디지털 마케팅 시대 예측 분석의 중요성

예측 분석은 디지털 마케팅 분야에서 새로운 것이 아닙니다. 예측 분석 도구는 수많은 데이터를 분석하고 이를 인사이트로 변환하여 기업이 수익을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 알고리즘은 인공 지능, 기계 학습, 데이터 마이닝, 데이터 모델링 및 통계 분석을 기반으로 합니다.

알고 계셨나요?

• 매일 2500000000000000000바이트 이상의 데이터가 생성됩니다.
• 2020년까지 지구상의 모든 사람에 대해 1초마다 1.7MB의 데이터가 생성될 것으로 추정됩니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

고급 분석 도구는 수백만 소스에서 데이터를 수집합니다. 이러한 도구는 대규모 데이터 세트를 분석하고 이를 비즈니스에 유용한 통찰력으로 변환합니다.

예측 분석 기능은 미래의 추세를 예측하고 비즈니스가 이러한 추세에 따라 마케팅 계획과 전략을 조정하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다. 과거 패턴 식별 및 추천이 주요 기능입니다.

출처: AnalyticsVidhya

이 예측 분석 기반 모델은 고급 알고리즘을 따라 정형 및 비정형 데이터 소스에서 데이터를 캡처합니다. 이러한 알고리즘은 인공 지능, 기계 학습, 데이터 마이닝, 데이터 모델링 및 통계 분석을 기반으로 합니다.

디지털 마케팅 캠페인에 통찰력 있는 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

디지털 마케팅 환경의 핵심을 알면 알수록 요즘 데이터의 중요성을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 오늘날 수백만 개의 회사에서 수십억 개의 마케팅 캠페인을 실행하고 있습니다. 그러나 그들 중 얼마나 많은 사람들이 캠페인을 성공적으로 추진하고 있습니까? 몇 가지!

문제는 캠페인을 계획하는 것입니다!

대부분의 캠페인은 원시 데이터 또는 일부 타사 설문조사 및 통찰력을 기반으로 합니다. 저는 항상 캠페인 기획이 디지털 마케팅의 매우 중요한 부분이라고 말합니다. 모든 캠페인은 데이터를 기반으로 하고 잘 조사되어야 합니다.

청중의 행동, 의도, 관심 및 존재를 알면 더 나은 캠페인을 설계할 수 있습니다. 이것이 바로 통찰력 있는 데이터가 캠페인 성공에 중요한 역할을 하는 이유입니다.

디지털 마케팅의 그림에 예측 분석이 어떻게 등장합니까?

예측 분석 기술과 도구는 디지털 마케팅 분야에서 부상하고 있으며 마케터가 캠페인 및 잠재고객 데이터를 사용하는 방식을 변화시키고 있습니다.

이것은 또한 조심해야 할 가장 뜨거운 디지털 마케팅 트렌드 중 하나입니다.

예측 분석 기반 도구를 사용하면 이제 AI 지원 알고리즘을 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 소비자 행동을 분석하고 통찰력을 공유하여 적시에 올바른 조치를 취합니다. 당신은 알고 있습니까:

• 가장 실적이 좋은 캠페인은 무엇입니까?
• 어떤 종류의 콘텐츠를 실행해야 합니까?
• 당신의 청중은 당신의 제품과 브랜드에 어떤 관심을 보이나요?

예, AI 기반 예측 분석 도구는 이러한 모든 문제를 해결하고 마케터의 삶을 더 쉽게 만들고 있습니다.

예측 분석 모델은 소비자의 과거 데이터를 분석하고 그에 따라 추세를 정의합니다.

알고리즘은 잠재고객의 행동을 이해하고 캠페인에 대한 잠재고객의 관심을 기반으로 캠페인을 계속 최적화합니다.

디지털 마케팅 캠페인 계획에 예측 분석 도구를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

모든 사람은 비즈니스를 위한 최고의 ROI와 수익을 원합니다.

AI, ML, 예측 분석, 딥 러닝 등과 같은 최신 기술은 앞으로 모든 디지털 마케팅 운영을 주도할 것입니다.

기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 고급 분석 기술과 도구를 조기에 채택해야 합니다.

머신 러닝은 고객 여정의 모든 단계에서 고객 경험에 지대한 영향을 미칠 수 있습니다. 인공 지능 및 고객 분석에 대한 이 마케터 가이드를 통해 자세히 알아보세요.

관객 상호작용에 기반한 더 나은 콘텐츠 배포

일반적으로 유입경로 상단에서 모든 사람에게 적합한 콘텐츠를 만듭니다. 그러나 고객을 확보하려고 할 때는 작동하지 않습니다. 이를 위해서는 일정 수준의 사용자 정의가 필요합니다. 즉, 예측 분석이 도움이 될 때 콘텐츠와의 과거 상호 작용을 기반으로 청중에게 적합한 콘텐츠 추천을 생성합니다. 이러한 도구는 다음을 정의하는 데 도움이 됩니다.

1. 우리는 누구를 목표로 삼아야 하는가
2. 이 사람들을 타겟팅해야 할 때
3. 타겟팅해야 하는 위치 및 채널
4. 청중을 위해 트리거할 콘텐츠 유형

인구 통계 데이터, 기업 통계 데이터, 심리 데이터, 지리 데이터 등을 기반으로 많은 데이터 세트를 사용하여 청중에게 콘텐츠를 추천합니다.

Kapost와 같은 예측 분석 도구는 놀라운 콘텐츠 채점을 통해 콘텐츠의 효율성을 높입니다.

리드 관리, 육성, 상향 판매, 과거 행동을 기반으로 한 교차 판매

리드 관리는 다양한 마케팅 캠페인에서 받은 리드를 처리하고 이를 고객으로 전환하도록 육성하는 것을 의미합니다.

• 리드 스코어링 및 육성 : 예측 분석 도구는 소비자 여정 단계가 속하는 사이트에서 양식을 작성하기 전에 비즈니스와 얼마나 많은 터치포인트를 가졌는지와 같은 다양한 매개변수에 대해 리드를 평가합니다. 이를 기반으로 리드의 전환 준비 상태에 대한 통찰력을 생성합니다.
• 세분화 및 타겟팅 : 리드는 비즈니스와의 상호 작용에 따라 다양한 범주로 분류되며, 이러한 리드는 분류되어야 합니다. 예측 분석 도구를 사용하면 잘 계획된 디지털 마케팅 캠페인을 생성하여 구매 준비가 되었을 때 적절한 채널을 통해 적절한 리드를 타겟팅할 수 있습니다.
• 상향 판매 및 교차 판매 : 고객이 구매 패턴에 따라 관심을 가질 수 있는 항목입니다. 기존 설정을 추가하기 위해 구매할 제품의 종류. 이러한 모든 통찰력은 예측 분석 도구에서 생성되어 기존 고객 기반에 상향 판매할 올바른 제품을 찾는 데 도움이 됩니다.

Lattice와 같은 예측 분석 도구는 효과적인 리드 관리와 예측 전환율 달성 및 신규 고객 확보에 도움이 됩니다.

더 나은 결과를 위한 마케팅 캠페인 계획 및 최적화

예측 분석 메커니즘은 더 나은 디지털 마케팅 캠페인을 계획하고 캠페인 실패 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

왜요? 모든 캠페인이 과거 데이터와 통찰력을 기반으로 설계되고 계획되기 때문입니다.

이전 캠페인의 소비자 행동을 기반으로 올바른 캠페인 전략과 가장 적합한 메시지를 정의하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, Amazon과 같은 전자 상거래 리더도 데이터 기반 통찰력을 기반으로 디지털 마케팅 캠페인을 계획하므로 상당한 ROI를 볼 수 있습니다.

캠페인 전략 계획을 위한 사용자 데이터 분석

사용자 데이터는 예측 분석 알고리즘이 비즈니스에서 작동하는 데 도움이 되는 핵심 또는 입력입니다.

• 사용자가 귀하의 비즈니스와 어떻게 상호작용하고 있습니까?
• 그들이 당신의 웹사이트에서 어떤 종류의 콘텐츠를 소비하고 있습니까?
• 어떤 웹페이지가 귀하의 비즈니스에 적합하지 않습니까?
• 이탈률을 높이는 콘텐츠는 무엇입니까?

이러한 모든 중요한 쿼리는 예측 분석 도구와 마케팅 인텔리전스 알고리즘으로 답할 수 있습니다.

오늘날 대부분의 데이터는 원시 또는 영숫자 문자 집합입니다. 이러한 분석 및 인텔리전스 도구는 이 원시 정보를 수집하여 ROI를 두 배로 늘리는 유용한 추천 엔진으로 전환합니다.

예측 분석을 시작하는 방법?

디지털 마케팅 캠페인의 성공을 보장하고 활성화하려면 예측 분석을 통해 달성할 비즈니스 목표와 목표가 있어야 합니다.

명확한 목표를 먼저 정의해야 합니다.

잠재 고객 참여가 가장 높은 콘텐츠에 대한 광고 캠페인을 실행하는 것과 같이 디지털 마케팅에 대한 예측 분석으로 테스트할 소규모 모델을 구축하는 것으로 시작합니다. 사람들이 이 콘텐츠와 어떻게 상호작용하는지 지금 확인하세요. 아직도 공연중이야? 그렇지 않다면 콘텐츠 성공을 위해 어떤 변경을 해야 합니까?

데이터를 수집하고 실행 중인 캠페인과의 사용자 상호 작용을 기반으로 하는 통찰력에서 계속 학습하십시오. 테스트 중인 예측 분석 모델을 기반으로 작은 변경 사항을 구현하고 캠페인을 계속 최적화하십시오.

다음과 같은 쿼리 세트를 테스트할 수 있습니다.

• 어떤 유형의 활동이 더 나은 결과를 가져옵니까?
• 어떤 유형의 버튼에서 더 많은 클릭이 발생합니까?
• 더 나은 리드를 유도하는 장치 유형은 무엇입니까?
• 웹사이트의 어떤 기능이 청중 참여에 가장 크게 기여합니까?

Adobe Analytics, MixPanel, Google Analytics, Firebase, AppAnnie와 같은 몇 가지 놀라운 도구는 마케팅 캠페인 개선을 위한 높은 수준의 통찰력을 제공하여 디지털 마케터와 광고주의 삶을 더 쉽게 만들고 있습니다.

예측 분석 도구를 위한 데이터 입력

데이터 소스를 다음과 같은 예측 분석 도구에 연결할 수 있습니다.

• 이메일 마케팅 캠페인 데이터
• 광고 캠페인 데이터
• 소셜 미디어 분석 데이터
• 웹사이트 분석 데이터
• CRM 데이터

더 많은 데이터를 제공할수록 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 당신은 당신의 청중과 더 관련이 있을 것입니다.

결론

예측 분석 기술은 우리가 디지털 마케팅을 위해 따르던 전체 프로세스를 변화시켰습니다. 잠재고객과 브랜드 간의 상호작용에서 이탈률 최적화에 이르기까지 예측 분석은 비즈니스에 도움이 되는 훌륭한 모델입니다.

이러한 AI 및 ML 기반 도구는 유용한 통찰력을 생성하고 얼리 어답터에게 성공을 이끕니다. 이러한 기술을 활용하지 않는 비즈니스는 장기적으로 더 낮은 성장률을 보일 가능성이 높습니다.