온라인과 오프라인에서 사용자들의 행동 양상에 대한 데이터 생성량은 지난 몇 년 동안 기하급수적으로 증가했습니다. 수집된 데이터의 90% 이상이 지난 2년 동안 수집되었습니다.
이는 콘텐츠 소비와 관련된 데이터 수집에도 적용됩니다. 잠재 고객과 기존 고객이 이러한 데이터를 제공하는 것입니다. 마케터는 이러한 데이터 기반 인사이트를 효과적인 콘텐츠 마케팅 전략으로 전환해야 합니다.
콘텐츠 마케팅 전략은 지속적인 반복, 테스트 및 측정 과정을 포함합니다. 빅데이터는 이러한 전략에 필수적인 요소입니다. 빅데이터를 활용하면 새로운 통찰력을 얻고 새로운 고객층을 발굴할 수 있습니다.
콘텐츠 개인화를 촉진하고 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로 예측 가능한 콘텐츠 마케터가 될 수 있도록 해줍니다. 방법은 다음과 같습니다.
청중을 이해하고 더 나은 통찰력을 얻으세요.
기본으로 돌아가 봅시다. 타겟 고객을 명확하게 이해하는 것이 더욱 효과적인 콘텐츠 마케팅 전략의 핵심입니다. 그리고 데이터는 이러한 이해를 제공하는 강력한 도구입니다.
이러한 데이터 세트는 마케터가 잠재 고객에 대해 더 잘 이해하고 원하는 결과를 얻을 가능성이 가장 높은 콘텐츠 유형을 파악하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠는 이러한 전제 조건 없이 제작되어서는 안 됩니다. 데이터 기반 인사이트.
이러한 상황에서 데이터 전략은 잠재 고객을 파악하고 콘텐츠 마케팅 KPI를 크게 개선하는 데 도움이 될 것입니다.
데이터를 활용하여 잠재 고객을 파악하기
콘텐츠 마케팅 전략에 도움이 될 수 있는 데이터 세트를 더 잘 이해할 수 있도록 세 가지 범주로 나누었습니다.
자사 데이터
이 용어는 회사 또는 조직 내부에서 수집한 데이터를 설명하는 데 사용됩니다. 콘텐츠 마케터의 경우, 이는 일반적으로 마케팅 활동(예: 마케팅 자료 배포, 마케팅 캠페인 기획, 마케팅 활동 등)을 통해 생성됩니다. 이메일 캠페인) 또는 웹 분석.
웹 분석 데이터는 일반적으로 구글 애널리틱스에서 생성되며, 콘텐츠 마케터가 강력한 자사 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다.
자사 데이터 이는 잠재 고객이 콘텐츠 또는 기타 접점에서 상호 작용할 때 어떻게 행동하는지 이해하는 데 필수적입니다.
고객이 회사와 상호작용할 때마다 데이터가 생성됩니다. 이는 콘텐츠 마케터에게 유용한 정보이며, 고객을 더 잘 이해하는 데 활용될 수 있습니다.
표면적인 통계 수치 너머를 살펴보면, 자사 데이터(first-party data)를 통해 잠재 고객이 어디에 있는지 파악할 수 있습니다. 페이지당 체류 시간이나 세션당 페이지 조회수와 같은 핵심 지표를 활용하면 잠재 고객에 대한 더욱 명확한 그림을 그릴 수 있습니다.
데이터 기반 콘텐츠 마케팅 전략의 첫 번째 단계는 보유하고 있는 자사 데이터를 활용하는 것입니다.
소셜 데이터
소셜 데이터는 성공적인 콘텐츠 마케팅 전략의 핵심 요소입니다. 마케터는 소셜 데이터를 통해 잠재 고객의 관심을 끄는 주제와 콘텐츠를 파악할 수 있습니다.
처음에는 방대한 데이터 양에 압도될 수 있지만, 몇 가지 도구를 사용하면 이러한 데이터를 검증하고 실행 가능한 고객 인사이트로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그렇다고 해서 수동적인 접근 방식으로 성공할 수 없다는 의미는 아닙니다. 먼저 해당 분야에서 높은 참여도를 보이는 브랜드를 파악하세요. 이러한 프로필을 활용하여 해당 고객층을 묶는 속성을 찾아내세요.
기타 데이터 세트
잠재고객을 이해하는 것은 이러한 데이터 세트만으로는 충분하지 않습니다. 다양한 타사 데이터 세트를 활용하면 콘텐츠 마케팅 전략을 강화할 수 있습니다. 중요한 것은 비즈니스에 적합한 데이터 세트를 찾아내는 것입니다.
일부 도구는 특정 분야의 다른 사이트를 파악할 수 있는 데이터를 제공합니다. 심지어 참여도와 트래픽에 대한 자세한 정보까지 제공하기도 합니다.
다른 방법으로는 고객 설문조사를 통해 얻은 데이터를 활용하여 더욱 상세한 고객 페르소나를 구축하는 것이 있습니다. 더 큰 규모의 데이터 세트는 행동 정보를 기반으로 더욱 구체적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 참여도와 전환율이 높은 새로운 고객층을 파악할 수 있습니다.
데이터 기반 인사이트는 기업마다 다릅니다. 현재 고객을 이해하고 미래 전망을 파악하기 위해 다양한 데이터 소스를 활용해야 합니다. 닮은꼴을 만들어 보세요.
데이터를 활용하여 개인화 및 전환율 향상
당신은 일단 타겟 고객을 설정하세요이제 새로운 도전에 직면하게 되었습니다. 어떻게 하면 시청자들이 여러분의 콘텐츠를 보고 참여하도록 할 수 있을까요? 다행히 데이터가 도움을 줄 수 있습니다.
CRO(전환율 최적화) 전략은 전환율을 높이는 데 도움이 되지만, 빅데이터는 지속적인 성과를 창출하고 고객 맞춤형 서비스를 강화하는 데 도움이 됩니다.
가장 성공적인 콘텐츠 마케터들은 데이터를 활용하여 콘텐츠 전달 방식을 조정합니다. 그들은 잠재 고객에 대한 인사이트를 활용하여 더 나은 리드를 생성하고 전환율을 향상시키는 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.
이 분야에서 데이터가 도움을 줄 수 있는 주요 방법은 세 가지입니다.
데이터를 활용하여 콘텐츠 전달을 최적화합니다.
데이터는 콘텐츠 개인화를 가능하게 합니다. 이는 전환율과 참여도를 높입니다. 개인화된 콘텐츠 마케팅 전략을 수립하는 것은 투자 수익률(ROI)을 높이는 확실한 방법입니다.
어쩌면 당신의 고객들은 이메일 뉴스레터를 통해 새로운 콘텐츠를 접할지도 모릅니다. 이 단계에서 개인 맞춤형 서비스를 제공하면 핵심성과지표(KPI)를 개선하고 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.
이 경우, 데이터 기반 인사이트를 활용하여 잠재 고객을 세분화하는 것을 의미합니다. 행동 데이터를 통해 적절한 잠재 고객 세그먼트가 참여 가능성이 가장 높은 시점에 새로운 콘텐츠를 받을 수 있도록 할 수 있습니다.
데이터를 활용한 동적 콘텐츠
데이터를 더 잘 활용할수록, 시청자는 콘텐츠에서 더 큰 가치를 얻을 수 있습니다. 데이터를 통해 다양한 세그먼트에 맞춰 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 이는 개인화를 촉진하고 콘텐츠 마케팅 성과를 향상시키는 강력한 방법입니다.
이는 간단한 콘텐츠 추천에서 시작할 수 있습니다. 사용자가 콘텐츠를 읽은 후 콘텐츠를 추천하는 것은 데이터 기반 개인화를 시작하기에 완벽한 방법입니다.
사용자 인구 통계 정보와 검색 기록과 같은 행동 데이터를 결합하면 독자의 관심을 끌 가능성이 더 높은 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.
한 단계 더 나아가 잠재고객 데이터를 기반으로 완전히 맞춤화된 콘텐츠를 제작할 수도 있습니다. 검색 데이터를 활용하면 사이트 방문 전에 사용된 검색어를 파악할 수 있습니다.
이 정보를 활용하면 사용자에게 매우 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 사용자의 이전 사이트 활동이나 특정 검색어를 통해 사이트에 접속했는지 여부에 따라 콘텐츠 또는 콘텐츠 표시 방식을 변경할 수 있습니다.
데이터를 활용하여 전환율을 높이세요
사이트에서 생성된 데이터를 다른 유형의 인구 통계 데이터와 결합하면 사용자가 전환 여정의 어느 단계에 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 과정에 데이터를 활용하는 것은 모든 콘텐츠 마케팅 전략의 필수적인 부분입니다.
이를 통해 전환이 발생하는 지점을 시각화하고 파악할 수 있습니다. 사용자를 잃는 지점을 이해할 수 있습니다.
사용자가 구매 여정의 어느 단계에 있는지에 따라 적절한 콘텐츠를 적절한 사용자에게 제공하는 것은 전환율을 높이는 강력한 방법입니다. 각 단계에서 데이터를 수집하여 전환 여정의 각 단계에서 각 사용자의 특성을 파악하는 정교한 프로필을 구축하세요.
이 데이터를 활용하면 구매 전환 가능성이 높은 사용자를 파악하고, 그들에게 구매를 성사시킬 수 있는 적절한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다!
데이터를 활용한 예측 콘텐츠
콘텐츠를 기획할 때는 데이터를 활용해야 합니다. 특정 분야에서 어떤 트렌드가 영향력이 있을지 예측하는 것은 콘텐츠 마케팅 성공률을 높이는 효과적인 방법입니다.
먼저 여러분의 사이트와 같은 분야의 경쟁사 사이트에서 데이터를 수집하세요. 이 데이터를 한곳에 모아두면 유용합니다. Ahrefs나 Buzzsumo 같은 도구를 활용하면 편리합니다.
자사 데이터는 향후 콘텐츠 기획에 매우 유용합니다. 시청자의 행동 방식을 이해하는 것은 콘텐츠 기획에 큰 도움이 됩니다.
예를 들어, 콘텐츠 퍼널의 각 단계에서 이탈률에 집중하면 잠재고객이 마케팅 여정을 따라 이동하도록 설계된 향후 콘텐츠 제작에 도움이 될 수 있습니다.
이 과정은 시행착오처럼 느껴질 수 있지만, 시청자 상호작용에 대한 데이터를 생성할 때마다 콘텐츠 마케팅 전략을 개선하게 됩니다.
