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데이터 마케팅

디지털 마케팅 비용은 절감하고, 성과는 높이고 싶으세요?

데이터 수집분석 도구 확보, 통계적 분석, 전략적 직관, 데이터 스토리텔링 등 네가지 역량의 조합으로 데이터기반 마케팅 시스템을 구축하세요. 

데이터마케팅이란?

고객상호 작용을 통한 직접 데이터와 제3자 데이터를 사용하여 행동동기, 선호도 및 향후행동을 예측하여 마케팅 성과를 최적화하는 방법

데이터마케팅 (혹은 데이터기반마케팅) 은 고객상호 작용을 통해 직접 획득한 데이터와 제3자로부터 얻은 데이터를 사용하여, 고객행동동기, 선호도 및 향후 행동을 예측하여 마케팅 성과를 최적화하는 마케팅 방법입니다. 

데이터마케팅은 궁극적으로 기업의 모든 마케팅 활동 성과를 최적화하고, 고객경험을 개선하여 더 큰 수익을 얻도록 합니다.

내외부 데이터를 분석하여 지속적으로 마케팅 성과를 향상시키세요.

귀사는 데이터마케팅을 통해, 지속적으로 퍼포먼스를 최적화하고 있습니까?

기대효과

데이터마케팅의 기대효과

MZ세대 고객은 개인화 콘텐츠를 요구(71%)하고, 이를 위해 개인정보제공 의향이 있습니다. 기업은 정확한 데이터 처리와 운영에 어려움(43%)을 느낍니다. - Ascend2

6X 데이터마케팅 도입 기업의 연이익률 증가율
48% 데이터마케팅 방식 중 CRM도입 비중
67% 데이터마케팅의 최고 잇점은 빠른 캠페인 전개속도
57% 개인화된 오퍼 제공시, 개인정보제공 동의의향
주요 특징

데이터 마케팅, 이것만은 알아두자

데이터마케팅은 과거에 마케팅에서 무슨 일이 발생했는지 이해하고, 미래에 발생할 일을 예측하여 마케팅이 성공을 증폭하거나 과거의 실수를 반복하지 않도록 합니다. 또한, 실시간으로 진행 중인 마케팅 캠페인 성과를 추적하여 마케터가 지속적으로 캠페인을 최적화할 수 있도록 도와줍니다.

데이터마케팅의 목표설정

신규고객유치, 매출증대, 이익증대, 고객경험향상, 순추천고객점수(NPS) 등 마케팅의 목표를 설정합니다. 목표에 기반하여, 필요한 데이터를 결정합니다. 예를 들어, 목표고객이 웹페이지 체류시간, 검색어-관여콘텐츠, 소셜미디어 관여, 리드생성 기여 Attribution 등이 될 수 있습니다.

 
자사채널에서 생성된 데이터

회사가 소유한 미디어, 웹사이트 - 블로그 - 이메일 - 챗봇 등에서 고객이 상호작용하여 생성하는 데이터는 제3자 데이터를 활용하는 것보다 선호도, 행동패턴, 동기등에 대한 분석을 할 수 있게 합니다. 구글의 제3자 쿠키제공이 중단되기 전, 준비를 해야 합니다.

 
실시간 데이터수집분석 도구

데이터 인사이트 능력을 고려하여 가능한 데이터의 양과 종류를 고려하여 실시간 데이터 수집분석 도구를 도입합니다. 데이터간 연동 작업을 추가하여, 자체-제3자 데이터를 분석합니다. 이를 자동화 도구와 연동하여 채널별 캠페인과 고객관여를 합니다. 

 
예측분석의 필수적 적용 Forrester 의 리서치에 의하면, 마케터에게 도움이 되는 예측분석은 3가지 입니다. 잠재고객 중 구매가능성에 따라 우선순위를 정함. 기존고객과 유사한 잠재고객을 식별하고 확보함. 잠재고객과 기존고객에게 개인화된 메세지를 제공함.   
상관관계와 인과관계

빅데이터 소셜리스닝을 활용하여 상관관계 correlation 패턴을 이해하고 행동을 예측하는 데 활용합니다. 개선처방을 위해서 인과관계 causality를 찾아냅니다. 예를 들어, 특정 행동이 발생된 직후, 직접적이고 빠른 조사 - 3문항 정도의 Quick Poll 등을 활용합니다. 

 
Marketing Attribution 분석

다양한 캠페인과 채널을 사용하여 마케팅을 한다면 어떤 캠페인과 채널이 판매에 기여를 하고 있는지 분석해야 투자의 타당성을 증명하고 추가 기회를 찾아낼 수 있습니다. 지금의 마케팅환경에서는 고객구매여정과 개인화를 고려한 기여도 분석을 해야 합니다. ABM Attribution, Cross-Channel Attribution, Lead Attribution 등을 활용할 수 있습니다.

 

데이터마케팅 역량을 갖추세요

데이터마케팅 시스템 확보

데이터마케팅 시스템 확보를 위해 퍼포마스는 체계적인 단계를 제공합니다.

1
데이터 마케팅 도구 구축

데이터 마케팅을 이행할 수 있는 도구 -  행동기반 CRM, 디지털 제품사용 분석도구, 마케팅 어트리뷰션 분석도구, 온라인 설문도구, 자동화 메세징도구 등을 고려함.

2
데이터리터러시와 데이터협업 구축 마케팅팀, 광고에이전시, 데이터분석팀, IT팀 간 데이터를 중심으로 공동작업을 할 수 있는 프로세스와 원칙을 만듬. 데이터 스토리텔링과 데이터 이해에 기반한 협업 통해 성과지향 역량 확보함.
3
데이터기반 마케팅 목표와 KPI설정 데이터기반 마케팅의 분석 목표와 KPI를 설정 및 이를 위한 워크숍 진행함. 과거 데이터 - 경쟁 데이터 - 휴리스틱 평가에 기반한 KPI 벤치마킹을 설정함. 이를 분석 대시보드로 구현함.
4
데이터 수집

소셜리스닝과 광고 네트워크 등 간접수집방식을 활용하여 고객의 관여 데이터를 확보함. 웹사이트 쿠키, 폼제출, 이메일 오픈, 푸시 메세징, 챗봇 등 직접수집방식을 활용하여 데이터를 확보하고 CRM등 자체 데이터베이스로 저장함.

5
데이터 분석 KPI별 성과를 분석하고, 분석 인사이트를 도출함. 고객이 사용하는 기능 혹은 고객이 관여하는 콘텐츠, 반응하는 고객의 특징과 동기,  구매여정상 고객이 어려움을 겪고 있는 지점, 판매를 유도하는 채널-콘텐츠-검색어 등에 대한 파악을 함. 
6
데이터기반 최적화

캠페인 자동화 도구, 콘텐츠관리시스템, 실시간 메세징 도구 등을 연동하여 캠페인 대상이나 콘텐츠, 플로우 등 분석된 내용을 적용하여 최적화 함

데이터마케팅 시스템 구축

데이터를 통한 최적화로 개인화된 경험 향상

데이터의 수집과 분석으로 지속적으로 최적화하는 마케팅을 전개하세요.
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데이터에 기반한 지속적으로 최적화된 성과

데이터 수집분석 도구를 확보하고, 전략적 직관이 적용된 데이터 분석을 이행하고, 자동화된 최적화 활동을 통해서 마케팅 비용은 절감하고, 성과는 높이세요 . 

 

52%

63%

고객은 회사가 개인화된 커뮤니케이션을 제공하지 못하면 브랜드변경 의향

2020년 데이터 마케팅에 대한 지출 증가

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