개인화 마케팅이란 무엇이며 머신 러닝이 효과적인 도구인 이유는 무엇입니까?

디지털 마케팅의 세계가 점점 더 경쟁적으로 성장함에 따라 기업은 눈에 띄는 경험을 제공하기 위해 기본적인 고객 기대치를 충족하는 것 이상을 해야 합니다. 그리고 개인화된 마케팅이 바로 그 일을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 개인화 마케팅이란 무엇입니까? 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

진정으로 개인화된 마케팅은 있으면 좋은 것이 아니라 필수가 되었습니다. 고객은 이미 마케팅 이메일 상단에 자신의 이름이 표시되는 등 어느 정도의 커스터마이징을 기대하기 때문입니다. 이제 그들은 선호도에 따라 콘텐츠를 자동으로 표시하는 웹 페이지나 근처 상점의 특별 행사를 위한 위치 기반 광고와 같은 다음 단계를 찾고 있습니다.

다행스럽게도 기술은 자동화와 기계 학습을 통해 진정으로 개인화된 마케팅 콘텐츠를 더 쉽게 제공할 수 있게 해줍니다. 이것이 귀하의 비즈니스에 어떤 의미가 있는지 살펴보겠습니다.

개인화 마케팅이란?

개인화 마케팅은 수집한 데이터를 기반으로 특정 고객에게 콘텐츠를 타겟팅하는 방식입니다. 여기에는 관심사, 선호도 및 행동이 포함됩니다. 회사는 이 데이터를 사용하여 이메일, 광고 또는 기타 플랫폼을 통해 고객에게 제공되는 고도로 맞춤화된 콘텐츠를 만듭니다. 예를 들어, VWO Personalize를 사용하면 특정 청중을 위해 맞춤 제작되고 적시에 트리거되는 수천 개의 고유한 여정을 제공할 수 있습니다. 탐색하고 싶다면 무료 평가판을 사용할 수 있습니다.

고객 데이터는 자동화된 도구와 스마트 알고리즘을 사용하여 수집되며, 여기에 기계 학습이 도입됩니다. 일반적으로 코드가 웹사이트에 추가되어 기계가 클릭, 현장에 머문 시간, 구매 내역과 같은 귀중한 데이터를 캡처할 수 있습니다. 올바른 기술을 사용하면 여러 채널의 고객 상호 작용에서 데이터를 수집할 수도 있습니다.

데이터 수집에는 연령, 성별, 위치 및 재정 상태와 같은 고객 인구 통계에 대한 정보 수집도 포함됩니다. 관련 데이터를 모두 수집하면 알고리즘이 이를 분석하고 어떤 고객이 어떤 콘텐츠를 받아야 하는지 식별합니다.

목표는 각 고객에게 고유하게 느껴지는 훌륭한 경험을 만드는 것입니다. 이는 적절한 메시지로 적절한 사람에게 적절한 시점에 도달하는 것을 의미합니다. 생각한다:

• 맞춤 이메일("고객님께" 대신 이름을 삽입하는 것만 의미하지 않음)
• 타겟 할인
• 제품 추천
• 생일 제안
• 충성 고객을 위한 보상

개인화 마케팅의 장점

개인화는 마케팅 전략에 중요한 인적 요소를 제공합니다(모든 사람이 그것이 기계에 의해 수행된다는 것을 알고 있더라도). 브랜드가 그들이 원하는 것을 찾기 위해 노력했기 때문에 잠재 고객이 가치 있다고 느끼게 만듭니다.

고객의 행복은 충성도를 높입니다. 이는 획득 비용에 긍정적인 영향을 미칩니다(보통 고객을 유지하는 것이 더 저렴합니다). 충성스러운 후원자는 다른 사람들에게도 당신을 추천할 것입니다. 이것은 차례로 귀하의 평판을 높이고 더 많은 비즈니스를 유치합니다.

또한 맞춤형 추천을 통해 고객이 기존 광고보다 더 많은 비용을 지출하도록 유도하므로 개인화된 마케팅을 통해 ROI를 개선할 수 있습니다. 한 설문 조사에 따르면 소비자의 91%가 자신을 기억하고 관련 제안 및 권장 사항을 제공하는 브랜드와 함께 쇼핑할 가능성이 더 높습니다.

한편, 미국 마케터의 63%는 개인화의 주요 이점으로 전환율 증가를 보고 있습니다. 따라서 전환 및 수익에 대해 걱정하고 "SEO 결과를 확인하는 데 얼마나 걸립니까?"라고 묻는다면 마케팅 노력을 개인화에 투자할 가치가 있습니다.

개인화 마케팅의 과제

개인화된 마케팅은 공원에서 산책하는 것이 아닙니다. 우선, 고객의 선호도와 행동을 추적 및 분석하여 고객이 실망하지 않도록 해야 합니다. 탐색해야 할 데이터 개인 정보 보호법도 있습니다.

또 다른 문제는 고객이 원하는 것을 정확하게 예측하기 위해 많은 데이터를 수집해야 한다는 것입니다. 이는 연령, 성별 및 위치와 같은 항목을 기반으로 고객을 분류하는 것 외에 추가됩니다. 그리고 어떤 것이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없는지 알아보기 위해 실험을 수행하고 싶을 것입니다. 대규모로 이 작업을 수행하려면 시간이 많이 걸립니다.

Apache Hadoop과 같은 도구를 사용하여 대량의 빅 데이터를 처리하고 저장하더라도(Hadoop 소프트웨어에 대한 이 Databricks 기사 읽기) 모든 고객에 대해 개인화된 이메일이나 광고를 수동으로 생성하는 것은 불가능합니다. 바로 여기에서 머신러닝이 등장합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝(ML)은 머신이 데이터에서 지속적으로 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 데이터 간의 추세와 관계를 식별하고, 결과를 사용하여 특정 결과를 제공할 가능성이 가장 높은 작업이나 경험을 예측합니다.

기계는 더 많은 데이터를 흡수할수록 더 똑똑해집니다. 잠시 후, 그들은 인간의 개입 없이 스스로 결정을 내리고 행동을 조정할 수 있게 됩니다.

너무 미래 지향적으로 들릴지 모르지만 우리 모두는 일상 생활에서 기계 학습을 경험합니다. 소매 웹사이트에서 항목을 탐색하는 경우 소셜 미디어 피드에 광고되는 항목을 볼 수 있습니다. WhatsApp에 메시지를 입력하면 이전 메시지 내용을 기반으로 추천 단어가 나타납니다. Amazon 또는 Netflix에 로그인하면 선호도에 맞는 추천 항목이 표시됩니다.

마케팅에서 어떻게 사용됩니까?

개인화 마케팅에서 ML은 대상 소비자의 관심을 끄는 콘텐츠, 키워드 및 구문 유형을 분석하는 데 사용됩니다. 그들에게 중요한 것이 무엇인지 발견했다면 관련 콘텐츠나 인포그래픽을 만들 수 있습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 기계는 특정 목표를 달성하는 데 가장 효과적인 콘텐츠를 학습합니다.

다음은 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 기술입니다.

회귀 분석

이것은 둘 이상의 변수 사이의 관계를 조사할 수 있는 통계적 방법입니다. 회귀 방정식은 특정 페이지의 클릭 수와 전환 수 사이의 명확한 관계를 나타낼 수 있으므로 선형 회귀를 사용하여 전환으로 이어질 가능성이 가장 높은 페이지를 파악할 수 있습니다. 로지스틱 회귀는 장바구니 포기를 처리하기 위해 개인화된 후속 조치를 결정하는 데 도움이 되는 과거 쇼핑 행동 데이터를 분석하는 데 사용됩니다.

클러스터링 알고리즘

이러한 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하고 공유 특성 및 품질에 따라 그룹으로 분리하고 클러스터에 할당하여 고객을 세그먼트로 그룹화하는 데 도움이 됩니다.

추천 엔진 개발 및 소셜 미디어 분석에 적용할 수 있습니다. 아이디어는 사람들 사이에 연결이 존재하는 경우 공통적인 기본 설정이 있는 경우가 많으므로 특정 Facebook 페이지의 팔로워가 유사한 광고에 대해 긍정적으로 반응할 것이라고 확신할 수 있다는 것입니다.

연결 규칙

연관 규칙은 거대한 데이터베이스에서 서로 다른 변수 간의 흥미로운 관계를 보여주며 추천 엔진을 구축하는 데 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, Amazon에서 새 휴대폰을 구입하는 경우 적합한 휴대폰 케이스에 대한 권장 사항이 표시될 수 있습니다. 이것은 다른 고객이 두 항목을 함께 구입하고 컴퓨터가 이것이 인기 있는 작업임을 알게 되었다는 사실을 기반으로 합니다.

마르코프 사슬

이 방법은 사용자의 실시간 웹사이트 행동을 분석하고 이를 기반으로 탐색 예측을 하는 것과 같은 확률을 모델링하는 데 사용됩니다. 컴퓨터는 대부분의 방문자가 페이지 중앙에 있을 때 CTA 버튼을 클릭하는 것을 감지할 수 있으므로 웹 디자이너는 향후 모든 페이지를 그런 방식으로 설정해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

머신 러닝이 개인화된 마케팅에 효과적인 이유는 무엇입니까?

대규모 개인화

기계 학습 도구는 인간보다 훨씬 빠르게 고객의 선호도를 학습합니다. 그들은 엄청난 양의 데이터를 거의 즉시 처리하고 이를 기반으로 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 기계는 누군가 장바구니를 포기한 때를 알고 자동으로 개인화된 후속 이메일을 생성합니다. 메시지에 구매자의 이름이 포함되어 있고 반품할 인센티브를 제공하는 다음 예를 살펴보세요.

더 깊은 통찰력

ML은 청중을 더 깊이 이해하는 데 유용합니다. 기계는 웹사이트 방문자가 카테고리별로 항목을 정렬할 수 있는 필터와 마우스 움직임, 스크롤 및 페이지당 소요 시간을 모니터링하는 심층 행동 추적을 통해 학습할 수 있습니다. Google의 딥 러닝 기술을 통해 개별 사용자에게 추천 검색어를 제공할 수 있습니다.

또한 컴퓨터가 사람처럼 말과 텍스트를 이해하는 방법을 배우는 자연어 처리(NLP)와 기계가 참가자의 태도가 긍정적인지 부정적인지 구분할 수 있는 감정 분석을 사용하여 상호 작용을 분석할 수 있습니다. 두 기술 모두 마케터가 고객이 불만을 가질 때 깨닫거나 상향 판매할 이상적인 기회를 찾는 데 도움이 됩니다.

조정 가능한 작업

머신 러닝을 통해 컴퓨터는 지속적으로 지식을 개발하고 데이터를 분석할 수 있으므로 진화하는 고객 특성과 행동을 고려할 수 있습니다.

고객이 오랫동안 당신과 함께했다면 그들의 취향과 상황이 바뀔 수 있습니다. 머신 러닝은 도구가 최신 기본 설정에 맞게 콘텐츠를 조정하고 수정할 수 있으므로 이에 대비하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 Salesforce에는 Einstein이라는 AI가 있습니다. 이 AI는 모든 고객 상호 작용과 수신하는 추가 데이터로 모델링을 조정할 수 있습니다.

개인화된 마케팅에서 머신 러닝을 사용하기 위한 모범 사례

전 세계 B2B 전문가의 93%는 웹사이트의 개인화 노력이 수익 성장에 기여했다고 믿습니다. 그러나 기계 학습이 이러한 노력을 가장 효과적으로 증대시키도록 어떻게 보장할 수 있습니까? 다음은 올바른 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.

고객을 최우선으로

당연한 말처럼 들리지만 항상 고객 경험을 최우선으로 생각해야 합니다. 새로운 기술에 너무 몰두하여 그것을 사용하는 이유를 잊어버리지 마십시오. 개인화된 이메일보다 실시간 전화 통화가 더 나은 상황(예: 문제 또는 실수에 대해 고객에게 보상하는 경우)이 있는 경우 이를 처리하십시오.

또한 ML을 사용하여 챗봇 및 음성 활성화 검색과 같은 옵션으로 고객 지원 경험을 강화할 수 있습니다.

타이밍이 관건

개인화 마케팅은 메시지 내용을 맞춤화하는 것만이 아닙니다. 수신자가 완전히 참여하려면 적절한 타이밍이 중요합니다. 모든 고객은 고유하며 하루 중 같은 시간에 이메일을 확인하거나 소셜 미디어를 검색하지 않습니다. 기계 학습을 사용하면 "지능형 전달"이라고 하는 이전 동작을 기반으로 전송/표시 시간을 사용자 지정할 수 있습니다.

A/B 테스트 사용

A/B 테스트는 디지털 자산의 원본 버전을 하나 이상의 변형과 비교하고 정의된 목표에 대한 차이를 측정합니다. 버전 간에 트래픽을 균일하게 분할하여 어떤 버전이 더 나은지 결정합니다. 즉, 트래픽의 상당 부분이 실적이 저조한 대안 페이지로 전송됩니다.

실험 시간 창에서 전환을 최대화하기 위해 VWO는 MAB(multi-armed bandit) 테스트를 제공합니다. MAB 알고리즘은 트래픽을 동적으로 할당합니다. 즉, 테스트 중에 얻은 데이터를 기반으로 성능이 우수한 변형을 지속적으로 식별하고 대부분의 트래픽을 이 우승 변형으로 실시간으로 동적으로 라우팅합니다.

따라서 최적화 기간이 짧고 통계적 유의성을 기다릴 시간이 충분하지 않은 경우 이 기계 학습 기반 테스트를 선택하여 전환을 극대화할 수 있습니다. 이에 대해 자세히 알아보려면 VWO 무료 평가판을 사용하거나 MAB 전문가에게 데모를 요청하십시오.

웹사이트 개인화

팝업 광고 또는 이메일을 개인화할 뿐만 아니라 특정 고객에 맞게 웹 페이지와 앱을 조정할 수 있습니다. 누군가가 사이트나 앱을 탐색할 때 그들이 보는 콘텐츠는 성별, 위치, 신규 고객 여부 등을 기반으로 개인화될 수 있습니다. 다시 말하지만, Amazon과 Netflix가 특히 좋습니다. 무료 평가판을 통해 VWO Personalize가 이 문제에 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

옴니채널 접근 방식

고객은 당시 자신에게 가장 편리한 채널을 사용하기를 원하므로 모든 채널에 개인화가 확장되도록 하십시오. 기능 테스트 도구를 사용하여 웹사이트와 앱이 의도한 대로 작동하고 올바른 메시지가 올바른 사용자에게 전달되는지 확인할 수 있습니다.

채널이 많을수록 더 많은 데이터가 있습니다! 또한 pandas DataFrames를 사용하여 다른 데이터베이스 및 데이터 형식에서 데이터를 로드하여 데이터 프레임 내에서 전체 보기 및 세그먼트 레코드를 얻을 수 있습니다. (pandas DataFrame 구조에 대한 이 Databricks 기사 읽기).

테이크아웃

사람들이 점점 더 다양한 채널에서 쏟아지는 마케팅 메시지의 폭격을 받고 있으므로 진정으로 관련성이 높은 콘텐츠로 소음을 차단해야 합니다. 기계 학습을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대규모로 마케팅 메시지 개인화
• 데이터 수집 프로세스를 보다 효율적으로 만듭니다.
• 메시지를 실험하여 전환 유도

그러나 마케팅 팀은 자신의 직업을 두려워할 필요가 없습니다. 기계는 아직 창의적인 지능이나 의식을 표시할 수 없습니다. 따라서 똑똑한 마케터는 AI와 인간의 입력을 결합하여 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

이 가이드가 "맞춤형 마케팅이란 무엇입니까?"라는 질문에 대한 명확한 답을 제공했으면 합니다. 이제 개인화된 마케팅을 사용하여 비즈니스를 강화하는 데 자신감이 생겼습니다.