디지털 마케팅을 위한 데이터 사이언스 사용 사례
데이터 사이언스의 주요 목표가 데이터를 실행 가능한 Insight로 바꾸는 것이라면 마케팅 영역에서는 분석을 통해 도출된 Insight를 반드시 적용해야 합니다. 마케팅의 빅 데이터는 타겟 고객을 훨씬 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.
데이터 사이언스는 주로 프로파일링, 검색 엔진 최적화, 고객 참여, 응답성, 실시간 마케팅 캠페인의 마케팅 영역에 적용됩니다. 또한 마케팅에 데이터 사이언스 및 분석을 적용하는 새로운 방법이 매일 등장하고 있습니다. 이 중 새로운 사례에는 디지털 광고, 마이크로 타겟팅, 마이크로 세분화 등이 포함됩니다.
그럼, 특별한 관심을 보이고 시간이 지남에 따라 효율성을 입증한 몇 가지 사례를 알아보도록 하겠습니다.
고객 세분화(고객 세그먼트)
모든 고객은 개인화 프로세스의 대상입니다. 따라서 획일적인 접근 방식은 전혀 효율적이지 않습니다. 고객 세분화를 통해 타겟 고객을 발굴하여 마케팅에 적용시켜야 합니다. 데이터 분석을 시작으로 마케터가 수집된 데이터를 조각화 하고 고객을 그룹화 할 수 있어야 합니다.
고객 세분화는 측정 기준의 일치에 따라 고객을 세그먼트로 그룹화 하는 프로세스 입니다.
가장 많이 사용되는 중요한 세분화 유형은 아래와 같습니다.
고객 터치포인트 참여를 기반으로 한 세분화
구매 패턴에 따른 세분화
특히, 마이크로 세그멘테이션의 적용은 마케팅에서 점점 증가하는 추세로 보이고 있습니다. 행동 의도와 관련하여 사람들을 보다 정확한 범주로 분류하는 데 도움이 됩니다. 따라서 마케팅 활동은 가장 효율적인 고객 그룹의 선호도에 맞게 조정될 수 있습니다.
< 이미지 출처 : GARYFOX.CO >실시간 분석
실시간 분석은 마케팅 Insight를 캠페인에 즉시 제공할 수 있기도 합니다. 이러한 실시간 마케팅은 소셜 미디어 및 커뮤니케이션 기술의 대중화로 인해 가능해졌습니다.
효율적인 실시간 데이터 분석은 기업의 수익을 크게 증가시키고 실시간 알고리즘은 고객 데이터와 운영 데이터의 두 가지 데이터 그룹과 함께 동작합니다.
여기서 말하는 고객 데이터는 고객의 요구, 선호도 및 요구 사항에 대해 Insight를 제공하고 운영 데이터는 고객의 다양한 거래, 행동 및 결정을 반영합니다. 실시간 분석의 적용은 마케팅 캠페인에 효율성, 속도 및 고성능을 제공합니다.
마케팅의 실시간 데이터 분석은 다음과 같은 기회를 제공합니다.
고객 데모그래픽에 대한 자세한 정보 얻기
효율적인 광고 매체 찾기
고객 경험에 대한 데이터 얻기
실시간 테스트 실행
< real-time data analytics sample >예측 분석
예측 분석은 통계 및 기계 학습 알고리즘을 적용하여 높은 확률로 미래를 예측하는 것입니다.
마케팅에도 예측 분석을 적용할 수 있는 많은 부분이 있습니다.
고객 행동에 대한 예측 분석
클러스터 모델, 예측, 협업 필터링, 회귀 분석이 모두 적용되어 고객 행동의 상관 패턴을 파악하여 향후 구매 성향을 예측합니다.
< Predictive analytics for customers’ behavior >리드를 검증하고 우선 순위를 지정하는 예측 분석
예측 스코어링, 식별 모델 및 자동화된 세분화가 포함됩니다. 이는 마케팅 활동을 보다 효과적으로 만들기 위해 리드를 검증하고 우선 순위를 지정하는 것과 관련이 있습니다.
이러한 모델을 적용하면 가장 효과적인 구매 준비가 된 리드가 기업 클릭 유도문안을 올바르게 유도할 수 있습니다.
< Predictive analytics to qualify and prioritize leads >타겟팅을 위한 예측 분석
선호도 분석, 응답 모델링, 이탈 분석과 같은 예측 분석 모델 전체와 관련이 있습니다. 이러한 모델은 가장 높은 가치의 고객을 식별하고 적시에 적절한 제안을 제공하는 데 사용합니다.
추천 엔진
추천 엔진은 고객에게 개인화된 경험과 높은 만족도를 제공하기 위한 강력한 도구입니다. 추천 엔진의 핵심은 고객의 선호도를 고객이 좋아할 만한 제품 기능과 일치 시키는 것입니다.
이를 위해 추천 엔진은 일반적으로 회귀, 결정 트리 등의 모델과 알고리즘을 사용합니다. 그리고, 이메일 마케팅 및 디지털 광고 캠페인을 위한 주요 타겟 마케팅 도구가 될 수 있습니다.
< Recommendation System Design (As Used By YouTube, Netflix etc.) >장바구니 분석
장바구니 분석은 구매 패턴을 학습하고 구매 간의 동시 발생 관계를 공개하기 위한 비지도 학습 데이터 마이닝 기술을 나타냅니다. 이 기술을 적용하면 향후 구매 결정을 예측할 수 있습니다.
또한, 장바구니 분석은 마케팅 메시지의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 메시지의 유형 외에도 이메일, 소셜 미디어, 뉴스레터 등 특정 고객에게 적합한 차선책을 제안할 수 있습니다.
< Market basket analysis >리드 스코어링
판매 퍼널을 통한 고객의 경로에는 다양한 기회, 옵션 및 선택 사항이 있습니다. 리드 스코어링은 유입 경로를 통해 제품이나 서비스의 이점을 선택하는 잠재 고객을 식별하기 위해 적용됩니다.
리드 점수는 각 리드의 가치를 나타내는 척도에 따라 잠재 고객의 순위를 매깁니다. 각 리드의 값은 다르게 식별될 수 있지만 종종 Hot, Warm, Cold Lead 라고 합니다.
리드 스코어링에는 고객의 인구 통계, 응답성, 구매 내역, 선호도, 웹 페이지 보기, 방문, 좋아요, 공유 및 고객이 자주 반응하는 이메일 유형과 관련된 데이터 수집이 포함됩니다.
리드 스코어링의 결과로 누가 구매할 의향이 있는지에 대해 적격한 잠재 고객을 확보합니다.
< lead scoring >최적의 캠페인 채널 및 콘텐츠
모든 마케팅 노력의 본질은 올바른 고객에게 도달하는 것입니다. 그러나 마케팅 환경이 바뀌고 온라인 중심으로 흘러가고 있습니다. 따라서 기업의 주요 임무는 브랜드에 대한 강력한 온라인 입지를 확보하는 것입니다.
여기에서 가장 중요한 부분은 이메일 마케팅, 유료 검색 광고, 검색 엔진 최적화, 디스플레이 광고, 소셜 미디어 마케팅, 콘텐츠 마케팅 등 최적의 디지털 마케팅 채널을 선택하는 것입니다.
최적의 마케팅 채널을 좀 더 수월하게 하기 위해서는 기본적으로 아래와 같은 항목을 생각해야 합니다.
마케팅 목표를 정의
예산 분배
타겟 오디언스 결정
그 다음으로 브랜드가 사용할 수 있는 콘텐츠 유형을 결정해야 합니다. 블로그 게시물, 미디어 기사, 동영상 등이 있습니다.
< Optimal campaign channels and content >위에서 말씀드린 사례는 데이터 사이언스의 적용이 다양한 브랜드의 마케팅 캠페인에 수많은 이점을 가져온다는 이야기를 증명합니다. 데이터를 의미 있는 Insight로 변환하는 것은 의사결정에 매우 중요합니다.
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