예측 분석 마케팅은 신뢰할 수 있으며 이를 활용하는 방법

인공 지능은 현대 디지털 마케팅에서 떼려야 뗄 수 없는 부분이 되었습니다. 우리는 반복적인 작업을 자동화하고 캠페인 KPI를 추적하며 고객과 소통하고 새로운 리드를 확보하기 위해 다양한 도구에 의존합니다. 이러한 솔루션을 통해 의사 결정에 데이터 기반 접근 방식을 채택하고 비즈니스 수행 방식을 개선할 수 있습니다.

그러나 과거의 데이터에만 의존한다면 우리는 항상 한 발짝 뒤처지게 될 것입니다. 이것이 바로 예측 분석 마케팅이 필요한 이유입니다. 고객 이탈을 방지하고, 취득 비용을 줄이며, CLV를 개선하고, 궁극적으로 수익을 증가시킬 수 있는 지식을 제공합니다.

이 기사에서는 디지털 마케팅에서 예측 분석의 실제 적용과 신뢰성에 중점을 둡니다. 따라서 전략에 기술을 채택하는 방법에 대한 실행 가능한 팁을 읽으십시오.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석(PA)은 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 통계 모델링 기술을 사용하여 과거 및 현재 데이터를 분석하고 잠재적인 추세를 식별하는 기술입니다.

이 기술은 정확한 예측을 제공하기 위해 엄청난 양의 데이터가 끊임없이 흘러야 합니다. 그러나 최신 소프트웨어 솔루션이 실질적으로 끝없는 정보 공급을 축적함에 따라 예측 분석이 증가하고 있으며 빠르게 발전하고 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 발전은 유지 보수, 하드웨어 및 IT 직원의 비용을 절감하면서 성장을 가속화했습니다.

실제로 연구에 따르면 글로벌 예측 분석 시장은 2019년에서 2026년 사이에 약 20.8%의 CAGR을 보여 2026년까지 252억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

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이 기술은 은행 및 금융 서비스, 보험, 통신 및 IT, 소매, 전자 상거래, 의료, 제조, 정부, 국방, 에너지, 운송 및 물류 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 많은 산업에서 널리 사용됩니다.

PA를 통해 기업은 데이터 자산을 활용하고 무엇보다도 투자 위험을 최소화하고 혁신을 가속화하며 보안을 강화하고 비용을 절감하고 이익을 개선할 수 있습니다.

예측 마케팅이란 무엇입니까?

다른 산업과 마찬가지로 마케팅도 예측 분석을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

최신 마케팅 도구는 지속적인 정보 흐름을 제공하므로 고객의 디지털 여정을 쉽게 추적하고 기록할 수 있습니다.

예측 분석 알고리즘은 실시간으로 고객의 행동을 관찰하고 이를 기존 데이터와 연관시켜 패턴을 식별하고 고객에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다. 또한 결과는 판매 및 고객 서비스와 같은 다른 부서의 데이터와 상호 참조되어 고객이 구매를 하게 만드는 요인에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이 지식을 활용하여 기업은 예산을 최적화하고 성과를 개선하며 커뮤니케이션 채널의 ROI를 높일 수 있습니다.

세계 15대 예측 분석 제공업체 중 하나인 Salesforce는 마케팅 전략에서 일관되게 사용하면 전환을 22.66%, 전체 주문의 26.34%에 영향을 미치고, 수익을 40.38% 향상시킬 수 있다고 추정했습니다.

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그러나 결과는 인상적이지만 기계 학습 알고리즘은 훈련하고 학습하는 데 시간이 필요하다는 점을 고려해야 합니다. 이는 기술의 신뢰성이 기술을 사용한 시간에 크게 좌우된다는 것을 의미합니다. 예측의 정확성은 채택 첫해 이후에 극적으로 증가하고 계속해서 개선되고 있습니다.

마케팅에서의 예측 분석 적용

고객을 이해하고 데이터 기반 접근 방식을 채택하는 것은 개인화, 성능 최적화 및 타겟팅을 개선할 수 있는 실행 가능한 전략입니다.

현대 마케팅에서 가장 성공적인 예측 분석 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

소셜 미디어 타겟팅

Facebook은 예측 분석을 사용하여 유사한 잠재고객을 생성합니다. 팬층에 대한 정보는 페이지, 모바일 앱 및 픽셀 태그에서 추출됩니다. 최고의 고객 프로필을 기반으로 알고리즘은 콘텐츠를 보여줄 잠재적인 실행 가능한 클라이언트를 식별합니다.

광고 타겟팅

Google Ads는 유료 검색의 기술을 사용하여 클릭할 가능성이 가장 높은 사람들에게 PPC 광고를 표시합니다. 검색 엔진 회사는 AI 및 ML 개발의 선두 주자 중 하나이며 알고리즘은 지속적으로 발전하므로 시간이 지남에 따라 타겟팅이 더욱 향상됩니다.

이메일 마케팅

이메일 마케팅에서 PA의 응용 프로그램은 다양하며 캠페인의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 지능형 자동화는 버려진 장바구니 복구, 드립 마케팅, 고급 개인화, 구매 후 이메일, 새로운 도착 알림, 재고가 있는 이메일 등의 이점을 제공합니다.

제품 추천

고객 행동을 분석하면 기업이 정확한 제품 추천을 하고 고객에게 성공적으로 교차 판매 및 상향 판매할 수 있습니다.

고급 알고리즘은 반복 구매, 구매 간격, 계절적 변화, 행동 경향 및 변동 등과 같은 요소를 고려합니다. 이를 통해 고객이 특정 제품을 구매할 때와 그들이 관심을 가질 수 있는 기타 사항을 정확하게 예측할 수 있습니다.

리드 득점

리드 스코어링은 디지털 마케팅에서 PA의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다. 시장에는 기업이 사용자 행동을 추적 및 분석하고 리드가 전환할 준비가 된 시점을 식별할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 이를 통해 마케터는 적시에 적절한 제안으로 고객에게 접근하고 거래를 성사시킬 수 있습니다.

고객 세분화

예측 분석을 사용하면 다양한 특성을 기반으로 청중을 분류할 수 있습니다. 알고리즘은 고객 데이터를 처리하고 다른 방법으로는 발견하지 못한 패턴을 식별합니다. 커뮤니케이션 채널에서의 행동과 상호 참조되는 이 정보는 최고의 고객을 찾아내고, 구매자 페르소나를 개선하고, 더 나은 타겟팅을 하고, 궁극적으로 더 많은 매출을 올리는 데 도움이 될 수 있습니다.

전환 기여 모델링

마케터는 최신 PA를 활용하여 옴니채널 전략의 데이터를 사용하여 정확한 기여 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 채널 간에 전환 기여도를 분배하고 실적을 모니터링할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 효율성을 높이고 마케팅 캠페인의 ROI를 최적화할 수 있습니다.

고객 이탈 방지

이탈 또는 고객 이탈률은 방치하면 성장을 방해할 수 있기 때문에 구독 기반 비즈니스에 중요한 지표입니다. 고객 행동을 분석하면 고객이 떠나려 한다는 신호를 식별하고 모니터링할 수 있습니다. 이 정보를 활용하면 고객의 요구 사항을 더 잘 처리하고 고객을 계속 유지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

저렴한 솔루션

머신 러닝과 AI의 발전은 예측 마케팅을 민주화하고 큰 주머니를 가진 기업뿐만 아니라 중소기업도 접근할 수 있게 합니다.

우리가 나열한 응용 프로그램은 마케팅에서 예측 분석의 이점을 거의 소진하지 않았지만 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 도구 유형 중 일부를 강조합니다.

PA 솔루션은 편의성과 신뢰성을 제공하며 기술이 발전함에 따라 더 많은 기회가 열릴 수 있습니다.

예측 분석 마케팅 팁

예측 분석 마케팅을 처음 접하는 분들을 위해 기술 발전을 가속화하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 실용적인 팁을 나열했습니다.

• 결과에 인내심을 가지십시오 . 앞서 언급했듯이 예측 분석은 정확한 결과를 제공하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 더 많은 정보를 처리할수록 더 나은 기계 학습 알고리즘이 학습하고 예측이 더 직관적이고 정확해집니다. 이것은 완전히 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 원하는 것보다 더 오래 걸릴 수 있음을 의미합니다. 그러나 기다릴만한 가치가 있습니다.
• 훈련된 데이터 전문가를 고용 하십시오. 데이터 관리는 하루아침에 배울 수 있는 것이 아니며 도구를 최대한 활용하려면 숙련된 전문가와 협력해야 합니다. 그들은 데이터를 정리하고 처리하고 분석하는 방법을 알게 될 것입니다.

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• 유연한 솔루션에 투자하십시오 . 즉시 사용 가능한 솔루션이 매력적으로 보일 수 있지만 예상한 결과를 제공하지 못할 수도 있습니다. 어느 쪽이든 상당한 투자가 이루어지므로 필요에 맞게 조정할 수 있는 유연한 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다.
• 옴니채널 통합을 고려하십시오 . 예측 모델을 구축할 때 서로 다른 채널의 데이터를 통합해야 합니다. 또한 언급한 대로 고객 서비스, 영업, 재무 등과 같은 다른 부서의 데이터를 추가하는 것도 고려해야 합니다. 이렇게 하면 결과가 더 관련성이 높고 예상치 못한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 모델을 정기적으로 업데이트하십시오 . PA의 가장 큰 장점은 시장과 행동 변화를 실시간으로 모니터링할 수 있다는 것입니다. 즉, 모델을 정기적으로 업데이트하면 전략을 테스트하고 가능한 최선의 방법으로 변경 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.

또한, 이는 과거 기간의 과거 데이터만을 기반으로 전략을 수립하는 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있습니다.

• 개인화 및 개인 정보 보호 균형 . PA는 전적으로 고객 데이터에 의존하며 이를 수집하려면 사전 동의를 요청해야 합니다. 사람들은 회사만큼 개인화의 이점을 누릴 수 있지만 개인 공간을 소중히 여기며 귀하도 이를 존중해 주기를 바랍니다.

그러나 Personalization and Privacy Paradox로 알려진 것은 솔루션 없이는 교착 상태가 아닙니다. 투명한 접근 방식을 채택하고 필요한 정보만 수집하고 사이버 보안에 집중하면 귀하와 귀하의 고객 모두 만족할 것입니다.

결론

인공 지능, 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 예측 분석은 엄청난 성장을 했으며 향후 몇 년 동안 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 우리가 가정 대신 데이터에 의존하고 경쟁 시장에서 회복력을 구축할 수 있게 함으로써 마케팅에 큰 도움이 되었습니다.

지능형 솔루션을 활용하고 최신 혁신을 찾는 기술에 정통한 마케터는 경쟁에서 앞서고 수익을 개선할 가능성이 더 높습니다. 또한 고객의 마음을 위한 싸움에서 고객을 잘 알고, 고객의 니즈를 이해하고, 고객의 행동에 대응하는 기업이 한 발 앞서 나갈 수밖에 없습니다.