마케팅에서 앞서 나가기: 새로운 석유로서의 데이터

오늘날의 세계에는 그 어느 때보다 더 많은 고객 데이터를 사용할 수 있습니다. 그리고 마케터가 마케팅 캠페인의 특정 단계에서 다양한 데이터를 캡처할 수 있게 해주는 다양한 도구가 있습니다. 이론적으로 이것은 마케팅의 작업을 더 쉽게 만들 것입니다.

그러나 이러한 요소에는 문제가 있습니다. 이 방대한 양의 데이터를 어떻게 분석하여 가시적인 결과를 얻을 수 있습니까? 그리고 마케터는 도구에 이끌리지 않고 계속해서 도구를 제어할 수 있도록 올바른 기술 선택을 할 수 있습니까?

마케터가 이러한 문제를 해결하는 동시에 고객의 요구도 계속해서 증가하고 있습니다.

이는 마케터에게 심각한 문제를 야기합니다. 데이터의 양이 압도적일 수 있는 반면 부정확하거나 개인화되지 않은 콘텐츠는 고객과의 관계를 파괴할 수 있습니다.

그 결과 많은 마케터들이 데이터 분석 결과에 실망했습니다. Gartner Marketing Data and Analytics Survey 2020에 따르면 고위 마케터의 54%가 마케팅 분석이 예상한 영향을 미치지 못했다고 생각합니다.

마케터가 정말로 데이터를 사용하고 싶다면 데이터를 선별적으로 선택하고 작업에 적합한 도구를 사용하고 있는지 확인해야 합니다.

더 의미 있는 관계 구축

데이터 기반 마케팅 및 광고의 글로벌 리뷰(Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising)에 따르면 마케터의 53%는 보다 고객 중심적인 커뮤니케이션에 대한 수요가 높다고 주장합니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 마케터는 먼저 사용할 수 있는 데이터를 파악해야 합니다.

고객에 대해 알려진 것과 실제로 고객에 대해 알 수 있는 것 사이에는 항상 단절이 있었습니다. 최근 몇 년 동안이 연결 끊김이 크게 닫혔습니다. 구조화된 데이터 소스와 구조화되지 않은 데이터 소스를 병합하여 보다 정확한 통찰력을 제공하는 기능이 향상되었습니다.

이제 마케터는 이 격차를 더욱 좁히기 위해 더 많은 일을 해야 합니다.

• 더 나은 통찰력을 얻기 위해 서로 다른 데이터 소스를 결합하는 것이 중요합니다.
• 마케터는 이 데이터에 대해 여러 채널을 살펴보고 고객에게 서비스를 제공하는 위치에 관계없이 이러한 통찰력을 가져와야 합니다.
• 투명성이 중요합니다. 고객은 어떤 데이터가 사용되고 있으며 어떻게 사용하고 있는지 알고 싶어합니다.

이는 의미 있고 진정한 개인화로 이어져 끊임없이 요구하는 고객과 더 강력한 관계를 형성할 것입니다.

AI와의 관련성 증가

고객 요구에 대한 풍부한 데이터는 자체적으로 마이닝하면 무용지물입니다. 구매 의도의 신호를 발견하고 고객 요구에 맞추기 위해 마케터는 노이즈와 관련 통찰력을 구별해야 합니다.

여기에 기술이 실제로 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능(AI) 기술은 마케팅 부서에서 구현되고 있으며 Forrester는 2021년에 B2B 판매자의 60% 이상이 AI와 자동화를 통해 구현될 것이라고 예측합니다.

핵심은 AI 기술이 필요한 결과를 제공하는지 확인하는 것입니다. 고객의 구매 패턴, 예산 및 성장 예측, 회사 및 경쟁업체에 대한 감정 신호를 파악하는 데 사용할 수 있습니다.

이 통찰력은 계정 기반 마케팅 전략을 사용자 정의하여 영업 사원이 실제로 서비스를 구매하려는 관련 대상과 대화할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다.  

디지털 너머를 바라보다

물론 데이터는 디지털 세계를 넘어서는 이점이 있습니다. 오프라인 매장을 보유한 브랜드도 데이터 인텔리전스를 활용하여 고객과의 관계를 구축할 수 있습니다. 특정 질문에 답하는 데이터의 좋은 예는 기업이 매장 위치를 ​​이해하는 데 도움이 되는 것입니다.

위치 인텔리전스는 수년간 마케터의 무기고의 일부였지만 빅 데이터는 고객의 위치에 대한 실제적이고 실행 가능한 통찰력을 수집할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 브랜드는 익명의 데이터를 사용하여 사람들이 도시를 이동하는 방식의 패턴을 분석하고 최대 발길이 닿는 위치에 새로운 매장을 건설할 수 있습니다.

지능형 가격 책정

데이터는 조직에서 시장 활동에 반응하는 지능형 가격 책정 프로그램을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이는 서비스 비용이 시장 계절성 및 조건, 고객 요구 및 기대와 같은 사항에 따라 달라진다는 것을 의미합니다.

이러한 예측 인텔리전스를 통해 기업은 고객이 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하기도 전에 이해할 수 있습니다. 그러면 마케팅 팀이 고객 및 잠재 고객과의 대화에서 이를 사용할 수 있어 더 나은 서비스와 수익 증대로 이어집니다.  

데이터 중심의 미래

데이터가 현대 고객이 브랜드에 요구하는 경험을 뒷받침한다는 것은 비밀이 아닙니다. 그러나 마케터는 뛰어난 결과를 약속하는 가능성, 데이터 세트 및 최신 도구에 압도될 위험이 있습니다.

마케팅 데이터의 진정한 숙달은 사용 가능한 데이터 세트를 평가하고 최종 목표를 염두에 두고 선택한 데이터 도구를 확인함으로써 실현될 수 있습니다. 데이터가 새로운 오일이라면 마케터는 필요한 것을 정확히 뽑아내고 이를 유용한 요소로 정제할 수 있는 도구를 보유해야 합니다.

Iris Meijer는 Vodafone Business의 CMO입니다. CMO로서 그녀는 Vodafone Business가 소비자의 성공을 어떻게 도울 수 있는지 보여주는 팀을 이끌고 있습니다. 마케팅 및 커뮤니케이션에 대한 Iris의 열정은 경력 초기에 나타났습니다. 그녀는 여러 주요 산업 브랜드에서 전 세계적으로 일했습니다. Vodafone 이전에는 Nokia에서 마케팅 및 통신 부사장으로 근무했습니다. 그곳에서 그녀는 전 세계적으로 일하면서 특히 미국 서부 해안에서 시간을 보냈습니다. 그곳에서 그녀는 10억 달러 이상의 수익을 창출하는 데 도움을 주었습니다.