마케팅 자동화에서 데이터의 역할(TLDR: Data-in, Junk-out)

마케팅 자동화는 더 이상 "있으면 좋은 것"이 아니라 빠르게 확장하는 기업이 대상 고객을 충족하고 계속 참여하기 위해 할 수 없는 "필수"입니다.

통계에 따르면 기업의 51%가 현재 어떤 식으로든 마케팅 자동화를 사용하고 있습니다. 같은 설문 조사에서도 58% 이상의 기업이 향후 몇 년 안에 이 기술을 채택할 계획인 것으로 나타났습니다.

마케팅 자동화의 중요성과 필요성을 깨닫는 기업의 수는 유망해 보이지만 성공하는 기업은 그리 많지 않습니다.

마케팅 자동화의 다양한 성공은 프로세스 구현 중 데이터 사용으로 인해 볼 수 있습니다.

1. 데이터가 마케팅 자동화에서 중요한 역할을 하는 이유는 무엇입니까?
2. 데이터가 마케팅 자동화 노력을 어떻게 향상시키나요?
   • 최적화된 콘텐츠 배포
   • 전환 및 판매 증대
   • 규모에 따른 더 나은 개인화
   • 일관되고 관련성 높은 커뮤니케이션
   • 컨텍스트 마케팅을 위한 트리거된 메시징
   • 간소화된 캠페인 및 프로세스
   • 향상된 전략적 의사 결정
   • 경쟁 우위
   • 트렌드를 예측하는 능력
3. 데이터 기반 마케팅 자동화 전략이란 무엇입니까?
4. 데이터를 사용하여 마케팅 자동화 전략을 만드는 방법
   • 목표 정의
   • 팀을 제자리에 배치
   • 올바른 데이터 소스 식별
   • 도구 및 기술 통합
   • 자동화를 활용하여 고객 경험 향상
   • 측정 및 최적화
   • 봄 청소 자주
5. 마케팅 자동화에 데이터가 정말로 필요합니까?
6. 결론

데이터가 마케팅 자동화에서 중요한 역할을 하는 이유는 무엇입니까?

마케팅 자동화는 기술입니다. 이를 활용하려면 여전히 마케팅 전략이 필요합니다. 그리고 효과적인 마케팅 전략을 수립하려면 목표 시장/청중, 이상적인 페르소나, 경쟁자 등에 대한 데이터가 필요합니다.

따라서 모든 것을 하나로 묶을 때 효과적인 마케팅 자동화는 데이터를 기반으로 합니다.

고객 행동 및 선호도에 대한 정확한 데이터가 없으면 부정확하거나 정보가 전혀 없는 것을 기반으로 캠페인 및 프로세스를 자동화하고 있으며, 이로 인해 설정한 깔때기의 누출 수가 증가하여 전반적인 마케팅 자동화 노력의 ROI가 감소합니다. .

이제 기업이 고객 데이터를 수집하고 상호 작용을 통해 학습할 수 있는 수많은 채널을 보유하고 있음을 고려할 때 더 나은 결과를 위해 빅 데이터를 마케팅 자동화에 통합해야 할 때입니다.

데이터가 마케팅 자동화 노력을 어떻게 향상시키나요?

팀의 생산성과 효율성을 높일 때 마케팅 자동화의 이점을 알고 있습니다. 그러나 마케팅 자동화 노력을 데이터와 결합하면 구체적인 결과를 볼 수 있습니다.

1. 최적화된 콘텐츠 배포

마케터는 여러 채널에서 청중을 교육하기 위해 콘텐츠를 생성, 게시 및 홍보하는 데 점점 더 많은 시간을 소비하고 있습니다. 그러나 기업의 78%가 마케팅 및 판매 목적으로 콘텐츠를 제작하므로 적절한 시간에 적절한 메시지로 적절한 청중에게 도달할 수 있도록 하는 도구와 기술을 활용하는 것이 중요해지고 있습니다.

데이터의 도움으로 청중이 가장 활동적인 플랫폼과 채널, 그들이 콘텐츠에 가장 많이 참여하는 경향이 있는 시간 및 상호 작용 방법을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 자동화를 활용하여 모든 채널에서 대상 캠페인을 실행하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 전환 및 판매 증대

연구에 따르면 데이터의 약 48%가 고객 분석에 기인합니다. 이 데이터를 사용하지 않으면 비즈니스는 성공 여부를 결정하는 마케팅 및 판매 전략에 의존하게 됩니다.

소비자의 80%가 브랜드가 그들과의 커뮤니케이션을 개인화하기를 기대한다는 점을 고려할 때, 브랜드를 더 잘 이해할 수 있을수록 마케팅 메시지와 전략을 고유한 선호도와 요구에 어필하기 위해 더 많이 맞춤화할 수 있습니다.

마케팅 자동화를 통해 이 데이터를 대규모로 사용하여 모든 채널에서 개인화된 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다. 이는 모든 디지털 채널에서 유기 및 유료 캠페인을 통해 생성하는 전환 및 판매를 높이는 데 도움이 됩니다.

3. 대규모 개인화 개선

Gartner에 따르면 마케터의 27%는 데이터 부족이 성공적인 개인화된 마케팅 캠페인을 실행하는 데 주요 장애물이라고 생각합니다.

상호작용을 통해 소비자의 변화하는 선호도에 대해 배울 수 있는 것이 중요합니다. 소비자의 관심을 끌기 위한 경쟁이 날로 증가하고 있는 이 시대에 탁월한 고객 경험을 제공하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않으며 이를 따라갈 수 있는 유일한 방법은 데이터를 마케팅 자동화 노력에 통합하는 것입니다.

예를 들어 챗봇을 사용하여 구매 쿼리를 처리하는 것과 관련된 고객 상호 작용을 자동화하는 경우 데이터를 자세히 조사해야 합니다. 귀하의 데이터는 귀하에게 가장 많이 연락하는 경향이 있는 청중의 세그먼트, 본질적으로 반복적인 질문 및 귀하가 그들의 질문을 얼마나 효과적으로 해결할 수 있는지 강조합니다. 데이터는 또한 더 나은 경험을 제공하기 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 명확한 실행 가능성을 제공합니다.

4. 일관되고 관련성 높은 커뮤니케이션

CoSchedule에서 실시한 설문 조사에 따르면 약 32%의 사람들이 자신과 관련이 없는 콘텐츠나 정보를 수신한 회사 목록에서 구독을 취소합니다.

빠르게 변화하는 산업에서 일관된 커뮤니케이션이 고객 유지에 얼마나 중요한지 고려할 때 기업은 마케팅 자동화를 활용하는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 규모에 맞게 관련성을 높이려면 모든 자동화된 캠페인의 이면에 있는 전략을 추진하기 위한 데이터도 가져와야 합니다.

데이터와 함께 마케팅 자동화를 올바르게 사용하면 개별 수준의 개인화에 맞게 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다.

5. 컨텍스트 마케팅을 위한 트리거 메시징

디지털 환경이 나날이 성장함에 따라 브랜드에 대한 구매자의 여정에서 발생하는 터치포인트와 미시적 순간이 너무 많습니다. 거기에 인터넷 사용자가 평균적으로 보는 5,000개의 광고를 추가하면 잠재고객과 연결할 수 있는 두 번째 기회가 없습니다.

즉, 단편화되고 비선형적인 구매자 여정을 활용할 수 있는 한 번의 기회로 소비자 행동을 기반으로 적시에 적절한 메시지를 트리거하는 캠페인을 만들어야 합니다.

데이터를 자세히 살펴보면 다양한 고객 세그먼트가 브랜드에 참여하는 방식을 식별할 수 있습니다. 인사이트를 사용하여 마케팅 자동화를 통해 효과적인 실시간 트리거를 생성할 수 있으므로 의도가 높은 소비자의 참여를 유도할 때 한 순간도 놓치지 않을 수 있습니다.

예를 들어, 잠재 고객이 귀하의 이메일 목록을 구독하면 캠페인을 트리거하여 그들을 귀하의 이메일 목록에 환영하고 앞으로 이메일에서 받을 수 있는 기대치를 설정할 수 있습니다. 또한 특정 정보만 구독하는 옵션을 추가로 제공하여 선호도를 트리거로 사용하여 높은 컨텍스트에 맞게 이메일 캠페인을 조정할 수 있습니다.

6. 간소화된 캠페인 및 프로세스

마케팅 자동화 도구에는 마케팅, 영업 및 지원 팀에서 활용할 수 있는 기능 제품군이 함께 제공됩니다. 이로 인해 팀은 현재 요구 사항에 따라 작업을 자동화하기 위해 자체 내부 프로세스와 캠페인을 만드는 경우가 많습니다.

대부분의 경우 회사는 다른 부서의 모든 채널에서 중복되거나 중복되는 프로세스로 인해 마케팅 자동화 노력을 실행하기 위해 많은 비용을 지불하게 됩니다.

데이터를 가져옴으로써 가지고 있는 것, 꼭 있어야 하는 것, 제거해야 하는 것들에 대해서도 깊이 파고들 수 있습니다. 이는 프로세스와 리소스를 간소화하는 데 도움이 되며 마케팅 자동화 도구에 대한 투자는 물론 캠페인에서 더 나은 ROI로 이어집니다.

7. 전략적 의사결정 강화

데이터를 마케팅 자동화 전략과 통합하면 대상 고객에 대해 실시간으로 자세히 알아볼 수 있습니다. 또한 제품, 서비스, 프로세스, 팀 등 비즈니스의 다양한 측면의 성과를 분석할 수 있습니다.

사물이 어떻게 작동하고 수행되는지에 대한 포괄적인 관점은 모든 수준에서 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.

8. 경쟁 우위

마케팅 자동화는 데이터 소비를 훨씬 쉽고 빠르게 만들어 이동 중에 허점과 기회를 식별할 수 있도록 합니다. 이를 통해 소비자, 변화하는 선호도 및 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있으므로 경쟁업체보다 먼저 접근 방식을 최적화할 수 있습니다.

경영진의 거의 67%는 데이터를 사용하여 마케팅 자동화를 추진함으로써 목표 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있었다고 말합니다.

9. 트렌드 예측 능력

마케팅 자동화를 통해 캠페인을 보다 효율적으로 실행할 수 있습니다. 그러나 또한 모든 캠페인의 실적에서 수집된 통찰력을 제공하므로 통찰력을 사용하여 추세를 예측할 수 있습니다.

데이터와 마케팅 자동화를 함께 사용하면 시장 동향과 변화를 사전에 예측할 수도 있습니다. 이를 통해 소비자 행동이 변화하고 마케팅 캠페인이 타격을 입었을 때 성급한 결정을 내릴 필요 없이 지속 가능한 성장을 위해 전략을 조정할 수 있습니다.

간단히 말해서, 데이터 기반 마케팅 자동화 전략은 소비자 선호도가 눈 깜짝할 사이에 바뀌고 경쟁이 멈추지 않는 상황에서 성장을 확장할 수 있는 유일한 방법입니다.

데이터 기반 마케팅 자동화 전략이란 무엇입니까?

데이터 기반 마케팅은 여러 채널에 걸쳐 방대한 데이터 컬렉션에서 실행 가능한 정보를 마이닝하는 프로세스를 말합니다. 기업이 대상 고객을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 제품, 서비스 및 전략을 개발하여 규모에 맞게 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 마케팅 자동화 전략은 본질적으로 위의 내용을 대규모로 실행할 계획을 수립하는 것을 의미합니다.

원천

데이터를 사용하여 마케팅 자동화 전략을 만드는 방법

마케팅 전략을 수립하기 위해 몇 가지 단계를 수행하는 것처럼 유사한 방식으로 마케팅 자동화에 접근해야 합니다.

1. 목표 정의

전략 수립의 첫 번째 단계는 항상 명확한 목표와 목표를 정의하는 것입니다. 회사에서 데이터 기반 마케팅 자동화 전략을 구현하여 달성하려는 것이 무엇인지 알아야 합니다.

목표는 해결하려는 문제나 비즈니스가 실행되는 규모에 따라 달라질 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅 자동화 전략의 공통 목표에는 구매자 여정을 개인화하고, 고객 만족도를 개선하고, 고객 이탈을 줄이고, 고품질 리드 생성을 개선하고, 우수한 고객 경험을 제공하고, 고객 참여를 높일 수 있다는 것이 포함됩니다.

2. 팀을 제자리에 배치

마케팅 자동화를 구현하는 것은 특정 팀을 위한 고립된 프로세스가 되어서는 안 됩니다. 프로세스와 데이터는 마케팅, 영업, 지원 및 성공을 포함한 모든 부서에서 사용되므로 모든 이해 관계자를 참여시키는 것이 중요합니다.

모든 부서에서 통찰력이 필요한 사람과 마케팅 자동화 범위를 정의하는 역할을 명확하게 정의하십시오.

3. 올바른 데이터 소스 식별

끊임없이 확장되는 디지털 환경으로 인해 오늘날 데이터 부족은 없습니다. 그러나 모든 데이터가 마케팅 자동화 전략을 수립하기 위해 비즈니스에 필요한 정보는 아닙니다. 올바른 결정을 내리려면 올바른 데이터 소스에 액세스해야 합니다.

이를 수행하려면 마케팅 자동화로 처리하려는 각 목표 또는 목표에 필요한 데이터를 명확하게 식별해야 합니다. 그런 다음 여러 부서에서 해당 데이터 포인트에 대한 진실 소스를 식별하고 해당 데이터를 마케팅 자동화 플랫폼으로 가져오는 데 도움이 되는 통합을 탐색해야 합니다.

이 단계에서 데이터의 올바른 유입을 보장하는 동시에 마케팅 자동화 플랫폼 '에서' 데이터의 원활한 흐름도 있어야 모든 부서에서 성장할 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

쉽게 액세스해야 하는 중요 데이터에는 다음이 포함됩니다.

• 행동 데이터 – 고객과 잠재 고객의 웹 및 소셜 상호 작용, 좋아하는 것과 선호하는 것, 싫어하는 것.
• 이력 데이터 – 구매 내역, 지원 쿼리, 알려진 요청 및 알려지지 않은 요청과 같은 데이터 포인트.
• 고객에 대한 360도 뷰 – 모든 디지털 접점과 라이프 사이클의 단계에 걸친 고객 상호 작용.

위의 데이터 품질을 보장하기 위해 전략을 수립하고 마케팅 자동화를 구현하는 팀이 일부 규정 준수를 준수하는 것도 중요합니다.

• 기존 데이터의 품질과 신뢰성 정도를 지속적으로 평가
• 데이터 프로파일링 규칙 만들기
• 이러한 규칙을 프로세스로 변환하여 표준화된 데이터 형식을 보장합니다.
• 마케팅 자동화 전략의 일부로 프로세스 문서화
• 자동화 시스템에 프로세스를 포함하여 데이터 검증 및 수정 자동화
• 정의된 간격으로 품질 검사를 위한 데이터 감사

4. 도구 및 기술 통합

마케팅 자동화 플랫폼은 독립적인 단위로 실행되어서는 안 됩니다. 의미 있는 방식으로 기존 기술 스택의 일부여야 합니다.

이는 본질적으로 데이터 소스를 정의할 때 플랫폼으로의 데이터 흐름이 원활하고 오류가 없는지 확인해야 함을 의미합니다. 바로 여기에서 도구와 기술을 통합해야 합니다.

우수한 마케팅 자동화 플랫폼을 사용하면 현재 사용 중인 다양한 다른 서비스 제공업체 및 솔루션과 쉽게 통합할 수 있습니다. 여기에는 이메일, SMS, 웹 푸시 및 기타 목적으로 사용하는 마케팅 도구, 고객 지원 도구, 영업 지원 플랫폼 및 CRM이 포함됩니다.

5. 자동화를 활용하여 고객 경험 향상

목표를 명확하게 정의하고 데이터로 마케팅 자동화를 구현하는 방법에 대한 계획을 세웠다면 대규모로 실행해야 하는 반복적인 작업과 프로세스를 식별해야 합니다.

이는 소비자와 디지털 접점으로 설정한 모든 채널에서 자동화해야 하는 사항입니다. 여기에는 웹 푸시 알림, 이메일, SMS 또는 기타 채널을 통해 웹사이트에서 이루어진 상호작용이 포함될 수 있습니다.

또한 모든 채널에서 자동화된 캠페인이 대화의 일대일 개인화를 위해 수동으로 개입해야 하는 경우 손쉬운 전달을 활성화하는 방법을 염두에 두십시오.

6. 측정 및 최적화

효과적인 마케팅 자동화 전략은 데이터의 도움으로 접근 방식을 최적화하는 데 지속적으로 초점을 맞추는 전략입니다.

대부분의 회사는 '설정하고 잊어버리십시오'라는 사고 방식으로 마케팅 자동화를 사용합니다. 이는 일정 기간 동안 캠페인 소진과 중복으로 이어지며 캠페인을 통해 가장 많이 생각한 것조차도 영향을 낮춥니다.

여기에서 마케팅 자동화 노력의 성과를 면밀히 주시하고 있는지 확인하는 것이 중요해집니다. 통찰력을 사용하여 더 나은 경험을 제공하고 이동 중에 최적화할 수 있는 기회를 식별하십시오.

7. 봄철 청소를 자주 한다

이메일 목록을 건강하게 유지하려면 자주 청소해야 하는 것처럼 마케팅 자동화 전략과 플랫폼도 마찬가지입니다.

캠페인의 영향을 측정할 때 다양한 채널과 플랫폼에서 실적이 어떻게 조정되고 있는지도 확인하십시오. 이렇게 하면 ROI가 많지 않고 리소스를 소모하는 위치와 목표 목표에 더 빨리 도달하기 위해 두 배로 줄여야 하는 위치를 식별하는 데 도움이 됩니다.

가정이 아닌 데이터를 기반으로 마케팅 자동화 프로세스를 정리하고 정크 아웃을 제거하는 것은 괜찮습니다.

마케팅 자동화에 데이터가 정말로 필요합니까?

마케팅 자동화는 마케팅 및 영업 활동을 보다 효율적으로 만들기 위한 것입니다. 대부분의 기업이 '효율성'을 위해 기능을 활용하고 있지만 캠페인의 '효과성'을 보장하기 위해 기술이 제공하는 것을 활용하는 기업은 많지 않습니다.

좋은 마케팅 자동화 도구는 여러 소스와 다양한 채널의 캠페인 데이터를 하나의 대시보드로 가져옵니다. 데이터를 수집하여 전반적인 마케팅 노력과 캠페인의 영향을 세부적으로 파악할 수 있습니다.

전략을 최적화하기 위해 이 데이터를 사용하지 않는 것은 테이블에 돈을 남겨두고 경쟁자가 두 번 두 번 생각하지 않을 기회에 등을 돌리는 것과 같습니다.

결론

예, 마케팅 자동화를 촉진할 데이터가 필요합니다. 그래야 정크(비효율적인 캠페인 및 프로세스)를 밀어내고 진정으로 중요한 것에 집중하고 회사를 성장시킬 수 있습니다.

i 이미지 출처: dribbble.com

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