브랜드는 대유행을 이용하여 데이터를 정리해야 합니다.

팬데믹은 적어도 현재로서는 소비자의 행동 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 재택 근무 시간 연장, 쇼핑 여행 감소, 출장 감소, 온라인 구매 증가가 표준이 되어 연초에 본 것과는 극적으로 다른 행동을 보입니다.

브랜드와 에이전시는 대상 전략을 변경해야 했으며, 경우에 따라 타겟팅 기능이 최신 행동 트렌드에 맞게 업데이트되도록 하기 위해 새로운 모델을 구축해야 했습니다.

수년간의 일자리 창출에 따른 예상치 못한 실업의 물결은 청중을 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 소득이 있게 고용되었던 소비자는 이제 저실업자 또는 실업자일 수 있으며, 융자금을 마련하는 데 어려움을 겪고 정상적인 구매 패턴과 저축과 같은 기타 행동을 변경하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

오디언스 솔루션과 마케터의 "오디언스"에 대한 인식 모두에서 변화가 필요합니다.

새 모델을 구축하거나 데이터 전략을 확장하는 것은 어렵지 않지만 기본 구성 요소를 조립하는 것은 복잡하거나 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

많은 브랜드의 CRM 데이터가 여전히 깨끗하지 않고 가능한 한 액세스할 수 없기 때문에 문제가 발생하고 타겟팅 프로세스가 느려집니다. 하루가 다르게 변하는 시대에 잃어버린 시간은 잃어버린 고객과 같습니다.

전염병으로 인한 필수 진화

수년 동안 잠재고객 기반 광고 계획은 과거 캠페인에서 효과가 있었던 것과 그렇지 않은 것을 기반으로 했으며 가장 성공적인 결과를 위해 최적화했습니다.

소비자 생활의 엄청난 격변을 감안할 때 마케터가 지난 몇 년 동안 사용한 청중 제품에서 동일한 결과를 기대하는 것은 물론 청중 내의 소비자에게서도 동일한 행동을 기대하는 것은 미친 짓입니다.

현재 상황에서는 광고주가 CRM 데이터를 깨끗하고 액세스 가능한 상태로 유지하는 데 적극적으로 참여하여 잠재고객 모델과 솔루션을 재구축하는 데 중요한 기반을 마련해야 합니다.

제2자 또는 제3자 데이터를 계층화하든, 기계 학습 또는 손으로 만든 모델을 활용하든, 그들은 목표 소비자 에게 지금 일어나고 있는 일을 반영하는 행동 조합을 찾기 위해 협력해야 합니다.

올바른 종류의 데이터를 쉽게 제공

잠재고객을 훨씬 더 빨리 이해해야 하는 필요성으로 인해 브랜드의 자사 데이터가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

대부분의 브랜드에서 데이터를 수집하는 것은 쉽지만 해당 데이터를 대행사 또는 잠재고객 파트너에게 전달하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 조직은 모델을 재구축하고 끊임없이 변화하는 현재의 구매 주기를 보다 정확하게 반영하는 청중을 제공해야 하는 조직입니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 데이터를 빠르고 깨끗하게 공유하는 것입니다.

광고주로부터 데이터를 얻는 것은 빠르고 정확한 잠재고객 모델을 구축하는 데 방해가 되는 병목 현상이 될 수 있습니다. 이것은 디지털 측면에서 상당히 빨라졌지만 여전히 전통적인 미디어에서는 뒤쳐져 있습니다.

복잡한 요인은 종종 브랜드가 제공하는 많은 데이터 피드입니다. 서로 다른 소스와 다른 형식으로 제공되는 데이터가 모두 쉽게 결합되는 것은 아니므로 데이터를 모델링하는 에이전시나 공급업체에 더 많은 작업이 필요합니다. 누군가에게는 원활한 프로세스이지만 누군가에게는 불협화음이 될 수 있습니다.

잠재고객 기반 광고의 주요 발전은 브랜드가 데이터를 최대한 깔끔하게 만들도록 유도해야 합니다.

그러나 많은 사람들에게 그들은 이것을 장기적인 프로젝트나 "있으면 좋은 것"으로 여겼습니다. 더 이상 그렇지 않습니다. 데이터가 정리 및 유지 관리되지 않는 경우 이 대유행 및 그 이후에 생명을 유지하고 생존하고자 하는 브랜드는 빌린 시간에 살고 있습니다.

팬데믹 기간 동안 기존 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 비즈니스를 성장시키려는 브랜드는 자사 데이터를 정리하는 데 집중해야 하며, 이를 통해 쉽게 전달할 수 있고 고객 정보에 기반한 우위를 유지할 수 있습니다. 통찰력과 변화를 가속화하고 적절한 사람들에게 더 빨리 메시지를 전달할 수 있습니다.

사장 겸 CEO인 JoAnne Monfradi Dunn은 여러 직접 소비자 마케팅 담당자의 통합 구매 거래를 기반으로 하는 혁신적인 고객 타겟팅 솔루션을 제공하려는 Alliant의 비전을 설계했습니다. 오늘날 Alliant는 온라인 및 오프라인 소비자 행동을 집계하고 기계 학습을 적용하여 미국 다중 채널 마케터를 위한 최적화된 청중과 소비자 통찰력을 생성함으로써 혁신하고 있습니다.