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  • B2B 인텐트 마케팅을 위한 입문 가이드

    B2B 인텐트 마케팅을 위한 입문 가이드

    B2B 인텐트 마케팅을 위한 입문 가이드

    (참조자료: The beginners’ guide to Intent data)

    세 자리 매출 성장률?

    클릭당 비용 79% 절감?

    클릭률 300% 증가?

    미팅 성사율이 300% 이상 증가했나요?

    이 글을 읽고 있는 마케터 대부분은 지금쯤 인텐트 데이터에 대해 들어보셨을 것이고, 인텐트 데이터를 통해 얻을 수 있는 놀라운 결과를 보셨을 텐데, 과연 인텐트 데이터란 무엇인지 아시나요? 그리고 어떻게 사용하고, 이것이 쿠키와 어떻게 다른지 정확히 아시나요?

    B2B 영업 또는 마케팅 분야에 종사하는 분이라면 본 가이드가 도움이 될 것입니다!

    본 글에서는 다음과 같은 내용들을 다룰 예정입니다.

    • B2B 인텐트 데이터란 무엇인가요?
    • 인텐트 데이터는 구매 의도와 구매 준비 여부를 어떻게 보여줄까요?
    • 인텐트 데이터에는 어떤 유형이 있으며, 마케팅 자동화 플랫폼에서 인텐트 데이터를 어떻게 사용할 수 있나요?
    • B2B 마케팅 캠페인을 시작할 때 인텐트 데이터로 시작하는 가장 좋은 팁과 요령은 무엇인가요?

    인텐트 데이터(Intent Data)란?

    B2B 인텐트 데이터는 잠재 구매자가 다음 구매를 위해 웹을 탐색할 때 남기는 디지털 빵 부스러기의 흔적이라 할 수 있습니다. 구매자가 온라인에서 솔루션을 찾기 위해 적극적으로 분석하는 시기와 그들이 소비하는 웹 콘텐츠를 기반으로 어떤 제품이나 서비스에 관심이 있는지(구매 의도라고도 함) 알려줍니다.

    이제 구체적인 내용을 알았으니, 큰 규모의 구매를 하는 방법에 대해 잠시 생각해 보겠습니다. 뒷마당에 새로 설치할 지상 수영장을 구매하려고 한다고 가정해 봅시다. ⛱

    보통은 영업 담당자에게 바로 전화를 걸지는 않습니다. 이 시점에서는 어떤 질문을 해야 할지도 모릅니다;

    따라서 특정 수영장 영업사원에게 연락하기 전에 Google에 접속하여 동영상을 보고, 리뷰를 확인하고, 블로그와 기사를 읽으며 원하는 제품과 설치 업체를 좁히기 시작합니다.

    B2B 구매자도 다르지 않습니다. 다른 것이 있다면 수영장 대신 SaaS 솔루션을 구입하는 것뿐입니다.

    예를 들어, 기업에서 새로운 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼을 도입하고자 할 때 바로 영업팀에 연락하는 것은 아닙니다;

    그 대신 관련 업계 기사를 읽고, 업계에서 추천받은 다양한 솔루션들을 비교하고, 웹사이트와 기타 여러 소스를 통해 자세히 조사하기 시작합니다. 실제로 에 따르면 B2B 구매자의 70%가 영업 담당자에게 연락하기 전에 어느 정도 자사의 니즈를 완전히 정의하는 것으로 나타났습니다.

    인텐트 데이터는 잠재 구매자가 제품 조사 여정에서 여러 사이트에서 콘텐츠를 소비할 때 남기는 모든 디지털 빵 부스러기의 구조화된 모음입니다.

    구매자 인텐트 데이터의 두 가지 소스

    인텐트 데이터는 크게 퍼스트 파티와 써드 파티, 이렇게 크게 두 가지 유형으로 제공됩니다.

    자세한 내용은 다음과 같습니다:

    퍼스트 파티 인텐트 데이터는 자사의 마케팅 활동과 디지털 에셋에서 직접 가져옵니다.

    누군가 광고를 클릭하거나 이메일에 포함된 링크를 탭하거나 웹사이트를 방문하여 추적하는 경우, 이는 퍼스트 파티 데이터에 해당합니다.

    퍼스트 파티 데이터는 소셜 캠페인, 이메일 캠페인, 그리고 웹사이트와의 사용자 인터렉션에서 기업이 직접 수집하는 데이터입니다. 각 방문자와 그 방문자들이 수행한 모든 작업에 대한 중요한 세부 정보를 실시간으로 수집할 수 있다는 점에서 매우 유용합니다.

    퍼스트 파티 데이터가 알려주지 않는 것은 잠재 고객이 우리의 디지털 에셋에서 하지 않는 99%의 시간 동안 무엇을 하고 있는지에 대한 것입니다;

    바로 이 지점에서 써드 파티 데이터가 유용합니다.

    써드 파티 인텐트 데이터는 소유하지 않은 외부 에셋이나 공간에서 수집되는 잠재 고객에 대한 정보입니다.

    잠재 고객이 경쟁사를 주시하고 있나요… 아니면 아직 솔루션을 찾지 못했나요?

    퍼스트 파티 데이터만으로는 절대 알 수 없습니다.

    써드 파티 데이터는 구매 과정에서 타깃 어카운트에 대한 보다 균형 잡힌 시각을 제공함으로써 도달 범위를 넓혀줍니다. ‘솔루션’에 관심이 있지만 아직 자사의 브랜드에 대해 들어본 적이 없는 잠재고객을 식별할 수 있습니다;

    따라서 고객이 사이트에서 전자 백서를 다운로드했는지 또는 웨비나를 시청했는지 여부를 알 수 있을 뿐만 아니라 써드 파티 데이터를 통해 이 고객이 다른 웹사이트 및 플랫폼에서 전자책을 다운로드하고, 웨비나를 시청하고, 블로그와 기사를 읽었는지 여부도 알 수 있습니다.

     

    마케팅 및 영업 팀이 인텐트 데이터를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

    물론 이 글의 서두에 소개된 통계는 인상적이지만, 실제로 마케팅 및 영업 팀이 인텐트 데이터를 사용하기 시작하는 주된 이유는 아닙니다.

    마케팅 팀이 인텐트 데이터를 통합하기 시작하는 진짜 이유는 영업과 마케팅의 효율성, 즉 ‘지속 가능한 마케팅’을 위해서입니다.

    인텐트 데이터가 없을 때

    전통적으로 영업팀은 가망성 높은 구매자가 될 수 있다는 가정 하에 타깃 고객을 대표하는 잠재 고객 목록을 만들고, 해당 잠재 고객들의 수요를 창출하기 위해 콜드 아웃리치(Cold outreach)를 시작합니다. 마케팅 팀도 비슷한 방식으로 구매 의도가 있다고 판단되는 고객들을 직접 목록으로 정리하고 별도 마케팅 프로그램을 실행합니다.

    문제는 이러한 접근 방식은 어떤 타깃 어카운트가 적극적으로 솔루션을 조사하고 가장 높은 구매 의도를 가지고 있는지에 대한 가시성을 제한할 수 있다는 것입니다. 인텐트 기반 마케팅 접근 방식, 신뢰할 수 있는 퍼스트 파티 인텐트 데이터, 주요 잠재 고객의 구매 신호에 대한 실행 가능한 인사이트가 없다면 고객 여정 전반에서 적극적인 구매자를 확보하는 것은 사실상 어렵습니다.

    또한 잘못된 잠재 고객에게 전화를 걸 때마다 적합한 잠재 고객과 대화할 수 있는 시간이 1분씩 줄어드는 기회 비용이 발생하며, 아직 관심이 없는 고객에게 전화를 걸고 메시지를 보내고 광고를 게재함으로써 이러한 잠재 고객들을 더욱 지치게 만들고 있습니다.

    인텐트 데이터를 사용하면

    퍼스트 및 써드 파티 인텐트 데이터를 함께 사용하는 기업의 경우 이 프로세스가 상당히 다르게 보입니다.

    각 리드들의 반응 수준에 따라 우선 순위가 지정된 리드 목록을 받고 각 리드가 어떤 주제에 관심이 있는지 확인할 수 있으므로 구매 의도가 가장 높은 어카운트에 보다 개인화된 아웃리치를 제공하는 데 시간과 관심을 집중할 수 있습니다.

    마찬가지로 마케터는 데이터를 기반으로 한 진정한 어카운트 기반 접근 방식을 사용하여 영업팀과 협력하고 가장 관심도 높고 가망성이 높은 어카운트에 해당 인텐트 데이터 주제와 관련된 광고를 게재할 수 있습니다.

    이 모든 것은 가망성이 낮은 어카운트에 연락하여 광고 캠페인을 제공하는 데 드는 시간과 비용을 줄이고 참여도가 높은 잠재 고객과 비즈니스를 성사시키는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 것을 의미합니다. 지속 가능한 접근 방식을 통해 마케터와 판매자는 특히 강력한 리드 스코어링 모델 및 프로그램의 실행 가능한 통찰력과 결합하여 더 적은 작업을 수행하면서도 높은 성과를 높일 수 있습니다.

    개인 정보와 데이터를 추적하는 것이 합법적인가? 

    최근 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규제가 강화되면서 사용자 개인정보 보호에 대한 감시가 더욱 강화되었습니다;

    그러나 적합한 데이터 수집과 관리 방법의 이해, 그리고 이를 가능케 하는 솔루션 등의 도입으로 현재 및 향후 예상되는 개인정보 보호법을 준수하는 것이 매우 중요합니다. 또한 위 인텐트 데이터를 충분히 활용하면서도 빠듯한 개인정보 보호법의 가이드라인을 지키는 것 또한 가능합니다.

    자, 이제 시작을 했으니 인텐트 데이터를 사용해 보겠습니다.

    B2B 마케팅에서 인텐트 데이터를 사용하는 방법

    인텐트 데이터의 몇 가지 활용 사례에 대해 대략적으로 언급했지만, 실제 활용 사례에서 인텐트 기반 영업 및 마케팅 프로세스가 어떤 모습으로 운영되는지 좀 더 구체적으로 살펴보겠습니다.

    직관적이고 역동적인 ABM 전략 구축

    모두가 어카운트 기반 마케팅(ABM) 전략을 사용한다고 주장하지만, 실제로 이를 사용하는 기업은 거의 찾기 어렵습니다. 그 이유는 기존의 도구와 전략이 ABM에 적합하지 않기 때문입니다. 간단히 말해, 일반적인 퍼널 상단에서 내려오는 리드 주도 접근 방식을 보다 퍼널 하단에서 올라가는 어카운트 기반 모델로 전환하려면 수많은 작업이 필요합니다.

    개별 잠재 고객이 제품 조사 여정에서 웹을 탐색할 때 이 활동 데이터는 수집, 집계 될 뿐만 아니라 해당 타겟 어카운트에도 매핑이 되어야 합니다. 또한 이러한 데이터는 구매 준비가 된 어카운트를 식별할 수 있게 해주기 때문에 더욱 의미 있는 데이터로도 연결됩니다.

    Gartner에 따르면 B2B 구매는 평균적으로 6~10명의 이해 관계자들로 구성되어 있기 때문에, 고객이 실제로 시장에 진입한 경우 어카운트 기반 활동이 더 많이 나타나는 것이 당연합니다.

    활동 수준에 따라 순위가 매겨지고 관심 주제와 짝을 이루는 이 어카운트 목록을 통해 마케터는 구매 가능성이 가장 높은 어카운트에 집중하고 구매 여정에 가장 도움이 되는 콘텐츠를 제공하는 등 ABM 전략을 보다 쉽게 적용하고, 즉시 생산성을 높일 수 있을 것입니다.

    고객 여정 전반에서 구매 프로세스 개인화

    어떤 어카운트에 관심이 있는지 알았다면, 정확히 어떤 것에 관심이 있을까요?

    써드 파티 인텐트 데이터를 사용하여 어카운트의 일반적인 관심 수준을 측정하는 것 외에도 각 어카운트가 현재 어떤 주제에 관심을 갖고 있는지 확인할 수 있습니다.

    앞서 논의했듯이 이해 관계자 그룹은 점점 더 커지고 있으며, 각 의사 결정권자들은 다양한 각도에서 솔루션을 평가하고 있습니다:

    • 영업팀은 해당 솔루션이 어떻게 업무를 더 쉽게 만들고, 전환을 늘리며, 판매 주기를 단축할 수 있는지 봅니다.
    • 보안팀은 위험을 초래하지 않으면서 현재 시스템에 어떻게 통합할 수 있는지 봅니다.
    • 재무 부서에서는 ROI와 투자 회수 기간을 파악하고자 합니다.

    이렇게 각기 다른 역할과 페르소나는 각각 다른 관심사와 동기를 가지고 있으므로, 모든 역할과 페르소나에게 동일한 광고를 게재하거나 이들을 모두 동일한 아웃리치로 다가가서는 안됩니다.

    어카운트에서는 어떤 인텐트 데이터 주제를 조사하고 있는지 파악하면 각 의사 결정권자의 우선순위를 직접 파악할 수 있기 때문에 구매 여정을 원활하게 하고 전체 구매 의사 결정권자들의 마음을 사로잡을 확률을 높일 수 있습니다;

    정밀한 타깃팅

    인텐트 데이터를 적절히 활용하면 광고 지출을 늘리지 않고도 광고 효과를 높일 수 있는 전용 데이터 세그먼트가 열립니다.

    광고 효과를 높이려면 자체 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 이상적인 고객 프로필(ICP)이나 기존 고객과 일치하는 타깃 오디언스를 구축하고, 여러 광고 관리자 또는 플랫폼에서 바로 양질의 써드 파티 인텐트 데이터를 사용하여 적절한 광고 타이밍을 확보하세요.

    대규모로 개인화된 콘텐츠 마케팅 제공

    잠재 고객은 구매 여정을 진행하면서 각 단계에서 특정 콘텐츠를 찾게 됩니다. 구매 여정의 시작 단계에서는 퍼널 상단에 있는 콘텐츠가 더 좋지만, 잠재 고객이 의사 결정에 가까워질수록 더 구체적이거나 기술적인 콘텐츠를 찾게 됩니다.

    인텐트 데이터는 잠재고객이 어떤 특정 주제를 조사하고 있는지 보여줌으로써 각 잠재고객이 조사 단계마다 찾고 있는 콘텐츠와 일치시킬 수 있는 수단을 제공하므로, 항상 잠재 고객들이 필요로 하는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

    이메일 마케팅 참여도 향상

    이메일은 초기 단계에서 구매 고객 참여의 49%를 유도하는 강력한 도구이지만, 현재 B2B 이메일 오픈율은 평균 약 18%에 불과하며 CTR은 이보다 훨씬 낮은 2% 정도에 불과합니다.

    즉, 오픈 및 클릭 수가 조금만 개선되어도 비즈니스에 큰 긍정적인 성장을 가져올 수 있습니다.

    잠재 고객의 활동 수준과 현재 조사 중인 콘텐츠 주제에 대해 파악하면 잠재 고객의 관심사를 파악할 수 있습니다:

    • 냉담해진 리드를 다시 활성화하여 리드가 연구 중인 주제에 대한 새로운 리소스를 보내세요.
    • 잠재 고객이 검색할 때 바로 새롭고 관련성 높은 콘텐츠(전자책, 블로그, 이벤트 등)를 제공하세요.
    • 경쟁사를 적극적으로 조사하고 있는 어카운트를 위한 맞춤형 이메일 시퀀스 구축
    • 크로스 셀링 및 업 셀링 기존 고객에게 관심을 보이는 새로운 제품을 강조하는 이메일을 보내세요.
    • 이미 응답할 가능성이 낮은 고객에게 이메일을 보내지 않도록 하여 오픈율과 CTR을 높이세요.

    인텐트 데이터를 사용하면 마케팅 캠페인의 관련성을 높이는데 도움이 될 뿐만 아니라, 마케터에게 준비해야 할 주제를 미리 알려주어 더욱 창의적이고 개인화된 마케팅을 할 수 있도록 도와줍니다.

    ABM 사각지대를 해소하고 숨겨진 영업 기회 찾기

    써드 파티 인텐트 데이터가 없으면 대부분 특정한 아웃리치나 디지털 에셋과의 인터렉션에만 의존하여 잠재 고객의 관심 수준을 파악할 수 있습니다.

    하지만 이러한 접근 방식은 몇 가지 주요 사각지대를 남길 수 있습니다.

    적극적으로 조사하고 있지만 광고를 보거나 반응하지 않은 어카운트는 어떻게 해야 할까요? 또는 경쟁사 분석을 수행하고 있지만 사이트를 방문하지 않은 어카운트는 어떻게 해야 할까요?

    퍼스트 파티 데이터만으로는 이러한 관심 있고 동기를 부여하는 어카운트를 완전히 파악할 수 없습니다!

    양질의 써드 파티 인텐트 데이터는 리서치가 이루어지는 장소(퍼블리셔 사이트, 경쟁사 사이트 등)에 관계없이 모든 리서치 활동을 추적하고 해당 보고서 또는 대시보드를 통해 이를 밝혀냄으로써 다크 퍼널을 밝히고 숨겨진 잠재 어카운트를 식별하는데 도움이 됩니다.

    즉, 이제 영업팀은 써드 파티 인텐트 데이터의 도움 없이는 놓쳤을 가망성 높은 잠재 고객에 대한 가시성을 확보할 수 있으며, 해당 고객이 어떤 주제에 관심을 갖고 있는지에 대한 인사이트도 얻을 수 있습니다.

    써드 파티 데이터에서 얻은 추가 지식을 통해 영업팀은 우선순위를 정해야 할 어카운트를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 콜드 프로스펙팅 전환을 늘리고 업셀링 기회를 식별하는 데 도움이 되는 ‘어떤 주제와 솔루션’으로 연락해야 하는지 알 수 있습니다.

    인텐트 주제 팁

    • 콜드 잠재 고객의 전환율 높이기: 그렇다면 새로운 잠재 고객에게 다가가야 합니다. 복잡한 내용을 잘라내고 그들의 관심을 끌 수 있는 말은 무엇일까요? 일반적인 스크립트를 버리세요! 인텐트 주제에 액세스하면 잠재 고객이 무엇에 관심이 있는지 파악하고 완벽한 타이밍에 정확히 원하는 내용으로 다가갈 수 있습니다! 
    • 업셀링의 새로운 기회 찾기: 과도한 판촉을 하는 영업사원을 좋아하는 사람은 아무도 없지만, 도움이 되는 영업 담당자는 누구나 좋아합니다! 인텐트 주제를 사용하면 고객이 자사가 제공하는 다른 제품(자사 또는 경쟁사의 제품)을 조사하고 있는지 확인하고 자사의 솔루션을 제시할 수 있습니다. 고객이 이미 솔루션을 찾고 있다는 것을 알 수 있으므로 업셀링이 더 쉬워지고, 이미 고객과 협력하고 있기 때문에 고객도 더 쉽게 업셀링할 수 있습니다. 모두가 윈윈하는 결과를 얻을 수 있습니다!
    • 고객 이탈 방지: 인텐트 주제는 판매하는 제품과 관련이 있어야만 하는 것은 아니며 경쟁사에 초점을 맞춘 인텐트 주제를 설정할 수도 있습니다. 경쟁사 주제에 대한 활동을 찾으면 경쟁사를 적극적으로 조사하는 신규 어카운트를 발견할 수 있으며, 현재 고객 중 전환을 고려하고 있는 고객이 있는지 알아내어 선제적으로 연락하여 고객 이탈을 방지할 수 있습니다.

    인텐트 데이터의 가장 큰 장점들을 정리하면 다음과 같습니다.

    1. 각 잠재 고객이 구매 과정에서 어느 위치에 있는지 파악하여 다음 단계에서 개인화

    2. 관심 및 구매 의도 수준별로 타깃팅 광고를 하여 마케팅 ROI 증대

    3. 현재 고객이 경쟁사를 조사하고 있는지 여부를 감지하여 고객 이탈 감소

    4. 어떤 새로운 고객이 자사의 솔루션 또는 경쟁업체를 적극적으로 조사하고 있는지 확인하여 숨겨진 파이프라인 기회 식별

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • CDP와 CRM의 역사

    CDP와 CRM의 역사

    CDP와 CRM의 역사

    (참조 자료: The History Of The CDP & CRM)

    CDP와 CRM의 역사
    CDP와 CRM의 역사

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 역사는 지난 20년 동안 여러 주요 마케팅 기술 솔루션의 진화와도 복잡하게 얽혀있습니다. 고객 데이터 관리의 진화를 추적할 수 있는 방법은 여러 가지가 있을 수 있지만, 본 주제와 가장 관련성이 높은 것은 사실 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 데이터 관리 플랫폼(DMP)의 발전일 것입니다.

    최초의 CRM

    최초의 CRM 소프트웨어인 TeleMagic은 1985년, Michael McCafferty라는 제작자가 DOS 기반으로 만들어 출시했습니다. McCafferty는 이 소프트웨어를 기능이 크게 향상된 ‘전자 롤로덱스’라고 불렀습니다. Telemagic은 단순히 고객과 잠재 고객의 연락처 정보를 저장하는 데 그치지 않고 워드 프로세서와 회계 시스템과 통합하여 영업팀이 팔로업해야 할 리드들의 우선 순위를 정할 수 있도록 도와주었습니다.

    다음으로 1987년, Conductor Software에서 원래 제조 산업을 위해 설계된 CRM 애플리케이션인 Act!입니다. 지난 35년 동안 여러 차례의 인수와 매각을 거쳐 현재까지도 사용되고 있는 Act!는 본래 “고객 연락처 정보를 저장하기 위한 디지털 롤덱스”로 소개되었습니다.

    CRM 개발의 다음 주요 이정표는 1989년 McCafferty와 친구인 Elan Susser가 5,000달러를 투자하여 GoldMine CRM을 개발한 것입니다. 1990년에 출시된 Goldmine은 연락처 정보, 캘린더, 영업 데이터, 마케팅 자동화를 하나의 플랫폼에 결합한 최초의 소프트웨어였습니다.

    고객 데이터 관리(CDM) 플랫폼의 탄생

    고객 데이터 관리(Customer Data Management, CDM) 시장은 앞서 언급한 패키지 CRM의 성공적인 출시 이후 1990년대에 들어서 공식적으로 형성되기 시작했습니다. 당시의 CDM 소프트웨어는 CRM과 마찬가지로 온프레미스 형태였으며 특정 회사나 부서에만 한정되어 사용되었습니다. 그러나 1990년대 말, Microsoft가 Outlook을 출시하고 다른 주요 업계 소프트웨어 회사들이 자체 제품을 출시하게 되면서 시장에 공식적으로 진입했습니다.

    그러다가 1999년에 Salesforce가 최초의 소프트웨어 구독 모델을 출시하여 기존의 온프레미스 솔루션을 뒤엎었습니다. 이로 인해 클라우드에서 조직을 위해 소프트웨어를 호스팅하는 애플리케이션 서비스 공급업체(ASP)라는 새로운 분야가 생겨났고, IT 부서에서 내부적으로 소프트웨어를 배포하고 지원할 필요가 없어졌습니다. 결국 자체 아키텍처를 갖춘 이러한 ASP는 2007년경에 기업이 고객 데이터에 온디맨드 방식으로 액세스할 수 있게 된 SaaS(Software-as-a-service) 솔루션으로 대체되었습니다.

    그러나 많은 고객들이 초창기 CRM과 데이터 관리 시스템의 과장된 약속에 실망하고 그 결과에 실망하는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. Gartner에 따르면 2006년에는 전체 CRM 구축의 50% 이상이 실패한 것으로 확인되었습니다.

    모든 것들을 상호 연결시키다

    당시 대부분의 고객 데이터베이스는 해당 공급업체의 소프트웨어 애플리케이션만을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 때문에 고객 데이터베이스는 기술 스택의 다른 레이어와 쉽게 상호 연결되거나 상호 운용될 수 없었습니다. 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 쉽게 이동할 수 없었기 때문에 비즈니스 성과를 향상시키는데 활용할 수 없었습니다.

    이러한 한계로 인해 많은 서비스 공급업체들이 고객 데이터베이스에 고급 통합 도구(API)를 추가하고 이를 현재의 고객 데이터 플랫폼(CDP)으로 전환시키기로 결정했습니다.

    처음부터 CDP에 API가 내장되어 있기 때문에 CRM과 같은 다른 데이터베이스는 물론 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 디지털 에셋 관리 솔루션(DAM)과 같은 다른 마테크(Martech) 플랫폼에 쉽게 연결하여 고객 경험을 향상시키는데 큰 영향을 미칠 수 있었습니다. 많은 웹 분석 및 태그 관리 공급업체들도 기존 소프트웨어 애플리케이션의 브랜드를 변경하고 이를 CDP로 포지셔닝했습니다.

    데이터 관리 플랫폼(DMP)의 등장

    DMP(Data Managment Platform)는 2000년대 처음 개발되어 기업이 광고 집행을 위한 익명의 고객 프로필을 구축하는 데 사용할 수 있는 고객 데이터를 수집, 구성 그리고 활성화할 수 있도록 지원해주는 플랫폼입니다. DMP는 이러한 고객 데이터를 애드 익스체인지(Ad exchanges) DSP(Demand side platforms), SSP(Supply side platforms)에 제공하여 타케팅과 개인화의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 만들어졌습니다. DMP는 데이터를 패키징하고 재패키징하는 데 중점을 둡니다.

    DMP의 문제점은 주로 광고 네트워크에 익명의 프로필을 제공하는 데 중점을 두었기 때문에 알려진 데이터를 효과적으로 처리하지 못하고 장기간에 걸쳐 데이터를 저장할 수 없다는 것입니다. DMP는 처음부터 다른 마테크 스택 플랫폼과 쉽게 통합되도록 설계되었으며, IT 팀이 관리 및 제어했습니다. 마케터들은 일상적인 활동에서 고객 중심의 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 이러한 DMP가 절실히 필요했습니다.

    세분화되는 마테크 플랫폼

    2010년대 초반, 마케팅 소프트웨어 기술 환경은 SaaS를 통해 제공되는 CRM과 DMP와 같은 전문 솔루션들으로 인해 더욱 세분화되고 있었습니다. 기업들은 이러한 마케팅 기술 스택에 최대 100개의 서로 다른 도구들을 사용하고 있었습니다.

    이러한 모든 새로운 솔루션은 모바일 사용의 급증, 소셜 미디어의 급격한 부상, 디지털 네이티브의 웹에 익숙한 MZ 세대 등 소비자 행동의 변화에 따른 반응이었습니다. 이러한 새로운 사용자 데이터를 모두 취합하고 정제하여 모든 측정 기준(Dimensions)과 속성(Attributes)을 가진 단일 고객 뷰(Single customer view)로 통합시켜 단일 고객 식별자로 통합시킬 수 있는 기회는 매우 중요했습니다.

    2013: CDP의 해

    고객 데이터 플랫폼(CDP)이라는 용어는 2013년, David Raab의 블로그 게시물을 통해 처음 알려졌습니다.

    “점들을 연결하는 데는 시간이 좀 걸렸지만, 이제 새로운 유형의 소프트웨어가 등장할 것이라고 확신합니다. 이러한 시스템은 여러 소스에서 고객 데이터를 수집하고, 동일한 개인과 관련된 모든 정보를 통합시키고, 이렇게 통합된 데이터베이스에 대해 예측 분석을 수행하고, 그 결과를 사용하여 여러 채널에서 마케팅 처리를 안내합니다.”라고 그는 말했습니다.

    “새로운 시스템은 영업, 고객 서비스, 온라인 광고, POS, 기타 모든 고객 대면 시스템에도 활용할 수 있습니다. 저는 이 개념을 ‘고객 데이터 플랫폼’이라고 명명하겠습니다.”

    Raab은 2013년 9월에 11개의 시스템을 프로파일링한 고객 데이터 플랫폼에 관한 업계 최초의 보고서를 발표했습니다. CDP 카테고리에 대한 관심이 급격히 증가하기 시작한 것은 2016년에 CDP가 가트너 하이프 사이클에 처음 등장하고 고객 데이터 플랫폼 연구소가 설립되면서부터입니다. 이 연구소의 목적은 잠재 사용자, 테크 기업, 미디어 등에게 CDP 카테고리에 대해 설명하는 것입니다.

    CDP 시스템은 마케터에게 이전의 데이터 관리 도구가 제공할 수 없었던 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. CDP는 CRM과 DMP 시스템 모두에서 데이터를 수집함과 동시에 두 시스템으로 데이터를 주고 받을 수 있습니다. 또한 CDP는 보다 광범위하고 중앙 집중화된 고객 데이터 관리 솔루션으로, 다른 플랫폼과 함께 작동하여 고객을 확보하고, 연결하고, 참여시키고, 향후 관계를 관리하도록 설계되었습니다.

    CDP의 현재와 미래

    2013년에 처음 등장한 이후 CDP는 많은 발전을 거듭해 왔으며, 이제는 GartnerForrester와 같은 분석 기관의 관심과 찬사를 받으며 확고하게 하나의 카테고리로서 시장에서 자리 잡았습니다.

    오늘 날 전 세계 고객 데이터 플랫폼 시장 규모는 2027년까지 205억 달러에 달할 것으로 예상되며, 34%의 시장 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

    서로 다른 소스로부터 고객 데이터를 수집하고 통합하기 위한 중앙 집중식 데이터 플랫폼으로 시작된 CDP는 이제 마테크 스택의 핵심 요소 역할을 하는 올인원 데이터 관리 솔루션으로 성장했습니다.

    이제 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 예측 세분화와 분석, 예측 스코어링, 예측 모델링이 가능한 최첨단 인공 지능 및 머신 러닝 기능이 탑재되어 있습니다. 기타 최신 기능으로는 고객 여정 관리, 여정 최적화, 리타겟팅, 유사 타깃 모델링, 마케팅 자동화 기능 등이 있습니다.

    또한, 고객 데이터를 중앙에서 관리하기 때문에 GDPR이나 CCPA와 같은 새로운 개인정보 보호 규정을 준수해야 하는 기업에게 CDP는 표준 이슈가 되었습니다. 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 이미 내장된 개인정보 보호 관리 기능은 데이터 관리 플랫폼(DMP)에는 아직 없습니다.

    지난 10년 동안 CDP는 중앙 데이터 관리 솔루션을 고려하는 기업들에게 각광을 받아왔습니다. 물론 모든 애플리케이션이나 시나리오에 적합하지 않을 수 있으며 CRM이나 DMP와 같은 다른 데이터 관리 플랫폼과 함께 사용할 수도 있지만, 통합된 고객 데이터 프로필의 중앙 집중식 소스로서 나머지 기술 스택에 정보를 제공하는 역할을 합니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 2022년 마케팅 자동화 트렌드 9가지

    2022년 마케팅 자동화 트렌드 9가지

    2022년 마케팅 자동화 트렌드 9가지

    (참조 자료: 9 Marketing Automation Trends for 2022 to Increase Your ROI)

    마케팅 자동화는 마케터의 시간과 비용을 절약하는데 있어서 매우 중요한 요소입니다. 간단한 프로세스를 자동화할 수 있으면 팀이 보다 중요한 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.

    어떤 마케팅 자동화 전략이 마케팅 전략의 효과를 더욱 극대화시킬까요?

    마케팅 캠페인 자동화를 최대한 활용하기 위해서는 최신 마케팅 자동화 트렌드에 대해서는 알고 있어야 합니다.

    이 페이지에서는 캠페인을 한 단계 끌어올리는데 활용할 수 있는 2022년 마케팅 자동화 트렌드 9가지를 소개합니다.

    1. 사용자 데이터 품질(User quality data)

    데이터 품질은 2022년 마케팅의 가장 중요한 요소입니다.

    디지털 마케팅 전략이 모든 사용자 대비 타깃 고객에게 효과가 있었는지 알고 싶을 것입니다. 이 데이터가 없으면 사이트의 디자인, 콜투액션(CTA) 및 문구에 대한 결정을 정확한 정보에 입각하여 내릴 수가 없습니다.

    마케팅 자동화 트렌드가 높아지고 있는 것도 이 때문입니다.

    예를 들어, 비즈니스가 자동으로 잠재 고객에 대한 점수를 매길 수 있다면 어떻게 될까요? 이 정보는 영업팀과 마케팅팀에 엄청난 영향을 줄 것입니다. 이를 통해 기업은 품질이 검증된 리드에 노력과 분석을 집중할 것입니다.

    또한 마케팅과 관련하여 데이터에 기반한 결정을 내릴 수가 있습니다. 사이트의 디자인, CTA와 문구 등은 검증된 리드들에게 맞게 최적화됩니다. 이를 통해 전환율이 높아지면 더 많은 잠재고객과 영업기회를 창출할 수 있습니다.

    하지만 이러한 마케팅 자동화 트렌드를 비즈니스에 어떻게 접목시킬 수 있을까요?

    • 마케팅 채널과 그 데이터를 마케팅 퍼널 하단에 기여 가능
    • 마케팅 데이터를 영업팀과 공유
    • 검증된 리드가 있는 고객 여정 단계 파악
    • 비즈니스의 CRM에 통합

    2. 퍼널에 최적화된 콘텐츠

    마케팅 자동화는 개인화와 자동화의 장점을 모두 포함합니다. 마케팅 자동화 기능을 통해 기업은 잠재 고객들의 가진 문제점, 업종, 그리고 목표에 따라서 그들을 위한 맞춤화된 경험을 만들 수 있습니다.

    그러나 이러한 마케팅 퍼널의 이점을 최대한 활용하려면 각 퍼널에 최적화된 콘텐츠를 만들어야 합니다. 이 콘텐츠는 구매 여정의 각 단계에서 타깃 고객들이 갖게 되는 의문점들과 문제점들에 포커스하고 있습니다.

    이제 이러한 자동화 마케팅 트렌드를 적극 활용해보세요. 아래와 같은 일들로 우선 시작할 수 있습니다.

    • 영업팀으로부터 리드들의 일반적인 질문에 대해 이야기 듣기
    • 고객의 일반적인 질문들에 대해 고객 지원팀의 이야기 듣기
    • 마케팅 퍼널 상단, 중간, 하단에 대한 각각에 맞는 콘텐츠 주제 잡기
    • 경쟁사가 고객들과 인터렉션하기 위해 사용하고 있는 콘텐츠 유형 파악하기
    • 작성, 편집, 배포 등에 이르는 콘텐츠 제작 단계 진행하기

    블로그를 작성하든, 영상을 촬영하든, 콘텐츠 제작은 시간이 많이 걸리는 작업임을 잊지 마시기 바랍니다.

    3. 머신러닝과 인공지능(Machine learning and artificial intelligence)

    머신러닝과 인공지능은 마케팅 자동화의 미래에서 매우 중요한 기술입니다. 만약 이 마케팅 게임에서 최고가 되고 싶다면, 더 나은 마케팅 캠페인을 진행하기 위해 이 머신러닝 기술에 투자할 필요가 있습니다.

    머신러닝과 AI를 통해 미래에 그들을 위해 더 나은 캠페인을 개발하는데 도움이 되는 잠재 고객들에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 머신러닝 기술을 통해서는 잠재고객들과 그들의 행동 데이터를 수집할 수 있으며, 자동화는 이러한 데이터를 용도에 따라 정렬할 수 있습니다.

    이 정보를 활용하여 잠재 고객들의 관심을 끌고 그들을 즐겁게 만드는 강력한 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 또한 그들에게 어필할 수 있는 매력적이고 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있게 해줍니다.

    2022년 마케팅 자동화로 성공을 거두고 싶다면 머신러닝과 AI를 자동화 소프트웨어와 연동하여 캠페인 효과를 극대화할 필요가 있습니다.

    4. 개인화된 콘텐츠(Personalized content)

    2022년에 필수적인 마케팅 트렌드 중 하나가 바로 개인화된 콘텐츠입니다. 이메일에 받는 고객의 이름을 추가하는 방식으로 그들의 경험을 개인화하는 정도로는 충분치 않습니다. 고객들은 점점 더 많은 것들을 원하고 있고 마케팅 자동화의 미래는 개인화된 콘텐츠에 집중되고 있습니다.

    개인화된 콘텐츠를 통해 잠재 고객들의 특정 행동과 그들의 선호 제품에 집중하여 타깃팅할 수 있습니다. 머신러닝과 인공지능을 통해 잠재 고객들을 알게 되고 도움이 되는 정보들을 종합할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 자동화된 고객 프로파일을 생성할 수 있습니다.

    이러한 고객 프로필에는 소셜 리스닝, 온사이트 행동 등에서 수집한 정보들이 포함되어 있습니다. 그들의 선호 제품과 구매 습관을 파악하기 위해 그 정보를 모을 수 있습니다. 그런 다음 고객들의 관심사에 맞는 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

    이러한 마케팅 자동화 트렌드를 통해 사용자의 관심사에 따라 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 적합한 시기에 적합한 콘텐츠를 제공하여 그들이 구매 고객으로 전환되게 만들 수 있습니다.

    강력한 마케팅 자동화 전략을 구사하고 싶다면 타깃 고객의 관심사에 기반한 개인화된 콘텐츠 제작이 필수입니다.

    5. 챗봇(Chatbots)

    만약 아직 챗봇을 사용하지 않고 있다면, 2022년 최고의 마케팅 트렌드 중 하나를 놓치고 있는 것입니다. 챗봇은 고객 서비스와 참여도를 높이는 중요한 역할을 합니다. 챗봇을 사용하면 손가락 하나 까딱하지 않고 고객과 인터렉션하면서 관계를 구축할 수 있습니다.

    챗봇은 특히 마케팅 자동화에 있어서 필수적인 부분인데, 그 이유는 챗봇이 기업의 리소스와 시간을 절약해주는데 도움을 주기 때문입니다. 웹사이트나 소셜미디어에 올라오는 모든 질문을 일일히 답변하는 대신에 챗봇을 통해서 간단한 질문들에 답변이 가능하기 때문입니다.

    하루에 여러차례 반복적으로 받는 고객 질문들에 대해서 생각해보세요. 그리고 이 질문들을 대신 처리해줄 수 있는 누군가가 있다고 상상해보세요. 더 복잡하고 어려운 질문에만 잠시 시간을 내서 답변을 하면 됩니다. 그리고 이러한 상황을 챗봇은 현실로 만들어줄 수 있습니다.

    2022년, 챗봇은 비즈니스와 고객과의 관계 구축을 하는데 큰 역할을 할 것입니다. 고객들을 더 잘 돕고 그들과 더 나은 관계를 구축할 수 있도록 도와줄 것입니다.

    6. 소셜미디어 마케팅 자동화(Automated social media marketing)

    자동화된 소셜미디어 마케팅은 소셜미디어의 장점을 활용하고자 하는 기업들에게 2022년 최고의 마케팅 트렌드 중 하나입니다.

    소셜미디어 사용은 매년 계속 꾸준히 증가하고 있습니다. 지난 해 소셜미디어 인구는 34억명으로 전년 대비 9% 증가했습니다. 이 숫자는 더 많은 사람들이 소셜미디어 네트워크에 접근할수록 증가할 것입니다.

    더 많은 사람들이 소셜미디어에 참여함에 따라 이 플랫폼은 잠재 고객을 참여시키고 해당 브랜드에 더욱 친숙하게 만드는 메인 장소가 될 것입니다. 브랜드 이미지를 더욱 친숙하게 만들기 위해서는 꾸준히 콘텐츠를 올려야 합니다.

    자동화된 소셜미디어 마케팅을 통해 몇 주 전에 미리 게시물을 작성하고 특정 날짜와 시간에 올라갈 수 있도록 미리 예약할 수 있습니다. HootsuiteBuffer와 같은 도구를 사용하면 한 달 치의 컨텐츠를 쉽게 예약하고 전반적인 캠페인 성과를 쉽게 측정하고 모니터링할 수 있습니다.

    또한 소셜미디어 마케팅 프로세스를 자동화하면 그만큼 마케터의 리소스와 시간을 절감시키게 하고 더 중요한 다른 프로젝트에 집중할 수 있도록 합니다. 강력한 마케팅 자동화 전략을 구사하고 싶다면 우선 소셜미디어 마케팅을 자동화하는 것부터 시작하세요.

    7. 개인화된 이메일 자동화(ersonalized email automation)

    2022년 마케팅 트렌드들을 살펴보면 전반적으로 개인화가 모든 트렌드에 있어서 가장 중요한 요소라는 점을 알 수 있습니다. 따라서 이메일 마케팅 캠페인 역시 개인화를 통해 성과를 극대화할 필요가 있습니다.

    이메일 개인화는 특히 잠재 고객들에게 맞춤화된 고객 경험을 제공하는데 매우 중요한 역할을 합니다.

    여기서 자동화는 두 가지 측면에서 도움이 됩니다.

    첫째, 자동화는 비즈니스에 관심있는 사람들을 위한 고객 프로필을 만드는데 도움이 됩니다. 고객 맞춤형 이메일을 전송하는데 있어서 이러한 이메일에 대한 중요한 정보를 수집할 수 있습니다.

    둘째, 이메일을 보낼 때도 자동화를 수집할 수 있습니다. 일부 지원 프로그램을 사용하면 고객 데이터를 수집하고 이를 정리하여 적합한 시기에 자동화된 이메일을 전송할 수 있습니다.

    아래와 같이 이메일을 보낼 수 있습니다.

    • 미결제 장바구니 알림
    • 쿠폰 또는 제품 할인
    • 관련 제품 또는 유사한 제품에 대한 정보
    • 기타 정보

    이러한 각각의 이메일을 개인화하여 고객이 가장 중요한 정보를 얻을 수 있도록 지원할 수 있습니다.

    마케팅 자동화의 미래는 잠재 고객의 관심사를 반영하는 개인화된 이메일을 만드는데 달려있습니다.

    8. 대화형 마케팅(Conversational marketing)

    마케팅 자동화를 통해 커뮤니케이션이 로봇처럼 들릴 수도 있고 비인간처럼 들릴 수 있습니다. 2022년 마케팅 자동화로 성공을 거두려면 콘텐츠로 대화하는 자세가 필요합니다.

    고객과 커뮤니케이션하는 방법에 주의를 기울이세요. 현재 자동화된 메시지는 차갑고 딱딱하게 들리나요 아니면 따뜻한 톤앤매너에 사람처럼 느껴지나요?

    모든 사람들은 메시지가 비인격적이거나 감정이 없는 것으로 드러나는 것을 원하지 않을 것입니다. 그것이 단서를 밀어낼 수 있기 때문입니다. 사람들은 자신이 인터렉션하고 있지 않을 때에도 사람처럼 느끼고 싶어합니다.

    대화형 마케팅을 통해 메시지를 더 진실되게 들리게 할 수 있습니다. NLP(Natural Language Processing)는 자동화에서 더 많은 대화형 반응을 만드는데 도움이 됩니다. NLP는 최상의 콘텐츠나 경험을 제공하기 위해 인간이 말하는 방식을 이해하는 기술에 초점을 맞추고 있습니다.

    NLP를 사용하여 잠재 고객에게 더 많은 대화를 제공함으로써 자동화를 향상시킬 수 있습니다.

    9. 모바일 마케팅 자동화(Mobile marketing automation)

    모바일 마케팅 자동화는 가장 가치있는 마케팅 트렌드입니다. 모바일 마케팅 자동화를 사용하지 않는다면 고객들이 시간을 보내는 곳에서 그들과 인터렉션할 수 있는 소중한 기회를 놓칠 수 있습니다.

    인터넷 사용 시간의 70%가 모바일에서 소비된다는 것을 알고 있나요? 아니면 인터넷 트래픽의 50% 이상이 모바일에서 나오는 걸까요?

    모바일 사용량이 계속 증가함에 따라 이러한 모바일 사용자에게 접근하고 참여를 유도할 수 있는 계획이 필요합니다.

    모바일 마케팅 자동화를 통해 모바일 사용자에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.

    다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.

    • 위치
    • 브라우징 습관
    • 디바이스 유형
    • 기타 정보

    모바일 사용자에 대한 정보를 수집한 후 잠재고객에게 자동화된 콘텐츠를 보낼 수 있습니다.

    일부 자동화된 옵션은 다음과 같습니다.

    • SMS 업데이트
    • 앱에서 알림/푸시
    • 앱 내 메시지/쿠폰
    • SMS 설문조사
    • 기타 정보

    이러한 옵션을 통해 잠재 고객들을 모바일 디바이스에 참여시키고 브랜드를 항상 마음에 두도록 할 수 있습니다.

    마케팅 자동화의 미래를 주도하고 싶다면 모바일 사용자들을 타깃으로 하는 전략을 수립하세요.

    2022년을 위한 마케팅 자동화 트렌드를 활용하세요!

    마케팅 자동화 수준을 한 단계 더 끌어올리려면 2022년 이러한 마케팅 자동화 트렌드를 활용할 필요가 있습니다. 이러한 트렌드를 활용하면 최고의 캠페인 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

     

  • 리테일 기업을 위한 5가지 고객 세그먼트 전략

    리테일 기업을 위한 5가지 고객 세그먼트 전략

    리테일 기업을 위한 5가지 고객 세그먼트 전략

    (참조 자료: 5 Simple Retail Customer Segmentations You Should Know)

    리테일 기업을 위한 5가지 고객 세그먼트 전략
    리테일 기업을 위한 5가지 고객 세그먼트 전략

    쇼핑객의 63%는 개인화된 브랜드 커뮤니케이션을 기대하고 있습니다. 일부 리테일 기업은 여전히 일률적인 이메일 캠페인을 진행하고 있지만 점점 더 많은 브랜드들이 개인화를 위한 고객들의 기대를 충족시키기 위해 이메일 세그먼트를 통해 맞춤형 고객 경험을 제공하기 시작했습니다.

    리테일 기업들이 고객 행동에 따라 커뮤니케이션을 조정하고 적합하고 시기적절한 메시지를 보내기 시작하면 이메일 마케팅 캠페인으로 이한 매출이 급격하게 증가하게 됩니다. 일부 연구에서는 세그먼트된 온보딩, 장바구니 포기 브라우징, 그리고 재활성화 캠페인이 일반적인 이메일 캠페인보다 훨씬 더 높은 성과를 내고 무려 5배, 10배, 심지어 20배까지 더 높은 매출을 일으키는 걸 확인할 수 있었습니다. 본 글에서 소개하는 리테일 고객 세그먼트 예시는 일회성 캠페인과 자동화된 메시지에 모두 사용할 수 있는데, 이는 브랜드가 쇼핑객들과 커뮤니케이션하면서 매출을 극대화할 수 있다는 것을 의미합니다.

    그렇다면 실제로 매출을 극대화할 수 있는 고객 세그먼트 예시를 살펴보도록 하겠습니다.

    1. 첫 구매자(First-time Purchasers)

    리테일 기업이 반드시 가져야 할 고객 세그먼트 중 하나는 바로 첫 구매자입니다.

    이 고객들을 일회성 구매자에서 충성 고객으로 육성시키기 위해 더 많은 관심과 보살핌이 필요하고, 구매 후에 나가는 메시지는 그것을 도와줄 수 있습니다. 또한 일부 보고서에 따르면 평균적으로 구매 후 나가는 이메일의 전환율은 일반적인 홍보 메일보다 217.5% 높은 것으로 나타났습니다. 그러므로 이메일 마케팅 전략에 확실히 적용할 가치가 있습니다. 이를 위해서는 처음 구매할 때 시작되는 이메일 캠페인 플로우를 3~4개 미리 셋업해야 합니다.(물론 이들이 마케팅 이메일 수신에 동의했을 때만 가능합니다).

    이 메시지에서 무엇을 이야기하면 좋을까요?

    1. “첫 주문에 감사드립니다! 000의 가족이 되신 것을 환영합니다!”
    2. 만약 있다면 로열티 프로그램을 소개하세요.
    3. 온라인 커뮤니티에 초대하고, 해시태그를 사용하여 소셜미디어에서 이를 공유하도록 하세요.
    4. “제품이 마음에 드시나요?” 첫 번째 사용 경험을 후기로 남겨달라고 요청하세요. 이 메시지는 자동화된 이메일 워크플로우의 일부가 될 수 있지만 SMS를 통해 발송되기 때문에 사람들이 조금 더 적극적으로 리뷰를 남길 수도 있습니다. 또한 리뷰를 남기면 다음 구매 시에 할인 혜택을 제공하는 것을 잊지 마시기 바랍니다.
    5. 블로그에 제품을 관리하거나 더 잘 사용하는 방법에 대한 팁들을 게시하고 이 링크들을 공유하세요. 예를 들면 뷰티 브랜드라면 립스틱을 더 오래 사용하는 방법에 대해 알려줄 수 있을 것입니다.
    6. 구매한 제품 또는 총 주문 가치에 따라 제품 추천 메시지를 보낼 수 있습니다.

    첫 주문 고객의 가장 낮은 단계의 제품을 구매했다고 가정해봅시다. 이는 이 고객은 가격에 민감해할 수 있기 때문에 이후 온보딩되는 이메일에서는 비슷한 등급의 유사 제품들을 좀 더 강조하는 것이 좋습니다. 반대로 고객이 첫 구매부터 프리미엄 제품을 구매했다면 이후의 커뮤니케이션에서도 비슷한 등급의 제품을 추천할 수 있습니다.

    구매 후 커뮤니케이션
    구매 후 커뮤니케이션

    언제나 그렇듯이, 보다 개인화된 경험을 제공하기 위해 성별 또는 기타 관련 인구 통계 자료와 같이 보유한 데이터에 따라 고객 세그먼트 및 전반적인 온보딩 프로세스를 추가로 개인화할 수 있는 영역을 찾아볼 수 있습니다.

    2. 충성 고객(Loyal Customers)

    리테일 고객 세그먼트에서 또 다른 중요한 것은 바로 충성 고객들을 식별하는 것입니다.

    충성 고객은 브랜드가 가지고 있는 최고의 고객입니다. 반복적인 고객 획득 비용 없이도 추가적인 매출만 발생됩니다.

    하지만 이들을 잘 관리해야 그들이 가치와 고마움을 느끼고 중도에 이탈하지 않습니다. 충성 고객과의 관계를 구축하는 첫 번째 단계는 바로 이들을 식별하는 것입니다. 이를 위해 고객이 충성심을 갖게 된 시기, 그들이 브랜드를 떠나기 전에 몇 번이나 구매를 했는지 등을 분석하고 과연 세 번째 구매 후에 충성 고객으로 여길 것인지를 결정할 수 있습니다.(언제부터 충성고객 커뮤니케이션을 시작할지)

    고객 세그먼트를 만든 후에는 다르게 활용할 수도 있습니다.

    1. 얼리 엑세스 제품이나 전용 번들 프로모션 혜택과 함께 충성고객 타깃의 일회성 마케팅 캠페인을 진행하여 그들 스스로 특별하고 브랜드로부터 관리받고 있다는 느낌을 주시기 바랍니다.
    2. 감사함을 표현하기 위해 짧게 자동화된 이메일 캠페인을 설정하고 충성도에 대한 작은 선물(예를 들면 다음 구매시에 특별 할인이나 테스트 제품 선물 등)을 제공할 수 있습니다.

    이 커뮤니케이션의 주요한 목표는 충성 고객들을 감동시키고 즐겁게 하여 그들이 브랜드와 더 많은 연결을 느끼고 충성심을 갖도록 만드는 것입니다.

    또한 충성도 높은 고객 세그먼트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이미 몇 년 동안 쇼핑을 하고 10개 이상의 주문을 했던 사람들이 있습니다. 이 부분에서도 비슷한 커뮤니케이션이 통할 것입니다. 할인 코드를 보내거나 혹은 이번에는 다른 방법을 사용할 수도 있습니다. 예를 들면 배송 상자 안에 손 편지라던지 혹은 회사의 굿즈들을 보내는 방법도 있을 것입니다.

    3. 평균보다 높은/낮은 주문 값을 가진 구매자

    지출이 평균보다 높은 구매자와 낮은 구매자를 식별하게 되면 다양한 고객 니즈에 맞게 메시지를 개인화할 수 있습니다. 일부 데이터 분석이 필요할 수 있지만 고객 세그먼트에는 금상첨화입니다.

    이러한 세그먼트에는 매출, 고객 생애 가치(CLV), 또는 평균 주문 가치(Average Order Value, AOV)을 기준으로 고객 세그먼트를 필터링하여 쉽게 만들 수  있습니다.  평균값보다 적게 소비하는 것은 낮은 AOV 세그먼트에 속합니다. 많은 비용을 지출하는 것은 높은 AOV 세그먼트에 속하겠죠.

    높은 주문 가치의 고객 세그먼트를 보다 특별한 고객군으로 만들기 위해 지출 금액 기준을 평균보다 좁힐 수도 있습니다.

    이러한 세그먼트는 일회성 이메일 마케팅과 자동화 모두에서 다양한 이메일 마케팅 시나리오에 활용될 수 있습니다.

    다음은 이메일 마케팅 캠페인에서 활용될 수 있는 세그먼트입니다.

    1. 낮은 AOV 세그먼트의 경우, 할인 또는 무료 배송 같이 지출을 최소화할 수 있게 해주는 이메일 마케팅 캠페인을 보낼 수 있습니다. 이는 AOV를 높이는데 도움을 줄 것입니다.
    2. 높은 AOV 세그먼트의 경우, 더 많은 전용 콘텐츠와 함께 특급 배송, 스페셜 번들, 무료 선물 패키지, 그리고 배송 패키지 안에 놀라운 것들을 제공하세요. 충성도가 높은 소비자들은 모든 기업들이 원하는 가장 가치있는 고객이기 때문에 그들을 특별히 잘 관리해야 할 것입니다.

    이러한 방식으로 고객을 세그먼트하는 것은 장바구니와 장바구니 포기의 워크플로우를 살펴보는데 있어서 매우 중요합니다. 고객 세그먼트에 따라서 할인을 제공받기를 원하거나 그렇게 가치있게 생각하지 않을 수도 있습니다.

    만약 사이트 내에 2명의 고객이 장바구니에 제품을 추가했다고 가정해봅시다. 그들 둘 다 장바구니에는 150달러 상당의 제품이 추가되어 있었고 여기서 결제를 진행하지 않고 장바구니는 버려둔 상태입니다. AOV 세그먼트를 사용하여 장바구니 포기한 고객들을 다시 불러오는 메시지를 보낼 수도 있습니다. 평균 주문 값이 낮은 고객의 경우에는 최소 결제 기준과 함께 높은 인센티브를 제공하고, 평균 주문 값이 높은 고객의 경우에는 더 적은 인센티브를 제공하거나 아예 제공하지 않을 수도 있습니다.

    4. 이탈 구매자(Lapsed Purchasers)

    이미 위에서 충성 고객의 높은 가치에 대해서 언급하였습니다. 고객이 이탈할 시기를 미리 파악하는 것도 중요하기 때문에 고객으로 하여금 재구매하여 더 오래 머무르게 할 수 있습니다. 이를 위한 가장 좋은 방법 중 하나는 고객이 특정 기간 동안 구매하지 않았을 때 트리거되는 구매 중단 자동화를 미리 설정해놓는 것입니다. 고객이 이탈하려는 시점을 미리 파악하는 방법에 대해서는 본 기사에서 확인하시기 바랍니다.

    첫 구매 후 구매를 중단한 고객은 이전에 여러 번 구매했다가 중단한 고객과는 다른 메시지를 받아야 합니다. 첫 구매후 이탈한 고객을 위해 경험담을 물어보고, 지난 번에 구매했던 제품은 마음에 드는지, 신제품을 선보이고, 다음 구매에서 인센티브를 제공하며, 매장에서 가장 인기있는 상품을 강조할 수 있습니다.

    고객이 이전에 구매했다가 이탈한 경우, 여기에는 이미 고객이 구매한 내역, 구매 횟수 등 고객에 대한 데이터가 있는 것입니다. 이 데이터에 따라 메시지를 개인화할 수 있습니다. 이를 활용하여 이전 구매 내역과 관련된 개인화된 제품 추천을 보낼 수도 있습니다. 뷰티나 웰스 제품처럼 구매사이클이 빠른 제품을 판매한다면, 기존에 구매했던 제품들을 다시 상기시켜 줄 수 있습니다.

    이미 마음이 떠난 고객이라면, 강력한 인센티브를 제공하는 것이 고객을 다시 끌어오는데 도움을 줄 수 있습니다. 일부 리테일 기업들은 재방문을 위한 적극적인 메시지를 보내면서 강력한 혜택을 제공하고 있습니다.

    쿠폰 코드 이외에 고객들을 즐겁게 할 수 있는 다른 것이 무엇인지를 생각하고 그들을 돌아올 수 있도록 유도하세요. 아마도 그러한 것들은 새로운 컬렉션, 전용 번들, 한정판 아이템, 무료 특급 배송, 무료 온라인 강의 등이 있을 것입니다.

    이탈한 구매자를 위한 고객 세그먼트

    5. 반응이 없는 이메일 구독자(Unengaged Email Subscribers)

    이메일 구독자들을 참여시키고 기존 고객을 유지하려 아무리 노력해도, 그들 중 일부는 어쨌든 이메일 메시지에 반응하지 않을 것입니다. 이러한 이들이 일반적으로 한 달에 전체 데이터 베이스 중 2%는 차지할 것입니다.

    마케터가 할 일은 사용자가 비활성화 상태가 되면 그들을 식별하고 구독자 데이터베이스에서 그들의 참여를 다시 활성화하거나 아예 그 리스트를 삭제하는 것입니다. 이메일 마케팅을 진행하는 모든 리테일 기업들에게는 매우 중요합니다.

    해당 브랜드와 관련이 없는 것으로 간주되는 항목(대개 발송 빈도에 따라 결정)을 결정한 다음에는 다시 참여하게 하거나 아예 데이터를 삭제시키게 하는 캠페인을 실행할 수 있습니다. 이러한 유형의 메시지는 일반적으로 구독자에게 이메일 클릭과 같은 특정한 액션을 취하지 않으면 구독이 취소됨을 알리는 두세개의 메시지로 구성됩니다.

    뉴스레터를 계속 받아보시겠습니까? 하는 캠페인을 진행하면 기존의 비활성화된 구독자 중 일부를 다시 활성화시켜 브랜드와 계속 연결되고 싶어하는 구독자들을 불필요하게 삭제하는 일을 피할 수 있을 것입니다. 그들은 단지 짧은 휴식이 필요했을 수도 있습니다.

    아무런 반응이 없는 구독자들에게 계속 이메일을 보내는 것은 발송자로써 브랜드로 하여금 스팸으로 떨어질 것이고 이는 결국 이메일의 딜리버리에도 큰 악영향을 미치게 될 것입니다.

    결론

    리테일 고객 세분화는 이메일 마케팅을 최적화하는 전략으로서만 돌릴 수도 있지만 그렇게 어렵지도 않고 오래 걸리지도 않습니다. 간단하고 만들기 쉬운 세그먼트를 사용한다면 누구나 고객에게 더 나은 이메일 환경을 제공할 수 있습니다.

    고객을 이해하고, 고객의 니즈에 대응하고, 브랜드의 전체 고객 여정을 이해하면 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 고객의 기대를 충족시켜 고객 충성도를 높이고 상호 만족도를 높여 매출도 극대화할 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

     

     

  • 리테일 마케터를 위한 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 사례 6가지

    리테일 마케터를 위한 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 사례 6가지

    리테일 마케터를 위한 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 사례 6가지

    (참조 자료: 6 CDP Use Cases for Retail Marketers)

    디지털 마케팅 분야에서는 리테일 마케터들이 비즈니스를 위한 마케팅 자동화를 이미 적극적으로 활용하고 있습니다. 이메일 자동화,SMS, 캠페인 최적화 등 이러한 기술 도구의 적용과 활용이 크게 증가했습니다. CDP 또는 고객 데이터 플랫폼은 리테일 마케터들의 관심을 끈 최신 마테크(martech) 제품입니다.

    CDP와 같은 견고한 플랫폼을 기반으로 구축된 실시간 마케팅 자동화 시스템은 마테크 기술 수준을 한 차원 더 끌어올렸습니다. CDP의 가장 기본적이고 가장 본질적인 기능은 다양한 소스와 데이터 사일로부터 오는 고객 데이터를 통합하는 것입니다. 통합된 고객 데이터를 통해 마케터들은 고객의 온라인 및 오프라인 브랜드와의 인터렉션에 대한 전반적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이렇게 확보한 단일 고객 뷰를 통해 마케터들은 개별 고객을 깊이 이해하고 원하는 채널과 디바이스를 통해 맞춤화된 제안 및 추천 서비스를 제공받을 수 있습니다.

    그러나 마케터들은 도구를 사용하기 전에 항상 이러한 도구가 비즈니스를 향상시킬 수 있는 이유를 입증하는데 도움이 될 수 있는 사용 사례를 찾고 있습니다. 리테일 업계를 위한 CDP 활용 방법들을 아래와 같이 소개합니다.

    리테일 업계를 위한 6가지 CDP 활용 사례

    1. 의도 기반 타깃팅(Intent-based targeting)

    의도 기반 타깃팅
    의도 기반 타깃팅

    특정 제품을 구매하려는 의도로 리테일 브랜드 웹사이트에 새로운 사용자가 잠깐 들리게 됩니다. 방문자가 식별되지 않은 익명의 사용자임에도 불구하고 마케터은 온사이트(On-site), 브라우저 푸시 알림 등 다양한 채널을 통해 해당 방문자를 타깃팅할 수 있습니다. 이 작업은 CDP를 통해 익명의 사용자 쿠키를 트래킹하여 수행할 수 있습니다.

    또는 사용자가 웹사이트를 종료하려는 의도를 표시하면 리드 제출 양식이 뜨면서 세부 개인 정보를 작성할 것을 요청하게 됩니다. 사용자는 자신의 세부 정보를 작성하고 양식을 제출하며, 그 결과 이메일이나 SMS와 같은 특정 시즈널 이벤트와 인센티브를 받을 수 있습니다.

    2. 온라인 행동을 트래킹하여 매장 내 구매 촉진(Promote in-store purchases by tracking online behavior)

    온라인 행동을 추적하여 매장 내 구매 촉진
    온라인 행동을 추적하여 매장 내 구매 촉진

    리테일 고객의 온라인 쇼핑 행동을 오프라인 구매와 연계시키는 것은 고객 경험을 향상시키는데 있어서 매우 중요한 작업입니다. CDP는 고객 여정을 쉽게 트래킹하고 마케터가 실시간으로 적합한 서비스를 고객들에게 제공하는데 도움을 줄 수 있습니다.

    예를 들어, 한 방문자가 리테일 웹사이트를 방문하여 장바구니에 일부 제품들을 추가하였다고 해봅시다. 그러나 그는 잠시 들리기만 하고 결제를 완료하지 못하고 다시 떠났습니다. 이후, 그는 브랜드의 오프라인 매장에 다시 방문해서 그가 일찍이 온라인에서 선택했던 아이템에 대한 맞춤형 제안과 모바일 앱 알림을 다시 받게 됩니다. 그리고 그 매장에서 해당 제품을 구매하게 됩니다. 이곳에서는 그가 매장에 들어서자마자 CDP에서 기록되어있던 그의 지오펜스 데이터를 실시간으로 불러오게 되고, 온라인에서의 이전 행동 데이터를 기반으로 맞춤화된 오프라인 매장 경험이 제공되는 것입니다.

    3. 웹사이트에서 장바구니 포기한 사용자에 대한 리타깃팅(Re-targeting users after cart abandonment on the website)

    웹사이트에서 장바구니 포기한 사용자에 대한 리타깃팅
    웹사이트에서 장바구니 포기한 사용자에 대한 리타깃팅

    장바구니 포기는 e커머스 고객들에게 흔히 관찰되는 특징 중 하나입니다. 어떤 리테일 업체도 고객이 장바구니에 제품을 추가한 다음, 그 장바구니를 포기하는 걸 바라는 기업은 없을 것입니다. CDP의 단일 고객 뷰는 리테일 기업이 다양한 디지털 채널을 통해 개인화된 알림 메시지를 전송함으로써 이러한 사용자들을 다시 타깃팅하는데 도움이 될 수 있습니다.

    위에서 말한 예시에서라면, 장바구니를 버린 후에, 사용자에게 관련 제품에 대한 이메일과 모바일 앱 푸시 알림을 통해 개인화된 메시지를 보내고 지속적으로 구매를 유도할 것입니다.

    4. 과거 구매 내역 트래킹 및 실시간 제품 추천 시작(Track past purchase history and initiate real-time product recommendations)

    과거 구매 내역 트래킹 및 실시간 제품 추천 시작
    과거 구매 내역 트래킹 및 실시간 제품 추천 시작

    리테일 마케터들은 CDP를 사용하여 고객의 구매 내역을 분석하고 실시간으로 웹사이트 내에서 고객을 타깃팅할 수 있습니다. 이는 고객의 구매 패턴을 기준으로 고객을 세분화하여 선호하는 제품과 관련된 맞춤 제안을 통해 고객을 타깃팅함으로써 가능합니다.

    예를 들어, 어떤 한 소비자가 리테일 웹사이트에서 특정 브랜드의 립스틱을 정기적으로 구매한다고 가정하면, 마케터들은 이 정보를 활용할 수 있고, 해당 제품이나 다른 관련 제품에 대한 실시간 맞춤형 제안과 함께 해당 소비자를 타깃팅할 수 있습니다.

    5. 오프라인 매장에서 거래 시, 온라인 구매 독려(Promoting online purchases when customer transacts at an offline store)

    오프라인 매장 거래시, 온라인 구매 독려
    오프라인 매장 거래시, 온라인 구매 독려

    고객의 매장 이용 기록을 사용하여 웹사이트 환경을 개인화하고 재구매를 유도할 수 있습니다. 마케터는 CDP를 통해 사용자의 매장 방문 기록을 가져와, 이 정보를 활용하여 크로스 셀링과 업셀링을 제안할 수 있습니다.

    예를 들어, 어떤 남자 고객이 오프라인 매장에서 플레이스테이션4를 구매한다고 가정해 봅시다. 구매를 계속 하도록 유도하기 위해, 브랜드는 그 고객이 선호하는 채널 세부 정보를 CDP에서 가져오게 됩니다. 그 고객의 선호 채널은 이메일과 모바일 푸시 알림이라면, 이 브랜드는 PS4 게임과 엑세서리에 대한 맞춤형 제안과 함께 위 채널들을 통해 고객을 타깃팅하게 됩니다. 이같은 상황에서 마음에 드는 제안을 보게 된다면, 해당 고객은 광고에 반응하게 되고 동일한 리테일 브랜드에서 해당 제품을 구매하게 될 것입니다.

    6. 실시간 콜센터 통합(Real-time call center integration)

    실시간 콜센터 통합
    실시간 콜센터 통합

    리테일 마케터는 CDP를 사용하여 잠재 고객이나 고객이 웹사이트에 있을 떄 브랜드의 콜센터 팀에 실시간으로 트리거를 보낼 수 있습니다. 이렇게 하면 콜센터팀은 고객에게 즉시 전화를 걸어 그들의 요구사항을 파악한 후, 그 자리에서 구매를 하거나, 가까운 매장 위치를 안내할 수 있습니다. 이러한 종류의 실시간 핸드홀딩(hand-holding)은 오프라인 매장 방문 뿐만 아니라 온라인 구매 수까지 증가시킬 것입니다.

    예를 들어, 어떠한 리테일 브랜드 웹사이트를 정기적으로 방문하는 기존 고객이 있다고 하면, 브랜드의 마케터들은 그가 고가의 제품을 많이 사는 고객이라는 점에 주목합니다. CDP를 사용하여 브랜드의 콜센터로 실시간 트리거가 전송됩니다. 콜센터팀은 고객에게 연락하여 그의 니즈를 파악할 수 있도록 돕게 됩니다.

    결론

    위의 6가지 사용 사례는 CDP가 리테일 산업에 왜 필수적인지에 대한 구체적인 증거를 제공합니다. CDP는 고객 데이터 파악부터 통합 뷰 작성, 고객 참여 및 전환 촉진에 이르기까지 경쟁이 치열한 리테일 업계에서 차별화된 개인화 마케팅을 전개할 수 있도록 도울 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • 개인화 마케팅을 위한 360도 고객뷰 구축 가이드

    개인화 마케팅을 위한 360도 고객뷰 구축 가이드

    개인화 마케팅을 위한 360도 고객뷰 구축 가이드

    (참조 자료: How to Get a Customer 360 View for a Personalization Initiative)

    고객 개인화(Customer personalization)는 이러한 경쟁적인 비즈니스 환경에서 앞으로 나아갈 방향임은 분명합니다. 아마존, 넷플릭스, 스포티파이 등 글로벌 IT 기업들은 초개인화에 집중하고 있는 가운데, 여타의 다른 기업들도 수익성을 유지하고 강화하기 위해 개인화된 경험 구축에 나서고 있습니다. 그러나 한 가지 문제가 있는데요, 대부분의 기업들은 아직 통합된 고객 뷰(Customer View)를 보지 못한다는 점입니다.

    Marketing Week가 진행한 조사에서 북미 내 57%의 기업들이 아직 360도 고객 뷰를 구축하지 못하였다고 하는데요, 76%의 기업들이 단일 고객 뷰가 조직에 매우 중요하다고 발표한 바 있습니다.

    360도 고객 뷰(통합 또는 단일 고객 뷰라고도 함)는 조직의 애플리케이션과 시스템에 흩어져 있는 모든 고객 데이터의 통합 버전입니다. 대부분의 기업에서 품질을 보장하면서도 다양한 소스에서 고객 데이터를 수집하는 것은 성공적인 개인화 마케팅을 위한 첫 걸음입니다.

    초개인화(hyper-personalization)의 가장 근본 기반은 고객 데이터의 통합입니다. 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 디바이스, 애플리케이션, 서드 파티 벤더, 시스템과 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. 그러나 단순히 데이터를 수집하는 것은 해결해야 할 여러 문제 중 하나일 뿐입니다. 기업들의 많은 디지털 전환 이니셔티브 실패에는 정제되어 있지 않고 중복된 데이터 처리가 그 중심에 있습니다.

    만약 개인화 이니셔티브를 추진하고 있다면 이 글은 고객 데이터를 의도된 목적에 사용하기 전에 먼저 어떤 고객 데이터를 확보하고 이를 활용해야 하는지에 대해 가이드를 드릴 수 있을 것입니다.

    고객 데이터의 이해

    여러 소스에서 온 사용자 기록를 집계하고 고객이 기업과 가졌던 인터렉션, 즉 모바일, 앱, 웹사이트 또는 소매 매장에 이르기까지 고객이 다양한 접점에서 인터렉션들을 완전히 파악할 수 있는 중앙 집중식 기록을 만드세요.

    이론적으로 단순하게 들리겠지만 이것은 어려운 과정입니다. 부분적으로는 기업이 데이터를 저장하는 방식때문이기도 하고 부분적으로는 기업들이 여전히 잘못 관리된 데이터 프로세스의 거미줄에 걸려 있기 때문입니다.

    한 기업이 고객 데이터를 저장하기 위해 여러 에셋 관리 시스템을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다. 예를 들어, 여러 부서가 있는 기업들은 각자의 목표를 달성하기 위해 Salesforce, HubSpot 그리고 Fusion 등의 서드파티 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 어떤 기업은 심지어 고객 정보를 저장하기 위해 자사의 ERP나 데이터 시스템을 위해 서드 파티 벤더 프로그램을 사용할 수도 있습니다. 팀은 데이터 손실과 데이터 품질 저하의 위험을 감수하면서 중요한 마감 기한을 맞추기 위해 데이터를 정신없이 가져오거나 교환합니다.

    예를 들어, 한 보험 회사가 기존 고객에게 대학에 진학하는 자녀를 위한 새로운 의료 보험 계획을 시작하는 경우를 들어봅시다. 이 계획을 수립하기 위해 기업은 가족 상태, 소득 수준, 건강 상태 및 기타 관련 사항과 같은 필수 고객 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 이 데이터가 이미 기업의 여러 시스템에 저장되어 있을 가능성이 있지만, 기업이 데이터 준비에 있어서 진지하게 개인화에 맞게 고려하지 않았기 때문에 특정 기한 내에 이러한 계획을 실행하는 것이 어렵다는 사실을 깨닫게 되었습니다.

    이 기업은 데이터 품질 관리 프레임워크를 보유하고 있지 않기 때문에 개인화를 위한 데이터 구축은 아래와 같은 어려움을 겪게 됩니다.

    • 중복(Duplication): 데이터 중복은 여러가지 이유로 발생하게 됩니다. 사용자는 다른 이메일 ID를 사용하여 3번 등록할 수 있습니다. 데이터 입력 운영자는 실수로 동일한 정보를 두 번 입력할 수 있습니다. 데이터 마이그레이션 프로세스가 잘못 될 수도 있습니다. 아래 그림과 같이 중복될 경우 정확도와 고유성이 떨어져서 데이터의 완전성(data integrity)을 훼손시킬 수 있습니다. 그 결과는? 왜곡된 분석과 신뢰할 수 없는 비즈니스 인텔리전스를 얻게 될 것입니다.
    데이터 중복
    데이터 중복
    • 상이한 데이터 소스(Disparate Sources): 기업이 여러 앱과 시스템을 사용하여 데이터를 수집 및 저장, 처리할 때 서로 다른 데이터가 생성되어 이는 기업이 고치기 어려운 대표적인 데이터 품질 문제가 됩니다. 이러한 데이터 차이는 완전한 고객 뷰를 구축할 수 없어 기업이 정확한 개인화 마케팅을 수행하기 어렵게 합니다.
    • 지저분한 구조(Messy Structures): 포맷 문제, 오자, 철자가 틀린 이름, 불안전하거나 잘못된 구조를 가진 데이터는 완전하고 정확한 고객 데이터를 구축하게 만들지 못합니다. 데이터가 수동으로 입력되고 정의된 표준이나 제어장치가 없는 경우(예: 필드 선택을 위해 드롭다운을 사용하는 경우) 지저분한 데이터는 상당한 문제가 될 것입니다.
    지저분한 구조(Messy Structures)
    지저분한 구조(Messy Structures)

    기업들이 나쁜 데이터 문제를 해결하기 위한 데이터 품질 프레임워크를 갖추고 있지 않기 때문에 답변 메일, 소송, 값비싼 실수, 부정확한 통찰력, 분석에 수백 만 달러가 낭비되고 있습니다.

    이 보험회사의 경우, 첫 번째 단계는 데이터를 이해하는 것입니다. 정확하고 완전하며 유효한 정보가 있으면 데이터를 합하여 360도 고객 뷰를 만들 수 있습니다.

    그들은 어떻게 이것을 성취할 수 있었을까요?

    여기 두 가지 접근법이 있습니다.

    데이터 품질 향상을 위한 2가지 방식

    위 기업은 데이터 품질을 높이기 위해 아래와 같이 2가지 방식을 사용할 수 있습니다.

    수동 방식(The Manual Approach): 데이터 전문가를 고용하여 데이터를 분류, 통합, 제거, 그리고 깔끔하게 정리하기 위한 내부 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이 방식은 몇 년이 걸릴 수도 있습니다. 솔루션 채용, 교육, 테스트, 구현에는 수 개월이 걸릴수 있으며 데이터가 최소한 95% 정확하고 완전하다는 보장도 없습니다. 이러한 수동 방식은 한정된, 구조화된, 또는 반구조화된 기록이 있거나 알려진 정확한 값(고유 ID 혹은 시리얼 넘버)이 있는 경우 잘 작동됩니다. 데이터 세트가 더 크고 복잡한 경우 수동 방법은 데이터 분석가의 처리량을 증가시켜 데이터 분석보다는 데이터 정리에 보다 초점을 두도록 합니다.

    디지털 방식(The Digital Method): 데이터 품질 문제를 해결하기 위한 디지털 솔루션이 시장에 많이 나와 있습니다. 데이터를 관리하는 데 필요한 몇 가지 유형의 소프트웨어들을 활용할 수 있는데요, 특정 데이터 웨어하우징 애플리케이션과 함께 작동되도록 설계된 네이티브 솔루션이 있습니다. 그리고 직원들이 여러 데이터 소스에 접근, 정리 및 변환할 수 있도록 설계된 자체 서비스 데이터 품질 관리 소프트웨어도 있습니다. 이러한 솔루션은 비즈니스 사용자를 위해 설계되었으며 복잡한 데이터를 통합하고 각기 다른 데이터 정의를 일치화하고, 이러한 데이터를 하나의 플랫폼에서 정리, 구문 분석, 표준화 및 통일화시키기 위해 알고리즘 조합을 사용합니다.

    어떤 방법을 선택하든 예산, 데이터 복잡성, 리소스의 가용성 및 프로젝트에 할당하는 시간에 따라 달라집니다. 자동화된 품질 솔루션이 비즈니스 성과를 향상시키는 동시에 상당한 운영 비용을 절감하는데 도움이 될 것이라는 점은 언급할 가치가 있습니다. 내부 직원들은 빈약한 데이터 리스트를 일일이 수동으로 정리하는데 많은 시간을 할애할 필요가 없어졌습니다. 이제 비즈니스는 암암리에 이러한 데이터를 운영할 필요가 없습니다. 데이터 품질을 고객 개인화 이니셔티브의 최우선 순위로 삼을 때 진정한 데이터 중심의 비즈니스로 탈바꿈 될 것입니다.

    고객 개인화 이니셔티브를 추진하기 위한 데이터 활용

    가트너는 2020년까지 모든 데이터 분석 프로젝트의 40% 이상이 고객 경험 측면과 관련될 것으로 예상하고 있습니다.

    그렇기 때문에 고객 개인화 이니셔티브를 추진하기 위해서는 데이터, 특히 고품질의 조정된 데이터가 매우 중요합니다.

    경험을 개인화하려면 사람, 제품, 환경, 행동, 경험, 기대 사이의 숨겨진 관계를 알아내야 합니다.

    위의 보험 회사의 예시를 들면서,

    그들은 벤더와 파트너사로부터 필요한 데이터를 수집하는데 2개월이 걸렸습니다. 다음으로 그들은 이 데이터를 정리하고, 중복 데이터를 제거하고, 정상화해야 했습니다. 이 과정은 그들이 상당한 시간과 인력을 절약할 수 있는 셀프 서비스 도구를 사용했을 때 단 3주 밖에 걸리지 않았습니다. 마침내, 3개월 간의 데이터 정리, 데이터 통일, 통합, 제거 프로세스 후에, 기업은 고객에 대한 통합 기록을 얻을 수 있었습니다.

    그 결과는?

    타깃 오디언스를 세분화하고 대학을 다니는 자녀를 둔 부모들을 위한 완벽한 보험 계획을 세울 수 있었고, 효과적인 이메일 마케팅 캠페인을 벌였으며, ROI를 2배 더 높일 수 있었습니다. 고객들은 긍정적인 반응이 더 좋았습니다.

    어떻게 시작할 수 있을까요? 

    개인화 이니셔티브를 시작하고 싶다면 우선 작게 시작하는 것이 가장 좋습니다. 기업 내 모든 데이터를 하나하나 샅샅이 볼 필요는 없으며 제공하고자 하는 서비스 종류에 필요한 데이터 유형을 식별하기만 하면 됩니다. 도움이 되는 몇 가지 팁을 소개합니다.

    작게 시작하기(Start Small): 관리할 수 있는 프로세스를 만드세요. 500개의 고객 기록을 추출하여 품질 문제에 대해 평가하고 이러한 문제를 해결하는데 얼마나 많은 시간이 걸리는지 기록하세요.

    접근 방식 결정하기(Decide on the Approach): 3D에 대한 데이터를 평가하면 데이터를 수정하는데 사용할 접근 방식을 결정하는데 도움이 될 것입니다. 확인된 정확한 값이 없고 데이터가 복잡하고 중복이 15~25%(500건 중 불량 기록이 125건)라면 수작업으로 고치는 대신 자동화된 솔루션을 사용해야 합니다.

    적합한 도구에 투자하기(Invest in the Right Tools): 엑셀 또는 구글 스프레드시트를 사용하여 이 작업을 제대로 수행할 수는 없습니다. 여러 소스(CRM, 거래 데이터, 동작 데이터)에서 데이터를 가져오려면 데이터를 통합하고 중복 제거하며 복잡한 데이터를 정리할 수 있는 도구에 투자해야 합니다.

    데이터 수정하기(Fix Your Data): 이것을 반복하지 않을 수 없습니다. 나쁜 데이터는 모든 면에서 큰 병목 현상이 될 것입니다. 360도 고객 뷰를 원하든 원하지 않든, 데이터 품질을 우선시해야 할 것입니다. 수많은 기업들이 잘못된 데이터 때문에 (수백 만 달러를 낭비한 채) 실패했습니다. 따라서 홍보 캠페인처럼 정상적인 것이든, 연례 보고처럼 중요한 것을 위한 것이든, 믿을 수 있는 자료가 필요합니다.

    마스터 기록 생성 또는 자동 정리(Create a Master Record & Automate Cleaning): 데이터를 정리 및 중복 제거했으면 마스터 레코드를 만드세요. 그런 다음, 도구를 선택하여 데이터 정리를 자동화할 수 있습니다. 더 나아가, 여러분은 또한 고객 데이터를 풍부하게 하기 위해 추가적인 고정 자료, 인구 통계 자료 또는 행동 자료로 이 기록을 증가시킬 수 있습니다.

    그 시작은 특히 조직의 데이터가 정렬되지 않는 경우, 엄청난 노력처럼 보일 수 있지만, 적합한 계획과 리소스를 통해 일반적인 리스트를 기록을 강력한 지적인 자산으로 만들 수 있으며, 이를 통해 ROI를 높이고, 고객 경험을 향상시키고, 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것입니다.

    결론

    짧게 결론을 내리자면, 고객들의 선택을 받고 싶다면 그들이 필요로 하는 경험을 제공해야 합니다. 하지만 그들을 설득하기 전에 데이터를 수정하고 ‘데이터 드리븐(data-driven)’이나 ‘데이터 센트릭(data-centric)’과 같은 모호한 용어에 의미를 부여하여 시대를 앞서가세요.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생 마케터를 위한 1:1 마케팅 실무 팁 & 직무 커리어 코칭을 진행하고 있습니다. 수강생 개인 니즈에 따라 맞춤형으로 진행되고 있으니 자세한 사항과 교육 신청은 여기에서 확인하세요.

  • 초개인화된 고객 경험을 전달하는 7가지 디지털 마케팅 솔루션과 그 사례

    초개인화된 고객 경험을 전달하는 7가지 디지털 마케팅 솔루션과 그 사례

    초개인화된 고객 경험을 전달하는 7가지 디지털 마케팅 솔루션과 그 사례

    (참조 자료: Top 7 Digital Marketing Solutions to Deliver a Hyper-Personalized Customer Experience)

    옷장, 예산, 그리고 자신의 스타일에 따라 옷을 골라주는 개인 스타일러스트를 두고 싶지 않으신가요?

    물론 이것은 온라인입니다.

    게다가 브랜드는 직접 고른 옷을 여러분의 집 현관까지 배송해주고 마음에 드는 옷은 보관하고 그렇지 않은 옷은 돌려보내면 됩니다.

    이제 여러분의 상상력을 잠시 쉬게 하고 고객들에게 개인화된 경험을 마지막으로 제공했던 때를 생각해보십시오. 우리 모두는 개인화된 경험이 고객 충성도를 높이고 고객 얼굴에 큰 웃음을 가져다 준다는 것을 알고 있습니다. 경쟁사가 관심을 끌기 위해 적지 않은 노력을 해도 브랜드는 고객들과 지속적으로 연결됩니다.

    이것이 바로 디지털 마케팅에서 중요하게 다뤄야 할 개인화입니다. 단순히 이메일 제목에 이름을 붙이는 정도를 넘어서는 초개인화(hyper-personalization)말입니다.

    초개인화(Hyper-Personalization)란?

    초개인화는 고객 데이터 기반으로 고도로 개인화된 제품, 서비스, 그리고 콘텐츠를 타깃 고객에게 제공하는 것입니다. 예를 들어, 고객이 하루 아침을 기분좋게 시작할 수 있도록 사무실에 그 고객이 좋아하는 커피를 배달하는 것처럼 말입니다.

    말콤 글래드웰은 2004년 발간한 자신의 저서 ‘티핑포인트(tiping point)’에서 초개인화가 2020년 마케팅의 중요한 일부분이 되어 기업이 진화하는 소비자 트렌드에 보조를 맞추는 요건으로 바뀔 것이라고 예측한 바 있어는 이는 정확히 그대로 맞아들었습니다.

    오늘 날 기업들은 초개인화된 마케팅을 가능케 하는 모든 종류의 고객 데이터를 가지고 있습니다.

    하지만 과연 이를 활용하여 어떻게 브랜드가 초개인화된 고객 경험을 제공할 수 있을까요?

    오늘은 초개인화된 고객 경험을 전달할 수 있는 7가지 전술과 그 사례들에 대해서 이야기해 보도록 하겠습니다.

    1. 초개인화된 챗봇을 활용하여 고객들이 좋아하는 주제에 대해 그들과 대화나누기

    역사적으로 가장 좋아하는 위인이 누구인가요? 자신이 좋아하는 위인에 대해 아는 것에 많은 시간을 할애하였을 텐데요, 만약 그 위인과 개인적으로 더 많은 이야기를 나누고 그에 대해 더 자세히 알 수 있게 되다면 어떨지 상상해 보세요.

    그 위인에게 개인적으로 궁금한 것을 마치 친구와 대화를 나누는 것처럼 묻고 답변을 받을 수 있는 챗봇이 여기 있습니다.

    내셔널 지오그래픽은 자사 페이스북 페이지에 메신저봇을 설치하여 사용자들이 알버트 아인슈타인, 파블로 피카소 등과 같은 세계적인 위인들과 대화를 나눌 수 있도록 했습니다.

    네셔널 지오그래픽의 새로운 TV 쇼인 ‘Genius’는 일련의 사건과 역사, 그리고 유명인들의 데이터를 활용하여 메신저봇을 만들었습니다. 이 챗봇들은 사용자들의 대화를 따라가고 그들에게 해당 TV 쇼에 대해 알려주고, 관련 주제에 대해 토론을 벌입니다.

    이 전략을 어떻게 응용할 수 있을까요?

    아마 브랜드마다 타깃 고객들이 좋아하는 것이 있을 것입니다. 사용자들과 대화하고 문제를 공유하고, 그에 관한 솔루션을 제공하는 방식으로 답변을 주는 챗봇을 만들 수 있을 것입니다. 물론 이 챗봇은 솔루션을 제공하면서 동시에 자사의 제품을 흘리듯 추천할 수도 있을 것입니다.

    2. 초개인화된 모바일 앱 경험으로 고객 유지

    많은 스타벅스 팬들은 단지 커피 뿐만 아니라 브랜드가 제공하는 맞춤형 로열티 프로그램 앱에도 열광하고 있습니다. 스타벅스는 이 앱이 마치 자기 자신을 위해 만들어진 것처럼 사용자들이 느낄 수 있도록 고도로 개인화하여 앱을 설계하였습니다.

    예를 들어, 고객이 정기적으로 스타벅스에서 어떤 특정한 메뉴를 먹는다면, 이 앱은 만약 그 고객이 그 메뉴를 다시 주문하게 된다면 포인트를 주게 됩니다. 이것이 고객이 다시 매장을 방문할 수 있도록 만드는 초개인화된 전술입니다.

    스타벅스는 과거 구매 기록, 사용자의 취향, 활동 데이터 등을 분석하여 각 고객에게 맞는 제품을 추천하게 됩니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    모바일앱 마케팅이 비즈니스의 한 부분이라면 초개인화된 고객 경험을 전달할 수 있는 좋은 공간을 갖게 됩니다.

    고객의 데이터 포인트를 수집하여 고객이 좋아할 만한 제품을 추천하는데 사용하십시오. 고객이 구매 결정을 내릴 수 있도록 독려하는 리워드 프로그램, 무료 제품 및 할인 등을 적극 활용할 수 있습니다.

     3. 초개인화된 푸시 알림으로 고객을 브랜드에 중독되도록 하세요. 

    넷플릭스에 대해 이야기해볼까요?

    넷플릭스 앱의 푸시 알림은 사용자로 하여금 지금 바로 확인하고 싶은 충동을 느끼게 하고 앱에 어떤 신작이 새로 출시되었는지 확인해보게끔 만듭니다.

    이는 바로 사용자 개인만을 위한 것입니다.

    넷플릭스의 이러한 초개인화 마케팅은 홈페이지에서부터 시작됩니다. 이곳에 방문하자마자 사용자가 관심이 많을 법한 제품을 추천해줄 것입니다. 일단 브랜드가 고객의 정보를 수집하면 푸시 알림은 그 고객이 결코 넷플릭스를 잊지 못하게 만들 것입니다. 그 밀고 당기는 푸시 알림은 결코 강제적이지 않습니다. 오히려 고객들은 오히려 더 많은 알림을 원할 것입니다.

    넷플릭스의 한 팬이 이러한 브랜드의 푸시 알림 전략에 대해 언급한 트윗 내용을 살펴보세요.

    넷플릭스는 사용자가 콘텐츠에 대해 좋고 싫음을 평가할 수 있게 하고 있습니다. 이러한 데이터는 콘텐츠의 스트림 수와 개별 사용자의 프로필 데이터와 결합하여 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 예측할 수 있게 합니다. 그리고 넷플릭스는 이 데이터를 활용하여 푸시 알림 형태의 초개인화된 콘텐츠를 추천하게 됩니다. 이렇게 추천된 콘텐츠는 넷플릭스가 마치 자신에 대해 잘 알고 있는 것처럼 느끼게 할만큼 정확합니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    사용자에게 앱이나 웹사이트를 통해 컨텐츠/제품/서비스에 대한 좋고 싫음을 평가할 수 있는 옵션을 제공하세요. 이 데이터를 활용하여 사용자의 과거 기록과 결합하여 초개인화된 푸시 알림을 보내 브랜드에 중독되도록 만드세요.

    4. 초개인화된 이메일로 사용자의 희망사항 전달

    만약 여러분이 아마존의 오랜 고객이라면 어느 순간 아마존이 매 순간 지켜보고 있다는 것을 느끼셨을 것입니다. 그렇지 않으면 최근에 검색했던 제품에 대해 아마존으로부터 이메일을 받은 적이 없었을 것입니다.

    예를 들어, 아마존에서 댄 브라운의 다빈치 코드라는 책을 구매를 했다면 3일 후에 다음과 같이 같은 시리즈에 포함된 책 리스트가 있는 이메일을 받게 됩니다.

    아마존은 사용자 이름, 검색량, 검색에 소요된 평균 시간, 과거 검색 및 구매 기록, 구매에 걸린 시간, 평균 지출 비용 등의 사용자 데이터에 대한 완전한 엑세스를 가지고 있습니다. 이 데이터를 활용하여 아마존은 각 사용자 프로필을 생성하여 최근에 검색한 제품(또는 동일한 브랜드에서 제품을 구입했을 수도 있음)을 강조하는 고도로 개인화된 이메일을 작성하여 보내게 됩니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    초개인화된 이메일을 설계하려면 다음과 같이 4가지의 고객 데이터 포인트가 필요합니다.

    • 고객의 이전 구매 내역
    • 버려진 장바구니 세부 내역
    • 가격 페이지에서 이탈한 고객
    • 선호하는 제품

    위의 세부 사항을 활용하여 마케터는 고객들이 거절하기 어려울 정도로 고도로 개인화된 구매 제안과 혜택 등으로 포장된 관련성 있는 상품들의 세일즈 이메일을 발송할 수 있습니다.

    5. 초개인화된 컨텐츠로 사용자의 지식 수준 향상

    이것이 어떻게 작동되는지 확인하기 위해 아무데도 갈 필요가 없습니다. 그저 스마트폰에서 구글을 열면 그 답을 알 수 있습니다.

    여기서 이야기하고자 하는 바는 바로 구글의 Discover 기능입니다. 구글에 방문하게 되면 어떤 주제가 내 눈에 띄게 되고, 그것을 좀 더 자세히 알기 위해 그 기능에 깊이 더 들어가게 됩니다. 마치 소셜미디어처럼요.

    만약 여러분이 디즈니의 열렬한 팬이고 Google Discover도 이러한 점을 잘 알고 있어 비슷한 내용을 업데이트한다고 가정해봅시다.

    알다시피, 구글은 각 사용자들의 검색 기록에 대해 모두 알고 있습니다. 이 데이터를 사용하여 구글은 특정 주제에 관한 사용자의 관심 영역과 지식 수준을 예측하게 됩니다.  그리고 사용자에게 관련 콘텐츠를 전달함으로써 그들이 관심사의 지식 수준을 발전시킬 수 있도록 합니다. 예를 들어, 만약 여러분이 다음 여행을 계획하고 있다면 Discover는 여러분에게 방문하기 가장 좋은 장소에 관한 기사를 보여줍니다. 동시에 Discover는 여러분들의 지식 수준을 업그레이드 해주는 다음 여행지에 대한 기사 3개월치를 미리 저장하게 됩니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    앱, 이메일 또는 푸시 알림 등을 통해 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 제공하세요. 최근에 검색한 내용을 계속 트래킹하여 동일한 컨텐츠 혹은 업그레이드된 컨텐츠를 적시에 가능한 빨리 전달하세요. 고객들이 자신이 브랜드로부터 케어받는다는 느낌을 받도록 하는 것이 중요합니다.

    6. 초개인화된 UGC 컨텐츠로 브랜드 커뮤니티 구축

    스마트폰으로 찍은 사진을 활용하여 특정한 해시태그 캠페인에 참여하는 사람들은 사람들은 커뮤니티의 일원으로써 느끼고 그들의 아이폰에서 사진을 찍는 것을  좋아합니다. 그 대가로 애플은 브랜딩과 마케팅 면에서 좋은 노출을 받고 있습니다.

    Image source: Apple

    애플은 수 년전부터 #ShotOnIphone 캠페인을 진행하고 있습니다. 소비자가 아이폰에서 클릭샷을 찍어 최고의 순간을 공유할 수 있도록 동기를 부여하죠. 이 캠페인은 애플이 트렌드를 결코 벗어나지 않는 많은 이유들 중 하나이기도 합니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    사용자들이 소셜미디어 등을 통해 무언가를 공유할 수 있는 캠페인을 만드세요. 이야기, 사진, 비디오, 그 밖의 모든 것. 그들의 이야기를 여러분의 공간에서 공유하여 그들이 커뮤니티의 한 부분처럼 느끼도록 해야 합니다. 이 커뮤니티가 성장하면 할수록, 사용자들은 기꺼이 더 많은 것을 커뮤니티에 공유할 것입니다.

    7. 초개인화된 기능을 통해 사용자들이 브랜드에 투자하도록 만들기

    사용자들이 여러분의 제품이나 서비스에 투자하도록 하는 한 가지 방법이 있습니다.

    Spotify는 단순한 음악 스트리밍 앱이 아닙니다. Spotify는 고객들이 그들만의 플레이리스트를 만들고 그들의 계정으로 전체 음악 라이브러리를 만드는 길을 만들도록 유도합니다. 수 개월에 걸쳐 사용자들은 대개 다른 음악 앱에서는 상상할 수 없는 수 많은 트랙을 가진 수백 개의 재생목록을 만들어 내게 됩니다. 그들은 Spotify에 많은 시간을 투자하게 되었고, 그렇게 만든 플레이리스트를 유지하기 위해 기꺼이 사용료를 지불할 의도가 있습니다.

    Image Source: VentureHarbour

    Spotify의 재생목록은 사용자들이 많은 노력을 기울이지 않고 자신이 좋아하는 음악을 계속 몰입하고 들을 수 있도록 고안되었습니다.

    이 전략을 어떻게 활용할 수 있을까요?

    사용자가 앱 내에서 자신의 무언가를 만들 수 있도록 하세요. 그들이 가장 좋아했던 기사 목록이나 스니펫 같은 거라면 훨씬 더 좋습니다. 그들이 그것을 보물처럼 보관하게 하고 언제든지 그것을 열 수 있도록 쉽게 접근하게 하세요.

    초개인화로 전환할 시간

    위의 예시와 전략을 활용함으로써, 억지로 하지 않고, 의미 있는 방법으로 잠재 고객들을 한데 모을 수 있습니다. 단순히 이것 뿐만 아니라, 잠재 고객들을 브랜드에 계속 붙들어 둘 수 있습니다. 초개인화된 마케팅은 모든 유형의 비즈니스에서 적용할 수 있습니다. 고객과의 장기적 관계를 구축하고 비즈니스 성장을 이끄는 핵심이 될 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생 마케터를 위한 1:1 마케팅 실무 팁 & 직무 커리어 코칭을 진행하고 있습니다. 수강생 개인 니즈에 따라 맞춤형으로 진행되고 있으니 자세한 사항과 교육 신청은 여기에서 확인하세요.