마케터는 개인화, 인플루언서 마케팅 및 감정 기반 전략을 크게 재정의할 것입니다.

리서치 회사 Gartner의 최근 예측 세트에 따르면 몇 가지 주요 마케팅 트렌드가 향후 몇 년 동안 새로운 방향으로 바뀔 것입니다.

리서치 부사장인 Jennifer Polk는 ClickZ와의 인터뷰에서 "2020년 예측: 마케터, 그들은 당신에게 반하지 않았습니다" 보고서[고객만 액세스할 수 있음]는 Gartner가 "상황이 어디로 가고 있는지"를 기반으로 한 일련의 예측입니다. 일종의 "바람에 날리는 손가락"처럼.

인플루언서, AEI 및 개인화

모든 예측은 현재의 사고에 도전합니다.

• 인플루언서 마케팅은 소비자, 기관 및 브랜드가 알려진 엔터티에 두는 것을 선호하는 신뢰에 의해 변화될 것입니다. Gartner는 2023년까지 인플루언서 마케팅 예산이 "소비자가 개인적으로 알지 못하는 브랜드와 기업에 대한 신뢰를 계속 잃어감에 따라 3분의 1로 줄어들 것"이라고 예측합니다. 대신에 마케터는 "인플루언서에 대해 까다로워야" 하고 "브랜드의 핵심 가치를 진정으로 대표하는" 인플루언서를 선택해야 한다고 이 리서치 회사는 조언합니다.
• 오디오, 컴퓨터 비전, 센서 및 음성/텍스트 분석을 기반으로 하는 인공 감성 지능(AEI) 기술은 제품 및 서비스에 대한 사용자의 반응에 보다 광범위하게 영향을 미칠 것입니다. Gartner는 2023년까지 Amazon, Google 및 기타 벽으로 둘러싸인 정원이 광고를 대상으로 하는 방식에 AEI 감지 감정을 통합할 것이라고 예측합니다.
• 그리고 아마도 가장 도전적인 가트너는 2025년까지 "개인화에 투자한 마케터의 80%가 ROI 부족, 고객 데이터 관리의 위험 또는 두 가지 모두로 인해 노력을 포기할 것"이라고 예측합니다.

이 마지막 예측은 지난주 ANA(Association of National Advertisers)가 올해의 마케팅 단어로 "개인화"를 선택한 것과 같은 평가에 직면해 있습니다.

비용 대비 기대치

발표에서 ANA는 해당 단어에 투표한 일부 회원의 축어적 의견을 제공했습니다.

예: “개인화는 고객이 기대하는 것입니다. 모든 현재 및 잠재 고객은 귀하의 브랜드가 자신을 알고 원하는 것을 제공할 수 있기를 기대합니다."

다른 의견은 유사하게 마케터의 필요와 개인화에 대한 소비자의 욕구를 강조했습니다.

그러나 이 주제에 대한 Gartner의 Magic Quadrant 보고서에 따르면 마케터의 49%가 전자 상거래를 위해 개인화를 구매하는 것으로 나타났습니다. 특정 구매는 이러한 시간과 비용 지출에 대한 명확한 ROI를 나타낼 수 있습니다.

그러나 개인화 지출의 나머지 51%는 일반적으로 고객 경험이나 마케팅과 같은 모호한 결과를 지향합니다.

결과가 구매로 표시될 수 있는 개인화된 제안이나 추천 대신 제안은 측정하기 더 어려운 개인화된 콘텐츠, 이메일 또는 기타 방법입니다.

Polk는 모든 개인화 예산 책정의 약 절반에 대해 안정적인 ROI를 확보하는 데 어려움이 있으며 고객 데이터 플랫폼이나 기타 데이터 프로파일링 시스템에 축적되는 다양한 소스의 모든 데이터를 획득하고 관리하는 비용이 증가하기 때문에 더욱 복잡하다고 말했습니다. .

그런 다음 이러한 프로필을 사용하여 고객이 원하는 것을 결정하거나 추론합니다.

'일대일 마케팅'

그녀는 이 모든 데이터와 지출의 최종 목표는 "일대일 마케팅"이라고 하는 것이며, 이는 지구상의 각 개인에게 고유한 콘텐츠와 마케팅 경험을 제공하려는 모호한 개념입니다.

Gartner의 요점은 증가하는 지출과 전체 마케터의 절반 이상이 막연한 수익을 내는 이 목표를 지속할 수 없다는 것입니다.

또한 소비자는 추가 개인화에 도움이 될 수 있는 개인 데이터를 더 많이 제공하는 것을 점점 더 경계하고 있습니다.

Polk는 마케팅 담당자의 80%가 개인화를 포기할 것이라는 구체적인 수치는 근사치이며 요점은 개인화를 일대일 마케팅에서 재정의해야 한다는 점이라고 덧붙였습니다.

소비자 생성 선호 필터가 개인화를 위한 보다 저렴한 상향식 필터로 개발될 수 있는지 묻는 질문에 Polk는 이러한 종류의 개발이 현재 초기 단계에 있으며 널리 채택될지는 확실하지 않다고 말했습니다.

예를 들어 소비자 A는 선호 필터를 설정하여 그녀가 새 미니밴과 여성용 운동화 한 켤레를 사는 데 관심이 있음을 나타내어 광고주가 관련 제안 및 콘텐츠를 지시할 수 있습니다.

소비자 중심의 필터?

예를 들어 이러한 필터는 개인 정보 동의 관리를 위한 Interactive Advertising Bureau의 프레임워크와 같이 소비자가 이미 생성하고 있는 동의 문자열에 있을 수 있으므로 전체 광고 및 마케팅 에코시스템에 쉽게 전송될 수 있습니다.

소비자 표시 개인화 필터는 개인화를 위한 추세선을 다른 방향으로 보낼 수 있습니다. 여기서 모든 개인화 데이터를 획득하고 관리하는 비용은 소비자가 구매하거나 읽는 데 관심이 있는 항목을 지정함으로써 대부분 대체됩니다. 잠재적으로 ROI를 높일 수 있습니다.

어쨌든, 포크는 마케터들이 개인화 노력에서 "품질로의 도약"을 보게 될 것이라고 예측합니다. 여기서 가시적인 결과를 가져오는 개인화 투자에 더 중점을 둡니다.

그녀는 이는 일대일 목표가 아닌 세그먼트 기반 개인화에 더 중점을 두거나 마케터가 측정 가능성 및 확장성 문제를 보다 현실적으로 다루기 때문에 다른 재정의를 초래할 수 있다고 제안했습니다.