AI 기반 CDP가 마케팅 데이터와 진정한 마케팅 인텔리전스 간의 격차를 해소하는 방법

현재 CDP 환경에는 각기 다른 강점과 약점을 갖춘 여러 엔터프라이즈 플랫폼이 포함되어 있습니다. 지난 몇 년 동안 CDP의 인기가 높아졌으며 여러 공급업체에서 디지털 경험 제품군의 기능을 더욱 향상시키기 위해 CDP를 인수했습니다. 최근의 예는 Acquia가 AgilOne Inc.를 인수한 것입니다.

흥미로운 점은 강력한 특성에도 불구하고 우리 모두가 활용할 수 있는 표준 CDP 모델이 한 번도 없었다는 것입니다. 각 CDP는 특정 목표를 염두에 두거나 통합해야 하는 고유한 소프트웨어 환경을 위해 설계되었습니다.

고객은 종종 브랜드의 현재 전략 계획에 맞게 개인화되고 맞춤화되기를 원합니다. 일부 CDP는 수집된 데이터만 사용하여 마케팅 문제의 하위 집합을 해결하지만 반드시 모든 문제를 해결할 필요는 없습니다.

마케팅 기업에 가장 적합한 CDP를 선택하는 데 항상 어려움을 겪는 것은 바로 이러한 고유성 때문입니다. 이는 왜 여전히 상당수의 브랜드가 CDP를 전혀 사용하지 않고 있는지 설명합니다.

실제로 Researchscape의 연구에 따르면 마케팅 담당자의 46%만이 연결된 여러 채널에서 데이터를 수집하고 있으며 27%는 연결된 데이터 채널이 전혀 없다고 보고합니다. 별도의 비즈니스 사일로에 보관되어 있는 미개발 데이터가 많이 낭비됩니다.

그러나 그것이 변화에 관한 것입니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용하여 CDP가 "좋지만 필수는 아닌" 목록에서 필수 항목으로 다음 마케팅 예산에 포함되기를 기대합니다.

이유를 살펴보겠습니다.

왜 CDP인가? 왜 AI인가?

차이점에도 불구하고 이러한 개별 데이터 처리 플랫폼은 고객의 합리적으로 정확한 데이터 프로필을 렌더링하는 능력에서 탁월합니다. 일부는 일반적으로 더 좋고 덜 조각화된 데이터 등을 받기 때문에 일반적으로 다른 것보다 더 강력하고 효과적인 것으로 판명되었습니다.

물론 원시 데이터와 견고한 마케팅 인텔리전스 사이에는 항상 깊은 틈이 있었고 CDP는 일반적으로 혼합된 결과를 얻었습니다.

좋은 소식은 CDP 생태계에 AI가 도입됨에 따라 고객 데이터 프로필의 풍부함과 정확성이 더욱 향상될 것이라는 점입니다.

AI 주입 애플리케이션은 복잡하고 데이터 집약적인 고객 사용 사례를 해결하는 프로세스에 인텔리전스와 매우 필요한 자동화를 모두 제공하도록 설정되어 있습니다.

개인화는 유익한 고객 경험의 필수 구성 요소라는 데는 의심의 여지가 없습니다. AI 기반 CDP는 이상적으로 모든 고객 접점의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

전체 디지털 지문은 각 고객을 위해 개발되어 궁극적으로 그들의 모든 변덕을 예상하고 적절한 제안으로 응답할 수 있습니다.

AI 기반 CDP: 맑고 짙은 파란색 데이터 분수

종종 조직은 데이터에 액세스하기 위해 부서별 사일로를 허물어야 하는 부담스러운 작업에 직면하고 있으며 데이터 웨어하우스든 데이터 레이크이든 항상 중앙 집중식 데이터 저장소가 있는 것은 아닙니다.

고객 접점과 채널은 계속해서 등장하고 있으며, 동시에 개인 정보 보호법과 고객 데이터를 사용할 수 있는 방법과 사용 방법을 규정하는 데이터 규정이 있습니다.

호딩 데이터는 기업 전체의 활동을 억제할 뿐만 아니라 법적 결과를 초래할 수 있습니다. 이 때문에 이상하게도 마케터는 시스템 전체 데이터 네트워크의 새로운 게이트키퍼를 찾기 시작했습니다.

그러나 이것은 마케터와 AI가 CDP에 더 많은 정보를 제공할 수 있게 해주므로 좋은 일입니다.

머신 러닝이 포함된 CDP는 예측 분석을 사용하여 고객 행동에 대한 솔직한 스냅샷을 게시하여 마케팅 담당자가 판매 여정 전반에 걸쳐 실시간으로 고객과 소통할 수 있도록 합니다.

이것은 그들이 듣고 싶은 표적 메시지를 그들이 전달받고자 하는 채널에서 전달받고자 하는 시간에 보내는 것을 의미합니다. 이는 고객이 판매 유입경로 출구로 향하고 있는 것처럼 대면하여 설득력을 발휘해야 함을 의미합니다. 그리고 궁극적으로 이는 다른 사람들을 해당 유입경로에 성공적으로 도입하는 것을 의미합니다.

ML 및 AI 지원 CDP를 사용하면 이 프로세스가 기본적으로 초기 설정 후에 자체적으로 실행됩니다.

잘 실행된 데이터 준비 계획 및 디지털 에코시스템에 대한 통합을 통해 AL/ML 권한을 부여받은 CDP는 각 연속 캠페인에서 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 효과적으로 학습할 수 있습니다.

판매뿐만 아니라 브랜드와 고객 관계의 모든 측면과 관련된 데이터를 렌더링합니다.

결론

고객이 소셜 미디어, 온라인 커뮤니티, 이메일 캠페인, 고객 서비스 콜 센터, 매장 내 및 모바일 장치를 포함한 다양한 접점을 통해 브랜드와 관계를 맺으면서 고객 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했습니다.

AI 기반 CDP를 사용하면 데이터가 마침내 격차를 메우고 판매 및 충성도를 높이는 서비스 가능한 비즈니스 인텔리전스가 될 수 있기 때문에 이 데이터는 다양한 비즈니스 사일로에 갇히기에는 너무 가치가 있습니다.

CDP의 사용은 모든 비즈니스가 지금 고려해야 하는 혁신적인 게임 체인저입니다.

Dan Drapeau는 선도적인 디지털 혁신 에이전시인 Blue Fountain Media 의 기술 책임자입니다 .