개인화와 마케팅 자동화 간의 올바른 균형을 맞추는 방법은 다음과 같습니다.
게시 됨: 2020-06-14마케터는 잠재고객을 더 잘 이해하기 위해 점점 더 자동화에 눈을 돌리고 있습니다.
약속을 이행하는 개인화의 핵심은 고객에 대한 단일한 360도 뷰입니다.
AI 및 머신 러닝 모델을 통해 브랜드가 개별 잠재고객 성향을 도출하는 데 도움이 되는 마케팅 자동화 솔루션
마케팅 분석 및 기술의 모든 발전에도 불구하고 세분화 및 타겟팅을 위한 점점 더 정교해지는 도구의 가용성, 그리고 끊임없이 확장되는 커뮤니케이션 채널 배열로 인해 고객과 브랜드 간의 필수적이고 고도로 개인화된 연결을 만드는 것은 여전히 먼 꿈으로 남아 있습니다. 대부분의 마케터.
점점 더 많은 마케터가 고객을 더 잘 이해하고 상황에 맞는 적절한 방식으로 고객의 공감을 이끌어내는 캠페인을 디자인하고 전달하기 위해 자동화에 눈을 돌리고 있습니다. Social Media Today에 게시된 마케팅 자동화 현황에 대한 2019년 설문조사 결과에 따르면 마케팅 팀의 75%가 자동화 도구를 사용한다고 보고했습니다. 고객은 브랜드가 더 나은 경험을 만들기 위해 기술을 사용하는 것을 매우 높이 평가합니다.
난감한 상황입니다. 동일한 설문 조사 보고서에 따르면 마케터의 거의 2/3가 자동화가 개인화의 희석으로 이어질 것이라고 우려하고 있습니다. 반면에 너무 많은 개인화는 고객에게 불쾌감을 주어 개인 공간을 침범당하는 것처럼 느낄 수 있다는 인식이 지배적입니다.
자동화 완료
이상적으로는 마케팅 자동화를 통해 브랜드가 의미 있는 규모로 실시간으로 고객을 이해하고 상호 작용하는 데 필요한 기술, 기능 및 통찰력이 제공됩니다. 적절하게 사용하면 오늘날 옴니채널 디지털 커뮤니케이션의 복잡성을 고려할 때 데이터 통합 없이는 불가능한 일인 고객 중심으로 브랜드를 이동시키는 디지털 혁신의 엔진이 될 수 있습니다.
캠페인과 이니셔티브에 피해를 입히고 종종 높은 가격으로 너무 많은 브랜드가 자동화 도구를 사용하여 여전히 1차원적 커뮤니케이션에 해당하는 것을 전달하고 있습니다. 때로는 자동화를 단독으로 사용하거나 특정 채널에서만 사용하여 진정한 옴니채널 접근 방식의 잠재적 영향을 박탈합니다.
설상가상으로 마케터는 조직의 사일로에 숨어 있거나 유휴 상태인 불완전한 데이터로 노력을 중단합니다. 확실한 데이터가 없으면 기초는 사실상 무력합니다. 개인 수준에서 과정을 동적으로 조정하고 응답을 맥락화할 수 없으며 매출 성장을 촉진하는 개별화된 경험과 원활한 고객 여정을 제공할 수 없습니다.
역설적이게 도 자동화는 전략적 사고와 계획을 위한 인간 능력의 중요성을 감소시키지 않습니다. 자동화는 브랜드와 잠재 고객에게 적합한 포괄적인 고객 참여 전략과 로드맵을 통해 구현될 때만 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.
예를 들어, 은행은 신용 한도의 90%를 사용한 신용 카드 고객에게 개인 대출 제안을 보낼 수 있다고 결정할 수 있습니다. 마케팅 자동화를 통해 은행은 이와 같은 관련 제안 기반 커뮤니케이션을 실시간으로 트리거하여 노력을 크게 확장할 수 있습니다.
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개인화
약속을 이행하는 개인화의 핵심은 고객에 대한 단일한 360도 관점입니다. 이는 인구 통계, 심리 통계, 성향, 상호 작용 기록, 캠페인 참여, 페르소나 등 모든 중요한 고객 데이터 요소를 단순히 아는 것 이상을 의미합니다.
또한 해당 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 개별 고객의 공감을 불러일으키고 고객을 전환과 궁극적으로 브랜드 충성도를 향해 끊임없이 이동시키는 관련 메시지, 상황에 맞는 상호 작용 및 맞춤형 경험을 제공해야 합니다.
AI 및 기계 학습 모델을 사용하여 마케팅 자동화 솔루션은 브랜드가 시간, 채널, 콘텐츠, 제안 등에 대한 개별 잠재고객 성향을 도출하도록 도울 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 채널 및 시스템 전반에 걸쳐 캡처된 진화하는 통찰력을 기반으로 각 고객의 참여 방식을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
이는 보다 정교한 자동화 도구가 제공할 수 있는 뚜렷한 이점입니다. 개인화를 더 높은 수준으로 끌어올리려면 모든 솔루션이 잠재고객 프로필에 대한 새로운 통찰력을 지속적으로 얻고 브랜드가 고객 참여의 시기, 장소 및 방법을 개선할 수 있도록 하는 특정 행동 트리거 및 조건에 매핑할 수 있는 기능을 갖추어야 합니다.
더 나은 개인화를 위한 고급 기술
마케팅 성과를 지속적으로 평가하고 통찰력을 얻는 것은 마케팅 자동화에 이상적인 작업입니다. 지난 10년 동안의 발전으로 마케팅 도구는 매우 직관적이 되었으며 캠페인 성과를 개선하고 수익에 기여할 수 있는 관련성 높은 정보를 기업에 제공할 수 있게 되었습니다.
그러나 캠페인의 도달, 참여 및 전환을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 브랜드는 더 깊이 있고 더 정확해야 합니다. 브랜드는 플랫폼의 핵심에 인공 지능, 기계 학습 모델 및 알고리즘이 내장된 차세대 마케팅 자동화 솔루션에 투자해야 하며, 캠페인 성과와 개별화된 고객 상호 작용을 대규모로 분석할 수 있는 능력을 활용해야 합니다.
예측 및 처방 분석을 사용하여 마케팅 성과를 개선하고 개별 수준에서 고객에 대한 이해를 강화하며 궁극적으로 참여를 심화합니다.
그들은 첫 번째 상호작용에서 브랜드 충성도에 이르기까지 각 고객의 옴니채널 여정을 추적할 수 있는 마케팅 자동화 플랫폼을 선택해야 합니다.
이를 통해 마케터는 세그먼트 수준에서 수익 기여도를 측정하고 캠페인, 개별화된 잠재고객, 브랜드 또는 제품 롤업, 제안, 채널, 위치 등 다양한 차원/수준에서 ROI를 조사할 수 있습니다.
오늘날 마케팅 자동화 도구와 기술이 마케터가 고객에게 접근하는 방식과 노력의 효율성, 속도 및 범위를 계속해서 재정의할 것이라는 데 의문을 제기하는 사람은 거의 없을 것입니다. 아직 충분히 활용되지 않고 있는 것은 마케팅 자동화가 브랜드 간의 디지털 혁신을 가능하게 하여 클릭에서 전환 및 그 이후까지의 고객 여정 전반에 걸쳐 개별화된 고객 참여를 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것입니다.
마케팅 자동화와 개인화는 양립할 수 없는 것이 아니라 영원히 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다.