데이터 주도 마켓팅이란 무엇인가?& 비즈니스에 있어 중요한 이유

데이터가 디지털화 시대의 성공적인 마케팅의 금 표준으로 급속하게 변모했습니다. 다양한 데이터 출처로부터의 데이터 분석을 활용하는 데이터 주도 마케팅은 경쟁을 원하는 모든 기업에게 필수적으로 요구됩니다.

이 기사에서는 데이터 주도 마케팅의 본질, 정의, 중요한 이득 및 현대 마케팅에서의 중요성을 밝히겠습니다. 이 정보는 고객과의 상호 작용을 향상시키고 투자 수익률을 극대화하려는 모든 기업가와 기업에게 매우 유익합니다.

데이터 주도 마케팅 전략이란?

데이터 주도 마케팅은 시장 중계 없이 조직 내에서 고객 상호 작용에서 얻은 데이터를 활용하는 기법을 의미합니다. 마케터들이 고객이 필요로 하는 것, 선호도, 동기 및 행동에 대한 인사이트를 얻으면 마케팅 전략을 가장 정확하게 대상 시장에 맞추어 맞춤화할 수 있습니다.

연구에 따르면 마케터의 약 2/3가 데이터 주도 의사 결정이 정보에 근거한 결정보다 완전하다고 믿습니다. 데이터 주도 마케팅의 주요 적용 영역은 웹 사이트 개인화, A/B 테스트, 고객 여정 매핑 및 세분화입니다.

추가 적용 영역:

1. 동적 광고: 광고는 Twitter, Facebook 및 Instagram과 같은 플랫폼에서 동적으로 변경될 수 있습니다. 데이터 주도 마케팅은 광고 지출을 줄이고 전환율을 향상시키며 고객 충성도를 높이고 투자 수익률을 향상시킬 수 있습니다.
2. 재타깃팅: 비즈니스가 쿠키를 통해 잠재 고객을 추적하고 재참여하는 방법을 설명하며, 데이터 주도 마케팅 타겟팅 알고리즘은 초기 방문 시 구매하지 않는 잠재 소비자 98%에게 응답하는 데 50% 이상의 반환 투자율 감소를 도와줍니다.
3. 타겟팅된 이메일 마케팅: 데이터 주도 마케팅은 이메일 캠페인을 크게 개선합니다. 이에는 더 신뢰할 수 있는 이메일 호스팅을 통한 개인화된 메시지 및 33%의 전환 확률 증가, 더 중요한 것은 더 깊은 브랜드 이해가 포함됩니다.
4. 유료 검색: 데이터 주도 마케팅은 이 노력을 효과적으로 만들어 대상 연령층과 관련이 있는지 확인하여 트래픽을 랜딩 페이지로 유도하고 더 많은 리드를 생성하며 동일한 광고 평균 지출로 더 많은 사람들을 달성합니다.

데이터 주도 마케팅의 이점

데이터 주도 마케팅이 제공하는 주요 이점을 살펴보겠습니다:

타겟층에 대한 분석

고객 데이터를 축적하고 검토함으로써 마케터는 대상 고객을 완전히 검토하고 보다 강력한 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 좋은 예는 고객 관계 관리 시스템(CRM 소프트웨어)의 통합입니다. 이를 통해 고객의 행동, 선호도 및 브랜드와의 이전 상호 작용을 보여줍니다.

이러한 지식을 바탕으로 마케터는 매우 개인화된 캠페인을 만들고 실제 투자 수익률을 기대하여 대상 고객에게 보낼 수 있습니다. 다시 말해, 고객이 지속적으로 메시지를 폭격하는 대신에 의미 있는 대화를 유지하는 것입니다.

고객과의 관계 강화

데이터 사용은 마케터가 규모에 관계없이 대상 고객과 더 많은 연결을 만들 수 있도록 필수적입니다. 특히 캠페인 데이터는 실시간으로 검색되어 각 고객의 참여 수준에 따라 전략을 재조정하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 유연성은 대상 광고의 기대치와 더 일치하는 캠페인을 만듭니다.

이는 더 유연하고 지속적인 경험을 만듭니다. 사용 데이터만으로도 마케팅은 고객과 탄탄한 관계를 확립하여 높은 가치와 충성도를 구축할 수 있습니다.

개인화

데이터 주도 마케팅의 가장 뚜렷한 장점 중 하나는 각 고객에게 개인 수준에서 깊게 관련된 메시지를 생성하는 데 도움이 된다는 것입니다. 고객에 대한 데이터를 분석함으로써 기업은 고객의 욕구, 습관, 태도 및 기타 특성에 대한 정보를 얻게 되며, 이를 마케팅 활동에 활용할 수 있습니다.

이는 특정 고객 그룹을 위해 맞춤형 이메일 캠페인을 생성하거나, 특정한 사람을 염두에 둔 랜딩 페이지를 생성하거나, 즉각적인 소비를 위한 개별 상품 제공 및 심지어 대용량 데이터 기반의 가격 정책도 포함될 수 있습니다. 결과적으로 이러한 메시지는 고객에게 보다 관련성 있으며 그들의 관심과 이해에 기여하여 고객의 주의를 더 많이 끌어들이고 전환 성공에 기여합니다.

의사 결정의 개선

데이터 주도 마케팅은 기업이 결정 과정을 최적화할 수 있도록 하며, 이러한 접근 방식은 고객의 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 대상 고객과 관련된 요소와 관여 및 전환에 영향을 미치는 기저 요인에 대해 더 많은 정보를 알아볼 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

보다 구체적으로는 고객 인구 통계, 지리, 과거 구매 및 브라우징에 관한 정보를 활용하여 제품 선택, 채널 행동 및 메시징 전략 선택을 위한 유용한 트렌드와 통찰력을 식별할 수 있습니다. 이러한 데이터는 기업이 마케팅 지출에 대한 최대 수익을 얻고 낭비를 없애고 마케팅 캠페인의 ROI를 극대화할 수 있도록 합니다.

시장 진입 시간 단축

데이터 주도 마케팅은 기업이 전반적인 효율성을 향상시키고 새로운 제품이나 서비스의 시장 진입 시간을 단축할 수 있도록 합니다. 많은 마케팅 활동을 자동화함으로써 기업은 작업을 최적화하고 전반적인 비용을 줄이면서 생산성을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 자동화된 이메일 캠페인은 고객의 행동이나 선호도를 기반으로 한 특정 메시지를 손쉽게 보낼 수 있습니다.

더 나은 효율성

소셜 미디어 마케팅 전략에서 데이터 중심적인 접근 방식은 성능을 향상시키고 마케팅 기능을 변형합니다. 조직은 데이터 분석을 통해 다양한 프로세스를 향상시킬 수 있으며, 이는 전체적으로 불필요한 작업을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 주도적인 접근 방식은 비즈니스가 개선이 필요한 영역을 식별하고 비용을 절감하며 자원 관리를 향상시킬 수 있도록 합니다.

게다가 데이터 사용은 비즈니스 및 마케팅 전략을 주도하므로 조직이 현대 마케팅 환경에서 신중하게 운영할 수 있도록 합니다. 이는 비즈니스가 원하는 영향을 미치는 노력에 집중하도록 보장하여 조직이 목표를 신속하고 효율적으로 달성할 수 있도록 합니다.

빠르게 데이터 기반 마케팅 실행하기

데이터 주도 마케팅은 실제로 마케터가 비즈니스 목표를 달성하고 마케팅 계획을 수립하고 캠페인에 올바르게 투자하는 데 도움이 됩니다. 아래는 마케팅 노력을 지원하고 충전할 수 있는 몇 가지 전략입니다.

제품 판매 증대 또는 외부 시장에 대한 학습이 목표인지 여부는 중요하지 않습니다. 성공적인 캠페인을 수행하는 데 도움이 되는 인구 통계 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 중요합니다. 간단히 말해, 이 마케팅 전략은 인구 통계 정보의 빈 곳을 찾아내고 CTR을 증가시키고 추가적인 변환을 유발할 수 있습니다.

또한 한 프로세스에서 얻은 데이터는 다른 회사 주기에서 사용할 수 있습니다. 더 넓은 의미의 마지막 캠페인에 대한 지식 없이 새로운 캠페인을 시작하는 것은 좋지 않은 생각입니다! 비즈니스 전체에서 수집한 실행 가능한 데이터를 사용하면 고객에게 올바르고 맞춤형 메시지를 전달할 수 있습니다.

데이터 주도 마케팅 전략 구현

데이터 주도 마케팅 전략을 구축하는 것은 복잡할 수 있습니다. 필수 단계를 빠뜨리면 복잡성이 더욱 커지며, 팀이 다시 시작해야 하고 이니셔티브에서 원하는 가치를 얻는 데 필요한 시간이 크게 증가할 수 있습니다. 마케팅 전략을 개요화하기 전에 프로세스의 중요 단계를 식별하고 충분히 계획하고 리소스를 할당하는 것이 중요합니다.

데이터 요구 사항

프로그램의 목적에 따라 필요한 데이터가 변경됩니다. 예를 들어, 일대일 사용자 프로필을 작성하려는 경우 소비자 데이터가 가장 중요합니다. 반면에, 구매 경로와 고객 여정을 이해하려는 경우 기여 데이터가 가장 중요합니다.

목적을 정의한 후에는 프로그램의 성과를 측정하는 데 도움이 될 핵심 성과 지표(KPI)를 정의해야 합니다. 데이터의 목적이 중요합니다. 잠재적인 누락 필드를 인식하고 KPI를 측정하고 이러한 간극을 메우기 위한 계획을 개발하기 위해 데이터 과학 팀과 밀접하게 협력할 것입니다.

데이터 품질 표준 강화

데이터 주도 마케팅의 효과성은 제시된 데이터의 신뢰성과 무결성에 달려 있습니다. 의심스럽거나 불완전한 데이터를 기반으로 작업하려고 하는 것은 결과를 위협할 수 있습니다. 고객의 그것과 매우 다른 배치를 강요할 수 있다는 점을 유의해야 합니다.

이러한 도전에 대처하기 위한 가장 효과적인 접근 방식은 견고한 데이터 품질 표준을 초기화하는 필요성입니다. 이것들은 각각의 결정을 안내할 데이터의 품질을 제어합니다. 알려진 정책을 모든 부서에 걸쳐 표준화하는 것도 표준화된 기록 관행을 강화할 것입니다. 데이터 품질의 구성 요소는 다음 차원에 속해야 합니다.

• 완전성 / 포괄성
• 일관성
• 정확도
• 포맷
• 시간대
• 유효성
• 무결성

결론

데이터 주도 마케팅은 현대 비즈니스 실천의 중추적인 요소로, 사업주들에게 고객, 그들의 행동, 선호도 및 시장 트렌드에 접근할 수 있는 독특하고 정보적인 차원을 제공합니다. 데이터를 통해 기업은 장기적인 지속 가능성과 성공을 위해 고객 참여를 촉진하면서 전략적 노력과 마케팅을 극대화할 수 있습니다.

데이터 주도 방법론은 빠른 의사 결정을 가능하게 하며, 더 친밀한 고객 상호 작용을 촉진하고 기업을 빠르게 목표 및 목표로 이끕니다. 기업이 디지털 마케팅을 계속 탐색함에 따라 데이터 방법론을 통합하는 것은 선택이 아니라 오늘날의 동적인 시장을 능가하기 위한 필수적인 요구사항입니다.

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