데이터 중심 마케팅을 중시하는 이유

데이터는 오늘날 마케팅의 기초가 되며 디지털 마케팅의 생명선입니다.이처럼 많은 B2C 및 B2B 구매 여정이 디지털 접점을 거치면서, 그 어느 때보다 대규모 고객 데이터를 수집할 수 있는 기회가 많아졌습니다.

 

데이터 중심 마케팅을 중시하는 이유

데이터는 고객의 여정을 최적화하고 개인화할 수 있는 기회를 창출하여 전환을 촉진하고 이탈을 줄일 수 있습니다.그러나 데이터는 적절하고 깨끗해야 하며 웨어하우징 및 관리되어야 하며, 무엇보다도 시기적절하게 활성화될 수 있어야 합니다.고품질 데이터에 액세스하여 관리하는 것은 오늘날 마케팅 조직이 직면한 가장 큰 과제입니다. 마케팅은 더 이상 신문에 일반 광고를 게재하는 것이 아니라, 적절한 사람들이 광고를 볼 수 있기를 바란다.대신 데이터 중심 마케팅을 통해 클릭당 비용(CPC), 리드당 비용(CPL), 고객 획득 비용(CAC), 투자 수익률(ROI) 등과 같은 구체적인 데이터를 사용하여 캠페인을 실시간으로 추적할 수 있습니다.

 

또한 마케팅 캠페인을 웹 사이트 트래픽 및 기타 메트릭과 연결하여 다양한 전략과 채널이 고객의 행동에 어떻게 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.마케팅 데이터를 수집 및 분석하려면 노력이 필요하지만, 그렇게 하면 마케팅 캠페인에 대한 추측을 없앨 수 있습니다.

 

즉, 데이터는 방향을 제시합니다.이를 통해 마케팅 캠페인의 효율성과 효과를 개선할 수 있습니다.외부 동향과 고객의 특성에 따라 어떤 마케팅 채널을 사용할지 알 수 있습니다.마케팅 담당자는 데이터를 통해 목표 시청자에게 도달하는 능력을 극대화하고 그에 따라 고품질 콘텐츠를 제작하며 더 많은 전환이 이루어지는 채널에 지출을 배분할 수 있습니다.따라서 데이터 기반 마케팅은 마케팅 활동의 비장의 카드입니다.

이 투고에서는, 데이터를 사용하는 것으로, 어떻게 마케팅 활동에 가치를 더하는지를 폭넓게 이해할 수 있습니다.이하에 대해 설명하겠습니다.

1. 마케팅에서 데이터는 무엇입니까?
2. 데이터를 활용하는 이유
3. 데이터 중심 마케팅의 베스트 프랙티스.
4. 데이터 분석에 널리 사용되는 도구입니다.
5. 데이터 중심 마케팅에 대해 자세히 알아보기 위한 리소스입니다.

마케팅에서 데이터는 무엇입니까?

마케팅 데이터와 마케팅 데이터는 약간의 차이가 있습니다.전자는 특히 마케팅 전략에 대한 데이터와 캠페인 개발에 필요한 소비자 수준의 데이터를 지칭하는 더 좁은 범주입니다.후자는 일반적인 마케팅 활동에 도움이 될 수 있는 데이터를 가리키는 보다 광범위한 용어입니다.여기에는 고객, 재무 및 운영 데이터, 심지어 거시경제 데이터도 포함됩니다.마케팅 활동을 지원하기 위해 데이터를 얼마나 창의적으로 활용하느냐는 마케팅 팀, 마케팅 팀의 방법론 및 도구에 따라 달라집니다.

 

데이터 중심 마케팅의 궁극적인 목표는 마케팅 성과를 수집, 분석, 예측 및 최적화하여 투자 수익률을 높이는 것입니다.그 외 모든 것이 일정하게 유지되고 있는 상황에서 데이터를 사용하면 마케팅 활동에 투자하는 1달러당 수익률이 높아집니다.또한 데이터 중심 마케팅은 혁신의 기회를 지적하면서 고객과의 커뮤니케이션 및 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다.

 

최근 Gartner 조사에 따르면 마케팅 리더의 약 90%는 마케팅 기능이 "고객의 요구 변화에 더 잘 적응해야 한다"고 응답했습니다.그러나 대부분은 원하는 적응력을 얻기 위해 노력하고 있습니다.데이터 중심 마케팅을 통해 마케팅 담당자는 변화하는 고객 요구에 보다 빠르고 전략적으로 대응할 수 있습니다.이것이 바로 마케팅 리더의 90%가 "마테크, 데이터, 분석, CX 및 충성도"를 최우선 과제로 꼽는 이유입니다.또한 McKinsey 보고서에 따르면 마케팅 및 판매를 촉진하기 위해 데이터 분석을 효과적으로 사용하는 기업은 경쟁사보다 "평균 이상의 성장률을 달성할 가능성이 1.5배 높다"고 합니다.

 

데이터를 활용하는 이유

이 질문에 대한 가장 간단한 대답은 이윤을 늘리는 것이다.모든 마케팅 활동은 매출 증대와 비즈니스 가치 창출을 목표로 합니다.데이터를 활용하면 고객 대상의 정확도가 향상되므로 이러한 목표를 보다 빠르고 비용 효율적으로 달성할 수 있습니다.

데이터 중심 마케팅을 중시하는 이유

 

1. 측정

데이터 중심 활동의 목적은 매개 변수와 변수를 정량화하고 측정하는 것입니다.먼저 데이터 수집부터 시작합니다.데이터를 수집한 후에는 프로젝트 또는 캠페인과의 관련성에 따라 데이터를 정리한 후 적절하게 저장해야 합니다.데이터는 유형(고객, 재무, 운영 등) 또는 수집 방법(제로 파티, 퍼스트 파티 및 서드 파티 데이터)에 따라 분류할 수 있습니다.

 

첫 번째 단계는 이 수집된 데이터를 설명 및 분석 목적으로 사용하는 것입니다.이를 통해 다양한 메트릭을 수치화하고 측정하여 운영 컨텍스트의 개요를 폭넓게 파악할 수 있습니다.일반적으로 메트릭은 브랜드 지향 메트릭과 수익 지향 메트릭의 두 가지 유형으로 구성됩니다.

 

브랜드 지향 메트릭은 브랜드에 대한 인식, 관련성 및 차별화와 관련된 성공을 측정합니다.여기에는 웹 사이트 트래픽, 소셜 참여, 브랜드 검색 볼륨 및 인상과 같은 매개 변수가 포함됩니다.기본적으로 마케팅 활동의 현재 성공과 위상을 측정하는 데 도움이 됩니다.

수익 지향 메트릭(전환 메트릭이라고도 함)은 목표 고객이 실제 고객으로 전환되는 정도를 측정합니다.구체적인 예로는 판매 지표, 고객 획득 비용, 고객 평생 가치 및 기타 인구 통계 데이터가 있습니다.이 고품질 데이터는 통찰력을 창출하고 마케팅 활동을 최적화하는 데 활용됩니다.

2. 분석

데이터를 수집하고 측정하려면 기술 도구와 사람의 개입을 적절히 조합하여 실행 가능한 통찰력을 창출해야 합니다.방법론에 따라 데이터를 분석하는 방법은 다양합니다.

중요한 캠페인 KPI와 같은 마케팅 데이터를 분석하면 캠페인 성과를 지속적으로 파악할 수 있습니다.이러한 지표를 경쟁사와 과거의 실적에 맞추어 벤치마킹 하는 것으로, 현재의 마케팅 활동을 조정해 최고의 ROI를 실현할 수 있습니다.

기술, 특히 인공지능의 발달로 마케터들은 엄격한 데이터 분석을 할 수 있는 도구를 갖게 되었습니다.이를 통해 마케팅 담당자는 예측 분석을 사용하여 변화하는 고객 행동을 더 잘 예측할 수 있으며, 이는 마케팅 채널의 사용을 알려줍니다.

3. 최적화

데이터 중심 마케팅의 다음 단계는 분석을 이해하고 구현하여 마케팅 활동을 최적화하는 것입니다.데이터 분석을 통해 생성된 피드백과 통찰력을 통해 마케팅 담당자는 변화하는 외부 환경을 더 잘 이해하고 그에 따라 캠페인을 조정하여 최대의 효과를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석의 예측 통찰력을 통해 효과적인 마케팅 전략을 구상할 수 있습니다.또한 다양한 소스의 데이터를 기반으로 한 규범적 모델을 사용하여 마케팅 활동을 알릴 수 있습니다.예를 들어, 어떤 고객 세그먼트를 대상으로 해야 합니까?원하는 시청자의 접근성을 향상시키는 데 가장 효과적인 채널은 무엇입니까?고객이 가장 반응할 가능성이 높은 콘텐츠는 무엇입니까?

다양한 변수와 사건 사이에 인과 관계를 추정할 수도 있습니다.예를 들어, 새로운 마케팅 캠페인을 시작한 이후 수익이 얼마나 증가했습니까?광고 지출과 전체 수익 사이에 관계가 있습니까?이러한 추론이 정확히 인과관계가 있는 것은 아니더라도 강력한 상관관계를 이해하면 캠페인을 최적화하여 진정한 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

 

데이터 중심 마케팅의 베스트 프랙티스

데이터는 마케터에게 다양한 통찰력을 제공할 수 있지만, 데이터에서 최대한의 정보를 얻기 위해 베스트 프랙티스를 따르는 것이 중요합니다.여기에는 관련 데이터 수집부터 올바른 분석 수행까지 모든 것이 포함됩니다.

 

새롭고 더 나은 데이터를 수집합니다. 모든 데이터 중심 활동에서 가장 중요한 요소는 데이터 자체입니다.아무리 엄격한 방법론이나 혁신적인 기술이라도 오래되고 무관하며 구조화되지 않은 데이터를 입력하면 항상 부정확한 결과가 발생합니다.또한 방법론은 어떤 종류의 분석에서도 매우 중요합니다.샘플 크기가 작거나 샘플이 치우치는 등의 문제가 있으면 결과가 왜곡되어 캠페인이 효과적이지 않을 수 있습니다.

 

비즈니스 리더는 행동 경향과 위치 기반 통찰력뿐만 아니라 자사의 비즈니스, 고객 및 경쟁업체에 대한 타사 분석을 수집하여 사내 고객 데이터를 보완함으로써 데이터 수집에 대한 "광각적 접근 방식"을 취해야 합니다.다양한 소스에서 데이터를 수집하면 분석 기능이 풍부해져 소비자를 전체적으로 파악할 수 있습니다.

 

AI 모델을 활용합니다. 끊임없이 진화하는 소비자 선호에 따라 변화하는 환경은 마케터에게 신속한 대응이 필수적입니다.가설을 신속하게 개발하고 테스트하고 그에 따라 데이터를 업데이트하는 것이 중요합니다.규모에 맞게 학습하는 기술과 결합된 민첩한 운영 모델은 마케터가 이러한 신속한 대응을 구현할 수 있도록 지원합니다.인공지능 모델은 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 변동성을 유발하는 소비자의 선호도 변화를 파악하며, 까다로운 환경에서 무엇이 작동하는지 신속하게 평가할 수 있습니다.또한 이러한 모델에 데이터를 많이 입력할수록 기계 학습을 통한 자기 강화 능력이 향상됩니다.

AI 모델은 또한 전환이 무르익은 시장 세그먼트에 대한 마케터의 결정을 안내할 수 있으며, 언제 어떤 채널을 통해 고객을 가장 쉽게 창출할 수 있습니다.이 정보를 통해 마케팅 담당자는 정확한 타깃 캠페인을 개발할 수 있습니다.

일반적인 데이터 분석 도구

데이터 중심 마케팅을 성공시키려면 적절한 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다.웹 사이트 데이터를 집계하는 도구와 캠페인을 관리하거나 AI 소프트웨어를 구현하는 도구 등 다양한 용도로 사용됩니다.다음은 성공적인 데이터 중심 마케팅을 위한 가장 인기 있는 도구 중 하나입니다.

웹 사이트 분석Adobe Analytics 및 Mixpanel과 같은 도구는 웹 사이트의 사용자 활동을 추적하여 마케팅 캠페인이 웹 사이트의 트래픽 및 변환에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.

가장 인기 있는 웹 사이트 분석 도구 중 하나는 Google Analytics입니다.업데이트된 버전인 Google Analytics 4를 통해 마케팅 담당자는 변화하는 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다.고객에게는 고유한 ID가 부여되어 구입에서 유지에 이르기까지 고객의 행동을 개별적으로 추적할 수 있습니다.Google Analytics는 타깃 마케팅 및 검색 엔진 최적화(SEO)에도 이상적입니다.

소셜 미디어 분석.디지털 마케팅의 급속한 발전과 마케팅을 위한 새로운 소셜 미디어 플랫폼의 채택으로 디지털 캠페인을 추적하는 것이 중요합니다.Instagram, Facebook 및 YouTube와 같은 개별 소셜 미디어 플랫폼이 중요한 분석을 제공하지만, 외부 도구를 사용하면 하나의 도구를 통해 여러 소셜 미디어 플랫폼을 모니터링하여 접근 방식을 중앙 집중화할 수 있습니다.

CRM 분석CRM 툴을 사용하면 고객과 비즈니스의 상호작용을 분석할 수 있습니다.CRM 툴은 고객 회전율, 순추천고객 점수, 보유 비용, 갱신률 등의 지표를 추적합니다.이 데이터를 수집하면 마케팅 전략을 구현할 때 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.마케팅 CRM은 또한 소비자 데이터를 수집하여 마케팅 담당자가 캠페인을 맞춤화할 수 있도록 합니다.

데이터 집약 도구다양한 툴의 중복을 고려할 때, 마케팅 담당자는 여러 툴이나 플랫폼을 사용하는 것이 일반적입니다.그러나 분석을 개선하려면 이러한 여러 도구를 하나의 중앙 집중식 플랫폼에 통합하는 것이 이상적입니다.

수익에 직접적인 영향을 미치는 데이터 중심 마케팅

데이터 중심 접근법에 따라 마케팅 기법이 크게 변화하여 마케팅 활동에 있어 과거에 존재했던 추측 작업이 감소했습니다.데이터는 수집에서 측정, 분석 및 최적화까지 다양한 단계를 거치며 엄격한 통찰력을 개발합니다.마케팅 툴을 적절히 조합하면 비즈니스에 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.최신 데이터 사용 및 AI 활용 등 베스트 프랙티스에 따라 통찰력이 적절한지 확인합니다.

신속하고 비용 효율적이며 데이터 중심적인 접근방식을 통해 보다 적은 수의 타깃 캠페인에 집중할 수 있으며 마케팅 활동을 통해 높은 투자 수익률을 달성하고 기업의 수익을 높일 수 있습니다.

데이터 중심 마케팅에 대해 자세히 알아보기 위한 리소스

실행 가능한 데이터는 성공적인 마케팅 조직의 핵심입니다.이것이 없으면 마케팅 담당자는 적절한 고객을 타겟으로 하고 이상적인 고객을 끌어들이는 데 어려움을 겪을 것입니다.

다음은 귀사의 팀이 데이터 중심 마케팅을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.

• 데이터 우선 마케팅: 예산의 30%를 낭비하지 않기 위한 전략:기본에 초점을 맞추면 마케팅 활동에서 생성된 연락처 및 계정 데이터가 준수되고, 시장성이 있으며, 정보에 입각하여 연결되고, 실행 가능한 것이 보증됩니다.이러한 대처에 의해, 델의 종업원, 프로그램, 및 결과가 향상됩니다.
• 마케팅 담당자가 데이터 기반 기술 스택을 구축하는 방법:오늘날 플랫폼에 의해 제공되는 풍부한 데이터에도 불구하고 단편화 및 기타 문제가 발생할 가능성은 높습니다.최적화된 기술 스택이 도움이 됩니다.
• ID와 속성을 통해 퍼스트 파티의 데이터 전략을 강화할 수 있습니다.캠페인 성과를 정확하게 측정하지 않으면 ROI를 개선할 수 없습니다.그러기 위해서는 확실한 데이터와 아이덴티티가 필요합니다.
• 퍼스트 파티의 데이터 수집을 최적화하는 3가지 방법:제1자 데이터는 디지털 제1의 세계에서 그 어느 때보다 중요합니다.

데이터 마케팅에 대해서알아 보았습니다. 도움이 되셨기를 바라겠습니다.

이메일 마케팅으로 실현할 수 있는 6가지 성장 기회

이메일 마케팅으로 실현할 수 있는 6가지 성장 기회