마케팅에서 데이터를 최적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?

수년 동안 마케팅 전략에서 데이터의 역할은 기대만큼 극대화되지 않았습니다. 많은 조직에서 데이터의 영향을 측정하는 유일한 목적으로 데이터를 참조했습니다. 그러나 오늘날 시나리오는 완전히 바뀌었습니다. 인터넷의 광범위한 사용은 마케팅을 위한 데이터의 역할을 변화시켰습니다.

현재 온라인 마케팅 전략 , 데이터 마이닝 및 데이터 분석의 조합으로 마케팅 진행 상황을 측정하기에 충분합니다. 웹사이트, 디스플레이 광고, 검색 결과, 소셜 미디어 게시물 등 모든 채널에서 쏟아지는 데이터는 중요한 결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.

데이터 마이닝 이 추출 하는 풍부한 데이터 에서 새로운 프로세스가 실행되고 있으며 이 프로세스를 데이터 기반 마케팅이라고 합니다. 그렇다면 데이터 기반 마케팅이란 무엇이며 마케팅 프로세스를 단순화하기 위해 데이터 기반 마케팅을 최적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까?

이름에서 알 수 있듯이 데이터 기반 마케팅은 고객 데이터를 사용하여 적절하고 정보에 입각한 마케팅 결정을 내리는 프로세스입니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 많은 마케팅 자동화 및 인텔리전스 도구가 있습니다.

마케팅 담당자는 온라인 마케팅 전략 을 개선하기 위해 데이터를 사용합니다 . 데이터는 개인화되고 표적화된 아웃리치를 수행하기 위해 고객을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 의미 있는 고객 참여를 구축하고 투자 수익에 대한 마케팅 노력을 극대화하는 데 도움이 됩니다 .

데이터 기반 마케팅 대 기존 마케팅

전통적인 마케팅은 오랫동안 마케터들에 의해 사용되어 왔지만 여러 면에서 제한적이었습니다. 마케터는 청중에 대한 정보가 제한적이어서 중요한 결정이 가정에 기반을 두고 있음을 의미했습니다. 여러 번 마케터는 리드 생성 기술 로 시행착오 방법에 의존하기도 했습니다 .

과거에는 누구도 마케팅 캠페인의 성공에 대해 자신할 수 없었습니다. 데이터 소스조차도 시장 조사가 신뢰할 수 없다는 것을 의미합니다. 그들의 효과에 대한 제한된 측정이 있었고 전통적인 캠페인은 목표로 삼은 시장과 그들의 청중에 대한 측정 가능한 통찰력을 제공하지 못했습니다. 기업은 더 나은 전략을 일관되게 수립해야 했습니다.

그림에 데이터 기반 마케팅이 도입되면서 모든 추측은 몇 가지 확실한 사실로 대체되었습니다. 데이터 분석 및 데이터 마이닝 과 같은 기술을 사용하여 마케터는 데이터를 추출하고 인구 통계, 디지털 행동, 구매 패턴, 관심 등의 요구와 선호도에 따라 드릴다운할 수 있습니다.

마케터는 적시에 청중에게 다가갈 수 있습니다. 이는 전환을 증가시킬 수 있는 개인화된 메시지 및 제안으로 수행할 수 있습니다. 따라서 데이터 기반 마케팅은 더 많은 리드를 얻는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

즉, 데이터 기반 마케팅은 전통적인 마케팅의 끝이 아닙니다. 확실히 중간 및 하단 퍼널 캠페인을 홍보하는 가장 좋은 방법이지만 기존 마케팅 기술은 인지도를 높이는 데 적합합니다. 새로운 시장에 진입하고 청중을 세분화하면서 조직은 도달 범위를 극대화해야 합니다.

전통적인 마케팅은 항상 브랜드 인지도를 구축하고 새로운 고객을 대규모로 유치하는 훌륭한 방법이 될 것입니다. 그러나 기업 은 청중을 육성하고 고객이 오랫동안 유지되도록 하기 위해 데이터 기반 온라인 마케팅 전략 이 필요합니다.

데이터 기반 마케팅을 사용하는 이유

데이터 기반 마케팅에는 많은 이점이 있습니다. 이것이 주요 마케터 중 일부가 캡처한 데이터의 품질에 투자할 가능성 이 72% 인 이유 입니다.

1. 타겟 오디언스 이해

데이터 마이닝 및 데이터 분석 과 같은 데이터 기반 마케팅 기술 은 페이지 또는 블로그 방문, 광고 클릭, 비디오 조회, 장바구니에 추가된 제품 등과 같은 지표를 조사하는 훌륭한 방법입니다.

마케터가 이러한 기술을 전략적으로 사용하면 올바른 대화로 이어지는 올바른 채널에 쉽게 참여하게 됩니다.

2. 오디언스 세분화

데이터는 관심, 인구 통계, 구매 내역, 지역 등을 기반으로 세그먼트를 생성하는 훌륭한 방법입니다. 전환을 높이기 위해 각 세그먼트에 특정한 캠페인을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝 을 통해 마케터는 무엇이든 청중에게 어필할 수 있는 캠페인을 만들 수 있습니다. 세분화를 통해 마케터는 청중에게 어필할 수 있는 것이 무엇인지 이해할 수 있습니다.

3. 개인화된 메시지

마케터는 또한 데이터를 사용하여 메시지를 개인화하고 적절한 제품, 콘텐츠 및 의사 결정을 돕기 위한 차선책 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 전자상거래 웹사이트 방문자가 제품을 여러 번 본다고 가정해 보겠습니다. 이제 방문자가 이 제품을 본 횟수를 측정하여 고객이 온라인에 접속하여 제품을 구매하려는 의도를 이해할 수 있습니다.

개인화된 메시지는 판매 전환율을 10-15% 향상시킬 수 있습니다. 마케터의 90% 이상 이 개인화가 비즈니스 수익성 개선으로 이어진다고 말합니다.

4. 옴니채널 체험

데이터 기반 마케팅 기법을 사용하면 교차 채널 데이터를 쉽게 추적할 수 있습니다. 마케터는 고객 여정을 추적하고 디지털에서 물리적으로 또는 그 반대로 변경되는 옴니채널 경험을 제공할 수도 있습니다.

모든 채널에서 고객에게 일관된 경험을 제공하는 조직은 모든 ​​면에서 상당한 수익 증가를 5-15% 봅니다.

5. 타겟 광고 구매

데이터 분석 은 디지털 광고를 표시하는 데 적합한 방법을 찾을 수 있는 알고리즘과 고객 데이터를 결합하는 훌륭한 방법입니다.

이러한 광고는 적절한 플랫폼에 전략적으로 배치할 수 있으며 적절한 결과를 얻기 위해 홍보할 수 있습니다.

6. 마케팅 ROI

마케팅 캠페인을 추진하기 위해 고객 데이터를 사용하면 다양한 채널에서 성과를 최적화하는 데 도움이 되며 귀속 정확도도 향상됩니다.

마케터는 비용 절감을 위해 투자하면서 명목 지출로 최대 수익을 얻을 수 있는 채널을 쉽게 결정할 수 있습니다. 또한 예산과 자원을 최적으로 계획하면서 훨씬 더 나은 예측을 하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 마케팅 트렌드

데이터가 현시대의 새로운 화폐이자 가장 가치 있는 화폐라는 것은 이미 잘 알려진 사실입니다. 2020년 전염병이 전 세계를 휩쓴 후 데이터는 최고가 되었습니다. 전염병 관련 제한이 증가함에 따라 점점 더 많은 사람들이 실내로 들어오면서 디지털로의 대규모 이동이 있었습니다.

소비자와 기업은 업무를 수행하는 데 디지털 수단을 채택했고 데이터는 최고가 되었습니다. 데이터 기반 마케팅을 지속적으로 변화시키는 몇 가지 일반적인 추세는 아래에 언급되어 있습니다.

1. 자동화 및 개인화

AI의 USP는 방대한 양의 원시 데이터를 몇 초 안에 이해할 수 있는 정보로 변환하는 데 있습니다. 이것은 분명히 인간이 할 수 없는 일입니다.

또한 산업 및 기능 전반에 걸친 AI의 영향은 모든 면에서 고려됩니다. 마케터가 대규모로 개인화된 실시간 참여를 할 수 있도록 지속적으로 지원합니다. 고급 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하면 마케팅 담당자가 사용 가능한 데이터에서 시스템을 학습하고 시간이 지남에 따라 시스템을 개선할 수 있습니다.

자동화 및 개인화는 수동 개입 없이 적시에 적절한 데이터를 활용하고 조치를 취하는 훌륭한 방법입니다. 간소화된 방식으로 고급 결과로 이어집니다.

2. 예측 분석

데이터 기반 마케팅 기술은 마케터를 훨씬 더 민첩하게 유지하는 예측 분석으로 이어집니다. 데이터 분석 방법을 통해 마케팅 담당자는 빠르게 변화하는 고객 행동에 보조를 맞추는 데 도움이 되는 민첩한 데이터 모델을 구축할 수 있습니다.

AI 기반 예측 분석을 통해 마케터는 기존 고객 행동을 파악하는 동시에 향후 마케팅 전략을 계획할 수 있습니다.

3. 개인정보 및 보안 문제

전 세계적으로 데이터 침해가 증가함에 따라 대부분의 고객은 데이터에 대해 불안해합니다. 그들은 데이터가 어떻게, 언제, 어디서 손상될지 모릅니다.

마케터가 고객 데이터를 사용하는 방식에 대해 더 투명해지도록 요구하는 일반적인 데이터 개인 정보 보호 규정이 있습니다. 전 세계의 많은 기술 대기업이 웹 사이트에서 타사 쿠키를 제거하는 방향으로 고객 보안 문제를 해결하기 위한 조치를 취했습니다.

따라서 개인 정보 보호 및 보안 규정이 강화되기 때문에 마케터는 타사 소스가 아닌 자체 데이터에 의존할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 마케터가 기술 스택을 강화하고 미래에 대비한 데이터 기반 마케팅 방법을 채택해야 하는 것입니다.

4. 데이터 사일로의 붕괴

각 팀에 있는 대부분의 고객 데이터는 데이터가 민감하거나 기밀이 아닌 경우 모두가 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 공유가 개선되면 고객 여정의 가시성이 향상됩니다.

데이터 사일로의 붕괴는 궁극적으로 모든 이해 관계자에게 혜택을 줄 수 있는 포괄적이고 연결된 데이터 중심 전략을 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 마케팅 전략을 최적으로 사용

마케팅 아웃리치를 추진하기 위해 데이터를 사용하면 대부분의 마케터는 고객을 자신이 하고 참여하는 모든 것의 중심에 둘 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅의 완전한 개념은 일반적으로 마케터를 위한 혜택을 최적화하고 고객이 필요하지 않도록 하는 것입니다. 그들의 여정에 영향을 미치는 관련없고 성가신 메시지에 직면하십시오.

고객 참여를 개선하고 개인화하는 데 유용한 데이터 기반 마케팅 전략은 다음과 같습니다.

1. 데이터 통합

아주 좋은 리드 생성 기술 은 모든 데이터와 조직을 한 곳으로 가져오는 것입니다. 이는 모든 채널과 접점에서 일관된 고객 여정을 만들 수 있게 해주는 것입니다.

또한 일관되고 상황에 맞는 고객 경험을 제공합니다. 데이터 통합이 시작되면 마케팅 캠페인뿐만 아니라 기능 전반에 걸쳐 브랜드 메시지를 쉽게 통합할 수 있습니다.

2. 향상된 청중 세분화

데이터 분석 은 타겟 고객을 더 잘 알 수 있는 훌륭한 방법입니다. 잠재고객 세그먼트를 더 잘 알면 최적으로 타겟팅하기가 더 쉬워집니다.

목표는 마케팅을 훨씬 더 관련성 있게 만드는 것이므로 특정 요구와 여정에 맞는 방식으로 청중의 요구를 해결할 수 있는 잘 정의된 청중 세그먼트를 만드는 것으로 시작하는 것이 가장 좋습니다.

인구 통계 정보, 고객이 보여주는 디지털 행동, 고객이 시간을 보내는 선호 플랫폼 등을 포함한 데이터는 청중을 세분화하는 데 적합합니다. 참여 수준에 따라 세그먼트를 세분화할 수도 있습니다.

3. 콘텐츠 최적화

데이터 기반 마케팅 기술은 또한 대부분의 플랫폼에 게시하는 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 청중과 그들의 성격에 대한 파인더 뉘앙스를 드러내기 위해 데이터를 분석하여 콘텐츠를 완성할 수 있습니다.

청중의 선호도를 이해하면 모든 플랫폼에서 콘텐츠를 만들고 개선하는 동시에 매우 유용하고 매력적인 콘텐츠를 만드는 것이 매우 간단해집니다. 이는 브랜드에서 더 나은 프로모션을 위해 사용할 수 있는 유용한 리드 생성 기술 입니다.

4. 구매자 페르소나 이해

구매자의 페르소나를 훨씬 더 나은 방식으로 이해하기 위한 데이터 기반 마케팅 기법. 검색 기록, 이전 구매, 고객 참여 등을 이해하기 위해 추출한 데이터를 사용하여 진화된 구매자 페르소나를 만들 수 있습니다.

데이터는 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 적시에 적절한 플랫폼에서 청중과 재연결하고 청중에게 브랜드에 대해 상기시키는 데 도움이 됩니다. 소셜 미디어에 타겟 광고를 표시하고 버려진 장바구니 이메일을 보내어 구매를 유도할 수도 있습니다.

5. 고객 경험의 통합

고객 여정은 본질적으로 매우 포괄적이면서도 기업이 사용되는 채널에 관계없이 고객을 인식하고 참여시키는 데 필요한 기능을 개발하는 것이 중요합니다.

다양한 채널과 팀의 통합 데이터를 기반으로 하는 옴니채널 전략을 사용하면 고객 여정을 간소화하는 동시에 이탈률을 낮출 수 있습니다.

6. 베스트 프로모션 시간

데이터 기반 마케팅은 판촉을 위한 최적의 시간을 찾는 훌륭한 방법이기도 합니다. 과거 데이터는 일, 월, 연도를 명확하게 하는 데 도움이 될 수 있으며 최대 참여를 얻는 데 적합합니다.

프로모션 캠페인의 시간과 기간을 최적화할 수 있게 되면 청중이 당신을 예리하게 알아차릴 것입니다. 이는 결국 장기적으로 브랜드 홍보와 폭넓은 인지도로 이어질 것입니다.

결론

효과적인 마케팅 계획을 보장하는 가장 좋은 방법 중 하나는 고객이 개인 및 일대일 대화에 참여하고 있다고 느끼게 하는 것입니다. 고객은 자신이 마케팅 대상이라고 생각해서는 안 됩니다. 데이터 기반 마케팅을 사용하면 보다 의미 있고 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.

시기적절하고 적절한 개인화로 이어지며 궁극적으로 고객이 구매하도록 안내하고 거부합니다. 빅 데이터와 AI의 지속적이고 획기적인 발전은 데이터 기반 마케팅을 더욱 강력하게 만들 것입니다.

데이터 기반 마케팅은 미래이며 브랜드는 더 늦기 전에 이에 동기화된 디지털 마케팅 서비스를 채택해야 합니다. 데이터 기반 마케팅 서비스도 찾고 있다면 연락 하여 자세히 알아보세요.