새로운 데이터 분석 시대에 맞춘 기존의 마케팅 전략 수정 방법

마케팅 데이터 환경이 지난 2년간 크게 변화했다는 사실에는 의심할 여지가 없습니다. 예를 들면, 기업의 사용자 데이터 수집 방식에 대한 면밀한 조사가 이루어지고 있으며 Apple과 Google의 정책은 마케팅 데이터 분석에 광범위한 변화를 야기하고 있습니다.

고객은 또한 어떤 정보를 공유할 것이며, 해당 정보가 어떻게 활용되는지에 대해 그 어느 때보다 신중한 태도를 보입니다. 마지막으로 확장성과 개인화라는 용어가 주목을 받고 있습니다. 하지만 이는 강력한 분석이 동반되지 않는다면 달성이 어려울 뿐만 아니라 많은 기업에게 어려움을 야기하는 과제임이 입증되었습니다.

그렇다면 기업들은 새로운 마케팅 환경에서 성공을 위해 어떠한 노력을 하고 있을까요? 이들이 어떻게 새로운 미래를 계획하고 오늘날의 복잡한 환경 속에서 고객과 연결하는 방법을 찾고 있는지에 대해 Cox Automotive 및 Sobeys의 마케팅 담당자들로부터 수집한 인사이트를 소개합니다.

해당 기업이 마케팅 데이터 분석에서 어떠한 변화를 통해 고객 여정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고 결과를 개선했는지 알아보세요.

소비자 개인정보 보호를 위한 조치가 가속화되고 있으며 이는 바람직한 현상입니다. 하지만 데이터 수집에 대한 강화된 제한은 오픈율 및 성공 벤치마킹에 사용되는 측정 방법 등 다양한 지표에 대한 신뢰도를 낮추고 있습니다. 따라서 우리는 전략에 변화를 줄 필요가 있습니다.

기존의 성공 지표가 더 이상 사용되지 않고 경험에 대한 고객의 관심이 높아지면서 마케터들은 캠페인 성과를 보다 전체적으로 이해하는 것이 중요하다는 점을 인식하고 있습니다. 이에 마케팅 채널을 개별적으로 또는 단절된 환경에서 평가하는 방식에서 통합 전략의 일환으로 모든 투자 전반의 성과를 평가하는 방향으로 전환하고 있습니다. 지난 해 마케팅 담당자의 83%가 채널 간 조정이 단절되거나 중복되지 않고 역동적으로 진행되고 있다고 답했으며, 이는 2021년의 68%에서 증가한 수치입니다.

또한 마케터들은 고객으로부터 직접 획득한 정보, 즉 자사 데이터에 더욱 중점을 두고 있습니다. 청중 데이터를 구매하는 개방형 데이터 교환과 같은 구식 관행에서 벗어나 사용자 동의에 기반해 자사 데이터 자산을 구축하려는 현대화 노력이 진행 중입니다.

Cox Automotive는 지난 2년간 잠재 고객 및 고객에 대한 보다 포괄적인 시야를 구축했습니다. 여기에는 여러 자사 브랜드의 역할, 참여, 제품 구매 데이터를 중앙으로 통합하는 작업이 포함됩니다. 이제 팀은 맞춤형 제품 또는 서비스 메시지를 통해 특정 청중을 타겟팅할 수 있습니다.

또한 Cox Automotive는 데이터 통합을 바탕으로 세그멘테이션 역량을 개선하고 고객에게 보다 개인화된 메시지를 전달할 수 있게 되었습니다. 이들은 세그먼트 및 역할별로 가치를 정의하여 해결 중인 문제 및 각 제품에 대해 전달해야 하는 메시지를 명확히 이해합니다.

성공적인 마케팅 전략을 위해서는 마케팅 데이터 분석에 대한 확실한 비전이 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 것은 이러한 비전을 실현하는 첫 걸음이 됩니다. 자동화는 데이터 수집 및 세그멘테이션과 같은 사소한 작업을 처리하여 사용자가 의사결정에 필요한 정보에 대한 명확한 뷰를 확보할 수 있도록 합니다.

광고, 고객 참여 및 향상된 경험 제공, 그리고 궁극적으로 고객 전환을 위해 기술 스택에서 점점 더 다양한 플랫폼을 활용하는 마케터들이 늘어나고 있습니다. 이에 따른 복잡성은 팀이 업무를 최적화하는 대신 신뢰할 수 있는 인사이트를 생성하기 위해 데이터 연결 및 조화에 과도한 시간을 할애하도록 하는 경우가 많습니다.

팀의 수동 데이터 집계 부담을 완화하려면 뒤섞여 있는 플랫폼에 의존하는 대신 자동화된 데이터 거버넌스에 투자하는 것이 좋습니다. 여기에는 캠페인 명칭 및 분류 관리, 요건 추적, 데이터 전달 및 품질 보장 등이 포함됩니다.

적절한 마케팅 인텔리전스 플랫폼은 코딩 없이 클릭만으로 원활한 데이터 연결을 구현할 수 있습니다. 자동화 및 AI와 같은 기술을 활용하는 플랫폼은 데이터 준비에 소요되는 시간을 줄이고 고객과의 연결에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

하지만 데이터 연결이 전부가 아닙니다. 마케팅 인텔리전스는 데이터를 조화시켜 원시 데이터를 보강하는 일관된 프레임워크를 생성합니다. 이는 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 도움이 되며 데이터 포인트의 바다에서 길을 잃을 위험을 방지합니다. 이를 한 단계 더 발전시키려면 자동화된 분류 관리, 유연한 조화 로직, 종합적인 데이터 거버넌스 도구를 활용해야 합니다.

변화하는 데이터 생태계에 맞춰 진화하는 정확한 데이터 기반을 구축함으로써 보다 효율적으로 운영하고 더 많은 테스트와 학습에 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 부정확한 마케팅 데이터 분석 해독에 낭비되는 시간 절감, ROI 개선 및 고객 만족이라는 최종 결과로 이어집니다.

교차채널 및 자사 데이터에 대한 액세스를 보유하면 마케팅 여정 전반에 걸쳐 고객 기반 결과를 측정할 수 있습니다. 이후 이러한 인사이트를 활용하여 마케팅 이니셔티브를 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 마케터는 클릭 및 오픈과 같은 상위 퍼넬 지표에만 집중하지 않고 가입 및 구매와 같은 후속 결과를 최적화할 수 있습니다.

식료품 체인 Sobeys는 정성적 및 정량적 데이터를 모두 활용하여 고객 라이프사이클 전반에서 성공 측정 방식을 개선하고 있습니다.

Sobeys의 마케팅 커뮤니케이션 부문 부사장(Vice president of marketing communications) 에리카 드 하스(Erika De Haas)는 “측정이 이루어진 항목은 완료 가능성도 높아진다. 당사는 연결된 풀퍼넬(full funnel) 경험을 구축하고 있다. 따라서 모든 자사 데이터를 기반으로 명확한 베이스라인 벤치마크를 설정하는 것이 중요하다. 이는 경험을 연결하는 것뿐만 아니라 그 효과를 촉진하고 충성도 높은 고객 기반을 확대하는 데 도움을 준다”고 말했습니다.

Sobeys의 접근 전략은 영업 퍼넬을 하나의 연결된 경험으로 보는 것이며, 모든 상호작용을 통해 고객 충성도를 구축하는 것입니다.

드 하스(De Haas)는 “당사는 상위 퍼넬에서 캐나다인 가족이 Sobeys를 선택하도록 유도하는 감정적 이점에 중점을 둔다. 이를 위해 우리는 브랜드 선호도를 조사하며, 가장 중요한 것은 브랜드 소유권(brand ownership)과 브랜드 자산(brand equity)이다. 동일한 고객이 퍼넬을 따라 이동하는 과정에서 우리는 더 많은 기능적 이점을 제공하는 커뮤니케이션 및 경험을 개발하며 이때 거래 성공률이 더 높게 측정된다”고 말했습니다.

드 하스(De Haas)에 따르면 Sobeys의 성공은 모두 동일한 지표, 즉 “가족들에게 필요한 것을 제공하여 Sobeys를 쇼핑 장소로 계속 선택하도록 장려하는가?”로 측정됩니다. 이제 Sobeys의 팀은 고객 여정 전반에 걸쳐 이 지표를 달성할 수 있도록 돕는 새로운 도구를 이용할 수 있습니다.

드 하스(De Haas)는 “상위 퍼넬에서 브랜드와 상호작용하는 고객이 중간에 이탈하는지 확인하려면 중간에서 상호작용이 이루어진 후 매장에서 이탈하는 경우와는 다른 전략이 필요하다. 종합적인 데이터 모니터링은 전체 여정에서 고객과 브랜드를 연결하는 차별화 요소로 작용할 것”이라고 말합니다.

전략, 자동화, 인사이트에 이어지는 다음 단계는 이 모두를 통합하여 채널 전반에서 참여를 장려하는 것입니다. 이러한 참여는 고품질의 자사 데이터를 생성할 뿐만 아니라 데이터 분석 작업이 자체적으로 지속 및 개선되는 마케팅 도구로 변모함에 따라 후속 데이터 분석을 촉진하고 더 나은 인사이트를 제공하며 참여를 개선합니다.

첫 번째 단계는 각 고객이 선호하는 채널 전반에서 관련 상호 작용을 통해 안내를 제공하는 연결된 고객 여정을 구축하는 것입니다. 세부 사항은 비즈니스별로 다를 수 있습니다. 어떤 경우에는 이메일 참여를 강화하는 것이 포함될 수도 있고, 다른 경우에는 SMS를 통해 최적의 시기에 고객에게 연락하는 것을 의미할 수도 있습니다.

이 과정에서 수행되는 개별 단계에 관계없이 완벽한 여정의 구축은 우수한 전략과 잘 정리된 데이터에서 비롯됩니다. 또한 AI는 보이지 않는 가이드로서 고객을 지원합니다.

이러한 여정의 성공률을 높이려면 자동화에 대한 충분한 지식을 보유해야 합니다. 쿠키 대신 자사 데이터를 이용하면 보다 낮은 비용으로 전환을 수행할 수 있으며 기본적인 고객 커뮤니케이션을 자동화하면 시간을 절약하고 마케터가 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있습니다.

관리해야 할 항목이 너무 많은 것처럼 느껴질 수 있지만 적절한 지능형 보고 및 연결된 대시보드를 사용하면 단일 위치에서 포함된 모든 정보를 손쉽게 추적할 수 있습니다. AI와 자동화를 활용해 추측을 배제하고 고객에게 집중하여 마케팅 데이터 분석의 가능성을 극대화하세요.