데이터 기반 마케팅에 주목하는 이유

데이터는 디지털 마케팅의 생명선입니다. 수많은 B2C 및 B2B 구매 여정이 디지털 접점을 거치면서 엄청난 규모로 고객 데이터를 수집할 수 있는 이보다 더 큰 기회는 없었습니다. 데이터는 고객 여정을 최적화하고 개인화하여 전환을 유도하고 이탈을 줄일 수 있는 기회를 만듭니다. 그러나 데이터는 양호하고, 깨끗하고, 저장 및 관리되어야 하며, 무엇보다도 적시에 활성화할 수 있어야 합니다. 고품질 데이터에 액세스하고 관리하는 것은 오늘날 마케팅 조직이 직면한 가장 큰 과제입니다.

마케팅은 더 이상 신문에 일반 광고를 게재하는 것이 아니라 올바른 사람들이 볼 수 있기를 바랍니다. 대신 데이터 기반 마케팅을 사용하면 클릭당 비용(CPC), 리드당 비용(CPL), 고객 확보 비용(CAC), 투자 수익(ROI) 등과 같은 유형의 데이터를 사용하여 캠페인을 추적할 수 있습니다. 실시간. 또한 마케팅 캠페인을 웹사이트 트래픽 및 기타 측정항목과 연결하여 다양한 전략과 채널이 고객 행동에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 마케팅 데이터를 대조하고 분석하려면 노력이 필요하지만 그렇게 하면 마케팅 캠페인에서 추측이 필요 없습니다.

요컨대, 데이터는 방향을 제시합니다. 이를 통해 마케팅 캠페인의 효율성과 영향력을 향상시킬 수 있습니다. 외부 동향과 고객의 특성은 모두 사용할 마케팅 채널을 알려줍니다. 데이터는 마케터가 의도한 타겟 고객에게 도달할 수 있는 능력을 극대화하는 채널을 이해하는 데 도움이 되며 그에 따라 고품질 콘텐츠를 생산하고 더 많은 전환을 산출하는 채널에 지출을 재할당합니다. 따라서 데이터 기반 마케팅은 마케팅 노력의 핵심입니다.

이 게시물에서는 데이터를 사용하여 마케팅 활동에 가치를 더할 수 있는 방법에 대해 폭넓게 이해할 것입니다. 우리는 다음을 다룰 것입니다:

• 마케팅에서 데이터란?
• 데이터를 활용하는 이유는 무엇입니까?
• 데이터 기반 마케팅의 모범 사례.
• 데이터 분석을 위한 인기 있는 도구.
• 데이터 기반 마케팅에 대해 자세히 알아볼 수 있는 리소스입니다.

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마케팅에서 데이터란?

마케팅 데이터와 마케팅 데이터에는 약간의 차이가 있습니다. 전자는 캠페인 개발에 필요한 마케팅 전략 및 소비자 수준 데이터에 대한 데이터를 구체적으로 나타내는 보다 좁은 범주입니다. 후자는 일반적인 마케팅 활동에 도움이 될 수 있는 모든 데이터를 나타내는 보다 광범위한 용어입니다. 여기에는 고객, 재무 및 운영 데이터는 물론 거시 경제 데이터도 포함될 수 있습니다. 마케팅 활동을 지원하기 위해 데이터를 얼마나 창의적으로 활용하는지는 마케팅 팀, 방법론 및 도구에 따라 다릅니다.

데이터 기반 마케팅의 궁극적인 목표는 마케팅 성과를 수집, 분석, 예측 및 최적화하여 투자 수익을 높이는 것입니다. 다른 모든 것은 일정하게 유지하고 데이터를 사용하면 마케팅 활동에 투자하는 1달러당 수익이 증가합니다. 데이터 기반 마케팅은 또한 혁신의 기회를 지적하면서 고객 커뮤니케이션과 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다.

최근 Gartner 설문조사에 따르면 마케팅 리더의 약 90%가 마케팅 기능이 "고객 요구의 변화에 ​​더 적응해야" 한다고 말했습니다. 그러나 대부분의 사람들은 원하는 적응성을 달성하기 위해 고군분투합니다. 데이터 기반 마케팅을 통해 마케터는 변화하는 고객 요구 사항에 보다 빠르고 전략적으로 대응할 수 있습니다. 이것이 바로 마케팅 리더의 90%가 "마테크, 데이터 및 분석, CX 및 충성도"를 최우선 순위로 언급하는 이유입니다. McKinsey 보고서에 따르면 마케팅 및 판매를 촉진하기 위해 데이터 분석을 효과적으로 사용하는 회사는 경쟁업체보다 "평균 이상의 성장률을 달성할 가능성이 1.5배 더 높습니다".

데이터를 활용하는 이유는 무엇입니까?

이 질문에 대한 가장 직접적인 대답은 이익을 늘리는 것입니다. 모든 마케팅 활동은 매출 증대와 비즈니스 가치 창출을 목표로 합니다. 데이터를 활용하면 고객 타겟팅의 정확성이 향상되어 이러한 목표를 보다 빠르고 비용 효율적으로 달성할 수 있습니다.

1. 측정

모든 데이터 기반 활동의 목적은 매개변수와 변수를 수량화하고 측정하는 것입니다. 먼저 데이터 수집부터 시작합니다. 데이터를 수집한 후에는 프로젝트 또는 캠페인과의 관련성에 따라 정리한 다음 적절하게 저장해야 합니다. 데이터는 유형(고객, 재무, 운영 등) 또는 수집 방법(제로 파티, 퍼스트 파티 및 제3자 데이터)에 따라 분류될 수 있습니다.

첫 번째 단계는 이 수집된 데이터를 설명 및 분석 목적으로 사용하는 것입니다. 이를 통해 다양한 메트릭을 수량화하고 측정하여 운영 컨텍스트에 대한 광범위한 개요를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 메트릭에는 브랜드 지향 메트릭과 수익 지향적 메트릭의 두 가지 유형이 있습니다.

브랜드 지향 측정항목은 브랜드 인지도, 관련성 및 차별화와 관련된 성공을 측정합니다. 여기에는 웹사이트 트래픽, 소셜 참여, 브랜드 검색량 및 노출수와 같은 매개변수가 포함됩니다. 기본적으로 이것은 마케팅 노력의 현재 성공과 위상을 측정하는 데 도움이 됩니다.

전환 메트릭이라고도 하는 수익 지향 메트릭은 타겟 고객이 실제 고객으로 전환하는 정도를 측정합니다. 구체적인 예로는 판매 지표, 고객 확보 비용, 고객 평생 가치 및 기타 인구 통계 데이터가 있습니다. 이 고품질 데이터는 통찰력을 생성하고 마케팅 활동을 최적화하는 데 활용됩니다.

2. 분석

수집 및 측정하는 데이터에는 구현 가능한 통찰력을 생성하기 위해 기술 도구와 사람의 개입이 적절하게 조합되어 있어야 합니다. 방법론에 따라 데이터를 분석할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

중요한 캠페인 KPI와 같은 마케팅 데이터를 분석하면 캠페인 성과에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 지표를 경쟁업체 및 과거 실적에 대해 벤치마킹하면 현재 마케팅 노력을 조정하여 최고의 투자 수익을 창출할 수 있습니다.

기술, 특히 인공 지능의 발전은 마케터에게 엄격한 데이터 분석이 가능한 도구를 제공했습니다. 이를 통해 마케터는 예측 분석을 사용하여 변화하는 고객 행동을 더 잘 예측하여 마케팅 채널 사용을 알릴 수 있습니다.

3. 최적화

데이터 기반 마케팅의 다음 단계는 마케팅 활동을 최적화하기 위해 분석을 이해하고 구현하는 것입니다. 데이터 분석을 통해 생성된 피드백과 통찰력은 마케터가 변화하는 외부 환경을 더 잘 이해하고 그에 따라 캠페인을 조정하여 최대의 영향을 미치는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석을 통한 예측적 통찰력은 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 기반으로 하는 규범적 모델을 추가로 사용하여 마케팅 활동을 알릴 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 고객 세그먼트를 타겟팅해야 합니까? 의도한 잠재고객의 도달범위를 높이는 데 가장 효과적인 채널은 무엇입니까? 고객이 가장 반응할 가능성이 높은 콘텐츠는 무엇입니까?

또한 다양한 변수와 이벤트 간에 인과 관계를 추론할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 마케팅 캠페인을 시작한 후 이익이 얼마나 증가했습니까? 광고비와 전체 수익 사이에 관계가 있습니까? 이러한 추론이 정확히 인과 관계가 아니더라도 강력한 상관 관계를 이해하면 캠페인을 최적화하여 진정한 잠재력에 도달할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅의 모범 사례

데이터는 마케터에게 다양한 통찰력을 제공할 수 있지만 데이터에서 최대한의 정보를 얻으려면 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 여기에는 관련 데이터 수집에서 올바른 분석 수행에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.

새롭고 더 나은 데이터를 수집 하십시오. 모든 데이터 기반 활동에서 가장 중요한 요소는 데이터 자체입니다. 방법론이 얼마나 엄격하거나 기술이 혁신적이든 관계없이 오래되고 관련성이 없고 구조화되지 않은 데이터를 입력하면 항상 부정확한 결과가 생성됩니다. 또한 방법론은 모든 종류의 분석에 매우 중요합니다. 낮은 샘플 크기 및 편향된 샘플과 같은 문제는 결과를 왜곡하여 비효율적인 캠페인으로 이어질 수 있습니다.

비즈니스 리더는 행동 경향과 위치 기반 통찰력뿐만 아니라 비즈니스, 고객 및 경쟁업체에 대한 타사 분석을 수집하여 내부 고객 데이터를 보완함으로써 데이터 수집에 "광각 접근 방식"을 취해야 합니다." 다양한 소스에서 데이터를 수집하면 분석이 더욱 풍부해져서 소비자에 대한 전체적인 관점을 얻을 수 있습니다.

AI 모델 활용 . 끊임없이 변화하는 소비자 선호도에 의해 주도되는 불안정한 환경으로 인해 마케터는 신속하게 대응해야 합니다. 가설을 신속하게 개발 및 테스트하고 그에 따라 데이터를 업데이트하는 것이 중요합니다. 대규모로 학습하는 기술과 결합된 민첩한 운영 모델은 마케터가 이러한 빠른 대응을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능 모델은 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 변동성을 유발하는 소비자 선호도의 변화를 파악하고, 까다로운 환경에서 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 신속하게 평가할 수 있습니다. 또한 이러한 모델에 더 많은 데이터가 제공될수록 기계 학습을 통한 자체 향상 기능이 향상됩니다.

AI 모델은 또한 전환에 적합한 시장 부문에 대한 마케터의 결정을 안내할 수 있으며, 언제 어떤 채널을 통해 고객에게 가장 쉽게 수익을 올릴 수 있는지를 포함합니다. 이 정보를 통해 마케터는 정확하게 타겟팅된 캠페인을 개발할 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 인기 도구

올바른 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 것은 성공적인 데이터 기반 마케팅에 매우 중요합니다. 다른 도구는 다른 용도로 사용됩니다. 일부 도구는 웹사이트 데이터를 집계하고 다른 도구는 캠페인을 관리하거나 AI 소프트웨어를 구현합니다. 성공적인 데이터 기반 마케팅을 위한 가장 인기 있는 도구는 다음과 같습니다.

웹사이트 분석 . Adobe Analytics 및 Mixpanel과 같은 도구는 웹사이트에서 사용자 활동을 추적하여 마케팅 담당자가 웹사이트 트래픽 및 전환에 대한 마케팅 캠페인의 영향을 측정할 수 있도록 합니다.

가장 인기 있는 웹사이트 분석 도구 중 하나는 Google Analytics입니다. 업데이트된 버전인 Google Analytics 4를 통해 마케터는 변화하는 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객에게는 고유 ID가 부여되어 획득에서 유지에 이르기까지 고객의 행동을 개별적으로 추적할 수 있습니다. Google Analytics는 타겟 마케팅 및 검색 엔진 최적화(SEO)에도 이상적입니다.

소셜 미디어 분석 . 디지털 마케팅의 급속한 발전과 마케팅을 위한 새로운 소셜 미디어 플랫폼의 채택으로 디지털 캠페인을 추적하는 것이 필수적입니다. Instagram, Facebook 및 YouTube와 같은 개별 소셜 미디어 플랫폼은 중요한 분석을 제공하지만 외부 도구를 사용하면 하나의 도구를 통해 여러 소셜 미디어 플랫폼을 모니터링하여 접근 방식을 중앙 집중화할 수 있습니다.

CRM 분석 . CRM 도구를 사용하면 비즈니스와 고객의 상호 작용을 분석할 수 있습니다. CRM 도구는 고객 회전율, 순 프로모터 점수, 유지 비용, 갱신 비율 등과 같은 지표를 추적합니다. 이 데이터를 수집하면 마케팅 전략을 구현할 때 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마케팅 CRM은 또한 소비자 데이터를 수집하여 마케팅 담당자가 캠페인을 사용자 지정할 수 있도록 합니다.

데이터 집계 도구 . 다양한 도구 간의 겹침을 감안할 때 마케터는 여러 도구 또는 플랫폼을 사용하는 것이 일반적입니다. 그러나 이러한 여러 도구를 하나의 중앙 집중식 플랫폼에 통합하여 분석을 개선하는 것이 이상적입니다.

데이터 기반 마케팅은 수익에 직접적인 영향을 미칩니다.

마케팅 기법은 데이터 기반 접근 방식으로 극적으로 변화하여 마케팅 활동에서 역사적으로 존재했던 추측을 줄였습니다. 데이터는 수집에서 측정, 분석 및 최적화에 이르기까지 다양한 단계를 거쳐 엄격한 통찰력을 개발합니다. 마케팅 도구의 올바른 조합을 사용하면 비즈니스에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 최신 데이터 사용 및 AI 활용과 같은 모범 사례를 따라 통찰력이 관련성이 있는지 확인하십시오.

빠르고 비용 효율적이며 데이터 중심적인 접근 방식을 사용하면 적은 수의 타겟 캠페인에 집중할 수 있으며 마케팅 활동을 통해 높은 투자 수익을 창출하고 회사의 수익을 높일 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅에 대해 자세히 알아볼 수 있는 리소스

실행 가능한 데이터는 성공적인 마케팅 조직의 핵심입니다. 이것이 없으면 마케터는 올바른 청중을 대상으로 하고 이상적인 계정에 참여하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

다음은 팀이 데이터 기반 마케팅을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.

• 데이터 우선 마케팅: 예산의 30% 낭비를 막는 전략: 기본에 집중하면 당사의 마케팅 노력에서 생성된 연락처 및 계정 데이터가 규정을 준수하고, 시장성이 있고, 정보에 입각하여 연결되고 실행 가능하도록 보장합니다. 이러한 약속은 직원, 프로그램 및 결과를 개선합니다.
• 마케터가 데이터 기반 기술 스택을 구축할 수 있는 방법: 오늘날 플랫폼에서 제공하는 풍부한 데이터에도 불구하고 단편화 및 기타 문제의 가능성은 높습니다. 최적화된 기술 스택이 도움이 될 수 있습니다.
• 아이덴티티와 어트리뷰션은 퍼스트 파티 데이터 전략을 강화할 수 있습니다. 캠페인 성과를 정확하게 측정하지 않고는 ROI를 개선할 수 없습니다. 이를 위해서는 확실한 데이터와 신원이 필요합니다.
• 자사 데이터 수집을 최적화하는 3가지 방법: 자사 데이터는 디지털 우선 세계에서 그 어느 때보다 중요합니다.