마케팅 분석이란 무엇입니까? 마케팅 전략에 데이터 적용에 대한 모든 이해

마케팅 분석은 점점 더 가치가 높아지고 있는 영역입니다. 기업은 의견과 직관을 기반으로 의사 결정을 내리는 대신 전략의 정확성과 보안성을 높이기 위해 성과 데이터를 분석해야 합니다. 이 기사에서는 Marketing Analytics의 힘과 귀하의 비즈니스에 적용하는 방법을 더 잘 이해할 것입니다!

마케팅은 종종 기업의 창의적인 영역으로 간주됩니다. 브랜드를 거리에 두고 소비자를 기쁘게 하는 캠페인이 나오는 곳입니다. 그러나 그다지 많이 나타나지는 않지만 전략적으로 매우 중요한 부분이 있습니다. 바로 Marketing Analytics입니다.

데이터를 기반으로 보다 정확하고 효율적인 전략을 수립할 수 있는 마케팅 분석 영역입니다 . 회사가 도중에 길을 잃지 않도록 결정, 캠페인 및 창의성은 성과 검토를 기반으로 해야 합니다.

그러나 많은 회사에서 Marketing Analytics를 채택하지 않습니다. 무엇을 의미하는지 너는 아느냐? 그들이 어둠 속에 있다는 것을. 어디에서 왔는지 알지 못하고 올바르게 행동하고 어디로 가야하는지 알지 못하면 기대하는 결과를 거의 얻지 못할 것입니다.

이 경로를 밝히려면 Marketing Analytics가 무엇인지, 그 중요성과 비즈니스에 적용하는 방법을 이해해야 합니다. 그것이 우리가 여기에 있는 이유입니다! 이 기사에서 배울 내용은 다음과 같습니다.

• 마케팅 분석이란
• 마케팅 분석의 장점은 무엇입니까?
• 마케팅 분석의 작동 방식
• 피해야 할 6가지 실수
• 주요 도구는 무엇입니까
• 마케팅 분석을 비즈니스에 적용하는 방법

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마케팅 분석이란 무엇입니까?

마케팅 분석은 패턴을 이해하고 전략을 평가하며 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터 수집 및 분석과 함께 작동하는 마케팅 분야입니다.

어떤 결과가 달성되었는지, 회사가 올바른 방향으로 가고 있는지, 그리고 어떤 추세가 눈앞에 있는지 이해하기 위해 데이터를 분석하는 영역입니다. 따라서 과거를 보고하고, 현재를 분석하고, 미래를 안내하는 관행입니다.

Marketing Analytics는 디지털 세계에서 데이터의 폭발을 의미하는 빅 데이터의 개념과 관련이 있습니다. 오늘날 기업은 성과, 시장, 소비자 및 경쟁자에 대한 수많은 데이터를 보유하고 있습니다. 결국 오늘날 (거의) 모든 것을 추적, 모니터링 및 저장할 수 있습니다.

이 데이터만으로는 회사에서 처리할 방법을 모르면 소용이 없습니다. 따라서 Marketing Analytics는 데이터 기반 구조와 문화를 생성함으로써 마케팅 목표를 달성하기 위해 데이터를 전략적으로 추적, 수집 및 분석하기 시작합니다.

따라서 Marketing Analytics는 비즈니스 관리를 위한 지원으로서 데이터를 인텔리전스로 변환하는 것을 지칭하는 가장 중요한 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나임이 입증되었습니다.

또한 Marketing Analytics가 웹 분석과 디지털 분석을 포괄한다는 점을 명확히 할 필요가 있습니다. 그러나 이러한 개념은 모두 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 성과를 개선하고 미래를 준비하지만 동의어가 아닙니다.

웹 분석은 웹 데이터의 세계(웹사이트 및 페이지)만을 나타냅니다. 디지털 분석은 웹사이트, 웹페이지, 모바일, 소셜 네트워크 등을 포함한 다양한 인터랙티브 채널의 데이터를 다룹니다. Marketing Analytics에는 온라인 또는 오프라인 채널의 모든 마케팅 관련 데이터가 포함됩니다.

마케팅 분석의 장점은 무엇입니까?

점점 더 복잡해지고 경쟁이 치열해지는 시나리오에서 Marketing Analytics는 차별화되는 경향이 있습니다. 쇼핑 여정은 혼란스러워졌고 소비자는 더 까다로워졌으며 경쟁자는 더 주의를 기울이고 자원은 더 부족해졌습니다.

따라서 데이터를 사용하여 이 시나리오를 이해하고 기회를 포착하며 위험을 최소화하는 방법을 알고 있는 회사는 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

다음으로, 귀하의 비즈니스를 경쟁자보다 앞서게 할 수 있는 Marketing Analytics의 이점을 확인할 수 있습니다.

전략의 성과 측정

아마도 이것이 Marketing Analytics의 주요 이점일 것입니다. 마케팅 성과를 모니터링하고 무엇이 잘되고 무엇이 개선될 수 있는지 알 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 결과를 달성하고 목표를 달성하기 위해 전략을 최적화 할 수 있습니다.

전략의 ROI 정량화

측정할 수 있는 측정 중 하나는 특히 디지털 마케팅에서 ROI(투자 수익률)와 관련된 것입니다. 그렇게 하면 회사의 현금에 대한 캠페인 및 전략의 영향을 평가하고 궁극적으로 정말 중요한 재정 수익에 대한 최적화에 집중할 수 있습니다.

목표에 집중하세요

전략의 성과를 평가할 때 의도는 전략이 회사에서 설명하는 목표를 방해하는지 확인하는 것입니다. 따라서 Marketing Analytics를 채택하는 것은 팀이 항상 비즈니스의 미시적 및 거시적 목표와 일치하도록 유지하는 방법입니다.

소비자 행동 이해

Marketing Analytics는 또한 소비자를 더 잘 알 수 있도록 도와줍니다. 다양한 채널에서 잠재고객의 프로필, 사이트에서 사람들이 행동하는 방식, 전략에 반응하는 방식에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 따라서 더 현실적인 페르소나를 만들고 더 나은 전략을 구상하는 것이 가능합니다.

경쟁사 모니터링

Marketing Analytics는 내부만 보는 것이 아닙니다. 또한 경쟁자의 행동에 대한 데이터를 수집하고 그들이 무엇을 하고 있는지, 어떤 전략이 효과가 있는지, 어떻게 대처할 수 있는지 알 수 있습니다.

방어 전략

마케팅에 종사하는 사람들은 결과 제시의 중요성을 알고 있습니다. 회사 CEO, 지역 관리자, 팀장 또는 동료를 위한 것일 수 있습니다. 채택된 전략을 방어하려면 데이터를 분석하고 효율적인 보고서를 작성하는 방법을 알아야 합니다.

의사 결정 지원

앞서 말했듯이 Marketing Analytics는 과거와 현재만을 보는 것이 아닙니다. 데이터 분석은 본질적으로 회사가 더 나은 결정을 내리고 목표를 달성하기 위한 더 나은 전략을 수립 하는 미래를 위한 것입니다.

예측 가능성 증가

데이터 분석은 미래를 예측하는 수정 구슬과 다릅니다. 그러나 이는 앞으로 일어날 일을 예상하는 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 따라서 예측 분석을 통해 회사는 눈앞에 닥친 위험과 기회에 대비할 수 있습니다.

마케팅 분석은 어떻게 작동합니까?

Marketing Analytics는 단순히 데이터 분석에 관한 것이 아닙니다. 분석 기능을 수행하기 위해 데이터를 추적하고 수집하는 프로세스를 정의하는 이전 단계가 있습니다. 이제 Marketing Analytics의 세 가지 기본 단계를 살펴보겠습니다.

1. 데이터 추적

Marketing Analytics의 첫 번째 단계는 데이터를 추적하는 것입니다. 우리가 말했듯이, 거기에는 과다한 데이터가 있습니다. 그러나 마케팅 분석을 위해 모든 항목을 추적하지는 않습니다. 마케팅 채널에서 생성된 항목만 추적할 수 있습니다.

예를 들어, 유료 웹사이트, 소셜 네트워크, 앱 및 미디어는 디지털 마케팅 노력에 집중하는 채널입니다. 따라서 이러한 채널에서 소비자 상호작용 데이터를 추적하여 그들이 귀하의 전략에 어떻게 반응하는지 이해해야 합니다.

예를 들어 전자 상거래가 있고 스폰서 링크에 투자했다고 가정해 보겠습니다. 따라서 온라인 상점의 쇼핑객이 검색 엔진의 해당 광고를 통해 구매한 경로를 추적해야 합니다. 따라서 고객 수, 판매 수 및 투자로 인해 발생한 수익을 이해할 수 있습니다.

이 데이터를 추적하려면 URL에 추적 매개변수를 사용하고 사이트에 코드를 설치해야 합니다. 나중에 이 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

2. 데이터 수집

추적을 통해 마케팅 전략의 성과에 대한 다양한 정보에 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 도구(자동) 또는 스프레드시트(수동)에서 분석을 수행하는 데 필요한 데이터를 수집합니다.

그러나 생산적인 분석을 수행하려면 이들에만 집중해야 합니다. 그렇지 않으면 너무 많은 데이터에서 길을 잃을 수 있습니다.

따라서 데이터 수집은 전략 목표와 관련된 지표인 전략의 KPI에 따라 이루어져야 합니다 . 그들은 분석을 수행하기 위해 어떤 데이터를 수집해야 하는지 알려줍니다.

이러한 지표를 식별하는 데 도움이 되도록 따를 수 있는 주요 지표를 제공합니다.

• 사이트 또는 블로그 측정항목: 세션 수, 방문자 수, 평균 세션 시간, 세션당 페이지, 트래픽 소스, 이탈률, 전환율.
• SEO 메트릭: 유기적 트래픽, serp 위치, 유기적 전환율, 도메인 권한, 페이지 권한.
• 유료 미디어 측정항목: 클릭률(CTR), 유료 전환율, 클릭당 비용(CPC), 1,000회 노출당 비용(CPM), 리드당 비용(CPL), 획득당 비용(CPA).
• 소셜 미디어 메트릭: 도달, 참여, 소셜 미디어 트래픽, 소셜 미디어 전환율.
• 이메일 마케팅 지표: 전송률, 개봉률, 클릭률(CTR), 전환율, 구독 취소.
• 비즈니스 메트릭: 투자 수익(ROI), 고객 획득 비용(CAC), 월별 반복 수익(MRR), 획득당 비용(CPA), 유지율.

3. 데이터 보기

데이터를 추적하고 수집한 후에는 분석을 수행하기 위해 친숙한 방식으로 볼 필요가 있습니다. 결국 원시 데이터는 많은 것을 말하지 않지만 차트와 표는 데이터를 이해하기 쉽게 만듭니다.

데이터 시각화는 데이터의 시각적 표현을 담당하는 Marketing Analytics 영역 중 하나입니다. 이는 일반적으로 성능 대시보드(또는 대시보드)로 수집되는 차트, 테이블, 지도 및 기타 기능을 통해 수행됩니다.

데이터 시각화는 분석 담당자가 데이터를 처리, 상호 참조 및 세분화하여 패턴과 추세를 인식하고 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다.

이것은 원시 데이터만으로는 거의 불가능합니다. 반면에 막대 차트는 예를 들어 지난달과 비교하여 사이트 트래픽의 증가를 분명하게 보여줍니다. 분석가가 가져야 할 비전은 바로 이 비전입니다.

피해야 할 6가지 실수

Marketing Analytics에서 회사의 가장 일반적인 실수는 무엇입니까? 프로세스에서 병목 현상을 일으키지 않도록 피해야 하는 관행을 여기에서 가져왔습니다. 따르다:

1. 결과를 문서화하지 마십시오

전략에 대한 기록이 없으면 전략의 성과를 확인할 방법이 없습니다. 그리고 우리는 성능 데이터뿐만 아니라 계획 문서, 목표, 목표에 대해서도 이야기하고 있습니다.

Content Trends 설문조사는 이에 대한 흥미로운 데이터를 보여주었습니다. 인터뷰에 응한 기업 중 36.5%만이 문서화된 콘텐츠 마케팅 전략을 가지고 있었습니다. 불행히도 이것은 Marketing Analytics를 불가능하게 만드는 주요 오류 중 하나입니다.

2. 시간 낭비

그 과정에서 시간을 낭비하는 것도 흔한 실수입니다. 이것은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

• 요약된 전략이 없으므로 어떤 데이터가 더 관련성이 있는지 아무도 모릅니다.
• 도구나 프로세스 자동화가 없으므로 팀에서 데이터를 수집하고, 분석을 수행하고, 보고서를 수동으로 작성해야 합니다.
• 전담 전문가가 없으므로 데이터와 분석이 백그라운드에서 수행됩니다.

3. 도구에만 집중

도구는 작업을 최적화하고 간소화하는 데 필수적입니다. 그러나 많은 회사는 도구가 모든 문제를 해결할 것이라고 생각하지만 솔루션은 기술보다는 인적 자원에 더 많이 있습니다.

디지털 분석 전문가 중 한 명이 10/90 규칙을 옹호합니다. 데이터 도구와 서비스에 10달러를 투자하면 해당 데이터에서 가치를 추출하는 방법을 아는 사람에게 90달러를 투자해야 합니다. 이 비율을 통해 Marketing Analytics에서 무엇이 실제로 차이를 만드는지 명확히 알 수 있습니다!

4. 잘못된 지표 모니터링

또 다른 일반적인 실수는 비즈니스에 중요하지 않은 측정항목을 모니터링하는 것입니다. 여기 Jezweb에서 우리는 이 데이터 허영 메트릭이라고 부릅니다. 이것은 인상적이고 자부심으로 가득 차 있지만 피상적이며 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되지 않습니다. 좋아요와 팔로워 수는 보통 그렇습니다.

따라서 비즈니스에 실제로 영향을 미치고 목표 달성 여부를 보여주는 지표 를 타겟팅해야 합니다. 이러한 지표는 앞서 언급한 KPI 또는 핵심 성과 지표입니다.

5. 데이터 시각화의 힘 무시

마케팅 캠페인의 결과를 회사 경영진에게 발표하는 것은 영향력이 있어야 합니다. 그러나 데이터를 숫자와 표 형식으로 단순하지 않게 받아들이면 기대가 좌절되고 메시지를 전달하지 못할 수 있습니다.

이것은 정보를 보다 빠르고 정확하게 전달하고 사람을 즐겁게 하는 힘을 가진 데이터 시각화의 가장 중요한 기능 중 하나입니다. 마케팅 보고서를 작성할 때 이를 잊지 마십시오!

6. 조직이 없음

마케팅 분석에는 조직이 필요합니다. 다양한 마케팅 전략을 분석하기 위해 여러 소스와 여러 기간의 수천 개의 데이터를 처리합니다. 복잡성을 인식합니까?

그러므로 정리를 해야 합니다. 예를 들어, 데이터 그룹화 기준을 설정하고, 캠페인 및 마케팅 채널에 대한 명명 규칙을 따르고, 메트릭을 모니터링하기 위한 정기적인 달력이 있습니다. 이러한 태도는 Marketing Analytics 루틴을 구성하는 데 도움이 됩니다.

주요 도구는 무엇입니까?

도구 사용은 필수는 아니지만 Marketing Analytics를 최적화합니다. 따라서 사용할 수 있는 주요 도구가 무엇인지 아는 것이 중요합니다.

Google Analytics는 무료 버전에서도 매우 강력 하기 때문에 가장 잘 알려지고 사용되는 데이터 분석 플랫폼 입니다. 마케팅 도구 설문조사에서 Google 애널리틱스가 주요 데이터 수집 및 관리 도구로 나타났습니다(기업의 58.9%가 사용).

그러나 GA 외에도 전략의 성과를 분석하고 다양한 채널에서 청중을 더 잘 알 수 있는 몇 가지 다른 도구가 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

• 웹 분석: Google Analytics, Adobe Analytics.
• 행동 분석: Hotjar, Crazy Egg.
• 테스트 및 최적화: Optimizely, Google Optimize.
• SEO: Google 검색 콘솔, SEMrush, Ahrefs.
• 소셜 네트워크: Facebook Insights, Quintly, SocialBakers.
• 이메일 마케팅: MailChimp, GetResponse.
• CRM: Salesforce, RD 스테이션.
• 경쟁사 분석: SEMrush, SimilarWeb.
• 데이터 시각화: Google 데이터 스튜디오, Tableau, Cyfe.

귀사의 비즈니스에 Marketing Analytics를 어떻게 적용합니까?

이제 데이터 추적 설정에서 데이터 기반 의사 결정에 이르기까지 Marketing Analytics의 실행에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. 따르다:

데이터 추적을 어떻게 설정합니까?

데이터 추적 설정은 Marketing Analytics의 필수 단계입니다. 결국 좋은 분석을 하려면 완전하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.

이제 추적에 대한 몇 가지 중요한 개념을 소개하겠습니다. 전략과 관련된 사용자의 활동을 추적하기 위해 사이트에 설치해야 하는 설정 및 코드를 나타냅니다. 확인하다:

UTM 매개변수 사용

UTM 매개변수는 사이트의 URL에 추가하여 트래픽 소스를 식별할 수 있는 태그입니다.

Google은 이를 위한 URL 빌더를 제공합니다. 소스(utm_source), 미디어(utm_medium), 캠페인(utm_campaign)에 대한 매개변수를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 Facebook에서 회사의 여름 캠페인을 클릭하면 URL은 다음과 같을 수 있습니다.

www.exemplo.com/?utm_source=facebook&utm_medium= 소셜 &utm_campaign= 여름

태그 관리자 설치

태그 관리자는 웹사이트용 스크립트를 더 쉽게 설치하고 관리할 수 있도록 해주는 Google의 무료 도구입니다. 이 코드는 사용자의 활동을 추적하기 위해 사이트에 삽입됩니다.

예를 들어 Analytics 태그를 사용하면 도구에 표시되는 모든 방문 데이터를 추적할 수 있습니다. 또 다른 예로는 페이지에 있었던 사용자를 식별하고 리마케팅 ​​캠페인을 만들 수 있는 Google Ads 및 Facebook 광고 리마케팅 ​​태그가 있습니다.

추적 픽셀 설치

추적 픽셀은 사용자 활동 또는 전환을 추적할 수 있도록 사이트에 설치된 코드이기도 합니다. 각 광고 도구에는 Facebook 픽셀, Google Ads 픽셀, Hotmart 픽셀 등과 같은 고유한 픽셀이 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 사용자가 Instagram에서 구매 광고를 클릭하고 픽셀이 설치된 페이지에 도달하면 사이트는 사용자가 거기에 있었고 전환했다는 경고를 Instagram에 표시합니다. 따라서 이 정보는 플랫폼의 광고 보고서에 나타납니다.

이벤트 추적 설정

이벤트 추적기는 웹사이트에서 특정 사용자 작업을 모니터링할 수 있는 사용자 지정 Google 애널리틱스 설정입니다. 예: 전자 책 다운로드, 비디오 시청(재생, 일시 중지), 페이지 스크롤 또는 이미지 클릭.

기여 모델 정의

기여 모델은 사용자 경로를 추적하여 전환의 장점을 마케팅 채널에 할당하는 다양한 방법입니다. 템플릿은 Google Analytics 및 Facebook 광고에서 설정할 수 있습니다.

가장 일반적인 모델은 사용자가 구매하기 전에 액세스한 마지막 채널이 전환에 대한 크레딧을 받는 마지막 상호작용 할당입니다.

그러나 쇼핑 여정은 훨씬 더 복잡할 수 있으며 전환에 더 많은 영향을 미치는 채널을 통해 이동할 수 있습니다. 따라서 첫 번째 상호 작용, 선형, 위치, 시간 및 개인화와 같은 다른 모델이 있습니다.

추적 워크시트는 어떻게 만듭니까?

데이터 추적을 설정한 후 도구를 사용하여 메트릭을 수집하고 추적할 수 있습니다.

그러나 Marketing Analytics를 시작하는 사람들에게는 스프레드시트를 만들고 수동 모니터링을 수행하는 것이 흥미로울 것 입니다. 그렇게 하면 모든 것이 어떻게 작동하고 어떤 데이터가 정말 중요한지 더 잘 이해하고 도구에서 수집을 자동화할 수 있습니다.

Excel에서 스프레드시트를 직접 만들 수 있지만 팁은 클라우드에 저장되어 팀과 공유할 수 있는 Google 스프레드시트를 사용하는 것입니다. 또한 각 전략, 모든 채널, 모든 측정항목에 대한 스프레드시트를 만들 수 있습니다. 이는 모두 귀하와 귀하의 팀이 선호하는 구성 방식에 따라 달라집니다.

예를 들어 Google Ads 및 Facebook 광고에서 광고 캠페인에 의해 생성된 전환을 추적하고 어떤 채널이 가장 효율적인지 파악하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

먼저 캠페인이 지속되는 동안 매일 데이터를 채울 기본 워크시트를 만들어야 합니다. 메트릭 중 채널별 CTR, CPC, 매출, 수익을 모니터링할 수 있습니다.

수동으로 모니터링하기 때문에 데이터를 수집하려면 각 플랫폼의 보고서에 액세스해야 합니다. 그러면 해당 기간의 값과 변동을 이미 식별할 수 있습니다. 그러면 더 흥미로운 점은 쉽게 분석할 수 있도록 그래픽을 구축하는 것입니다.

물론 여기에서는 더 나은 이해를 위해 데이터와 테이블을 가상의 값으로 단순화합니다. 그러나 스프레드시트에 익숙해지면 이 후속 조치를 더 완벽하게 만들 수 있습니다.

또한 스프레드시트를 좀 더 유용하게 활용하면 각 데이터를 수동으로 수집할 필요 없이 플랫폼에서 워크시트로 직접 데이터를 추출할 수도 있습니다. 이 텍스트의 끝에서 이 작업을 수행하는 스프레드시트를 볼 수 있습니다(하지만 거기에서 계속 읽으세요, 알겠죠?).

데이터를 보고 보고서를 작성하려면 어떻게 합니까?

마케팅 대시보드 또는 대시보드 는 차트 및 테이블 형식으로 메트릭을 보는 곳 입니다. 자동차의 제어판처럼 작동하여 주요 표시등을 표시하고 문제가 발생하면 경고를 표시합니다.

차트를 생성할 때 데이터를 그룹화, 분류, 교차 및 비교하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 패턴과 추세를 해석하고 통찰력을 추출할 수 있도록 읽기 위해 있을 뿐만 아니라 작업하기 위해 존재합니다.

결국 어떤 도구가 대시보드를 생성하는지 기억하십시오. 그러나 인텔리전스는 사람만이 생성할 수 있습니다. 그게 당신이 좋은 이유입니다!

위의 예를 따르면 캠페인 진행 상황을 보여주는 차트로 데이터를 통합하고 각 채널의 실적을 비교할 수 있습니다.

이와 같은 다른 차트를 생성하고 여러 지표가 있는 대시보드를 구축하여 전략 성과에 대한 전체 보기를 얻을 수 있습니다.

분석을 위한 대시보드를 만드는 것 외에도 고객, 관리자, 관리자 및 동료에게 제공할 마케팅 보고서도 만들어야 합니다. 이러한 각 잠재고객에 대해 가장 관련성이 높은 측정항목을 파악하세요.

예를 들어 관리자는 수익 데이터, 평균 티켓, ROI에 더 관심이 있습니다. 마케팅 관리자는 이 정보뿐만 아니라 가장 많은 수익을 창출한 미디어 또는 가장 많이 판매된 제품도 필요합니다.

애널리스트 보고서는 캠페인 최적화에 도움이 되는 광고, 키워드, CTR, CPC 및 기타 데이터의 실적을 더 자세히 설명해야 합니다.

대시보드 구축을 위한 좋은 도구는 Google 데이터 스튜디오로, 이를 통해 다양한 채널의 데이터를 통합하고 팀과 공유하며 예약된 보고서 제출을 할 수 있습니다. 청중과 더 잘 소통하기 위해 모양을 사용자 지정할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 결정을 내리는 방법은 무엇입니까?

Marketing Analytics의 큰 비밀은 데이터를 인텔리전스로 변환하는 데 있습니다. 그들은 회사가 미래를 위해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다.

이것이 데이터 기반 마케팅의 전제입니다. 모든 의사결정은 캠페인, 오디언스, 경쟁사에 대한 데이터 수집 및 분석을 거쳐 회사가 트렌드를 인식하고 경로를 보다 정확하고 안전하게 정의할 수 있도록 합니다.

예를 들어 목표가 브랜드 인지도를 높이는 것이고 KPI 중 하나가 신규 방문자의 비율이라고 가정해 보겠습니다. 따라서 데이터 분석에서 해당 비율을 도시, 미디어 또는 캠페인별로 분류하여 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 국가의 특정 지역이 작년에 많은 새로운 방문객을 불러왔다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 이 정보를 가지고 회사는 동기를 조사하고 그곳에서 브랜딩 노력을 강화할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 결정은 전략 목표와 KPI에 중점을 둡니다. 그들은 회사를 성공으로 이끄는 사람들이기 때문에 결코 시야에서 벗어나지 않습니다.

누가 마케팅 분석을 수행해야 합니까?

Marketing Analytics는 단지 회사 관리자의 관심사입니까? 아니면 마케팅 매니저? 결국 누가 이 활동에 참여해야 합니까?

이상적으로 데이터 분석은 전문가에게만 국한되지 않으며 회사의 한 영역에 국한되지 않습니다. Marketing Analytics에는 분석가에서 관리자에 이르기까지 전체 팀이 참여해야 합니다 . 각자의 성과 수준에 따라 데이터를 수집, 분석 및 제시해야 합니다.

이를 위해서는 도구를 고용하고 직원에게 푸시하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 중심 문화를 훈련하고, 지시하고, 주로 만드는 것이 필요합니다. 이런 문화가 조직에 강화되면서 데이터를 보지 않고는 어떤 결정도 내리지 않습니다.

또한 이 문화는 투명성과 다른 영역 간의 정보 교환과 관련이 있습니다. 예를 들어 마케팅 및 영업은 리드 데이터를 공유하여 퍼널에서 전환율을 개선합니다. 회사는 팀 간의 경쟁이 아닌 협업을 촉진합니다.

마지막으로 이 기사를 마무리하기 위해 엔지니어이자 통계학자인 W. Edwards Deming의 인용문을 가져왔습니다. “우리는 하나님을 신뢰합니다. 다른 모든 사람들은 데이터를 가져와야 합니다."

이 문구는 비즈니스 결정을 안내하는 데이터의 중요성을 요약합니다. 긴장을 풀 수 있는 직원과 구조가 있어 회사를 성공으로 이끌 수 있습니다. 따라서 귀하의 회사를 잘못된 길로 인도하는 경향이 있는 편협함, 의견, 직관에 근거한 마케팅 결정은 제쳐두십시오.

미래가 불확실성으로 가득 차 있다면 마케팅 분석은 회사가 위험을 최소화하고 최선의 길을 가는 데 필요한 것입니다.