Tag: 고객데이터플랫폼

  • 지오펜싱 마케팅의 정의와 시작 방법

    지오펜싱 마케팅의 정의와 시작 방법

    지오펜싱 마케팅의 정의와 시작 방법

    (참조 자료: Geofencing Marketing: What Is It and How Can You Get Started?)

    지오펜싱 마케팅(Geofencing Marketing)은 기업이 특정 지리적 반경 또는 지역 내의 잠재 고객들에게 타겟팅하여 광고할 수 있는 위치 기반 마케팅 전략의 일종입니다.

    이 전략은 GPS 및 무선 주파수 식별기 등의 기술을 조합하여 비즈니스 위치 주변에 가상의 경계를 설정하여 해당 지역의 개인에게 제품 또는 서비스를 홍보하는 것인데요.

    지오펜싱(Geofencing)을 사용하여 타겟 고객이 경쟁사에서 쇼핑하거나 오프라인 또는 온라인 스토어를 탐색하는 동안, 또는 서비스 이용을 준비하는 동안에도 타겟 고객에게 마케팅할 수 있습니다.

    지오펜싱 광고에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 계속 읽어보세요! 여기에서 다룰 내용은 다음과 같습니다.

    지오펜싱 마케팅이란?

    지오펜싱 마케팅은 위치 기반의 마케팅 전략으로, 기업의 지리적 위치에 있는 잠재 고객에게 제품이나 서비스를 광고할 수 있습니다.

    지오펜싱 마케팅의 작동 방식은?

    이제 ‘지오펜싱 마케팅이란 무엇인가’라는 질문에 대한 답을 알았으니, 실제로 어떻게 작동하는지 궁금할 것입니다.

    지오펜싱 광고 전략은 비즈니스 위치와 같은 특정 위치 주변에 가상의 경계를 설정하는 방식으로 작동합니다. 그러면 이 경계는 모바일 디바이스를 사용하는 사람이 해당 경계에 들어올 때마다 추적됩니다.

    누군가 비즈니스 주변의 가상 경계에 들어오는 즉시 지오펜싱 광고 캠페인에서 지역 상점, 서비스 또는 제품을 광고하는 알림 또는 모바일 광고를 해당 사용자의 휴대폰으로 전송하게 됩니다.

    지오펜싱은 Wi-Fi, GPS, 무선 주파수 식별(RFID), 블루투스 등 여러 기술을 사용하는 위치 기반 기술입니다.

    지오펜싱 마케팅의 5가지 혜택

    지오펜싱 마케팅을 통해 비즈니스가 누릴 수 있는 몇 가지 이점들이 있습니다. 아래에서 지오펜싱 광고의 다섯가지 주요 이점을 살펴보겠습니다:

    1. 로컬 매장의 방문자 및 매출 증대

    지오펜싱은 잠재고객이 해당 지역에서 제품이나 서비스를 찾을 때 회사가 지역 검색 결과에 노출될 기회를 더 많이 제공함으로써 로컬 검색 엔진 최적화(SEO) 전략을 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

    결과는? 더 많은 로컬 고객이 매장을 발견하고 그 과정에서 방문자와 매출을 높일 수 있습니다.

    2. 데이터 기반 캠페인으로 더 나은 마케팅 결과 도출

    지오펜싱 마케팅의 핵심은 분석입니다. 분석은 데이터를 기반으로 실행되며, 마케팅 팀에 다음 캠페인을 위한 실행 가능한 정보를 제공합니다. 지오펜싱은 또한 팀에게 해당 데이터를 실시간으로 제공합니다.

    측정할 수 있는 몇 가지 요소는 다음과 같습니다:

    • 광고 노출 혹은 뷰 수(Ad impressions or views)
    • 전환 존 방문(Conversion zone visits)

    지오펜싱 마케팅의 또 다른 장점은 이동 중에도 캠페인을 수정할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 프로모션에 반응하지 않는다면 캠페인에서 무엇이 효과가 없는지 조사할 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 지역이나 시간대를 타겟팅하고 있을 수도 있습니다.

    3. 개인화된 잠재 고객 경험

    지오펜싱 마케팅의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터를 사용하여 잠재 고객을 위한 경험을 개인화할 수 있다는 점입니다.

    지오펜싱 광고 캠페인을 통해 해당 지역 인구의 인구 통계 정보와 어떤 오퍼가 로컬 비즈니스에 대한 관심을 유발하는지 대한 자세한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 데이터를 활용하여 타겟 오디언스의 공감을 불러일으킬 수 있도록 메시지를 개인화할 수 있습니다.

    예를 들어, 특정 연령대에서 특정 제품의 인기가 높은 것을 발견하면 그에 따라 메시지와 타겟팅을 변경하여 더 많은 매출을 창출할 수 있습니다.

    4. 새로운 파트너십 기회

    지오펜싱  마케팅은 기업이 다른 회사와 파트너 관계를 맺을 수 있는 이상적인 기회를 제공합니다. 지오펜스를 활용하여 고객에게 개인화된 제안을 보낼 수 있는데, 파트너 기업은 고객이 받은 맞춤형 오퍼을 통해 제품/서비스를 판매할 수 있습니다. 양측 모두에게 이익이 되는 윈윈 상황입니다.

    5. 경제성

    지오펜싱은 모든 모바일 마케팅 기법 중에서 가장 저렴합니다. 지오펜싱을 이용한 광고는 페이스북, 인스타그램, 구글 애드워즈와 같은 주요 광고 플랫폼에서 지원하고 있으며, 지오펜싱 캠페인 생성에 대한 수수료는 전혀 부과하지 않습니다.

    지오펜싱을 마케팅 전략에 구현하는 방법

    지오펜싱을 마케팅 전략에 어떻게 도입할 수 있을까요? 지오펜싱을 시작하는 데 필요한 것은 앱과 GPS 좌표뿐입니다.

    그런 다음 다음과 같은 간단한 단계를 따라 지오펜싱을 마케팅 전략에 통합할 수 있습니다:

    1. 타겟 잠재 고객 조사

    지오펜싱 마케팅의 핵심은 타겟 오디언스입니다.

    잠재고객이 누구인지, 무엇을 원하는지 파악하고 있다면 결과를 이끌어낼 수 있는 타겟 영역을 만들 수 있습니다. 또한 쇼핑객의 참여를 유도하고 구매를 유도하는 광고를 개발할 수 있습니다. 타겟 오디언스가 누구인지 확실하지 않거나 타겟 오디언스를 개선하고 있다면 이미 확보하고 있는 데이터를 살펴보세요.

    예를 들어 소셜 미디어에서 활발하게 활동하는 경우 고객과 소통하고 비즈니스, 서비스 또는 제품에 대한 고객의 의견을 확인할 수 있습니다.

    2. 지오펜싱 경계를 작게 유지

    대부분의 경우 지오펜싱 영역은 해당 로컬 비즈니스를 중심으로 반경 4~5분 이내로 설정하는 것이 좋습니다. 경계를 너무 넓게 설정하면 관심 없는 사람들에게도 브랜드를 홍보하는 결과를 초래할 수 있습니다.

    또한 해당 도시에 거주하는 대부분의 사람들이 걸어서 이동하는지, 아니면 차를 타고 이동하는지 고려하는 것이 좋습니다. 걸어서 이동하는 비율이 높은 경우, 도보 반경 4~5분 이내로 경계를 설정하는 것이 좋습니다. 운전을 하는 경우라면 4~5분 거리로 설정하는 것이 좋습니다.

    3. 실행가능하고 명확한 CTA

    “오늘만 한 가지 메뉴를 구매하면 한 가지를 무료로 드립니다!” 또는 “디너 스페셜에 오세요!” 중 어떤 것이 더 실행 가능성이 높을까요? 물론 각각으로 사용자를 초대하고 있지만, 첫 번째 CTA에서 훨씬 더 구체적이고 핵심적인 내용을 전달할 수 있습니다.

    스팸성 광고나 이기적인 광고가 아닌 광고를 개발해야 한다는 점도 주목할 필요가 있습니다. 예를 들어 신제품을 홍보하는 경우 사용자에게 구매를 권유하는 대신 사용해 보도록 초대하세요. 이 접근 방식을 사용하면 구매 퍼널을 통해 자연스럽게 사용자를 안내할 수 있습니다.

    4. 모든 타겟팅 기법 사용

    지오펜싱 마케팅에서는 다음과 같은 여러 외부 마케팅 기법을 사용할 수 있습니다:

    • 컨택스트 타겟팅(Context targeting): 로컬 레스토랑에 대한 뉴스 기사 옆의 광고와 같이 페이지의 콘텐츠와 관련된 광고를 표시하는 타겟팅 옵션입니다.
    • 콘텐츠 타겟팅(Content targeting): 검색에 사용된 키워드와 해당 키워드의 의도를 타겟팅하는 타겟팅 도구입니다. ‘개인 식사 공간이 있는 레스토랑’이라는 키워드에 대한 콘텐츠가 있는 경우 콘텐츠에서 개인 식사 공간 및 옵션에 대해 설명해야 합니다.
    • 리타겟팅(Retargeting): 겟팅 전략으로, 스토어 방문 후 등 웹사이트에서 제품을 본 사용자에게 광고를 표시하는 마케팅을 위한 전략입니다.
    • 데이파팅(Dayparting): 광고 예약으로 더 잘 알려진 특정 시간대의 사용자를 타겟팅하는 타겟팅 기법입니다. 예를 들어 평일에 활동하는 타겟 오디언스가 있는 경우 월요일부터 금요일까지만 프로모션을 실행할 수 있습니다.

    많은 디지털 마케팅 도구와 마찬가지로 지오펜싱 마케팅은 디지털 마케팅 전략을 지원하고 보완합니다. 예를 들어, 지오펜싱 마케팅은 타겟 고객이 언제 활동적인지, 매장 방문 후 이들에게 어떻게 마케팅할지 등을 알려줍니다.

    지오펜싱 마케팅의 5가지 예시

    캠페인에 영감을 줄 몇 가지 지오펜싱 마케팅 사례를 살펴볼 준비가 되셨나요? 시작하기 좋은 5가지 사례를 소개합니다:

    1. 타코벨이 연간 매출을 증폭시킨 방법

    멕시코 요리 패스트푸드 업체인 타코벨은 모바일 앱을 지오펜싱 광고에 활용했습니다. 타코벨의 마케팅 팀은 타코벨 앱의 푸시 알림을 활성화한 30세 미만의 사용자를 타겟팅하고자 했습니다. 목표는 무엇이었을까요? 사용자가 “Yo quiero Taco Bell.”이라고 말하도록 하는 것입니다.

    이 팀은 타코벨 매장 인근 지역에 잘 정의된 지오펜싱을 구축함으로써 회사의 연간 수익을 6% 향상시켰습니다. 참고로, 이 회사는 최근 연매출 100억 달러라는 게시물을 올렸는데, 이는 이 캠페인을 통해 약 6억 달러의 추가 수익을 창출했다는 의미입니다.

    2. 히스토리 채널이 브랜드 인지도를 높인 방법

    역사에 관한 모든 것을 다루는 텔레비전 네트워크인 히스토리 채널(History Channel)은 로컬 레스토랑, 엔터테인먼트, 박물관 등을 찾을 수 있는 모바일 앱인 Foursquare와 제휴하여 자사 브랜드 인지도를 높였습니다.

    사용자가 백악관과 같은 역사적인 장소를 체크인하기로 선택한 경우 해당 장소에 대한 추가 정보가 표시됩니다.

    예를 들어 백악관의 경우 건축 날짜에 대한 개요와 주목할 만한 역사적 사건을 볼 수 있습니다. 양사는 캠페인에 대한 수치를 공개하지 않았지만 업계 관계자들은 이 캠페인이 성공적이라고 보고 있습니다.

    3. 버거킹이 고객을 경쟁사로부터 끌어들인 방법

    버거킹의 와퍼 디투어 캠페인는 지오펜싱 마케팅의 훌륭한 예입니다. 좀 더 구체적으로 말하면, 경쟁사로부터 고객을 유인하기 위해 고안된 지오펜스 마케팅 전략인 지오컨퀘스팅(geoconquesting)의 예입니다.

    캠페인은 이렇게 진행되었습니다. 버거킹은 맥도날드 매장 주변에 지오펜스를 구축했습니다. 사용자가 지오펜스에 들어가면 최근 새롭게 디자인된 버거킹 앱을 통해 와퍼 버거를 구매하면 1센트에 제공한다는 알림을 받았습니다. 그런 다음 앱은 맥도날드에서 고객이 주문을 수령할 수 있는 가장 가까운 버거킹 매장까지 길 안내를 제공했습니다.

    이 스턴트는 단 며칠 만에 앱 다운로드 수 100만 건을 돌파하며 버거킹은 큰 주목을 받았습니다.

    4. BMW가 지오펜싱을 서비스화한 방법

    많은 기업들이 지오펜싱을 마케팅 도구로 활용하고 있으며, BMW 역시 유니크한 셀링 포인트로 지오펜싱에 집중하고 있습니다. 바로 자동차의 위치를 추적하여 안전을 보장하는 BMW 트랙스타 및 BMW 트랙스타 어드밴스 서비스를 통해 제공하고 있는데요.

    자동차 키 없이 자동차가 움직이면 BMW가 사용자에게 알려줍니다. BMW는 지오펜싱을 마케팅 및 비즈니스 계획에 도입하기로 결정한 것이 주효했습니다. 이 서비스는 소비자에게 이점을 제공할 뿐만 아니라 회사에도 지속적인 수익원을 제공합니다.

    BMW 트랙스타 및 BMW 트랙스타 어드밴스에는 연간 구독료가 있습니다.

    5. 아메리칸 이글이 매장 내 구매를 늘린 방법

    의류 회사인 American Eagle도 지오펜싱 마케팅으로 성공을 거뒀습니다. 이 회사는 아메리칸 이글 매장이 있는 쇼핑몰 위치를 타겟팅하는 데 집중했습니다. 또한 경쟁사 고객이 아메리칸 이글을 선택하도록 설득하고자 했습니다.

    스페셜한 혜택이 포함된 광고를 제작하고 옷을 입어볼 수 있는 인센티브를 제공함으로써 이 회사는 목표를 달성했습니다. 실제로 매장 내 매출이 3배 이상 증가하여 비즈니스에 새로운 수익을 창출할 수 있었습니다.

    CDP에 지오펜싱 마케팅을 통합시켜야 하는 이유

    고객 데이터 플랫폼(CDP)은 다양한 데이터 소스에서 고객 데이터를 집계하고 통합합니다. 마케터는 특정 지오펜스에 들어오고 나가는 고객을 타겟팅하기 위해 CDP에서 적절한 종류의 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.

    싱글 고객 뷰는 마케터에게 고객에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 이 보기에는 고객에 대한 모든 세부 정보가 포함되어 있어 마케터가 고도로 개인화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 사용할 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다.

    지능형 AI 기반(인공지능) 알고리즘과 결합된 CDP는 대규모로 쉽게 운영할 수 있습니다. 따라서 마케터는 1,000명의 고객이 지오펜스에 들어오는 경우 1,000명의 고객 각각에 대해 개별 맞춤화된 여정을 제공할 수 있습니다.

     

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

  • 리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지

    리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지

    리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지

    (참조 자료: The top 7 CDP use cases for retail marketing in 2023)

    리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지
    리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지

    고객 데이터를 정리하고 리테일 마케팅을 한 단계 더 발전시키기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자하는 것을 고려하고 계신가요? CDP는 실시간 데이터를 사용하여 고객을 이해할 수 있기 때문에 모든 마케팅 관행의 근간이 되며, 특히 리테일 비즈니스에게는 상당한 이점을 제공합니다.

    이번 글에서는 리테일 마케팅에 가장 많이 사용되는 7가지 CDP 활용 사례를 소개하겠습니다.

    1. 타깃 오디언스 세분화

    CDP는 고객 데이터를 수집하고 통합하여 각 고객에 대한 일관된 단일 프로필을 구축할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 솔루션입니다. 리테일 비즈니스에게 CDP가 필요한 이유는 무엇일까요? 간단히 말해, 모든 고객은 동일하지 않기 때문입니다. 모든 고객은 각자의 관심사, 선호도, 구매 습관이 다릅니다. 따라서 눈에 띄려면 이러한 데이터 포인트에 맞게 마케팅 캠페인을 맞춤화해야 합니다. 2023년에는 일반적인 마케팅 메시지에는 통하지 않을 것이며, 고객들은 여전히 이러한 메시지를 사용하는 브랜드에서 떠날 준비가 되어 있고 기꺼이 떠날 것입니다.

    리테일 비즈니스의 경우 고객 데이터 플랫폼을 활용하면 구매 이력, 설문조사 데이터, 인구통계 정보를 기반으로 고객을 세분화하여 개인화와 관련성을 모두 극대화할 수 있습니다. 즉, 정리되지 않은 테라바이트 규모의 고객 데이터를 일일이 검색하는 대신 CDP가 이를 대신 수행하도록 할 수 있습니다. 대부분의 CDP는 데이터를 논리적으로 정리, 구조화, 구성하므로 고객 세그먼트를 쉽고 직관적이고 사용자 친화적으로 구축할 수 있습니다.

    2. 개인정보에 관한 정부 규제 준수 보장

    많은 기업들이 고객 데이터를 처리하는 데 있어 어렵지 않은 자유를 누려왔습니다. 제한이 거의 없었고 원하는 것은 무엇이든 할 수 있었습니다.

    하지만 세상은 더 나은 방향으로 빠르게 변화하고 있으며, 리테일 비즈니스들은 계속 사업을 운영하려면 엄격한 정부 규정을 준수해야 합니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)와 같은 정책이 이러한 규제의 대표적인 예입니다. 그럼에도 불구하고 전 세계 정부는 놀라운 속도로 새로운 법안을 도입하고 있습니다.

    고객 데이터를 체계적이고 안전하게 관리하지 않으면 막대한 벌금이 부과될 수 있습니다. 예를 들어,룩셈부르크는 데이터 규정을 준수하지 않았다는 이유로 2021년에 Amazon에 7억 4,600만 유로의 벌금을 부과한 바가 있습니다.

    따라서 이러한 벌금을 피하려면 CDP, 특히 데이터 클린룸 기능을 갖춘 CDP가 필수입니다.

    3. 온라인 행동을 트래킹하여 오프라인 매장 내 구매 촉진

    또한 리테일러들은 온라인과 오프라인 고객 경험을 연결하기 위해 CDP에 기록된 지오펜스(geofences)를 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 고객이 장바구니에 상품을 추가했는데 무언가 팝업이 뜬다고 가정해 보겠습니다. 와이파이가 끊기거나 확인할 사항이 있을 수 있습니다. CDP는 이러한 데이터 포인트를 저장하고, 고객이 오프라인 매장을 방문하면 해당 품목을 구매하라는 메시지가 표시됩니다. 여러 디바이스와 채널을 넘나들며 구매에 참여하는 구매자에게 더 이상 단절된 옴니채널 경험을 제공할 필요가 없습니다;

    이렇게 하면 구매하고 싶었지만 잊고 있었던 제품을 상기시켜주므로 더욱 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

    4. 장바구니 이탈 후의 사용자 리타겟팅

    리테일 비즈니스에게 CDP는 온라인 잠재 고객을 유지하는 데도 도움이 됩니다.

    고객이 웹사이트를 처음 방문했을 때 무언가를 구매하는 경우는 거의 없습니다. 다행히도 CDP를 사용하여 고객 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 여기에서 Google 또는 Facebook 리타겟팅을 활용하여 잠재 고객이 구매를 계속하도록 유도하세요. 광고 플랫폼을 활용하여 마케팅 이메일 구독을 취소한 사용자와 같은 사용자에게 도달하고 재참여를 유도할 수 있습니다.

    이러한 알림은 설정하는 데 거의 비용이 들지 않으며, 장바구니를 포기한 고객 중 일부만 전환할 수 있다면 수익률을 높일 수 있습니다.

    5. 과거 구매 내역 트래킹

    고객의 구매 패턴을 추적하여 CDP에 저장하면 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 온라인 스토어에서 에스프레소 머신을 구매했다면 좋은 커피를 만들기 위해 원두가 필요할 가능성이 높습니다.

    따라서 고객이 다음에 매장을 방문할 때 가장 인기 있는 원두 및 기타 액세서리를 맞춤형 제품 추천으로 제시할 수 있습니다. 고객은 홈페이지에 모든 것이 있으므로 원하는 제품을 검색할 필요가 없습니다.

    6. 오프라인 고객에게 온라인 구매 홍보

    리테일 비즈니스들도 온라인 구매를 오프라인 고객에게 홍보하기 위해 CDP를 사용하기 시작했는데요,

    오프라인 매장에서 고객 거래 기록이 있는 경우 CDP를 사용하여 이 정보를 가져와 온라인 매장에서 제품을 크로스 셀링 및 업셀링할 수 있습니다. 예를 들어 비디오 게임을 판매하고 고객이 PS4를 구매하는 경우 고객이 웹사이트를 방문할 때 좋아할 만한 게임을 제안할 수 있습니다.

    7. 광고 빈도 제어

    리테일러의 가장 큰 문제는 같은 사람에게 동일한 광고와 마케팅 메시지를 여러 번 보여줌으로써 프로모션이 성가시고 비효율적일 수 있다는 점입니다. 여러 플랫폼에서 잠재고객과 소통하는 경우 이를 관리하는 것은 특히 어렵습니다.

    다행히도 고객 데이터를 저장, 구성 및 구조화하면 특정 잠재 고객에게 광고가 표시되는 빈도를 제한할 수 있습니다. 이를 통해 고객 참여와 마케팅 지출을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

    결론

    위에서 열거한 바와 같이, CDP 솔루션은 리테일 마케팅의 성공을 위해 필수적인데, 이는 타협이나 운영 중단 없이 고객을 세분화하고, 정부 규정을 준수하며, 이전 구매 습관을 기반으로 고객 경험을 개인화할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 고객의 니즈에 관심을 갖고 있다는 것을 고객에게 보여줄 수 있습니다. 단순 추측에 기반한 마케팅 메시지를 만들지 않으므로 경쟁사의 가격이 더 저렴하더라도 고객이 브랜드를 선택하도록 유도할 수 있습니다. 그리고 고객 충성도는 특히 그것이 지속될 때 그 가치는 더할 나위 없이 높습니다.

     

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

     

     

     

  • 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 

  • 인텐트 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것

    인텐트 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것

    인텐트 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것

    (참조 자료: Everything You Should Know About Intent Marketing)

    인텐트 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것
    인텐트 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것

    소비자의 마음을 읽고 싶은가요? 최신 데이터 분석 소프트웨어를 사용하면 인텐트(Intent) 데이터를 수집하여 이를 수행할 수 있습니다. 그게 뭔가요?

    인텐트 데이터에는 잠재 고객이 구매 여정의 어느 단계에 있는지, 구매할 준비가 되었는지 여부가 반영되어 있습니다. 이 정보를 통해 과거의 활동을 분석하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 제공하고 고객 경험을 개인화시킬 수 있습니다. 소비자의 행동을 기반으로 소비자에게 도달하는 데 사용되는 기술을 인텐트 마케팅이라고 합니다. 인텐트 마케팅은 기본적으로 타겟팅 광고부터 맞춤형 웹사이트 콘텐츠 또는 이메일에 이르기까지 모든 것을 포함합니다.

    가이드에서 더 많은 인텐트 마케팅 사례를 살펴보고, 이러한 유형의 마케팅이 중요한 이유와 데이터를 수집하고 이커머스에서 사용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

    인텐트 마케팅이란?

    인텐트 마케팅은 특정 순간에 모든 개인의 구매 의도를 충족시키는 데 초점을 맞춘 캠페인입니다. 쉽게 말해 구매 의도는 개인이 원하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 자녀에게 집에서 안전하게 지내는 방법을 교육하는 방법에 대한 정보가 필요한 잠재 고객이라면, 해당 주제에 대한 블로그 게시물이 인텐트 지표를 충족하고 이것이 효과적인 인텐트 마케팅이 될 수 있습니다. 모든 것은 고객의 열망과 브랜드의 제안을 일치화시키고 이를 고객의 변화에 맞춰 조정하는 것입니다.

    인텐트 마케팅의 성공 여부는 업데이트되는 수많은 데이터 소스에 달려있기 때문에, 이러한 캠페인에 고객 인텐트 소프트웨어를 통합해야 합니다. 소프트웨어 플랫폼은 여러 채널에서 사용자 활동을 자동으로 추적하여 리드의 숨겨진 욕구에 대한 유용한 결과를 생성합니다. 고급 소프트웨어를 사용하면 실시간으로 적절한 콘텐츠로 리드를 육성하기 위해 브랜드 제안을 자동화할 수도 있습니다.

    인텐트 마케팅은 일반적으로 콘텐츠가 사용자의 의도를 반영하는 키워드를 타겟팅하기 때문에 검색 마케팅에서 특히 효과적입니다. 하지만 아래에서 설명하는 다른 많은 경우에도 사용할 수 있습니다.

    인텐트 마케팅은 어떻게 진행되나요?

    앞서 언급했듯이 인텐트 마케팅은 리드의 디지털 발자취인 인텐트 데이터에 의존합니다. 사용자가 반복적으로 검색 엔진에 검색어를 입력하거나, 온라인 스토어를 방문하거나, 소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르면 흔적이 남습니다. 이러한 모든 흔적들을 통해 사람들의 마음을 들여다보고 더 관련성 높은 제안으로 전환을 유도할 수 있습니다.

    인텐트 마케팅의 단계별 계획은 다음과 같습니다:

    • 기업이 달성하고자 하는 목표를 설정합니다. 예를 들어 고객이 구매 결정을 내리거나, 구독을 시작하거나, 리워드 프로그램에 참여하도록 유도할 수 있습니다.
    • 설정된 목표에 따라 모니터링하려는 사용자 의도(정보 제공, 조사, 탐색, 거래)와 필요한 데이터를 수집할 수 있는 소프트웨어가 무엇이 있는지 파악합니다.
    • 온라인 채널을 통해 고객 데이터를 수집하고 그에 따라 고객 경험을 개인화할 수 있는 소프트웨어와 연결합니다. 충분한 세부 정보를 제공하면서 사용자 개인정보를 침해하지 않는 선에서 자동화된 소프트웨어를 선택해야 합니다.

    위의 나열된 단계 외에도 영업팀은 정기적으로 인텐트 데이터에 액세스하고 적용한 전략을 테스트하여 최상의 결과를 보장해야 합니다. 이렇게 하면 인텐트 마케팅의 이점을 극대화하고 최고의 투자 수익을 달성할 수 있습니다.

    인텐트 마케팅이 왜 중요한가?

    오늘 날의 고객들은 더 이상 선형적인 세일즈 퍼널을 따르지 않습니다. 이들은 수시로 여러 디지털 마케팅 리소스들을 확인하고 한 전환 단계에서 다른 전환 단계로 이동할 수 있습니다. 또한 필요한 콘텐츠를 바로 얻을 수 있기를 기대하며 웹사이트를 다시 방문하기 때문에 잠시라도 기다리는 것을 참지 못합니다. 이렇게 되면 일반적인 마케팅 접근 방식은 효율성이 떨어지고, 인텐트 마케팅 데이터만이 제공할 수 있는 더 높은 유연성을 필요로 하게 됩니다.

    이러한 종류의 마케팅은 구현하는 데 시간이 더 많이 걸리지만 다음과 같은 이점이 있으므로 노력할 가치가 있습니다:

    1. 타깃 고객에 대한 이해도 증가

    많은 마케터와 영업 담당자가 인구통계학적 기반 타깃팅을 활용하여 제품 및 서비스를 개인화하고 있습니다. 연령, 가족, 종교, 성별, 인종, 학력, 소득에 대한 정보는 물론 유용하지만, 그 사람이 현재 무엇을 하고 있는지는 보여주지 못합니다. 반대로 구매 의도 정보는 고정되어 있지 않으며 사용자 행동에 따라 수시로 변화합니다. 이를 통해 기업은 타깃 고객의 취향과 선호도가 어떻게 변화하는지 모니터링할 수 있습니다. 또한 인구통계학적 특성이 동일하더라도, 리드가 2개로 식별되지 않은 경우에는 이러한 세부 정보가 소비자를 더 잘 파악하는 데 유용합니다.

    2. SEO 콘텐츠 전략 강화

    키워드 조사를 하고 콘텐츠 마케팅 전략을 개발할 때 구매자 의도를 파악하면 많은 도움이 됩니다. 구매를 앞둔 사람은 정보만 검색하는 사람과 비교하여, 검색 엔진에 다른 의도의 키워드를 입력할 것입니다;

    타깃 고객을 의도에 따라 세분화하여 각 고객 카테고리에 맞는 SEO 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 정보 제공 의도가 있는 고객은 블로그나 랜딩 페이지를 방문하지만, 구매 의도가 있는 고객은 제품 페이지로 바로 이동합니다. 결과적으로 인텐트 키워드를 사용하면 SEO 마케팅 활동이 훨씬 더 큰 성과를 거둘 수 있습니다.

    3. 경쟁 우위

    인텐트 마케팅은 오늘 날 마케터들에게 필수적인 기법입니다. 하지만 일부 기업은 여전히 기술 부족, 제한된 예산, 무지로 인해 인텐트 마케팅을 구현하지 못하고 있습니다. 그 중 하나가 되지 마세요. 경쟁업체가 인텐트 마케팅 캠페인을 실행하지 않는다는 사실은 경쟁업체보다 먼저 인텐트 마케팅 캠페인을 실행함으로써 경쟁업체를 능가할 수 있다는 것을 의미합니다. 80%의 소비자가 기업이 개인화된 경험을 제공할 때 더 기꺼이 구매를 한다고 인정합니다. 따라서 맞춤형 제안을 제공하려면 인텐트 데이터를 사용해야 합니다.

    4. 고급 자동화 기능

    구매 의도 정보를 통해 가장 관련성이 높은 콘텐츠로 고객을 자동으로 육성시킬 수 있습니다. 고객의 행동에 따라 자동으로 이메일을 전송하고, 제품을 보여주고, 광고를 실행하고, 기타 작업들을 완료시키는 마케팅 자동화 소프트웨어를 연결할 수 있습니다. 구매 의도를 트래킹하지 않으면 사용자에 대한 실시간 데이터를 놓치기 때문에 이러한 소프트웨어의 효율성이 훨씬 떨어집니다.

    5. 영업팀과 마케팅 담당자가 더 쉽게 참여할 수 있는 활동

    인텐트 기반 타겟팅은 영업팀과 마케터 모두의 역량을 강화시킬 수 있습니다. 팀 간에 인텐트 데이터 소스에 대한 액세스 권한을 공유하면 항상 같은 정보를 공유할 수 있습니다. 특정 고객이 구매할 준비가 되었는지 여부를 파악하고 세일즈 퍼널을 통해 고객을 이동시키고 더 많은 전환을 창출하기 위한 노력을 조정할 수 있습니다.

    요약하자면, 오늘 날의 마케터들은 경쟁이 치열하기 때문에 마케팅을 개인화할 수밖에 없습니다(자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다). 그렇지 않으면 아무도 여러분의 제품을 알아채지 못할 것입니다.

    인텐트 마케팅 예시

    기업에서 인텐트 타겟팅을 구현하는 데 아이디어가 부족하다면 이러한 마케팅 예시를 통해 영감을 얻을 수 있습니다. 다양한 산업 분야에서 온라인 비즈니스에 효과적인 것으로 입증되었습니다.

    1. 맞춤형 제품 선택

    공기청정기를 판매하는 비즈니스에서 인텐트 마케팅을 통해 매출을 늘리고 싶다고 가정해 보세요. 이렇게 하면 됩니다: 고객 행동에 대한 정보를 수집하여 구매 의도가 있는 사람들을 찾아냅니다. 그런 다음 트리거를 설정하여 맞춤형 제품 선택으로 이러한 잠재 고객을 육성시킵니다. 이들에게 이메일을 보내거나 사이트 페이지에서 바로 매력적인 제안을 제공할 수 있습니다.

    선택 항목은 방문자가 입력한 검색어, 이전 구매 내역, 즐겨찾기에 추가된 제품, 평균 지출액 등에 따라 달라질 수 있습니다.

    2. 디지털 채널 전반에 걸친 리타겟팅 광고

    탐색 의도가 있는 신규 잠재 고객은 이미 비즈니스에 대해 알고 있지만 이탈할 수 있습니다. 이들은 여러 제품을 확인한 후 구매를 완료하지 않고 장바구니에만 일부 제품을 추가했을 수도 있습니다.

    이러한 구매 의도 지표가 있는 리드를 발견하면 디지털 리타겟팅 광고를 고려하세요. 소셜 미디어나 모바일 앱과 같은 다른 채널에서 잠재 고객이 관심을 보인 제품의 광고를 표시하세요. 리드가 해당 제품 내용을 다시 상기하여 구매 결정에 영향을 줄 수 있습니다.

    3. 개인화 이메일

    대부분의 개인화 이메일은 의도 기반입니다. 새로운 잠재 고객이 도착하여 서비스 사용 방법을 배우고 싶어하면 서비스 소개 이메일을 보내세요. 충성도가 높은 고객이 스토어를 다시 방문하여 신상품을 확인하면 새로운 컬렉션에 대한 메시지와 10% 할인 코드를 보내세요. 이러한 옵션은 무한합니다. 핵심은 현재 고객이 서비스를 사용하는 동안의 의도를 파악하고 이에 따라 이메일의 콘텐츠를 개인화하는 것입니다.

    인텐트 데이터 수집 방법

    인텐트 데이터를 얻는 방법에는 크게 오디언스와 소프트웨어 기반 두 가지가 있습니다.

    1. 잠재 고객 기반 접근 방식

    잘 정의된 타깃은 이미 명확한 구매 의도를 드러냅니다. 초보 엄마를 예로 들어 보겠습니다. 이들은 대부분 20~30대이며, 아기 용품에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 찾고 있고, 신생아를 위한 제품에 관심이 많습니다. 따라서 누구에게 판매하고 있는지 알고 있다면 그들의 취향과 니즈를 가정할 수 있습니다. 하지만 이러한 결과는 다소 모호하기 때문에 두 번째 소프트웨어 기반 접근 방식이 더 바람직합니다.

    2. 소프트웨어 기반 접근 방식

    전문 소프트웨어로 인텐트 데이터를 수집하면 모든 리드와 그들의 현재 목표에 대한 세부적인 정보를 얻을 수 있습니다. 웹사이트에 연결하면 이러한 도구는 다양한 종류의 방문자 활동을 추적하여 구매 의도의 지표를 감지하게 됩니다. 핵심적인 구매 의도 데이터 소스는 다음과 같습니다:

    • 검색 엔진
    • 웹 사이트
    • 오프사이트 웹 활동
    • CRM 데이터
    • POS 세부 정보
    • 소셜 미디어 상호 작용
    • 콘텐츠 소비 데이터

    소프트웨어가 필요한 세부 정보를 얻으면 데이터를 병합하여 결과를 생성합니다. Verfacto와 같은 플랫폼은 리드의 위치와 그들이 다음에 무엇을 하고 싶어하는지 직접 보여줄 수 있습니다. 모든 것이 자동으로 이루어지므로, 마케터가 할 일은 도구를 설정하고 큰 그림을 모니터링하는 것뿐입니다.

    e커머스 비즈니스에서 활용할 수 있는 방법

    모든 온라인 비즈니스가 인텐트 기반 마케팅의 이점을 누릴 수 있지만, 이커머스 기업이 가장 필요로 하는 것은 인텐트 마케팅입니다. 이커머스 기업은 수백, 수천 명의 구매자에게 서비스를 제공하기 때문에 각 구매자에게 맞춤화된 접근 방식이 필요합니다. 고도화된 인텐트 마케팅만이 구매자의 기대치를 충족하는 데 필요한 개인화를 제공할 수 있습니다.

    이커머스에서 인텐트 마케팅을 사용하는 몇 가지 방법을 소개합니다:

    1. 세일즈 예측(Sales Prospecting)

    잠재 고객 발굴은 잠재 고객을 식별하는 작업입니다. 구매 의도에 대한 데이터가 있으면 이를 사용하여 전환 가능성이 낮은 리드를 선별할 수 있습니다. 이들은 일반적으로 브랜드와 인터렉션하지만 구매 의도는 보이지 않습니다.

    2. 어카운트 기반 마케팅(Account-Based Marketing)

    잠재 고객의 구매 의도를 추적함으로써 이커머스 비즈니스는 세일즈 노력을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. 모든 사람에게 도달하는 대신 구매에 가장 가까운 리드를 식별하고 이들에게 집중할 수 있습니다. 어카운트 기반 마케팅은 재정적 자원과 시간을 절약하여 구매자가 우선순위를 정할 수 있게 해줍니다.

    3. 개인화된 콘텐츠 추천(Personalized Content Recommendations)

    고객이 세일즈 퍼널의 어느 단계에 있는지, 현재 어떤 의도를 가지고 있는지에 대한 정보를 활용하여 적합한 콘텐츠를 제공하세요. 브랜드에 대해 검색만 하고 있는 고객이라면 블로그를 읽어보도록 유도하세요. 이전에 구매 경험이 있고 추가 구매를 원하는 고객에게는 맞춤화된 DM 카탈로그를 집으로 직접 발송하여 고객을 육성하고 전환을 유도해보세요.

    4. 예산 분배(Budget Distribution)

    이커머스 비즈니스에 구매자의 의도를 감지할 수 있는 도구가 있으면 예산 분배를 효과적으로 할 수 있습니다. 기업은 마케팅 예산에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리고 더 많은 전환을 창출하는 리드에 더 많은 비용을 투자할 수 있습니다.

     

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

  • 최적의 리드 스코어링 모델 구축을 위한 5단계

    최적의 리드 스코어링 모델 구축을 위한 5단계

    최적의 리드 스코어링 모델 구축을 위한 5단계

    (참조 자료: 5 Steps to Building a Lead Scoring Model that Works for You)

    최적의 리드 스코어링 모델 구축을 위한 5단계
    최적의 리드 스코어링 모델 구축을 위한 5단계

    모든 세일즈 리드가 똑같이 생성되는 것은 아니라는 것은 누구나 알고 있습니다.

    일부 잠재 고객들은 진정으로 회사와 장기적인 관계를 구축하고 싶어합니다. 어떤 리드들은 구매 준비가 되어 있지만 당장 구매를 결정하지 않을 수도 있고, 다른 일부는 그냥 스쳐 지나가면서 전혀 구매하지 않을 수도 있습니다.

    그렇다면 어떤 리드가 영업 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있을까요? 어떤 리드를 더 육성시켜야 할까요? 어떤 리드를 그냥 지나칠 수 있을까요?

    영업 리드를 분류하는 가장 좋은 방법은 바로 리드 스코어링(Lead Scoring) 모델을 사용하는 것입니다. 리드 스코어링 모델은 CRM에서 모든 리드를 추적하는 대신 스코어링된 점수를 사용하여 자동으로 리드의 우선 순위를 지정합니다. 그 결과, 이상적인 리드에만 시간과 노력을 집중하여 건강한 영업 파이프라인을 구축하고 더 많은 거래를 성사시킬 수 있습니다.

    리드 스코어링 모델이 필요한 이유는?

    리드 스코어링은 더 이상 ‘있으면 좋은’ 기능에 불과하지 않습니다. 리드 스코어링은 이제 모든 비즈니스의 필수 기능입니다.

    리드가 적은 스타트업이든, 리드가 많은 대기업이든, 리드 스코어링 모델을 사용하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 가치가 높은 리드를 식별하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이상적인 리드들이 보여주는 활동과 데이터도 확인할 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 리드와 의미 있는 고품질의 대화를 나눌 수 있습니다.

    리드 스코어링 시스템 활용의 장점은 이 뿐만이 아닙니다. 구매 준비가 된 리드가 영업 프로세스의 다음 단계로 이동하지 않는다면, 영업 프로세스에서 충분히 참여하지 않았을 가능성이 높습니다. 마찬가지로 리드의 점수가 상승하지 않는다면 더 많은 전화를 걸거나 해당 리드를 위한 활동을 만들어야 한다는 것을 알 수 있습니다.

    아직 자사의 비즈니스에 리드 스코어링 모델을 도입해야 할지 확신이 서지 않는다면, 다음과 같은 질문을 통해 리드 스코어링 모델을 통해 얻을 수 있는 이점이 있는지 분석해 보세요:

    1. 영업팀에서 처리할 수 있는 양보다 많은 양의 리드가 생성되나요?
    2. 영업팀에서 품질이 낮고 부적합한 리드에 대해 자주 불만을 제기하나요?
    3. 늦은 응답 시간으로 인해 경쟁업체에 영업 기회를 뺏기고 있나요?
    4. 리드 스코어링 모델을 구현하기에 충분한 고객 데이터를 보유하고 있나요?
    5. 영업 프로세스를 개선하고 건강한 영업 파이프라인을 구축하고 싶으신가요?

    위의 질문에 모두 또는 대부분에 ‘예’라고 답했다면 리드 스코어링 모델의 혜택을 받을 수 있습니다.

    리드 스코어링 도구를 선택할 때는 현재 사용 중인 CRM 소프트웨어와 쉽게 통합되는 도구를 선택하는 것이 가장 좋습니다. 아직 CRM 소프트웨어를 구현하지 않았다면 리드 스코어링 기능이 내장된 Freshsales와 같은 소프트웨어를 선택하면 됩니다.

    리드 스코어링 모델을 구축하는 방법

    1단계: 이상적인 리드 식별하기

    비즈니스에 리드 스코어링 모델을 구현하기 전에 이상적인 리드의 특성을 파악하여 이러한 리드가 높은 점수를 받을 수 있도록 해야 합니다.

    이상적인 잠재 고객은 솔루션의 혜택을 가장 많이 받을 수 있다고 생각되는 고객입니다. 이러한 리드를 식별하는 가장 좋은 방법 중 하나는 현재 성공한 고객부터 시작하는 것입니다. 성공적인 고객과 유사한 특성을 파악해 보세요. 다음과 같은 질문에 답함으로써 이를 파악할 수 있습니다.

    1. 회사 규모는 어떻게 되나요?
    2. 회사 수익은 얼마인가요?
    3. 회사에는 몇 명의 직원이 근무하나요?
    4. 직원의 직함 및 직급은 어떻게 되나요?
    5. 회사는 어디에 위치해 있나요?
    6. 회사의 업종 또는 업종은 무엇인가요?
    7. 어느 부서에서 해당 솔루션을 사용하나요?
    8. 해당 부서에서 근무하는 직원은 몇 명인가요?

    이상적인 리드의 범위를 좁히고 식별하는 데 도움이 되는 다른 질문도 많이 있습니다. 또한 마케팅 팀에 연락하여 리서치를 기반으로 타깃 시장을 정확히 파악할 수도 있습니다.

    2단계: 이상적인 리드를 선별하는 기준 정하기

    좋은 리드 스코어링 모델을 구축하려면 리드의 인구 통계 정보와 비즈니스와의 인터렉션이라는 두 가지 카테고리의 데이터가 필요합니다.

    인구 통계 데이터

    1단계에서 이미 이상적인 리드를 파악했습니다. 비즈니스 규모, 업종, 국가, 연간 매출, 직책 등과 같은 특성을 통해 다른 고객과 비교하여 솔루션을 구매할 가능성이 가장 높은 고객을 파악한 것입니다.

    이 데이터는 일반적으로 웹사이트의 양식을 작성할 때 리드가 제공하거나 해당 리드와 나눈 대화를 통해 제공됩니다.

    다음 다섯 가지 인구통계학적 특성을 통해 잠재고객들을 쉽게 식별할 수 있습니다:

    1. 직책
    2. 산업 유형
    3. 회사 규모
    4. 위치
    5. 부서

    행동 데이터

    두 번째로 필요한 데이터 유형은 리드가 회사와 인터렉션하는 방식과 관련된 데이터입니다. 이 데이터는 웹사이트에서의 리드의 행동과 비즈니스가 이메일에 대한 반응 데이터를 기반으로 합니다. 이메일을 열거나, 본문 내 링크를 클릭하거나, 가격 페이지를 방문하거나, 솔루션에 가입하는 등의 행동은 주의해야 할 긍정적인 구매 신호입니다. 반면, 채용 페이지를 방문하거나 메일링 리스트에서 구독을 취소하는 것은 리드의 무관심을 나타내는 신호입니다.

    다음은 리드로부터 관찰할 수 있는 몇 가지 긍정적인 구매 신호입니다:

    • 데모 요청 및 백서 다운로드와 같은 최상단 유입 경로 활동
    • 가격 페이지 방문, 제품 웨비나 등록 및 솔루션 가입하기와 같은 영업 퍼널 중간 단계 활동
    • 온보딩 비디오 시청, 팀 추가, 새로운 기능 적용 등 애플리케이션에서 수행한 활동
    • 기업 이메일을 열거나 이메일 본문에 있는 링크를 클릭합니다.

    이상적인 리드의 기준을 나열할 때 염두에 두어야 할 팁이 있습니다:

    인구통계학적 데이터와 행동 데이터 모두 리드 스코어링 모델을 설정하는 데 중요한 요소입니다. 인구통계학적 데이터는 리드에 대한 관심도를 보여줍니다. 반면 행동 데이터는 리드가 회사에 얼마나 관심이 있는지를 보여줍니다. 한 가지 카테고리로만 리드의 점수를 매기면 회사에 관심이 없는 CEO와 구매 의향이 높은 관리자를 구분할 수 없습니다.

    3단계: 가치 할당

    각 활동에 어떤 점수를 부여할지 결정하는 것은 리드 스코어링에서 가장 어려운 부분이며, 대부분의 사람들이 이 부분에서 실수하는 경우가 많습니다.

    가치를 할당하는 효과적인 방법 중 하나는 인구 통계 데이터와 행동 데이터에 점수를 균등하게 배분하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 이상적인 리드와 일치하거나 브랜드에 대한 참여도가 높다는 이유만으로 리드가 높은 점수를 받지 않도록 할 수 있습니다.

    예를 들어, 이상적인 리드가 중소기업의 CEO인 경우 20점을 받습니다. 하지만 채용 페이지를 방문하는 학생은 감점을 받게 됩니다.

    리드 스코어링 실수

    스코어링할 때 피해야 할 몇 가지 실수는 다음과 같습니다:

    1: 열어본 이메일별로 점수

    리드가 이메일을 열어본다는 것은 여러 가지를 의미할 수 있습니다. 이메일을 진정으로 열어 읽었을 수도 있고, 실수로 열었을 수도 있습니다. 이메일 열람 수로 점수를 매긴다고 해서 리드가 의도적으로 이메일을 열어 읽었다는 것을 의미하지는 않습니다. 이는 오해의 소지가 있으며 리드 점수를 부풀릴 수 있습니다. 대신 이메일 클릭 수로 점수를 매기면 리드가 이메일을 읽고 이메일 본문의 링크를 클릭했음을 나타냅니다.

    2: 각 웹 페이지에 동일한 점수 설정하기

    가격 페이지를 방문한 리드는 채용 페이지를 방문한 리드보다 전환할 가능성이 더 높습니다. 각 웹 페이지에 동일한 점수를 설정하면 리드 스코어링 모델이 부정확해집니다. 대신 각 웹 페이지마다 다른 점수를 설정하세요. 예를 들어 가격 페이지 방문자에게는 플러스 점수를, 채용 페이지 방문자에게는 마이너스 점수를 추가합니다. 이렇게 하면 팀에서 참여시키고 싶지 않은 리드를 필터링하는 데 도움이 됩니다.

    3: 마이너스 점수 피하기

    가치를 할당할 때 가장 흔히 저지르는 실수 중 하나는 올라가는 점수는 설정하는데, 내려가는 점수는 설정하지 않는다는 것입니다. 리드에 마이너스 점수를 추가하는 것을 두려워하지 마세요. 정크 리드의 필터링이 누락되는 것을 방지하기 위해 마이너스 점수를 반드시 추가해야 합니다.

    리드의 점수를 매기는 기준을 정의할 때 감점을 매기는 기준도 함께 나열하세요.

    1. 직책이 이상적인 리드에 맞지 않을때
    2. 리드가 채용 페이지를 방문
    3. 제품 또는 서비스가 특정 산업 유형에 맞지 않는 경우
    4. 특정 국가로 제품을 배송하지 않는 경우
    5. 특정 규모의 기업에는 자사의 서비스를 제공하지 않을때

    리드 스코어링에서는 웨비나 참석, 가격 페이지 방문 등 원하는 리드의 행동에 긍정적인 점수를 부여하고 채용 페이지 방문, 개인 이메일 계정 가입, 캠페인에 대한 무응답 등 원치 않는 행동에 부정적인 점수를 부여합니다.

    4: 각 이벤트에 시간 제한을 설정하지 않음

    이메일 읽기, 기능 적용, 브로셔 다운로드 등의 행동에 대해 리드의 점수를 매길 때, 그 점수가 영원히 지속되어서는 안 됩니다. 리드가 지난달에 웨비나에 참석했거나 1년 전에 이벤트에 참석했거나 지난주에 이메일을 클릭한 경우 부여된 점수를 유지하는 것은 의미가 없습니다. 행동 데이터에 대한 점수를 설정할 때는 반드시 타임라인을 설정해야 하며, 그 이후에는 점수가 차감됩니다.

    4단계: 점수 임계값 설정하기

    좋은 영업 리드의 자격 기준을 정의했지만, 모든 리드가 이 카테고리에 속하는 것은 아닙니다. 일부는 아직 제품을 구매할 준비가 되지 않았을 수도 있고, 다른 일부는 이메일이나 전화에 응답하지 않을 수도 있습니다. 점수를 설정할 때 리드를 버킷으로 분류하는 임계값을 정의하여 주의가 필요한 리드와 육성이 필요한 리드를 즉시 식별할 수 있습니다.

    예를 들어 임계값 한도를 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

    • ‘인기’ 또는 ‘영업 준비 리드’는 리드 점수가 70보다 높은 리드를 말합니다.
    • ‘따뜻한 리드’는 리드 점수가 70점에서 30점 사이인 리드입니다.
    • ‘차가운 리드’는 리드 점수가 30점 미만인 리드입니다.

    5단계: 리드 점수 모델 다시 살펴보기

    처음 시작할 때는 가설을 기반으로 규칙을 설정합니다. 하지만 대략 6개월이 지나면 리드에서 새로운 트렌드가 나타나고 있음을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 아직 탐색하지 않은 산업 유형 내에서 리드의 적극적인 참여 수준을 발견하거나, 영업 준비 점수에 도달했지만 아직 구매할 준비가 되지 않은 리드를 발견할 수 있습니다.

    이러한 상황이 발생하면 리드 스코어링 모델을 다시 검토해야 할 때입니다.  리드 스코어링 결과를 정기적으로 모니터링하여 리드 스코어링 모델에 반복이 필요한 시기를 파악하는 것이 좋습니다. 유지 관리, 조정, 테스트 및 개선에 열린 자세로 임하세요. 리드 스코어링 모델을 개발하는 데는 시간이 걸리며 언제든지 향상시킬 수 있습니다.

     

  • 2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

    (참조 자료: Top 7 Data Management Platforms in 2023)

    오늘 날 마케팅 세계에서 데이터는 점점 더 중요해지고 있습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼을 갖추는 것이 중요합니다. 2023년에 가장 추천할 수 있는 7가지 데이터 관리 플랫폼(Data Management PlatformsDMP)를 소개하고자 합니다.

    Experian에 따르면, 83%의 기업들이 데이터를 비즈니스 전략 수립의 필수적인 부분으로 여기지만, 불과 29%만이 공식적인 데이터 전략을 가지고 있습니다.

    이는 기업이 해야 한다고 알고 있는 것과 실제로 하고 있는 것 사이에 큰 격차가 있다는 것을 보여줍니다. 이 격차를 줄이기 위해 기업은 데이터와 관리를 더욱 진지하게 받아들이고 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 필요한 리소스에 투자해야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 고객에 대한 인사이트와 데이터를 제공하며, 마케터가 고객을 더 쉽게 세분화하고 타깃팅할 수 있도록 도와줍니다.

    기본적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 고객 분석, CRM 및 마케팅 자동화 노력을 지원하려는 마케터가 그 출발점으로 시작하는 경우가 많습니다.

    어떤 데이터 관리 플랫폼을 선택해야 할지 고민하고 있는 마케터들을 위해 추천할 수 있는 주요 7가지 DMP 리스트들을 소개합니다. 한번 살펴보세요.

    7가지 최고의 데이터 관리 플랫폼(DMP)

    디지털 광고 생태계에는 여러 DMP가 넘쳐나지만, 크리테오는 최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택했습니다. 여기에는 다음과 같은 7가지 플랫폼들이 포함됩니다:

    1Adobe Audience Manager

    Adobe Audience Manager
    Adobe Audience Manager

    Audience Manager (AM)는 가장 포괄적인 기능으로 설계되어 있는 데이터 관리 플랫폼입니다. 여기서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

    • 차세대 커넥티드 데이터 플랫폼을 갖춘 AM은 거의 모든 소스에서 고객에 대한 정보를 수집하고 병합할 수 있습니다.
    • 소비자 행동, 검색 및 구매 패턴 등에 대한 인사이트 강화
    • 변화하는 소비자 검색 패턴에 대한 실시간 정보

    이러한 장점에도 불구하고 Audience Manager는 다른 데이터 관리 플랫폼보다 비싼 편입니다. 따라서 중소 규모의 기업에게는 적합하지 않습니다. 또한 추가적으로 지원되어야 할 기술들이 많아 제품을 최대한 활용하기 위해서는 상당한 시간이 필요합니다.

    2. Lotame

    2. Lotame
    Lotame

    다른 DMP와 달리, Lotame은 독립적인 데이터 관리 플랫폼입니다. 새로운 기술과 통합할 수 있어 호환성이 뛰어난 Lotame 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:

    향상된 오디언스 세분화.

    • 이것은 최고의 리드를 식별하는 데 도움이되는 Lotme의 최고의 기능입니다;

    호환성

    • 기업은 Lotme를 광고 서버, BI 도구, DSP, SSP 등 모든 주요 플랫폼들과 통합할 수 있습니다.

    유연한 가격

    • 유연한 가격 정책으로 기업은 맞춤형 솔루션에 대해서만 비용을 지불할 수 있기에 다른 플랫폼에 비해 상대적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

    3. Oracle의 BlueKai

    BlueKai
    BlueKai

    BlueKai는 세계 최고의 빅데이터 관리 플랫폼으로 인정받고 있습니다. 특히 BlueKai는 기업이 오디언스를 적절하게 세분화하고 분석하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. BlueKai가 제공하는 몇 가지 고유한 기능들은 다음과 같습니다:

    Oracle ID 그래프

    • 이를 통해 다양한 소스를 통합하여 소비자의 단일 프로필을 형성하는 데 도움이 됩니다. 이 솔루션은 Oracle 마케팅 클라우드와 Oracle 데이터 클라우드로 구동됩니다.

    크로스 셀링 기회

    • 기업에게는 여러 비즈니스에 동시에 도달할 수 있는 크로스 셀링 기회가 제공됩니다.

    소비자 데이터 통합

    • BlueKai는 웹사이트 및 모바일 앱 활동, CRM 데이터, 서드파티 데이터 제공업체 등 다양한 소스의 소비자 데이터를 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개별 소비자와 그들의 행동을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

    4. Salesforce DMP

    Salesforce DMP
    Salesforce DMP

    이미 많은 사람들이 Salesforce에서 제공하는 솔루션에 대해서는 잘 알고 있을 것입니다. 또한 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나로 간주되는 DMP를 보유하고 있습니다. Salesforce DMP 사용의 몇 가지 장점들은 다음과 같습니다:

    슈퍼 태그 기능

    • Salesforce DMP는 모든 태그를 관리하도록 설계되어 기업이 고객들을 손쉽게 리타깃팅할 수 있도록 지원합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 잠재 고객을 쉽게 추적하고 잠재적인 신규 고객을 식별할 수 있습니다.

    빠른 지원

    • 티깃팅 시스템을 통해 Salesforce DMP 지원팀은 신속하게 쿼리를 해결하여 기업이 원활한 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

    이 제품에 대한 반복적인 피드백은 시스템의 속도가 전반적으로 느리고 Adobe Audience Manager와 BlueKai에 비해 사용 가능한 기능이 제한적이라는 점입니다.

    5. SAS 데이터 관리(Data Management)

    SAS Data Management
    SAS Data Management

    SAS Data Management는 가장 오래된 DMP 중 하나입니다. 오랫동안 기업을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 관리 도구로 사용되어 왔습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

    • 데이터 관리 프로세스 구축 및 편집을 위한 엔드투엔드 이벤트 디자이너입니다.
    • 드래그 앤 드롭 기능으로 프로세스를 관리할 수 있는 직관적인 역할 기반 GUI로 프로그래밍의 필요성을 줄여줍니다.

    6. Permutive

    Permutive
    Permutive

    Permutive는 2023년 추천하는 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나입니다. 프로그래매틱 광고 플랫폼과 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합하여 보다 타깃팅되고 효율적인 마케팅 활동을 수행할 수 있습니다.

    통합

    • 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합할 수 있습니다.
    • 전반적인 마케팅 활동의 효율성과 효과를 향상시킵니다.

    광고

    • 프로그래매틱 광고 플랫폼과 통합되어 타깃팅 광고 활동을 가능하게 하고 광고 캠페인 효과를 측정할 수 있습니다.

    7. Nielsen DMP

    Nielsen DMP
    Nielsen DMP

    Nielsen 데이터 관리 플랫폼(DMP)은 글로벌 측정 및 데이터 분석 기업인 Nielsen에서 제공하는 데이터 관리 솔루션입니다.

    이 플랫폼을 사용하면 웹사이트, 모바일 앱 활동, 타사 데이터 제공업체 등 다양한 소스에서 데이터를 수집, 관리 및 분석할 수 있습니다.

    온라인 및 오프라인 데이터 연결

    • Nielsen DMP의 주요 기능 중 하나는 온라인과 오프라인 데이터를 연결하여 기업이 고객에 대한 전체적인 관점을 구축할 수 있도록 지원하는 기능입니다.

    더 나은 통합

    • 또한 Nielsen DMP는 프로그래매틱 광고 플랫폼과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과의 통합을 제공하여 비즈니스가 보다 효과적인 광고 캠페인을 운영할 수 있도록 지원합니다.

    데이터 관리 플랫폼의 장점

    DMP를 도입하면 얻을 수 있는 장점은 각각 속해있는 업종과 해당 기술을 통해 달성하고자 하는 목표에 따라 다릅니다. 하지만 거의 모든 비즈니스가 DMP 도입으로 인한 데이터 사용으로 인한 이점을 누릴 수 있을 것입니다.

    데이터 관리 플랫폼이 제공할 수 있는 장점들은 다음과 같습니다.

    1. 수익 증대

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 비즈니스는 의도한 잠재 고객에게 보다 정확하게 광고를 타깃팅할 수 있습니다. 그 결과 전환율을 높이고 판매량을 증가시킬 수 있으며, 이는 수익 증대으로 이어질 수 있습니다.

    2. 모든 데이터를 위한 허브

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 모든 데이터가 하나의 플랫폼으로 통합되어 관리가 훨씬 쉬워집니다. DMP는 데이터를 정리하고 구조화하여 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 방식으로 사용자에게 전달할 수 있도록 합니다.

    3. 크로스-디바이스 기술

    광고 캠페인은 두 개 이상의 디바이스에 게재되므로 모든 디바이스에서 고객 행동과 상호 작용을 추적할 수 있어야 합니다.

    이를 통해 광고 실적이 어떤지, 광고가 적절한 사람들에게 도달하고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

    일부 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 크로스 디바이스 기술 덕분에 고객이 사용하는 기기에 관계없이 광고가 고객에게 도달할 수 있습니다.

    최신 iPhone을 사용하든 오래된 먼지가 쌓인 PC를 사용하든 누구나 광고를 볼 수 있습니다.

    4. 지속적인 학습

    데이터 관리 플랫폼(DMP)이 어떤 문제에 대한 단기적인 해결책을 제공할 수 있는 것은 사실입니다. 하지만 기업이 장기적인 전략을 개발하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

    데이터 관리 플랫폼을 사용하면 데이터를 이해하기 위해 자주 봐야 하는 대규모 데이터들을 볼 수 있습니다.

    또한 DMP는 과거의 패턴을 이해할 뿐만 아니라 미래의 패턴도 예측할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 기반으로 더 나은 조치를 취할 수 있습니다.

    5. 마케팅 예산 절감

    DMP는 광고의 판도를 바꾸고 있습니다. 더 이상 타깃 고객에게 도달할 수도, 도달하지 않을 수도 있는 값비싼 광고를 인터넷에 스팸으로 뿌릴 필요가 없습니다.

    이제 데이터 관리 플랫폼을 사용하여 웹사이트를 방문한 사람이나 이전에 제품을 구매한 고객까지 구체적으로 타깃팅할 수 있습니다.

    이를 통해 그 어느 때보다 쉽고 저렴하게 타겟 오디언스에게 도달할 수 있습니다.

    최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택하는 방법

    올바른 DMP를 선택하는 것은 웹사이트에 따라 크게 달라집니다. 최고의 DMP를 찾기 위해서는 우선 DMP를 사용하고자 하는 비즈니스의 목표와 목적을  이해하는 것이 필수적입니다.

    또한  Invespcro의 연구에 따르면, 54%의 기업이 마케팅 데이터 관리와 관련하여 데이터의 품질과 완전성이 가장 큰 과제라고 답했습니다. 물론 강력한 분석 기술 외에도 신뢰할 수 있는 데이터 관리 플랫폼이 필요합니다.

    다음은 비즈니스에 적합한 데이터 관리 플랫폼을 평가할 때 사용되는 일반적인 지표 3가지입니다.

    1. 투자 수익률(ROI)

    데이터 관리 플랫폼은 상당히 비싸고 상당한 규모의 투자가 필요할 수 있습니다. 그렇기 때문에 높은 ROI를 기대하는 것은 당연한 일입니다.

    이를 측정할 수 있는 가장 좋은 방법은 DMP가 인벤토리에 추가할 수 있는 가치를 평가하는 것입니다. 이를 측정하기 위한 몇 가지 지표에는 잠재 고객에 대한 향상된 인사이트 제공, 데이터에 구조 추가, 데이터 소스 연결 등이 포함됩니다.

    2. 캠페인 최적화

    좋은 DMP는 항상 진행 중인 광고 캠페인을 최적화할 수 있는 옵션을 제공합니다.

    수동 및 자동 캠페인 최적화 기능 제공, 캠페인을 통해 제품 구매에 더 적합한 타깃 오디언스를 식별하여 과도한 캠페인 지출을 줄일 수 있는 기능 등 참고할 수 있는 몇 가지 지표가 있습니다.

    3. 데이터 수집 및 정리

    일반적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 집계하고 적절하게 구성할 수 있어야 합니다. 여기에는 CRM, 가입자 리스트, 온라인, 오프라인 등 모든 퍼스트 파티 소스에서 수집한 데이터들이 포함됩니다.

    또한, 최고의 데이터 관리 플랫폼은 플랫폼 내부의 써드 파티 데이터에 대한 액세스도 제공해야 합니다. 써드 파티 데이터 교환 세부 정보도 DMP 자체에서 시작하여 시간과 투자를 절약할 수 있어야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼 셋업

    데이터 관리 플랫폼 셋업은 다양한 프로세스를 거쳐야 하며, 선택한 DMP에 따라 달라집니다. 또한 상당한 전문 지식과 시간이 필요한 작업이기도 합니다. 하지만 DMP를 셋업하기 전에 몇 가지 일반적인 사항들을 염두에 두어야 합니다:

    • DMP에서 수집, 병합, 정리할 데이터의 종류를 파악하세요. 여기에는 모바일 앱의 행동 데이터, CRM에서 수집한 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
    • DMP는 비용이 많이 듭니다. 따라서 DMP가 필요한 용도를 정확히 정의해야 합니다. 이러한 용도에 따라 필요한 특정 기능만을 구매할 수 있습니다.
    • DMP의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 전문성을 갖춘 데이터 사이언티스트 엔지니어와 프로젝트 관리자를 모집하고 고용하세요. DMP는 상당히 기술적이기 때문에 적절한 시간을 투자하지 않으면 서비스 활용도가 떨어질 수 있습니다.
    • DMP가 데이터를 정량화하고 정렬하는 데 사용하는 방법론을 이해합니다. 또한 올바른 데이터를 캡처하기 위해 DMP와 어떻게 협력할 것인가? 데이터 관리 플랫폼을 최대한 활용하려면 데이터 수집 방법부터 우선적으로 고려해야 합니다.
    • DMP에서 최대한의 이점을 얻으려면 충분한 계획이 중요합니다. 또한 데이터 관리 플랫폼 경험을 시작하기 전에 종합적인 교육을 받는 것도 만족스러운 경험을 보장하는 데 중요합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 누가 사용해야 하나요?

    디지털 광고를 위해 오디언스를 세분화하고자 하는 마케터는 데이터 관리 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 마케팅에 DMP를 사용하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

    Keboola에 따르면 데이터와 분석은 엔터프라이즈 분석과 비즈니스 전문가의 90%가 디지털 전환의 핵심이라고 합니다. 즉, 비즈니스 성공을 원한다면 데이터와 분석에 집중해야 합니다.

    데이터 관리 플랫폼은 특정 주요 데이터 포인트를 기반으로 유사 타겟을 구성하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 특정 지역에 거주하는 아이폰 사용자들을 타깃팅할 수 있습니다.

    무엇보다도 대부분의 마케터는 디지털 광고에만 집중하지 않습니다. 고객 여정을 완벽하게 고려하려면 데이터 관리 플랫폼을 마테크 스택의 다른 구성 요소와 연결하는 것이 합리적입니다.

    DMP의 미래에 대한 불확실성 해결

    최근 구글은 써드파티 쿠키를 완전히 단계적으로 폐지하겠다고 발표했습니다. 써드파티 쿠키 를 통한 리타깃팅이 불가능해진다면 업계 전문가들은 데이터 관리 플랫폼의 종말을 암시하고 있습니다.

    사용자 데이터 규제에 대한 소비자 개입 증가, 써드파티 쿠키의 임박한 종말, 광고 차단 소프트웨어 등이 DMP 기술에 대한 위협으로 떠오르고 있습니다.

    그래서 일부 업계 전문가들은 이 기술이 그 위상을 오래 유지하지 못하고 붕괴될 것이라고 생각합니다. 이에 반해 또 다른 업계 전문가들은 유명한 DMP 기업들이 지속적으로 투자하고 발전할 것으로 보고 있습니다.

    DMP의 미래에 대한 불확실성이 커지고 있는 가운데, 이 기술이 파트너십과 다른 기술을 통해 지속될 수 있다는 공감대가 형성되고 있습니다. 그리고 이러한 상황이 지속되는 동안 데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 도움이 될 것입니다.

    데이터 관리 플랫폼에 대해 자주 묻는 질문

    Q1. 데이터 관리 플랫폼의 예는 무엇인가요?
    데이터 관리 플랫폼의 예는 다음과 같습니다.

    Adobe Experience Platform: 이 DMP는 기업이 모든 채널과 디바이스에서 고객 데이터를 관리하여 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다.

    Q2. DPM과 CPD란 무엇인가요?

    데이터 관리 플랫폼(DMP)은 데이터의 써드파티 부분에 중점을 둡니다. 반면, 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 퍼스타파티 데이터를 포함한 모든 데이터 소스를 활용합니다.

    CDP는 모든 마케팅 측면을 다루도록 설계된 반면, DMP는 주로 광고주와 대행사를 위한 광고 타깃팅을 최적화하는 데 중점을 둡니다.

    Q3. 마케팅에서 DMP를 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

    마케팅에서 DMP를 다양한 방식으로 여러 가지 목적으로 사용할 수 있습니다. 살펴보세요.

    타깃팅 및 개인화: 마케팅에서 DMP는 관심사, 행동, 인구통계학적 특성에 따라 오디언스를 세분화하고 이들에게 타깃팅 및 개인화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

    캠페인 측정 및 최적화: DMP는 마케팅 캠페인의 성과를 추적하고 더 나은 결과를 위해 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

    데이터 기반 의사 결정: 마케팅에서 DMP는 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석하고 얻은 인사이트를 사용하여 마케팅 전략 및 의사 결정에 정보를 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.

    전반적으로 데이터 관리 플랫폼은 기업이 데이터를 관리 및 분석하고 이를 사용하여 고객에게 타깃팅되고 개인화된 마케팅 경험을 제공하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

     

     

  • CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    (참조 자료: How To Launch A Customer Data Platform Pilot Program)

    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드
    CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

    고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자하면 기업 내 전반에 걸쳐 여러 팀들이 고객들을 효율적으로 타깃팅, 신규 유입 및 유지하려는 목표를 달성하는데 도움을 줍니다.

    우선 CDP 이니셔티브의 영향력 측정을 시작하려면 소규모로 시작하는 것이 좋습니다. 주요 CDP 베스트 프랙티스에 초점을 맞춘 파일럿 프로그램을 통해 단기적인 성공의 발판을 마련하고 장기적인 목표를 달성할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 비즈니스에 미치는 더 큰 영향과 시간이 지남에 따라 고객 데이터 플랫폼 전략을 어떻게 확장할 수 있는지 확인해 보세요.

    1. 적합한 이해관계자 모으기

    CDP를 구현하기 위한 첫 번째 단계 중 하나는 관련된 이해관계자와 이들이 수행할 역할을 이해하는 것입니다;

    CDP 구현 팀의 주요 이해관계자는 프로젝트 관리자와 그 팀원에부터 마케팅, 영업, 고객 서비스, IT 부서의 임원과 HR 관리자에 이르기까지 다양합니다. 이러한 이해관계자들은 각기 프로젝트에 투자하는 시간도 다르지만 CDP 실행 계획에 대한 의사 결정 권한과 해당 파일럿 프로그램에 적용하기 적합한 베스트 프랙티스도 각기 다릅니다.

    프로젝트를 올바른 단기 및 장기 목표에 맞춰 조정하기 위해 필요한 모든 이해관계자들이 처음부터 참여하도록 하세요. 이렇게 하면 프로젝트가 예산 범위 내에서 순조롭게 진행되고 모든 관련 팀의 우선순위가 정해지는 데 필요한 동의를 얻을 수 있습니다.

    2. 활용 사례(Use Case)에 맞춰 로드맵 만들기

    프로젝트의 “대상”을 파악했다면 이제 “무엇을”, “언제”, “어떻게” 할 것인지에 대해 고민할 때입니다. 이제 CDP 파일럿 프로그램에 적합한 베스트 프랙티스를 결정하고 아이디어를 실제 프로젝트 로드맵으로 구체화시키는데 초점을 맞춰야 합니다.

    고객 세분화, 리타겟팅, 고객 여정 최적화, 마케팅 자동화 등 CDP가 도움을 줄 수 있는 일반적인 베스트 프랙티스는 매우 많습니다. 모든 이해관계자들은 이러한 활용 사례의 우선 순위를 결정해야 합니다;

    또한 이해관계자는 이러한 활용 사례를 언제 구현할 수 있는지 결정해야 합니다. 실행에 옮길 초기 베스트 프랙티스를 길게 나열하고 싶을 수도 있지만, 우선 어떤  CDP 활용 사례를 우선적으로 집중할지 고려할 때는, 현실적인 목표를 유지하는 것이 중요합니다.

    범위, 결과물, 타임라인, 마일스톤을 포함하는 현실적이고 포괄적인 로드맵을 작성하는 동시에 통합과 같은 다른 기술 단계를 고려하면 우선순위에 맞는 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    3. 데이터 소스의 식별과 우선순위 지정

    이제 데이터 통합을 위한 계획에 접근할 차례입니다. CDP에서 수집할 수 있는 데이터 유형에 관해서는 많은 기회가 있습니다. 이는 무한한 가능성을 열어주지만, 어디서부터 시작해야 할지 파악하기 어렵게 만들 수도 있습니다.

    로드맵을 참조하여 한 단계에서 다음 단계로 이동하는 데 필요한 데이터 소스를 결정하세요. 여기서 로드맵은 비즈니스 목표에 따라 추진되어야 하므로, 데이터 통합 전략을 영업, 마케팅 또는 고객 서비스 KPI를 지원하는 구체적인 결과와 연결되어야 합니다.

    MarTech의 편집 디렉터인 Kim Davis에 따르면 다음과 같은 질문들을 스스로에게 던져야 한다고 합니다: 첫째, 우리 데이터의 현재 상태는 어떤가? 둘째, 고객 데이터로 무엇을 할 수 있기를 원하는가? 셋째, 이를 운영할 수 있는 인력과 인력을 확보하고 있는가?”

    모든 이해관계자에게 알리는 것도 중요하지만, 통합을 구현할 책임은 데이터 팀에 있으므로 반드시 데이터 팀과 상의하세요. 로드맵의 실행 가능성을 이해하고 확인하려면 데이터 팀의 초기 동의와 지시가 매우 중요합니다.

    4. CDP 파일럿 프로그램 시작

    우선 활용 사례에 대한 이해관계자간의 조율이 완료되었다면 이제 파일럿 프로그램을 실행할 차례입니다. 파일럿 프로젝트를 실행하면 계획한 내용을 실행에 옮기고 활용 사례 로드맵을 향해 진전을 이룰 수 있습니다;

    성공적인 파일럿을 운영하려면 프로젝트를 책임질 사람과 프로젝트의 성과를 측정하는 데 사용할 KPI를 결정해야 합니다. CDP의 성과를 측정하기 위해 선택할 수 있는 KPI는 여러 가지가 있지만, 이들 중 어떤 것들은 다른 것과 비교하여 파일럿 프로그램과 더 관련이 높을 것입니다. 프로젝트를 관리하고, KPI를 추적하고, CDP의 롤아웃을 지원할 팀을 선택하세요.

    예를 들어, 활용 사례 중 하나가 광고 지출을 줄이는 것이라면 페이드 미디어(Paid Media) 마케팅 팀원들을 데이터 팀과 협력하도록 구성하는 것부터 시작할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 팀은 프로젝트에 필요한 데이터(예: POS 데이터, 소셜 미디어 데이터, 디바이스별 데이터)가 CDP에 통합되었는지 확인하기 위해 함께 작업하게 됩니다;

    이후 페이드 미디어 팀은 이 데이터를 사용하여 광고 타깃팅을 향상시키고 광고 타겟팅을 향상시키는 동시에 기존 고객들의 페르소나와 일치하는 잠재 고객에들게도 도달할 수 있는 유사 타깃팅(Lookalike)을 구현할 수 있습니다.

    그런 다음 팀은 클릭당 비용과 전환율과 같은 지표를 통해 CDP 사용 전후의 광고 실적을 비교할 수 있습니다.

    5. 성과 측정

    파일럿의 성공 여부를 측정하려면 여러가지 지표들을 고려해야 합니다. 파일럿 기간 동안 트래킹한 지표들을 확인하는 것 외에도 참여한 모든 사람에게 다음과 같은 질문을 하세요:

    • 계획대로 작동한 것과 그렇지 않은 것은 무엇인가요?
    • 활용 사례에 대한 예상 결과를 확인하셨나요? 왜 또는 왜 안 되나요?
    • 이 활용 사례에 대해 CDP에 가져와야 하는 다른 데이터 소스이 있나요?
    • 향후 활용 사례를 위해 개선해야 할 사항은 무엇인가요?
    • 향후 CDP를 더 잘 활용하기 위해 팀의 워크플로우(예: 데이터 팀, 마케팅 팀)를 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

    설문조사, 인터뷰, 회의 등을 통해 이러한 질문을 할 수 있습니다. 결과를 얻기 시작하면 해당 답변을 로드맵에 있는 새로운 활용 사례를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

    6. 향상, 그리고 반복

    다른 신기술과 마찬가지로 CDP에도 학습 곡선이 있습니다. 로드맵을 진행하면서 계속 인사이트를 수집하여 목표를 향해 나아갈 수 있는 최선의 기회를 마련하는 것이 중요합니다;

    또한 학습한 내용을 향후 다른 활용 사례에 적용하여 더 많은 팀들이 함께 작업하고 동시에 CDP를 활성화할 수 있습니다.하버드 비즈니스 리뷰에서는 팀 전체에게 주요 결과와 타임라인을 제공하고 최종 목표에 도달하기 위한 혁신적인 경로를 찾도록 할 것을 권장하고 있습니다.

    더 많은 팀을 CDP에 온보딩하는 방법을 선택하든, 효율성은 ROI 실현의 핵심이므로 목표를 달성할 수 있는 효율적인 워크플로우를 찾는 데 우선순위를 두어야 합니다.

    CDP의 강력한 영향력

    CDP의 가치는 마케팅 KPI의 특정 수치를 달성하는 능력 그 이상입니다. 조직에서 영업 및 마케팅 활동에 대한 효율적인 비용 지출, 더 강력하고 개인화된 영업 활동, 더 높은 고객 만족도 및 유지율에 우선순위를 두고자 할 때 CDP는 이 모든 목표들을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    CDP에서 이러한 가치를 얻으려면 이해관계자들과 긴밀히 협력하고, 로드맵을 계획하는 데 시간을 투자하고, 새로운 활용 사례를 실행할 때마다 다음 활용 사례를 개선하기 위해 학습해야 합니다.

     

  • 고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

    (참조 자료: The ROI Of A Customer Data Platform: Metrics For Marketers)

    고객 데이터 플랫폼(CDP)은 사일로화된 데이터를 통합하여 세부적인 고객 인사이트를 제공하고 고객 여정을 연결합니다. 이를 통해 고객과의 인터렉션의  개인화와 타이밍을 최적화할 수 있지만, CDP가 마케팅과 비즈니스 전반에 가져다주는 부가가치를 어떻게 정량화할 수 있을까요?

    마케터가 고객 데이터 플랫폼의 ROI를 측정하고 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 사용할 수 있는 9가지 지표들을 살펴보겠습니다.

    CDP의 ROI 측정을 위한 주요 지표

    1. 광고비 지출 최적화

    인지도, 리드 생성, 판매 등 광고 캠페인 목표를 최소한의 광고 비용으로 달성하는 것은 모든 광고 캠페인의 기본 목표이기도 합니다. 캠페인 타깃을 구매 가능성이 높은 오디언스로 좁히면 광고 지출을 줄이면서도 캠페인의 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

    CDP를 사용하면 어느 한 채널을 통해 확보한 잠재 고객 리스트를 다른 채널의 새로운 광고 캠페인에서 제외하여 타깃팅을 중복하지 않고 효율적으로 집행할 수 있습니다. 평균 클릭당 비용과 같은 광고 성과 데이터를 비교하면 고객 데이터 플랫폼에서 제공하는 인사이트가 광고 지출을 개선하는 데 도움이 되는지 알 수 있습니다.

    2. 전환율 향상

    전환율은 총 전환 수(예: 양식 작성, 제품 구매 등)를 오퍼(Offer) 혹은 랜딩 페이지의 총 방문자 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 현재 업계 평균보다 낮은 전환율은 제공되는 제품이나 서비스가 타깃팅하고 있는 잠재 고객이 느끼는 가치 사이에 큰 갭이 있음을 나타내는 지표입니다.

    CDP는 과거 고객에게 더 관련성 높은 오퍼를 제공하거나 잠재 고객이 온라인에서 찾고 싶은 답변을 검색할 때 해당 위치별 콘텐츠를 홍보하는 등의 데이터 기반 활동을 지원하여 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 활동이 의도한 효과를 거두었는지 측정하려면 매 분기마다 전환율의 변화를 측정하여 개선점을 파악해야 합니다.

    3. 고객 충성도 및 유지율 향상

    고객 충성도(Loyalty)와 유지(retention)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있습니다. 설문조사 외에도 기업이 기존 고객과의 성공 여부를 판단하기 위해 측정할 수 있는 몇 가지 고객 유지 지표가 있습니다.

    CDP 내의 데이터는 팀이 고부가가치 고객에게 마케팅 노력을 집중할 수 있는 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이탈할 가능성이 있는 고객에게 최고의 리소스와 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 영역에서 CDP가 미치는 영향을 파악하려면 고객 유지율(즉, 고려 중인 기간 말 기준으로 총 고객 수에서 신규로 확보한 고객 수를 뺀 값을 모두 기간 초의 고객 수로 나눈 값)과 같은 충성도 및 유지 지표부터 시작하세요.

    또 다른 유용한 지표는 재구매 비율(즉, 재구매 고객 수를 총 고객 수로 나눈 값)일 수 있습니다. 이러한 수치를 몇 달 또는 몇 분기에 걸쳐 추적하여 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.

    4. 반품률 감소

    반품률(즉, 반품된 품목 수를 해당 기간 동안 판매된 품목 수로 나눈 값)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있을 수 있지만, 마케팅 활동이 과연 애시당초 적합한 고객을 타겟팅하고 있는지를 나타내는 지표가 될 수도 있습니다.

    Shopify는 반품의 70% 이상이 사이즈, 핏, 스타일과 같은 개인 선호나 취향 등의 이유로 이루어진다고 밝혔습니다. CDP의 고객 프로필 데이터를 사용하면 비즈니스가 제공하는 제품에 맞는 개인별 선호도를 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. CDP를 구현한 후 주기적으로 반품률을 확인하여 보다 정확한 타깃팅의 효과를 측정하세요.

    5. 고객 생애 가치(CLV) 증대

    마케터라면 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. CLV를 계산하는 것은 다른 계산법보다 조금 더 복잡하지만, 그 결과 수치를 통해 다양한 고객 세그먼트에서 비즈니스가 기대할 수 있는 수익을 명확하게 파악할 수 있습니다.

    개인화 향상, 마케팅 세분화, 업 셀링/크로스 셀링 기회 증가 등 CDP가 CLV에 영향을 미칠 수 있는 방법은 매우 다양하기 때문에, CDP가 제공하는 인사이트를 바탕으로 새로운 전략을 구현할 때 CLV가 어떻게 변화하는지 계속 추적하세요.

    6. 고객 만족도 향상

    기존 고객은 신규 고객보다 보다 높은 전환율을 보일 뿐만 아니라 동료에게 제품을 추천하고 브랜드 옹호자가 될 수 있습니다. 단골 고객들을 대상으로 마케팅하고자 하는 모든 비즈니스는 고객 만족도를 최우선으로 고려해야 합니다.

    고객 데이터 플랫폼은 모든 고객 상호 작용을 하나의 중앙 센터로 통합하여 고객 서비스 전문가가 고객이 브랜드와 상호 작용한 방식과 고객 서비스 상호 작용에서 기대하는 바에 대한 상황별 인사이트를 제공함으로써 고객이 문제를 해결하고 경험을 개선하도록 쉽게 도울 수 있도록 합니다. 제품 구매 후 또는 고객 서비스 상호 작용 후와 같이 최적의 시점에 고객 만족도 설문조사를 실시하면 고객 만족도에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

    7. 최적화된 개인화 캠페인

    마케팅 콘텐츠, 영업사원과의 통화, 챗봇 지원 등 대부분의 고객은 자신의 니즈와 비즈니스와의 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된 경험을 기대합니다.

    마케터는 적절한 형식의 깔끔한 고객 데이터 기록을 통해 인공지능(AI)을 사용하여 고객의 의도나 맥락에 기반한 콘텐츠를 보여 주거나 고객이 표현한 관심사를 기반으로 개인화된 이메일을 보내는 등 고객과 소통하기 위해 취할 수 있는 차선책을 파악할 수 있습니다.

    CDP에서 최적화된 개인화의 성공 여부를 측정하기 위해 이메일 오픈율, 클릭률, 참여율, 잠재 고객이 마케팅 검증 리드(MQL)로 전환되는 등의 상태 변화 등 마케팅 운영 전반에 걸쳐 여러 가지 지표를 살펴볼 수 있습니다.

    8. 옴니채널 캠페인 향상

    전통적으로 마케터는 소셜 미디어, 이메일, 긴 형식의 콘텐츠 등 고객 여정 전반에서 고객을 지원하기 위해 여러 도구와 채널을 사용합니다. CDP가 이러한 채널에 필요한 모든 기술을 대체할 수는 없지만, 옴니채널 마케팅을 위해 적합한 다음 단계를 오케스트레이션하고 자동화함으로써 고객 여정을 지원할 수 있습니다.

    옴니채널 캠페인의 성공 여부를 측정하는 것은 이 게시물에서 논의한 다른 지표보다 더 어려울 수 있습니다. 소셜, 이메일, 웹사이트 등 각 채널에 대해 이미 측정하고 있는 지표를 통해 측정하는 것이 중요합니다. 그러나 마케팅 ROI에 대한 보다 포괄적인 지표를 사용하면 다양한 마케팅 채널의 성공에 대한 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다.

    9. 예측 분석을 통한 보다 정확한 수요 및 캠페인 계획

    효과적인 마케팅 캠페인을 계획하려면 정확한 과거 데이터와 해당 데이터를 사용하여 미래 트렌드를 예측할 수 있어야 합니다. 과거에는 분석가의 몫이었지만, AI와 고객 데이터 플랫폼을 통해 예측 분석을 자동화하고 향후 고객 수요를 충족시킬 수 있는 미래의 이니셔티브를 계획하는 것이 더욱 쉬워지고 있습니다.

    수요 및 캠페인에 대한 계획 향상이 정확히 따지면 측정 지표는 아니지만, 이는 마케팅에서 시작되는 비즈니스 혜택이라 할 수 있습니다. 앞서 설명한 다른 마케팅 지표, 특히 마케팅 ROI와 고객 만족도 중심의 지표를 사용하면 이렇게 세운 캠페인 계획의 성공 여부를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 각 캠페인 목표에 대한 성과를 파악하는 것도 전체 계획의 성공 여부를 확인할 수 있는 좋은 방법입니다.

    고객 데이터 플랫폼에서 비즈니스 가치 확인

    고객 데이터 플랫폼의 ROI를 정량화할 수 있으면 이에 대한 투자를 정당화시키고 CDP가 비즈니스에 진정한 가치를 제공하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. CDP를 구현하면 팀이 추적하고 더 큰 조직과 공유할 수 있는 주요 마케팅 및 비즈니스 지표에서 분명한 향상이 나타나야 합니다. 가장 중요한 지표를 통해 ROI를 결정하면 고객에게 최적화되고 개인화된 여정을 제공하는 데 도움이 됩니다.

     

  • 마케터를 위한 고객 데이터 시각화 플랫폼 6가지와 각각의 장단점

    마케터를 위한 고객 데이터 시각화 플랫폼 6가지와 각각의 장단점

    마케터를 위한 고객 데이터 시각화 플랫폼 6가지와 각각의 장단점

    (참조 자료: Top 6 Customer Data Visualization Tools For Marketers)

    마케터를 위한 고객 데이터 시각화 플랫폼 6가지
    마케터를 위한 고객 데이터 시각화 플랫폼 6가지

    마케팅에서 비즈니스 분석이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 마케터는 빅 데이터를 사용하여 고객에 대한 인사이트와 경쟁이 치열한 시장에서 승리할 수 있는 방법을 찾게 됩니다. 좋은 시각화 도구는 마케터가 수집하는 방대한 양의 정보를 정리하고 묘사하여 이러한 작업을 도와줄 수 있습니다. 물론 다양한 마케팅 니즈에 적합한 나만의 도구를 선택할 때는 많은 선택지가 있습니다.

    아래에서는 마케터가 합리적인 가격으로 뛰어난 경험을 제공하는 접근성 높은 데이터 대시보드를 만들 수 있는 로우코드/노코드(low-code/no-code) 도구 중 추천할 만한 도구들을 소개합니다.

    또한 주요 고객 데이터 플랫폼(CDP)들은 데이터 시각화 도구와 쉽게 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 마케터는 고객 인사이트를 다른 유형의 데이터로 쉽게 변환할 수 있습니다. CDP의 기능과 이 두 가지 유형의 데이터 도구가 어떻게 함께 작동하여 마케팅 전략과 데이터 분석 이니셔티브를 향상시킬 수 있는지 알아야 합니다.

    마케터를 위한 최고의 데이터 시각화 도구

    1. Microsoft Power BI

    Microsoft Power BI는 마케터를 위해 특별히 디자인되어 사용하기 쉬운 인터페이스와 기능으로 데이터 시각화 프로세스를 간소화시켜 줍니다.

    마케터는 Microsoft Power BI를 통해 기본적으로 데이터를 수집, 분석, 시각화 및 공유할 수 있습니다. 이 유연한 셀프 도구는 최소한의 교육만으로 사용할 수 있으며 다른 Microsoft 애플리케이션과 연결할 수 있습니다.

    필터링 및 대화형 대시보드와 같은 풍부한 기본 제공 기능으로 필요한 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 커넥터 라이브러리를 사용하여 트위터, Google 애널리틱스 그리고 기타 소스의 데이터 소스들을 쉽게 연결할 수 있습니다.

    또한 Microsoft Office로 만든 모든 문서에 시각 자료를 추가할 수 있어 시장 보고서의 최종 시안을 더욱 손쉽게 작업할 수 있습니다.

    장점
    – 이 플랫폼은 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖추고 있습니다.
    – 웹 사이트의 데모를 통해 소프트웨어의 기능에 대해 배울 수 있습니다.
    – 시장 분석가는 이 플랫폼을 사용하여 데이터를 추적하고, 보고서와 인포그래픽을 생성하고, 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다

    단점
    – 이 플랫폼은 대규모 데이터 관리를 위한 기능이 제한적입니다.

    2. Tableau

    Tableau를 사용하면 가장 중요한 데이터를 쉽게 정리, 시각화 및 공유할 수 있습니다. 드래그-드랍(drag-and-drop) 형태인 이 도구의 직관적인 인터페이스를 사용하면 의미있는 패턴을 빠르게 식별하고 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. Tableau를 사용하면 라이선스를 무제한으로 이용할 수 있습니다. 또한 액세스 가능한 링크를 제공하여 외부에 보고서를 게시하거나 공유할 수 있습니다.

    읽기 쉽고 이해하기 쉬운 차트를 만들면 보고서를 읽는 내부 직원들이나 고객들이 쉽게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다차원 배율, 데이터 통합 및 필터링과 같은 다양한 기능을 Tableau에서 사용할 수 있습니다.

    장점
    – 이 도구는 사용하기 쉽습니다.
    – 글로벌 유명 브랜드들이 이 플랫폼을 활용하고 있어 신뢰도가 높습니다.
    – SQL을 사용하여 데이터베이스를 연결하는 기능을 통해 사용자는 여러 데이터 소스를 연결할 수 있습니다.
    – 추가적인 수수료가 없습니다.

    단점
    – 일반 요금제 외에 더 많은 라이선스를 구입하려면 비용이 더 많이 듭니다.

    3. Qlik Sense

    Qlik Sense는 마케터가 데이터 분석과 상호 작용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 마케터는 고객과 동료에게 보여줄 수 있는 대화형 시각화를 Qlik Sense를 사용하여 빠르게 만들 수 있습니다.

    실시간 분석 데이터 파이프라인을 통해 Qlik은 데이터와 분석 내용을 손쉽게 결합할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 관련 데이터를 빠르게 찾고, 개선하고, 파생 데이터를 생성할 수 있습니다.

    이 플랫폼을 통해 마케터는 최고 수준의 분석을 사용하여 어느 위치에서나 정보를 찾고 이해할 수 있습니다. 모든 비즈니스 기회를 활용하기 위해 자동화된 작업을 다운스트림에 연결할 수 있습니다.

    장점
    – Qlik Sense를 사용하는 수많은 글로벌 브랜드들이 앱의 신뢰성을 입증합니다.
    – 이 플랫폼은 챗봇과 연락처 정보를 제공하여 고객 문제를 해결할 수 있습니다.

    단점
    – 큰 용량의 데이터를 처리할 때는 도구가 고르지 않을 수 있습니다.

    4. Zoho Analytics

    Zoho Analytics는 마케터가 데이터를 추적하고 분석하는 데 도움이 되는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 이 도구는 워터폴 차트(waterfall charts)와 같은 고유한 보고서, 대시보드, 그래프를 디자인할 수 있는 기능 등 여러 가지 기능을 제공합니다.

    또한 Zoho Analytics는 다른 Zoho 제품과 연결되므로 데이터 통합이 간단합니다. 예를 들어, 사용자는 Google 계정에 로그인하여 전송된 파일에 액세스하고 이를 대화형 차트 이미지로 전환할 수 있습니다. 또한 대시보드의 데이터를 PowerPoint 또는 Microsoft Excel 슬라이드 로 빠르게 출력할 수 있습니다.

    장점
    – KPI를 수립하면 팀의 효율성을 평가할 수 있습니다.
    – Zoho Analytics의 사용자 인터페이스는 간단합니다.
    – 이 플랫폼은 고급 분석 및 다른 데이터베이스에 대한 링크와 같은 여러 기능을 제공합니다.

    단점
    – Zoho 플랫폼에 포함되지 않은 다른 애플리케이션은 호환되지 않습니다.

    5. Google Charts

    Google Charts를 사용하면 데이터를 기반으로 차트를 생성할 수 있습니다. 이 차트의 가장 큰 장점은 확대/축소 기능과 인터랙티브 기능입니다. 이 플랫폼을 사용하면 사용자가 시각적 데이터에 몰입할 수 있으므로 웹페이지에 더 오래 머무를 수 있습니다.

    고유한 차트와 그래프를 디자인하고, 다른 사람들과 차트와 데이터를 공유하고, 추가 분석을 위해 차트와 데이터를 내보낼 수 있는 기능은 Google Charts의 주요 기능 중 일부입니다. 이 도구를 사용하여 대화형 컨트롤과 애니메이션이 포함된 흥미로운 데이터 시각화를 만들어 잠재고객의 흥미와 만족도를 높일 수 있습니다.

    장점
    – Google Charts를 사용하면 잠재고객이 데이터에 참여할 수 있습니다.
    – 데이터 시각화를 생성하기 위한 다양한 템플릿이 있습니다.
    – Google Charts는 다른 프로그램에 쉽게 통합할 수 있습니다.
    – 이 도구는 무료로 사용할 수 있습니다.

    단점
    – 이 플랫폼에는 모바일 앱이 없습니다.

    6. Infogram

    Infogram을 사용하면 다양한 템플릿을 활용하여 디자인할 수 있으므로 데이터 시각화를 완벽하게 만들 수 있습니다.

    이 도구는 실시간 데이터를 그래프에 통합하여 데이터가 지속적으로 업데이트되도록 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 사람들에게 제품, 서비스 및 시장 오퍼링에 관한 새로운 정보를 계속 알릴 수 있습니다.

    또한 이 플랫폼을 사용하면 차트, 지도, 동영상과 같은 개인화된 요소를 차트에 추가할 수 있습니다. 개인화된 항목을 사용하면 대화형 미디어를 사용하여 콘텐츠를 개선하고 타겟 오디언스에게 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다. Infogram은 기본, 프로, 비즈니스, 팀, 그리고 엔터프라이즈 등 여러 레벨별 요금제를 제공합니다.

    장점
    – 데이터 시각화와 인포그래픽을 위한 사용하기 쉬운 소프트웨어입니다.
    – 인포그래픽을 활용하여 기업에 더 흥미로운 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.

    단점
    – Infogram은 데이터 집약적인 그래픽에는 적합하지 않습니다.

    마케팅을 위한 데이터 시각화 시작하기

    접근하기 쉬운 데이터 대시보드는 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 전달합니다. 좋은 비주얼리제이션이 있는 웹사이트는 고객이 알아야 할 정보를 더 잘 보여줄 수 있기 때문에 더 많은 매출을 창출할 수 있습니다. 또한 텍스트 기반 웹 사이트보다 더 많은 정보를 제공하므로 마케터는 프레젠테이션 도구를 사용하여 아이디어에 추가적인 신뢰도과 영향력을 선사할 수 있습니다.

     

  • 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