오래된 마케팅 규칙에 대한 레퀴엠, P's에서 쉬기를

지난 50년 동안 마케팅 학위를 취득했다면 제품, 가격, 장소, 판촉, 사람과 같은 5P에 대해 아주 잘 알고 있을 것입니다.

그것들은 마케팅 퍼즐의 전통적인 조각으로, 함께 모였을 때 다음 질문에 답함으로써 시장 진출 전략을 드러내야 합니다. 내가 무엇을 팔고 있습니까? , 어디에서 판매합니까? , 가격을 어떻게 매겨야 합니까? , 어떻게 팔아야 할까요? , 그리고 누가 그것을 살 것인가?

문제는 오늘날의 디지털 네이티브 마케터에게 오래된 P는 지나치다 는 것입니다.

따라서 오래된 마케팅 전략을 버리고 디지털에 정통한 브랜드를 위한 5가지 새로운 P를 제안해 보겠습니다.

P, 사랑, 구매자 이해를 위한 미래 기반으로 생각할 수 있습니다.

P는 개인화를 위한 것입니다

고객 구매 행동은 지난 10년 동안 극적으로 변화했습니다. 과거에는 브랜드가 제품을 개발할 때 특정 유형의 사람을 염두에 둔 경우에만 제품이 개인화되었습니다.

그런 다음 소비자는 자신의 요구에 가장 잘 맞는 제품을 선택합니다. 그러나 오늘날의 소비자들은 개인화된 구매 경험 보다는 품질, 기능 및 가격의 최상의 조합을 찾고 있습니다 .

그들은 브랜드가 인구통계학적 통계가 아니라 개인으로서 자신이 누구인지 알기를 기대합니다. 무엇이 그들의 선택을 주도하는지, 무엇을 가치 있게 여기고, 과거에 무엇을 샀는지, 미래에 무엇이 필요하거나 원하는지 등입니다.

개인화에 대한 이러한 새로운 기대는 주로 대리 마케팅이었던 과거의 세분화보다 훨씬 더 큽니다. 이러한 경우 마케터는 연령, 소득, 지역 및 기타 인구통계학적 데이터를 기반으로 기존 고객처럼 보이는 새로운 고객을 찾습니다.

오늘날 가장 성공적인 브랜드는 데이터를 사용하여 고객이 제품 또는 서비스를 구매하는 이유에 대한 통찰력을 얻는 브랜드입니다. ?

동기와 의도에 대한 이러한 질문에 답할 수 있는 마케터는 정체성 뒤에 있는 개인을 밝히고 고객 충성도를 높이고 궁극적으로 고객 평생 가치를 창출하는 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

P는 퍼베이시브

다채널 마케팅은 원래 편의성에 관한 것이었지만 이제는 옴니채널 관계를 통해 경험을 연결하는 것입니다. 마케터는 고객이 브랜드에 더 잘 참여할 수 있도록 온라인, 매장, 모바일을 포함한 모든 접점에서 고객 경험을 조정하고 통합해야 합니다.

또한 옴니채널 참여는 경험을 개인화하고 최적화하는 데 사용할 수 있는 더욱 풍부하고 풍부한 고객 데이터를 생성합니다. 이러한 종류의 퍼베이시브 경험을 만드는 것은 여러 채널에서 고객을 참여시키려는 마케터에게 어려운 일이 될 수 있습니다.

예를 들어, 스마트폰에서 고객 센터로 전화를 거는 고객에게 모바일 앱을 다운로드하도록 유도하거나 온라인 고객이 다음에 웹사이트를 방문할 때 매장 내 제안을 받을 수 있습니다.

브랜드가 고객과 연결하고 이러한 연결을 원활한 관계로 묶는 방법이 많을수록 고객은 시간이 지남에 따라 해당 브랜드에 계속 참여할 가능성이 높아집니다.

P는 현재

부부에게 좋은 조언처럼 들리는 것이 마케터에게도 좋은 조언입니다. 관계에 참여하고 공감하십시오. 즉, 시간이 지남에 따라 고객의 요구가 변한다는 것을 이해하고 그 변화에 귀를 기울이십시오.

이것은 데이터를 비개인화함으로써 전통적인 고객 세분화가 어설픈 것으로 판명되는 영역 중 하나입니다. 고객 여정은 곧고 평탄한 길이 아닙니다. 사람들은 직업을 바꾸고 목표를 바꾸며 1년 안에 크로스 컨트리 자전거 타이어를 바꾸는 것에서 기저귀를 바꾸는 것으로 갈 수 있습니다.

물론 참석하려면 실시간 데이터가 필요합니다. 이는 고객이 얼마나 많은 데이터를 누구와 공유하는지에 대해 점점 더 경계하는 세상에서 문제가 될 수 있습니다.

고객이 "예, 아기를 갖게 되었습니다!" 그들의 온라인 쇼핑 카트에. 그러나 이것은 좋은 경청이 결실을 맺는 곳입니다.

데이터베이스가 기사와 고객이 클릭되는 제품의 종류 같은 것들을 추적 경우 관련 무엇 훨씬 명확한 그림 얻을 수를-와 관련된 게 아니에요 그들-하고 의미있는 내용과 제품 권고를들은 반면 ' 여전히 귀하의 사이트 또는 상점을 탐색 중입니다.

P는 독점

처음에는 데이터 웨어하우스였고 그 다음은 데이터 레이크였습니다. 이제 모든 것이 데이터 해자 에 관한 것입니다. 이들은 Amazon, Netflix 및 Spotify와 같은 uber- marketer를 위한 새로운 경쟁 우위가 된 자사 데이터의 독점 풀입니다.

해자가 움직임을 의미하지는 않지만, 이는 정체된 데이터에 불과합니다. 데이터 해자는 더 깊은 고객 통찰력을 생성하고 새로운 구매 선호도를 발견하기 위해 지속적으로 업데이트되고 강화됩니다.

데이터 해자에 대한 관심 증가는 두 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 종류의 데이터를 저장하고 가치를 창출하는 데 탁월한 고객 데이터 플랫폼(CDP)의 채택 증가와 이에 따른 제3자 데이터의 축소 분야입니다. GDPR 및 CCPA와 같은 새로운 개인 정보 보호 규정.

타사 인구 통계 및 고객 데이터 풀이 고갈됨에 따라 브랜드는 말 그대로 고객 데이터를 생성, 소유 및 분석하여 이러한 정보 격차를 메우기 위해 분주하게 움직이고 있습니다.

P는 예측용입니다.

인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 마케팅에서 타코 만들기에 이르기까지 거의 모든 분야에서 유행어가 되었습니다. (나는 지능형 타코 제조기가 우리의 미래에 있기를 바랍니다.) AI와 ML이 마케팅에 진정으로 영향을 미칠 잠재력이 있는 곳은 예측 통찰력의 영역입니다.

이상하게도 기계는 효율성 때문에 고객과 더욱 개인화되고 공감하는 관계의 열쇠를 쥐고 있습니다.

브랜드는 데이터 선호도와 최근 사용자 행동을 분석하여 각 고객에게 최상의 다음 경험을 예측할 수 있습니다. 즉, 특정 온라인 콘텐츠를 가리키거나 스마트폰으로 쿠폰을 보내는 것을 의미합니다.

고객 서비스 상담원의 인간 두뇌는 모든 과거 정보에 액세스하여 그렇게 빠른 시간 내에 관련 권장 사항을 제시할 수 없습니다.

미래의 성공적인 브랜드는 진정한 의미에서 자신의 성공을 예측할 수 있는 브랜드가 될 것입니다.

그들은 무엇이 각 고객의 동기와 의사 결정을 이끄는지 뿐만 아니라 그들이 다음에 내릴 가능성이 있는 결정을 이해하고 시간이 지남에 따라 이러한 결정을 투영하여 고객 평생 가치에 대한 정확한 관점을 확립할 것입니다.

이 보기는 마케터가 한정된 자금으로 올바른 투자를 하고 있는지 확인하기 위해 광고 지출을 알릴 수 있습니다.

누락된 P: 기술

마케팅은 교육받은 추측에서 AI 기반 통찰력에 이르기까지 먼 길을 왔습니다. 사실, 학교에서 생물의학 공학과 같은 더 간단한 것을 공부했으면 하는 생각을 하게 만들기에 충분할 수 있습니다.

그러나 마케팅 분야가 과학화되면서 마케팅 기술의 과학도 진화했습니다.

20년 전에는 브랜드에 3~4명의 고객 페르소나가 있었을 것입니다. 오늘날 그들은 각 고객당 하나씩 3 백만 명의 페르소나를 가질 수 있습니다. 기술은 이 새로운 가능성을 열어준 열쇠입니다.

오래된 P는? 그것들은 과거의 일입니다. 제품은 디지털 다운로드가 되었고, 가격은 이제 구독이 되었으며, 장소는 움직이는 표적이 되었으며, 판촉은 일상화되었습니다. 사람들에 관해서는, 글쎄, 우리는 단지 그들을 알아가고 있는 것으로 밝혀졌습니다.

James McDermott는 Lytics의 공동 창립자이자 CEO입니다. James는 이전에 Postano가 인수한 모바일 소프트웨어 회사인 Storycode의 CEO였으며 분석 및 최적화 회사인 Webtrends의 비즈니스 개발 부사장이었습니다.