DATA를 기반으로 하는 마케팅 전략

통합된 경험 설계를 통해 고객의 만족도가 향상

데이터 중심의 마케팅은 고객의 행동 및 선호도에 기반하여 개별적인 맞춤형 경험을 제공함으로써 고객 관계를 개선하고 매출을 증가시키는 전략과 과학입니다. 이를 위해 고객 관련 데이터를 수집, 분석하여 고객의 Bedpersona(구매자 프로필)를 이해하고 이를 활용하여 효율적인 마케팅 전략을 구축합니다.

온라인 소매점에서는 예를 들어, 고객의 이전 구매 이력, 검색 행동, 사이트 방문 기록 등을 분석하여 해당 고객에게 맞춤형 추천 상품을 제공합니다. 또한, 이전에 관심을 보였던 상품에 대한 광고를 고객이 방문하는 다른 사이트에도 표시하여 재마케팅을 실시할 수 있습니다.

그러나 데이터베이스 마케팅은 리타겟팅이나 재마케팅에만 그치지 않습니다. 고객 만족도를 높이고 전환율을 증가시키기 위해 고객 경험을 종합적으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 이는 마케팅 팀과 영업 팀의 긴밀한 협업을 필요로 합니다. 마케팅 팀은 고객 데이터를 분석하여 효과적인 전략을 수립하고, 영업 팀은 이를 기반으로 고객과의 소통을 강화하고 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 향상시킵니다.

따라서 데이터 중심의 마케팅은 단순히 광고나 추천에 그치는 것이 아니라, 전체적인 고객 경험을 개선하여 고객과의 긍정적인 관계를 유지하고 매출을 증대시키는데 중점을 둡니다. 이를 위해 조직 내에서의 협업과 데이터 기반의 의사결정이 필수적입니다.

 

 

데이터베이스 마케팅은 마케팅 운영 방법을 변경했습니다.

데이터를 기반으로 하는 마케팅

 

과거에는 리드가 판매 팀에 전달되면 마케팅 프로세스가 종료되었습니다. 그러나 현대의 마케팅 팀은 판매 데이터를 기반으로 리드 스코어링 방법을 검증하고 있습니다. 이를 통해 마케팅과 판매 팀 간의 연계가 더욱 강화되고, 효율적인 고객 개인화 전략이 가능해집니다.

마케터는 정량적인 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 능력을 가져야 합니다. 데이터는 잠재적인 고객이 구매를 고려하고 있는 장소를 파악하는 데 필수적인 요소이며, 데이터를 적절히 활용함으로써 개인화된 커뮤니케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 이유로 CMO들이 데이터 과학을 채택하는 것입니다.

데이터베이스 마케팅을 수행하고 있는데 아직까지 명확한 결과가 나오지 않는다면, 이러한 가이드는 새로운 힌트를 제공할 수 있습니다. 데이터베이스 마케팅 전략의 성숙도를 진단하고, 미래의 방향을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 조직은 더욱 효과적인 마케팅 전략을 개발하고 고객과의 관계를 강화할 수 있습니다.

 

 

마케팅 전략에서 분석의 비율은 어느 정도입니까?

데이터베이스 마케팅은 현대 마케팅 전략에서 필수적인 부분이 되고 있습니다. eMarketer에 따르면, 브랜드의 40% 이상이 데이터베이스 마케팅 예산을 확대할 계획을 세우고 있다고 합니다. 또한, Deloitte는 기업이 의사결정 과정에서 마케팅 분석을 사용하는 비율이 2013년 대비 13.1% 증가하여 43.5%에 이르렀다고 보고했습니다.

그러나 많은 기업들은 아직 데이터베이스 마케팅의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 대부분의 마케팅 부서는 데이터베이스를 보유하고 있지만, 이 데이터가 정확하지 않거나 불완전하여 오염되었을 수 있습니다. 또한 충분한 양의 데이터가 수집되지 않았을 수도 있습니다. 이러한 이유로 기업은 데이터베이스를 활용하여 다음과 같은 중요한 질문에 명확한 답을 얻지 못할 수 있습니다:

1.누가 우리 제품 또는 서비스를 구매하는가?
2.우리 제품 또는 서비스를 구매하는 고객들의 행동은 무엇인가?
3.어떤 마케팅 전략이 가장 효과적인가?
4.어떤 고객 세그먼트가 가장 이윤을 창출하는가?
5.어떤 고객이 이탈할 가능성이 높은가?

이러한 질문에 대한 명확한 답을 얻기 위해서는 데이터베이스 마케팅의 품질과 효과적인 데이터 수집이 필요합니다. 더 정확하고 효과적인 데이터 수집과 분석을 통해 기업은 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 성과를 개선할 수 있습니다.

 

 

데이터베이스 기반으로 마케팅을 강화해야 하는 네 가지 이유

데이터베이스 마케팅은 시장 경쟁력을 위한 필수 무기입니다. 데이터베이스 마케팅 프로그램을 강화해야 하는 이유는 다음과 같습니다.

 

1. 캠페인의 규모에 관계없이 모든 마케팅 캠페인의 효과를 높입니다.

데이터베이스 전략은 B2C, D2C 및 B2B 분야에서 개인화된 캠페인의 작성과 개선에 매우 효과적으로 입증되었습니다. 액센츄어가 200명의 마케팅 임원을 대상으로 한 설문조사에서 40% 이상의 임원이 고객 개인화 전략이 D2C 채널 매출, 장바구니 크기, 순이익을 극대화하는 데 직접적인 영향을 미쳤다고 응답했습니다. 또한, 37%가 제품 추천이나 컨텐츠 추천이 매출과 고객의 생애 가치(CLV) 향상에 기여한다고 답했습니다.

데이터베이스 마케팅은 B2B 기업에게도 매우 효과적입니다. 대부분의 비즈니스 구매자(73%)는 소비자와 같은 수준의 개인화된 경험을 요구하고 있습니다. Campaign Monitor에 따르면 B2B 마케팅 담당자는 일원화된 이메일 전달 접근 방식에서 벗어나 맞춤형으로 세그먼트화된 이메일 캠페인을 제공함으로써 평균 760%의 수익 향상을 얻을 수 있습니다.

데이터베이스 분석은 매출을 늘리는 데에만 그치지 않고, 또한 가장 효과적인 전략과 전술을 식별하는 데 필수적인 상세한 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력이 없으면 비즈니스 경쟁에서 뒤처지기 쉽습니다. 따라서 데이터베이스 마케팅과 분석은 현대 비즈니스에서 성공을 위해 더욱 중요해지고 있습니다.

 

2. 구매 일정에 미묘한 차이가 보입니다.

마케팅 데이터베이스를 CRM(Customer Relationship Management) 시스템에 연결하는 것은 고객의 행동을 더 잘 이해하고 가시성을 높일 수 있는 중요한 전략입니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

고객 행동 추적: CRM 시스템은 고객이 웹사이트를 방문하거나 이메일을 열고 클릭하는 등의 행동을 추적할 수 있습니다. 마케팅 데이터베이스와의 연결을 통해 이러한 행동 데이터를 쉽게 수집하고 분석할 수 있습니다.

고객 세분화: CRM 시스템은 고객을 다양한 세그먼트로 분류할 수 있습니다. 이를 통해 특정 고객 그룹의 행동 패턴을 이해하고 해당 그룹에게 맞춤형 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

맞춤형 커뮤니케이션: CRM 시스템은 고객과의 상호작용을 추적하고 기록할 수 있습니다. 마케팅 데이터베이스와의 통합을 통해 이전 상호작용과 고객의 관심사를 기반으로 맞춤형 커뮤니케이션을 보낼 수 있습니다.

구매 전망 예측: CRM 시스템은 고객의 행동 데이터를 기반으로 구매 전망을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 제품을 구매할 가능성을 더 정확하게 파악하고 이에 맞는 전략을 수립할 수 있습니다.

재마케팅 기회 식별: CRM 시스템은 고객이 제품을 구매하지 않은 경우에도 그들과 소통할 수 있는 재마케팅 기회를 식별할 수 있습니다. 마케팅 데이터베이스와의 연결을 통해 이전 상호작용을 고려하여 재마케팅 전략을 개발할 수 있습니다.

이와 같이 마케팅 데이터베이스와 CRM 시스템의 연결은 고객 관계 관리 및 마케팅 전략 수립에 있어서 중요한 도구가 될 수 있습니다.

 

3. 경영자에게 마케팅의 가치를 검증합니다.

마케팅의 성과를 정량화하는 것은 많은 도전과제를 포함하고 있습니다. 실제로, 딜로이트의 조사 결과에 따르면 CMO의 68%가 마케팅 활동이 재무 성과에 미치는 영향을 증명하는 것이 가장 큰 과제라고 답했습니다. 이는 마케팅의 효율성을 측정하고 비즈니스 결과와의 관련성을 입증하는 것이 얼마나 어려운 일인지를 보여줍니다.

그러나 데이터베이스 마케팅은 이러한 도전에 대한 해결책을 제공할 수 있습니다. 데이터베이스 마케팅은 고객 데이터와 행동 분석을 기반으로 하여 마케팅 활동의 성과를 추적하고 평가할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 마케터는 다음과 같은 방법으로 마케팅의 가치를 정량화할 수 있습니다:

마케팅 기여도 분석: 데이터베이스 마케팅은 고객 데이터를 사용하여 특정 마케팅 캠페인 또는 활동이 매출 및 수익에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다. 이를 통해 각 마케팅 활동의 기여도를 정량화하고 비교할 수 있습니다.

고객 효율성 측정: 데이터베이스 마케팅은 고객 효율성을 측정하여 특정 고객 세그먼트 또는 개별 고객의 가치를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 특정 고객 그룹에게 더 많은 자원을 할당하고 고객 경험을 최적화할 수 있습니다.

재마케팅 및 리타겟팅 성과 평가: 데이터베이스 마케팅은 재마케팅 및 리타겟팅 캠페인의 성과를 추적하고 이를 통해 이전에 관심을 보인 고객을 다시 유인하고 유지할 수 있는지를 평가할 수 있습니다.

ROI 계산: 데이터베이스 마케팅은 마케팅 투자에 대한 투자 대비 이익(ROI)을 계산하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 특정 마케팅 활동의 비용 대비 성과를 정량화하고 비즈니스 결과와의 연관성을 입증할 수 있습니다.

이러한 방법을 통해 데이터베이스 마케팅은 CEO, CFO 및 다른 임원들에게 마케팅의 가치를 보여주고 비즈니스 성과에 기여하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

 

4. Funnel의 최종 단계까지 마케팅을 진행하여 수익 성장에 기여합니다.

데이터베이스 마케팅은 특히 온라인 판매에 중점을 두는 기업에게 매우 효과적입니다. 온라인 판매의 경우 판매량이 많을수록 마케팅 분석이 수익에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 이를 통해 기업은 고객의 행동을 보다 잘 파악하고 이에 따라 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

개인화된 데이터 분석 기반의 콘텐츠와 경험은 현재 새로운 표준이 되었습니다. 고객은 자신에게 관심을 가지고 맞춤형으로 제공되는 콘텐츠와 경험을 선호하며, 이를 통해 기업은 고객과의 관계를 강화하고 판매 기회를 최적화할 수 있습니다.

또한, 영업팀에게 리드를 전달한 후에도 마케팅을 계속하는 것이 중요합니다. 이를 위해 영업팀과 마케팅 팀 간의 긴밀한 통합이 필요합니다. 영업팀은 고객의 피드백과 요구를 마케팅 팀과 공유하여 보다 개인화된 마케팅 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원해야 합니다. 마케팅과 영업이 함께 작업하면 고객의 니즈에 더욱 잘 부합하는 솔루션을 개발하고 제공할 수 있습니다.