제휴 캠페인에 고객 성공 데이터를 사용하는 방법
게시 됨: 2021-08-03제휴 캠페인을 reating C는 SaaS는 사업의 성장을 촉진 할 수있는 강력한 마케팅 전략이 될 수 있습니다. 그러나 많은 기업이 이를 제대로 구현하지 못하고 있기 때문에 성공률이 매우 낮습니다.
이것을 또 다른 마케팅 전술로 취급하는 대신 전체 고객 성공 전략의 확장으로 볼 수 있습니다.
고객 성공은 제휴 마케팅과 어떤 관련이 있습니까? 이렇게 생각해 보세요. 최고의 고객도 최고의 마케팅 담당자가 됩니다. 그들은 당신의 제품에 만족하면 그들이 아는 모든 사람에게 당신을 추천하고 싶어합니다.
그리고 브랜드 충성도는 고객 성공의 직접적인 결과이기 때문에 제휴 마케팅 프로그램의 완벽한 시작이 됩니다. 충성도가 높은 고객을 제휴 마케팅 담당자로 전환하는 데 약간의 작업만 필요합니다. 고객 성공 제휴 캠페인을 만드는 방법은 다음과 같습니다.
제휴 캠페인에 필요한 데이터 수집
가장 먼저 해야 할 일은 가장 성공적인 고객 을 식별하는 것 입니다. 이들은 귀하의 제품에서 최대의 가치를 얻는 고객이므로 동료 또는 기타 업계 전문가에게 귀하를 추천하는 경향이 더 큽니다.
고객 성공 관리자는 각 계정의 상태 점수 를 보고 이러한 고객이 누구인지 쉽게 식별할 수 있습니다. 점수가 높을수록 성공 가능성이 높아집니다. 그러나 고객 상태 점수를 보면 해당 고객과의 관계에 대한 개요만 제공됩니다.
다음은 가장 성공적인 고객을 선택할 때 고려해야 할 추가 측정항목입니다.
- 상향 판매 및 교차 판매 이력 또는 가능성 : 고객이 더 높은 요금제로 전환하면 제품이 제공하는 가치에 만족한다는 분명한 표시입니다.
- 평생 가치(LTV) : 이전 KPI와 밀접하게 관련되어 있을수록 고객의 평생 가치가 높을수록(즉, 업그레이드를 하지 않더라도 고객과 함께한 기간이 길수록) 귀하의 제품;
- 고객 유지 비용(CRC) : 이 지표는 고객 성공 프로그램의 총 비용을 간략하게 설명하고 이를 총 고객 수와 비교하여 CS 노력이 해당 고객에게 비용 효율적인지 여부를 알려줍니다.
- 고객 지원 티켓의 n 개의 암갈색 :이 고객이 다른 메트릭 할 수있을 표시하더라도, 당신을 추천 할 가능성이 적습니다 있도록 지원 티켓 신호 마찰 높은 숫자 :이 이상한처럼 보이지만, 그것에 대해 이런 식으로 생각할 수 있습니다 .
사용할 수 있는 기타 중요한 고객 성공 데이터 소스는 다음과 같습니다.
- NPS(순 추천 고객 점수) : 고객이 귀하를 홍보할 가능성을 정확하게 측정하기 때문에 이것은 명백한 지표입니다.
- 고객 만족도 점수 : NPS와 유사하지만 고객에게 귀하를 추천할 가능성을 묻는 대신 제품에 대한 만족도를 묻습니다.
- 제품 사용 : NPS와 고객 만족도 점수는 항상 제품 사용과 쌍을 이루어야 합니다. 어느 쪽도 전체 그림을 그리지 않기 때문입니다. 두 명의 고객이 귀하의 제품에 동등하게 만족할 수 있지만 그 중 한 명이 제품을 훨씬 더 많이 사용하게 되면 더 오래 머무를 가능성이 높아집니다(따라서 더 많은 사람들에게 귀하를 추천할 수 있음).
마지막으로 중요한 것은 CRM 데이터를 살펴보고 영업 프로세스에서 이해 관계자와 영향력 있는 사람이 누구인지 식별해야 한다는 것 입니다. 이들은 판매/전환을 일으키는 사람들이기 때문에 제휴 캠페인을 통해 참여하고 싶은 사람들입니다.
최상의 결과를 얻으려면 Trust의 Carsten Schaefer와 같이 상위 고객을 고객이 유입된 채널과 일치시킬 수 있습니다.
“고객 데이터는 제휴 캠페인에 매우 중요합니다. 가장 중요한 부분은 우리의 최고 고객이 어디에서 왔는지 알아야 하기 때문에 획득 채널입니다. 예를 들어 지금은 자연 검색에서 나온 것이기 때문에 제휴 마케팅 담당자에게 더 나은 콘텐츠를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 기본적으로 제휴 마케팅 캠페인의 성공 여부는 여러 요인에 달려 있지만 주로 제휴 파트너에게 제공하는 자료입니다. 우리의 경우 제휴 파트너가 우리를 홍보하는 데 사용할 수 있는 고품질 콘텐츠를 게시했는데 정말 잘 작동합니다.”
파트너가 사용할 수 있는 최고 품질의 콘텐츠를 제공하는 것은 고객 성공 데이터가 지원하는 또 다른 제휴사의 노력입니다. 예를 들어, 우리 는 고객 이 가장 관심 있는 주제에 대한 가이드와 기사를 작성하려고 노력합니다.
당신은 또한 당신의 계열사 의 품질 을 분석 해야합니다. 일회성 구매의 경우 중요하지 않을 수 있습니다. 그러나 SaaS 비즈니스는 구독으로 운영되기 때문에 심판 의 질이 중요합니다 (여기에서 평생 가치 및 고객 유지 비용을 분석하는 데 도움이 됩니다).
“우리는 고객 데이터를 사용하여 제휴 프로그램에서 ROI를 얻을 수 있는지 확인합니다. 표면 수준에서 제휴 프로그램은 성과에 대한 비용을 지불하기 때문에 간단해 보입니다. 즉, 제휴 파트너가 판매를 유도하는 경우에만 수수료를 지불합니다. 그러나 소프트웨어 회사는 일회성 구매가 아닌 구독 모델로 운영되기 때문에 항상 그런 것은 아닙니다. 모든 제휴 파트너가 투자할 가치가 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 빠르게 이탈하는 저품질 리드를 보내면 수익성이 없을 수 있습니다. 월간 이탈률 및 평생 가치(LTV)와 같은 고객 데이터를 추적합니다. 이 정보를 통해 어떤 파트너가 우리 제품에 적합한 적격 잠재 고객을 보낼 수 있는지 알 수 있습니다. 또한 프로그램이 ROI를 생성하도록 하는 동시에 매력적인 인센티브를 제공하는 것 사이에서 올바른 균형을 유지하도록 제휴 수수료를 구성할 수 있습니다.” – Ian Kerins, Scraper API 마케팅 이사.
제휴 캠페인에서 고객 성공 데이터를 사용하는 방법
제품을 홍보할 가능성이 가장 높은 상위 고객을 식별하기 위해 추적할 고객 성공 메트릭을 알았으므로 이제 수집한 모든 데이터를 이해할 차례입니다.
성공적인 고객의 공통 요소 결정
카슨 언급으로 가장 성공적인 고객이 어디에서 왔는지, 식별뿐만 아니라 그들이 성공적으로 만드는 것 같은, 당신이 당신의 가입 캠페인을 준비하는 데 필요한 자산에 대한 방향을 제공 할 것입니다.
Trust의 경우 대부분의 성공적인 고객이 자연 검색을 통해 오기 때문에 다음으로 할 일은 해당 고객을 웹사이트로 끌어들이는 문제점을 식별하고 제휴 마케팅 캠페인에서 USP로 사용하는 것입니다.
예를 들어, 온보딩 중에 들은 주요 문제점 중 하나는 고객 이탈입니다. 그래서 저희는 이탈에 대한 철저한 가이드를 만드는 데 몇 달을 보냈습니다. 이러한 가이드는 이제 고객과의 내부 토론과 제휴 캠페인을 포함한 많은 마케팅 활동에 모두 적합합니다.
다음은 이러한 고객을 성공적으로 만드는 일련의 작업을 식별하고 추천을 통해 오는 모든 신규 고객이 동일한 단계를 따르도록 하여 성공적인 고객의 상태를 달성하도록 해야 합니다 .
사용자 지정 방문 페이지 만들기
이상적으로는 틈새 시장 또는 고객을 보낸 계열사에 따라 추천을 통해 웹사이트를 방문하는 고객을 분류해야 합니다. 랜딩 페이지가 사용자와 더 많이 연결될수록 전환 가능성이 높아집니다.
개인화는 고객에게 콘텐츠를 제공하는 것 이상입니다. 즉, 현재 고객 기반에서 추출한 통찰력을 활용하고 리드에 대해 매우 관련성 높은 경험을 만드는 것입니다.
이전 단계에서 이제 고객의 문제점을 파악하고 해당 데이터 또는 기타 관련 고객 성공 데이터 에 따라 랜딩 페이지를 사용자 정의 할 수 있습니다 .
특정 사용 사례 강조
각 고객과 산업이 고유하기 때문에 고충과 과제도 다르므로 제품을 다양한 방식으로 사용합니다. 가장 일반적인 사용 사례를 식별하면 계열사가 제품 홍보에 사용할 수 있는 관련 자산을 더 많이 만드는 데 도움이 됩니다(방문 페이지에서 이러한 사용 사례 를 강조 할 수도 있음).
가장 성공적인 고객 홍보
그들이 동의하는 경우 가장 성공적인 고객과 함께 사례 연구를 작성하여 제품을 사용하여 달성한 결과를 강조할 수 있습니다.
더욱이 이러한 고객을 계열사로 전환하면 제품에 대한 자신의 경험을 보여줄 것이기 때문에 제품 홍보에 더 많이 참여할 것입니다. (물론 방문 페이지에서도 이러한 사례 연구를 연결할 수 있습니다.)
자동화 사용
데이터를 수집하고 사용하는 프로세스는 수동으로 수행되는 경우 확장할 수 없으므로 고객 성공 도구가 도움이 될 수 있습니다.
이 시점에서 고객 성공 전략과 제휴 마케팅 프로그램은 밀접하게 얽혀 있습니다. 신규 고객과 마찬가지로 추천을 통해 얻은 고객에 대해 특정 고객 여정(이메일 드립 캠페인 사용)을 설정할 수 있습니다.
데이터 과학을 사용하여 고객 성공 노력을 강화하는 것은 진화하는 추세입니다. 마케터는 자동화가 강점이라는 것을 알고 있습니다. 이제 고객 대면 팀(지원, 서비스, 성공, 계정)이 데이터 과학을 기반으로 자동화를 통합하여 자료 및 랜딩 페이지를 지속적으로 업데이트하고, 이탈 예측 모델을 생성하고, 더 많은 제휴 리드를 유도해야 합니다.
제휴 캠페인에서 CS 데이터 사용의 이점
이제 귀하의 제휴 마케팅 캠페인에서 이 모든 데이터를 수집하고 사용하는 데 많은 시간과 노력이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 따라서 이점을 정당화하려면 그만한 가치가 있어야 합니다.
나는 그들이라고 생각한다! 제휴 마케팅 캠페인에서 고객 성공 데이터를 사용하여 얻을 수 있는 것은 다음과 같습니다.
- 제휴 캠페인을 현실로 만듭니다. 고객 기반을 철저히 분석하는 데 시간을 투자하면 고객 성공 노력과 제휴 프로그램에 긍정적인 결과를 가져올 수 있습니다. 당신은 가장 성공적인 고객이 누구인지, 어디서 왔는지, 왜 당신에게 왔는지, 무엇이 그들을 성공적으로 만들었는지, 어떻게 그리고 어디서 더 많은 고객을 찾을 수 있는지, 그리고 그들을 끌어들이기 위해 무엇을 해야 하는지 정확히 알고 있습니다.
- 고객의 문제점을 적절하게 식별합니다 . 다시 말하지만, 이는 고객 성공과 마케팅 노력 모두에 유익합니다. CS 관리자의 경우 이는 잠재적으로 위험에 처한 고객을 식별하고 성공적인 고객으로 전환하는 프로세스를 시작하는 데 도움이 되므로 유용합니다. 제휴 프로그램의 경우 포지셔닝 방법, 제공해야 할 항목 및 USP가 무엇이어야 하는지에 대한 지침을 얻을 수 있습니다.
- CS 데이터를 기반으로 고객을 올바르게 분류 합니다 . 세분화를 통해 개인화할 수 있으며, 이를 통해 특정 고객의 불만 사항을 보다 자세히 해결할 수 있으며, 결과적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 문제는 세분화가 쉽고 간단해 보이지만 고객을 세분화하고 해결하기 위한 정확한 기준을 식별해야 하기 때문에 정확히 정의하기 어려울 수 있는 방법 중 하나라는 것입니다. 그러나 고객 성공 지표는 고객 기반을 세분화하는 방법을 강조하는 데 도움이 됩니다.
- 고객의 성공을 사용하여 새로운 고객을 유치합니다 . 많은 요인이 제휴 프로그램 의 성공 여부에 영향을 미치며 대부분의 경우 마케터는 어떤 전략이 효과가 있고 어떤 전략이 효과가 없는지 추측합니다. 그러나 고객 데이터를 사용하면 더 이상 추측할 필요가 없습니다. 고객이 성공하기 위해 무엇이 필요한지 정확하게 알고 그에 따라 제휴 마케팅 프로그램을 설계할 수 있습니다.
제휴 캠페인 시작 – 고객 성공 데이터 사용!
데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 것은 결코 새로운 개념이 아닙니다. 그럼에도 불구하고 제휴 마케팅 프로그램을 설계할 때 특히 고객 성공 데이터를 사용하는 SaaS 비즈니스는 매우 적습니다.
이 기사가 이 전략이 왜 관련성이 있고 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 정보를 제공하기를 바랍니다. 시도해 볼 준비가 되셨습니까?
