디지털 마케팅에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하기 위한 3단계 전략

기존 마케팅과 비교할 때 디지털은 큰 이점이 있습니다. 즉, 쉽게 추적할 수 있어 비즈니스 인텔리전스(BI)에 대한 엄청난 잠재력을 제공합니다. 거의 모든 온라인 마케팅 채널에는 분석 기능이 내장되어 있거나 타사 솔루션과 통합하여 사용자가 채널과 상호 작용하는 방식을 측정하고 효과를 수량화할 수 있습니다. 그러나 빅 데이터에는 큰 책임이 따르며 이러한 모든 수치를 이해하고 이를 활용하여 작업하는 것이 매우 중요합니다.

비즈니스 인텔리전스는 다양한 도구와 전술을 활용하여 다양한 소스에서 파생된 데이터를 수집, 구성, 분석 및 표시합니다. 다양한 비즈니스 인텔리전스 기술을 사용하면 디지털 마케팅 전략에 데이터 중심 접근 방식을 채택하고 캠페인 결과를 크게 개선할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스의 핵심 목적은 최신 마케팅 플랫폼이 생성하는 데이터의 지속적인 흐름을 활용하고 이를 사용하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.

이 정보의 바다를 수동으로 분류하고 분석하는 것은 일부에게는 번거롭고 대부분은 불가능할 수 있습니다. 운 좋게도 디지털 시대에 우리는 우리를 지원하고 작업을 더 쉽게 할 수 있는 영리한 도구와 인공 지능을 가지고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 솔루션은 CRM 소프트웨어, 소셜 미디어, 이메일 캠페인, 사이트 전체 태그 지정 및 기타 모든 소스의 데이터를 통합하여 이해하기 쉬운 정보를 제공할 수 있습니다.

디지털 마케팅 전략에서 비즈니스 인텔리전스의 잠재력을 활용하고 캠페인 성과를 크게 개선하는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.

1. 회사에 적합한 비즈니스 인텔리전스 도구 찾기

유용한 기능으로 가득 찬 훌륭한 BI 도구가 많이 있습니다. 정보에 입각한 결정과 현명한 투자를 하려면 먼저 목표를 정의하고 추가 비용 없이 전략에 가치를 제공하는 목표를 고려해야 합니다. 결국, 당신이 가지고 있는 모든 멋진 기능을 사용하지 않으려면 시장에서 가장 비싼 솔루션이 필요하지 않습니다.

요구 사항에 가장 적합한 소프트웨어를 식별하려면 다음을 고려하십시오.

누가 그것을 사용할 것인가?

처분할 수 있는 인적 자원을 분석하고 누가 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 사용할지 고려하십시오. 기술 담당자, 분석가, 마케터 또는 일반 사람이 될 것입니까?

Pro 솔루션은 매우 발전되어 심층적인 결과를 제공할 수 있으므로 경험이 풍부한 분석가가 필요한 경우가 많습니다. 전문가는 데이터로 무엇을 해야 하는지 알고 있으며 비즈니스 인텔리전스 프로그램은 데이터를 더 빠르고 정확하게 수행하는 데 도움이 됩니다.

더욱이 이러한 도구를 구입했지만 팀에 전문가가 없는 경우 누군가에게 해당 도구에 익숙해지도록 교육하는 것이 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그리고 결국에는 완전히 유창해지지 않을 수도 있습니다. 결과적으로 소프트웨어가 제공하는 모든 기능을 최대한 활용할 수 없습니다.

반면에 셀프 서비스 솔루션은 팀의 모든 마케터가 관리할 수 있지만 수행할 수 있는 작업을 직접 제어할 수는 없습니다. 즉, 데이터를 처리하는 방법을 알고 프로세스의 모든 단계에 참여하려는 분석 전문가가 있다면 자동화된 소프트웨어가 이점보다 더 복잡하다는 것을 알게 될 수 있습니다.

전반적으로 투자하는 BI 도구는 팀 구성원의 전문 지식 수준과 일치해야 합니다. 최선의 선택을 하려면 회사의 인력과 새 소프트웨어를 사용할 수 있는 능력을 모두 평가해야 합니다. 소규모 팀을 운영하는 경우 관련된 모든 사람을 연구 및 의사 결정 과정에 참여하도록 초대할 수도 있습니다.

요약하자면 아무리 똑똑한 솔루션이라도 제대로 처리하지 않으면 예상한 결과를 얻을 수 없으며 시간, 비용 및 리소스 낭비가 될 수 있습니다.

충분한 문서가 있습니까?

대부분의 공급자는 새 사용자의 쉬운 온보딩을 용이하게 하기 위해 자습서, 가이드 및 기타 리소스 라이브러리를 제공합니다.

팀에 전문 분석가가 있더라도 모든 프로그램은 다르며 사용자가 기능을 배우는 데 시간을 할애하여 작동 방식을 확인해야 합니다.

직원이 새 소프트웨어를 탐색할 때 길을 잃지 않도록 선택한 도구에 충분한 리소스가 있는지 확인하십시오. 또한 이를 통해 프로그램의 전체 가치를 활용할 수 있습니다.

가격은 얼마입니까?

BI 소프트웨어는 비쌀 수 있습니다. 그러나 가장 비싼 솔루션이 항상 회사의 요구에 가장 적합한 선택은 아닙니다.

Google이 제공하는 것과 같은 무료 도구도 잠재력을 최대한 활용하면 최고의 결과를 제공할 수 있습니다. 따라서 상당한 투자를 하기 전에 이미 사용할 수 있는 것을 최대한 활용하고 있는지 확인하십시오.

무료 소프트웨어는 가장 많이 사용하는 기능, 누락된 기능 및 추가할 수 있는 기능을 식별할 때도 유용할 수 있습니다.

이 작업을 수행한 후에는 요구 사항을 충족하고 무료이거나 무료 평가판을 사용하는 솔루션을 테스트해 보십시오. 무료 기간을 통해 BI 소프트웨어에 필요한 것이 있는지 여부와 팀에서 이를 얼마나 잘 관리할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

2. 데이터 기반 접근 방식 수용

비즈니스 인텔리전스는 빅 데이터에서 실행됩니다. 그러나 원시 데이터가 디지털 마케팅 전략에 활용할 수 있는 정보로 바뀌려면 변환, 저장, 분석, 대시보드 및 시각화 프로세스를 거쳐야 합니다.

많은 최신 솔루션은 셀프 서비스로, 일반적으로 기술 배경이나 분석 지식이 없어도 사용자가 관리할 수 있습니다. 프로세스가 자동화되고 프로그램 인터페이스가 직관적입니다.

그러나 언급한 바와 같이 고급 사용자가 있는 경우 사용자가 프로세스를 제어하고 더 많이 관여하는 도구에 투자할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스의 데이터 처리는 도구에 따라 다양한 셀프 서비스 수준을 가질 수 있는 특정 단계를 따릅니다.

데이터 수집 및 저장

물론 CRM 소프트웨어, 소셜 미디어, 웹사이트 추적 및 다양한 채널의 분석과 같이 사용하는 플랫폼 및 채널에서 데이터를 생성하는 것으로 시작됩니다. 이 데이터는 원시 데이터이며 사용하려면 정리, 정렬 및 변환해야 합니다.

일부 도구는 데이터 레이크의 원시 데이터를 사용하여 작동하고 앱 내에서 데이터 변환을 수행하는 반면, 다른 도구는 데이터가 이미 변환된 데이터 웨어하우스에 연결해야 합니다.

데이터 구성 및 분석

다음으로 데이터는 모델 또는 OLAP(온라인 분석 처리) 큐브로 구성되어야 합니다. 이 단계의 목표는 정보를 분석하고 이해할 수 있는 일관되고 관리 가능한 형식으로 표준화하는 것입니다. 준비가 되면 데이터에 대해 분석 쿼리를 실행할 수 있는 분석 전문가 및 비즈니스 사용자가 데이터를 사용할 수 있습니다.

셀프 서비스 도구에서는 프로세스가 단순화되며 종종 초급 사용자가 포인트 앤 클릭 방식으로 수행할 수 있습니다. 소프트웨어는 데이터를 분석 및 집계하여 의미 있고 구조화된 정보로 변환합니다.

데이터 관리

마지막으로 모델링된 데이터는 대시보드, 시각화 및 보고서를 작성하여 의사 결정자에게 제공하고 전략 및 전술 계획에 활용할 수 있습니다.

3. 디지털 마케팅에서 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 얻을 수 있는 이점

비즈니스 인텔리전스는 마케팅 부서의 성공을 위한 강력한 지렛대 역할을 할 수 있습니다. 데이터 기반 접근 방식을 사용하면 디지털 캠페인의 진정한 잠재력을 펼치고 마케팅 채널의 ROI를 최적화할 수 있습니다.

또한 데이터를 더 깊이 파고들면 고객의 선호도와 소비자 습관에 대한 귀중한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 과거 정보와 실시간 시장 데이터를 도구에 입력하고 이를 다른 소스의 데이터와 상호 참조하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 정확한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

간단히 말해서, 비즈니스 인텔리전스는 마케팅 팀의 전반적인 성과를 개선하고 마케팅 캠페인의 모든 측면에 이점을 줄 수 있습니다.

• 더 나은 고객 지식 – 캠페인을 통해 고객의 인구 통계와 접점을 연결하십시오.
• 실시간 분석 – 발생하는 동안 고객 행동의 추세를 인식하고 그에 따라 전략을 조정합니다.
• 정확한 측정 – 다양한 채널의 효율성을 추적하여 성과를 평가하고 개선합니다.
• 정보에 입각한 결정 – 확실한 데이터를 기반으로 전술을 수립하여 실수와 잘못 배치된 투자의 위험을 최소화하십시오.
• 명확하게 시각화된 데이터 – 기술이 아닌 사용자와 경영진이 더 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 소스의 데이터를 구조화합니다.
• 예측 분석 – 소비자 행동을 예측하고 다가오는 시장 동향에 대응할 수 있는 캠페인을 설계할 수 있는 예측 모델을 구축합니다.
• KPI 최적화 – 캠페인 목표를 기반으로 하는 핵심 성과 지표로 대시보드를 구축합니다.
• 경쟁 우위 – 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 실시간 예측 분석에 액세스할 수 있습니다.

요약

많은 기업들이 마케팅 부서의 효율성에 의문을 제기하는 경향이 있으며 디지털 채널에 대한 투자가 그만한 가치가 있는지 확신하지 못합니다.

비즈니스 인텔리전스 도구와 전술을 활용하면 마케터는 입증된 전략에 집중하고 실시간으로 과정을 조정하며 사실을 바탕으로 결정을 뒷받침할 수 있습니다.

마케팅 예산과 리소스를 어떻게 분배하는지에 대한 데이터 기반 접근 방식을 통해 캠페인의 성과와 ROI를 최적화하고 투명하고 효율적인 전략을 실행할 수 있습니다.