성공적인 개인화에는 전략, 전술, 기술 및 기술의 균형이 필요합니다.

고객을 위한 개인화된 경험을 만드는 것은 부분적으로 그래야 하기 때문에 마케팅 조직이 하는 모든 것을 주입해야 합니다. B2B이든 B2C이든 고객은 이제 맞춤형 메시징, 권장 사항 및 제안을 기대합니다. 이러한 기대에 부응하지 못할 경우 처벌이 가중될 수 있습니다. Gartner 조사에 따르면 고객은 점점 더 차별화되지 않은 경험과 관련 없는 커뮤니케이션에 대해 브랜드를 처벌하고 있습니다. 이는 개인화를 올바르게 하는 데 높은 비용을 부과합니다.

문제는 많은 브랜드가 이를 제대로 이해하지 못한다는 것입니다. 대부분의 마케터에게 개인화 목표를 달성하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. Gartner의 2021년 디지털 마케팅 설문조사에 따르면 디지털 마케팅 리더의 63%는 회사의 디지털 마케팅 전략을 실행할 때 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 것이 보통 또는 상당한 도전 과제를 제시한다고 밝혔습니다. 도전 과제가 진행됨에 따라 개인 정보 보호 및 보안 표준 준수에 이어 2위를 차지했습니다. 더욱 놀라운 것은 2019년 이후 개인화 문제의 심각성이 눈에 띄게 증가했다는 것입니다. 개인화를 중요한 문제로 언급한 응답자의 비율은 같은 기간 동안 53% 증가했습니다.

개인화 과제

몇 가지 관련 요소가 개인화의 진행 난이도를 설명할 수 있으며, 그 중 첫 번째는 효과적인 개인화에는 많은 움직이는 부분의 동기화가 필요하다는 것입니다. 이를 위해서는 디지털 마케팅 리더가 전략을 설정하고, 리소스를 정의하고, 전술의 우선 순위를 지정하고, 데이터를 통합하고, 콘텐츠를 테스트 및 최적화하여 청중의 행동을 유도해야 합니다. 종합적인 개인화 전략과 로드맵이 마케터가 개인화 노력을 통해 달성하는 결과의 결정 요인이 될 수 있지만 대다수의 마케팅 조직은 원하는 비즈니스 및 고객 목표와 명시적으로 연결된 전략은 고사하고 효과적인 개인화 전략이 부족합니다.

마찬가지로, 개인화는 일반적으로 여러 기술의 사용을 수반하며 대부분은 기능이 중복됩니다. 개인화에는 데이터 관리, 분석, 의사결정 및 실행이라는 4가지 핵심 기능 세트가 필요하므로 조직의 모든 것을 수행하는 단일 솔루션보다는 전체 아키텍처 측면에서 개인화 기술을 생각하는 것이 더 나은 경우가 많습니다.

여기서 문제는 디지털 마케터가 원하는 개인화 결과를 제공하는 데 도움이 되는 기술을 과도하게 구매하고 과소 활용하는 경향이 있다는 것입니다. 성공적인 개인화 결과를 이끌어내는 것은 일반적으로 개인화 기술에 대한 지출 증가에 달려 있지 않습니다. 오히려 이러한 결과를 달성하려면 보다 효과적인 사용을 통해 기술을 극대화하는 것이 더 중요합니다. 마찬가지로 마케터는 새로운 투자를 하기 전에 액세스 가능한 데이터, 사용 가능한 콘텐츠 및 기존 조직의 인재로부터 가치를 끌어낼 필요가 있습니다. 마케팅 조직이 시작하기 위해 도구, 콘텐츠 개발 또는 인재에 막대한 비용을 지출해야 하는 개인화 프로그램은 결과의 규모, 속도 및 확실성과 관련하여 더 큰 위험을 초래합니다.

AI 입력

데이터 관리, 분석, 의사 결정 및 마케팅 실행을 지원하는 다양한 마테크 솔루션에 내장된 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)은 마케터의 개인화 목표를 촉진할 것을 약속합니다. 이러한 솔루션에는 고객 데이터 플랫폼(CDP), 다채널 마케팅 허브(MMH), 개인화 엔진, A/B/n 테스트 도구 등이 포함됩니다. 예를 들어, MMH 솔루션에 내장된 AI 및 ML은 광범위한 개인화 시나리오를 지원합니다. 여기에는 세그먼트 검색이 포함됩니다. 비즈니스 목표에 기반한 캠페인 및 여정 경로 생성 채널 성향 모델; 예측 콘텐츠 및 제안 제안 및 자율 캠페인 최적화 기능.

Gartner의 2021년 디지털 마케팅 설문조사에 따르면 마케팅 리더가 디지털 마케팅 실행을 개선하기 위해 사용하는 새로운 기술 중에서 AI/ML이 선두를 달리고 있습니다. 그러나 마케터의 17%만이 다양한 마케팅 기능을 지원하기 위해 AI/ML을 널리 배포하고 있습니다. 응답자의 38%는 자신의 노력이 계획 및 시범 단계에 있다고 특성화했습니다. 이러한 단계를 넘어선 조직의 경우 44%가 몇 가지 특정 애플리케이션에 대해 제한적으로 AI/ML을 배포하고 있습니다. 즉, AI/ML이 마케팅 실행에 미치는 영향은 아직 초기 단계에 있습니다.

신뢰, 특히 중요한 결정을 내리기 위해 AI/ML을 사용하는 신뢰는 마케팅 조직에서 AI/ML 기술을 현재 사용하고 있는 브랜드에서도 AI/ML 기술을 보다 광범위하게 배포하는 데 핵심적인 저해 요소입니다. 그러나 사용량이 증가하면 점진적인 수용 곡선이 나타납니다. AI/ML을 시험하는 응답자의 75%가 기술 신뢰에 대해 걱정하는 반면, 마케팅 조직에서 AI를 광범위하게 사용하는 응답자의 경우 그 수치는 53%로 떨어집니다.

인력 부족은 성공적인 AI/ML 배포의 또 다른 중요한 걸림돌입니다. 조직의 AI/ML 및 기타 신기술 사용을 향상시키려는 디지털 마케팅 리더는 기존 워크스트림을 방해 할 수 있지만 궁극적으로 혜택 을 줄 수 있는 기타 새로운 기술을 사용하여 보다 광범위한 변경 관리를 염두에 두고 그렇게 해야 합니다. 배포의 성공은 기존 직원에 대한 적절한 교육, 필요한 경우 새 팀원 고용, 신기술이 조직 문화에 가져올 영향에 대한 인식에 달려 있습니다.

AI/ML의 사용은 개인화 목표와 관련이 있습니다.

대체로 디지털 마케팅 리더는 개인화의 프리즘을 통해 AI/ML의 영향을 봅니다. Gartner 설문조사 응답자의 84%는 AI/ML을 사용하면 고객에게 실시간으로 개인화된 경험을 제공할 수 있는 마케팅 능력이 향상된다는 진술에 동의하거나 강력히 동의했습니다. AI/ML 지원 도구의 가장 중요한 사용 사례에 대해 질문했을 때 응답자는 채널 전반의 마케팅 활동에 자동화, 규모 및 효율성을 가져오는 데 있어 이러한 도구의 가치에 중점을 두었습니다. 그들은 다음을 포함하여 광범위한 개인화 노력과 관련된 특정 활동을 인용했습니다.

• 예측 콘텐츠 제공(45%)
• 비즈니스 목표를 기반으로 캠페인/여행 경로 만들기(45%)
• 고객 프로필, 행동 및 선호도에 따른 채널 성향 모델 개발(45%)
• 참여 가능성이 가장 높은 잠재고객 및 세그먼트 식별(43%)

개인화에 성공하려면 고객이 브랜드와의 상호 작용에서 달성하려는 것이 무엇인지 이해해야 합니다. 이 통찰력은 개인화가 고객이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 방법과 고객 요구를 비즈니스 목표에 맞추는 방법에 대한 전략을 알려야 합니다.

개인화에는 복잡한 워크플로를 관리하기 위해 기술, 특정 기술 및 올바른 팀 구조를 혼합하여 신중하고 신중하게 사용해야 합니다. 원하는 기능에는 전략, 계획, 분석, 마테크 도입, 캠페인 조정, 콘텐츠 생성 및 프로젝트 관리가 포함됩니다. 마케팅 리더는 새로운 기술에 전념하기 전에 기존 도구를 사용 가능한 데이터 및 콘텐츠와 함께 활용하여 달성할 수 있는 것을 극대화해야 합니다. AI 및 ML을 사용하여 마케팅 참여의 관련성을 높이고 고객 행동에 대한 영향력을 높임으로써 노력을 성숙시키십시오.