스타트업이 성장을 주도하기 위해 데이터 기반 마케팅을 구현해야 하는 방법
게시 됨: 2021-05-09대부분의 브랜드는 고객과의 초기 상호 작용에서 등록 또는 구독 양식을 통해 직접 요청하여 고객 데이터를 수집합니다.
웹사이트에는 이제 브랜드가 방문자의 탐색 기록을 추적할 수 있는 쿠키가 장착되어 있습니다. 방문자가 사이트를 종료하고 웹에서 다른 항목을 탐색하는 경우에도 마찬가지입니다.
이메일 추적을 통해 브랜드는 수신자가 메일을 열었는지, 어디에서 어떤 장치에서 열었는지 알 수 있습니다. 앱에는 유사한 추적 기능이 있습니다.
우리는 거의 모든 분야에서 기술이 다중화되는 시대에 살고 있습니다. 이 기술은 해당 분야에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 데이터를 생성하고 기업이 성장과 개발을 주도하는 로드맵을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석은 마케터가 고용 상태에서 콘텐츠 소비 습관에 이르기까지 정확한 고객 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
마케터는 상당한 양의 데이터를 수집하여 고객의 트렌드와 패턴을 탐색하여 이를 중심으로 성공적인 캠페인을 구축하고 데이터 기반 마케팅에 참여합니다. 데이터 기반 마케팅은 최적의 타겟 미디어 구매 및 창의적인 메시징을 위해 고객 정보를 사용하는 전략입니다. 그것은 언제, 어디서, 어떤 메시지와 같은 질문에 대한 답변을 취하고 그 답변을 실행 가능하게 만드는 것입니다.
데이터 사용 및 활성화를 통해 훨씬 더 최적화된 미디어와 크리에이티브 전략을 수립할 수 있습니다. 이 사람 우선 전략은 보다 개인화되어 있으며 오늘날 시장에서 상당한 ROI를 이끌어내고 있습니다.
브랜드가 데이터 분석을 얻는 방법:
끊임없는 연결성과 사물 인터넷 시대에 기업과 브랜드는 소비자 데이터를 24시간 수집하고 있습니다. 오늘날 컴퓨터는 사용자의 음성을 식별하고, 얼굴을 인식하고, 쿠키 기술을 통해 인터넷 검색 기록을 추적하고, GPS를 통해 위치를 식별하고, 디지털 거래 지불을 기록할 수 있습니다. 이 정보는 브랜드가 정확한 소비자 프로필을 구축하고 선호도와 지출 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. 브랜드가 이 데이터를 수집하는 방법:
- 대부분의 브랜드는 고객과의 초기 상호 작용에서 등록 또는 구독 양식을 통해 직접 요청하여 고객 데이터를 수집합니다. 이름, 나이, 성별 및 이메일 주소와 같은 기본 정보는 이 양식을 통해 수집됩니다.
- 웹사이트 쿠키를 통해: 이제 대부분의 웹사이트에는 브랜드가 방문자의 탐색 기록을 추적할 수 있는 쿠키가 장착되어 있습니다. 이는 방문자가 사이트를 종료하고 웹에서 다른 항목을 탐색하는 경우에도 마찬가지입니다.
- 이메일 추적 및 앱: 이메일 추적을 통해 브랜드는 수신자가 메일을 열었는지, 어디에서 어떤 기기에서 열었는지 알 수 있습니다. 앱에는 유사한 추적 기능이 있습니다.
판매 촉진을 위한 소비자 행동 예측
소비자 행동을 활용하는 것은 판매를 늘리고 고객 유지를 개선하는 데 필수적입니다. 데이터 분석은 얼마나 많은 사람들이 귀하의 웹사이트를 클릭하는지 보여주고 그들이 다시 돌아올지 예측합니다. 기업은 이를 사용하여 고객 가치를 계산하고 사전 예방적 유지 접근 방식을 채택하여 고객을 유지할 수 있습니다.
이 모델은 Zara에 의해 성공적으로 구현되었습니다. 회사는 고객 설문 조사와 RFID 태그를 통해 매출을 추적, 분석 및 계산하고 여론에 대한 피드백을 받습니다. 이를 기반으로 Zara는 더 나은 재고 관리, 디자인 및 유통을 가능하게 했습니다. 오늘날 Zara는 경쟁업체가 판매하는 4000개의 디자인과 달리 매년 11,000개 이상의 새로운 디자인을 판매합니다.
고객 행동 및 동기에 따라 제품 배치
캠페인과 관련하여 잠재고객을 명확하게 이해하려면 잠재고객의 행동과 동기를 연구하세요. 관심 있는 행동은 마케팅 목표에 따라 다릅니다. 예를 들어, 잠재고객이 사용할 가능성이 가장 높은 채널을 연구하고 이를 사용하여 콘텐츠를 최적화할 수 있습니다. 잠재 고객이 Instagram을 사용하는 경우 더 큰 인지도를 확보하고 잠재 고객을 위해 관련 광고를 실행하십시오.
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마찬가지로 청중의 동기를 이해하면 청중에게 호소하는 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 그것은 당신의 목표를 달성하는 동시에 목표를 달성할 수 있도록 권한을 부여하는 무언가를 제공할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, B2B 마케터라면 고객의 동기에는 비즈니스 성장이 포함될 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 새로운 고객을 확보할 수 있는 능력을 강조하는 방식으로 제품을 제시하십시오.
고객 세분화
데이터 분석은 마케터가 공유된 품질이나 특성을 기반으로 고객을 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객을 세그먼트로 그룹화함으로써 브랜드는 고객이 가장 중요하게 생각하는 것에 대해 특정 가정을 하고 고객과 가장 공감할 수 있는 접근 방식을 취할 수 있습니다. 고객은 다음을 기준으로 분류할 수 있습니다.
- 인구통계학적 세분화
- 사이코그래픽 세분화
- 행동 세분화
- 지리적 세분화
예를 들어 브랜드가 자동차 판매를 다루는 경우 잠재 고객의 성별, 소득, 나이 및 가족 규모에 대한 정보는 마케터가 쉽게 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가족 규모가 큰 고객은 소득이 높고 가족 규모가 1인 젊은 전문가보다 값비싼 차를 살 가능성이 적습니다.
광고 데이터를 사용하여 마케팅 채널 최적화:
마케터는 유료 광고 캠페인의 데이터를 사용하여 전환율을 최적화하기 위해 어떤 채널에서 리드가 오는지에 따라 전략을 만들고 구현할 수 있습니다. 브랜드는 가장 실적이 좋은 채널을 식별하고 원하는 행동을 유발하고 그에 따라 콘텐츠를 계획할 수 있습니다. 또한 고객에 대한 통찰력을 얻고 가장 수익성이 높은 키워드를 식별하며 관련 SEO 캠페인을 설정할 수 있습니다.
또한 브랜드는 이메일, 블로그 게시물 또는 소셜 미디어 등 자신에게 가장 적합한 콘텐츠 형식을 식별할 수 있습니다.
유사 타겟팅
데이터 분석은 기업이 자신과 유사한 고가치 잠재 고객을 찾기 위해 최고의 고객이 누구인지 식별하는 데 도움이 됩니다. 회사 또는 브랜드에 상당한 수의 고객이 있으면 수익성이 가장 높고 참여도가 높은 고객을 식별해야 합니다. 그들의 속성을 식별하고 해당 정보를 사용하여 유사한 고객을 유치하십시오.
최고의 고객이 누구인지, 그들의 태도와 구매 패턴을 알면 고객이 가장 잘 응답할 메시지 유형과 고객과 소통할 수 있는 최상의 채널을 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 타겟팅 접근 방식을 좁히고 성공적인 리드에 집중하는 데 도움이 됩니다.
오늘날의 기술 중심 세계에서 예측 분석은 비즈니스 성장을 위한 중요한 투자입니다. 빅 데이터 분석을 구현하면 브랜드가 다른 브랜드보다 경쟁력을 확보하고 마케팅 비용을 절감하며 고객 유지를 유도할 수 있습니다. 모든 조직에서 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 되면서 기업은 적절한 데이터 분석 시스템을 구현하고 효과적인 마케팅 캠페인을 구축하는 데 사용해야 합니다.