마케팅 보고서에서 더 많은 것을 얻는 방법

마케터는 고객과 소통하는 방법에 대해 어떻게 현명한 결정을 내리는가?

현명한 마케팅 결정은 데이터 기반 결정입니다. 현재 기업이 고객에 대해 사용할 수 있는 데이터가 너무 많아서 감당하기 어려울 정도입니다. 어떤 데이터를 사용할지 어떻게 알 수 있습니까?

할 수 있는 모든 고객 데이터를 수집하고 견과류를 모으는 다람쥐처럼 저장해야 한다고 생각한다면 다시 생각하십시오. 수집한 데이터를 고객과 더 잘 연결하는 데 사용할 수 있는 정보가 되기를 원합니다.

ActiveCampaign의 계정 관리자인 Christopher Lewis는 고객에 대한 데이터를 더 잘 분석하여 더 똑똑하고 효과적인 마케팅 담당자가 되는 방법에 대한 웨비나를 주최했습니다.

데이터에 대해 현명하다면 마케팅 보고서는 고객과 연결하는 데 가장 유용한 리소스 중 하나가 될 수 있습니다.

위의 웹 세미나를 보거나 아래 요약을 읽으십시오. 당신은 배울 것입니다:

• 데이터와 좋은 데이터의 차이. 데이터도 좋지만 좋은 데이터가 더 좋다
• 의미 있는 마케팅 목표를 설정하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 허영 지표 식별
• KPI 대 PSI: 차이점은 무엇이며 어느 것에 집중해야 합니까?
• 데이터 수집의 ABC – 그리고 Hypothetical Harry가 이를 사용하여 데이터를 통한 마케팅의 차이를 확인하는 방법

1. 데이터도 좋지만 좋은 데이터가 더 좋다

누구나 빅 데이터를 원합니다.

그러나 단순히 보유하기 위해 데이터를 수집하는 것은 비즈니스에 도움이 되지 않습니다. 존재하는 데이터와 사용할 수 있는 좋은 데이터에는 차이가 있습니다. Christopher는 "정보를 사용할 수 있다고 해서 해당 정보가 적절한 것은 아닙니다."라고 말합니다.

예전에는 데이터 수집이 최소화되었습니다. 인쇄 및 녹음된 미디어 또는 우편물과 같은 마케팅 활동에서 데이터를 얻는 것이 더 어렵습니다. 데이터 수집 속도가 느려 실시간으로 업데이트할 수 없었습니다.

오늘날의 세계에서 산업은 데이터로 가득 차 있습니다.

전화, 컴퓨터, 태블릿, 신용 카드 및 소프트웨어는 번개 같은 속도로 데이터를 수집합니다. 좋은 데이터가 많이 있습니다. 문제는 비즈니스에 가치 있는 데이터를 수집하는 것입니다.

좋은 데이터에는 3가지 특징이 있습니다. 좋은 데이터는 다음과 같습니다.

1. 반응형 – 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 비즈니스에 정보를 제공합니다.
2. 실행 가능 – 사용 계획을 세울 수 있습니다.
3. 내러티브 기반 – 고객의 여정과 함께 비즈니스 여정의 스토리를 따릅니다.

Chris는 "많은 SMB는 많은 정보의 매력에 휩쓸려 갈 수 있습니다."라고 말했습니다. t는 항상 관련 정보와 동일합니다.

좋은 데이터를 사용하는 데 있어 가장 어려운 부분은 무엇을 유지하고 무엇을 버려야 하는지 아는 것입니다. 일부 기업은 "데이터 호더"입니다. 데이터에 대한 계획이 없더라도 일부 사람들은 데이터를 갖고 싶어합니다.

부적절한 데이터 수집과 관련하여 가장 큰 죄는 관련성이 없습니다. 비즈니스는 일부 데이터 지방을 줄이고 필요한 관련 데이터를 가져와야 합니다. 이 정보를 사용할 품질 계획이 없으면 고객이 가장 좋아하는 색상을 수집할 필요가 없습니다.

데이터를 상품으로 분류하는 방법에 대한 시나리오는 생년월일을 수집하는 것입니다. 당신이 디지털 출판 회사이고 이 정보를 수집한다면 태어난 날부터 누군가에게 기사를 보낼 수 있습니다. 멋진 콘텐츠 아이디어이자 반응이 좋은 데이터의 예입니다.

2. 의미 있는 마케팅 목표를 만들기 위한 허영심 메트릭 식별

허영 메트릭이란 무엇입니까?

그것은 중요하지 않은 지표입니다.

마케팅 보고서에서 얻은 지표는 의미 있는 마케팅 목표에 기여하지 않는 한 쓸모가 없습니다. 모든 단일 산업에는 허영 메트릭이 있으며 이러한 허영 메트릭의 성공에 쉽게 휘말리기 쉽습니다. 중요 하다고 느끼기 때문입니다. 규모가 크고 쉽게 얻을 수 있기 때문입니다.

장기적인 목표를 수립하는 데 도움이 되는 지표에서 품질 영향을 확인할 수 없다면 일부 지표는 시간을 들일 가치가 없습니다.

그러나 때로는 올바른 측정항목을 찾기 위해 잘못된 측정항목을 가져와야 합니다. Chris는 자동차 산업의 한 예를 공유했습니다.

특정 자동차 대리점은 고객, 특히 전화 통화에 대한 오래된 연락 방법을 사용하고 있었습니다. 그들은 온라인 행동과 같은 고객 행동을 기반으로 프로세스를 업데이트하는 것의 가치를 보지 못했습니다. 그 때문에 그들은 오래된 고객 지표에만 집중했습니다.

• 통화량
• 이메일 볼륨

“자동차 대리점의 목표는 자동차를 판매하는 것입니다. 그래서 그들은 X개의 이메일 + X개의 전화 통화 = X개의 그 주의 자동차 판매량이라고 생각합니다."라고 Chris가 말합니다. 그러나 사람들이 기술을 사용하는 방식이 너무 많이 바뀌었기 때문에 그들의 접근 방식은 구식이었습니다. 사람들은 예전 방식으로 휴대전화를 사용하지 않으므로 이전 측정항목은 더 이상 중요하지 않습니다.

많은 기업이 새로운 데이터의 필요성을 인식하지 못합니다. 수집된 데이터는 정확하지 않지만 여전히 사용합니다. 비즈니스가 성장하거나 제품이 변경되면 이전의 데이터가 정확하지 않습니다.

오늘날의 소비자는 가능한 한 오랫동안 익명을 유지하기를 원하며 거의 전화를 걸지 않습니다. 대부분의 현대 고객은 온라인에서 정보를 검색하여 시작합니다. 즉, 전화 및 이메일 측정항목은 대리점에 전혀 유용하지 않습니다.

“그 때문에 '고객 결정에 영향을 미치는 어떤 종류의 정보를 익명으로 받아들일 수 있습니까? 우리가 비즈니스로 사용할 수 있는 온라인 고객 정보가 있으므로 고객이 대리점에 나타날 때쯤이면 열쇠를 들고 주차장을 떠날 준비가 된 것입니다.'라고 Chris가 말했습니다.

해당 정보에는 다음과 같은 고객 작업이 포함됩니다.

• 대리점 지도를 클릭하면
• Carfax 보고서 클릭
• 대리점 후기를 보거나 대리점 설명을 보면

이러한 고객 행동은 사람들이 광고나 이메일을 수동적으로 보고 있지 않다는 것을 나타냅니다. 그들은 특히 로트에 출연하는 데 관심이 있었습니다.

Chris는 자동차 비즈니스가 실제로 유용한 마케팅 보고서를 작성하고 확장 가능한 목표를 만드는 데 도움을 주었습니다.

보고서에서 그 자동차 회사가 발견한 것은 고객이 지정된 기간 동안 있었던 모든 유형의 상호작용을 취하여 광고가 제거되기 전에 해당 광고에 대한 마지막 접촉 지점이 무엇인지 확인하기 위해 분류한다는 것입니다. .

상위 5개 유형에도 들지 않는 고객 연결 지점이 무엇인지 알 수 있습니까?

마케팅 보고서는 상위 5개 고객 연결 지점을 보여줍니다. "대리점에 매핑" 및 "대리점 웹사이트"와 같은 유형은 이메일보다 먼저 옵니다. 그런 다음 운전 경로와 자세한 내용이 인쇄됩니다.

전화 통화는 상위 5개 연결 지점에서 찾을 수 없습니다.

이 마케팅 보고서는 자동차 비즈니스가 존재하는 데이터 유형을 맥락화하는 데 도움이 되었으며 전화 통화와 같은 구식 방법 사용을 중단하고 고객이 방문하여 구매 하도록 동기를 부여하는 항목을 살펴볼 수 있는 자유를 주었습니다.

Chris의 의견으로는 공개율이 가장 큰 이메일 마케팅 허영 지표입니다.

가상의 회사가 다음과 같은 경우:

• 45%의 공개율(좋은 제목, 친숙한 브랜딩, 좋은 전송 주기 등으로 인해)
• 0.3%의 매우 낮은 클릭률(잘못된 CTA 배치, 과도한 카피 및 불명확한 CTA로 인해)
• 85%의 너무 높은 이탈률(열악한 사이트 사용자 경험, 좋지 않은 방문 페이지, 관련 없는 페이지로 이동하는 CTA).

테스트할 여지가 있다는 뜻입니다.

회사는 CTA에 대한 변경 사항만 테스트합니다. 그들의 개방 비율은 동일하게 유지됩니다. 클릭률이 15%로 뛰어올랐습니다. 이는 환상적입니다. 그러나 이탈률은 여전히 ​​80%입니다.

반송률이 5%만 떨어졌습니다. 이는 이메일로 수익을 내는 성공률이 여전히 높지 않다는 것을 의미합니다.

오픈율이 높더라도 여전히 많은 돈을 벌지 못하고 있습니다. Chris가 말했듯이 "전환율이 아니라 공개 요금에만 집착하면 약간의 손실을 입을 수 있습니다."

고객 정보 수집 및 분석 전문가인 Chris는 기억해야 할 중요한 주문이 있습니다.

“과정은 결과를 낳습니다. 원하는 결과를 얻지 못한다면 그 결과를 만들어내는 프로세스를 검토해야 합니다.”

3. KPI 대 PSI: 차이점은 무엇입니까?

KPI 또는 핵심 성과 지표 라는 약어에 익숙할 것입니다. 그러나 KPI는 단독으로 작동하지 않습니다. 그들은 PSI 때문에 작동합니다.

KPI와 PSI의 차이점은 무엇입니까? 크리스가 당신을 위해 그것을 파헤칩니다.

• KPI = 핵심 성과 지표
• PSI = 프로세스 성공 표시기

KPI 는 비즈니스 목표와 직접적인 관련이 있습니다. KPI는 산업별로 다르며 단일 지표에 매우 집중하는 것으로 식별됩니다(신규 매출 10% 증가, 유지율 80% 증가).

일반적인 KPI에는 다음이 포함됩니다.

• 전환수
• 반복 수익 비율
• 판매량
• 신규 가입자 수
• 고객 유지율

KPI는 비즈니스가 성장함에 따라 변경됩니다. 마케팅은 끊임없이 변화하고 고객 여정은 비즈니스 여정과 함께 진행되어야 합니다. 새로운 비즈니스는 10년 된 회사와 매우 다른 KPI를 가지고 있습니다.

새로운 비즈니스는 제품 최적화 또는 고객 기반 구축에 집중해야 합니다. 비즈니스를 구축하고 수익성이 높아지면 KPI는 성장과 함께 변경됩니다.

PSI 는 KPI 아래에 있습니다. PSI는 운영적이며 KPI는 조직적입니다. 조직이 더 많은 돈을 벌고자 한다면 그 결과를 보기 위해 어떤 일이 일어나야 합니까?

작동 방식은 다음과 같습니다.

KPI가 "신규 구독자"인 경우 PSI는 온보딩 프로세스에서 KPI를 달성하기 위한 마찰 지점을 살펴보는 것입니다.

비즈니스에서 신규 구독자 확보 또는 특정 사이트 페이지에서 보내는 시간 증가와 같은 KPI를 설정하는 경우 이를 달성하기 위해 정확히 무엇을 할 수 있는지 자문해야 합니다.

새로운 구독자를 얻으려고 하면 마찰 지점을 살펴봅니다.

• 신규 가입자 등록은 얼마나 쉽나요?
• 그들은 얼마나 매혹되었습니까?
• 내 목록의 일부가 되는 동기는 무엇입니까?

프로세스가 성공하면 통계적으로 목표와 KPI를 달성할 가능성이 더 높아집니다. 그리고 이것은 당신이 어떤 숫자에 집중해야 하는지를 식별하는 데 도움이 됩니다.

KPI와 PSI를 확인한 후에는 서로 일치하지 않는다는 것을 알게 될 것입니다. KPI와 PSI를 일치시키면 비즈니스 성장에 도움이 되는 마케팅 보고서에 대한 정보를 더 많이 얻을 수 있습니다.

4. 데이터 수집의 ABC를 따라 마케팅의 차이점을 확인하십시오.

때로는 1-2-3이 아니라 ABC처럼 쉽습니다.

마케팅의 차이점을 확인하기 위해 따를 수 있는 데이터 수집의 ABC입니다.

• 연구원처럼 질문 하기
• 효과적인 전략 수립
• C 데이터를 문맥화

질문할 때 개선할 영역을 식별합니다. 질문이 양질의 답변을 얻을 수 있을 만큼 구체적인지 확인하십시오. 테스트를 통해 식별하고 개선할 수 있는 작동 가능한 항목에 중점을 둡니다.

귀하와 같은 기업은 다음과 같이 말할 수 있습니다. “화요일에 보내는 오픈 요율이 꽤 좋다는 것을 알고 있지만 항상 화요일에 보냈습니다. 그 날이 보내기에 가장 좋은 날인지 확신할 수 없습니다. 목요일에 보내면 어떻게 될까요?

이것은 당신이 찾고 있는 질문의 유형입니다.

올바른 질문을 하면 다음과 같은 가설이 세워집니다.

• "양식에 묻는 질문의 수를 줄이면 제출이 25% 증가합니다."
• "제목의 표현을 바꾸면 공개율이 10% 증가합니다."
• "CTA의 위치를 ​​바꾸면 클릭률이 5% 증가합니다."

효과적인 전략을 세우는 방법은 무엇입니까? 3단계:

1. 테스트 방법 선택 – 증분 또는 반복
2. A/B 테스트와 같은 테스트에 도움이 되는 도구 선택
3. 테스트 중인 대상을 알고 있는지 확인하십시오. 다양한 흐름에 대해 대상의 컨트롤과 변수를 분류하십시오.

테스트 방법을 선택하는 것이 가장 중요한 첫 번째 단계입니다.

증분 테스트 에는 이메일 제목과 같이 한 번에 하나의 마케팅 변수만 변경하는 것이 포함됩니다.

반복 테스트 는 마케팅 캠페인의 여러 변수를 한 번에 테스트하는 것입니다. 그러나 어떤 변경 사항이 실제로 마케팅에 긍정적인 차이를 만드는지 식별하는 데 시간이 더 오래 걸리기 때문에 반복적인 테스트에서 사용 가능한 데이터를 얻는 것이 더 어려울 수 있습니다.

데이터를 상황화한다는 것은 테스트 결과를 분석하는 것을 의미합니다.

• 드라이버와 디프레서를 분리 하십시오. 일명 이상치를 찾으십시오. 예상보다 실적이 낮거나 높은 사람이 있습니까? 성공 극장과 나쁜 평균을 조심하십시오(45% 공개 비율을 액면 그대로 받아들이지 마십시오. 한 사람이 이메일을 두 번 이상 열 수 있으며 공개 비율 수치가 희석됩니다.
• 귀하의 가설이 옳았는지 그른지 결정하십시오 . 맞다면 이 새로운 데이터를 어떻게 사용합니까? 틀렸다면 시험에서 무엇을 배웠습니까? 테스트는 결코 시간 낭비가 아닙니다
• 질문에 대한 답변이 완전히 완료되었는지 확인합니다 . 가설을 수정해야 합니까? 때때로 당신이 대답해야 한다고 생각하는 질문이 정답이 아닐 때가 있습니다. 그리고 그것은 괜찮습니다!

다음은 SMB 마케팅 이사인 가상의 Harry가 ABC를 사용하여 유용한 데이터를 수집하고 마케팅의 차이점을 확인했을 때 일어나는 일입니다.

가상의 Harry는 공개 요금을 테스트하고 있습니다. 그의 도전 과제는 다음과 같습니다.

• 영업에 어려움을 겪다
• 높은 이탈률
• 낮은 클릭률
• 낮은 개방

그의 가설은 "내가 내 발송일을 화요일에서 수요일로 변경하면 5% 더 높은 오픈율을 받을 것입니다."입니다.

가설에 대한 그의 정당성은 다음과 같습니다. “최저 주문일은 일요일-화요일입니다. 아마도 연락을 취하기에 잘못된 시기일 것입니다. 주문이 적은 날에 이메일을 보내는 이유는 무엇입니까? 새로운 날을 노려보자.”

이것은 ActiveCampaign 내에서 "Harry"가 구축한 증분 테스트입니다.

자동화는 컨트롤과 변수 그룹 간에 테스트를 분할합니다.

1개월 간의 테스트 동안 청중은 50:50으로 균등하게 나뉩니다. 통제 그룹 A는 평소와 같이 화요일에 이메일을 받고 변수 그룹 B는 수요일에 이메일을 받습니다. 내용은 두 이메일에서 동일합니다. 오픈율만 테스트 중입니다.

가상의 해리의 가설이 옳았다는 것이 밝혀졌습니다. 오픈율이 6.3% 증가 했습니다. 사실 과소평가되기도 했다. 화요일 A그룹 평균 오픈율은 9.6%, 수요일 평균 B그룹은 15.9%였다.

해리는 이 정보에서 어떻게 배우나요? 그는 화요일에 보내는 것을 중단합니다! 고객은 그에게 그들이 원하는 것을 말할 수 있었고 Harry의 비즈니스는 그 정보를 받아 그들이 경험하고 싶은 실행 가능한 마케팅을 만들 수 있습니다.

통계적으로 고객의 여정을 더 많이 따라갈수록 시장에서 원하는 것이 무엇인지 알려줄수록 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

결론: 데이터가 좋다, 좋은 데이터가 좋다

마케팅 보고서는 효과적으로 사용할 수 있는 정보를 제공하는 한 가장 유용한 리소스 중 하나가 될 수 있습니다.

기억해라:

• 데이터도 좋지만 좋은 데이터가 더 좋습니다. 비즈니스에 중요한 데이터 수집
• 허영 메트릭을 식별하면 의미 있는 마케팅 목표를 만드는 방법을 배울 수 있습니다.
• KPI 및 PSI를 설정하여 어떤 데이터에 집중해야 하는지 학습
• 데이터 수집의 ABC를 따라 데이터를 통한 마케팅의 차이점을 확인하십시오.