데이터 기반 마케팅 2023 – 마케팅 ROI 극대화

게시 됨: 2023-04-07

최근 마케팅 분야는 큰 변화를 겪었기 때문에 더 이상 직관이나 선입견에 따라 일할 필요가 없습니다. 오늘날의 마케팅 담당자는 고객 데이터를 가장 신뢰할 수 있는 정보 소스로 봅니다.

그 어느 때보다 더 많은 정보가 고객에 관한 손끝에 있습니다. 최고의 결과는 이러한 인사이트를 사용하여 데이터 기반 계획을 개발하는 마케터에 의해 달성됩니다.

이제 데이터 기반 마케팅에서 프록시 및 웹 스크레이퍼 사용을 포함하여 데이터 기반 마케팅 및 이와 관련된 여러 다른 측면에 대해 자세히 논의하겠습니다.

데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까?

가장 간단한 용어로 데이터 기반 마케팅은 고객 데이터를 기반으로 브랜드 메시지를 최적화하는 전략입니다. 데이터 기반 마케터는 소비자 정보를 사용하여 목표 시장의 요구 사항, 욕구 및 미래 행동을 예측합니다.

이러한 지식은 최고의 ROI(ROI)를 위한 맞춤형 마케팅 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 마케팅 - ROI

데이터 기반 마케터는 소비자가 무엇을 구매하는지 뿐만 아니라 소비자가 광고에 어떻게 행동하고 반응하는지 조사할 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅은 실행 가능한 정보를 통해 누가, 언제, 어디서와 같은 대상 고객에 대한 적절한 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.

그런 다음 정보를 활용하여 미래의 고객 요구, 요구 및 행동을 예측하고 이상적인 고객에 대해 수집한 정보를 기반으로 마케팅 전략을 수립하여 최대의 잠재적 투자 수익(ROI)을 제공할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 어떻게 작동합니까?

데이터 기반 마케팅을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

예를 들어 인구 통계 정보를 사용하여 마케팅 이니셔티브를 분류할 수 있습니다. 다양한 산업, 사회 집단 및 우편 번호는 일반적으로 다른 전략보다 일부 전략에 더 잘 반응합니다.

통계는 특정 시장 부문이 귀하의 인벤토리에서 선호하는 제품 또는 유행어를 보여줄 수 있습니다.

한 잔디 관리 회사는 가격에 민감한 고객을 대상으로 디지털 광고 노력을 지역에 집중하여 공감할 수 있는 광고를 해야 한다는 것을 이해했습니다.

그들은 인구 조사 데이터와 이전 캠페인의 정보를 조합하여 다양한 인구 통계에 대해 여러 광고를 시작했습니다. 그 결과 클릭률이 200% 이상 증가했습니다.

데이터 해독이 항상 간단한 것은 아닙니다. 일부 사람들에게는 소비자 행동의 빠른 변화를 따라잡는 것이 어려운 일이었습니다.

그럼에도 불구하고 일부는 이러한 변화로부터 이익을 얻었습니다.

예를 들어, 한 소매업체는 코로나19 위기 동안 마을이 봉쇄 해제되면서 미용 제품 판매가 증가할 것이라고 예측했습니다.

그들은 교통 데이터와 역학 정보를 모니터링하여 집중할 장소와 시간을 결정했습니다.

데이터 기반 마케팅에서 웹 스크레이퍼를 사용합니까?

적절한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)만 필요합니다. 프로그램은 API를 사용하여 서로 통신할 수 있습니다. 또한 온라인 스크래핑 API를 사용하면 웹사이트에서 데이터를 간단하게 수집하고 구성할 수 있습니다.

실제로 Scraping Robot의 API를 사용하여 다른 웹사이트에서 데이터를 수집 및 집계하고 동일한 연구 응용 프로그램에 입력할 수 있습니다. 불완전한 이미지가 전체를 손상시키는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

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데이터 기반 마케팅에서 프록시를 사용합니까?

신뢰할 수 있는 웹 스크레이퍼로는 충분하지 않습니다. 웹 사이트는 단일 IP 주소가 많은 요청을 하는 것을 발견하면 분노하고 서버를 차단합니다. 사전 구축된 스크레이퍼 없이 웹 스크래핑이 제대로 작동하려면 프록시를 활용해야 합니다.

자신의 서버 IP 주소 대신 프록시를 사용하여 원격 IP 주소에 액세스합니다.

항상 사이트를 망치지 않고 자신의 주소에서 다른 주소로 대량 데이터 요청을 분산하십시오. 문제가 해결되었습니다. 다양한 프록시의 기능은 다양합니다.

프록시

회전 프록시 대 정적 프록시

정적 프록시를 사용하면 사용할 신뢰할 수 있는 IP 주소의 미리 결정된 수량을 구입할 수 있습니다. 새 주소를 받으려면 소유하고 있는 다른 IP 주소로 수동으로 변경해야 합니다.

대규모 데이터 기반 마케팅의 경우 회전 프록시가 더 나은 옵션입니다. 일련의 전용 서버가 아닌 대규모 전용 서버 풀에 액세스할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 Rayobyte가 자동으로 전환하여 가장 진보된 웹 스크래핑 기능을 제공한다는 것입니다.

데이터 센터 프록시 대 주거용 프록시

데이터 센터는 데이터 센터 프록시가 시작되는 곳입니다. 그들은 종종 대량으로 구매되며 귀하의 위치 또는 인터넷 서비스 공급자와 관련이 없습니다. 실제로 모든 영역을 자유롭게 선택할 수 있습니다.

반면 주거용 프록시는 특정 ISP와 주거 지역에 연결됩니다. 비용이 더 많이 들지만 웹사이트에서 블랙리스트에 올릴 가능성이 적습니다.

일부 웹사이트는 또한 데이터 센터의 모든 트래픽을 금지합니다. 집 IP 주소를 통해서만 연결할 수 있습니다.

전통적인 마케팅이란 무엇입니까?

온라인으로 수행되지 않는 모든 마케팅 활동은 전통적인 마케팅으로 간주됩니다. 인쇄, 방송, 다이렉트 메일, 전화, 광고판 및 마당 표지판과 같은 옥외 광고가 모두 여기에 포함됩니다.

전통적인 마케팅은 대상 고객을 위한 올바른 메시지를 식별하고 생성할 때 데이터가 아닌 포커스 그룹, 고객 만족도 설문 조사 및 과거 판매 추세의 데이터를 직접 경험 및 직감과 결합합니다.

표적 청중은 신문 광고, 라디오 및 TV 광고를 포함한 다양한 기술을 통해 도달합니다.

데이터 기반 마케팅과 기존 마케팅의 차이점은 무엇입니까?

구별을 이해하기 위해서는 마케팅의 기본 아이디어로 돌아가야 합니다.

전통적으로 마케팅은 주로 두 가지 목표에 중점을 두었습니다. 고객이 원하고 필요로 하는 것이 무엇인지 먼저 파악합니다. 그 지식을 활용하여 고객이 요청한 제품을 제공합니다.

이러한 목표를 달성하기 위해 기존 마케팅 팀은 다음 두 가지 요소를 결합했습니다.

당시 이용 가능한 시장 조사 및
대상 청중에 대한 그들의 가정.

그러나 이 전략에는 시행착오가 자주 필요했습니다. 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 방법을 식별하기 위해 기업은 다양한 기술을 시도해야 했습니다.

반대로 데이터 기반 마케팅을 통해 광고주는 이상적인 순간에 고객에게 도달할 수 있습니다. 그리고 적절한 제안도 있습니다. 그러나 데이터를 활용하면 단순히 커뮤니케이션을 향상시키는 것 이상의 이점이 있습니다.

현대 마케팅 팀은 고객 통찰력을 다음과 같이 사용합니다.

개인화를 통한 고객 경험 향상
특정 마케팅 세그먼트 타겟팅
신규 고객 유치
브랜드는 데이터를 사용하여 전술을 실시간으로 측정하고 조정할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅의 이점

오늘날의 소비자는 항상 브랜드 메시징 및 마케팅을 통해 브랜드 또는 서비스와 관련이 있습니다. 결과적으로 사람들은 이제 응답하기로 결정한 커뮤니케이션에 대해 더 까다로워졌습니다.

데이터 기반 전략을 구현함으로써 마케팅 팀은 대상 고객이 광고를 클릭하거나, 웨비나에 참여하거나, 블로그 게시물을 읽거나, 전환 목표에 기여하는 기타 조치를 취할 가능성을 크게 높일 수 있습니다.

데이터 기반 전략은 기업이 고객의 요구 사항과 요구 사항을 더 잘 이해하도록 도와 고객 경험과 브랜드 평판을 향상시킵니다.

또한 사용자는 데이터 기반 마케팅을 통해 제공되는 하이퍼 타겟 콘텐츠에 반응할 가능성이 높기 때문에 전환율이 높아집니다. 데이터 기반 마케팅의 주요 이점은 다음과 같습니다.

향상된 고객 경험

고객 경험을 개선하기 위해 데이터 기반 마케팅은 주로 상세한 소비자 프로필을 사용합니다. 고객의 거의 절반이 부정적인 경험을 한 후 다른 곳에서 제품을 구매하기 위해 웹 사이트를 떠났다고 주장하기 때문에 이는 성공을 위해 필수적입니다.

고객 경험

데이터 기반 마케팅을 통해 개인화를 강화하면 긍정적인 고객 경험을 얻고 브랜드에 대한 소비자의 신뢰를 높일 수 있습니다.

McKinsey에 따르면 고객 경험을 개인화하면 마케팅 비용의 투자 수익(ROI)이 5~8배 증가할 수 있습니다.

지출 최적화를 위한 향상된 속성

마케팅 담당자에게 광고 예산이 어떻게 사용되고 있는지 파악하는 것은 일반적인 문제입니다. 분석 도구로 구동되는 데이터 기반 마케팅을 통해 마케팅 팀은 전환 또는 브랜드 인지도에 가장 큰 영향을 미치는 광고 예산 부분을 식별할 수 있습니다.

이를 위해 통합 마케팅 측정(UMM)과 같은 기여도 모델을 사용하여 고객 여정을 분석합니다. UMM은 멀티터치 속성 및 미디어 믹스 모델링을 고려하여 구매 경로에 대한 전체 보기를 제공합니다.

기업은 잠재 고객과 고객이 판매 경로를 통해 이동하는 방식에 영향을 미치는 요소를 인식하고 그에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다.

더 나은 결정

마케터 3명 중 2명은 직감보다는 사실에 기반한 결정을 내리는 것이 더 낫다고 믿기 때문에 팀은 일반적으로 데이터 기반 마케팅 접근 방식을 취할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 마케터는 데이터 분석 덕분에 이론보다는 실제 사용 사례를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

그러나 데이터 기반 마케팅은 소비자의 구매 결정에 영향을 미칠 수 있는 감정적 측면을 무시하지 않습니다.

마케팅 팀은 합리적이고 감정적인 의사 결정을 모두 설명하는 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석하여 캠페인에서 적절하게 균형을 이루도록 해야 합니다.

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데이터 기반 마케팅의 과제

데이터 기반 마케팅은 올바른 방법으로 수행하면 놀라운 일을 할 수 있습니다. 그러나 데이터 마케터가 수많은 고객 데이터로 작업하는 동안 자주 직면할 수 있는 몇 가지 문제가 있습니다.

소비자 데이터 수집

소비자 데이터 수집은 압도적일 수 있으며 많은 마케터는 이 정보를 어디서 찾아야 할지 확신하지 못합니다.

가장 진보된 데이터 통합 솔루션도 유한한 소스 세트에서만 데이터를 수집할 수 있기 때문에 팀은 사람의 데이터 입력을 수행해야 합니다.

마케터는 이러한 불안의 결과로 데이터 기반 마케팅을 지나치게 생각하고 시작하는 것을 주저할 수 있습니다.

데이터 관리

데이터 기반 마케팅 제안의 이점을 유지하려면 데이터가 가능한 한 최신 상태인지 확인해야 합니다. 실시간 데이터를 활용하고 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 관련이 없습니다.

데이터 분석

그러나 수동으로 데이터를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 기업이 유지 관리하기 어려울 수 있습니다.

데이터 통합

데이터를 수집, 평가 및 동기화하는 능력은 데이터를 마케팅에 효율적으로 사용하는 데 필요합니다.

목표는 모든 플랫폼과 시스템을 통합하는 것입니다. 또한 데이터의 중요성을 이해하고 이를 마케팅 계획에 통합하는 방법을 결정하기 어려울 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 – 최종 생각

경쟁이 치열한 오늘날의 디지털 시장에서 기업의 건강과 성공은 데이터 기반 마케팅 전략에 달려 있습니다.

마케터는 데이터 기반 솔루션을 사용하여 ROI와 수익을 향상하고 마케팅 예산을 최적화하며 가장 중요한 것은 가장 효과적인 마케팅 전략을 식별할 수 있습니다.