디지털 마케팅: 2023년의 과제는 무엇입니까?

디지털 마케팅에서 혁신과 적응은 의심할 여지 없이 두 가지 필수 동인이며, 특히 최근 몇 년 동안 업계를 뒤흔든 "지진 충격"에 직면한 상황에서 그렇습니다. 그것은 이전에는 생각할 수 없었던 기회뿐만 아니라 새로운 범주의 문제도 창출한 기술의 발전과 변화하는 소비자 행동에 의해 주도되는 다소 영구적인 혁명입니다.이 게시물에서는 기업이 대상 고객과 연결하는 방식에 영향을 미치는 주요 디지털 마케팅 과제를 살펴보겠습니다.아마도 해결할 수 없는 데이터 품질 문제와 씨름해야 하는 인공 지능(AI)의 모호성부터 고객 경험 구축에서 개인화의 중요성, 점점 더 위험해지는 환경에서 개인 정보 보호, 2023년 디지털 마케팅에 대한 과제 및 가까운 미래에는 혁신적인 솔루션과 전략적 접근 방식이 필요합니다.

디지털 마케팅 과제: 세 가지 핵심 영역

실무자가 관심을 집중하는 세 가지 영역은 참여, 예산 최적화 및 인공 지능입니다.이 게시물에서는 디지털 마케터가 직면하고 있는 가장 중요한 문제를 식별하고 이러한 문제를 극복하기 위해 사용할 수 있는 도구와 기술에 대한 통찰력을 제공하려고 노력할 것입니다.

1) 참여: 데이터 분석의 중요성

참여는 모든 산업과 규모의 비즈니스 마케터가 피할 수 없는 최우선 과제이자 과제입니다. 참여의 개념 자체는 소비자 선호도와 행동이 변화함에 따라 계속 진화하고 있습니다.

콘텐츠의 풍부함과 판촉 광고의 엄청난 양으로 인해 다양한 채널(적시성 및 시간에 따라 반복해서 사용하고 포기하는)을 저글링하는 데 극도로 능숙해진 소비자의 관심을 끌고 유지하는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다. 그들이 찾을 수 있는 답의 완전성). 가치 창출을 방해하는 디지털 마케팅 문제를 해결하기 위해 마케터는 옴니채널 접근 방식을 취하고 여러 플랫폼에서 전략을 다양화하며 동시에일관되고 의미 있는 브랜드 메시지를 전달 해야 합니다.

소셜 미디어, 인플루언서 마케팅, 디지털 커뮤니케이션의 등장과 함께 청중에게 도달하고 참여를 유도하는 일이 날이 갈수록 복잡해지고 있는 가운데, 사용자를 만나고 교류할 수 있는 새로운 기회가 열리고 있습니다.예를 들어, 인플루언서 및 마이크로 인플루언서와의 협업은 다양한 청중에게 침투할 수 있는 능력을 증폭하는 동시에 대상 청중과 보다 확실한 연결을 촉진할 수 있습니다. 미니 사이트, 앱, 비디오와 같은 대화형 도구는 소비자에게 이전에는 불가능했던 역량 강화 기회를 제공합니다.

개인화 및 고객 경험: 데이터의 윤리적 사용

모든 예측에 따르면, 가까운 미래에 참여 수준을 개선하는 것은 주로 데이터를 사용하는 것입니다. 이를 통해 다양한 청중의 선호도를 더 깊이 이해하고 그들 각각을 대상으로 하는 관련 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

고객 데이터를 분석하면 막대한 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다 . McKinsey Global Institute에 따르면 데이터 기반 접근 방식을 채택한 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배, 고객을 유지할 가능성이 6배, 수익성을 높일 가능성이 19배 더 높습니다. .

소비자가 점점 더 맞춤화된 경험을 기대하는 시대에개인화와 고객 경험은 여전히 ​​디지털 마케터의 최우선 과제입니다.그러나 대규모로 효과적인 개인화를 달성하는 것은 결코 사소한 문제가 아닙니다. 마케터는 자사 데이터에 대한 윤리적 액세스 및 사용을 다루고 개인 정보 보호 규정을 준수하여 행동해야 합니다(GDPR, 일반 데이터 보호 규정을 준수해야 함). 개인화의 필요성과 소비자 정보 보호에 대한 우려의 균형을 맞추는 것은 투명성과 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크가 필요한 섬세한 작업입니다.

이 문제를 해결하기 위해 마케팅 담당자는 데이터 사용 방법을 명확하게 전달하고 강력한 보안 조치를 구현함으로써고객과의 신뢰 관계를 강화하도록 설계된 이니셔티브에 투자 해야 합니다.고객 동의를 활용하고 개인화된 경험을 통해 유형의 가치를 제공하면 상호 이익이 되는 관계에 기여합니다. 이러한 맥락에서 자사 데이터는 아마도 가장 유망한 리소스일 것입니다.

자사 데이터란 무엇입니까?

자사 데이터(독점 데이터라고도 함)는 조직이 대상 고객으로부터 수집한 데이터 입니다 . CRM 시스템의 정보 또는 웹사이트, 소셜 미디어, 뉴스레터 및 이메일 마케팅과 같은 다양한 접점의 상호 작용에서 직접 수집한 정보입니다. 거래 기록, 전화 통화.

자사 데이터는 기본적으로 원시 데이터이므로 수집, 저장, 관리 및 보호 방법을 선택할 수 있습니다. 이러한 모든 매개변수를 제어하면 정확성과 무결성을 보다 쉽게 ​​보장할 수 있습니다. 자사 데이터는 데이터를 수집하는 조직의 독점 재산이므로 큰 경쟁 우위를 제공합니다.

또한 자사 데이터는 잠재 고객과 기존 고객이 자발적으로 제공했기 때문에 타사 데이터보다 관련성이 높고 정확합니다. 마지막으로 자사 데이터는 타사 데이터 획득을 매우 복잡하고 위험하게 만드는 새로운 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.

이것이 바로 모든 수준에서 데이터 문화를 확산하는 것이 이제 필수적인 이유입니다.

점점 더 많은 조직이 예측 시스템 통합에서 AI 기반 자동화에 이르기까지 데이터 기반 접근 방식을 취하고 있지만 전체 조직을 변화시키는 경우는 드물기 때문에 정보로 인해 발생하기 때문에 제거하기 어려운 예상보다 낮은 생산성과 비효율성을 초래합니다. 예를 들어 사일로. 즉, 중요한 비즈니스 문제는 여전히 전통적인 접근 방식을 통해 처리되는 경우가 많으므로 해결하는 데 몇 개월 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

Accenture 에 따르면 2025년까지 조직은 기본적인 일상 작업과 일상적인 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있게 될 것입니다.직원들은 혁신, 협업 및 커뮤니케이션과 같은 보다 일반적인 "인간적" 프로세스에 집중할 수 있습니다. 따라서 직원과 고객 모두에게 진정으로 차별화된 경험을 제공하려면 모든 수준에서 데이터 기반 문화가 필요합니다.

미래 행동을 예측하기 위해 현재 추세를 포착

데이터 기반 마케팅에는 전체 고객 여정을 실시간으로 추적할 수 있는 솔루션과 방법론이 있습니다. 빅 데이터를 통해 현재 트렌드를 파악 하고 미래 행동을 예측하고 이를 기반으로 개인화된 경험을 만들 수 있습니다 .수집된 데이터는 구매 및 소비 패턴과 습관을 식별하기 위해 분석됩니다. 새로운 기술 덕분에 종종 혼란스러운 정보 흐름에서 유용한 통찰력을 추출하여 마케팅 결정을 내릴 수 있습니다.

이 프로세스를 단순화하는 가장 좋은 방법은 자사, 제2자 및 제3자 데이터를 연결하고 프로젝트에 관련된 모든 사람이 결과에 액세스하고 사용할 수 있도록 하는고급 분석 플랫폼을 사용하는 것입니다 .기계 학습 알고리즘과 인공 지능 응용 프로그램은 현재 데이터 분석을 자동화하고 유용한 통찰력을 보다 쉽게 ​​얻기 위해 사용되고 있습니다.

지금까지 관찰한 내용을 종합하면 쉽게 짐작할 수 있듯이기업 이 데이터 분석 활동을 통해 얻은 대상 고객에 대한 지식은 참여에 크게 영향을 미칩니다. 욕망, 필요, 선호, 한마디로 정서)는 개인화된 이니셔티브 및 보다 관련성 높은 제안을 개발하는 데 필요한 전제 조건입니다.

2) 예산 최적화: 디지털 마케팅에 대한 투자는 항상 좋은 생각입니다.

예산을 재조정하고(심지어 예산을 줄임) 여전히 설정된 목표에 도달하는 것은 앞으로 몇 년 동안 회사를 계속 참여시킬 디지털 마케팅 과제입니다. 경제적 불확실성과 변화하는 시장 역학으로 인해 조직은 마케팅 활동에 대한 지출을 줄이는 등 더 큰 절감 효과를 얻을 수 있는 조치를 취하게 될 수 있습니다. 소비자의 우선순위가 기본적인 필요(그 중 식품 및 유틸리티)에 맞춰져 있는 시기에 기업이 비용을 절감하기를 원하는 것은 이해할 수 있습니다. 그러나 이는 역효과를 낳을 수 있는 단기 전략입니다.

사실 마케팅 전략에 지속적으로 투자하는 기업은 적어도 Harvard Business Review 에서 지원하는 논문에 따르면 장기적으로 수익성을 개선할 가능성이 더 높을 것입니다. 몇 년 전에 발행되었지만 오늘날에도 여전히 관련이 있는 이 기사는 불확실성과 위기의 시기에 마케팅 전술, 특히 고객이 우선 순위를 재평가하는 데 사용하는 기준에 유리한 지점을 제공하는 마케팅 전술을 여전히 표적으로 삼아야 한다고 제안합니다. 예산, 브랜드 변경, 가치 재정의, 따라서 전체 제품 범주의 유용성.

다시 말하지만예산 최적화 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법은 캠페인 결과와 개별 마케팅 채널의 성과를 객관적으로 평가할 수 있는 데이터 분석을 활용하는 것입니다.마케팅 기술 및 자동화 도구에 투자하면 프로세스를 간소화하고 수동 작업을 줄여 운영 효율성을 높일 수 있습니다. ROI에 중점을 두고 테스트 및 학습 접근 방식을 채택하면 마케팅 담당자가 가장 유망한 이니셔티브를 식별하고 결과적으로 리소스를 보다 효율적으로 재할당할 수 있습니다.

3) AI 전선에 대한 최신 업데이트

몇 년 동안 인공 지능은 회사에 양질의 정보를 제공하고 프로세스를 자동화하며 고급 개인화를 가능하게 해왔습니다. 그러나 AI가 발전하는 매우 빠른 속도로 인해 디지털 마케팅에 대한 여러 가지 과제가 발생했습니다. 최신 AI 개발을 최신 상태로 유지하는 방법은 무엇입니까?AI를 전략에 효과적으로 통합하는 방법은 무엇입니까?

이러한 질문에 대한 답은인간의 창의성과 AI 기반 자동화 간의 올바른 균형을 찾는 데 있습니다.

창의성과 자동화 간의 올바른 균형: 올바른 기술이 필요합니다.

마케터는 예를 들어 데이터 분석, 예측 모델링, 고객 서비스용 챗봇 및 개인화 추천을 위한 인공 지능 애플리케이션을 사용하여 기능을 대체하는 대신 기능을 강화하기 위해 인공 지능 도구를 사용해야 합니다. 다시 한 번 말하지만, 이것은 무엇보다 가장 중요한 문화적 변화입니다. 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하려면 디지털 마케팅 팀을 교육 하고 작동 방식을 이해하는 데 필요한 기술뿐만 아니라 AI 시스템을 기술 능력을 활용하여 일반적으로 인간의 창의적 자질을 향상시킬 수 있도록 일상 활동을 합니다.

마케팅에 인공 지능을 활용하려면 전문 지식이 필요합니다. 일반적으로 CMO와 비즈니스 의사 결정권자는 디지털 마케터가 최신 기술을 습득할 수 있도록 지속적인 학습 프로그램에 기꺼이 투자해야 합니다. 뿐만 아니라 인공 지능 이니셔티브가 전체 목표와 완전히 일치하도록 해야 합니다.

신뢰할 수 있고 공유된 절차로 개인정보 보호 보장

소비자가 자신의 데이터 처리 방식에 점점 더 관심을 갖는 시대에 주요 과제 중 하나는 개인 정보 보호에 관한 것입니다. 마케팅은 반복적인 작업의 자동화, 대량의 데이터 분석, 대규모 개인화 경험의 생성을 통해 풍부한 지식을 축적하며, 여기에는 민감한 정보도 많이 포함됩니다.

기업은 법으로 규정된 책임이나 신뢰 관계를 뒷받침하는 모든 책임을 회피할 수 없습니다 . 책임 있는 데이터 사용.

데이터 품질: 극복할 수 없는 과제입니까?

디지털 마케팅의 또 다른 과제는 데이터 품질과 관련이 있습니다. 열악한 데이터 품질이 AI 및 기계 학습을 구현하고 채택하는 데 가장 큰 장애물이라면 조직이 데이터 품질을 보장하기 위해 막대한 리소스를 소비하는 이유를 이해할 수 있습니다.

요점은 다양한 상황에서 데이터 품질이 항상 손상될 수 있다는 것입니다. 사용자가 데이터를 잘못 입력하거나, 시스템 설정이 특정 작업에 잘못된 코드를 할당하거나, 데이터 변환을 용이하게 하기 위해 개발된 스크립트에서 오타가 발생할 수 있습니다.데이터 품질 문제는 시스템 오류를 수정하는 데 할당된 예산이나 결정적인 조치를 취하려는 의지와 관계없이 결코 "해결"되지 않습니다. 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에서 새로운 데이터 품질 문제는 불특정 소스에서 언제든지 발생할 수 있습니다.

그러나마케터는 인공 지능을 사용하여 데이터 오염을 방지할 수 있습니다 .품질 관리에 대한 고급 접근 방식을 연구하고 구현하는 팀을 교육합니다. 테스트를 거친 최신의 신뢰할 수 있는 모니터링 및 선택 기능을 채택함으로써 오분류 및 오류와 관련된 패턴을 감지할 수 있는 인공 지능 모델의 성능을 관찰하는 데 더 많은 시간을 할애함으로써 문제 상황이 발생할 때 더 잘 처리할 수 있도록 알고리즘을 미세 조정합니다.

참여 생성, 예산 최적화, 인공 지능의 잠재력 활용, 항상 프라이버시를 존중하고 고객의 개인 데이터 보호 보장: 이러한 각 주요 영역에 대해 향후 디지털 마케터가 측정하게 될 디지털 마케팅 과제를 식별했습니다. 몇 달. 우리가 설명한 장애물을 해결하기 위해 디지털 마케터는 기술과 방법을 특정 비즈니스 요구에 맞게 조정해야 합니다. 즉, 그들은MarTech 에서 사용할 수 있는 솔루션을 숙달해야 합니다 .그중에서 Doxee의 대화형 경험은 프로세스의 효율성과 생산성을 높이고 초개인화된 이니셔티브를 통해 고객 경험을 개선하는 데 사용할 수 있는 탁월한 도구를 제공합니다.