예측 마케팅: 당신이 알아야 할 모든 것

예측 마케팅이란 무엇입니까?

예측 마케팅은 고객 데이터를 분석하여 미래의 행동과 선호도를 예측하는 관행입니다. 이는 AI와 기계 학습을 기반으로 하며 기업이 타겟이 명확하고 관련성이 높으며 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.

예측 마케팅은 과거 데이터와 다양한 통계 알고리즘을 사용하여 미래 결과의 가능성을 식별하는 기술적 기능인 예측 인텔리전스에서 파생된 실행 가능한 통찰력으로 생각할 수 있습니다.

이 가이드에서 논의하겠지만 예측은 다양한 형태로 나타날 수도 있습니다. 어떤 고객이 구매할 가능성이 있는지, 어떤 채널에 참여할 가능성이 가장 높은지, 다음에 어떤 제품을 보고 싶은지 등을 예측할 수 있습니다.

예를 들어, Amazon, Netflix 및 기타 여러 브랜드는 대규모 데이터 세트를 분석하여 고도로 타겟팅된 예측을 생성하고 보고 싶은 제품이나 콘텐츠를 결정합니다. 사용자를 쉽게 압도할 수 있는 거대한 제품 카탈로그를 보유하고 있기 때문에 이는 그들에게 매우 중요합니다.

예측 마케팅의 6가지 이점

예측 마케팅은 고객 경험, 수익 및 유지율을 개선하려는 데이터 중심 마케팅 담당자에게 다양한 이점을 제공합니다.

1. 고객 만족도 및 참여도 향상

앞서 말했듯이 예측 마케팅은 과거 데이터를 사용하여 기존 고객이 무엇을 좋아하고, 원하고, 필요로 하는지 이해합니다. 예측 마케팅 기술은 과거 구매 내역, 검색 행동, 채널별 상호 작용 등의 데이터 포인트를 분석하여 미래에 어떤 것이 관심을 끌지 정확하게 추측할 수 있습니다.

고객에게 이는 눈에 보이는 모든 것이 귀하의 취향과 욕구와 완벽하게 일치하는 매장에 들어가는 것과 같습니다. 이러한 수준의 개인화를 통해 브랜드와의 연결을 강화하는 동시에 이해받고 가치 있는 존재라는 느낌을 받을 수 있습니다.

고객 만족은 종종 브랜드 충성도로 해석되며, 긍정적인 경험을 다른 사람들과 공유하고 향후 브랜드에 다시 참여할 가능성이 높아집니다.

2. 최적의 고객 타겟팅, 세분화 및 예산 할당

많은 기업이 "뉴욕의 20~30세 여성"과 같이 대상 고객에 대해 대략적인 아이디어를 갖고 있지만 이 접근 방식은 매우 광범위하며 각 고객의 선호도와 행동의 고유한 차이를 고려하지 않습니다.

예측 마케팅은 여기에서 많은 추측을 배제하고 진정한 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터를 심층적으로 분석하고 이해함으로써 예측 알고리즘을 통해 기업은 구매 내역, 인구 통계, 위치와 같은 고전적인 특성뿐만 아니라 구매 가능성, 예상 지출, 할인 선호도 등을 기반으로 각 고객을 정확하게 타겟팅할 수 있습니다.

3. 더 높은 전환율

타겟 접근 방식을 사용하면 고객이 실제로 중요한 메시지와 제품 추천을 볼 수 있으므로 구매 가능성이 높아집니다.

예를 들어, 누군가 귀하의 웹사이트에서 스포츠 장비를 자주 탐색하는 경우 예측 마케팅은 최신 스포츠 장비에 대한 광고, 웹사이트 콘텐츠 또는 이메일을 표시하도록 제안합니다.

그러나 그것은 단지 관련성이 있다는 것에 관한 것이 아닙니다. 타이밍도 중요합니다. 예측 마케팅은 고객에게 다가갈 최적의 시간을 파악하는 데 도움이 됩니다 . 어쩌면 일부 고객은 아침에 가장 먼저 이메일을 확인하는 반면, 다른 고객은 밤 늦게 온라인으로 쇼핑할 가능성이 더 높습니다. 데이터를 사용하여 이러한 습관을 이해함으로써 예측 마케팅은 메시지가 적절한 순간에 고객에게 전달되도록 보장합니다.

4. 더욱 스마트해진 할인 캠페인

앞서 언급했듯이 많은 전자상거래 상점에서는 고객의 구매를 유도하기 위해 지속적으로 할인을 실시합니다. 그러나 이는 이익 마진을 잠식할 수 있습니다.

예측 마케팅을 사용하면 의도가 가장 높은(예: 구매 가능성이 높은) 사용자를 타겟팅할 수 있으므로 고객이 어차피 구매할 가능성이 높기 때문에 할인을 낭비하는 대신 이러한 고객에게 정상 가격으로 제품을 홍보할 수 있습니다. 반면, 예측 세분화를 사용하면 할인 선호도가 높은 고객을 타겟팅할 수도 있습니다.

이 두 가지 전략 모두 이익 마진을 보호하고 할인과 관련하여 현명한 마케팅 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

5. 수익, AOV, LTV 증가

예측 마케팅을 사용하면 장기적인 관계를 육성하고 수익, AOV(평균 주문 가치), LTV(고객 생애 가치)와 같은 주요 지표를 높일 수 있습니다.

예를 들어 Insider의 AI 기반 Smart Recommender는 각 고객의 고유한 요구 사항과 관심 사항에 따라 다양한 제품을 보여줄 수 있습니다. 즉, 고객의 과거 행동 데이터를 활용하여 고객이 미래에 어떤 제품을 보고 싶은지 결정할 수 있습니다.

Insider에는 또한 더 나은 전환율을 위해 가장 인기 있는 품목, 최고 판매자, 사용자 기반, 최고 할인 품목, 신상품 및 인기 품목 알고리즘 을 테스트하여 최상의 추천 전략을 자동으로 감지 할 수 있는 자동화된 추천 알고리즘(Chef라고 함)이 있습니다.

6. 적극적인 마케팅 전략

전통적으로 마케팅은 매출 감소를 인지한 후 쿠폰을 보내거나 광고 캠페인이 목표에 미치지 못한다는 사실을 깨닫고 광고 캠페인을 변경하는 등 반응에 관한 것이었습니다.

그러나 예측 마케팅은 대본을 뒤집습니다. 예측 인텔리전스는 신호를 기다린 후 응답하는 대신 데이터와 분석을 사용하여 고객이 미래에 원하거나 필요로 할 것이 무엇인지 예측합니다 . 이런 식으로 당신은 항상 한 발 앞서 있습니다.

예를 들어, 예측 분석을 통해 특정 유형의 제품이 인기를 얻고 있는 것으로 나타나면 해당 추세가 최고조에 달하기 전에 마케팅을 강화할 수 있습니다. 또는 데이터를 통해 고객이 귀하의 브랜드에 대한 관심을 잃을 수 있음을 암시하는 경우 고객이 다른 곳을 찾기 시작하기 전에 개인화된 제안으로 고객의 관심을 다시 끌 수 있습니다.

예측 마케팅은 어떻게 작동하나요?

정확한 데이터는 예측 마케팅의 핵심입니다. 더 많이 가질수록 좋습니다. AI 및 기계 학습 도구는 다양한 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 이 데이터를 분석하여 미래의 고객 행동과 선호도를 예측합니다.

이 프로세스는 데이터 과학과 마케팅 노하우를 결합하여 고객이 다음에 무엇을 할지, 구매할 가능성이 있는지, 언제 구매할지, 특정 채널에 참여할 가능성이 어느 정도인지에 대해 정보를 바탕으로 추측합니다.

많은 브랜드가 이를 수행하는 데 필요한 데이터를 보유하고 있지만 분석 소프트웨어, 이메일 마케팅 플랫폼, 충성도 도구, 고객 서비스 솔루션, 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 도구 등과 같이 단절된 시스템에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 이로 인해 마케팅 담당자가 고객을 명확하게 이해하지 못하고 정확한 예측을 방해하는 데이터 사일로가 생성됩니다.

그렇기 때문에 Insider와 같은 우수한 고객 데이터 플랫폼(CDP)이 정확한 예측을 하는 데 매우 중요합니다. CDP는 다양한 소스의 고객 데이터를 하나의 편리한 데이터베이스로 통합합니다. 이는 고객 데이터를 저장하고 분석하는 중앙 허브 역할을 할 수 있음을 의미합니다.

또한 당사 플랫폼의 AI 기반 의도 엔진은 이 통합 데이터를 분석하여 각 고객의 구매 가능성, 특정 채널에 참여할 가능성, 할인 선호도 등에 대한 정확한 예측을 제시할 수 있습니다 .

또한 아래와 같이 모든 종류의 유용한 통계 및 지표가 포함된 전용 예측 마케팅 분석 대시보드도 제공됩니다.

예측 마케팅 전략의 예

아래에서는 Insider의 예측 마케팅 기능이 작업 흐름과 주요 비즈니스 지표에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

1. 맞춤형 상품 추천

앞서 언급했듯이 개인화된 제품 추천은 구매 내역, 온라인 검색 패턴 등 고객의 고유한 선호도와 과거 행동을 기반으로 고객을 위한 맞춤형 제안입니다.

이는 전환과 수익에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 Philips는 Insider의 AI 기반 제품 추천을 사용하여 모바일 전환율을 40.1% 향상하고 €20,000 이상의 추가 수익을 창출했습니다.

또한 Insider를 사용하면 이러한 권장 사항이 귀하의 웹사이트에만 국한되지 않습니다. 이메일, SMS, WhatsApp 등의 메시징 채널로 확장하여 전반적으로 일관된 경험을 보장할 수 있습니다.

관심이 있으시면 제품 추천 엔진 가이드에서 이 주제를 더 자세히 살펴보세요.

2. 세분화

Insider의 플랫폼은 강력한 세분화 기능을 제공하므로 마케팅 팀은 특성, 행동, 선호도, 인구통계 등을 포함한 120개 이상의 속성을 기반으로 고도로 타겟팅된 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

또한 Insider의 AI 기반 예측 엔진을 사용하면 다음과 같은 미래 예측 행동을 기반으로 고객을 분류하고 타겟팅할 수 있습니다.

• 구매 가능성.
• 고객 라이프사이클 상태.
• 속성 또는 할인 유사성.
• 특정 채널에 참여할 가능성.

이러한 예측 잠재고객은 보다 정확한 고객 타겟팅을 위한 수많은 기회를 열어줍니다. 예를 들어 다음과 같은 사용자를 분류할 수 있습니다.

• 구매 가능성이 높고 최근에 모바일 앱을 열었습니다.
• 할인 선호도가 높고 구매하지 않고 특정 상품 페이지를 방문했습니다.
• 특정 채널에서 귀하의 브랜드와 소통할 가능성이 높고 특정 제품 속성에 대한 선호도가 높습니다.

3. 고객 여정 구축 및 최적화

제품 발견 및 세분화 외에도 예측 마케팅은 관련성이 높고 일관된 고객 여정을 구축하는 데에도 적합합니다.

특히 두 가지 예측 기능인 차세대 채널 예측과 STO(전송 시간 최적화)를 사용하면 각 메시지를 정확한 정밀도로 전달하는 데 도움이 됩니다.

차선책 채널 예측은 각 고객에게 연락할 수 있는 최고의 접점을 찾는 것입니다. 이 기능 분석은 과거 행동을 분석하고 이메일, 푸시 알림, SMS, WhatsApp 등 각 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 채널을 자동으로 사용합니다.

STO는 고객이 다양한 채널에서 가장 활동적이고 반응이 빠른 시기를 분석하고 이에 따라 메시지를 예약합니다. 예를 들어, 데이터에 따르면 고객이 저녁에 이메일을 자주 확인하는 것으로 나타나면 STO는 해당 시간에 바로 이메일이 받은 편지함에 도착하는지 확인합니다. 이렇게 하면 메시지를 볼 수 있을 뿐만 아니라 조치도 취할 가능성이 높아집니다.

이 두 기능 모두 여정의 각 단계가 콘텐츠 측면뿐만 아니라 적절한 채널과 적시에 맞춤화되도록 보장합니다. 또한 다양한 채널을 수동으로 A/B 테스트하고 최상의 채널을 결정하기 위해 시간을 보낼 필요가 없으므로 시간과 노력이 많이 절약됩니다.

예측 마케팅의 실제 사례: 3가지 실제 사례 연구

이제 예측 마케팅이 어떻게 작동하고 어디에 적용할 수 있는지 알았으니 이제 예측 마케팅의 효과에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다. 아래 세 회사는 방금 살펴본 다양한 유형의 전략(제품 추천, 고객 여정 구축, 세분화)을 사용했습니다.

#1 아디다스

코로나19 봉쇄 기간 동안 온라인 트래픽이 급증하자 Adidas는 방문자의 참여를 더욱 효과적으로 유도하고 유지하기 위해 노력했습니다. 특히 전환율을 높이기 위해 웹사이트 방문자가 어떤 제품을 보고 싶어하는지 더 잘 예측하고 싶었습니다.

이것이 바로 그들이 Insider의 AI 기반 Smart Recommender 및 Category Optimizer를 선택한 이유입니다. 이러한 도구를 사용한 지 단 한 달 만에 Adidas는 평균 주문 금액(AOV)이 259% 증가하고 전환율이 13% 증가하는 것을 목격했습니다 .

Adidas 성공의 또 다른 열쇠는 타겟 마케팅 캠페인과 개인화된 쿠폰 코드의 전략적 사용으로 신규 고객과 재방문 고객의 온라인 쇼핑 경험을 향상시켰습니다.

예를 들어, Insider의 웹 제품군을 사용하면 다양한 고객 부문에 대해 고유한 쿠폰 변형을 생성할 수 있었고, 그 결과 신규 사용자의 AOV가 크게 증가하고 재방문 사용자의 전환율이 눈에 띄게 증가했습니다.

마지막으로 Adidas는 카테고리 최적화 도구를 활용하여 모바일 사용자 경험을 최적화하여 모바일 전환율을 50.3% 증가 시켰습니다.

Adidas의 접근 방식에 대해 더 자세히 알아보려면 전체 사례 연구를 확인하세요.

2위 유나이티드 컬러스 오브 베네통

장바구니 포기 및 더 많은 가입 요구와 같은 문제에 직면한 United Colors of Benetton은 Insider의 AI 기반 고객 여정 구축 도구인 Architect를 선택했습니다.

이 도구를 통해 다양한 사용 사례에 맞는 맞춤형 고객 여정을 만들 수 있었습니다.

예를 들어, 장바구니 이탈을 줄이기 위해 Benetton은 3단계 웹 푸시 알림 전략을 구현했습니다. 이 접근 방식에는 장바구니에 상품을 남겨둔 고객을 대상으로 새로운 도착에 대한 시기적절한 알림과 개인화된 메시지, 필요한 경우 쿠폰 코드가 포함되었습니다. 이 방법은 업계 평균보다 7배 높은 4.8%의 전환율을 달성했습니다.

신규 사용자 가입 증가 측면에서 Benetton은 웹 푸시 여정 흐름을 만들어 가입률 5.7%를 달성했습니다. 이는 업계 표준보다 10배 높은 수치입니다. 예측 마케팅을 통해 촉진된 이러한 전략은 Benetton의 초기 문제를 해결했을 뿐만 아니라 점진적인 수익과 사용자 기반의 상당한 증가로 이어졌습니다.

전반적으로 Architect를 통해 브랜드는 개인화된 고객 여정을 만들 수 있었고, 전환율이 7배 증가하고 신규 고객 확보가 10배 증가했습니다 . 당사 웹사이트에서 전체 사례 연구를 확인하실 수 있습니다.

3위 피에르 가르뎅

Pierre Cardin은 고객 확보 비용이 증가하는 문제에 직면했을 때 Insider의 PAA(Predictive Ad Audiences)를 선택했습니다. Insider의 AI 지원 기술을 사용하여 Pierre Cardin은 사용자 행동과 예측 데이터에 초점을 맞춰 잠재 고객을 보다 효과적으로 분류할 수 있었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 실제 구매 의향을 보인 고객을 타겟팅할 수 있었고 광고 지출을 크게 최적화할 수 있었습니다.

결과는 놀라웠습니다. Pierre Cardin은 전환율이 445 % 증가하고 ROAS(광고 투자수익)가 164.83% 증가했습니다.

더욱 큰 영향을 미친 것은 획득당 비용(CPA)이 67.95% 감소한 것입니다. Insider의 전문 지식과 예측 기술을 활용함으로써 Pierre Cardin은 ROAS 증가라는 목표를 달성했을 뿐만 아니라 광고 비용을 크게 절감했는데, 이는 브랜드에 놀랍고도 매우 유익한 결과였습니다.

전체 사례 연구에서 Insider의 예측 세분화를 어떻게 활용했는지 자세히 알아볼 수 있습니다.

Insider의 AI 기반 의도 엔진을 사용하여 고객 행동을 정확하게 예측합니다.

Insider의 AI 기반 의도 엔진, 제품 추천 및 여정 조정 기능은 고객 행동을 정확하게 예측하고 이에 맞춰 마케팅 전략을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

당사의 기업 마케팅 플랫폼을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

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