마케팅에 있어서 데이터 기반 전략은 제품을 진정으로 필요로 하는 사람이 누구인지 파악하는 데 필수적입니다. 고객 만족도 점수부터 페이지 체류 시간까지, 데이터는 마케팅 전략의 성공 여부를 좌우합니다. 하지만 그중에서도 가장 많은 노력이 필요한 전략은 고객 세분화입니다.
고객 세분화는 고객 기반 전반에 걸친 포괄적인 데이터를 확보하고, 이를 변환하고, 분석하는 과정을 포함합니다. 머신 러닝 덕분에 이 모든 과정이 훨씬 간편해졌습니다. 머신 러닝이 어떻게 더 나은 전략적 마케팅을 구축하는 데 도움이 되는지 알아보겠습니다.
고객 세분화 란 무엇입니까?
고객 세분화는 고객을 여러 그룹으로 나누는 것입니다. 세분화 기준은 다양하지만, 대개 여러 범주를 조합하여 각 그룹에 효과적으로 마케팅할 수 있는 기회를 제공합니다.
고객 세분화는 가장 기본적인 의미에서 공통된 특성을 기반으로 해야 합니다. 이러한 특성에는 기본적인 인구 통계 정보, 구매 이력 또는 디지털 행동 등이 포함될 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 예산을 가장 필요로 하는 고객에게 집중할 수 있습니다.
마케팅 전략이 효과적인지 여전히 확신이 서지 않는다면, 시간을 내어 고객을 세분화해 보세요. 그렇게 하면 웹사이트를 방문하는 사람들을 더 잘 이해하고 그들이 방문하는 구체적인 이유를 파악할 수 있습니다.
통합 시스템을 설계할 수 있습니다. 옴니 채널 마케팅 그 정보를 바탕으로 적절한 시장에 집중하는 계획을 세워야 합니다. 예를 들어 고객을 여러 그룹으로 세분화하면 특정 시장을 집중 공략하고 전환율을 높일 수 있습니다.
과거에는 이런 작업을 하려면 통계와 데이터 분석 전문가가 되어야 했습니다. 노련한 마케터라면 누구나 자신만의 카테고리를 만들 수 있었죠. 하지만 이제 기술 덕분에 훨씬 더 수월해졌습니다.
머신러닝은 어떻게 도움이 될까요?
당연히 유용한 구매자 페르소나를 만드는 데 시간을 최대한 적게 쓰고 싶을 겁니다. 어쨌든 당신은 사업체를 운영하는 거지 데이터 과학 회사를 운영하는 게 아니니까요.
바로 이 지점에서 기존 분석 도구와 인공지능이 중요한 역할을 합니다. 사용하는 도구는 관련된 많은 프로세스를 자동화할 수 있어야 합니다. 자동화를 통해 조립 라인처럼 기계가 수행할 수 있는 반복적인 작업을 직접 수행할 필요가 없어집니다.
인간은 집단을 나누는 데 매우 서투른 것으로 악명 높습니다. 그 이유는 집단 간의 구분이 명확하거나 구체적이지 않기 때문입니다. 결과적으로, 많은 사람들이 이상적인 집단에서 벗어나게 되는데, 여기에는 재정 상태가 사업에 악영향을 미치는 사람들도 포함됩니다.
고객 데이터 수집 및 분석 자동화는 AI를 가장 효과적으로 활용하는 방법 중 하나입니다. 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 시간을 쏟는 대신, 기존에 해오던 것처럼 고객 관계 관리에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 고객 기반과 더욱 효과적으로 소통하고 브랜드를 발전시킬 수 있습니다.
이렇게 하면 얻을 수 있는 이점은 매우 많습니다. 실시간 인사이트는 특히 마케터에게 강력한 도구입니다. 고객이 특정 시간에 채널과 상호 작용하면 특정 작업을 실행할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 실시간 인사이트를 기반으로 이러한 작업을 수행하는 것입니다.
알고리즘을 사용하는 통합 소프트웨어를 통해 어떤 콘텐츠가 어떤 유형의 구매자에게 어필하는지 파악할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 어떤 콘텐츠를 제작하고 어디에 마케팅할지 더 효과적으로 결정할 수 있습니다.
개별 사용자에 대한 데이터를 수집, 분석하고 이를 바탕으로 조치를 취함으로써 각 사용자의 프로필과 요구 사항을 파악할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 과정을 통해 미래에 시간과 비용을 절약해 줄 귀중한 데이터베이스가 구축됩니다.
최상의 결과를 얻으려면 데이터를 효과적으로 활용하는 것이 필수적이며, 정확한 정보가 최상의 결과를 가져다줄 것입니다. 입력하는 모든 정보는 사실에 근거해야 합니다. 또한, 직접 개발한 알고리즘은 단지 지침일 뿐이라는 점을 이해해야 합니다. 특징과 기준은 변경될 수 있다는 점을 염두에 두고 설계되었습니다.
더 나은 알고리즘을 만드는 방법은 무엇일까요?
머신러닝 전략의 성공은 데이터의 정확성에 달려 있습니다. 하지만 단순히 데이터를 시스템에 입력한다고 해서 결과가 나올 거라고 기대할 수는 없습니다. 원하는 결과를 얻기 위해 구축해야 할 가장 중요한 요소들을 살펴보겠습니다.
이러한 시스템은 복잡한 알고리즘과 자동 학습 도구를 사용하여 데이터 분석을 간소화합니다. 이를 통해 고객에 대한 가장 정확한 정보를 얻을 수 있으며, 이미 구매한 고객으로부터 얻은 인사이트를 다른 고객에게 적용할 수 있습니다.
판매 또는 고객 기록을 점점 더 많이 수집할수록 패턴이 드러나기 시작할 것입니다. 데이터를 분류하고 저장하는 것은 절반의 성공입니다. 이제 그 데이터를 활용해야 합니다.
앞서 살펴본 예시로 돌아가 보면, 일부 고객은 특정한 구매 행태를 보인다는 것을 알 수 있습니다. 이들의 구매는 더 예측 가능합니다. 예를 들어, 어떤 고객은 신제품 라인의 제품을 더 많이 구매하고, 어떤 고객은 다른 고객보다 더 자주 구매합니다.
이러한 특성을 "행동적" 특성이라고 하며, 쉽게 관찰할 수 있습니다. 예를 들어 고객에게 자녀가 있는지, 임신 중인지, 또는 결혼한 지 얼마 안 되었는지 등을 파악하는 것도 행동적 관찰에 도움이 됩니다. 이러한 정보를 활용하면 데이터를 더욱 정밀하게 세분화할 수 있습니다.
고객 프로필을 활용하세요
모든 경우에 적용되는 만능 프로필은 없지만, 목표 고객층에 대해 더 잘 아는 것은 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 대부분이 30~40세 남성이라면, 거기서부터 시작할 수 있습니다. 이상적인 고객의 특징을 파악하면 더욱 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다. 이렇게 하면 업무량을 줄이고 원하는 결과를 더 쉽게 제공할 수 있습니다. 올바른 내용 적절한시기에.
마케터가 직접 카테고리를 만드는 대신, 데이터 자체가 그 역할을 수행할 수 있습니다. 어떻게 가능할까요? 바로 응용 분석과 머신 러닝을 통해서입니다. 데이터 기반 전략은 이미 보유하고 있는 데이터를 분류하고, 선별하고, 트렌드를 적용하는 알고리즘 덕분에 실현 가능합니다.
이러한 개인들을 식별하고 분류하는 것은 좋은 출발점이지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 잘 짜여진 사용자 프로필은 그들의 모든 요구 사항과 구매 가능성 등 많은 정보를 알려줄 수 있습니다.
예를 들어, 구독자를 몇 가지 다른 범주로 분류할 수 있습니다. 한 유형은 평균 주문 금액이 낮고 소셜 미디어를 즐겨 이용하는 구독자일 수 있습니다. 또 다른 유형은 패션 블로그를 좋아하지만 구매 빈도는 낮은 구독자일 수 있습니다.
프로필을 생성하고 시간이 지남에 따라 이를 분석하면 어떤 제품이 더 많이 판매되는지, 어떤 제품의 클릭률이 낮은지, 어떤 제품에 더 많은 도움이 필요한지 파악할 수 있습니다. 이러한 개인화는 잠재 고객이 있는 곳에서 그들을 타겟팅하는 전략의 일부가 됩니다.
따라서 사용자 개개인의 필요에 맞춰 콘텐츠를 예약 제공할 수 있습니다. 이 모든 것이 머신러닝을 통해 가능해지며, 프로세스가 간소화됩니다.
히프 라인
궁극적으로, 적절한 도구를 활용하는 것이 이러한 새로운 물결의 핵심입니다. 성공적인 맞춤형 마케팅 전략알고리즘을 직접 개발하거나, 다른 사람에게 개발을 맡기는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
예측 분석의 힘을 활용하면 고객이 원하는 것뿐 아니라 정확히 필요한 것에 부합하는 더욱 관련성 높은 제품과 캠페인을 만들 수 있습니다. 머신 러닝은 마케터들이 활용할 수 있는 놀라운 이점을 제공합니다.
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루크 크레이그 지음
