예측 모델링을 사용하여 2020년 마케팅 전략 계획하기

이 더운 여름 동안 모든 것이 느리게 보일 수 있지만, 8주만 있으면 가을이 올 것이고, 그 다음에는 휴일이 지나고 새로운 해가 될 것입니다.

지금은 2019년 1~2분기 동안 수집한 데이터를 사용하여 2020년 마케팅 전략을 수립하기에 좋은 시기입니다. 기존 마케팅 활동에서 수집된 풍부한 데이터는 과거에 효과가 있었던 것을 이해하는 데 도움이 될 수 있지만 그렇지 않습니다. 필연적으로 미래에 무엇을 할 것인지 예측하는 데 도움이 됩니다.

바로 예측 모델링이 필요한 부분입니다. 예측 모델링은 과거 데이터와 확률을 사용하여 결과를 예측합니다. Keen Decision Systems와 같은 플랫폼은 마케팅 담당자가 전체 고객 여정을 기반으로 다음 단계를 계획하는 데 도움이 되는 실시간 분석 및 데이터 모델링을 제공합니다.

Keen Decision Systems 와 공동으로 제작한 콘텐츠 입니다.

올바른 마케팅 결정 내리기

ClickZ와 Keen의 공동 연구에서 예측 모델링을 사용하는 마케터의 58%는 10-25%의 증가를 경험한 반면, 다른 19%는 50% 이상의 증가를 경험했습니다.

분석 및 마케팅 플랫폼은 데이터 수집, 분류 및 보고에 도움이 되지만 이것이 예측 가능합니까? 설문에 응한 마케터의 거의 절반이 이 질문에 "아니오"라고 대답했습니다.

문제는 캠페인(및 기타) 데이터가 보고 및 분석에 매우 유용할 수 있지만 일반적으로 성장을 주도하기 위해 투자를 최적화하는 방법에 대한 향후 방향을 제공하는 데 사용되지 않는다는 것입니다.

스프레드시트 또는 정적 보고서에 갇힌 데이터는 실행할 수 없습니다. 이것은 내년 마케팅 계획을 세울 때 느리거나 잘못된 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

내년 계획을 시작할 때 단순히 과거에 효과가 있었던 것을 이해하는 것보다 다음에 무엇을 해야 하는지 아는 것이 훨씬 더 가치가 있습니다.

예측 모델링이 소급 분석보다 계획에 더 나은 이유

오늘날의 마케터에게 있어 해결해야 할 가장 중요한 문제는 마케팅 투자의 재정적 결과를 알고 수량화 가능하고 예측 가능한 방식으로 이러한 결과를 입증할 수 있는 것입니다.

그 포괄적인 목표 내에서 마케터는 다음을 살펴보아야 합니다.

• 채널 전반에 걸친 고객 여정 및 전환에서 특정 역할의 역할
• 미디어 투자 최적화 및 각 이니셔티브의 점진적 상승도 파악
• 신속하게 실행하고 성과를 평가하는 방법

Keen/ClickZ 설문 조사 응답자의 거의 80%가 느리거나 부정확한 의사 결정으로 인해 기회를 놓쳤다고 느꼈다는 사실에서 알 수 있듯이 현재의 소급 분석 모델에서는 이러한 요구가 충족되지 않습니다.

기존의 보고 방법은 모든 채널을 포괄할 수 없는 선형 기여 접근 방식(예: 온라인 비디오 대 매장 수준 프로그래밍)을 사용하기 때문에 세 가지 비즈니스 요구 사항에 대한 깊은 이해를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 검색과 같은 마지막 클릭 미디어 채널과 측정 가능한 단기적 영향이 있는 거래 활동에 대부분 또는 전체 기여도를 부여하는 경향이 있습니다. 이 두 가지 모두 이야기의 일부만을 전달합니다.

예측 모델링은 또한 모든 미디어 유형에서 성공을 이끄는 공통 주제를 살펴봄으로써 창의적인 최적화에 도움이 됩니다.

진입장벽

응답자의 70% 이상이 마케팅 성과를 이해하기 위해 분석 플랫폼을 사용한다고 밝혔습니다. 분석 도구는 역사적으로 초점이 맞춰져 있기 때문에 신뢰할 수 있는 계획 작업에 실패합니다.

설문 조사 응답자의 3분의 2는 어떤 형태의 예측 모델링도 전혀 사용하지 않는다고 말했습니다. 그렇게 하는 사람들에게는 특정 산업이 다른 산업보다 더 눈에 띕니다. 즉, 기술, 의료 및 통신/미디어입니다.

현재 응답자들 사이에는 예측 모델링 기술에 대한 투자 의향이 광범위하게 부족하며, 현재 모델링을 사용하지 않는 대부분의 회사는 미래에 사용할(또는 사용할 계획이 없음) 확신이 없음을 나타냅니다. 전혀).

사용에 대한 주요 장벽은 고위 경영진 사이의 자신감 부족으로 나타났습니다. 예측 모델링이 현재 필수적이라고 응답한 사람은 18%에 불과했고 미래에는 필수가 될 것이라고 응답한 사람은 약 33%였습니다.

효과적인 모델링을 위해서는 마케팅, 영업, 제품 및 재무 팀의 데이터를 통합해야 합니다. 그러나 응답자의 74%는 모든 부서에서 예측 모델링을 통합하지 않았다고 말했습니다.

회사는 전체 조직에 걸쳐 부서 간 참여를 적용해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터의 예측 가치가 감소합니다.

투자로서의 예측 모델링

설문 응답자의 80%가 예측 분석을 구현하기 위한 주요 판매 포인트는 ROI를 높이는 것입니다. 현재 예측 모델링에 투자하고 그들의 성공을 추적하는 회사 중 58 %는 투자 수익 (ROI)에 10~25%의 향상을보고 19 %는 50 % 이상 향상을 보았다.

예측 모델링을 활용하는 회사는 마케팅 에코시스템의 여러 영역에 걸쳐 영향을 받습니다. 목표 고객을 더 잘 이해하고(71%), 고객 여정에 따른 모든 접점을 최적화하고(53%), 창의적 성과를 개선(44%)하는 데 도움이 됩니다.

예측 모델은 과거 데이터를 넘어선 다양한 데이터 세트를 활용합니다. Keen은 데이터 품질을 완화하고 판매 및 재무 데이터의 계층을 완화하기 위해 통계적 사전 정보 기반을 사용하여 미래 결과를 결정합니다.

예측 모델링은 또한 기업이 응답자의 주요 관심사인 엄청난 양의 데이터를 종합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 38%는 현재 측정 솔루션이 데이터 규모를 지원하지 않는다고 답했습니다. 이는 기업이 정보에 입각한 시기적절한 결정을 내리는 것을 방지할 수 있으며 이는 기회 상실과 동일합니다.

예측 모델링을 통해 실시간 데이터 분석이 가능하기 때문에 기업은 현재 데이터를 사용하여 신속하게 조치를 취하여 미래 이니셔티브를 계획할 수 있습니다.

예측 모델링과 이것이 2020년 계획 주기에 제공할 수 있는 것에 대한 자세한 내용은 ClickZ 및 Keen의 보고서 " 예측 모델링의 대상, 이유 및 방법 — 다른 마테크가 정말로 필요합니까? "