제품 통찰력을 마케팅에 적용
게시 됨: 2023-05-08약 2년 전에 저는 제품 및 마케팅 팀이 디지털 분석과 관련된 협업을 강화해야 한다고 썼습니다. Amplitude에 합류하기 전에 저는 디지털 분석을 위해 사일로에서 일하는 조직의 많은 사례를 보았습니다. 제품 및 마케팅 팀은 성공을 위해 서로 다른 메트릭을 사용하거나 심지어 서로 다른 분석 제품을 사용했습니다. Amplitude에서 우리는 마케팅과 제품 분석이 수렴될 것이라는 비전을 가지고 있었고 2년 후 우리의 비전이 옳았다는 증거를 보았습니다.
Amplitude는 제품 및 마케팅 팀이 서로 이익을 얻을 수 있는 기회를 보았기 때문에 분석과 관련된 협업을 늘려야 한다고 믿었습니다. 이 게시물에서는 제품 및 마케팅 분석의 조합을 통해 Amplitude 고객이 볼 수 있는 몇 가지 이점을 간략하게 설명합니다. 특히 마케팅 담당자가 제품 분석 데이터를 통해 마케팅 캠페인을 개선하기 위해 제품 통찰력을 활용하는 방법을 간략하게 설명합니다.
다운스트림 전환 이해
마케팅 담당자로서 저는 마케팅의 가치를 입증하는 것이 얼마나 어려운 일인지 알고 있습니다. 마케팅 담당자는 제품을 구매(B2C)하거나 콘텐츠를 보거나(미디어) 리드로 전환(B2B)하도록 신규 고객을 유치하는 새롭고 창의적인 방법을 찾기 위해 열심히 노력합니다. 마케팅 담당자가 자신의 노력을 정당화하기 위해 사용하는 많은 지표는 단기적입니다. 순 방문자수, 바운스, 주문 및 리드 수는 종종 필요한 것의 표면만을 긁어모을 뿐입니다.
예를 들어 당신이 B2B 소프트웨어 회사에서 일하고 있고 어떤 기능이 당신의 제품을 경쟁사보다 더 좋게 만드는지 강조하는 캠페인을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 마케팅 캠페인에는 유료 검색 광고, 디스플레이 광고 및 비디오 광고가 포함되어 사용자가 소프트웨어 제품의 무료 평가판을 입력하도록 할 수 있습니다. 마케팅 분석 기능을 사용하여 가장 많은 사용자를 디지털 자산으로 유도하는 마케팅 캠페인 부분을 확인할 수 있습니다.어느정도(멀티 터치 어트리뷰션의 결함으로 인해) 어떤 캠페인 요소가 사용자가 리드 양식을 작성하도록 유도하는지 확인할 수도 있습니다. 그러나 사용자가 소프트웨어 무료 평가판에 참여하고 궁극적으로 구매하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸린다고 가정해 보겠습니다.
이 시나리오에서 마케팅 분석 데이터는 사용자가 리드 양식을 완료할 때까지만 데이터에 대한 결론을 내릴 수 있습니다. 그 후 제품 팀은 제품 분석 기능을 사용하여 무료 평가판 제품 사용 데이터를 캡처합니다. 제품 사용 데이터가 동일하거나 다른 분석 제품의 마케팅 분석 데이터와 격리된 경우 제품 사용을 마케팅 캠페인에 연결할 수 없습니다. 그러나 분석 데이터가 이상적으로는 동일한 분석 제품에 연결되어 있다면 무료 평가판 사용 데이터를 무료 평가판을 주도한 마케팅 캠페인에 결합할 수 있습니다.
제품 통찰력이 마케팅 캠페인을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 첫 번째 방법은 진정한 다운스트림 성공에 대해 보고하는 것입니다. 제품 데이터가 무료 평가판 이후에 제품을 구매한 잠재 고객을 보여줄 수 있다고 가정합니다. 이 경우 제품 분석 데이터를 통해 어떤 캠페인이 다운스트림 성공으로 이어졌는지, 종종 수익과 연결되는지를 마케팅 팀에 보여줄 수 있습니다. 잠재 고객 또는 MQL 수에 따라 향후 마케팅 캠페인을 결정하는 대신 실제 전환을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이 데이터는 효과적인 마케팅 캠페인과 그렇지 않은 마케팅 캠페인을 명확히 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 일부 유료 검색 키워드는 많은 리드를 유도하지만 다운스트림 전환은 거의 발생하지 않을 수 있습니다.
반대로, 리드 수를 기반으로 보기에는 좋지 않지만 상당히 전환율이 높은 일부 마케팅 캠페인이 있을 수 있습니다. 다운스트림 전환 데이터가 있으면 많은 추측이 제거되고 마케팅 팀은 소중한 광고 예산을 수익을 창출하는 캠페인으로 전환할 수 있습니다. 물론 이것은 마케팅 캠페인을 리드에 정확하게 연결할 수 있다고 가정합니다. 이는 오늘날의 쿠키가 없고 개인 정보 중심적인 세상에서 점점 더 어려워지고 있습니다! 그러나 이러한 장애물을 극복할 수 있다고 가정할 때 제품 분석 데이터를 활용하여 다운스트림 전환을 보는 것은 제품 및 마케팅이 협업을 통해 이점을 얻을 수 있는 한 가지 방법입니다.
제품/앱 기능 사용 이해
제품 통찰력이 마케팅 캠페인에 도움이 될 수 있는 다음 방법은 디지털 제품 기능을 사용하는 것입니다. 제품 팀은 사용자가 다양한 제품 기능과 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 많은 시간을 할애합니다. B2B 환경에서 이것은 어떤 소프트웨어 기능이 사용되는지 분석하는 것을 의미할 수 있습니다. B2C 설정에서는 사용자가 전자 상거래 웹 사이트에서 제품을 필터링하는 데 사용하는 필터를 분석하는 것을 의미할 수 있습니다. 특정 기능이나 비즈니스 모델에 관계없이 제품 관점에서 사용자의 관심 사항을 이해하면 마케팅 팀에 도움이 될 수 있습니다. 몇 가지 예를 통해 이를 살펴보자.
이전 B2B 소프트웨어 예를 계속해서 살펴보면 제품 팀은 무료 평가판 중에 사용된 제품 기능에 대한 통찰력을 가지고 있습니다. 무료 평가판의 기능 사용이 사용자를 소싱한 마케팅 캠페인에 따라 다른지 확인하기 위해 마케팅과 협력할 수 있습니다. 마케팅 담당자가 캠페인 A의 사용자가 무료 평가판에서 기능 A, B, C를 가장 많이 사용하는 경향이 있다는 사실을 알게 되면 향후 마케팅 캠페인에서 이 정보를 사용하여 해당 기능을 강조할 수 있습니다. 예를 들어 유료 검색어인 "데이터베이스 관리 도구"에서 오는 사용자가 무료 평가판을 입력하고 제품의 검색 기능을 주로 사용한다고 가정합니다. 이 시나리오는 향후 광고에서 검색 기능에 대한 더 많은 정보를 공유할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 아마 마케팅팀은 유료 검색 광고 제목 아래에 “모든 데이터베이스 관리 제품 중 최고의 검색 기능을 경험하십시오!” 이러한 유형의 데이터 기반 광고는 전환율과 광고 투자수익률(ROAS)을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
B2C 맥락에서 온라인 소매업체가 제품 분석 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인에서 유입되는 많은 신규 고객이 제품 범위를 좁히기 위해 왼쪽 탐색 필터 기능을 사용하고 있음을 확인한다고 가정해 보겠습니다. 특히 사용자는 제품을 찾기 위해 크기 및 등급 필터를 사용하는 경우가 많습니다. 이 정보는 브랜드를 처음 접하는 사람들이 이러한 핵심 속성으로 제품을 신속하게 필터링할 수 있는 기능을 원한다는 것을 소매업체에 알려줍니다. 그런 다음 이 통찰력을 마케팅 팀과 공유하고 향후 마케팅 캠페인에 추가할 수 있습니다. 예를 들어 새 캠페인은 "크기 또는 고객 등급별로 최고의 XYZ 제품 찾기…이는 향후 마케팅 캠페인을 개선하기 위해 제품 분석의 기능 사용 통찰력을 사용하는 간단한 몇 가지 예입니다.
포기 이해하기
마케터로서 획득한 사람들의 초기 상호작용 이후 활동을 추적하는 것은 종종 어렵습니다. 예를 들어 마케터는 신규 고객을 소매 웹사이트로 유도했다는 것을 알 수 있지만 해당 방문자가 해당 세션에서 제품을 구매했지만 30일 후에 더 많은 제품을 구매한다면 어떻게 될까요? 마케팅 분석 추적의 정교함에 따라 마케팅 캠페인이 다운스트림 구매를 생성했음을 증명하는 것이 어려울 수 있습니다. B2B 예에서 마케터는 새로운 사용자를 무료 평가판으로 유도했다는 사실을 알 수 있지만 동일한 사용자가 며칠 후 무료 평가판을 포기한 사실은 모를 수 있습니다.
이 두 가지 예 모두 디지털 제품 포기를 이해하는 것과 관련이 있습니다. 많은 제품 분석 구현은 포기의 개념을 해결하기 위해 사용자가 고유 식별자(인증을 통해)를 생성하도록 권장하거나 강제합니다. B2C에서는 소매 웹사이트에서 계정을 만드는 것이 포함될 수 있습니다. B2B에서는 제품을 사용하기 위해 로그인하는 것이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 인증된 계정이 있을 때 다양한 장치 및 세션에서 사용자 행동을 연결할 수 있습니다. 사용자 스티칭을 통해 제품 팀과 제품 분석 데이터는 각 사용자가 시간이 지남에 따라 웹 사이트 또는 앱을 얼마나 자주 반환하는지 확인할 수 있습니다.
앞의 B2C 예에서 제품 팀은 초기 구매 이외의 구매를 볼 수 있습니다. 동일한 사용자의 모든 구매는 사용자를 소싱한 원래 마케팅 캠페인과 연결됩니다. 이 연결을 통해 제품 팀은 사용자의 평생 가치를 확인하고 마케팅과 협력하여 이를 마케팅 캠페인에 할당할 수 있습니다. 결과적으로 평생 가치는 마케팅이 광고 지출 대비 수익을 보다 정확하게 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 제품 팀은 마케팅과 협력하여 지난x주 동안 웹 사이트를 다시 방문하지 않은 알려진 고객을 식별할 수 있습니다. 마케팅은 이 정보를 사용하여 리마케팅 캠페인을 트리거하여 휴면 상태인 고객을 다시 참여시킬 수 있습니다.
앞의 B2B 예에서 제품 팀은 어떤 무료 평가판 사용자가 무료 평가판 참여를 중단했는지 식별할 수 있습니다. 휴면 무료 평가판 사용자 집단을 사용하여 너무 늦기 전에 제품을 탐색할 수 있는 시간이 제한되어 있음을 사용자에게 상기시킬 수 있습니다. 또는 마케팅은 제품 팀과 협력하여 무료 평가판 사용자가 수행한 단계와 수행하지 않은 단계를 기반으로 코호트를 코호트할 수 있습니다. 이러한 유형의 코호트는 특정 사용 사례를 무료 트레일러로 타겟팅하는 방법을 마케팅에 제공할 수 있습니다. 예를 들어 50명의 무료 평가판 사용자가 보고서를 실행했지만 아무에게도 전송하지 않았다고 가정합니다. 이 경우 제품 팀은 마케팅과 협력하여 다음 단계를 수행하고 동료와 보고서를 공유하는 방법에 대한 교육이 포함된 개인화된 이메일을 해당 사용자에게 보낼 수 있습니다.
마케팅 및 제품 팀과 데이터를 결합하는 또 다른 이점은 마케팅 캠페인 또는 채널별로 장기적인 제품 사용을 볼 수 있다는 것입니다. 마케터는 사용자가 캠페인에서 즉시 이탈하거나 향후 30일 또는 90일 동안 돌아오는 경우를 잘 파악합니다. 그러나 90일이 지나면 대부분의 조직은 제품 분석 데이터에 의존하여 사용자 유지를 분석합니다. 장기 유지 분석의 필요성은 제품 분석 도구가 다양한 사용자 유지 보고서 및 시각화를 제공하는 반면 마케팅 분석 제품은 거의 제공하지 않는 이유입니다.
마케팅 및 제품 분석 데이터가 결합되면 표준 제품 분석 유지 보고서를 사용하여 마케팅 채널 또는 캠페인별로 사용자 유지를 볼 수 있습니다.
상황에 관계없이 제품 팀이 사용 및 포기와 관련된 통찰력을 마케팅과 공유하면 두 팀 모두에게 이익이 되는 방법을 제공합니다.
올바른 사용자/잘못된 사용자를 유도하는 캠페인 이해
마케팅 담당자는 마케팅 캠페인을 통해 사용자의 특정 잠재고객을 타겟팅할 수 있다고 생각하고 싶지만 현실적으로는 어렵습니다. 젊은 사람들을 대상으로 하기 위해 젊은 층의 인기 웹사이트에 광고할 수 있습니다. Facebook 및 Instagram과 같은 소셜 네트워크를 사용하여 높은 수준의 세분화로 광고를 타겟팅할 수 있습니다. 그러나 올바른 청중에게 마케팅 캠페인을 집중하는 데 아무리 능숙하더라도 귀하의 제품/서비스에 적합한 캠페인과 그렇지 않은 캠페인을 클릭하는 사람들이 있을 것입니다. 타겟팅 정확도의 증거는 사용자가 사용자를 획득한 후 수행하기를 원하는 작업을 수행할 때입니다.
마케팅 담당자가잠재고객 집단을 구축하는 데 뛰어난 반면 제품 팀은실제고객 집단을 구축하는 데 탁월합니다. 제품 팀은 제품 분석 기능을 사용하여 원하는 작업이나 여정을 수행하는 사용자를 식별합니다. 이러한 코호트는 상황에 따라 단순하거나 복잡할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 팀은 음악 스트리밍 서비스에 대한 이상적인 고객 프로파일(ICP)이 일주일에 최소 5곡을 듣고 3개월마다 최소 하나의 재생 목록을 만드는 사용자라고 결정할 수 있습니다.
기준에 관계없이 제품 팀은 제품 분석 도구를 사용하여 이상적인 사용자 집단과 역으로 이상적이지 않은 사용자 집단을 만들 수 있습니다. 이러한 코호트를 사용하여 옳고 그른 사람들을 끌어들이는 마케팅 캠페인 또는 채널을 결정할 수 있습니다. 일부 마케팅 캠페인은 많은 신규 고객을 유치할 수 있지만 올바른 유형의 고객은 아닙니다. 예를 들어 보겠습니다. 마케팅 팀이 유료 검색, SEO 리소스 및 소규모 커뮤니티/이벤트에 돈을 쓴다고 가정해 보겠습니다. 방문자가 획득 퍼널에 들어가면 Amplitude와 같은 디지털 분석 제품에서 소스를 캡처합니다. 획득 후 제품 팀은 "파워" 사용자와 "파워" 사용자가 아닌 사용자를 식별하는 코호트를 구축합니다. 그런 다음 마케팅 및 제품 팀은 다음 각 역 코호트별로 마케팅 획득 채널을 확인합니다.
이 렌즈를 통해 볼 때 일부 마케팅 소스(SEO, Product Club Forum 및 Product World Conference)는 비파워 사용자보다 더 많은 파워 사용자를 끌어들일 수 있습니다. Product Club Forum 및 Product World Conference와 같이 활동량이 가장 적은 일부 마케팅 소스는 파워 유저 비율이 두 배 이상입니다. 이 두 소스는 유료 검색에 비해 양이 적지만 상대적으로 더 많은 파워 유저를 생성합니다. 이러한 소스가 유료 검색보다 더 많은 관심을 받으면 어떻게 될까요? 이러한 캠페인에 더 많이 투자하는 것은 마케팅이 예산을 잘못 할당하는지 확인하는 가치 있는 실험이 될 수 있습니다.
보시다시피 제품 사용 데이터와 코호트를 마케팅 활동에 연결하면 개선의 기회를 밝힐 수 있다는 이점이 있습니다. 마케팅 및 제품 데이터의 조합은 제품 팀이 마케팅 캠페인에 정보를 제공하고 개선하는 데 도움을 줄 수 있는 방법입니다. 그러나 이러한 이점은 동일한 디지털 분석 플랫폼을 사용하거나 사용자 데이터를 결합하는 다른 방법을 사용하는 두 팀에 따라 다릅니다.
요약
전통적으로 마케팅 및 제품 팀은 사일로에서 작업했습니다. 마케팅은 고객 획득을 담당했고 제품 팀은 고객을 참여시키고 유지했습니다. 그러나 제품 팀이 마케팅 팀과 협력하고 제품 분석 및 데이터를 통해 목표를 달성하도록 도울 수 있는 방법은 많습니다. 제품 팀은 종종 마케팅 팀이 갖지 못하는 장기적인 사용자 행동에 대한 통찰력을 가지고 있습니다. 이에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 다운스트림 전환 이해
- 제품/앱 기능 사용 이해
- 포기 이해하기
- 올바른 사용자/잘못된 사용자를 유도하는 캠페인 이해
이는 제품 인사이트가 마케팅 캠페인을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지, 마케팅 및 제품 팀이 디지털 분석과 관련된 협업을 강화해야 하는 이유에 대한 몇 가지 예에 불과합니다.