전환(및 이점)을 제공하는 5가지 데이터 기반 마케팅 전략

데이터 기반 마케팅 전략 이라는 문구가 종을 울리는가? 글쎄, 현대 마케팅 세계는 그 어느 때보 다 더 많은 고객 통찰력을 제공하므로이 문구를 듣는 것이 일반적입니다. 고객의 행동, 욕구 및 선호도를 더 잘 파악하는 것이 데이터 기반 마케팅의 핵심입니다.

이 기사에서는 데이터 기반 마케팅의 정의 , 그 이점 및 몇 가지 최고의 전략 을 분석할 것입니다. 상상할 수 있는 최고의 투자 수익(ROI)을 전달하는 맞춤형 메시징 및 경험의 세계로 빠져봅시다.

데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까?

데이터 기반 마케팅은 고객 통찰력 을 기반으로 브랜드 커뮤니케이션을 최적화하는 프로세스입니다. 데이터 기반 마케팅 전략은 방대한 양의 고객 데이터 및 마케팅 동향 을 수집하여 업계 뉴스로 분석할 수 있는 기술과 함께 수년에 걸쳐 고객 행동이 어떻게 변했는지 검토하는 것으로 시작됩니다. 보다 정확하게는 데이터 기반 마케팅 전략은 가장 최근의 데이터 분석 잠재 고객을 적용하여 가장 유익한 미디어 구매를 식별하는 동시에 제품 및 서비스에 대한 인지도를 높이는 창의적인 방법을 설계합니다.

데이터 기반 마케터는 고객 통찰력을 사용하여 요구 사항, 야망 및 향후 조치를 예측합니다. 이러한 종류의 데이터는 마케터가 달성 가능한 최고의 투자 수익(ROI)을 위한 맞춤형 마케팅 전략을 만드는 데 도움이 됩니다.

간단히 말해서, 데이터 기반 마케팅 전략은 가정이 아닌 실행 가능한 통찰력 을 기반으로 캠페인을 만드는 프로세스를 따릅니다. 이러한 관행은 한때 드물었지만 오늘날 대다수의 소셜 미디어 네트워크와 증가하는 고객 상호 작용으로 인해 데이터 관리 및 분석이 마케팅 분야와 관련된 산업에 필수적인 CRM 프로세스로 바뀌었습니다.

데이터 기반 마케팅의 이점은 무엇입니까?

데이터 기반 콘텐츠 마케팅 전략을 통해 마케팅 담당자는 타겟 고객이 광고를 클릭하거나, 웨비나에 참여하거나, 블로그 게시물을 읽거나, 전환율 목표를 장려하는 모든 활동을 수행할 가능성을 높일 수 있습니다. 훌륭한 고객 관계를 유지하는 것이 중요합니다.

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이점 #1: 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

고객 데이터의 도움으로 기업은 가정에 의존하는 대신 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 전략적 디지털 마케팅 결정 은 모든 마케팅 캠페인의 핵심이어야 합니다. 잠재 고객 또는 기존 잠재고객에 대한 정보를 사용하여 맞춤형 미디어 및 창의적인 전략을 커뮤니케이션하고 실행할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 인구 통계, CLV 및 기타 성과 지표와 같은 고객 데이터는 올바른 마케팅 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

적절한 시간에 적절한 미디어 채널과 적절한 마케팅 메시지를 통해 적절한 청중을 대상으로 하는 것이 숨겨진 보석과도 같습니다. 그런 점에서 마케터 3명 중 2명은 직감에 따른 의사 결정보다 제3자 데이터 분석을 기반으로 한 의사 결정이 더 낫다고 강조합니다. 더 구체적으로 말하면 데이터 분석 을 통해 마케터는 가정과 이론이 아닌 실제 사용 사례를 기반으로 선택할 수 있습니다. 그러나 데이터 기반 마케팅 전략은 소비자의 구매 결정에 영향을 미치는 감정적 적용 을 고려하지 않습니다. 마케터와 팀은 캠페인에 균형이 있는지 확인하기 위해 합리적이고 감정적인 의사 결정을 고려하는 프레임워크 내에서 빅 데이터를 평가해야 합니다.

이점 #2: 올바른 잠재고객에게 도달하는 데 도움이 됩니다.

마케터는 트래픽 소스, 인구 통계, 행동 등과 같은 올바른 데이터를 사용하여 대상 그룹 잠재고객을 찾고 그에 따라 접근할 수 있습니다. 잠재 고객을 결정하는 것은 온라인 비즈니스에 대한 올바른 트래픽 을 유도하고 판매 를 늘리는 데 중요한 단계입니다. 그들이 누구이고 무엇을 믿는지, 구매 의사 결정의 다양한 단계에서 각 소셜 채널을 사용하는 방식은 타겟 고객을 정의할 때 대답해야 하는 질문입니다. 데이터 분석을 통해 그들의 사고 방식을 이해하면 브랜드가 보다 구체적인 온라인 인지도 를 구축하고 제품에 대한 인지도 를 높이는 데 도움이 됩니다.

또한 대상 고객을 정의하면 청중에게 전달하는 일관된 브랜드 보이스 를 만드는 데 도움이 됩니다. 귀중한 데이터를 기반으로 한 대상 그룹 분석을 통해 고객과의 강력한 관계 를 구축함으로써 디지털 마케팅 전략을 올바른 방향으로 이끌고 커뮤니케이션의 응집력 을 보장할 수 있습니다.

이점 #3: 귀중한 고객 통찰력을 제공합니다.

고객이 온라인 에서 가장 많은 시간 을 보내는 위치를 파악하면 소셜 미디어 채널이든 웹사이트든 상관없이 고객에게 효과적으로 도달할 수 있습니다. 그렇게 하면 청중과 보다 개인화 되고 안정적인 연결 을 만들 수 있습니다. 이러한 고객 통찰력은 보다 개인화된 고객 경험을 제공하고, 명확한 마케팅 부문을 대상으로 하고, 새로운 고객에게 접근하고, 실시간으로 전략을 측정 및 업그레이드하는 데 사용됩니다.

마케터는 소비자의 습관 과 선호도를 종합적으로 조사하여 타겟 고객의 인식에 맞는 캠페인을 만들고 홍보할 수 있습니다. 이는 투자 수익( ROI )을 증가시킬 뿐만 아니라 브랜드와 팔로워 간의 관계를 강화합니다. 보다 개인화된 고객 경험은 브랜드 인지도 를 향상시키고 결과적으로 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다. 목표는 고객이 요청하기 전에 모든 단계에서 더 높고 효율적인 참여를 통해 원하는 것이 무엇인지 아는 것입니다.

전략 #1: 마케팅 캠페인에서 데이터 사용

성공적인 마케팅 캠페인을 만들려면 올바른 데이터 가 필요합니다. 신제품 출시를 계획하고 있다고 가정해 보겠습니다. 잠재고객 인구통계 , 고객 행동 및 심리 데이터 와 같은 고객 행동 및 소비 습관에 해당하는 속성 데이터가 필요합니다.

업계 벤치마크, PPC 데이터, 클릭률 및 유지율, ROAS와 같은 보다 일반적인 데이터도 유용합니다. 성공적인 마케팅 캠페인을 설계하려면 이 모든 사항을 고려해야 합니다.

데이터 목표를 식별한 후에는 데이터를 수집하고 설정한 목표에 따라 캠페인에 적합한 정보를 선택해야 합니다.

어트리뷰션 데이터를 사용하면 사용자의 검색 습관, 소셜 미디어 활동, 온라인 구매 행동을 엿볼 수 있으며 메트릭은 효과가 입증된 것에 마케팅 노력을 집중하는 데 도움이 됩니다. 즉, 타겟 고객에 대해 가능한 한 많은 정보 를 수집 하면 고객의 요구와 욕구에 호소 하는 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다. 데이터는 마케팅 캠페인을 성공으로 이끕니다.

그런 점에서 데이터 기반 마케팅 스토리는 사람들의 관심과 관심을 사로잡는 방법이 있습니다. 데이터 시각화를 통해 콘텐츠 마케터와 마케팅 팀은 유용한 통찰력을 발견하고 시각적으로 매력적이고 매력적인 방식으로 스토리를 설명할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 전략을 구현하면 잠재고객에게 그들이 찾고 있는 종류의 콘텐츠를 제공하고 해당 분야의 신뢰성 과 전문성 이 확립되기 시작하면서 브랜드의 온라인 인지도 에 즉시 가치 를 추가합니다. 동시에 빅 데이터는 최신 트렌드와 통찰력을 조명하고 콘텐츠 마케팅 전략에 대한 더 많은 아이디어와 주제를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 시각으로 무언가를 보는 것은 항상 도움이 됩니다.

가능한 한 많은 정보를 수집하는 것은 고객의 요구에 적합하고 경쟁업체 와 차별화되는 올바른 캠페인을 구축하는 데 중요한 단계입니다. 잠재고객과 관련된 독창적인 통찰력과 데이터 기반 콘텐츠는 브랜드가 투명성 을 확립하고 고객 충성도 를 높일 수 있는 훌륭한 방법입니다.

전략 #2: 적절한 데이터를 사용하여 진행 상황 측정

빅 데이터를 사용하지 않으면 브랜드는 진행 상황을 측정하고 캠페인의 성공 여부를 파악할 수 없습니다. 과거에는 투자 수익(ROI)을 추적하고 모니터링하여 캠페인의 영향을 이해하는 것이 복잡했습니다. 데이터를 통해 마케팅 담당자는 현재 캠페인을 모니터링하고 결과 를 측정 하며 그 영향 을 해석 할 수 있습니다. 결과적으로 이를 통해 마케팅 활동을 최적화하고 정기적으로 성과 를 향상시킬 수 있습니다.

실시간으로 결과를 측정하고 전략을 개선하는 것은 데이터 기반 마케팅의 자산입니다. 서비스가 고객 요구 사항을 충족하고 성공할 수 있도록 계속 테스트하고 측정하는 것이 중요합니다.

좀 더 구체적으로 봅시다. 데이터 측정의 개념을 이해하는 데 도움이 되는 한 가지 예는 완료율 데이터 가 고객이 정확히 언제 이탈하는지와 같은 고객 여정 의 단계를 나타낼 수 있다는 것입니다. 데이터 기반 결과를 해석하는 또 다른 방법은 사용자 그룹의 특성에 따라 사용자 데이터 를 분할 하는 것입니다. 예를 들어, 특정 연령 그룹의 고객이 다른 사람들보다 완료하기가 더 어렵다고 서비스를 인식하는지 식별할 수 있습니다.

데이터 결과를 분석하면 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것, 변경해야 하는 것, 다른 사람들이 브랜드를 인식하는 방법, 기존 및 잠재 고객에게 접근 하는 방법을 포괄적으로 파악할 수 있습니다. 청중이 필요로 하고 브랜드에서 보고 싶어하는 모든 것을 제공하는 것은 고객 충성도 및 고객 획득 을 높이는 데 한 걸음 떨어져 있습니다. 이것은 당신의 경쟁 우위 로 바뀔 수 있습니다.

마케터는 어떤 종류의 데이터를 측정해야 합니까? 광고 지출, ROAS, 트래픽, 판매, 전환율 등과 같은 데이터 소스는 모두 마케터가 추적해야 하는 중요한 통찰력입니다. 방대한 양의 데이터를 분석하면 360도 청중 보기 가 제공되어 고객 행동과 구매 결정으로 이어지는 요인에 대한 심도 있는 이해가 가능하고 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터를 활용할 수 있습니다. 그렇게 하면 브랜드 인지도가 크게 향상되고 데이터 기반 마케팅 전략의 중요성이 강조됩니다.

전략 #3: 누가 당신에 대해 이야기하는지 이해하기

좋은 온라인 평판을 유지하고 청중이 누구인지 이해하는 것은 귀중한 브랜드 통찰력을 제공합니다. 당신이해야 할 일은 온라인에서 누가 당신의 브랜드에 대해 말하고 있고 그들이 정확히 무엇을 말하고 있는지 모니터링하는 것입니다. 소셜 경청 및 소셜 미디어 모니터링 과 같은 전술을 사용하면 인터넷에서 회사, 제품, 경쟁자 및 일반적으로 브랜드에 대해 언급되는 내용을 식별하고 평가할 수 있습니다.

이는 실시간 으로 감정 을 추적하는 데 도움이 되므로 브랜드의 온라인 존재를 보호하고 고객 지원을 강화할 수 있는 좋은 방법이므로 말하는 사람 수에 중요한 변화가 있는지 즉시 알 수 있습니다 . 당신이나 그들의 말에 담긴 태도에 대해. 사용자가 웹에서 브랜드를 인식하는 방식의 긍정적 및 부정적 변화 에 대해 신속하게 알려주는 경고 시스템으로 간주하십시오.

데이터는 청중이 말하는 내용을 파악하기 위한 핵심 참조 자료입니다. 고객의 요구 사항에 주의를 기울이면 수집한 데이터와 고객이 운반하는 정보에 주의를 기울여야 합니다. 성공적인 데이터를 통해 고객을 이해하고 참여시킬 수 있으며 경쟁자의 행동 을 추적 하고 제품의 성공을 측정하고 위기 가 발생하기 전에 예방할 수 있습니다. 소셜 리스닝을 통해 소셜 미디어 채널에서 업계에 대한 질문과 토론을 공개할 수 있습니다. 이는 모두 브랜드를 연결 및 발표 하거나 전문 지식 을 공유 할 수 있는 잠재적인 기회입니다. 온라인 대화에서 파생된 마케팅 데이터를 소셜 판매 를 위한 관계로 전환할 수 있는 업계의 잠재 고객과의 관계를 개발하는 방법으로 생각하십시오. 구매 결정을 내릴 때 브랜드를 최고의 정보 소스로 정의해야 합니다.

귀하의 분야와 관련된 온라인 소셜 대화를 모니터링하면 중요한 제작자와 사상가가 누구인지 명확해지기 때문에 비즈니스는 협업 기회를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이 사람들은 청중의 감정에 영향을 줄 수 있으므로 중요합니다.

그런 점에서 Mentionlytics 는 다양한 데이터 대시보드 와 함께 사용 하기 쉬운 방식으로 위 의 모든 것을 도울 수 있는 소셜 미디어 모니터링, 청취 및 분석 도구의 훌륭한 예 입니다 .

전략 #4: 고객에게 개인화된 경험 제공

인구 통계, 구매 결정, 온라인 활동 및 청중에 대한 기타 중요한 정보를 기반으로 콘텐츠 및 온라인 상호 작용을 조정하는 것은 청중의 관심을 끌 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나로 입증되었습니다. 정보가 올바른 데이터 소스 를 기반으로 할 때 개인화 된 고객 경험 은 일방통행입니다.

보다 개인화된 고객 경험을 제공하면 고객 이 독특 하고 각 고객을 개별적으로 돌본다는 느낌을 받을 수 있습니다. 고객 경험을 청중에게 개인화된 방식으로 제공하면 고객 유지 를 개선하고 고객 기대치 를 충족하며 고객 충성도 를 높일 수 있습니다. 이러한 방식으로 고객은 귀사 브랜드와 더 긴밀하게 연결되어 있다고 느낄 수 있으며 맞춤형 솔루션 에 따라 요구 사항이 충족되었다는 만족감 을 느낄 수 있습니다.

진짜 질문은 고객을 위한 개인화된 경험을 최적화하고 제공하는 방법입니다. 가장 먼저 취해야 할 조치는 고객을 알아가는 것입니다. 그것은 그들과 강력한 관계를 구축하고 매일 그들과 상호 작용 하는 것을 의미합니다. 생산적인 대화는 고객의 기대에 부응할 수 있습니다. 물론, 당신이 그들과 대화할 수 있고 소셜 미디어 채널을 통해 지속적인 의사 소통을 유지하고 올바른 메시지에 대응할 시간과 의지가 있다는 가정 하에 말입니다. 즉각적인 응답은 항상 긍정적인 인상을 남깁니다 .

또한 고객이 여러 마케팅 채널을 탐색하고 피드백 과 리뷰 를 요청할 때 도움이 되는 추가 안내 또는 더 많은 고객 지원 옵션 등 선택할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 기업은 개선이 필요한 부분과 고객이 브랜드 이미지를 어떻게 인식하는지 알고 있어야 합니다. 그것이 의미 있는 관계 를 구축하기 위해 따라야 하는 경로입니다.

Spotify Wrapped 를 예로 들어 보겠습니다. 개별 청취자와 Spotify의 대규모 사용자 기반 모두에 대해 올해의 최고 아티스트, 노래, 앨범 및 팟캐스트 순위를 매기는 연말입니다. 올해 리뷰 재생 목록 및 슬라이드쇼는 사람들이 음악, 인기 아티스트 및 노래를 듣는 데 소요한 시간, 슈퍼 팬이 되기 위해 얼마나 가까운 시간과 같은 통계를 포함하여 작년의 다양한 청취 데이터 포인트 를 최적화 하고 제공 합니다. Spotify Wrapped는 아티스트에게 그들이 얻은 스트림 수, 사람들이 청취한 시간, 청취자 총계 및 해당 연도의 위치에 대한 간략한 정보를 제공합니다.

이 이니셔티브는 2020년 12월 첫째 주에 앱 다운로드 가 21% 증가 하고 9천만 명 이상의 사용자가 참여하면서 Spotify에서 큰 인기를 얻었습니다. 따라서 Spotify는 데이터를 최적화하고 사용자를 위해 독특하고 멋진 것으로 전환할 수 있었고 이것이 브랜드 인지도 가 지속적으로 증가하는 이유입니다.

전략 #5: 예측 분석 활용

데이터가 유익할 수 있는 또 다른 방법은 데이터가 미래 결과 를 예측하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. historical SAS에 따르면 "예측 분석은 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술을 사용하여 과거 브랜드는 전환 가능성이 더 높은 고객 유형, 성공 가능성이 더 높은 마케팅 활동 및 업계 동향 이 마케팅 활동에 미치는 영향을 엿볼 수 있습니다. 예측 분석은 다양한 가능성을 지닌 마케팅 도구입니다.

목표는 무슨 일이 일어났는지 아는 것에서 더 나아가 미래에 일어날 일에 대한 최상의 추정치 를 제공하는 것입니다. 예측 분석을 광범위하게 사용하는 주된 이유는 데이터의 양, 유형 및 예가 증가하고 데이터를 사용하여 귀중한 통찰력, 현재 경제 상황 및 경쟁 차별화 의 필요성을 수집하는 데 더 많은 관심을 끌기 때문입니다. 간단히 말해서, 기업은 수익과 경쟁 우위를 강화하기 위해 예측 분석을 사용합니다.

예측 분석을 통해 마케팅 담당자와 마케팅 팀은 새 캠페인을 만들 때 소비자의 반응 을 파악할 수 있습니다. 그들은 인구 통계의 변화를 사용하여 현재의 제품 조합이 구매 결정 을 내리도록 고객을 끌어들일 수 있는지 알아낼 수 있습니다. 한편, 과거 이벤트의 메트릭을 되돌아보는 것은 미래의 위기를 예방하고 과거의 행동과 실수를 반복하는 데 도움이 됩니다.

다른 답이 없을 때 결과를 예측하고 출시 전에 제품 의 성공 또는 실패 가능성 을 식별 하는 등 마케팅 담당자가 예측 분석의 이점을 누릴 수 있는 방법은 많습니다.

데이터 수집은 기업이 고객 여정의 모든 단계에서 데이터를 수집하여 언제, 무엇을, 얼마나, 얼마나 정기적으로 고객이 구매하는지 추적하기 때문에 크고 작은 기업의 핵심 요소입니다. 고객 이탈, 불만, 연체, 신용 실패 및 사기를 추적하는 것도 데이터 분석의 일부입니다.

더 구체적으로 말하면, 예측 분석은 의미 있는 패턴을 추적하고 미래 이벤트의 가능성을 예측하는 모델을 설계함으로써 기업과 마케터에게 이점을 제공합니다. 예를 들어, 이전 고객 행동과 일치하는 특성을 가진 다른 고객의 행동을 기반으로 합니다. 많은 조직에서 예측 분석을 사용하여 개인, 기계 또는 기타 개체의 행동을 분석하여 위험 을 줄이고 , 조치를 최적화하고, 효율성 을 높이고 , 경쟁 우위 로 이어지는 전략을 수립합니다.

데이터 세트를 통해 마케터는 수용 가능한 수준의 신뢰성 으로 향후 가능성을 평가할 수 있으며 물론 이러한 종류의 CRM 프로세스는 산업, 전문 분야 및 조직 성숙도 에 따라 다릅니다.

이제 당신에게

데이터 기반 마케팅 전략은 고객 정보에 따라 브랜드 커뮤니케이션 을 최적화 하는 방법입니다. 고객 통찰력은 일반 기반 마케팅을 기업과 고객 간의 개인화 된 커뮤니케이션 방식 으로 전환할 수 있는 힘이 있습니다. 데이터를 마케팅 전략에 통합하고 고객에 대해 더 많이 알게 되면 향후 몇 년 동안 경쟁업체 보다 우위 를 점할 수 있을 뿐만 아니라 브랜드 충성도 와 선호도 를 높일 수 있습니다.

물론 전체 웹에서 브랜드 자체, 제품 및 경쟁업체에 대한 언급 을 모니터링 하여 브랜드의 존재를 추적해야 합니다. 브랜드 모니터링 및 소셜 리스닝 에 대해 자세히 알고 싶다면 Mentionlytics에서 데모 를 예약하여 데이터를 더 잘 사용할 수 있습니다.

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