마케팅 자동화는 이제 비단 특정 업계만을 위한 용어는 아닙니다. 사실 마케팅 자동화 사용자 중 91%는 온라인 마케팅 활동의 전반적인 성공에 매우 중요하다는 데에 동의합니다.
역사적으로 마케팅 자동화 업계에서 가장 빠른 속도를 보인 곳으로는 소프트웨어, 인터넷, 통신 및 비즈니스 서비스 영역이 있습니다. 그러나 디지털 기술의 극적인 진보로 소매와 금융 업계에도 그 어느 때보다 많은 변화를 가져다 주고 있습니다. 이를 통해 소비자 행동 및 기대의 변화로 인해 은행은 기존의 마케팅 마인드를 재정의하여 잘 정의할 수 있었습니다.
오늘은 오늘 날 은행권을 비롯한 금융계에서 새로운 소비자를 획득할 때 업계가 직면하는 세 가지 주요 문제와 이러한 문제를 극복하기 위한 3가지 마케팅 자동화 방법을 소개할 것입니다.
데이터에서 기회를 찾으세요.
대부분의 산업은 통찰력 중심의 마케팅을 통해, 사실 금융 서비스보다 훨씬 더 많이 앞서있습니다. 보통 은행들은 다른 여타의 산업보다 소비자와의 거래, 행동, 인구통계학적 데이터 등에 더욱 접근성이 뛰어나기 때문에 이는 더 놀라운 사실입니다. 2017년도 엑센츄어의 연구 자료에 의하면 미국 소비자의 73%는 할인 금리나 맞춤 상품 등의 혜택 제공을 전제로 은행들에게 금융 정보를 포함한 개인 정보를 기꺼이 제공하고 있습니다.
내러티브 사이언스 (Narrative Science)의 조사에 따르면, 금융 서비스 기업에서 빅데이터 활용 성공을 가로막는 가장 큰 장애물은 데이터 사일로 (data silos)의 존재와 이에 따른 데이터의 통찰력을 분석하고 파생시키는 데 필요한 시간과 자원이 부족하다는 것입니다. 마케팅 자동화를 통해 은행은 실시간으로 고객의 360도 분석 데이터를 확보함으로써 빅 데이터에 대한 약속을 실현할 수 있습니다. 이는 이들에게 매우 다양한 종류의 소스에서 나온 데이터를 획득, 관리하게 하고, 고객 참여를 향상시키기 위해 마케팅 전략에 고객 인사이트를 더욱 녹아들이게 하며, 새로운 상향 및 교차 판매의 기회를 식별하게 해줄 것입니다.
데이터를 사용하여 고객 여정 정의
은행 업계에서 빅데이터를 활용하는 것의 중요성이 커지고 있고 소비자에 대한 통찰력이 경쟁에서 중요한 차별화 요소라는 점이 강조 되면서 앞으로의 갈 길은 여전히 멀기만 합니다.
고객 데이터를 사용하여 고객을 이해하고 고객을 보거나 고객에게 보상을 제공하지 않는 한 데이터 통찰력은 제한적일 것입니다. 다행스럽게도 마케팅 자동화를 통해 은행권들은 데이터를 사용하여 매우 유용한 통찰력을 얻고, 고객의 생애 주기와 즉시적인 금융 서비스 니즈와 관련된 고객 참여를 얻을 수 있습니다.
그렇다면 소비자 데이터와 마케팅 전략의 교차점은 어떻게 생겼을까요?
시나리오 #1: Tyler Clark은 텍사스에서 살고 있고, 학생을 위한 대출 상품을 찾고 있습니다. 그는 “student loans Austin Texas”라고 구글에 검색을 하게 되고 United Heritage 은행 사이트에 방문하게 됩니다. 이후 학자금 대출에 관한 온라인 배너 광고가 그에게 노출됩니다.
시나리오 #2: Tyler는 졸업 후, 첫 번째 직장에 취업을 하고 회사 근처 집을 알아보고 있습니다. 그는 자신의 신용 정보를 얻기 위해 웹사이트에 방문하지만 이내 보류하게 됩니다. 이후 그는 페이스북을 통해 어느 은행에서 그를 타깃으로 하는 특별한 주택 대출 상품 광고를 보게 됩니다.
시나리오 #3:Tyler는 자라면서 많은 삶의 단계를 거쳐왔습니다. 나이가 들어감에 따라 시간이 점점 더 중요해져가고 그는 어느 금융회사로부터 퇴직 연금 계좌 개설에 있어서 투자 옵션과 지원을 제공하는 특별 혜택에 대한 이메일을 받게 됩니다.
이는 은행 업계에 어떤 점을 의미합니까?
전통적인 마케팅 퍼널은 이미 죽었습니다. 이는 즉, 무언가가 고객들의 금융 서비스에 대한 니즈를 촉발시켰을 때, 언제 어디서든, 그 즉시 은행들이 고객에게 적합한 메시지를 보낼 수 있도록 고객 여정에 대한 인지도를 높이는 것이 중요하다는 것을 의미합니다.
불행히도 조사에 따르면 고객 중 37%만이 은행이 자신들의 니즈와 선호도를 잘 이해하고 있다고 말했습니다. 많은 사람들이 막대한 양의 데이터를 자동화하고 분석하여 이를 기록적인 속도로 고객 여정에 적용할 수 있도록 하고 있는 AI 기반의 기술이 놀라울 정도로 증가할 것이라 예상하고 있습니다.
신흥 채널의 수용
디지털 뱅킹은 1980년대에 처음 소개된 이후로 먼 길을 돌아오고 있습니다. 당시에는 자신의 계정에 잔액이 얼마나 있는지 확인하기 위해서는 유선 전화를 써야만 했지요. 지금은 손 끝으로 돈을 이체하고, 지불하고, 입금 수표를 발행할 수 있습니다. 기술이 점점 발전함에 따라 소비자 행동과 기대치도 올라가게 되고 은행들은 고객 전략을 재고하고 고객 경험을 혁신해야만 합니다.
불과 몇 년전에야 재래식 소매 거래에서 벗어나 디지털 참여가 가능해졌고, 고객이 개인 시간을 점점 더 중요시하게 여기면서 디지털 뱅킹은 점점 더 확대될 것입니다. Forrester 조사에 따르면 옴니 디지털 행동(디지털만)이 27%에서 46%로 증가하였으며 대부분의 금융 기관들은 2018년에는 디지털 경험 향상으로 인해 고객 절반 가량을 창구에서 보기 어려울 것이라 내다보았습니다.
옴니채널의 증대
이는 은행 업계에 무엇을 의미할까요?
모든 채널에서 연결된 고객 여정을 구축하는 것은 이제 고객 참여 및 유지에서 매우 중요한 부분입니다. 그러나 대부분의 은행들은 여러 채널에서 발생되는 소음으로 인해 고객의 단일 뷰를 만드는 것이 어렵다는 것을 잘 알고 있습니다. 실제로 한 연구에 따르면 소비자의 20%만이 그들이 받는 금융 서비스 제공 업체와 함께 사용하는 모든 커뮤니케이션 채널에서 동일한 서비스를 제공한다고 여기고 있고, 대부분의 마케팅 담당자는 캠페인 메시지의 약 절반이 한 채널에서 다음까지 동일한 방송임을 인정하고 있습니다. 동일한 메시지로 여러 채널에서 가장 넓은 네트워크로 전송하는 것과, 채널 전체에서 관련 경험을 생성하여 전체적인 레벨에서 소비자와 소통하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다. 마케팅 자동화를 통해 은행은 통합된 경험을 생성하기 위해 멀티 채널 커뮤니케이션을 서로 연결하고 지원할 수 있습니다.
결론
소비자 행동과 기대의 이동은 기하급수적으로 변할 것입니다. 이를 통해 은행 업계가 직면하고 있는 어려움을 극복하고 많은 사람들에게 전략을 재고하고 소비자 경험을 혁신적으로 바꿀 것입니다. 마케팅 자동화 소프트웨어는 다양한 채널에서의 고객 관계 형성에 있어서 은행들이 수많은 고객 데이터를 활용하게 하고 이를 통해 새로운 기회를 찾게 만들어 주는 원동력이 될 것입니다. 마케팅 자동화 기술은 더 이상 오늘 날 마케팅 담당자에게 그저 좋은 제품이 아닙니다. 반드시 갖춰야 할 역량입니다. 이는 은행 업계에도 예외는 아닙니다.
*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
*취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.
마케팅 자동화가 결코 가볍지 않은 주제라는 것은 말하지 않아도 알 것입니다. 표면적으로만 보면 단순해보이지만 조금만 더 깊숙이 들여다보면 마케팅에서 이 이상 복잡한 주제도 없습니다. 이메일 마케팅 자동화를 말하더라도 설명하기 무척 어렵습니다.
마케팅 자동화를 올바르게 사용하면 세일즈나 마케팅팀이 자신의 목표를 달성할 수 있도록 업무를 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 마케팅 자동화의 명확한 개념에 대해서는 많은 오해가 있는데요, 오늘은 마케팅 자동화가 무엇이고 잠재적으로 비즈니스를 어떻게 더욱 돕는지 알아보려 합니다.
마케팅 자동화란 무엇인가?
마케팅 자동화란 궁극적으로 자동화 소프트웨어를 활용하여 고객이나 리드(Lead)에 맞춤화된 메시지를 전달하는 것입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 해당 리스트에 보낼 일련의 동적인 메시지를 작성할 수 있습니다. 고객이 받는 메시지는 지출 습관, 구매 프로세스가 이뤄지는 장소, 과거 사이트 방문 기록 등을 기반으로 분류되어 보내집니다.
고객들의 니즈와 관심사에 따라 맞춤화된 콘텐츠를 제공하면 보다 강력한 관계를 구성하는 데 도움이 되어 높은 전환(Conversion)과 매출을 달성할 수 있습니다. 마케팅 자동화는 이러한 모든 작업을 간소하고 효율적으로 수행할 수 있게 합니다.
마케팅 자동화는 비단 이메일 마케팅 뿐만 아니라 콘텐츠 개발, 전환율 최적화, 그리고 리드 제네레이션(Lead Generation) 등 마케팅과 비즈니스의 여러 단계들을 모두 포함하는 용어입니다.
마케팅 자동화 사용의 이점
마케팅 자동화의 가장 큰 이점 중 하나는 영업팀이나 마케팅팀이 보다 효율적으로 업무를 처리할 수 있다는 것입니다. 사람들은 자신에게 맞춤 설정된 콘텐츠를 좋아합니다. 마케팅 측면에서 개인화된 이메일을 보내는 것은 그렇지 않은 이메일을 보내는 것보다 6배 더 높은 매출을 창출합니다. 그러나 각 고객들에게 이렇게 개인화된 이메일을 수동으로 일일이 보내는 것은 결코 실용적인 방법은 아닙니다. 마케팅 자동화 플랫폼은 개인화된 콘텐츠를 제공하는 것과 같이 평범하고 반복적인 업무를 처리하여 영업 및 마케팅팀이 보다 생산적이고 고차원적인 일에 시간을 쓸 수 있도록 도와줍니다.
마케팅 자동화를 통해 메시지를 쉽게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 사람들이 전환 프로세스에서 어디에 있는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 마케팅 자동화 프로그램에는 일반적으로 리드 스코어링(Lead scoring) 기능이 있어 사용자가 어떤 리드가 가장 구매 준비가 되었는지 쉽게 확인할 수가 있습니다.
기업이 마케팅 자동화 프로그램 사용을 고려하는 가장 큰 이유는 전환율과 매출을 향상시키기 위해서입니다. 마케팅 자동화는 고객을 더 오래 사로잡게 하고 이는 실제 전환에 이를 수 있게 할 만큼 충분히 오래 머무르게 할 가능성이 높습니다. 평균적으로 마케팅 자동화를 사용하는 기업의 경우 그렇지 않은 기업에 비해 전환율이 53% 높고 연간 매출 성장률 또한 3.1% 더 높습니다.
특히 전환 주기가 긴 제품과 서비스의 경우, 마케팅 자동화를 통해 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. VentureHarbour의 기사에 따르면, Thomson Reuters는 마케팅 자동화 소프트웨어를 통해 전환율을 72%까지 줄일 수 있었습니다.
마케팅 자동화에 어떤 응용 프로그램이 있나요?
마케팅 자동화에는 다양한 소프트웨어들이 있지만 일반적으로 널리 쓰이는 것은 이메일 마케팅과 리드 제네레이션 및 너처링(Nurturing) 프로그램들입니다.
이메일은 여전히 강력한 마케팅 채널로 손꼽히고 있습니다. 페이스북, 트위터, 인스타그램이 제 아무리 전 세계 수많은 사용자 그룹을 가졌다 하더라도 인터넷을 쓰는 사람이라면 누구나 하나씩은 가지고 있는 이메일 주소에 비할 수는 없습니다. 이메일의 받은 편지함은 페이스북의 뉴스피드보다 쓰레드의 내려가는 속도가 느리기 때문에 고객 리스트와 직접 커뮤니케이션할 수 있는 최상의 기회를 제공합니다. 마케팅 자동화를 이메일 마케팅과 함께 쓸 수 있는 방법은 아래와 같이 다양합니다.
웰컴 메일
제품 리타깃팅 메일
미결제된 장바구니 리마인드 메일
맞춤 제품 추천
위 리스트는 단지 수많은 방법 중 일부일 뿐입니다. 많은 기업들이 그들의 고객으로부터 피드백을 받기 위해 마케팅 자동화를 사용하고 있습니다. 설문지를 발송하거나 직접 사람들에게 의견을 물어보든, 그것이 어떤 방법이건간에 그들이 얻은 정보는 장기적으로 매출 향상에 큰 도움을 가져다 줄 수 있는 인사이트를 제공합니다.
개인화된 이메일은 그렇지 않은 이메일보다 훨씬 더 많은 수익을 창출할 수 있기 때문에 마케팅 자동화는 여러분의 리드를 육성할 수 있는 가장 효과적인 방법이 될 것입니다. Marketo에 따르면, 모든 시스템에 있는 리드 중 약 50%는 아직 구매할 준비가 되어있지 않으며 새로운 리드의 80%는 거의 실제 구매로 이어지지 않을거라고 합니다. 마케팅 자동화의 목표는 리드들이 전환을 할 수 있도록 그들이 가장 필요로 할 때 가장 가치있는 것을 제공하는 것입니다. 마케팅 자동화를 통한 효과적인 리드 너처링은 33% 더 저렴한 비용으로 50% 더 많은 구매 준비가 된 리드를 생성합니다. 잘 너처링된 리드는 그렇지 않은 리드보다 전환율이 훨씬 높습니다.
마케팅 자동화 플랫폼은 종종 소셜미디어 캠페인을 관리하고, 방문 페이지를 방문하고, 진행중인 A/B 테스트를 수행하는데 자주 사용됩니다.
B2B와 B2C 각각의 마케팅 자동화
대부분의 비즈니스는 모두 마케팅 자동화의 이점을 누릴 수 있지만 비즈니스 모델이 B2C 인지, B2B 인지에 따라 캠페인에서 사용되는 메시지의 형태가 달라지게 됩니다. 두 가지 비즈니스 모델 모두 전환과 매출을 향상시킨다는 동일한 목표를 가지고 있지만 그 목표 달성 방법에는 다소 차이가 있습니다.
B2B 판매
B2B 판매는 일반적으로 B2C 판매보다 그 주기가 상대적으로 깁니다. 종종 매우 장기적인 약정 계약을 요구하는 제품이나 서비스도 있지요.(물론 예외의 경우도 있습니다). 따라서 B2B 메시징은 백서, 사례 연구, 웨비나 등과 같이 긴 형태의 콘텐츠에 중점을 둡니다. 보통 비즈니스에서 구매를 고려할 때 여러 사람이 의사 결정 프로세스에 참여하는 경우가 많기 때문에 B2C 처럼 항상 한 사람만 공략해서 되는 문제도 아닙니다. 자신의 업계에서 선도 기업으로 자리매김하기 위해서는 깊이 있는 정보 콘텐츠를 제공하는 것이 좋은 방법입니다.
B2C 판매
B2C 판매는 보통 빠른 속도로 진행되기 때문에 일반적으로 메시지에 사용되는 콘텐츠가 훨씬 심플합니다. 예를 들어, Sephora 고객은 제품에 대한 깊이 있는 사례 연구 자료에 관심을 가지진 않지만 대신 사용 방법을 알려주는 30초 짜리 영상을 매우 좋아합니다. B2C 회사의 경우, 브랜드 구축이나 고객이 다시 돌아와야 할 이유를 메시징에 담기 때문에 미결제된 장바구니 알림이나 맞춤 제품 추천 등의 내용이 포함될 가능성이 높습니다.
주요 용어 정리
마케팅 및 비즈니스 개발의 다양한 측면들이 마케팅 자동화에 통합되어 있지만 전체 프로세스는 궁극적으로 아래 핵심 개념들에 의해 결정됩니다.
전환 깔때기Conversion funnels)
전환 유입 경로는 고객이 되기 위해 필요한 프로세스입니다. 많은 사람들은 제품 리뷰를 찾는 등 주변에서 많은 정보를 취합해 의사 결정을 하기 때문에 처음부터 물건을 사지는 않습니다. 마케팅 자동화는 사람들의 참여를 유도하여 전환율을 높일 수 있는 방법입니다.
전환 깔때기는 기본적으로 아래와 같은 몇 가지 단계가 있습니다.
인지(Awareness): 처음으로 기업의 제품과 서비스에 대해 알게 되는 단계입니다. 구매 의사 결정을 내리기에는 아직 너무 이른 단계이지만 기업이 처음으로 레이더망에 이들을 포착하게 됩니다.
관심(Interest): 비즈니스의 제품 혹은 서비스를 알고 있는 모든 사람들이 이를 필요로 하는 것은 아닙니다. 만약 관심이 있다면 이시점에서 견적 요청, 무료 평가판 체험, 소셜미디어 계정 팔로잉, 회사 사이트 내 블로그 게시물, 혹은 다양한 온라인 리뷰를 읽어보는 등의 일을 함으로써 관심을 갖기 시작합니다.
고려(Consideration): 지금까지 사람들은 비즈니스가 제공하는 제품이나 서비스에 대해 잘 알기 위해 비즈니스를 많이 접해왔을 것입니다. 결정을 내릴 준비가 크게 되어있지 않지만 비즈니스는 여전히 향후 구매 시 고려 대상에 포함되어 있을 것입니다.
행동(Action): 드디어 전환을 하기로 결정하게 된 단계입니다. 사람들은 비즈니스의 제품과 서비스를 즐길 준비가 되어 있습니다.
고객이 한 번 전환하게 된 이후에 제품이나 서비스에 만족을 느낀 후 기꺼이 반복 구매자가 되는 것이 가장 이상적인 프로세스입니다. 그러나 리드들이 전환 깔때기를 한번 혹은 여러번 거치면서 그 중 일부는 항상 각 단계에서 이탈자가 생기게 됩니다. 평균적으로 전환 깔때기에 들어가는 리드 중 1~5%만이 실제 전환을 하게 되지요. 사람들이 전환 깔때기에서 이탈하는 것은 불가항력적인 일이지만, 마케팅 자동화는 이를 최소화할 수 있도록 도울 수 있습니다. 전환 깔때기의 각 단계에서 사람들의 니즈와 관심을 이해하고 그들에게 가장 관심을 끌 수 있는 유형의 콘텐츠를 제공하여 참여를 유지할 수 있습니다.
예를 들어 한 창문 인테리어 회사가 지역 미디어에 많이 광고한다고 가정해 봅시다. 특정 시점에 광고를 보는 수 천명의 사람들 중 상당수가 아직 새롭게 인테리어를 할 생각이 없거나 월세방에 살고 있는 학생, 직장인일 수도 있어 광고를 보고도 아무 액션을 취하지 않을 것입니다. 아무리 추가적인 메시지가 나간다 하더라도 그들이 전환할 가능성이 거의 없지요. 그러나 창문 인테리어를 새롭게 하려는 사람들이 그 구입 비용이 높기 때문에 긴 시간을 들여서라도 여러 방면으로 정보 수집을 하고 그들에게 가장 적절한 창문 인테리어를 고르게 됩니다. 만약 이 회사가 창문 인테리어에 대한 제품 설명과 견적 요청을 요하는 사람들에게 추가적인 메시지를 보낸다면 보다 많은 전환을 획득할 것입니다.
피드백 루프 및 매트릭스
물리학의 기본 법칙 중 하나는 모든 행동에 있어 동등하고 반대되는 반응이 있다는 것입니다. 매우 유사한 개념이 마케팅 자동화의 세계에도 적용되며 이를 피드백 루프(Feedback loops)라고 불립니다. 어떤 사람에게 메시지를 보내면 아무런 행동을 취하지 않아도 수신자는 그 어떤 반응을 보이게 될 것입니다. 그 반응은 피드백 루프의 일부이며 이러한 반응이 무엇인지 알기 위해서는 측정 항목(Metrics)에 주의를 기울여야 합니다.
피드백 루프와 메트릭스는 마케팅 자동화 전략의 효과를 반영합니다. 사용자가 전환되거나, 사이트를 클릭하거나, 메시지를 무시하거나, 스팸 처리하거나, 수신 거부하는 등 받는 사람이 메시지에 대해 어떻게 느끼고 있는지 알려줍니다.
메트릭스를 볼 때, 혹시 콘텐츠가 고객들에게 매력적이며 가치있고 귀찮은 것이 아닌지 알아보기 위해 높은 오픈율, 클릭율, 그리고 일부 이메일 전달 등의 데이터를 확인하고 싶을 것입니다. 일부 구독 취소 및 악용 사례 신고는 피할 수 없는 일이죠. 특히 많은 사람들이 두 가지 차이점에 대해 혼란스러워 합니다. 그러나 여러분이 보고 싶어 했던 것이 아니라고 이러한 통계를 무시하지는 마십시오. 만약 이 같은 수치가 증가하게 된다면 이는 여러분의 전략이 너무 공격적이고 재수정되어야 한다는 것을 말해주는 것입니다.
사용자 흐름
전환 유입 경로는 전환으로 이끄는 과정을 의미하지만 사용자 흐름은 사용자가 행동을 취하기 전에 방문하는 일련의 페이지를 의미합니다.
PPC 광고, 소셜미디어 및 이메일과 같은 다양한 출처에서 사이트로 유입되는 트래픽이 있을 때, 여러분은 여러분이 원하는 행동을 사용자가 쉽게 취할 수 있는 페이지로 그들이 유입되길 원할 것입니다. 무언가를 구매하거나, 무료 평가판을 체험하거나, 혹은 뉴스레터 구독이든 뭐든 말이죠.
사람들이 페이지에 어떻게 방문했는지에 따라 종종 다른 니즈를 가지고 있을 수 있으니 그들이 원하는 페이지로 이동하고 있는지 확인시켜 주는 것에 최선을 다하는 것이 좋습니다. 예를 들어 롱테일 키워드를 검색한 후 직접 제품 페이지에 방문한 사람은 명확하게 특정 항목을 찾고 전환할 가능성이 높습니다. 그러나 PPC 광고를 클릭하고 랜딩 페이지에서 상담 신청이나 백서 다운로드 등의 양식을 제출한 사람은 구매 의사 결정을 내리기 전에 더 많은 정보를 찾을 것입니다. 그렇기 때문에 아직 의사 결정을 내릴 때는 아니지요.
워크플로우
워크플로우는 마케팅 자동화의 자동화 부분이 작동하는 곳입니다. 워크플로우는 메시지를 전달하기 위해 여러분이 생성한 일련의 트리거입니다. 워크플로우를 생성하는 것은 전체 프로세스에 스스로를 내던지는 것도 포함됩니다. 그리고 스스로에게 묻습니다. “만약 이것이 발생하면 그 다음엔 무엇이 오나요?”
워크플로우는 사용자가 행동을 취한 후 얼마나 오랜 시간이 지났는지, 사용자와의 상호작용, 또는 이전에 사이트에서 수행한 작업과 같은 다양한 트리거로 구성될 수 있습니다. 소매업체에서 일반적으로 사용하는 워크플로우에는 한동안 구매하지 않았던 고객에게 할인 코드를 보내고, 구매 후 제품을 리뷰하도록 유도하고, 미결제 상태로 장바구니 내 리스트를 그대로 둔 사람들에게 리마인더 메일을 보내는 것들이 포함됩니다.
마케팅 자동화 전략 수립의 중요한 단계
1. 목표를 정의하십시오.
이것은 분명 명확해 보일 수 있지만, 다른 무언가를 하기 전에 원하는 마케팅 자동화가 무엇인지 정확히 결정할 필요가 있습니다. 그에 따라 전략을 적절하게 세울 수 있고 이는 마케팅 성과를 달성할 수 있게 도와줍니다. 더 많은 리드를 생성하고 싶은가요? 재구매 고객을 늘리고 싶은가요? 비수기 때의 매출을 늘리려고 하나요? 이러한 목표는 각기 다른 전략이 필요하므로 주요 목표가 무엇인지 명확히 정해야 합니다.
2. 타깃을 식별하세요.
물론 전환 프로세스의 모든 단계에서 고객 요구사항을 모두 이해하는 것이 중요합니다. 그러나 주요 목표가 무엇인지에 따라 시간과 노력을 전체 프로세스의 특정 지점에 있는 사람들에게 집중하는 것이 좋습니다. 예를 들어 리드 생성에 문제가 없지만 더 많은 사람들이 전환되기를 원하면 전환 유입 경로를 중간 지점과 아래 지점에 시간과 노력을 집중하는 것이 좋습니다.
3. 유저 플로우 매핑
마케팅 자동화를 사용하면 사람들이 일종의 행동을 취하도록 하는 것입니다. 유저 플로우 매핑을 사람들이 행동을 취할 수 있도록 진행해야 하는 단계를 시각화한 것입니다.
고객들이 사이트에 방문했던 방법에 따라 어떤 사람들을 특정 행동을 취하기 이전에 다른 사람들보다 더 많은 정보가 필요할 수 있습니다. 마케터는 이러한 사람들이 원하는 행동을 하기 위해 필요한 것보다 더 많은 단계를 거치는 불필요함을 싫어하겠지만, 그렇다고 너무 빨리 그들을 재촉하고 싶지는 않을 것입니다.
ConversionXL에 따르면, 사용자 플로우를 매핑한 상태 다이어그램을 사용함으로써, 마케터들은 고객들이 원하는 행동을 취하기 위해 어떻게 사이트를 방문했는지, 얼마나 많은 단계를 거쳤는지 정확히 확인할 수 있을 것입니다.
4. 리드를 분할하고 평가하십시오
모든 리드가 똑같은 퀄리티를 가지고 있는 것은 아닙니다. 마케터가 가지고 있는 전체 데이터 베이스는 이미 구매한 사람, 여전히 구매 옵션들을 검색하고 있는 사람, 아마도 전환하지 않으려는 사람 등 다양한 단계에 있는 사람들이 혼합되어 있을 수 밖에 없을 것입니다. 이는 즉 데이터 베이스 내에 있는 모든 사람들의 관심을 끌 수 있는 브로드한 메시지를 만들기는 불가능하다는 것입니다.
사용자가 콘텐츠와 인터렉션한 내용과 사이트 방문 시 취한 행동을 기반으로 전환 준비가 되어있는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어 가격이 표시된 페이지를 본 사람은 단순히 블로그 게시글을 읽은 사람보다 구매할 확률이 훨씬 높지요. 최근 몇 주 동안 사이트를 여러 번 방문한 사람은 지난 해에만 몇 번 방문했었던 사람보다 제품 구매에 더 관심이 많다는 것은 말할 나위 없지요. 마케팅 자동화 소프트웨어를 활용하면 이러한 특정 행동과 인터렉션에 가치를 할당하여 해당 리드에 각각 스코어링을 할 수 있습니다.
또한 마케팅 자동화 소프트웨어를 통해 고객 리스트를 매우 고도화적으로 분류할 수 있기 때문에 매우 특정한 유형의 사람들에게 메시지를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 B2B 비즈니스에서 마케터는 특정 기업에서 일하는 특정 직급의 사람들에게 타깃팅할 수 있습니다. B2C 비즈니스에서는 소매 업체는 특정 위치에 거주하는 사람들에게 제품 추천을 보내거나, 과거 특정 액수의 제품을 구매했었던 사람들에게 할인 쿠폰을 보내는 등의 세그먼트를 할 수가 있습니다.
고객 데이터 베이스 구축 및 관리
고품질의 고객 리스트를 구축하는 것에는 결코 쉬운 길은 하나도 없고 시간도 오래 걸립니다. 마케팅 자동화는 기본적으로 어느 정도 이상의 큰 규모의 데이터 베이스를 가지고 있어야 작동되지만, 정기적으로 해당 데이터 베이스에 새로운 리스트를 계속 추가해야 합니다.
고품질의 고객 데이터 베이스를 구축하는 좋은 방법 중 하나는 바로 유용한 콘텐츠를 만들어 제공하는 것입니다. 특히 블로그 콘텐츠는 수준 높은 정보를 제공하는 데 적합하며 기업이 해당 업계에서 신뢰를 쌓고 전문성을 인정받는 데 큰 도움이 됩니다. 반면에 백서나 e북 같은 콘텐츠는 해당 주제에 대한 보다 깊이있는 정보를 원하는 사람들을 끌어들이는 데 가장 효과적이며 추가로 비즈니스가 판매하고 있는 제품이나 서비스에도 관심을 갖기 때문에 이러한 유형의 콘텐츠는 콘텐츠를 읽어보길 원하는 사람의 개인 정보를 필수적으로 수집하게 됩니다.
서비스를 제공하는 비즈니스일 경우, 무료 평가판 등을 활용하면 가입하는 사람들이 분명 높은 관심을 나타내기 때문에 고객 개인 정보를 얻을 수 있는 좋은 기회가 됩니다.
고객 리스트 구매는? 아니오!
직접 수집한 고객 리스트가 아닌, 외부 연락처 리스트를 구매하라는 유혹에 넘어가지 마십시오. 물론 이 유료 리스트를 통해 단기적인 마케팅 성과는 빠르게 향상시킬 수 있겠지만 장기적으로 보았을 때는 안 좋게 작용할 수 있습니다.
우선, 고품질의 연락처 리스트는 일반적으로 잘 판매되지 않습니다. 우리가 구매할 수 있는 리스트들은 대부분 유효하지 않거나 혹은 이미 스팸처리가 된 이메일 주소로 가득합니다. 뿐만 아니라 리스트 내 어떤 사람이 여러분의 콘텐츠를 확인했다고 하더라도 익숙하지 않은 회사와 거래를 하는 것에 관심이 없거나 회의적인 반응을 보일 수 있을 것입니다.
이렇게 의심스럽고 저품질의 리스트에 이메일을 계속 보내게 되면, 높은 이탈율, 많은 구독 취소, 낮은 오픈율 등으로 타격을 받게 될 것입니다. 이메일 서비스 제공업체들은 일반적으로 이러한 측정 항목에 많은 주의를 기울이고 있고 정기적으로 확인하기 시작하면 이후 스팸 메일 발송자까지 낙인 찍힐 수도 있을 것입니다. 그렇게 되면 더 많은 고품질의 리드들에게 메시지를 발송하기 더욱 어려워 질 것 입니다.
마케팅 자동화 메시징 성공 사례
간결하고 요점에 충실하라
여러분이 전달하고자 하는 메시지의 요점을 신속히 정리하고 이를 명확히 하십시오. 우리 모두는 매일 제한된 시간을 보내고 있고 메시지 하나가 너무 길어버리면 사람들은 거부감을 느끼게 될 것입니다. 그들인 단지 자신에게 어떤 이득이 되는지 확인하고 싶어할 뿐입니다. 여러분의 제품과 서비스가 그들의 문제를 어떻게 해결해주나요? 여러분이 제공하는 제품과 서비스의 차별화된 점은 무엇인가요?
콘텐츠를 통한 고객 참여 독려
마케팅 자동화 전략을 구현함으로써, 고객들의 참여를 유지하게 될 것입니다. 따라서 메시지를 적극적으로 작성하고 받는 사람이 백서 다운로드, 블로그 게시물 조회, 영상 시청 또는 구매에 이르기까지 어떤 특정 유형의 행동을 취하도록 지속적으로 유도해야 합니다.
고객들이 현재 어느 프로세스에 있는지 기억하라
똑같은 콘텐츠일지라도, 리드들이 현재 전환 깔때기의 어느 위치에 있는지에 따라 매력적으로 다가갈 수도, 혹은 그렇지 않을 수도 있다는 것을 기억하십시오. 이제 막 회사와 제품에 대해 알기 시작한 사람들은 세일즈 메시지를 좋아하지 않을 것이고, 반면에 전환 깔때기 하단에 위치한 어떤 이들은 이러한 세일즈 프로모션이 들어간 컨텐츠가 효과적일 수도 있습니다.
스팸 검색을 피하세요.
올바르게만 사용한다면 마케팅 자동화는 스팸 메일로 낙인찍히지 않습니다. 그러나 고객 리스트들에게 나쁜 인상을 심어줘서는 안됩니다. 특정 문자는 항상 대문자로 입력하고, 빨간색을 지나치게 많이 사용하며, 메시지 본문에 너무 많은 링크를 삽입하는 등의 행위는 메시지를 스팸성 메일로 만들어 버릴 것입니다. 제목이나 메시지에 기호를 사용하고 싶다면 너무 많이 사용하지는 마세요. 또한 스팸 필터에 걸릴 만한 단어들도 사용하지 마세요.
만약 CAN-SPAM Act에 익숙하지 않다면, 여러분의 캠페인에 어떤 의미가 있는지 배우는 데 잠시 시간을 할애하십시오.(국내의 경우에는 한국 인터넷 진흥원에서 제공하는 정보통신망법안내서를 참조하시기 바랍니다) 제목은 명확하고 자칫 오해가 될 만한 과장 표현은 자제해야 합니다. 이메일을 통해 회사는 실제 컨택가능한 주소와 연락처를 명시해야 합니다. 또한 모든 메시지에 수신거부 버튼을 삽입하고 가능한 한 빨리 모든 수신 거부 요청을 리스트에 업데이트 해야 합니다.
리스트를 육성하십시오.
고객 리스트가 많다고 항상 좋은 건 아닙니다. 마케팅 자동화의 핵심 목표 중 하나는 적절한 사람에게 적합한 메시지를 보내는 것입니다. 측정 항목에 세심한 주의를 기울여 가장 적합한 리드가 누구인지 확인하고, 더 이상 반응이 없는 리드들은 즉각 삭제하십시오. 관심이 없는 수많은 리스트들을 무조건 보유하기 보다는 적은 숫자이지만 고품질의 리스트를 가지고 관리하는 것이 훨씬 좋습니다. 어떤 사람이 마지막으로 기업의 메시지에 반응한지가 이미 몇 달이 지났다면, 리스트에서 삭제하고 좀더 관심이 있는 잠재 고객에게 집중하는 것이 효율적입니다.
마케팅 자동화에 대한 오해
마케팅 메시지가 기계적일것이다?
마케팅 자동화가 정확히 구동되면 인간적으로 느끼게 될 것입니다. 사실 공평하게 말하면 사람들이 여기서 어떻게 잘못된 인상을 받는지 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 결국 ‘자동화’라는 단어는 전산화와 로봇과 관련이 높으니까요. 그러나 마케팅 자동화 전략이 성공하기 위해서는 결국 자동화 이후 사람의 손길이 필요합니다. 마케팅 자동화를 통해 쉽게 타깃팅된 메시지를 얻을 순 있지만 결국 어떻게 하면 사람들에게 관심을 끄는 콘텐츠를 만들고 전략을 세우는 것은 마케터의 몫이니까요.
마케팅 자동화 = 스팸 메시지?
우리 모두는 메시지가 스팸 처리 된다는 것이 얼마나 독이 되어 돌아오는 일인지 잘 알고 있습니다. 사실 스팸이란 수신자와 아무 상관이 없는 무언가를 홍보함으로써 발생되는 것인데요, 결국 마케팅 자동화의 궁극적인 목표는 전달하고자 하는 수신자에게 가장 관련성이 높은 메시지를 전달하는 것입니다.
또한 스팸과 달리 마케팅 자동화는 종종 비홍보성 메시지도 포함하여 나갑니다. 실질적으로 마케팅 자동화 자체가 홍보성 성격이 높지만 궁극적으로는 가치있는 것을 제공하여 긍정적인 관계를 형성하는 것입니다.
자동화 한번 설정하면 모든 일은 끝?
이것은 자동화라는 단어가 잘못된 인상을 주는 하나의 예시입니다. 자동화라는 것을 생각할 때 우리는 한 번 설정하면 이후 시스템이 알아서 스스로 실행한다고 생각하기 쉽습니다. 물론 실제로 마케팅 자동화란 손을 대지 않는 과정입니다. 마케팅 자동화는 가능한 한 성공적으로 진행되도록 끊임없이 주의를 기울여야 합니다. 마케팅 자동화 소프트웨어의 A/B 테스트 기능을 활용하여 컨텐츠의 종류, 제목, 줄, 디자인 수정, 그리고 CTA 버튼까지 끊임없이 테스트해야 할 것입니다.
마케팅 자동화? 그냥 이메일 마케팅아니야?
이메일 마케팅이 마케팅 자동화의 중요한 부분 중 하나이지만 마케팅 자동화가 이메일 마케팅의 새로운 용어는 결코 아닙니다.
우선 이메일 마케팅과 마케팅 자동화에 관련된 메시지 유형은 분명 다릅니다. 대부분의 사람들은 이메일 마케팅을 생각할 때, 브로드한 메시지를 전체 고객 리스트에 발송(Blast)하는 정도로 생각합니다. 하지만 이것이 바로 우리가 마케팅 자동화를 통해 피하려고 하는 것입니다. 마케팅 자동화의 메시지는 고객의 관심과 니즈에 따라 훨씬 세부적으로 조정됩니다. 기본적으로 이메일 마케팅 소프트웨어들이 리스트를 세그먼트하는 기능을 제공하긴 하지만 마케팅 자동화 프로그램을 활용하면 훨씬 더 많은 그룹으로 세그먼트할 수 있습니다.
또한 기존 이메일 마케팅 소프트웨어와 마케팅 자동화 소프트웨어는 모두 다양한 기능과 인사이트를 제공합니다. 다만 일반 이메일 마케팅 프로그램이 사람들이 이메일에 어떻게 반응하고 있는지 기본적인 데이터를 제공하는 반면에, 마케팅 자동화 프로그램은 보다 깊이있고 인사이트 있는 분석을 제공합니다.
마케팅 자동화는 많은 이점을 제공하지만 모든 비즈니스들에게 이상적인 솔루션이 될 수는 없습니다. 일부 유형의 비즈니스에서는 기존의 기본적인 이메일 마케팅이 실제로 더 필요할 수도 있습니다. 연구 결과에 따르면 마케터가 마케팅 자동화 소프트웨어가 투자 가치가 없는 것처럼 느낄 순 있지만 많은 마케터들이 그들이 마케팅 자동화의 잠재력을 충분히 활용할 수 있는 고객 데이터 베이스가 어느 규모 이상으로 구축되기 이전에 이를 활용하려 했고 실패한 것으로 나타났습니다. 충분한 고객 데이터 베이스 뿐만 아니라 또 하나 마케터가 고려해야 할 사항은 소프트웨어 교육에 충분히 자원을 할애할 수 있는 충분한 시간과 인적 자원을 갖췄는지 확인하는 것입니다. 이 모든 것을 갖춰야 마케팅 자동화 소프트웨어를 최대한 활용할 수 있을 것입니다.
*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
*취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.
최근 화두가 되고 있는 마케팅 자동화는 최근에 갑자기 생겨난 용어는 아닙니다. 그 역사는 1992년부터 시작하여 먼 길을 돌아왔는데요, 그 동안 2억 2천 5백만 달러(한화로 약 2천 5백억)에서 16억 5천만 달러(한화로 약 1조 9천억) 상당의 시장으로까지 성장했습니다. 특히 마케팅 자동화 서비스 업체들은 소셜미디어 혁명과 함께 크게 도약했지요. 마케팅 담당자가 소셜미디어 캠페인에서 더 많은 것을 얻을 수 있도록 관련 툴과 소프트웨어가 개발되었습니다.
최근 인공지능 기술의 발달은 이러한 마케팅 자동화 소프트웨어의 확산을 더욱 붐업시키는 결정적인 요인 중 하나입니다. 그동안 마케팅 자동화를 통해 반복적인 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있었지만, 인공지능 기술은 여기에서 더 나아가 마케팅 자동화 소프트웨어에 예측 분석(predictive analysi) 및 개인화 엔진(personalization engines)이라는 새로운 생명을 불어넣었습니다. 즉 마케팅 자동화 시스템이 더욱 인간스러워 진 것이죠.
그러나 마케터들이 마케팅 전략과 플로우을 자동화할 때 인공지능 기술의 모든 잠재력을 활용하기는 어렵습니다. 아마도 관련 지식이 충분하지 않거나 일부 마케터들은 이를 무시하고 있기 때문이죠.
‘인공지능 기술을 활용한다고 해서 모든 문제가 해결되지는 않습니다’
오늘은 마케팅 전략을 효율적으로 수행하기 위해 마케팅 자동화에 인공지능을 활용하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.
1. 콘텐츠 확장
전 세계의 고객들과 대화를 나누는 콘텐츠 전략은 어떻게 수립하고 있나요? 모든 언어와 문화적 장벽을 없애고 동시에 동일한 메시지로 이해할 수 있는 콘텐츠를 어떻게 만들 수 있을까요?
마케팅 자동화는 기본적인 콘텐츠를 제공해주었지만, 한 차원 더 높은 세대로 끌어올리기 위해서는 매우 고효율적인 인공지능 기술인, NLG (Natural Language Generation)를 사용해야 합니다.
콘텐츠를 확장하는 마케팅 자동화 플로우
콘텐츠를 확장하는 마케팅 자동화 플로우
Quill은 Narrative Science 사에서 개발한 NLG로 기사를 작성하도록 프로그래밍되었습니다. 자동으로 데이터를 선택하고 기사 내용을 쓰기 시작하는데요, 각 국가별로 배포되는 기사는 해당 지역의 데이터를 기반으로 작성하기 때문에 쉽게 글로벌 콘텐츠를 확장할 수 있습니다.
Yseop는 온프레미스(On-premise), 클라우드, 그리고 PC에서 모두 실행할 수 있는 유일한 엔터프라이즈용 NLG 소프트웨어입니다. 다양한 언어로 분석을 할 수 있고 동일한 페이지도 여러가지의 네이티브 언어로 구성할 수 있게 콘텐츠 마케터를 지원합니다.
Arria NLG Platform은 IBM Watson과 파트너십 관계를 맺고 있는 소프트웨어입니다. QLA 기능을 활용하여 NLG 소프트웨어가 금융권 회사들의 컴플라인언스(compliance) 인사이트를 데이터 기반의 레포트로 전환시킬 수 있게 합니다. 이를 통해 금융 회사들은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 동시에 실시간 문서를 생성할 수 있습니다.
IBM Watson Text to Speech는 작성된 텍스트를 다양한 국가별 언어 버전의 자연스러운 음성 사운드로 변환시켜 줍니다. 의사 소통이 중간에 끊어지는 것을 막기 위해 구두점을 맞춤화하고 컨트롤할 만큼 무척 고도화되어 있습니다.
Amazon Polly는 Amazon과 동일한 딥 러닝 기술을 활용합니다. 텍스트를 다양한 언어로 된 사람의 음성으로 변환시킬 수 있을 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티에 가장 적합한 목소리를 선택할 수도 있습니다.
2. 구매시간 단축
마케팅 자동화는 영업 생산성을 무려 14.5%나 향상시켜 줍니다. 인공지능을 통해 고객이 실제로 누구인지 이해할 수 있기 때문입니다. 인공지능은 고객의 활동, 구매 습관, 행동 특성, 그리고 기타 다양한 기준들을 기반으로 고객을 분류합니다. 각 세그먼트들은 구매자 페르소나라 일컫는 고객들이 보이는 퍼스널리티 특성에 따라 라벨되어 집니다.
이 페르소나는 고객 만족을 비즈니스 목표에 맞추는데 도움이 됩니다. 구매자 페르소나를 연구하면 구매주기를 방해하는 주요 질문 중 일부가 해결될 수도 있습니다.
집중할 대상에 대한 실제 인사이트를 제공합니다. 모든 사람이 우리의 고객은 아닙니다. 누구에게 마케팅 자동화 노력을 기울여야 할지 확인하시기 바랍니다.
타깃 세그먼트에게 적합한 제안(Offering)을 커스터마이징합니다. 고객을 프로파일링(Profiling)하면 그들이 원하는 내용과 원하지 않는 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
그들을 찾기 위한 정확한 플랫폼과 위치를 알 수 있습니다. 적절한 관심을 받을 수 있는 특정한 위치에서 대규모 마케팅 자동화 전략을 수행할 수 있습니다.
보다 빠른 구매를 만드는 마케팅 자동화 플로우
보다 빠른 구매를 만드는 마케팅 자동화 플로우
Kissmetrics를 사용하면 모든 동작이나 속성을 기반으로 세그먼트를 만들 수 있습니다. 리타깃팅 및 캠페인 홍보를 위해 이메일 주소로 된 세그먼트를 만들고 추출할 수 있습니다.
Yandex은 고객 행동에 대한 인사이트를 얻기 위한 균형 잡힌 소프트웨어입니다. 기존 데이터를 제공하는 것에서부터 비주얼 분석에 이르기까지 신속한 구매를 위해 고객을 더 빨리 알 수 있습니다.
Popcorn Metrics는 웹사이트의 사용자 활동을 하드 데이터로 변환시킵니다. 매우 실용적인 인사이트를 바탕으로 사용자가 구매할 수 있도록 유도하는 캠페인을 만들 수 있습니다.
Piwik는 오픈 소스 분석 플랫폼입니다. 클라우드 호스팅 서비스는 안전하고 비용효율적일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 분석 솔루션을 제공합니다. 동시에 데이터를 완벽하게 컨트롤 할 수 있습니다.
Google Analytics는 실시간 분석 기능을 제공하고 있는 가장 널리 쓰이는 플랫폼입니다. 이 툴의 가장 좋은 점은 바로 무료라는 점입니다. 또한 다른 Google 플랫폼에서 획득한 인사이트와 함께 보다 많은 데이터를 활용할 수 있습니다.
3. 옴니 채널 경험을 넘어서라.
“옴니 채널 경험’은 널리 사용되고 있는 용어이지만, 그 중요성은 최근 조금씩 줄어들고 있는 추세입니다. 꼭 브랜드가 다른 채널에 있으면 안 되는 것은 아닙니다. 여기서 이야기하고 싶은 점은 “왜 채널 없이는 경험이 될 수 없는가? “에 대한 것입니다.
‘인공지능을 활용한 마케팅 자동화를 통해 채널이 아닌 경험을 중심으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다’
사실 고객의 만족이나 감사는 그들의 요구에 얼마나 민감하게 반응하느냐에 달려 있지, 채널 자체는 중요하지 않습니다. 고객 경험이 중요 단계에 접어들면 사용자에게 다가가서 문제가 발생하기도 전에 사전에 이를 해결하는 것이 가능해집니다. 고객 만족을 측정하여 모든 노력이 긍정적인 고객 경험을 형성하는 데 기여하고 있는지 확인하십시오.
옴니 채널 경험을 향상하기 위한 마케팅 자동화 플로우
Pega Customer Decision Hub은 각 채널 내 고객 경험을 한 곳에서 측정합니다. 강력한 인공지능인 Brain이라는 한 곳에서 모든 채널의 모든 경험을 통합합니다. 마케팅 담당자는 채널과 관계없이 고객 행동을 추적할 수 있습니다. 한 위치에서 바로 고객 여정에 대한 세부 정보를 획득할 수 있습니다.
Cognigy은 풍부한 고객 경험을 창출하기 위해 교차 채널 음성 및 채팅 UI를 구축하는 데 도움을 줍니다. 또한 NLG 기술도 갖추고 있습니다. 이는 여러 채널을 통해 고객을 위한 대화 환경을 조성하는 데 큰 도움을 줍니다.
Active.ai는 은행 및 금융 기관을 위해 특별히 만들어진 마케팅 자동화 플랫폼입니다. 메시징, 음성, 그리고 IoT 디바이스와 같은 다양한 채널을 통해 고객 학습에 머신 러닝을 도입하였습니다.
Boomtrain은 채널을 통해 실시간으로 고객 경험을 모니터링하는데 사용됩니다. 이메일, 모바일 푸시 알림, 온 사이트 및 인 앱을 통해 마케팅 캠페인을 자동화할 수 있습니다. 또한 동작, 정서 및 기본 설정을 기반으로 고유한 사용자 그래프를 만들고 각 고객의 통합 보기를 분석할 수 있습니다.
Brightpearl은 위 소프트웨어와 달리 단일 시스템에 옴니 채널 리테일러(온라인 및 오프라인) 환경을 제공합니다. 고객 인사이트를 확보하고 재고 및 주문 관리를 도와 고객 만족도를 향상시킵니다.
4. 풍부한 시각적 미학
브랜드 홍보에 관한 한, ‘표지로 책을 판단하지 말라’는 말은 아무 의미가 없습니다. 보여지는 것이 바로 여러분들이 얻게 되는 것입니다. 시각적 미학은 바로 이 마케팅 게임의 이름입니다.
일반적으로 마케팅 자동화는 대량 이메일 발송, 소셜 미디어를 통해 시각적 이미지를 보내는 데 사용됩니다. 그러나 이것들은 여러분의 이미지가 얼마나 성과를 거두고 있는지 알려주지 않습니다.
‘이것이 바로 인공지능이 등장하는 지점입니다. 더 많은 시각적 콘텐츠를 얻는데 도움이 되는 분석 기능을 제공합니다’
사람들이 텍스트에서 벗어나 시각적으로 커뮤니케이션하고 있는 세상에서 이미지 인식 소프트웨어는 마케터들 사이에서 좋은 위치를 찾았습니다.
예를 들어, 수많은 사진을 큐레이션하는 것은 지루하고 시간이 오래 걸리는 작업이였지만 고급 인공지능 기술을 활용하면 불과 몇 초만에 수 백 만장의 사진을 검토할 수 있습니다. 이를 통해 크게 노력을 들이지 않고도 브랜드의 시각적 스타일에 가장 잘 맞는 이미지를 찾을 수 있을 것입니다.
시각적 마케팅을 위한 마케팅 자동화 플로우
Planorama는 리테일 마케터가 매장 사진에서 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 도움을 주는 이미지 인식 솔루션입니다. 다른 형태의 이미지를 기반으로 문서를 자동화합니다. 이 보고서는 매장 레이아웃, 공간 계획 및 선반 배열 등을 계획하는 데 사용되며 기본적으로 매장의 시각적 미학을 향상시켜 줍니다.
Clarifai는 마케팅 담당자가 이미지로 된 권장사항을 실시간으로 자동화하는 데 도움이 되는 강력한 이미지 및 영상 인식 소프트웨어입니다. 부적절한 콘텐츠를 식별하고 신고하여 온라인 커뮤니티를 관리하고 보호하시기 바랍니다.
IBM Watson Visual Recognition를 사용하면 즉시 이미지를 태그 걸 수 있습니다. 소셜미디어 영역에서는 노출을 증가시키는 데 도움이 됩니다. 또한 인플루언서 마케팅 활동을 자동화하는 데 도움이 되는데요, 인플루언서가 브랜드에 대해 언급하는 이미지나 영상을 업로드하는 순간 자동으로 해당 게시물에 태그를 겁니다.
Amazon Rekognition은 Amazon 웹 서비스의 시각적 인식 소프트웨어입니다. 고급 인공 지능 기술로 구현되며 얼굴 인식과 함께 물체나 장면에 대한 상세한 분석을 제공합니다. 뿐만 아니라 인구 통계학적 데이터를 수집하는 마케팅 옥외 광고판도 제작이 가능합니다.
Google Cloud Vision API는 이미지 콘텐츠를 이해하는 데 도움을 줍니다. 마케팅 담당자는 이를 활용하여 이미지의 정서 분석을 매핑하는 시나리오를 만들 수 있습니다. 이미지에 정보가 있으면 인공지능이 이미지 메타 태그를 자동으로 겁니다.
5. 우수한 품질의 리드 발굴하기
리드 생성은 일반적으로 인구학적 통계나 직무, 그리고 해당 업종 등의 고객 프로파일링을 기반으로 합니다. 그러나 인공지능은 가장 최고의 잠재 고객이 누구인지 알려주고 이들에게 마케팅 자동화 노력을 집중할 수 있도록 합니다.
‘현재 고객과 고객이 될 만한 이들을 비교함으로써, 인공지능은 자동으로 잠재 고객 리스트를 작성하게 되고 누가 가장 최고의 잠재 고객이 될지 알려줍니다’
인공지능은 아웃바운드 마케터들에게 자동으로 니즈를 생성하여 지속적으로 전달합니다. 이러한 리드는 세일즈 파이프 라인에도 자동으로 공급될 수 있으며 팀은 각 잠재 고객에 대한 자세한 프로파일을 보유하게 됩니다.
리드 생성 이외에도 인공지능은 리드 육성에도 도움을 줍니다. 실구매 고객으로 리드를 전환하기 위해 마케터들이 해야 할 모든 것들을 가장 최상의 방법으로 실행하는 것이죠. 아래는 인공지능을 사용하는 리드 육성 사례들입니다.
세그먼트된 리스트를 이해합니다. 리드에 대한 세부적인 프로파일링 데이터를 제공받더라도 이를 잘 이해해야 합니다.
원하는 것을 찾아라. 인공지능은 여러분이 원하는 데이터를 찾아주지만, 어떤 데이터를 찾을지는 마케터 본인이 결정해야 하는 부분입니다.
구매에 대해 이야기하고 싶은 리드를 찾아라. 리드 중 거의 5~10%가 전환에 실패하는 주요한 이유는 그들이 진심으로 구매에 관심이 없기 때문입니다. 영업 담당자와 연결되는 것에 관심이 있는 리드는 전환 가능성도 높기 때문에 빨리 영업팀으로 넘겨야 합니다.
리드 생성 및 리드 육성을 위한 마케팅 자동화 플로우
리드 생성 및 리드 육성을 위한 마케팅 자동화 플로우
Growbots는 효율적인 인공지능으로 잠재 고객들을 자동화합니다. 마케터의 요구 사항에 따라 이 플랫폼은 15개의 다른 소스에서 30초 이내에 데이터 베이스를 검색하는데, 이는 잠재 고객 리스트가 순식간에 풍부해진다는 것을 의미합니다. 모든 잠재 고객에게 전자 메일을 예약하고 이메일 마케팅 성과를 자동으로 분석하기도 합니다.
Conversica는 구매 의도가 있는 잠재 고객이 누구인지 식별하는 데 도움을 줍니다. 영업팀은 자동화된 이메일 마케팅으로 전환 가능성을 높일 수가 있습니다.
Creative Guerilla는 잠재 고객들이 자동 응답 이메일을 받는 것을 싫어한다는 것을 잘 알고 있습니다. 사용자가 관심을 보이면 5분에서 24시간 이내에 이메일이 전송됩니다.
Fuse Machines는 리드 생성을 자동화할 뿐만 아니라 동시에 그 리드 퀄리티까지 측정합니다. 또한 그들이 세일즈 퍼널 단계 중 어디에 위치하고 있는지에 따라 관련 이메일 콘텐츠를 설계하기도 합니다.
Infusionsoft는 강력한 CRM 플랫폼을 제공함과 동시에 리드 관리에 도움을 줍니다. 각 리드가 어느 단계에 있는지에 대한 데이터를 제공하므로 사용자와 더욱 잘 커뮤니케이션할 수 있습니다. 세일즈 파이프 라인을 커스터마이징하고, 판매할 리드를 조직하고, 관련 후속 작업을 팔로업해줍니다.
결론
인공지능 기술 없이 마케팅 자동화를 하는 것은 마치 음악 없이 춤을 추는 것과 같습니다. 물론 작동은 되겠지만 우리에게 마법 같은 성과를 안겨주지는 못 할 것입니다. 우수한 인공지능 기술은 마케팅 담당자가 자동화 작업에서 더 많은 것을 얻도록 도와줄 수 있습니다.
아래는 마케팅 담당자가 인공지능을 효과적으로 적용할 수 있는 다양한 영역을 이해하는데 도움이 됩니다.
콘텐츠를 확장하기 위해 Natural Language Generation(자연어 생성, NLG)을 사용합니다.
인공지능을 사용하면 실제 고객이 누구인지 알 수 있습니다.
인공지능은 시각적 콘텐츠를 최대한 활용하는데 도움이 되는 분석 기능을 제공합니다.
잠재 고객 리스트를 자동으로 구축하고 누가 가장 적합한 고객인지 확인해 줍니다.
*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
*취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.
CRM, 즉 고객관계관리(Customer Relationship Management)는 업계에서 오랫동안 일해온 전문가들도 명확한 정의와 방법론이 분분할 정도로 다양하고 많은 변화를 거치고 있는 분야로 알려져 있습니다. 오늘은 이 분야에 처음 입문하는 초심자들을 위해 간략히 그 정의와 가이드를 정리하려고 합니다.
사실 명확히 합의된 정의는 없지만, 일반적으로 CRM은 조직이 고객과의 쌍방향 인터렉션을 생성할 수 있게 하는 그 모든 운영 프로세스와 방법론, 그리고 관련 기술(소프트웨어)들을 통들어 지칭하는 용어입니다. 그렇게 함으로써 현재 혹은 잠재 고객(Potential Customers)들의 니즈(Needs)와 원츠(Wants), 그리고 구매 행동들을 더욱 잘 이해하고 예측할 수 있게 됩니다.
다시 말해, 고객 성향이나 취향을 먼저 파악한 뒤 이를 토대로 고객이 원하는 제품을 만들고 마케팅 전략을 개발하는 것인데, 세일즈, 마케팅, 그리고 고객 서비스 등, 고객 접점에 있는 이 3 가지의 기능은 CRM 프레임 안에서 운영되어집니다. 제품 피드백이든, 구매 행동이든 CRM 시스템을 통해 들어오는 새로운 정보들을 수집함과 동시에, 고객 만족도를 극대화하기 위해 데이터베이스로부터 온 정보를 분석 및 정리하게 됩니다.
명확히 순수한 CRM이 무엇이냐를 정의하는 것은 업계에서 많은 혼란이 있을 수 있습니다. 아무래도 가장 큰 이유는 그 동안 CRM 분야에 너무나도 많은 발전과 변화가 있어왔기 때문이죠. CRM의 범위를 아주 작게 설명하자면 서드파티 벤더사들이 개발한 다양한 CRM 소프트웨어가 될 수도 있을 것입니다.
짧은 시간 동안, CRM의 컨셉은 다양해졌고 그 만큼 CRM의 정의 또한 불명확하고 혼란의 중심에 서있었습니다. 사실 수많은 CRM 소프트웨어 개발사들이 자신들의 제품에 맞춰 CRM의 개념과 방법론을 정의하려 시도하고 있는 것이 이 논쟁의 가장 큰 이유겠지요. 하지만 CRM의 컨셉은 아주 간단합니다.
성공적인 기업은 고객 중심으로 비즈니스를 구축합니다. 그들은 특히 가장 가치있는 고객이 누구인지 잘 알고 있고, 그들의 니즈와 구매 습관에 대한 이해도가 높습니다. 그들은 그들의 제품에 타깃하고 고객과의 인터렉션을 맞춤화합니다. 그들은 완전 고객 지향적인 관점으로모든 고객 접점 포인트에 걸쳐 최상의 고객 가치와 탁월한 고객 경험을 전달하려 노력하고 있습니다. 필연적으로 이것은 CRM이 단순히 기술이 아니라 고객 중심의 비즈니스 전략에 관한 것임을 말해주고 있습니다.
CRM 시작하기
CRM을 시작하는 단계가 점점 CRM 시스템 실행에 있어서 가장 어려운 부분이 되어가고 있습니다. CRM 프로젝트를 시작할 때 가장 고려해야 할 부분이 바로 어떻게 CRM을 시작하느냐 입니다. 목표를 설정하는 것에서부터, KPI 개발, 비즈니스 평가의 수행, 계획 실행, 잠재적인 위험 기타 등이 있습니다.
전례 없이 권력과 선택이 고객에게로 이동하고 있고 대부분의 상황에서 제품과 서비스의 상품화를 이끕니다. 이러한 상황에서 제품의 퀄리티와 기능이 주어지고, 많은 산업들은 강력한 경쟁 우위를 제공하지 않음에 따라 매우 세분화되었습니다. 기업은 치열한 상품 시장에서 근거한 가격을 기초로 경쟁을 펼칠 것인지, 뛰어난 가치 제안을 통한 고객과의 관계 구축을 중심으로 할 것인지 선택해야 할 것입니다.
비즈니스에 적합한 CRM 소프트웨어를 어떻게 선택하십니까? 당신의 부서가 필요한 고객 정보는 어떠한 것입니까? 회사 내 각 부서 별로 고객 정보가 분산되어 각기 따로 관리되고 있지 않나요? 최근 더욱 향상된 CRM 소프트웨어들은 고객 정보를 통합적으로 관리하여 어느 부서에도 필요한 데이터를 제공할 것입니다.
클라우드 컴퓨팅이라는 용어는 갈수록 익숙한 단어가 되어가고 있죠. 하지만 클라우드 컴퓨팅이 CRM에 있어서 어떤 의미를 갖고 왜 중요한지 정확히 아시나요? 위의 Stuart Lauchlan가 작성한 가이드를 통해 클라우드 상에서 CRM을 진행하는 방법에 대해 확인해보세요.
많은 기업들이 너도나도 CRM 기술을 도입하고 있지만 많은 프로젝트들이 실패와 좌절을 맛보고 있는게 현실입니다. 최근 조사에 따르면, CRM 도입에 있어서 54% 더 많은 예산이 들어가고 있고 예상했던 것보다 84% 더 늦어지고 있다고 합니다. CRM 시스템 도입에 있어서 먼저 고려해야 할 요소들을 소개합니다.
성공적인 SaaS(Software as a Service) CRM 토대를 구축하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 회사 내부에 CRM SaaS 솔루션을 구현하고 관리하거나 혹은 전문적인 외부 업체를 통해 서비스를 제공받아 성공적인 구현 및 시스템 통합을 이룬 사례들을 소개합니다.
I-CRM(Internal CRM)의 구현은 다양한 부서에서 프로세스와 지식이 공동으로 성장하는 것을 목표로 해야 합니다. IT 관리는 IT 직원들이 비즈니스를 이해함과 동시에 조직 내 다른 모든 직원들의 요구 사항을 모두 알 수 있어야 합니다. 또한 관리자 지급의 임원들이 IT에 대한 이해도를 높여야 할 것입니다.
이상적으로, 기업들은 잠재 모바일 CRM 어플리케이션 도입 이전에 과연 그 시스템이 비즈니스에 적합한지, 보다 나은 분석을 가능케 하는지 검토해야 합니다. 그러나 현실적으로 기업들은 사무실 밖에서 고객 데이터에 접근해야 할 필요가 있는 직원들이 원하는 대로 최대한 빨리 CRM 시스템을 구축하고 싶어합니다. 모바일 CRM 도입에 있어서 보다 효과적이고 성공으로 이끄는 방법들을 소개합니다.
글로벌 경기 침체에 직면한 기업들은 모두 기존의 고객들을 계속 유지함과 동시에 신규 고객을 설득해 끌어와야 하는 과제를 안고 있습니다. 이 싸움에서 가장 중요한 인력은 판매 사원과 A/S 기술자입니다. 고객과 직접 대면하는 최전선에 있는 서비스 인력으로서, 모바일 CRM을 통해 제공할 수 있는 경쟁 우위 가치를 소개합니다.
*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
*취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.
