� 한눈에 보는 아티클
1. 매출이 안는다? 정말 광고가 부족해서 그런 걸까?
2. 제로 파티부터 서드 파티까지, 데이터의 4가지 유형 이해하기
3. 언더백(U-100) 기업이 즉시 적용 가능한 네이버 알고리즘 활용법
1. 매출 정체의 진실: 데이터 사일로(Silo)
"광고비는 계속 나가는데, 왜 우리 쇼핑몰 결제 건수는 그대로일까요?"
"주문량이 떨어져서 원인을 파악하려니 팀마다 하는 말이 다 달라요."
많은 리더가 매출 하락 시 마케팅팀이나 기획팀의 역량 문제로 치부하곤 합니다.
하지만 실상은 팀별로 사용하는 솔루션과 지표가 다른 데이터 사일로 현상 때문에
커뮤니케이션 충돌이 발생하는 경우가 많습니다.
Q. 데이터 사일로 현상?
A. 기업 내 각 부서가 데이터를 공유하지 않고 자신들만의 '곡물 저장고(Silo)'처럼 쌓아두어,
전체적인 관점에서 데이터를 해석하지 못하는 단절 현상을 의미합니다.
성공적인 의사결정을 위해서는 하나의 중심 기준에서 데이터를 바라보고 일의 효율성을 높여야 합니다.
2. 데이터 기반 마케팅의 핵심
현대 마케팅 스킬에서 데이터 분석과 CRM은 필수 역량으로 자리 잡았습니다.
고객의 니즈를 정확히 파악하기 위해서는 데이터의 성격을 먼저 구분해야 합니다.
(1) 제로 파티 데이터(Zero-party Data)
고객이 가입 경로, 지역 등 기업에 직접 제공하는 정보
(2) 퍼스트 파티 데이터(First-party Data)
우리 플랫폼 내 검색, 장바구니 담기 등 행동으로 파악하는 데이터
(3) 세컨드 파티 데이터(Second-party Data)
타 기업과의 제휴를 통해 간접적으로 얻는 데이터
(4) 서드 파티 데이터(Third-party Data)
시장 전체 플레이어들의 데이터를 통해 매체 최적화를 돕는 데이터
이러한 데이터를 통해 경험을 습득하고 회사를 성장시키는 것이 현재의 성공 방정식입니다.
3. 검색 데이터로 고객 니즈를 파악하는 3가지 실천 전략
기술적 자원이나 개발자가 부족한 언더백 기업일수록 포털의 알고리즘을 분석하여
소비자의 수요를 파악해야 합니다.
(1) 플랫폼과 상품의 가격 적합성 분석
15만 원 이상의 중고가 고데기를 판매한다면,
2~3만 원대 저가 제품이 주류인 플랫폼보다는 중고가 라인업이 형성된 플랫폼에 집중해야 마케팅 비용 낭비를 막을 수 있습니다.
(2) 검색 키워드 의도 분석
검색어에는 고객의 숨은 의도가 담겨 있습니다.
주식 투자 vs 부동산 투자
주식은 '공부'를 통한 재테크 니즈가 강하지만, 부동산은 정보 중심의 니즈가 강합니다
의료 서비스
'요통'을 검색할 때는 스트레칭 정보를, '척추협착증' 진단 후에는 전문적인 치료 정보를 찾는 등
고객의 여정마다 시작점이 다릅니다.
(3) 상위 노출 알고리즘의 교집합 벤치마킹
잘 모를 때는 현재 상위 노출(1~5위)된 경쟁사의 상품 구성, 키워드 세팅, 이미지 전략을 분석하십시오.
알고리즘이 선호하는 이들의 교집합을 찾아 반영하는 것만으로도
자연 유입 매출을 50% 이상 상승시킬 수 있습니다.
4. 우리 기업의 데이터 마케팅 체크리스트
지금 우리 조직의 데이터 마케팅 수준을 점검해 보세요. (예/아니요)
✔️ 전 직원이 하나의 기준 지표를 공유하여 일의 효율성을 높이고 있습니까?
✔️ 우리 제품의 가격대가 입점 플랫폼 고객의 소비 성향과 맞습니까?
✔️ 유입 키워드 중 전환율이 높은 핵심 키워드(예: 쿨링펌 고데기 10% 전환)를 선별했습니까?
✔️ 경쟁사 벤치마킹을 통해 상위 노출을 위한 알고리즘 교집합을 반영했습니까?
✔️ 고객 리뷰 데이터에서 방문 목적(데이트, 회식 등)을 추출해 노출 의도와 맞췄습니까?
'아니요' 가 많다면 우리 기업의 마케팅 방식을 점검해보셔야 할 때 입니다!
5. 데이터 기반 성과 관리, 지금 설계하세요.
데이터 분석은 단순한 기술을 넘어 기업의 흥망성쇠를 결정짓는 필수 요소입니다.
네이버 알고리즘과 소비자의 행동 데이터를 통해 각 단계별 경험을 시각화하고 최적화하십시오.
이를 통해 불필요한 마케팅 이탈을 방지하고 매출 성장을 견인할 수 있습니다.
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