마케팅 데이터 분석의 중요성

게시 됨: 2023-01-20

브랜드는 총 예산의 평균 13.8%를 마케팅에 사용하므로 마케팅이 비즈니스 성장의 가장 중요한 동인 중 하나라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 1 그러나 일반적인 마케팅 캠페인과효과적인마케팅 캠페인 사이에는 차이가 있으며 결국마케팅 데이터 분석 을 활용하는 것입니다.

마케팅 분석은 소비자에게 보다 의미 있는 인상을 남기고자 하는 모든 브랜드의 생명선입니다. 모든 조직은 논리적이고 정보에 입각한 수익성 있는 결정을 내리기 위해 마케팅 관련 수치를 분석해야 합니다.

그러나 현재로서는 모든 마케팅 결정의 약 50%만이 마케팅 데이터 분석에 의존하고 있으며 지속적인 성공을 희망하는 기업은 이 수치를 100%에 가깝게 만들어야 합니다. 2

이유는 다음과 같습니다.

마케팅 데이터 분석에 대한 진상

토끼 굴에 너무 깊이 들어가기 전에 몇 가지 용어에 대해 명확하게 이해해야 합니다.마케팅 데이터 분석에 대해 이야기할 때 의미하는 바는 무엇입니까?

"마케팅 데이터"는 브랜드가 마케팅 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 모든 정보를 의미합니다. 여기에는 다음과 같은 고객, 운영 및 재무 데이터가 포함됩니다.

  • 자사 고객 데이터
  • 타사 시장 조사
  • 판매 데이터
  • 제품 리뷰
  • 현재 마케팅 비용 및 ROI
  • 콘텐츠 마케팅 참여 점수

마케팅 데이터분석은 이 정보의 수집, 해석 및 (가장 중요한) 적용을 의미합니다. 궁극적인 목표는? 사실 기반 연구(직감 반응이 아님)를 통해 보다 효과적이고 성공적인 마케팅 전략을 개발합니다.

본질적으로 마케팅 분석은 마케팅 팀, 제품 개발자 및 영업 부서가 추측을 멈추고 알기 시작할 수 있도록 하는 검증된 방법입니다. 마케팅 데이터 분석을 위한 예상 예산 비율이 향후 3년 동안 거의 50% 증가할 것으로 예상되는 이유가 있습니다. 삼

마케팅 데이터 분석이 중요한 이유

결국 마케팅 분석은 소비자에 대한 더 좋고 더 미묘한 이해를 개발하는 것입니다. 브랜드가 고객을 더 잘 알수록 현재와 미래의 요구에 더 잘 대응하고 예측할 수 있습니다.

그렇다면 마케팅 분석이 실제로 제공하는 이점은 무엇입니까? 아래에서 마케팅 데이터를 분석하여 캠페인 성과를 높일 수 있는 7가지 방법을 찾아보세요.

사모펀드를 위한 디지털 마케팅

#1 데이터는 보다 명확하고 개인화된 메시지를 전달합니다.

마케팅 분석의 가장 분명한 이점 중 하나는 브랜드가 올바른 방식으로 올바른 사람들에게 마케팅할 수 있는 능력을 부여한다는 것입니다.

마케팅 부서는 이를 사용하여 잠재 고객을 분류하여 특정 그룹과 공감할 가능성이 더 높은 카피, 이미지 및 커뮤니케이션 채널을 활용할 수 있습니다. 고객이 제공한 인구통계 데이터는 구매자에 대해 자세히 설명할 수 있습니다.

  • 나이
  • 위치
  • 성별
  • 문화적 취향
  • 생활습관

56%의 소비자가 제안이항상개인화되기를 기대하므로 이 데이터는 고객 만족도에 막대한 역할을 합니다. 4

강력한 마케팅 분석 없이 맞춤형 메시징이 가능하지만 데이터 분석은 시행착오를 제2의 천성으로 만듭니다. 기업은 한 세트의 광고를 다른 세트와 쉽게 비교하여 참여 통계와 클릭률(CTR)을 분석하여 어떤 메시지가 적중했는지, 어떤 메시지가 완전히 빗나갔는지 확인할 수 있습니다.

디지털 분석은 또한 메시지매체에 정보를 제공합니다. 캠페인이 한 채널에서는 잘 수행되고 다른 채널에서는 잘 수행되지 않는 경우 마케팅 데이터가 해당 내용을 알려줍니다. 구체적인 데이터가 있으면 하나의 마케팅 플랫폼에서 다른 마케팅 플랫폼으로 자금을 재할당하는 것에 대해 긴 논의를 할 필요가 없습니다. 답은 이미 자명합니다.

#2 데이터는 보다 통찰력 있는 제품 개발로 이어집니다.

성공적인 제품 마케팅은 시장성이 있는 제품에서만 가능합니다. 고객 행동을 이해하는 것과 마찬가지로 데이터 통찰력을 통해 고객을 이해하고 더 나은 고객 경험을 만들 수 있습니다. 제품 개발팀은 판매 수치를넘어선마케팅 분석을 활용하여 소비자가 진정으로 원하는 상품과 서비스를 설계하고 재설계할 수 있습니다.

개발 과정에서 추측을 배제하기 위해 제품 팀은 마케팅 전문가와 협력하여 다음과 같은 데이터를 분석할 수 있습니다.

  • 고객 피드백
  • 감정 분석
  • 전반적인 시장 동향

냉정하고 엄격한 분석을 마음대로 사용할 수 있으므로 제품 팀은 추가 리소스에 대한 요청을 사실로 뒷받침할 수 있습니다. 따라서 이해 관계자로부터 R&D에 대한 동의를 얻는 전체 프로세스가 간소화됩니다.

#3 데이터는 고객 지원을 개선하는 데 도움이 됩니다.

브랜드 고객 지원의 품질은 충성도 높은 추종자를 구축하는 데 가장 중요합니다. 적절한 사례: 설문조사에 참여한 소비자의 26%는 한 번의 부정적인 고객 서비스 경험을 한 후 회사와의 관계를 끊겠다고 말했습니다. 5

자세한 마케팅 분석을 통해 브랜드는 고객 여정 전반에 걸쳐 문제점을 식별하고 싹을 틔울 수 있습니다.

이제 온라인에서 많은 고객 경험을 통해 소비자가 취하는 행동을 모니터링하고 정량화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 비즈니스에서 고객의 여정을 더 잘 이해하기 위해 사용할 수 있는 일부 디지털 마케팅 분석은 다음과 같습니다.

  • 히트 맵 – 히트 맵은 웹 사이트의 탭과 클릭을 추적하여 회사에 소비자의 관심을 끄는 항목을 시각적으로 표시합니다.
  • 참여 메트릭 – 이탈률(웹 사이트에 더 깊이 들어가지 않고 사이트를 떠나는 사이트 방문자의 비율) 및 평균 세션 시간(사용자가 앱이나 웹 사이트에서 보내는 시간)과 같은 통계는 버그 또는 최적이 아닌 경험을 가리킬 수 있습니다.

분석을 활용하여 고객 문제의 근본 원인을 해결함으로써 브랜드는 더 나은 온라인 경험을 설계하고 잃어버린 고객을 다시 찾을 수도 있습니다.

#4 데이터는 정량화 가능한 경쟁사 분석을 가능하게 합니다.

마케팅 데이터 분석을 통해 브랜드는 현재 위치를 과거 비즈니스 및 마케팅 성과와 비교할 수 없습니다. 또한 경쟁사와의 비교를 용이하게 합니다.

왜요? 감정과 질적인 정보는 병치하기가 어렵습니다. 숫자는 그렇지 않습니다.

공개된 제3자 고객 데이터에 액세스하는 것과 경쟁업체가 게시하는 마케팅 보고서를 연구하는 것 사이에서 기업은 업계에 대한 명확한 그림을 그리는 간단한 비교를 생성할 수 있습니다.

경쟁업체 분석의 이러한 정량적 스타일을 통해 마케팅 팀과 비마케팅 부서 모두 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있으며 해당 범주에서 1위를 차지했을 때 스스로를 칭찬할 수 있습니다.

#5 데이터는 컨텍스트를 제공합니다.

단순화된 비교라는 개념을 한 단계 더 발전시키면 마케팅 데이터 분석을 통해 업계 전체 및 글로벌 트렌드를 훨씬 더 폭넓게 이해할 수 있습니다.

마케팅 데이터는 진공 상태에서 존재하지 않으며 그래서도 안 됩니다. 브랜드가현재 및 과거 데이터만 사용하여 결정을 내리는 경우 다음을 놓치게 됩니다.

  • 데이터 의 글로벌공용어 – 오늘날의 세계는 데이터를 기반으로 합니다. 실질적으로 모든 영리, 비영리 및 정부 조직은 고객, 재무 및 운영 정보를 추적하고 있습니다.너무 많은데이터 가 있습니다. 그리고 기업이 자신의 데이터를 확실히 파악하면 주변 데이터의 세계를 더 잘 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 더 큰 그림 이해 – 마케팅 데이터를 수집하고 분석하면 기업은 성공과 좌절을 맥락에 맞출 수 있습니다.예를 들어 전체 산업이나 경제 전체가 10% 하락하지 않는 한 매출이 10% 하락해도 문제가 됩니다. 자체 마케팅 분석을 이해해야만 브랜드가 성급하게 결론을 내리거나 잘못된 경고를 제기하는 것을 피할 수 있습니다.

#6 데이터는 마케팅 결정을 빠르고 쉽게 만듭니다.

IBM의 Watson과 같은 AI 기반 비즈니스 의사 결정 도구는 직감에 기반한 추측이 아니라 데이터를 분석합니다. 6 브랜드가 마케팅 데이터 분석 과학을 수용하면 로봇 없이도 매우 빠른 의사 결정자가 될 수 있습니다.

기본적으로 조직화된 데이터 분석은 마케팅 의사 결정을 "예술 프로젝트"에서 "수학 방정식"으로 변환합니다. 수채화를 그리는 데 옳고 그른 방법은없지만 수학 문제에는 정답이 있습니다. 데이터 분석을 통해 정답에 보다 쉽게 ​​접근할 수 있습니다.

감정과 전문 ​​지식이 마케팅 선택에 절대 영향을 미치지 않아야 한다는 말은 아닙니다. 오히려 마케팅 데이터 분석은 가드레일 역할을 할 수 있으며 정량화할 수 있는 사실의 영역 내에서 의사 결정을 유지하여 마케팅의 교묘한 측면이 모든 데이터 과학 측면과 완벽하게 맞물릴 수 있습니다. 그 결과 의사 결정에 소요되는 시간이 줄어듭니다.

#7 데이터는 브랜드에 수정 구슬을 제공합니다.

좋아요, 마케팅 데이터 분석은 실제로 브랜드에 미래를 볼 수 있는 초자연적인 능력을 부여하지 않습니다. 그러나 데이터가 패턴을 생성하기 때문에 마케팅 데이터 분석은 팀이 과거 캠페인의 정보를 사용하여 향후 마케팅 활동에 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실제로 마케팅의 예측 분석 모델링이 더욱 지능화됨에 따라 기업은 캠페인을 실행하기 전에 캠페인이 어떻게 수행될지 알 수 있습니다. 이 힘은 브랜드가 마케팅에 접근하는 방식을 크게 변화시켜 잠재적으로 수백만 달러의 "시행착오" 마케팅 비용을 절약할 수 있습니다.

그러나 이 중 어느 것도 마케팅 분석 없이는 불가능합니다.

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오늘날 마케팅 데이터를 수집하는 것은 그리 어려운 일이 아닙니다. 모든 플랫폼과 마케팅 도구에는 내장된 대시보드, 심층 전략 가이드, 해독할 수 있는 것보다 더 많은 정보를 제공하는 프로 계층 기능이 있습니다. Google Analytics를 들여다보면 이 마케팅 분석 도구에서 원하는 것보다 더 많은 데이터를 쉽게 볼 수 있습니다.

그러나 그 모든 데이터를이해하고 작동시키는 것은 완전히 다른 이야기입니다. 수백만 개의 데이터 포인트를 적절하게 분석하고 실행 가능하게 만들려면 노련한 전담 디지털 마케팅 전문가 팀이 필요합니다.

Power Digital은 마케팅 데이터 분석을 실행 가능한 단계로 전환할 수 있는 지식과 향상된 데이터 플랫폼을 갖춘 유일한 디지털 마케팅 대행사입니다. 자체 개발한 마케팅 분석 플랫폼 nova를 사용하여 브랜드 파트너가 차별화 및 성장 기회를 식별하도록 돕습니다.

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출처:

  1. 딜로이트.CMO 설문조사: 포스트 코로나 시대의 마케팅.하이라이트 및 인사이트 보고서, 2022년 9월 . https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/2022/09/The_CMO_Survey-Highlights_and_Insights_Report-September_2022.pdf
  2. 딜로이트. CMO 설문조사: 포스트 코로나 시대의 마케팅. 톱라인 보고서, 2022년 9월.https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/2022/09/The_CMO_Survey-Topline_Report-September_2022.pdf
  3. 딜로이트. CMO 설문 조사의 주요 트렌드. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/chief-marketing-officer/articles/cmo-survey.html
  4. 포브스.마케팅의 새로운 역할: 고객 참여를 재구성하여 비즈니스 성장을 주도합니다.https://www.forbes.com/sites/briansolis/2022/11/01/the-new-role-of-marketing-drive-business-growth-by-reimagining-customer-engagement/
  5. 포브스.고객이 원하고 기대하는 것. https://www.forbes.com/sites/shephyken/2018/08/05/what-customers-want-and-expect/
  6. IBM.AI로 정보에 입각한 결정 내리기. https://www.ibm.com/watson/whitepaper/informed-decisions-ai/