데이터가 어떻게 마케팅 결정을 내릴 수 있나요?

방대한 양의 마케팅 데이터를 이해하는 것은 부담스러울 수 있지만 마법이 일어나는 곳이기도 합니다. 기업이 데이터를 어떻게 행동으로 전환하고 있는지 더 잘 이해하기 위해 실제 접근 방식을 공유한 CEO 및 마케팅 임원과 이야기를 나눴습니다. 다중 채널 기여에 대한 명확성 찾기부터 성과 분석을 통한 전략 개선에 이르기까지, 이 12명의 전문가는 데이터가 어떻게 더 스마트한 마케팅 결정을 형성하는지 보여줍니다.

• 다중 채널 기여 모델링 활용
• 서버 측 추적에 적응
• 성향 모델링 활용
• AI와 로컬 데이터로 예측
• 실시간 참여 지표 분석
• ROI 분석에 집중
• 경쟁사 성과 연구
• 목표 정의 및 협업
• A/B 테스트를 통한 형태 결정
• 코호트 분석으로 최적화
• 의사결정을 위한 계측 우선순위 지정
• 성과 분석을 통한 가이드 전략

다중 채널 기여 모델링 활용

우리는 다중 채널 기여 모델링을 통해 모든 캠페인의 ROI를 측정합니다. 마지막 클릭 기여에만 의존하기보다는 소셜 미디어, 이메일 마케팅, 유료 광고 등 다양한 채널이 고객 여정 전반에 걸쳐 어떻게 함께 작동하는지 살펴봅니다. 이를 통해 어떤 노력이 최종 클릭에 대한 기여도를 얻는지뿐만 아니라 어떤 노력의 조합이 전환으로 이어지는지 이해할 수 있습니다. 이는 진정으로 가치를 창출하는 것이 무엇인지, 그리고 어디에 더 집중적으로 투자해야 하는지에 대한 더 큰 그림을 제공합니다.

Alari Aho, Toggl Inc의 CEO 겸 설립자

서버 측 추적에 적응

서버측 추적 및 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 특히 쿠키 동의 규정이 증가함에 따라 마케팅 결정을 내리는 데 필수적이 되었습니다. 더 많은 사용자가 기존 추적 방법을 선택하지 않음에 따라 기업은 고급 솔루션으로 전환해야 합니다. 예를 들어, 서버측 추적 및 CDP를 사용하여 EU에서는 탈퇴한 사용자 3명 중 1명, 미국에서는 5명 중 1명의 데이터를 복구했습니다.

이러한 솔루션이 없으면 분석 대시보드에 불완전하거나 잘못된 데이터가 표시되어 추세를 신뢰하고 정보에 입각한 결정을 내리기가 어렵습니다. 서버측 추적을 구현하면 보다 명확하고 정확한 데이터가 제공되어 시장 이해도를 높이는 데 도움이 되고 수치가 일정하거나 신뢰할 수 없는 기업에 비해 경쟁력을 가질 수 있습니다. 핵심 내용: 지금 분석 전략을 조정하지 않는다면 데이터에 이미 주요 통찰력이 누락되었을 수 있습니다.

Mike Zima, Zima Media 최고 마케팅 책임자

성향 모델링 활용

우리 회사에서는 성향 모델링을 사용하여 어떤 사용자가 전환할 가능성이 가장 높은지 예측함으로써 잠재성이 높은 리드에 노력을 집중할 수 있습니다. 이 모델은 과거 데이터를 사용하여 사용자가 구매나 뉴스레터 가입과 같은 특정 행동을 취할 가능성을 평가합니다.

캠페인에서 이러한 사용자에게 우선순위를 부여함으로써 낭비되는 광고 비용을 최소화하면서 전환율을 극대화할 수 있습니다. 이는 마케팅 비용이 결과를 얻을 가능성이 가장 높은 곳에 지출되도록 하는 데이터 기반 방법입니다.

제이슨 헤네시(Jason Hennessey) 헤네시 디지털 CEO

AI와 로컬 데이터로 예측

Local Data Exchange에서는 방대한 양의 지역 검색 데이터를 분석하여 소비자 행동을 예측하고 고객을 위한 마케팅 전략을 최적화하는 독점 AI 알고리즘을 개발했습니다. 당사의 머신 러닝 모델은 실시간 시장 통찰력을 기반으로 한 하이퍼 타겟 캠페인을 활성화함으로써 기업이 마케팅 ROI를 평균 37% 향상시키는 데 도움을 주었습니다.

Joshua Odmark, Local Data Exchange의 CIO 겸 창립자

실시간 참여 지표 분석

RecurPost에서는 마케팅 전략을 추진하기 위해 실시간 참여 지표의 힘을 연마했습니다.

다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 어떤 유형의 콘텐츠가 가장 잘 작동하는지 면밀히 분석함으로써 콘텐츠 전략을 즉시 조정할 수 있습니다. 예를 들어 동영상 콘텐츠가 공유 및 댓글 측면에서 정적 게시물보다 실적이 좋은 것으로 확인되면 더 많은 동영상을 제작하기 위해 노력할 것입니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 콘텐츠의 관련성을 유지할 뿐만 아니라 지속적으로 청중의 참여와 도달 범위를 최대화하도록 보장합니다.

Dinesh Agarwal, RecurPost 창립자, CEO

ROI 분석에 집중

ROI 분석은 정보에 입각한 마케팅 결정을 내리는 데 중요합니다. 다양한 마케팅 이니셔티브에 대한 투자 수익률(ROI)을 계산하면 리소스가 효율적이고 효과적으로 사용되는지 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 가장 수익성이 높은 전략을 식별하고 예산을 현명하게 할당하고 전반적인 캠페인 성과를 극대화할 수 있습니다.

명확한 ROI 통찰력을 통해 비즈니스에 가장 큰 가치를 창출하는 요소에 초점을 맞추고 낭비적인 지출을 제거하여 자신 있게 마케팅 노력을 조정할 수 있습니다. ROI에 대한 이러한 명확한 초점은 마케팅 전략이 지속적으로 강력하고 측정 가능한 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다.

Nitin Khanna, N3 Business Advisors Inc. 사장

경쟁사 성과 연구

우리 팀과 나는 경쟁업체의 성과를 철저히 연구하여 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 사용해 왔습니다. 우리는 소셜 미디어 참여, 이메일 마케팅 성공, 제품 인기 등 다양한 지표를 조사하여 경쟁업체가 놓치고 있는 부분을 찾아냈습니다. 이것은 단순히 따라가는 것이 아닙니다. 또한 기회를 찾고 회사를 위한 틈새 시장을 개척하는 것이기도 합니다.

예를 들어, 경쟁사가 한 타겟 인구통계로는 성공하고 있지만 다른 타겟 인구통계에서는 어려움을 겪고 있다면 이들과 연결되도록 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있는 기회가 있습니다. 또는 고객 리뷰에 사람들이 경쟁사가 제공하는 특정 제품이나 서비스에 만족하지 않는 것으로 나타나면 피드백을 사용하여 해당 지표에서 더 나은 성과를 내는 제품을 만들 수 있습니다.

또한 어떤 전략이 효과가 있고 어떤 전략이 효과가 없는지 파악하는 데도 도움이 됩니다. 필요한 숫자를 생성하는 특정 유형의 콘텐츠나 광고가 있는 경우 유사한 전술을 채택할 수 있습니다. 또는 시도한 것이 실패하면 해당 전략에서 벗어나라고 알려줍니다.

궁극적으로 경쟁사의 성과를 분석함으로써 우리는 마케팅 전략을 변경하여 고객 요구 사항을 더 잘 충족하고 실패한 부분을 빛나게 할 수 있습니다.

Yogesh Kumar, eResource Scheduler 디지털 마케팅 책임자

목표 정의 및 협업

10년 이상의 경험을 보유한 디지털 마케팅 대행사의 운영 책임자로서 우리는 마케팅 결정을 내리기 위해 모든 단계에서 데이터를 활용합니다. 브랜드 인지도 및 전환 최적화와 같은 상위 및 하위 유입경로 캠페인에 대한 명확한 목표를 정의하는 것부터 시작합니다.

상위 퍼널 캠페인의 경우 소셜 미디어 참여 지표, 브랜드 감성 분석, 도달 지표의 데이터를 활용하여 메시지의 효과와 타겟 고객과의 공명을 이해합니다. 또한 우리는 참여하는 청중의 인구통계와 심리통계를 분석하여 타겟팅과 창의적인 전략을 개선합니다.

하위 퍼널 캠페인의 경우 전환 데이터, 사용자 행동 분석, A/B 테스트 결과에 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식을 통해 사용자가 행동을 취하도록 유도하는 요소를 식별하고 랜딩 페이지, 광고 크리에이티브, 클릭 유도 문구를 최적화하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

또한 GetHooked360.com에서는 Meta, Google 및 ByteDance의 대표자들과 긴밀하고 정기적으로 협력하여 새로운 제품을 구현하고 테스트합니다. 이러한 파트너십을 통해 우리는 앞서 나가고, 새로운 트렌드를 실험하고, 최신 도구와 기술을 활용하여 캠페인 성과를 향상시킬 수 있습니다.

지속적으로 데이터를 분석하고 파트너십에서 얻은 통찰력을 통합함으로써 캠페인을 실시간으로 조정하여 항상 고객의 목표 및 시장 상황에 부합하도록 할 수 있습니다. 데이터는 우리를 위한 단순한 도구가 아닙니다. 이는 우리의 전략적 방향과 의사결정 과정을 안내하는 나침반입니다.

Andie Zalamea, Get Hooked 360 CRM 책임자

A/B 테스트를 통한 형태 결정

디지털 에이전시를 이끄는 노련한 SEO 전문가로서 저는 마케팅 결정을 내릴 때 데이터에 크게 의존합니다. 우리의 프로세스는 데이터 포인트로 시작됩니다. 분석을 사용하여 고객의 고유한 산업 역학을 이해하면 효과적인 SEO 전략을 고안하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, A/B 테스트를 관대하게 구현하면 단순히 추측하는 것이 아니라 구체적인 결과를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 마찬가지로 전자상거래 클라이언트의 마케팅 접근 방식을 관리하는 동안 Google Analytics의 고객 검색 행동에 대한 데이터를 활용하여 방문 페이지를 최적화하여 이탈률을 30%까지 줄이는 데 성공했습니다.

또한 유기적 트래픽, 이탈률, 전환율과 같은 허영심과 실행 가능한 지표의 조합을 추적하면 진화하는 소비자 습관과 검색 엔진 알고리즘에 맞게 전략을 조정할 수 있습니다. 본질적으로 우리 업무의 핵심은 원시 데이터를 실행 가능한 마케팅 목표로 해석하는 것입니다.

Jim Kreinbrink, Hyper Dog Media CEO

코호트 분석으로 최적화

효과적인 마케팅 결정을 내리려면 데이터 분석을 활용하는 것이 중요합니다. 제가 본 특히 영향력 있는 접근 방식 중 하나는 이메일 마케팅 캠페인을 최적화하기 위한 집단 분석입니다.

우리는 목록 가입을 기준으로 이메일 구독자를 분류하고 시간 경과에 따른 참여 패턴을 분석했습니다. 이를 통해 제품 출시 기간에 가입한 가입자가 일반 리드 마그넷을 통해 가입한 가입자에 비해 장기 참여율이 훨씬 높은 것으로 나타났습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 우리는 출시 관련 이메일 확보에 더 많은 리소스를 집중하도록 전략을 조정했습니다. 우리는 또한 다양한 집단을 위한 맞춤형 육성 순서를 만들었습니다. 참여도가 높은 출시 집단을 위해 우리는 보다 심층적인 제품 교육 콘텐츠를 개발했습니다. 참여도가 낮은 일반 코호트의 경우 재참여 캠페인에 중점을 두고 관심을 불러일으킬 수 있는 더욱 다양한 콘텐츠를 제공했습니다.

유사한 것을 구현하려면 먼저 획득 소스 또는 타이밍을 기반으로 코호트를 명확하게 정의하십시오. 그런 다음 시간 경과에 따른 각 코호트의 공개율, 클릭률 및 전환과 같은 주요 측정항목을 추적하세요. 세분화 및 콘텐츠 전략에 대한 정보를 얻으려면 동질 집단 간의 패턴과 차이를 찾으세요.

목표는 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라 실행 가능한 통찰력을 얻는 것입니다.

마케팅 팀과 정기적인 검토 세션을 통해 코호트 성과를 논의하고 타겟 전략을 브레인스토밍하면 데이터 기반 통찰력을 기반으로 지속적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다.

Aaron Whittaker, Thrive Digital Marketing Agency의 수요 창출 및 마케팅 부사장

의사결정을 위한 계측 우선순위 지정

온라인 SaaS(Software-as-a-Service) 비즈니스 스타트업의 비결은 첫날부터 계측을 우선시하고 해당 데이터를 사용하여 모든 결정을 내리는 것입니다. 예를 들어, 광고를 게재할 때 클릭률이 잠재고객을 기반으로 수행되는지 확인하려면 샘플 크기가 얼마인지 정확히 알아야 합니다. 새 광고를 게재할 때마다 우리는 성공 여부를 파악하기 위해 해당 샘플 크기를 기반으로 초기 지표와 응답률을 주의 깊게 모니터링합니다. 거기서부터 우리는 전환으로 이어질 때까지 판매 퍼널의 모든 단계를 통해 그 철학을 전달합니다.

우리에게 이는 사용자 행동을 추적하기 위해 자체 소프트웨어 제품을 계측하는 것을 포함하여 우리 노력의 ROI를 진정으로 이해하기 위해 다양한 보고서/데이터를 단일 보기로 통합하는 내부 도구를 구축하는 데 노력을 기울이는 것을 의미합니다. 많은 소규모 온라인 비즈니스가 웹사이트로 트래픽을 유도하는 데는 성공했지만 투자를 하지 않았기 때문에 전환 발생을 방해하는 과거 경험이 무엇인지 이해할 수 있는 데이터를 놓치고 있습니다. .

John Coggeshall, Arvee Solutions, Inc. CEO

성과 분석을 통한 가이드 전략

Top Fox Marketing에서는 데이터가 마케팅 전략을 안내하는 데 중요한 역할을 합니다. 우리는 성능 분석, 고객 통찰력, 업계 벤치마크를 조합하여 모든 결정을 내립니다. 참여율, 전환율, ROI 등의 주요 지표를 추적함으로써 무엇이 효과가 있고 개선이 필요한 부분을 신속하게 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 최근 전환 데이터를 분석하고 타겟팅 매개변수를 조정하여 고객의 디지털 광고 캠페인을 최적화한 결과 단 몇 주 만에 리드 생성이 25% 증가했습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 우리는 항상 마케팅 노력의 효과를 극대화할 수 있습니다.

Lindsay Sutula, Top Fox Marketing 창립자 겸 CEO