머신 러닝 기반 에이전시가 디지털 마케팅을 재구성하는 방법

QuanticMind는 HomeAdvisor, Hot Topic, Windstar Cruises, Rosetta Stone 등 최고의 브랜드에서 사용하는 예측 광고 관리 플랫폼입니다.

그들의 기술은 자동 입찰 관리, 게시자 관리, 데이터 통합 ​​및 기계 학습을 통해 검색 캠페인을 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 플랫폼은 또한 소매업체를 위한 피드 최적화 및 지능형 쇼핑 관리를 가능하게 합니다.

QuanticMind는 최근 머신 러닝 기반 에이전시의 부상과 이들이 퍼포먼스 마케팅 산업을 어떻게 변화시키고 있는지를 다루는 새로운 보고서 " How to Evaluate Machine Learning Powered Performance Marketing Agencies "를 발표했습니다.

18페이지 분량의 이 소책자에는 업계 통계, 데이터 기반 동향, 그리고 마케터가 새로운 기계 학습 기반 대행사를 평가할 수 있는 방법에 대한 청사진이 포함되어 있습니다.

QuanticMind 와 협업하여 제작된 콘텐츠 입니다.

퍼포먼스 마케팅 업계 현황

디지털 광고 투자는 계속 증가하고 있으며 IAB는 디지털 마케팅 투자가 2015년 1분기 132억 달러에서 2019년 1분기 284억 달러로 4년 동안 두 배 증가했다고 보고했습니다.

CMO 예산은 디지털 상거래, 디지털 광고, 마케팅/고객 분석 및 웹사이트 인프라에 가장 큰 비중을 차지하는 다양한 마케팅 채널로 나뉩니다.

QuanticMind 보고서는 2018년 Gartner 설문조사의 데이터를 활용하여 다음과 같이 CMO 예산 할당을 설명합니다.

QuanticMind는 "2018년에는 투자가 이루어지는 곳이 매우 다양했지만 디지털이 제공하는 통찰력과 고객 분석의 힘을 활용하는 도구와 기술에 점점 더 많은 예산이 할당되고 있음을 알 수 있습니다."

2011년 150개에 비해 2019년에는 7,000개 이상의 마케팅 기술 제공업체가 운영되고 있습니다. 점점 더 복잡해지는 시장으로 인해 모든 단일 도구를 평가하는 것이 불가능하지는 않지만 어렵습니다.

기술의 확산은 마케터가 고려해야 하는 또 다른 추세인 소비자 기대치를 높입니다.

Amazon 덕분에 소비자는 브랜드 상호 작용이 최대한 빠르고 원활하며 쉽게 이루어지기를 기대합니다. 이것은 B2C와 B2B 공간 모두에 해당됩니다.

비즈니스 구매자 기대치에 대한 Salesforce 설문조사에 따르면 구매자의 70% 이상이 공급업체의 개인화된 참여를 기대하고 69%는 Amazon과 같은 구매 경험을 기대합니다.

QuanticMind는 "이러한 B2B 회사는 공급업체로부터 'Amazon과 같은 구매 경험'을 기대하기 시작했으며 67%의 사람들이 보다 '소비자 같은 경험'을 위해 공급업체를 전환했습니다."라고 말합니다.

마케터가 변화하는 환경을 탐색하는 방법

QuanticMind는 마케터가 디지털 마케팅 산업에서 빠르게 진화하는 환경을 탐색하기 위해 취할 수 있는 세 가지 접근 방식을 설명합니다.

• 사내 팀 구축 — Gartner의 CMO 지출 조사 조사에서 알 수 있듯이 많은 CMO가 이미 이를 수행하고 있습니다. 에이전시에 대한 예산 할당은 2017년에서 2019년 사이에 25%에서 22%로 떨어졌습니다. QuanticMind는 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 데이터 과학자와 같이 복잡한 마케팅 생태계를 이해하는 사람들을 영입할 필요성을 강조합니다. 그럼에도 불구하고 적절한 기술 전문 지식이 없으면 데이터 과학자는 데이터 관리, 통합 및 형식 지정에 어려움을 겪을 수 있습니다.

QuanticMind는 "기업에 적절한 경험을 갖춘 적절한 인력이 없었기 때문에 기껏해야 30일이 걸렸어야 하는 기본 데이터 통합이 1년이 걸리는 여러 경험을 직접 목격했습니다."라고 말합니다.

• 무료 옵션 활용 — 많은 기업이 Google, Facebook, Bing 및 Amazon과 같은 최고의 플랫폼에서 경매 기반 모델을 포함하는 무료 옵션을 사용하여 미디어를 관리합니다. 이러한 셀프 서비스 플랫폼에는 기능에 캠페인 최적화 도구가 포함되어 있지만 광고주에게 내재된 이해 상충을 야기하기도 합니다.

QuanticMind에 따르면, "경매 역학에서 광고 플랫폼이 입찰 결정을 내리도록 허용하는 것은 결국 비용을 부풀릴 수 있는 몇 가지 장기적인 고통을 야기할 것입니다." 마케팅을 관리하기 위해 자동화된 플랫폼에만 의존할 때의 또 다른 위험은 데이터를 완전히 제어할 수 없다는 것입니다.

• 에이전시 고용 — Gartner CMO 설문조사에 따르면 CMO 예산의 약 22%가 에이전시에 할당되어 있습니다. 에이전시 모델은 일반적으로 피라미드의 상단에 리더십과 전문성에 초점을 맞추고 하단에 3년 미만의 경험을 가진 하위 수준의 계획가와 전략가가 있는 하향식 모델입니다. 이 최하위 계층은 일반적으로 마케터가 대행사에 투자할 때 지불하는 인원의 60~70%를 차지합니다. 디지털 마케팅의 복잡성으로 인해 하위 수준의 기획자들이 미디어를 효과적으로 최적화할 수 있었습니다.

QuanticMind는 유료 검색을 예로 사용합니다. , 3개의 기기에서 — 모든 키워드, 입찰가 변경, 메시지 변경 등을 할 수 있는 모든 기회에 대해 105,000개의 유사 콘텐츠가 있습니다."

100,000개 이상의 키워드 포트폴리오를 효과적으로 관리하는 유일한 방법은 기계 학습과 자동화를 통하는 것입니다.

QuanticMind는 "이는 기존 에이전시의 핵심 팀의 마력이 AI 기반 플랫폼을 관리하고 탐색하는 방법을 알고 있는 개인의 전문 지식만큼 더 이상 가치가 없다는 것을 의미합니다."라고 말합니다.

새로운 퍼포먼스 마케팅 대행사 모델

에이전시 모델에 대한 QuanticMind의 관점은 디지털 마케팅 전반의 패러다임 전환에 초점을 맞추고 있습니다.

에이전시는 기업이 복잡한 마테크 생태계를 탐색할 수 있도록 고도로 훈련된 컨설턴트가 되어야 합니다.

기업의 브랜드를 성장시키고 보호하는 비즈니스 솔루션을 제공하기 위해 머신 러닝을 활용해야 합니다.

QuanticMind는 마케터에게 대행사에 더 많은 것을 요구하고, 성장을 가속화하고 복잡한 마테크 생태계를 탐색할 수 있도록 컨설턴트를 고용하고, 기계 학습을 사용하여 최대한 자동화할 것을 조언합니다.

QuanticMind는 "궁극적으로 패러다임 전환은 우리를 하이브리드 세계로 안내합니다. 올바른 기술을 갖춘 적절한 인력이 우수한 결과를 얻는 데 필수적인 세상입니다."라고 말합니다.

더 자세한 정보는 전체 백서 " 기계 학습 기반 성과 마케팅 기관을 평가하는 방법 "을 확인하십시오 .