데이터 기반 마케팅: 궁극적인 4단계 가이드

게시 됨: 2019-08-15

잘 수행되면 데이터 기반 마케팅은 마케팅 프로세스를 효율적이고 성과 지향적이고 성공적으로 만드는 가장 좋은 방법입니다. 우리의 궁극적인 가이드는 올바른 방식으로 데이터 기반 전략을 구축하는 문제에 접근할 수 있는 방법과 목표를 달성하는 데 필요한 도구를 4단계로 명확하게 설명합니다.

데이터 기반 접근 방식이 마케팅 활동에 어떤 이점을 가져올 수 있는지 확인하고 싶으십니까? 그렇다면 디지털 전략 그룹이 귀하를 어떻게 도울 수 있는지 확인하지 않으시겠습니까?

약속을 정하다

이 가이드에서는 다음 주제를 다룹니다.

데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까?
데이터 기반 마케팅이 진화한 이유는 무엇입니까?
데이터 기반 마케팅이 중요한 이유는 무엇입니까?
데이터 기반 마케팅은 어떻게 작동합니까?
데이터 기반 마케팅에 필요한 도구는 무엇입니까?

정의: 데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까?

데이터 기반 마케팅은 데이터를 사용하여 타겟팅, 개인화 및 궁극적으로 캠페인 및 커뮤니케이션의 성공 수준을 높이는 온라인 마케팅 접근 방식입니다. 데이터는 사용자의 요구에 정확하게 맞춰진 마케팅 활동을 만드는 데 도움이 됩니다. 분산형 건이 적고 저격 소총이 더 많습니다.

데이터 기반 마케팅 전략은 견고한 데이터 분석을 기반으로 하는 마케팅 전략입니다. 인사이트는 디지털 마케터에게 사용자의 행동과 관심에 대한 진정한 이해를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객 여정의 각 특정 시점에 적절한 메시지를 통해 잠재 고객에게 다가갈 수 있으므로 각 사용자에게 가능한 한 개인적인 경험을 제공할 수 있습니다.

데이터를 통해 마케팅은 전통적인 대중 시장 접근 방식에서 개인화된 접근 방식으로 전환됩니다.

가설: 확실한 데이터 분석을 기반으로 한 마케팅 결정은 좋은 결정입니다. 데이터 통찰력은 측정 가능한 방식으로 도달 범위, 브랜딩 및 사용자 참여를 증가시킵니다.

고객은 보다 개별적인 방식으로 처리되어 고객 경험을 향상시킵니다.
성능이 보다 정확하게 측정되고 효율성/ROI가 증가합니다.
성능이 향상됩니다.

배경: 데이터 기반 마케팅이 진화한 이유는 무엇입니까?

데이터 기반 마케팅은 마케팅의 세 가지 핵심 측면인 사용자, 사용자 여정 및 데이터 기반이 변경되었기 때문에 진화했습니다.

모든 마케팅 스토리의 중심 인물은 마케팅 활동이 도달하려고 하는 사람인 사용자입니다. 오늘날의 사용자는 그 어느 때보다 더 나은 정보를 얻고, 더 잘 연결되고, 더 까다로워집니다. 그들은 자신을 위해 만들어지고 특정 요구 사항과 관련이 있는 것처럼 보이는 개인화된 메시지를 기대합니다. 이를 가능하게 하려면 마케터는 분명히 사용자가 누구인지 정확히 알아야 합니다.

사용자를 파악하십시오!

사용자에게 다가가고자 한다면 마케터는 더 이상 전통적인 선형 고객 여정 구조에 의존할 수 없습니다. 오늘날 사람들은 모든 종류의 장치와 채널에서 수많은 접점 사이를 오갑니다. 각 접점에서 매력적인 메시지를 전달하는 것이 마케터의 임무입니다. 이것은 마케터가 사용자가 어디에 있고 그곳에서 무엇을 찾고 있는지 아는 경우에만 성공할 수 있습니다.

그들의 여정을 아십시오!

각 접점에서 사용자는 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는 정보 흔적을 남깁니다. 데이터는 소비자 행동을 분석하고 이해하는 사용자 프로필을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 우리에게 다음을 보여줍니다:

그들이 누구인지, 그들의 세상이 어떻게 생겼는지, 그들의 필요가 무엇인지, 무엇을 찾고 있는지.
현재 사용자 여정의 어느 지점에 있는지, 어떻게 그리고 언제 어떤 종류의 정보에 액세스하는지.

데이터를 활용하라!

이를 통해 마케터는 각 터치포인트와 관련된 메시지 및 제품으로 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

“ 데이터 기반 콘텐츠 마케팅을 통해 고객과의 대화에 참여할 수 있습니다. 우리는 그들과 교류하고 있습니다. 우리는 그들이 우리의 동반자 관계를 소중히 여기고 새로운 통찰력, 영감 및 관련 정보를 얻고 싶을 때 언제든지 이야기할 수 있는 사람으로 우리를 인식하기를 바랍니다. ” – Michael Dziewior, 콘텐츠 서비스 팀장, Searchmetrics Digital Strategies Group

데이터 기반 마케팅이 중요한 이유는 무엇입니까?

따라서 고객에게 효율적이고 개별적으로 대응할 수 있습니다. 데이터는 지식이고 힘은 성공입니다. 오늘날 데이터는 장기적인 가치 창출의 기초입니다. 이를 통해 소비자의 요구에 맞게 마케팅 활동을 정확하게 조정할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

장점을 한 눈에

데이터 기반 마케팅은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

보다 효과적으로 고객에게 도달
- 고객 여정의 모든 접점에서 고객과의 상호 작용 이해
- 고객 여정의 모든 접점에서 커뮤니케이션 개인화
- 현재 및 중요한 트렌드에 맞게 커뮤니케이션 조정
- 고객 서비스, 만족도 및 충성도 향상
- 브랜드 강화 및 브랜딩 향상
효율성을 높이다
- 캠페인의 성공을 정확하게 측정
- 캠페인의 투자 수익률(ROI)을 현저히 높입니다.
- 미디어 예산을 보다 집중적으로 투자하여 리소스를 절약하고 전환 가능성이 높은 잠재 고객을 타겟팅합니다.
성능을 향상시키다
- 캠페인의 성공을 크게 높입니다.
- 개인화된 제안을 생성하여 구매 결정을 장려하십시오.

Forbes Study에서 설문조사에 응한 응답자 중 57%에 따르면 데이터 기반 마케팅 캠페인의 ROI가 측정 가능한 수준으로 증가했습니다.

데이터 기반 마케팅은 어떻게 작동합니까?

데이터 기반 마케팅의 목표는 무엇이 효과가 있는지 찾아내고 더 많이 수행하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 데이터는 수많은 소스에서 풀링되고 실행 가능한 통찰력으로 변환됩니다. 이는 모든 중요한 채널(유료 미디어, 기업 미디어 및 획득 미디어)을 포함하는 마케팅 전략의 기초를 형성합니다.

프로세스는 다음 4단계로 볼 수 있습니다.

데이터 수집
데이터 컴파일 및 분석
데이터를 전략으로 전환
측정 성공.

1. 데이터 수집

데이터를 가져올 수 있는 소스는 셀 수 없이 많으며 데이터의 양은 엄청납니다. 기업과 고객 사이의 새로운 접점이 끊임없이 등장합니다. 온라인과 오프라인, 모바일과 소셜, 지역 및 시장 조사 등 고객 여정의 각 단계에서 새로운 정보가 생성됩니다.

고객 데이터를 효과적으로 수집하려면 다음 두 가지 질문에 답해야 합니다.

사용자와 의사결정 과정을 이해하기 위해 어떤 데이터가 필요합니까?
어떤 데이터 소스가 사용 가능하고 관련성이 있습니까?

전통적인 마케팅은 사용자를 대략적인 대상 그룹으로 분류합니다. 데이터 기반 접근 방식이 더 정확합니다. 페르소나는 세부 데이터 덕분에 매우 명확하게 정의된 마이크로 타겟을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 방식으로 온라인 마케팅 담당자는 음악을 사랑하는 학생과 기술에 정통한 학생을 위해 다른 콘텐츠를 생성합니다.

대상 그룹

페르소나

인구 통계 및 사회 경제적 범주:

나이, 성별, 결혼 여부, 거주지, 가족 규모, 학력, 직업, 소득.

다음과 같은 추가 심리적 요인:

라이프 스타일, 가치 및 의견, 관심사, 취미 및 구매 행동.

데이터 소스

페르소나 생성을 위한 데이터는 온라인 및 오프라인 소스에서 가져올 수 있습니다. 이것들은:

첫 번째 파티
- CRM 데이터 또는 회사 웹사이트에서 추적한 사용자 데이터와 같은 회사 자체 데이터(웹 브라우징 행동, 웹사이트 탐색 또는 온라인 상호 작용 및 회사 온라인 상점에서의 구매 행동).
제2자
- 회사 데이터이지만 마케팅 파트너의 데이터 또는 Google Analytics 또는 Google Search Console을 사용하여 측정한 온라인 검색 행동 데이터와 같은 비독점 서비스를 사용하여 얻은 것입니다.
타사
- 전문 데이터 제공자로부터 다양한 방법으로 수집하여 회사에서 구매한 데이터입니다. 검색량, 추세, 계절성, 사용자 의도 등에 대한 데이터를 포함할 수 있습니다.

2. 데이터 수집 및 분석

데이터 기반 마케팅의 가장 큰 과제는 빅 데이터를 스마트 데이터로 전환하는 것입니다. 즉, 온라인 및 오프라인 소스에서 수집된 방대한 양의 데이터에서 관련 정보를 필터링하고 이 정보를 행동을 유도하는 데 사용할 수 있는 통찰력으로 변환합니다.

빅 데이터 분석은 마법의 단어입니다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서 내부 회사 프로세스를 최적화하는 데 사용됩니다. 데이터는 다양한 소스에서 추출되고 중앙 집중화되고 균일한 형식으로 컴파일되어 의미 있게 분류될 수 있습니다.

데이터 중심의 마케팅을 위해서는 기술적 복잡성을 최대한 최소화해야 합니다. 효율적인 분석을 위해서는 서로 원활하게 상호 작용하는 올바른 도구가 필요합니다. 또한 조직 구조는 사일로에서 운영되지 않고 연결되고 통합된 방식으로 작동해야 합니다.

3. 데이터를 전략으로 전환

데이터 분석을 통해 얻은 인사이트는 통합 마케팅 전략을 수립하는 데 사용됩니다. 여기에는 목표와 KPI에 대한 명확한 정의가 포함되어야 하며 가장 큰 기회가 어디에 있는지 설정해야 합니다. (1차) 목표가 브랜드 인지도, 리드 생성, 판매 또는 웹 트래픽인지 명확해야 합니다. 대부분의 트래픽이 어디서 오는지, 어떤 채널과 페이지가 가장 많이 전환되는지, 대부분의 사용자가 판매 유입경로를 종료하는 고객 여정의 단계는 데이터에서 명확해야 합니다.

마케팅 전략은 다양한 디지털 및 아날로그 채널을 통합하고 통합할 수 있는 전체적인 방식으로 구성되어야 합니다. 여기에는 이메일 마케팅 및 SEO, 파트너십 및 이벤트는 물론 SEA, 디스플레이 광고, 리타게팅, 인플루언서 마케팅 및 오프라인 광고가 포함될 수 있습니다. 데이터 기반 콘텐츠도 이러한 혼합의 일부가 될 수 있습니다. 사용자는 어떤 질문을 갖고 있고, 어떤 기능을 원하는지, 어떤 콘텐츠를 찾고 있습니까?

적용 예:

페르소나 식별
계절성과 추세를 사용하여 편집 및 유료 미디어 캘린더 만들기
계절성과 트렌드를 사용하여 관련 웹사이트 콘텐츠 만들기
고객의 특정 선호도를 타겟팅하는 개인화된 이메일 캠페인 실행
고객이 어떤 제품에 관심을 가질지 예측하여 올바른 마케팅 채널에서 올바른 제품 홍보
사용자가 회사 웹 사이트에서 수행하는 특정 작업에 따라 자동으로 트리거되는 이메일 설정
광고 구매의 효율성 증대

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3. 성공 측정

회사의 주요 목표 중 하나가 효율성을 높이는 것이므로 성과 측정이 매우 중요합니다. 측정할 요소는 회사의 목표에 따라 다릅니다.

다음은 온라인 마케팅에서 가장 중요한 성과 KPI를 요약한 것입니다.

목표: 고객 충성도 및 트래픽 품질
- 이탈률
- 평균 세션 길이
- 세션당 평균 페이지 조회수
- 유지율: 현재 활성 고객/정의된 기간 전에 활성 고객
목표: 고객 만족
- 이탈률
- 클릭률(CTR)
목표: 수익성
- 구매당 비용(ROI): 이익 / 총 투자 비용
- 다음과 같은 타겟 전환을 기반으로 하는 각 채널 및 각 페이지의 전환율
  - 뉴스레터 신청
  - 백서 다운로드
  - 평가판 등록
목표: 신규 고객 확보
- 획득당 비용
- 획득률
목표: 브랜드 강화
- 노출수
- 순위
- 소셜 미디어 채널에 대한 언급
목표: 웹사이트 방문
- 교통
- 세션

데이터 기반 마케팅에 필요한 도구는 무엇입니까?

올바른 작업을 위한 올바른 도구

데이터 기반 마케팅은 총체적으로 접근해야 성공할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 시장은 데이터 수집, 컴파일, 분석, 준비, 시각화 및 활용과 같은 다양한 목적으로 사용할 수 있는 수많은 도구를 제공합니다. 도구는 7가지 주요 적용 영역으로 분류할 수 있습니다.

웹 분석: 예: Google Analytics, Google Search Console, Searchmetrics Suite
소셜 미디어 청취: 예: Buzzsumo, Brandwatch, Sysomos, Meltwater, Vico, Buffer, Oktopost
마케팅 자동화 플랫폼: 예: Oracle Eloqua, Marketo, Hubspot, Silverpop
고객 관계 관리(CRM): 예: Salesforce, Sugar
보고 및 분석: 예: DataHero, DataStudio, Tableau, Domo, Qlik
리드 생성: 예: LeadFuze, LinkedIn 리드 생성 양식, Rapportive
콘텐츠 전략 및 제작: 예: Searchmetrics Research Cloud and Content Experience, Atomic Reach, Grammarly, Hemingway Editor, Curata, Canva

DMP: 웹 풀기 및 데이터 점 결합

사용할 수 있는 도구가 엄청나게 많아지면서 중앙 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업은 사일로에서 벗어나 마케팅, IT, 비즈니스 분석 및 제품 개발이 함께 협력하여 부서 간 협력을 가능하게 하기를 희망합니다. 아이디어는 다른 데이터가 더 이상 다른 영역으로 제한되어서는 안 되며 모든 데이터는 모든 시스템에서 액세스할 수 있어야 한다는 것입니다.

이 문제에 대한 솔루션은 마케팅 데이터 웨어하우스라고도 하는 DMP(데이터 관리 플랫폼)에서 제공합니다. 이러한 기술은 "데이터 본부" 역할을 하며 기업이 다양한 소스에서 정보를 추출하여 통합, 구성 및 분석할 수 있도록 지원합니다. DMP에는 데이터베이스와 데이터 처리에 사용되는 기능 배열이 포함되어 있습니다. DMP의 주요 기능은 다음과 같습니다.

다양한 데이터 소스에서 데이터 수집, 저장 및 분류
데이터 분석, 보고서 작성 및 데이터 시각화
예를 들어 대상 그룹 라인을 따라 데이터 세분화
데이터 활성화
타겟팅 기준을 지속적으로 미세 조정하기 위한 데이터 최적화

관련 도구에는 Adex, Adobe Audience Manager, Lotame, Mediamath 및 Neustar의 OneID가 있습니다.

마무리

데이터 기반 마케터는 적시에 적시에 적절한 장소에서 적절한 마케팅 메시지를 통해 잠재 고객에게 다가갈 수 있습니다. 개별적인 조치를 취하지 않고 고객을 중심으로 전체적 생태계를 구축합니다. 이는 캠페인을 보다 효율적이고 성공적이며 측정 가능하게 만듭니다.

데이터 기반 접근 방식이 마케팅 활동에 어떤 이점을 가져다줄 수 있는지 직접 확인하려면 Digital Strategies Group과 약속을 잡고 컨설턴트가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 확인하십시오.

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