주요 고객을 타겟팅하는 기술이 발전하고 관련 데이터에 대한 접근성이 향상됨에 따라 관심이 급증하고 있습니다.
계정 기반 마케팅(ABM)은 고가치 고객에게 타겟 광고와 개인화된 콘텐츠 및 메시지를 제공하기 위해 영업 및 마케팅 활동을 연계하는 B2B 마케팅 전략입니다.
An ABM 전략 B2B 구매 결정은 종종 회사 내 여러 개인으로 구성된 그룹에 의해 이루어진다는 점을 인식하고, ABM 도구는 이러한 접근 방식을 가능하게 하는 많은 데이터 및 워크플로 프로세스를 자동화합니다.
ABM은 새로운 것이 아닙니다. 이미 여러 곳에서 사용되어 왔습니다. B2B 마케팅 담당자 십 년이 넘는 기간 동안 그래왔습니다. 하지만 관련 데이터의 정교함과 접근성, 그리고 ABM을 가능하게 하는 기술의 급속한 발전으로 인해 이제 이 접근 방식에 대한 관심과 도입이 널리 확산되고 있습니다.
계정 타겟팅 유형
성공적인 ABM(Account-Based Marketing) 전략은 영업 및 마케팅 부서가 협력하여 가장 높은 잠재력을 가진 소수의 고가치 고객에 집중하도록 합니다. ABM은 일반적인 영업 퍼널을 뒤집어, 초기에는 광범위한 고객 확보에 집중하는 대신 소수의 고객 그룹으로 시작하여, 고객들을 육성해 나가면서 점차 퍼널을 확장하고 조직에 더 큰 가치를 창출하는 방식입니다.
타겟 고객을 선정할 때는 해당 고객과의 과거 거래 내역, 성장세 또는 성장 지향적인 시장 여부 등 여러 요소를 고려해야 합니다. 그중 가장 중요한 기준은 해당 고객이 기업의 이상적인 고객 프로필(ICP)에 부합하는지 여부입니다.
이상적인 고객 프로필(ICP)은 일반적으로 머신러닝 기반 예측 분석 및 점수 시스템을 사용하여 기업 제품 또는 서비스에 적합한 고객(개인이 아닌 계정)인지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. ICP는 업종/분야, 규모(직원 수 및 연간 매출), 예산, 지역 및 사용 기술을 포함한 관련 고객 특성을 고려해야 합니다.
영업팀과 마케팅팀이 고가치 고객 목록에 합의하면 실행할 수 있는 ABM 타겟팅 유형은 세 가지가 있습니다. 이 유형들은 상호 배타적이지 않으며, 많은 B2B 기업들이 다음 중 하나 이상을 사용합니다.
1 대 1. ITSMA에서 "전략적 ABM"이라고도 부르는 이 방식은 마케터가 계정 관리팀과 협력하여 각 목표 계정에 맞는 고도로 맞춤화된 프로그램을 개발하고 실행하는 것을 의미합니다. 이러한 프로그램에는 계정 관계를 심화하기 위한 대면 또는 화상 회의가 포함될 수 있습니다.
1명에서 소수까지. ITSMA에서 "ABM Lite"라고도 부르는 이 방식은 마케터들이 유사한 니즈나 사업 특성을 가진 타겟 고객 그룹을 대상으로 맞춤형 프로그램을 덜 시행하는 것을 의미합니다. 여기에는 이메일 마케팅 캠페인뿐만 아니라 그룹을 대상으로 하는 대면 또는 온라인 로드쇼 및 이벤트가 포함될 수 있습니다.
1대다. ITSMA에서 "프로그래매틱 ABM"이라고도 부르는 이 마케팅 방식은 마케터들이 머신러닝을 활용하여 수백 명(기업의 경우 수천 명)의 주요 고객사에 고도로 타겟팅되고 개인화된 메시지를 전달하는 방식입니다. 사용되는 매체에는 이메일, 웹 콘텐츠 개인화, 디지털 광고 및 리타겟팅, 그리고 대규모 그룹을 위한 라이브 또는 가상 이벤트 등이 포함될 수 있습니다.
ABM 도구의 기능
다양한 ABM 도구를 활용하여 ABM 전략을 자동화하고 실행할 수 있습니다. 이러한 도구에는 다음과 같은 기능을 제공하는 도구들이 포함됩니다. B2B 데이터 강화AI 기반 예측 분석 및 추천, 상호작용 관리(예: 디지털 광고, 다이렉트 메일, 웹사이트, 이벤트 및 영업 활동), ABM 인프라 및 오케스트레이션.
데이터 보강은 ABM 도구의 핵심 기능이므로, 이러한 플랫폼이 다루는 데이터 유형을 먼저 이해하는 것이 중요합니다.
- 기술 정보: 고객사가 비즈니스 운영에 사용하는 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 파악합니다. 첨단 기술 기업의 경우, 기술 정보는 이미 상호 보완적인 기술을 설치한 고객사를 파악하거나 호환되지 않는 시스템을 사용하는 고객사를 배제하는 데 매우 중요합니다. 데이터는 소셜 미디어 포럼, 채용 게시판, 경쟁사 정보 수집 업체 및 웹 스크래핑 업체 등을 통해 수집할 수 있습니다.
- 기업 정보 데이터: 이 서비스는 시장 분야, 기업 규모 및 사업장 수, 직원 수, 연간 매출 및 성장률을 포함한 정량적인 기업 정보를 제공합니다. 기업 정보는 연례 보고서, LinkedIn 및 외부 업체에서 수집할 수 있습니다.
- 의도 데이터: 고객사가 솔루션 구매 의향이 있는지 여부를 나타내는 기업 활동이나 신호를 파악합니다. 의도 데이터는 B2B 포럼이나 채용 게시판(고객사 참여 현황 확인용), 자사 콘텐츠 다운로드 또는 광고 클릭, 그리고 제3자 공급업체의 정보 등 다양한 소스에서 수집할 수 있습니다.
이제 ABM 도구를 선택할 때 고려해야 할 모든 기능과 주요 사항들을 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 강화
효과적인 ABM은 탄탄하고 정확한 계정 데이터에서 시작됩니다. 많은 B2B 기업들이 방대한 양의 자사 데이터를 수집하지만, ABM을 통해 타겟 계정에 맞춘 콘텐츠와 제안을 제작하는 데 있어 데이터 부족으로 어려움을 겪는 경우가 종종 있습니다. 일부 ABM 도구 공급업체와 파트너사는 구매 의도에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있는 광범위한 비즈니스 데이터뿐 아니라 매우 구체적인 유형의 비즈니스 데이터도 제공합니다.
벤더들은 기존 고객 데이터베이스 파일에 데이터를 추가하여 고객에 대한 정보를 풍부하게 하거나 확장하기도 합니다. 이러한 데이터 유형에는 계정 수준의 기술 및 기업 정보, 그리고 연락처 수준의 인구 통계 및 심리 정보가 포함됩니다. 앞서 언급했듯이, ABM 데이터 벤더들은 공개적으로 이용 가능한 정보(예: 연례 보고서), 제3자 데이터 벤더, 그리고 소셜 미디어, 온라인 포럼, 채용 게시판 등을 모니터링하는 자체 웹 도구에서 데이터를 수집합니다.
계정 타겟팅
ABM 프로그램은 1:1, 1:소수, 1:다수 수준으로 핵심 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 필요한 타겟팅 정밀도는 ABM 활동의 규모에 따라 달라집니다. 중소기업은 타겟 고객에 있는 연락처나 영향력 있는 사람이 많기 때문에 1:다수 접근 방식이 필요할 수 있는 반면, 대기업은 1:1 타겟팅을 통해 핵심 고객을 성공적으로 육성하는 데 필요한 맞춤형 접근 방식을 활용할 수 있습니다. 대부분의 ABM 도구 공급업체는 머신 러닝 기능과 여러 수준의 계정 타겟팅을 지원하는 세밀한 기능을 제공합니다. 또한, ABM 도구 공급업체는 머신 러닝 기반 예측 분석 및 계정 스코어링 기능을 제공하여 기업의 이상적인 고객 프로필(ICP)과 ABM 프로그램에 포함해야 할 유사 고객을 도출하는 데 도움을 줍니다.
개인화 및/또는 예측 추천
B2B 구매자 고객은 거래하는 기업으로부터 개인화된 메시지와 제안을 기대합니다. 일부 ABM 도구 공급업체는 자체 개발한 머신러닝 및 AI 기술을 활용하여 고객이 고도로 개인화된 ABM 캠페인 및 프로그램을 생성하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 반면, 많은 공급업체는 이러한 맞춤형 프로그램을 구현하기 위해 타사 개인화 도구 또는 CRM 플랫폼과 연동합니다.
머신러닝 기반 예측 추천 기능을 통해 B2B 마케터는 각 계정 의사 결정권자의 선호도에 맞는 콘텐츠와 제품을 제안할 수 있습니다. 대부분의 ABM 도구 공급업체는 고객의 기업 정보, 기술 정보, 구매 의도 및 참여 데이터를 수집 및 분석하여 타겟 계정에 점수를 매기고, 이상적인 고객 프로필(ICP)을 생성하며, 유사 계정을 식별하는 추천 엔진을 제공합니다. 추천은 알려진 계정 데이터, 계정 점수, 방문자 행동 및 선호도에 대한 실시간 분석을 기반으로 동적으로 생성될 수 있습니다.
상호작용 관리/오케스트레이션
B2B 마케터는 고도로 맞춤화되고 일관된 ABM(Account-Based Marketing) 프로그램을 통해 다양한 채널에서 타겟 고객과 소통해야 합니다. 효과적인 B2B 채널에는 오프라인(직접 우편, 이벤트, 로드쇼, 대면/전화 영업 활동)과 온라인(이메일, 웹사이트, 가상 이벤트, 웨비나, 유료/유기적 검색, 디스플레이 및 소셜 미디어)이 모두 포함됩니다. 많은 ABM 도구 공급업체는 검색, 디스플레이 및 소셜 미디어 전반에 걸쳐 CPC 기반 유료 광고 프로그램을 제공하는 등 ABM 활동을 관리합니다.
ABM 보고
ABM은 많은 B2B 기업에게는 생소한 개념이며, 이미 ABM을 시행하고 있는 기업조차도 확장 및 통합의 여지가 여전히 많습니다(표 3 참조). 따라서 프로그램 성공 여부를 측정하고 보고하는 것은 경영진의 지속적인 지원과 영업팀의 참여를 확보하는 데 매우 중요합니다. ABM 도구 공급업체들은 AI에 대한 투자를 통해 보고 기능을 확장하고 있으며, 이를 통해 성과 추세와 패턴(예: 가장 높은 성과를 보이는 지역 또는 기업 특성)을 강조하는 더욱 빠르고 심층적이며 시각적인 분석 기능을 제공하고 있습니다. 또한, 더 많은 공급업체들이 계정 수준과 개별/담당자 수준 모두에서 보고서를 제공하고 있습니다.
타사 소프트웨어 통합
ABM(Account-Based Marketing) 도구 공급업체들은 B2B 마케터들이 이미 보유한 기술 스택에 있는 타사 시스템에 간편하게 접근할 수 있도록 네이티브 통합 및 API를 통해 애플리케이션 아키텍처를 적극적으로 확장하고 있습니다. 네이티브 또는 즉시 사용 가능한 통합 기능은 CRM 및 마케팅 자동화 플랫폼에서 가장 흔하게 제공되지만, 많은 공급업체들이 이벤트 플랫폼 및 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과의 플러그 앤 플레이 방식 통합도 지원합니다. 특히 Salesforce와의 통합 및 사용에 특화된 도구도 있습니다. API 통합에는 일반적으로 데이터 다운로드 횟수에 따라 추가 요금이 발생할 수 있습니다.
6sense, Demandbase, Salesforce, Integrate 등 다양한 ABM 벤더의 플랫폼 기능을 자세히 살펴보세요. 마케팅 기술 정보 보고서 계정 기반 마케팅 플랫폼에서.
ABM 도구 사용의 이점
ABM 데이터 자동화분석, 캠페인 및 워크플로 프로세스는 다음과 같은 다양한 이점을 제공할 수 있습니다.
- 영업 및 마케팅 부서 간 협력 강화. 성공적인 ABM 전략을 위해서는 마케팅 및 영업 조직이 협력하여 목표로 삼을 핵심 고객을 파악해야 합니다. 여기에는 핵심 고객에 대한 정의를 합의하고 캠페인 및 아웃리치를 조율하는 것이 포함됩니다. 두 조직 간의 긴밀한 협력이 필수적이므로, 결과에 대한 책임은 양측 모두에게 있습니다.
- 판매 주기 단축. B2B 영업 프로세스는 기간이 길고 잠재 고객이 내부 승인을 받는 과정에서 여러 가지 문제가 발생하는 것으로 악명이 높습니다. ABM(Account-Based Marketing)은 목표 고객의 핵심 의사 결정권자에게 적절한 메시지를 전달함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 결과적으로 ABM을 통해 확보한 기회는 해당 고객의 구매 영향력자와 의사 결정권자를 더욱 정확하게 타겟팅할 수 있으므로 영업 파이프라인을 통해 더 빠르게 진행됩니다.
- I마케팅 투자 수익률(ROI) 증가. ITSMA에 따르면 마케터의 76%가 ABM(Account-Based Marketing)이 다른 마케팅 활동보다 "다소 높거나" "상당히 높은" 투자 수익률을 제공한다고 답했습니다. 이는 ABM이 구매 의향이 높은 기업을 대상으로 파이프라인 구축 및 매출 증대에 집중하기 때문입니다. 마케터는 ABM을 통해 리소스를 더욱 효율적으로 활용하고 타겟 계정에 최적화된 캠페인을 실행하여 각 ABM 프로그램의 매출 증대 효과를 극대화할 수 있습니다.
- 고객 가치 및 수익 증대. ABM 리더십 얼라이언스를 위해 실시된 연구에 따르면, ABM을 도입한 기업은 연간 계약 가치(ACV)가 거의 두 배 가까이 증가하는 것으로 나타났습니다. 그리고 이러한 이점은 대기업에만 국한되지 않습니다.
- ABM은 상당한 이점을 제공합니다. 파이프라인 처리 속도 및 완료율 향상이는 전통적인 수요 창출 방식을 통해 확보되는 수많은 소규모 거래들을 압도하는 경우가 많습니다.
- 향상된 고객 경험. ABM은 단순히 신규 고객을 확보하는 데 그치는 것이 아니라, 교차 판매, 상향 판매 및 고객 추천 프로그램을 통해 기존 고객을 유지하고 성장시키는 데 중점을 둡니다. 결과적으로 ABM은 더욱 개인화된 서비스를 제공하고 모든 채널에서 일관된 고객 경험을 보장합니다.
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by 파멜라 파커
출처 : 마테크
