2024 년 5 월 4 일

마케팅 성공을 위해 예측 잠재고객을 활용하는 방법

시작 버튼을 누르기 전에는 마케팅 캠페인이 얼마나 잘 수행될지 아는 것이 거의 불가능합니다. 창의적인 편집, 소셜, 디자인 팀의 지원을 받아 가장 놀라운 아이디어를 얻을 수 있습니다. 핵심 인구통계를 대상으로 다양한 플랫폼에서 캠페인을 추진할 수 있습니다. 그러나 가장 잘 설계되고 명확한 캠페인이라도 청중 행동과 관련된 실제 데이터를 활용하지 않으면 실패할 수 있습니다. 

올바른 결정을 내리기 위해 데이터를 보는 것은 새로운 것이 아닙니다. 결국 직감에 의존하면 지금까지만 얻을 수 있습니다. 그리고 몇 차례의 시행착오는 회사에 막대한 비용을 초래하는 사고가 될 것입니다. 반면에 데이터 기반 결정을 내리면 ROI가 향상되어 마케팅 캠페인을 최대한 활용할 수 있습니다. 여기서 핵심은 예측 마케팅에 의지하는 것입니다. 

예측 마케팅 101: 그것이 무엇이며 어떻게 도움이 될까요?  

예측 마케팅은 미래의 고객이 어떻게 행동할지에서 얻은 데이터를 기반으로 활용되는 모든 전술을 통칭하는 포괄적인 용어입니다. 소비자가 어떻게 행동했는지 되돌아보면 그들이 미래에 어떻게 행동할지 더 잘 알 수 있습니다. 

예측 마케팅은 예측 분석을 활용합니다. 즉, 이러한 미래 행동을 예측하는 데 도움이 될 목적으로 이전 및 현재 데이터를 검사합니다. 거의 모든 비즈니스 부문에서 이 데이터를 활용할 수 있습니다. Hulu 및 Netflix와 같은 엔터테인먼트 채널은 이러한 유형의 데이터를 사용하여 어떤 유형의 쇼와 영화에 투자해야 하는지 알 수 있습니다. 시청 행동 패턴을 분석하여 귀하가 리얼리티 TV 팬인지 공상 과학 소설을 선호하는지 알 수 있습니다. 비슷한(또는 다른) 프로그램과 영화를 어떻게 좋아했는지에 따라 새로운 콘텐츠가 제공됩니다. 

예측 분석의 새로운 발전은 예측 잠재고객또는 하나 이상의 분석 측정항목을 기반으로 구축된 잠재고객입니다. 이러한 청중의 전반적인 목표는 소비자의 현재 및 미래 요구 사항을 예측하는 것입니다. 예측 잠재고객의 예로는 다음 달에 구매할 가능성이 높은 사용자 세그먼트를 구축하는 것입니다. 이러한 사용자는 귀하의 사이트를 얼마나 자주 방문하고, 소셜 미디어 채널을 방문하고, 뉴스레터에 가입했는지에 따라 식별됩니다. 

예측 청중은 주로 AI 학습 및 자사 데이터에 의존하기 때문에 미래의 물결이라고 할 수 있습니다. 제3자 쿠키가 박탈되면 다른 사람이 소유한 데이터를 통해 귀하의 청중에 대해 더 많이 알아내는 것이 점점 더 어려워질 것입니다. 마케팅 팀은 제3자 데이터에 의존해 왔기 때문에 예측 대상으로 전환하는 것은 미지의 영역에 뛰어드는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 그러나 뒤쳐지는 것보다는 지금 변화를 이루는 것이 더 낫습니다.

이것이 팀이 가야 할 방향인지 확신할 수 없다면 계속 읽어보세요. 팀의 마케팅 성공으로 이어질 예측 대상을 활용하는 세 가지 방법은 다음과 같습니다. 

1. 새로운 잠재고객 찾기 

모든 비즈니스의 가장 큰 과제 중 하나는 새로운 고객을 식별하고 도달하는 것입니다. 동일한 고객 기반에만 도달한다면 귀하의 비즈니스는 계속 정체될 것입니다. 이러한 마케팅 과제는 예측 대상을 사용하면 도움이 될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 과거 데이터를 보고 잠재적인 새로운 잠재고객의 선호도를 식별할 수 있습니다. 이러한 새로운 잠재고객에 맞춰 마케팅 전략을 맞춤화하면 잠재고객에게 더 효과적으로 다가가고 참여를 유도할 수 있습니다.  

이는 새로운 잠재 고객을 찾는 보다 적극적인 접근 방식으로, 향후 시장 조사를 형성하는 데 도움이 됩니다. 또한 현재 고객 기반을 다양화하는 데 도움이 됩니다. 동일한 유형의 고객에게 다가가는 대신 비슷한 생각을 가진 청중을 대상으로 마케팅 테스트를 받게 됩니다. 예를 들어, 정원 가꾸기 상점에서는 정원 가꾸기에 필요한 계약자를 표적으로 삼는 것 외에도 새로운 주택 구입자를 표적으로 삼을 수도 있습니다.  

예측 대상은 유사 대상과 동일하지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 둘 다 잠재 고객 세분화를 위해 데이터에 의존하지만 유사 모델은 과거 소비자 행동이 미래 소비자 행동과 동일할 것이라고 가정합니다. 그들은 또한 제3자 쿠키에 크게 의존하여 멸종을 앞두고 있습니다. 예측 대상은 AI 및 자사 데이터에 의존하여 보다 적응력이 뛰어난 옵션 보기를 제공합니다.  

2. 타겟 추천 배포

예측 잠재고객을 사용하면 현재 고객이 무엇에 관심을 갖고 있는지 알 수 있습니다. 엔터테인먼트 예로 돌아가면 고객이 리얼리티 TV를 좋아하는지 공상과학을 좋아하는지 알 수 있습니다. 이 데이터를 확보하면 고객의 관심사에 더 잘 맞는 타겟 추천을 보낼 수 있습니다. 개인화는 마케팅의 핵심이므로 고객은 자신에게 맞는 추천을 보내는 브랜드를 높이 평가할 것입니다. 

Amazon이 각 회원의 홈페이지에서 제공하는 것처럼 이러한 추천 사항을 귀하의 사이트에서 직접 제공할 수 있습니다. 또는 고객이 결제하기 전에 페이지 하단에 제품 요약을 표시할 수도 있습니다. 다른 사람들이 구매한 제품이나 제품과 함께 사용할 수 있는 제품을 확인하면 사용자가 이 새 품목을 장바구니에 추가하도록 유도할 수 있습니다. 

또 다른 옵션은 사용자를 귀하의 사이트로 다시 유인할 수 있는 맞춤형 이메일 뉴스레터를 보내는 것입니다. 이는 사용자의 이전 쇼핑 행동을 기반으로 개인화하기가 매우 쉬운 최소 비용 솔루션입니다. 주문 확인 요약 페이지에 포함하거나 사용자가 사이트를 탐색한 후에 이러한 유형의 추천을 보내는 방법은 다양합니다. 쿠폰 코드를 추가하거나 할인을 받는 것도 나쁘지 않습니다! 

3. 고객 유지 개선

마지막으로, 청중이 무엇을 좋아하는지 알면 그들을 고객으로 유지할 가능성이 더 높아집니다. 고객 유지는 충성도와 성공을 측정하는 방법으로 소비자가 브랜드를 얼마나 자주 다시 찾는지 측정하는 지표입니다. 제품이 손상되었거나 질문에 대한 답변이 없는 등 열악한 고객 서비스를 받는 사람은 아마도 단골 고객이 아닐 것입니다. 반면, 처음부터 끝까지 훌륭한 경험을 한 고객은 제품이나 서비스가 다시 필요할 때 돌아올 가능성이 더 높습니다. 

불행하게도 많은 기업들은 너무 늦을 때까지 고객을 잃게 될 것이라는 사실을 깨닫지 못합니다. 그리고 그들이 자신을 다시 증명하기 위해 다시 돌아오도록 하는 것은 힘든 싸움입니다. 그러나 예측 대상을 사용하면 누군가가 불행하다는 신호를 보낼 수 있는 지표를 더 빨리 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 귀하의 사이트에서 특정 제품을 구매하는 고객이 두 번째 구매를 할 가능성이 낮다는 것을 인식하는 것은 조사해 볼 사항입니다. 추가 조사를 통해 제품이 광고한 대로 유지되지 않아 수정이 필요하다는 사실을 알게 될 수 있습니다.

피드백 설문조사는 전반적인 고객 경험을 개선하고 충성도를 높이는 데 도움이 되는 또 다른 방법입니다. 설문 조사에 따르면 귀하는 고객의 생각에 관심을 갖고 있으며 가능한 최고의 구매 경험을 제공하기를 원합니다. 설문조사는 또한 미래의 제품 개발을 구체화하고 청중과의 신뢰감을 구축할 수도 있습니다. 

테이크 아웃

예측 대상자를 포함한 예측 마케팅을 사용하면 마케팅 활동에 더욱 적극적으로 참여할 수 있습니다. 성과가 없는 전술에 시간과 돈을 낭비하는 대신 데이터를 다시 참조하여 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 예측 대상 모델은 시간이 지남에 따라 개선되고 더욱 스마트해질 것입니다.

저자, 

카이리 마토스


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