠재적인 판매 기회를 최대한 활용하려면 자격을 갖춘 리드에 대한 예측 분석을 활용하는 데 도움을 요청하십시오.

새로운 자격을 갖춘 리드는 비즈니스의 미래입니다.

리드 생성은 신규 고객과 추가 구매로 혜택을 볼 수 있는 기존 고객 모두를 대상으로 할 수 있습니다. 그들은 각각 고유한 프로세스를 포함합니다. 고객 만족도는 고객에게 다시 마케팅하는 데 중요하기 때문에 해당 리드를 생성하는 데 사용된 초기 예측 분석은 이제 여러 번 결과를 얻을 수 있습니다.

새로운 고객은 고객의 기대를 뛰어넘고 향후 몇 년 동안 비즈니스를 유지할 수 있는 기회의 세계를 열어줍니다. 검증된 리드에 대한 예측 분석을 사용하기 위한 올바른 전략을 사용하면 귀하와 같은 비즈니스를 검색하는 잠재 고객에게 도달할 수 있습니다.

예측 분석 및 리드 생성을 위한 SEO 워크플로

예측 SEO 플랫폼이 사용하는 모든 데이터를 컴파일한 후 SEO 전문가는 검색 엔진 전략을 자체 보정할 수 있습니다. Google Analytics, Google 데이터 세트 및 기타 인공 지능 수단에서 수집한 데이터를 조합하면 검색 엔진 모델과 대상 검색 엔진 환경 간에 더 높은 수준의 상관 관계를 소유하는 것이 더 쉽습니다. 귀하의 비즈니스는 대체 검색 시나리오 및 최적화의 바다를 통해 정렬하는 대신 대상 웹 페이지에 대한 트래픽을 증가시키는 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있습니다. 시청자의 요구에 부응할 때 콘텐츠는 여전히 왕 입니다.

일부 기업에는 너무 늦거나 검색 엔진이 페이지를 크롤링한 후 최적화 문제를 수정하는 SEO 팀이 있습니다. 우리는 리드 생성을 위한 예측 모델링 접근 방식을 선호합니다. 결과에 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 식별하기 위해 예측 분석 접근 방식을 사용하는 것이 훨씬 좋습니다.

예측 분석에 대한 다양한 이론 중 비즈니스 요구 사항에 더 맞을 수도 있고 틀릴 수도 있습니다. SEO를 예측하는 것은 확실히 ROI에 큰 차이가 있고 테스트 과부하를 줄입니다. 예측 분석은 경쟁업체에 비해 새로운 Google SERP에서 승리 하는 더 명확한 경로를 제공하고 SEO 및 SEM 예산을 할당할 위치를 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.

예측 분석 도구

적격 리드에 대한 예측 분석에 사용할 수 있는 많은 도구가 있으며 모두 도움이 됩니다. SEO 워크플로의 경우 일반적으로 방문자 수가 감소할 경우 어떤 일이 발생했는지 답하는 데 도움이 되는 과거 반응 데이터를 사용하는 도구를 생각해야 합니다. 본질적으로 예측 가능한 도구와 검색 엔진 최적화에서 작업하는 도구는 "무슨 일이 일어나는가"라고 답합니다. 올바른 SEO 도구는 실제로 조직의 문화에 달려 있다는 사실을 수년 동안 배웠습니다.

아래에서 SEO 예측 분석 도구의 유익한 목록을 찾을 수 있습니다**. 사람들이 가장 많이 묻는 질문을 식별하고 올바른 답변을 제공하기 위해 시도하십시오.

빅 데이터의 성격과 양이 진화함에 따라 SEO의 분석 기술도 진화해야 합니다. 우리는 볼륨, 속도 및 다양성을 수용하는 데 필요한 분석의 복잡성과 정교함까지 확장해야 합니다. 전자 기록 및 기타 구조화된 형식으로만 수집된 데이터의 시대는 과거입니다. 점점 더 가치가 높은 예측 데이터가 멀티미디어 형식이며 구조화 및 반구조화뿐 아니라 구조화되지도 않습니다. 이렇게 하면 사용 가능한 데이터를 흥미롭고 매우 어렵게 만드는 차원이 생성됩니다.

구조화된 데이터는 검색 봇이 쉽게 저장, 쿼리, 호출 및 분석할 수 있는 데이터입니다. 그것은 기계 학습에 의해 더 쉽게 조작됩니다. 역사적으로 Google의 구조화 및 반구조화 데이터 에는 기기 판독값과 종이 기록을 전자 기록으로 지속적으로 변환하여 생성된 데이터가 포함되었습니다. 오늘날에는 캡처, 저장 및 구성할 수 있는 형식으로 빠르게 제공되어 컴퓨터에서 몇 초 만에 조작하고 유용한 정보를 위해 분석할 수 있습니다.

일부 마케팅 연구원 들은 '데이터 보증'에 집중하고 있습니다. 이것은 오류가 없고 신뢰할 수 있는 빅 데이터, 분석 및 결과의 영역입니다. 데이터 품질 문제는 두 가지 주요 이유로 심각한 문제입니다. 수익은 이러한 결정에 달려 있습니다. 가장 정확한 정보와 양질의 데이터, 특히 비정형 데이터를 보유함으로써 더 쉽게 정확하게 예측하고 필요한 성공을 얻을 수 있습니다. 스키마 감사를 수행하여 기회를 발견 하고 예측적으로 구축합니다.

“제조업체와 소매업체 모두 정확한 대응, 전체 예측, 계획 및 생산 프로세스에 대한 새로운 접근 방식을 수용함으로써 예측 오류 비용을 크게 줄일 수 있다고 생각합니다. 우리는 기업이 예측을 개선하고 동시에 계획 프로세스를 재설계하여 부정확한 예측의 영향을 최소화할 수 있다고 믿습니다.” – 하버드 비즈니스

The problem is most data isn't valuable, and no matter how many times you chant “predictive analytics”, that won't change. – Eric Jonas, Salesforce

“How many chances do you get to be wrong in a Macro-Level Forecast? 하나. You get One. Q4 2017 only happens once, full stop. Machine Learning systems need to experiment, fail, and improve. But when it comes to Forecasts, YOU don't get a chance to learn from mistakes – fail badly enough and you're out of a job.” – Power Pivot Pro

Engage a Marketer for Long-Term Predictive Analytics Benefits

Existing analytical SEO techniques can be applied to the vast amount of existing (but currently unanalyzed) business data to reach a deeper understanding of how users interact with a site's web pages and marketing efforts. This can then be applied at the point of curating fresh content, social media post, and how to allocate PPC spends, and adding industry-specific markup . Ideally, digital marketing directors can keep the whole team involved during the decision-making process and to help determine the most appropriate decisions to drive future business revenue.

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Forecasting can be described as when we anticipate the behavior of many people (such customers, business partners, and potential clientele), typically on “Long-term” timelines. Predictive Analytics centers more on anticipating the behavior and search intent of one individual (most of the time that is a customer) on a “Short-term” timeline.

Don't wait to get started. Today you can gain AMAZING and focused insights with Predictive Analytics. Improvements will be demonstrated in your Search Marketing Reports. Some argue that not every company has a need for it yet – but chances are high that your business DOES. More often we find that clients come to us because they feel they need help to be ready for Machine Learning and related predictive technologies. If that is you, let us know and we'll be glad to help.

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* www.superoffice.com/blog/lead-nurturing-strategy/

** www.softwareadvice.com/bi/predictive-analytics-comparison/

*** www.demandgenreport.com/industry-topics/demanding-views/2336-the-10-commandments-for-lead-nurturing-success.html

**** https://www.slideshare.net/hschulze/b2-b-lead-generation-report-2013

***** https://www.forrester.com/playbook/The+LeadToRevenue+Playbook+For+2015/-/E-PLA5500