2022년 데이터 기반 마케팅: 성공적인 마케팅 전략의 미래

2022년에 애자일 마케터들은 코로나19 이후 정밀 마케팅을 두 배로 늘리는 전략을 재고하고 있습니다. 팬데믹에 대한 소문을 퍼뜨리는 것이 지루할 수 있지만 존경받는 컨설팅 회사인 McKinsey가 수행한 연구에 따르면 2020년 3월에서 8월 사이에 "소비자 5명 중 1명은 브랜드를 바꿨고 10명 중 7명은 새로운 디지털 쇼핑 채널을 시도했다"고 합니다.

불과 몇 개월 만에 소매 부문은 10년 동안 발생할 것으로 예상되는 엄청난 성장을 경험했습니다. 조직이 더 큰 ROI와 탄력성을 위해 성장 기회를 포착하려는 경우 대상 고객 행동의 이러한 급격한 변화는 데이터 기반 마케팅을 채택해야 합니다. 마케팅 노력을 업그레이드하는 회사는 수익을 창출하고 비즈니스의 미래를 대비하는 데 필요한 민첩성을 구축하는 데 더 효과적입니다.

데이터 기반 마케팅이 경쟁 우위를 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

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그렇다면 데이터 기반 마케팅이란 정확히 무엇일까요? 미국의 저명한 마케팅 소프트웨어 개발자 HubSpot은 다음과 같이 정의합니다. 모든 마케팅 노력이 고객의 관심과 행동과 관련이 있는지 확인하기 위해 고객 데이터를 전면 중앙에 배치합니다.”

요즘은 전통적인 마케팅과 디지털 마케팅을 비교하는 것이 더 일반적입니다. 잡지 인쇄 매체나 라디오 방송국과 같은 전통적인 마케팅은 여전히 ​​그 용도가 있지만 디지털 마케팅 캠페인보다 표적이 덜되고 비용 효율적입니다. 그러나 온라인 소매로의 전환에도 불구하고 두 광고 방법은 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어 도심에 있는 거대한 넷플릭스 쇼 광고판과 같은 쇼를 홍보하는 인스타그램 게시물을 생각해 보십시오.

데이터 기반 마케팅은 온라인에서 촉진되며 이메일 마케팅, 인플루언서 마케팅, 비디오 마케팅 등은 물론 소셜 미디어 또는 검색 엔진에서 유료 또는 유기적 광고를 사용합니다. 고객 행동을 기반으로 브랜드 커뮤니케이션을 최적화하는 것이 최고의 투자 수익으로 개인화된 마케팅을 개발하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

데이터 기반 마케팅의 이점

데이터 기반 마케팅은 조직이 고객에게 지능적이고 능동적으로 말할 수 있도록 할 뿐만 아니라 모든 산업 분야에서 비즈니스 성공을 위한 전제 조건이기도 합니다. 미래의 방식으로 수많은 이점을 제공합니다.

마케팅 비용 절감

데이터 기반 디지털 마케팅 전략은 많은 양의 리드보다 품질을 목표로 합니다. 기업은 적절한 마케팅 채널을 사용하여 이상적인 고객을 직접 타겟팅하기 때문에 더 높은 전환율을 달성합니다. 기존 고객을 잘 아는 마케터는 기존 캠페인에 비해 절반의 금액을 투자하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 예산이 낭비되는 부분을 파악하기 위한 마케터의 어려움을 해결하여 지출 최적화를 위한 더 나은 귀속을 촉진합니다. 더 높은 품질의 세분화된 데이터를 통해 마케터는 기여 모델이 제공하는 집계 데이터와 통찰력을 통합 마케팅 측정(UMM)이라고 하는 하나의 전체적인 측정으로 결합할 수 있습니다.

마케터는 기여 모델을 사용하여 고객 여정을 평가하고 마케팅 깔때기를 따라 여러 접점을 조사하여 각 대상 세그먼트의 구매 경로에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 마케팅 팀이 신규 고객을 유입경로 아래로 이동시키는 요인을 결정하면 그에 따라 마케팅 비용을 할당할 수 있습니다.

수술 정밀도

잠재 고객은 선택의 폭격에 직면하고 마케팅 메시지가 그들과 관련이 없으면 그냥 다른 곳으로 이동합니다. 복잡한 데이터와 그 분석을 활용하면 조직이 고객이 원하는 것을 더 잘 이해하고 더 나은 고객 여정 개인화를 제공하기 때문에 고객이 브랜드에 대해 갖는 경험을 개선할 수 있습니다. 기본적으로 일반 캠페인을 관련 캠페인으로 대체할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅 전략은 정확한 타겟 고객 세분화를 가능하게 하고 경험을 더욱 개인화하고 새로운 고객 참여를 유도합니다. 다양한 대상 고객 그룹이 어떻게 행동하는지에 대한 특정 지식을 통해 관심을 상향 판매하고 고유한 인구 통계에 적절한 다중 채널 커뮤니케이션을 사용할 수 있습니다.

정확하고 상세한 데이터 수집은 또한 판매 후 고객 만족도에 대한 더 큰 이해를 촉진할 수 있습니다. 대부분의 회사는 제품 및 서비스 개선을 지원하기 위해 설문조사를 배포합니다. 고객 경험 분석을 통해 대상 고객과 더 나은 서비스를 제공하는 방법에 대해 많은 것을 알 수 있습니다. 실제로 Harvard Business Review에 따르면 기업의 80%가 고객 만족도 점수를 사용하여 고객 경험을 분석하고 개선합니다.

미리 계획

보다 실행 가능한 소비자 데이터는 날카롭고 집중된 통찰력으로 이어집니다. 데이터 기반 마케터가 개별 수준에서 고객을 이해하면 고객이 다양한 캠페인과 상호 작용하는 방식을 예측하고 가능한 최고의 경험을 제공하는 개인화된 메시지를 제공하는 것을 기반으로 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

기본적으로 온라인 마케팅 도구는 원활하고 번거롭지 않은 개인화를 만드는 데 도움이 됩니다. 기본적인 예로서, 타겟 고객이 젊은 어머니라는 것을 알고 있다면 자녀가 없는 여성에게 호소하는 마케팅 메시지를 만들지 못할 것입니다. 마케팅 캠페인 결정은 또한 신속하게 추적할 수 있어 조직이 성공하지 못한 것을 버리고 성공할 수 있는 것을 최적화할 수 있습니다.

통찰력 있는 소비자 데이터 세트는 제품 개발 및 마케팅 캠페인에 지출된 예산이 자동으로 소비자의 요구와 기대를 충족시키므로 실패 위험을 크게 줄입니다. 또한 판매 데이터는 이전에는 무시되었을 수 있는 판매 유입경로 전반에 걸쳐 교차 판매를 위한 미개척 기회를 드러낼 수 있습니다.

패턴 찾기

광고는 처음부터 소비자 행동 패턴을 활용해 왔지만 이제는 식별하기가 더 어려워질 수 있습니다. 행동할 적시에 두드러진 행동 지표를 정확히 찾아내려면 세분화된 수준에서 혼합 소스의 데이터를 지속적으로 새로 고쳐야 합니다. 어떤 경우에는 이것은 도시의 개별 이웃만큼 깊을 수 있으며, 상류층과 인접한 상위 계층 교외의 구매 습관이 될 수 있습니다.

예를 들어, 소매업체는 올바른 고객 데이터를 사용하여 추수감사절에 다양한 세그먼트가 구매할 가능성이 있는 제품을 평가하고 판매 촉진을 위해 마케팅 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 또한 강력한 데이터는 기업에 더 나은 경쟁자 통찰력을 제공합니다. 판매 및 판촉과 같은 제3자 데이터를 측정항목과 비교하여 서비스를 평가하고 개선합니다.

올바른 고객 데이터를 통해 소매업체는 다양한 세그먼트가 구매할 가능성이 있는 제품을 평가할 수 있습니다. 또한 강력한 데이터는 기업에 더 나은 경쟁자 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 알고리즘은 쇼루밍에 참여하는 소비자가 나중에 본 제품을 온라인에서 더 저렴한 가격으로 구매하는 경향이 있다는 것을 학습할 수 있습니다. 이러한 지표는 기업이 매장에 있을 때 "쇼룸 고객"을 구매자에게 은폐하기 위한 맞춤형 제안을 시작하여 마케터가 보다 수익성 있는 부문에 지출할 수 있도록 도와줍니다.

쇼루밍에 대한 간략한 설명: 기본적으로 온라인에서 더 저렴한 가격으로 구매하기 전에 소매점을 방문하여 상품을 조사하는 관행을 말합니다. 이러한 소비자 행동은 고가의 상품에 일반적입니다.

연결 구축

조직의 마케팅 목표는 데이터를 사용하여 판매, 고객 행동 및 효과적인 채널 사용 간의 연결을 설정하는 방법을 결정합니다. 마케팅 목표를 평가할 때 일반적으로 선택한 KPI와 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 데이터가 겹치는 부분이 있습니다. 최신 데이터 스택(고객 관계 관리 소프트웨어)을 사용하면 오류 마진이 더 높은 수동 데이터 통합을 처리하는 대신 접점 전반에 걸쳐 주요 통찰력을 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 마케팅 전략 개발을 위한 귀중한 도구입니다. 예를 들어, 수집된 고객 데이터는 대부분의 대상 시장이 스마트폰을 구매한다는 것을 나타낼 수 있습니다. 이 정보는 인기 있는 모바일 앱의 유료 광고와 같은 모바일 전략에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 유형의 연결을 구축하는 것은 조직이 새롭고 충성도가 높은 고객과 관련성을 유지하고 관련성을 유지하는 데 중요합니다.

이러한 이유로 데이터를 중앙 집중화하는 적절한 고객 관계 관리 플랫폼을 사용하는 것은 정보 및 작업 팀 솔로를 방지하는 데 중요합니다. 전략가에서 콘텐츠 제작자 및 영업 담당자에 이르기까지 우수한 마케팅 팀은 하나의 생태계로 작동합니다. 모두가 협력하여 리드를 확보하고 수익을 개선해야 합니다. 데이터와 팀워크를 통해 소비자 행동 연결을 구축하는 것은 성공에 매우 중요합니다.

데이터 기반 마케팅 전략은 비즈니스에 어떤 영향을 미칩니까?

데이터 기반 마킹이 수익을 증가시킨다고 선언하는 것은 쉽습니다. 물론 효과적으로 구현하면 리드와 전환이 증가합니다. 이는 올바른 소비자 데이터를 알고 있는 조직이 제품과 서비스를 정확하게 마케팅하여 유익한 결과를 낳기 때문입니다. 그러나 데이터 기반 접근 방식은 단순한 플러그 앤 플레이 솔루션이 아닙니다. 조직이 그에 따라 피벗하는 경우 실현 가능한 결과를 얻을 수 있는 장기적인 방법론을 제공합니다.

따라서 수익을 개선하는 것 외에도 비즈니스에 실제로 어떤 영향을 미칩니까? 우선, 규정 준수에 따라 관련 직원과 함께 고객 데이터를 민주화하는 것을 의미합니다. 진부하지만 지식은 힘입니다. 팀에 동일한 정보에 대한 액세스 권한을 부여하면 시너지 효과가 향상되고 모든 사람이 현재 마케팅 활동 및 목표에 부합하도록 할 수 있습니다.

둘째, 조직은 관련 데이터를 얻고 프로세스를 자동화하기 위해 Google 분석, 고객 관계 관리 소프트웨어, 콘텐츠 개발 캘린더 등과 같은 마케팅 도구를 업그레이드하거나 투자해야 할 수 있습니다. AI에 투자하면 채널 간 마찰과 불일치가 사라집니다.

데이터는 거짓말을 하지 않습니다. 심오한 수준에서 기업이 더 많은 정보를 얻고 연결되어 있으며 지식이 풍부한 소비자를 따라잡기 위해 고군분투함에 따라 기대 격차가 커지고 있습니다. 기업과 소비자 사이의 권력 이동은 전통적인 고객 여정을 혼란에 빠뜨렸습니다. Deloitte의 최근 보고서는 "소비자들은 브랜드가 전통적인 광고를 통해 영감을 주기를 기대하기보다 다른 소비자의 소셜 미디어 프로필을 탐색하여 영감을 찾는 방법"을 강조합니다.

소비자 참여는 마케팅 이상이어야 합니다. 기업은 진정으로 소비자의 말에 귀를 기울이고 영감을 주고 함께 창조해야 합니다. 업계 전반에 걸친 고객 데이터는 지속 가능성과 소비자 회의론 완화에 대한 주제를 일관되게 지적합니다. 그 어느 때보다 기업이 목적을 주도하고 사회에서 자신의 역할과 책임을 인식해야 한다는 요구가 있습니다.

고객 데이터를 어떻게 얻습니까?

고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어, 모바일 및 웹 분석, 웹사이트 방문 쿠키, 소셜 미디어, 고객 피드백 설문조사는 모두 귀중한 대상 고객 데이터를 제공합니다. 대부분의 마케터가 따르는 메트릭에 대한 업계 표준이 있지만 필요한 자사 및 타사 데이터를 결정하는 것은 회사의 마케팅 목표에 따라 다릅니다.

또한 어떤 데이터가 유용한지 식별하는 것 외에도 가장 큰 과제는 데이터 위생을 유지하는 것입니다. 이는 의사 결정이 정확한 메트릭을 기반으로 하도록 보장하기 위해 오래되거나 부정확하거나 중복되거나 잘못 배치된 데이터를 제거하는 지속적인 관행입니다. 세계적 수준의 마케팅 팀과 MarTech 스택에 투자하면 잘못된 데이터 관리와 그에 따른 잘못된 결정을 방지할 수 있습니다.

어떤 유형의 데이터가 필요합니까?

마케터는 고객, 재무 및 운영의 세 가지 유형의 빅 데이터에 관심이 있습니다. 일부 데이터 기반 마케팅 KPI는 이러한 범주에 분명히 속하지만 다른 KPI는 겹칩니다. 마케팅 목적으로 유용한 고객으로부터 파생된 데이터는 신원 데이터, 정성적 데이터, 기술적 데이터 및 정량적 데이터의 4가지 범주로 나뉩니다.

수집 및 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양은 놀랍습니다. 예를 들어, 온라인 고객 행동, 마케팅 캠페인 성과 및 소셜 미디어 채널의 효율성에 대해 더 많은 정보를 제공하는 메트릭이 많이 있습니다.

당연히 이러한 가치 있는 통찰력을 사용하여 비즈니스를 개선하는 방법을 이해하지 못한 채 허영 지표에 대해 너무 많이 읽거나 숫자에서 길을 잃기 쉽습니다. 데이터 기반 광고는 항상 조직의 전반적인 마케팅 목표와 일치해야 합니다. 일반적으로 마케팅 데이터는 내부 또는 제3자를 통해 수집됩니다.

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방법을 보여드리겠습니다.

사내 데이터

이것은 기업이 다음과 같은 고객 기반에서 수집하는 데이터입니다. 소셜 미디어 상호 작용, 이메일 목록 가입, 구매 거래, 고객이 구매하기 전에 웹 사이트를 방문한 횟수, 콘텐츠 마케팅 상호 ​​작용 및 온라인 구매 내역. 이러한 유형의 데이터는 기업이 웹사이트, 마케팅 캠페인 및 콘텐츠 마케팅을 개선하는 데 도움이 됩니다.

제3자 데이터

내부 데이터는 기업과의 직접적인 상호 작용 외부에서 소비자가 어떤 사람인지에 대해 많이 드러내지 않습니다. 제3자 데이터는 청중이 비즈니스와 소통하지 않을 때 청중의 관심사가 무엇인지 보여줍니다. 예를 들어, 그들은 여행을 좋아합니까? 그들은 집주인입니까? 가족이 있습니까? 수집된 정보가 개인 정보 보호법을 준수하는 경우 이러한 광범위한 브러시 스트로크는 향후 마케팅 캠페인 및 제품 개발에 정보를 제공할 수 있습니다.

데이터 수집에 사용할 수 있는 도구는 무엇입니까?

디지털 마케팅 산업은 MarTech 스택이라고 하는 소프트웨어 및 기술 도구를 활용하여 캠페인을 계획, 실행 및 측정합니다. 이러한 스택은 회사의 요구 사항을 충족하도록 고유하게 구성됩니다. 대부분의 제품군에는 다음 마케팅 분야에 대한 소프트웨어 도구가 포함되어 있습니다.

• 검색 엔진 최적화(SEO): 웹사이트 및 캠페인 카피를 개발할 때 키워드를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 마케팅: 콘텐츠 계획 및 제작을 지원하는 콘텐츠 관리 플랫폼입니다.
• 소셜 미디어 마케팅: 게시물을 예약, 생성 및 추적하는 게시 도구입니다.
• 검색 엔진 마케팅: 광고를 관리하고 모니터링하기 위한 Google Ads 및 Analytics와 같은 것.
• 고객 관계 관리: 구매 주기 전반에 걸쳐 고객 여정을 추적하고 관계를 관리하는 소프트웨어입니다.

스택의 일부를 구성하는 소프트웨어는 항상 전반적인 마케팅 성공에 기여해야 합니다. 최대 용량으로 작동하는 MarTech 스택은 조직의 목표를 지원하고 조직이 보다 창의적이고 혁신적인 마케팅 요소에 집중할 수 있도록 합니다.

데이터 기반 마케팅 전략의 예

Google에 따르면 "선도적인 마케터는 데이터에 기반한 결정이 직관과 경험에 기반한 결정보다 우월하다는 데 동의할 가능성이 56% 더 높습니다." 강력한 데이터 기반 마케팅 전략과 독점 인프라는 무한한 성공을 제공할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

#1. 정보에 입각한 광고 타겟팅

귀하가 회사 반경 5마일 내에 있는 바쁜 가족에게 특별히 광고하려는 애완동물 미용 서비스를 제공한다고 가정해 보겠습니다. 이는 데이터 기반 광고로 완전히 가능합니다. Informed 광고 타겟팅은 잠재 고객이 회사 웹 사이트를 방문할 때 정보를 쿠키 형태로 기록 및 저장합니다.

수집하는 데이터에는 사용자 위치, 웹사이트에서 보낸 시간, 조회한 페이지 및 온라인 검색이 포함됩니다. 이 정보를 사용하여 마케터는 특정 서비스 또는 제품에 대한 리드의 관심 수준을 결정하고 소비자의 관심을 끌 수 있는 다음과 같은 성격의 광고를 전달할 수 있습니다.

• 프로그래매틱 광고 구매
• TV 광고 또는 YouTube 및 Instagram 광고
• 리타겟팅
• 유료 검색
• 이메일 마케팅

광고 유형에 관계없이 올바른 메시지를 올바른 소비자에게 적시에 전달하는 것이 목표이며 이는 데이터 기반 마케팅을 통해 얻을 수 있는 정교한 소비자 데이터 통찰력이 있어야만 가능합니다.

#2. 개인화된 고객 경험

'선택의 폭정'에 휩싸인 과포화 온라인 시장에서 소비자의 관심을 끌 수 있는 유일한 방법은 소비자의 관심에 직접 호소하는 것입니다. 인구통계학적 데이터를 사용하여 대상 시장의 지리적 위치, 과거 상호 작용, 온라인 상호 작용 및 지출 습관을 이해하면 고객의 마음을 사로잡는 개인화된 마킹 캠페인을 개발하는 데 도움이 됩니다. 현재 소비자의 75%는 소매업체가 쇼핑 경험을 개선하기 위해 개인 데이터를 사용하는 것을 선호합니다. 개인화된 경험은 고객이 가치를 느끼게 하여 궁극적으로 전환과 매출을 증가시킵니다.

데이터 기반 접근 방식은 잠재고객을 세분화하여 특정 고객 그룹에 대한 개인화된 메시지를 생성하는 데 도움이 됩니다.

#삼. 영업 팀 개선

팀이 유망한 리드만 추구하기 때문에 영업에 데이터를 사용하면 생산성이 향상됩니다. 데이터 기반 판매 접근 방식에는 모든 판매 결정을 알리기 위해 특정 지표를 수집하고 사용하는 것이 포함됩니다. 여기에는 잠재 고객 발굴에서 이탈 감소 및 가격 책정에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 분석 도구는 잠재 고객이 어디에서 왔는지, 영업 담당자가 그들에게 연락한 이유 및 연락 방법을 나타낼 수 있습니다.

한 제품 또는 서비스가 다른 제품에 비해 얼마나 잘 수행되는지, 어떤 고객 상호 작용이 구매로 이어지는지, 누가 구매를 하고 있는지 비즈니스의 의도된 잠재고객에 대한 데이터는 포지셔닝, 가격 책정 및 대상 페르소나에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 통찰력을 제공합니다.

영업 팀은 또한 특정 잠재 고객에 대한 영업 주기와 비즈니스에서 웜 리드를 잃게 되는 경쟁업체를 추적할 수 있습니다. 각 리드에서 인구 통계학적 및 심리 정보를 수집하면 고객 프로필 또는 구매자 페르소나 개발에 더욱 도움이 됩니다.

#4. 이상적인 고객 프로필 만들기

데이터 기반 페르소나는 수집된 사용 가능한 데이터를 사용하여 마케팅 결정을 흐리게 하는 편견과 열망 가정 없이 대상 고객을 더 잘 이해합니다. 실시간 웹 분석, 디지털 고객 피드백 서비스 및 소셜 미디어 통찰력은 기업이 고객 프로필을 더욱 빠르게 개발하고 업데이트하는 데 도움이 됩니다. 자사 데이터와 타사 데이터의 조합은 브랜드 고객에 대한 360도 뷰를 생성합니다.

고객 여정의 각 단계에서 어떤 장치가 사용되는지, 소비자가 콘텐츠를 게시하는 채널, 이야기하는 내용, 제품을 조사하는 방법 및 일반적인 태도를 아는 것은 동기와 구매 행동에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 인공 지능을 통한 고급 페르소나 모델링은 추측을 진정으로 정확한 타겟 마케팅으로 대체합니다.

Deloitte의 백서는 데이터 기반 마케팅의 놀라운 효율성을 더욱 강조합니다. 개별 온라인 행동을 사용하여 소비자를 추가로 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트의 "70% 할인" 페이지를 방문하는 고객은 "바겐 세일 헌터"로 그룹화되어 가격대에 맞는 제품을 제공할 수 있습니다.

#5. 콘텐츠 최적화

잠재고객 세분화는 특정 고객에게 웹사이트 경험을 개인화하는 데 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 스포츠 장비 상점에 10대, 젊은 전문가, 진지한 운동 선수, 다양한 스포츠를 하는 노인 남녀 등 여러 유형의 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 마케팅 담당자는 제품이 노인과 관련이 없기 때문에 어린이용 운동화를 노인에게 표시하지 않습니다.

따라서 타겟 시장 데이터는 기업이 방문하는 사람에 따라 실시간으로 웹사이트를 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 타사 데이터 제공업체와의 계약을 통해 고객이 선두주자임을 확인할 수 있습니다. 그 사람이 사이트에 도착하면 마케터는 트레일 러닝과 관련된 인기 제품을 선보일 수 있습니다.

또는 사용자가 요가 장비를 클릭하면 웹 사이트는 다음에 온라인 상점을 방문할 때 요가 제품에 대한 시간에 민감한 제안을 표시할 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅을 그토록 강력하게 만드는 것은 회사가 웹의 다른 곳, 즉 소셜 미디어, 이메일 및 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 요가 제품 제안을 재타겟팅할 수 있는 능력입니다.

사용자가 웹사이트나 랜딩 페이지를 방문할 때마다 선호도와 의도에 대한 추가 정보를 남기고 이를 고객 관계 관리 플랫폼에 저장할 수 있습니다. 이는 경험 관리 및 성공 기회를 개선하기 위해 고객 여정을 매핑하려는 노력을 지원합니다. 고객 요구 사항, 시장 과제 및 새로운 기회에 대한 보다 빠르고 정확한 예측을 제공하는 브랜드는 경쟁 우위를 확보합니다.

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결론

디지털 마케팅은 새로운 기술의 출시와 소비자 행동의 변화에 ​​따라 끊임없이 변화하고 최적화하는 민첩한 관행입니다. 이는 지속적이고 결코 정적인 프로세스가 아니므로 비즈니스가 데이터 기반 의사 결정의 전체 권한을 활용하려는 경우 인식하는 것이 중요합니다.

Mckinsey에서 실시한 연구에 따르면 데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배, 고객을 유지할 가능성이 6배, 수익성이 19배 더 높은 것으로 나타났습니다. 정밀 마케팅을 우선시하는 조직은 세분화된 성장의 기회를 포착하고 훨씬 더 큰 복원력과 ROI를 달성할 수 있습니다.

Comrade Digital Marketing Agency에서는 기업이 전환율을 42%까지 높일 수 있도록 데이터 중심 접근 방식을 기반으로 하는 고품질 디지털 마케팅 전략 개발 서비스를 제공합니다. 마케팅 노력과 수익을 개선하는 데 목표를 두고 있다면 당사 전문가 팀이 귀사의 비즈니스가 자격을 갖춘 리드 및 판매의 증가된 흐름을 생성하도록 도울 수 있습니다. 시작하려면 여기에서 귀하의 프로젝트에 대해 자세히 알려주십시오.