데이터 기반 마케팅이란 무엇입니까? 이점 및 전략

많은 마케팅 캠페인에는 창의성과 브레인스토밍이 필요하지만 다양한 분석 도구에서 얻은 하드 데이터를 사용하여 전략을 개선할 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅을 제대로 수행하고 판매를 늘리는 방법은 다음과 같습니다.

창의력의 정점에 도달해도 마케팅 캠페인으로는 거의 달성할 수 없습니다. 그렇기 때문에 대상 청중에게 가장 공감하는 것이 무엇인지 알아야 합니다. 데이터 기반 접근 방식은 가정이 아닌 증거에 의존하므로 성공 가능성이 더 높습니다.

마케팅 노력이 만족스러운 결과를 가져오지 못한다면 데이터 기반 마케팅 전략을 고려해야 할 때입니다.

이 기사에서는 데이터 기반 전략에 대해 알아야 할 모든 것을 알려드립니다. 제대로 수행하는 방법, 사용할 도구, 다른 마케팅 활동과 결합하는 방법에 대해 논의합니다.

내용물:

1. 의사 결정에 대한 데이터 기반 접근 방식은 무엇입니까?
2. 데이터 기반 마케팅 전략의 예
3. 가장 일반적인 데이터 기반 마케팅 과제
4. 데이터 기반 전략의 이점
5. 소비자 데이터 수집 및 분석 도구

의사 결정에 대한 데이터 기반 접근 방식은 무엇입니까?

의사 결정에 대한 데이터 기반 접근 방식에는 직관, 의견 또는 과거 경험에만 의존하기보다는 데이터 및 분석을 사용하여 의사 결정을 알리고 안내하는 것이 포함됩니다. 이러한 유형의 접근 방식에서는 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 의사 결정에 정보를 제공하는 데 사용할 수 있는 패턴, 추세 및 통찰력을 식별합니다.

데이터 기반 마케팅에서는 (예를 들어) 브레인스토밍 세션 중에 아이디어를 내놓는 대신 데이터 분석을 사용하여 마케팅 결정을 결정합니다.

이 접근 방식을 따르기 위해 마케터는 먼저 문제 또는 결정할 문제를 정의하고 관련 데이터 소스를 식별해야 합니다. 데이터가 수집되면 분석을 위해 정리하고 준비해야 합니다. 분석 프로세스에는 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하고 마케팅 활동을 개선하는 데 사용할 수 있는 핵심 통찰력을 식별하는 작업이 포함됩니다.

데이터 기반 마케팅 전략의 예

마케팅 ROI를 극대화하려면 디지털 전략에서 데이터 기반 의사 결정이 중요합니다. 아래에서 데이터 기반 마케팅을 사용할 수 있는 예 목록을 찾을 수 있습니다.

개인화

개인화된 메시징을 위해 다양한 고객 데이터 소스를 사용할 수 있습니다. 분석 도구를 사용하여 고객의 행동을 연구하여 맞춤형 마케팅 메시지와 경험을 만드세요. 이 기술에는 다음이 포함될 수 있습니다. 맞춤형 이메일, 과거 구매 내역을 기반으로 한 추천, 사용자 행동을 기반으로 한 타깃 광고.

A/B 테스트

A/B 테스트는 제가 가장 좋아하는 데이터 기반 마케팅 전략 중 하나입니다. 두 가지 버전의 캠페인을 생성하고 대상 고객의 다른 세그먼트로 테스트하십시오. 그런 다음 결과를 분석하여 어떤 변형이 더 잘 전환되는지 식별합니다.

거의 모든 것을 A/B 테스트할 수 있습니다. 광고 카피, 팩샷 또는 인포그래픽과 같은 크리에이티브 자산, 랜딩 페이지, 뉴스레터 제목 원하는대로 말만 해!

리타게팅

리타겟팅은 고객 데이터를 사용하여 이전에 브랜드에 참여했던 사용자에게 타깃 광고를 제공하는 것과 관련된 전략입니다. 예를 들어 웹사이트를 방문했지만 구매를 하지 않았거나 장바구니를 버린 사용자에게 광고를 표시하도록 리타겟팅을 설정할 수 있습니다.

예측 분석

과거 데이터와 통계 알고리즘을 사용하여 미래의 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 마케터는 예측 분석을 통해 고객 데이터를 분석함으로써 고객이 관심을 가질 만한 제품, 서비스 또는 기능을 예측하는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.

고객 세분화

고객 세분화 전략에는 대상 고객을 인구 통계 또는 구매 내역과 같은 공통 특성을 기반으로 더 작은 그룹으로 나누는 것이 포함됩니다. 고객 데이터를 분석하여 특정 고객 세그먼트에 공감하는 보다 타겟팅된 캠페인을 만들 수 있습니다.

물론 더 많은 데이터 기반 마케팅 전략 사례가 있지만 지금 아이디어를 파악해야 합니다. 데이터 관리 및 분석과 관련된 거의 모든 것을 데이터 기반 마케팅이라고 부를 수 있습니다.

가장 일반적인 데이터 기반 마케팅 과제

각 마케팅 전략에는 몇 가지 문제가 있으며 데이터 기반 접근 방식도 마찬가지입니다. 이 마케팅 전략을 추구하려는 경우 직면할 수 있는 몇 가지 문제와 이를 극복하는 방법은 다음과 같습니다.

데이터 품질

데이터 기반 마케팅은 데이터 수집에만 의존하기 때문에 출처를 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 부정확한 분석과 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

팀에서 수집한 데이터가 정확한지 확인하려면 소스를 확인하고 올바른 분석 도구를 사용하세요. 사용하는 도구가 올바르게 구현되었는지 확인하십시오.

데이터 통합

원시 데이터를 수집하는 것만으로는 데이터 기반 마케팅에 충분하지 않습니다. 서로 다른 도구가 서로 다른 메트릭 또는 용어를 사용하기 때문에 여러 데이터 소스를 통합하는 것이 어려울 수 있습니다.

데이터 수집 도구가 호환되는지 확인하고 그들이 제공하는 모든 수치를 이해하고 있는지 확인하십시오.

데이터 프라이버시 및 보안

데이터 기반 마케팅 전략에서는 이 모든 데이터가 합법적이고 윤리적으로 수집되었는지 확인해야 합니다. 특히 지금은 엄격한 GDPR 및 쿠키 정책이 있습니다.

모든 데이터 기반 마케팅 도구는 ToS 어딘가에 법적 세부 정보가 있어야 합니다. 회사가 정보를 수집하는 방법에 대해 확실하지 않은 경우 해당 회사에 직접 연락하여 문의하십시오. 죄송합니다보다 더 안전!

기술 격차

마케팅 팀의 규모에 따라 각 개인의 기술과 경험이 다릅니다. 팀원 중 일부는 분석 분야 경험이 없고 데이터 기반 마케팅 전문가가 아닐 수 있습니다. 기술 격차는 다음 캠페인을 위한 데이터를 분석하는 동안 어려울 수 있습니다.

이 문제를 극복하려면 기술 세트가 데이터 기반 전략에 적합하도록 교육 및 과정에 투자하십시오.

ROI 측정

데이터 기반 마케팅은 강력한 증거를 기반으로 하지만 일부 팀은 투자 수익을 계산하는 데 어려움을 겪습니다. 팀이 캠페인의 영향을 측정하고 데이터 기반 의사 결정을 정확하게 내리는 데 필요한 메트릭과 도구를 갖추고 있는지 확인해야 합니다.

데이터 기반 전략의 이점

몇 가지 어려움에도 불구하고 데이터 기반 마케터는 이 접근 방식의 많은 이점을 보고합니다. 다음은 데이터 기반 마케팅의 가장 큰 장점 중 일부입니다.

향상된 효율성

이러한 유형의 마케팅 전략은 데이터 기반이기 때문에 간단한 분석을 기반으로 캠페인의 효율성을 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 어떤 마케팅 활동이 가장 효과적인지 확인하고 대상 청중에게 가장 적합한 마케팅 활동에 집중하십시오.

향상된 고객 타겟팅

고객 데이터를 분석함으로써 마케터는 타겟 고객을 더 잘 이해하고 보다 타겟이 분명한 캠페인을 만들 수 있습니다. 이 전술은 고객 참여를 개선하고 전환율을 높일 수 있습니다. 정확하게 개인화된 마케팅은 훌륭한 데이터 기반 기능입니다.

더 나은 고객 경험

데이터 기반 마케팅을 통해 고객을 위해 보다 개인화되고 관련성 높은 경험을 만들 수 있습니다. 마케팅 담당자는 고객 데이터를 활용하여 각 고객의 선호도와 행동에 맞는 개인화된 메시지, 권장 사항 및 제안을 전달할 수 있습니다.

ROI 증가

ROI를 계산하는 것이 어려울 수 있다고 언급했지만 일단 극복하면 데이터 기반 마케팅이 실제로 이 지표를 개선할 수 있음을 알게 될 것입니다. 데이터를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 캠페인을 최적화함으로써 마케팅 활동의 효율성을 높일 수 있습니다.

더 나은 인사이트 및 마케팅 결정

복잡한 데이터를 제대로 분석하면 숨겨진 패턴, 추세 및 인사이트를 발견할 수 있습니다. 그런 다음 얻은 정보를 사용하여 마케팅 커뮤니케이션 및 판매를 개선할 수 있습니다.

경쟁 우위

모든 회사가 데이터 기반 마케팅을 사용하는 것은 아니므로 이것이 귀하의 강력한 이점이 될 수 있습니다. 대상 청중과 공감하고 데이터 기반 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 달성하는 보다 효과적인 캠페인을 만들 수 있습니다.

소비자 데이터 수집 및 분석 도구

다행스럽게도 우리는 디지털 마케팅 노력에 도움이 되는 고급 온라인 도구가 있는 현대 사회에 살고 있습니다. 데이터 기반 마케팅 관리를 위한 앱 제작을 전문으로 하는 수많은 회사가 있습니다. 다음은 제가 가장 좋아하는 도구입니다. 데이터 소스가 많을수록 데이터 중심적이 되기 때문에 하나 이상의 디지털 도움말을 사용하는 것이 현명합니다(물론 예산이 허용하는 경우).

스택에 포함할 수 있는 제가 가장 좋아하는 데이터 기반 마케팅 도구 목록은 다음과 같습니다.

01 브랜드24

목록의 1위는 Brand24입니다.

Brand24는 브랜드 및 선택한 키워드에 대한 온라인 언급을 추적하는 미디어 모니터링 및 소셜 청취 도구입니다. 하지만 그게 다가 아닙니다. Brand24는 감정 분석, 소셜 미디어 및 비사회적 도달 범위 추정 또는 AVE 계산과 같은 데이터 기반 마케터를 위한 고급 AI 기반 분석 도구를 제공합니다.

맞춤형 보고서와 브랜드에 대한 깊은 통찰력을 갖고 있다면 이 도구는 확실히 당신을 위한 것입니다. 14일 무료 평가판을 제공하므로 데이터 기반 마케팅 활동이 이점을 얻을 수 있는지 확인할 수 있습니다.

02 Ahrefs

Ahrefs는 제가 매일 사용하는 또 다른 데이터 기반 마케팅 도구입니다. 이 도구는 주로 SEO를 대상으로 하지만 다른 마케팅 담당자도 데이터를 유용하게 사용할 수 있습니다.

Ahrefs는 백링크 프로필, 유기적 결과, 유료 검색 트래픽 등 웹사이트에 대한 심층 통계를 사용자에게 제공합니다. 키워드 조사, 링크 구축 전략 계획 등에 사용할 수 있습니다.

03 셈러쉬

Semrush는 Ahrefs와 유사한 도구이므로 일반적으로 마케팅 팀에서 어느 것을 갖고 싶은지 선호하는 문제입니다.

Semrush는 웹사이트 상태(SEO 측면에서), 유기적 결과 및 백링크 프로필에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 또 다른 고급 SEO 도구입니다. 고급 키워드 연구 기능은 전 세계의 많은 SEO에서 높은 평가를 받고 있습니다.

이 도구는 무료 평가판을 제공하므로 데이터 기반 마케팅을 Semrush 메트릭에 기반하기 전에 직접 사용해 보고 결정할 수 있습니다.

04 유사웹

Similarweb은 다양한 데이터 소스를 기반으로 웹 사이트에 대한 주요 메트릭을 제공하는 편리한 도구입니다. 나중에 데이터 기반 벤치마킹, 경쟁 분석 및 다양한 마케팅 유형의 조사에 사용할 수 있는 대략적인 트래픽 또는 인구 통계 데이터를 확인할 수 있습니다.

Similarweb은 마우스 클릭만으로 가장 중요한 통계를 제공하는 무료 Chrome 플러그인을 제공합니다. 데이터 기반 마케팅에서 확실히 유용한 도구입니다.

05 구글 애널리틱스

Google Analytics는 아마도 모든 마케터가 인생의 어느 시점에서 사용했던 무료 도구입니다. 웹 사이트에 대한 기본 통계를 모른 채 데이터 기반 전략을 계획하는 것은 정말 어렵습니다.

유니버설 애널리틱스에서 GA4로의 전환과 관련하여 많은 논란이 진행되고 있으며 많은 마케팅 담당자가 이러한 변화에 불만을 나타내고 있습니다. 하지만 솔직히 말해서 GA4는 많은 개인화를 허용하는 새롭고 유용한 이벤트 기반 기능을 많이 제공합니다.

아직 GA4에 대해 확신이 서지 않고 대안을 찾고 있다면 다른 데이터 제공업체로 이동하기 전에 새로운 Google 솔루션에 대한 몇 가지 과정을 확인하는 것이 좋습니다. 몇 가지 훌륭한 Google Analytics 대안이 있지만 아직 무료 도구의 잠재력을 충분히 깨닫지 못할 수도 있습니다.

06 애드롤

마지막으로 중요한 것은 AdRoll입니다. AdRoll과 같은 데이터 기반 광고 도구를 사용하면 리타겟팅 캠페인 및 사용자 세분화에서 마케팅이 훨씬 쉬워집니다. 이 도구에는 유용한 전자 상거래 통합이 많이 포함되어 있으므로 전환된 사용자가 아닌 버려진 장바구니를 훨씬 쉽게 관리할 수 있습니다.

이제 데이터 기반 마케팅에 대해 알아야 할 모든 것을 알았으므로 다음 전략을 계획할 때입니다. 어떤 데이터 소스를 어떻게 사용할 예정입니까?