테이블에 데이터를 남기지 마십시오: 디지털 마케팅 분석에서 비즈니스 통찰력을 활용하는 방법

Mark Twain은 한때 Benjamin Disraeli 영국 총리가 "거짓말에는 세 가지 종류의 거짓말이 있습니다. 거짓말, 망할 거짓말, 통계"라는 유명한 말을 인용했습니다. 인용문의 정확성을 강조하면 Disraeli가 말한 적이 있는지 아무도 확신하지 못합니다.

온라인으로 작업하고 MarTech 스택의 다양한 분석 도구에서 받은 데이터를 비교 및 ​​대조하면 마케팅 데이터가 항상 올바르게 합산되지는 않는다는 것을 알게 될 것입니다. 이것은 유료 검색, 소셜 미디어, SEO 및 이메일 마케팅과 같은 여러 채널에서 캠페인 활동을 실행하는 마케터에게 문제를 일으킵니다. 데이터가 항상 진실을 말하지 않는 경우 어떻게 채널에 시간과 예산을 할당합니까? 이것은 이메일 마케팅과 같은 보다 수동적인(잠재적으로 더 수익성이 있는) 채널과 비교하여 특정 채널이 환경(검색 마케팅)을 지배할 때 특히 문제가 됩니다.

마케터는 진실에 대한 단일 관점이 필요합니다. 따라서 단순한 웹사이트 분석 도구에 있는 사일로화된 데이터를 넘어 디지털 마케팅 분석에 대해 더 깊이 파고들 때입니다.

디지털 마케팅 분석이란 무엇입니까?

웹사이트 분석은 특히 웹사이트의 성능 및 사용자 행동과 관련된 데이터 분석, 웹사이트 트래픽, 방문자 인구 통계, 사용자 참여 및 전환율과 관련된 데이터 수집에 중점을 두지만 디지털 마케팅 분석은 훨씬 더 넓은 그림을 그립니다.

디지털 마케팅 분석은 다양한 디지털 마케팅 활동 및 캠페인과 관련된 데이터를 수집, 측정 및 분석하는 방법을 말합니다. 여기에는 웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 이메일 마케팅, 검색 엔진 광고 등과 같은 여러 온라인 채널에서 마케팅 활동의 성과를 추적하고 평가하는 것이 포함됩니다. 디지털 마케팅과 관련된 마케팅 전략, 고객 행동, 전환율, 투자 수익률(ROI) 및 기타 핵심 성과 지표(KPI)의 효과에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

디지털 마케팅 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

디지털 마케팅 분석은 다음과 같은 몇 가지 이유로 필수적입니다.

1. 성과 평가: 디지털 마케팅 분석을 통해 다양한 마케팅 캠페인 및 전략의 성과를 측정하고 평가할 수 있습니다. 웹 사이트 트래픽, 전환율, 클릭률, 참여 수준 등과 같은 주요 메트릭을 추적하여 효과적인 전략과 개선이 필요한 전략을 결정할 수 있습니다. 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것에 대한 통찰력을 제공하여 마케팅 활동을 최적화하기 위한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

2. 투자수익률(ROI) 분석: 디지털 마케팅 분석은 다양한 마케팅 활동의 투자수익률을 이해하는 데 도움이 됩니다. 다양한 캠페인의 성과 및 관련 비용을 추적하여 가장 높은 ROI를 제공하는 채널과 전략을 결정할 수 있습니다. 이 정보를 통해 가장 중요한 결과를 생성하는 영역에 투자하여 마케팅 예산을 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.

3. 고객 행동 분석: 디지털 마케팅 분석을 통해 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 사용자 상호 작용, 탐색 패턴, 전환 경로 및 기타 메트릭을 분석하여 방문자가 웹 사이트, 광고 및 콘텐츠에 참여하는 방식을 이해할 수 있습니다. 이러한 이해를 통해 사용자 경험을 최적화하고, 잠재적인 병목 현상 또는 개선 영역을 식별하고, 고객 선호도 및 요구 사항에 더 잘 부합하도록 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.

4. 타겟팅 및 개인화: 디지털 마케팅 분석을 통해 고객을 보다 효과적으로 분류하고 타겟팅할 수 있습니다. 인구 통계 데이터, 고객 선호도 및 행동 패턴을 분석하여 보다 개인화되고 관련성 높은 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 이는 더 높은 참여, 더 나은 전환율 및 증가된 고객 만족도로 이어집니다.

5. 데이터 기반 의사 결정: 데이터는 디지털 마케팅 환경에서 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 디지털 마케팅 분석은 의사 결정 프로세스를 안내하는 데 필요한 데이터와 통찰력을 제공합니다. 추측이나 가정이 아닌 실제 성능 데이터에 대한 결정을 기반으로 추세를 식별하고 기회를 강조하며 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다.

디지털 마케팅 분석의 사용 사례

마케터가 디지털 마케팅 분석으로 할 수 있는 일은 다양합니다. 가장 인기 있는 두 가지 전략인 고객 여정 매핑과 개인화된 사용자 경험 생성에 중점을 둘 것입니다.

고객 여정 매핑

고객 여정을 매핑하면 다양한 접점에서 고객 행동 및 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 디지털 마케팅 분석은 다음과 같은 방식으로 고객 여정을 매핑하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 고객 접점 식별: 디지털 마케팅 분석을 사용하면 웹 사이트 방문, 소셜 미디어 참여, 이메일 열기, 광고 클릭 등과 같은 다양한 채널 및 접점에서 고객 상호 작용을 추적하고 분석할 수 있습니다. 이러한 접점을 조사하면 고객이 브랜드와 상호 작용하는 주요 단계와 채널을 식별할 수 있습니다.

2. 고객 행동 추적: 분석 도구는 고객이 웹 사이트를 탐색하는 방법, 참여하는 콘텐츠, 각 페이지에서 보내는 시간 및 전환 경로에 대한 데이터를 제공합니다. 이 정보는 고객이 각 접점에서 취하는 행동과 여정 ​​전반에 걸친 그들의 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터를 분석하여 고객 여정에서 패턴, 공통 경로 및 잠재적 이탈 지점을 식별할 수 있습니다.

3. 기여도 분석: 디지털 마케팅 분석을 통해 특정 참여를 개별 마케팅 채널 또는 캠페인에 기여할 수 있습니다. 전환 데이터를 추적하고 분석하면 어떤 접점이나 마케팅 활동이 전환 유도에 가장 큰 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 이 속성 분석은 각 접점의 효과를 이해하고 그에 따라 마케팅 리소스를 할당하는 데 도움이 됩니다.

4. SWOT 분석: 디지털 마케팅 분석을 통해 고객 여정을 매핑하면 마케팅 프로그램의 강점, 약점, 기회 및 위협을 식별할 수 있습니다. 고객이 여정에서 장애물에 직면하거나 마찰을 경험하는 영역을 식별하여 이러한 접점을 최적화하고 전반적인 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 마찬가지로 중요한 단계에서 고객을 참여시키거나 관련 콘텐츠를 제공하거나 전환을 유도하기 위한 인센티브를 제공할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.

5. 지속적인 최적화: 디지털 마케팅 분석을 통해 고객 여정 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 성능 메트릭을 정기적으로 검토 및 분석하여 개선 영역을 식별하고, 다양한 접근 방식을 테스트하고, 접점을 최적화하여 고객 여정을 향상할 수 있습니다.

개인화된 사용자 경험 만들기

디지털 마케팅 분석은 인구 통계, 고객 행동, 제품/서비스 관심사 또는 구매 내역을 비롯한 다양한 특성을 기반으로 고객을 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 세그먼트를 생성하면 여정 경로와 행동을 개별적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 활동을 개인화하고 다양한 고객 세그먼트의 특정 요구와 선호도를 기반으로 각 접점에서 타깃 메시지와 경험을 전달할 수 있습니다.

결론

디지털 마케팅 분석은 전체 마케팅 에코시스템에서 데이터를 가져와 고객이 비즈니스에 참여하고 마케팅 퍼널을 통과하는 방법에 대한 자세한 이해를 제공합니다. 복잡합니까? 예, 그럴 수 있습니다.

디지털 마케팅 분석으로 성공하려면 마케팅 팀과 MarTech 스택이 완벽하게 정렬되어 제공되는 증거를 기반으로 캠페인 전략에 전념할 준비가 되어 있어야 합니다.

디지털 마케팅 분석에 대한 생각이 다소 부담스럽다면 직감과 분리된 데이터를 기반으로 캠페인 전략을 제공하는 대안을 고려하십시오. 고맙게도 디지털 마케팅 분석은 혼자 가야 하는 여정이 아닙니다. emfluence의 마케팅 전문가가 일관된 디지털 마케팅 분석을 기반으로 구축된 보다 정확한 전략을 찾는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보려면 지금 [email protected] 으로 문의하십시오.