마케터가 데이터 기반 기술 스택을 구축하는 방법

Snowflake의 북미 소매 산업 책임자인 Leslie Lorenz는 MarTech 컨퍼런스에서 발표한 프레젠테이션에서 "우리는 모두 엄청난 양의 데이터 폭발을 경험하고 있습니다."라고 말했습니다. 따라서 그녀의 브랜드가 "데이터 기반이 되기를 원한다"는 많은 [브랜드] 요청을 받고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

대부분의 마케터는 더 많은 고객 데이터에 액세스하는 것이 브랜드에 좋은 일이라는 데 동의합니다. 그러나 단편화, 중복 및 기타 문제로 인해 캠페인이 중단되는 경우가 많습니다. 브랜드는 고객 데이터를 집중하고 통합된 정보 소스를 만드는 방법이 필요합니다.

"저희가 모든 데이터를 한 곳으로 가져오는 방법이 문제입니다."라고 그녀는 말했습니다. “우리가 궁극적으로 추구하는 것은 데이터를 통합하여 각 고객 상호 작용과 수익에 대한 기여도를 식별하는 기능입니다. 그것은 첫 번째 접촉과 마지막 접촉과 같은 기본적인 비즈니스 규칙을 넘어 각 고객 접점의 뉘앙스를 통합하는 데이터 과학 모델로 나아가고 있습니다.”

Lorenz는 이러한 문제를 해결하는 열쇠는 완전한 데이터 기반 마케팅 기술 스택을 만드는 것이라고 말합니다. 다음은 프로세스를 시작하는 몇 가지 단계입니다.

단편화된 데이터의 원인 파악

마케터는 고객 데이터를 수집하고 분석하는 다양한 기술에 액세스할 수 있습니다. 이러한 동일한 도구가 이들에 대해서도 작동할 수 있습니다. 어떻게? 데이터 사일로.

Lorenz는 "우리가 사용하고 있는 이러한 서로 다른 애플리케이션 각각과 서로 다른 모든 고객 접점은 더 많은 데이터 사일로를 생성하고 있습니다."라고 말했습니다.

데이터 사일로를 해결하는 것은 간단한 일이 아닙니다. 마케터는 현재 데이터 수집 프로세스를 방해하지 않도록 주의하면서 문제의 근본 원인을 조사해야 합니다.

데이터 통합 ​​도구는 각 고객 접점의 정보를 중앙 집중화하여 이러한 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 문제가 식별되면 마케터는 고객을 더 잘 파악하고 잠재적으로 좋지 않은 경험으로 이어지는 원인을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

Lorenz는 "필요한 것은 고객이 수행하는 모든 작업을 원활하게 이해할 수 있는 방법입니다. "[이해] 그들의 요구와 그들이 어떻게 참여하기를 원하는지, 궁극적으로 이를 내부 조직 데이터 세트 또는 판매에 다시 연결합니다."

데이터 기반 마테크 스택 구축

Lorenz는 "이 대부분은 데이터 캡처로 시작됩니다. "데이터를 단일 소스로 가져오는 방법은 무엇입니까? 여기에는 광고 데이터, 자사 데이터 또는 보다 전통적인 마케팅 데이터 구현 등 다양한 유형의 데이터가 포함됩니다."

효과적인 마케팅 기술 스택은 데이터를 통합하고 고객 경험에 대한 일관된 스토리를 생성할 수 있습니다. 데이터 통합 ​​도구를 사용하면 이러한 스택이 데이터 사일로 생성을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Lorenz는 그녀의 브랜드가 데이터 스택을 구축하는 효과적인 방법 중 일부를 강조했습니다. “ELT[추출, 로드, 변환] 도구, 스트리밍 도구 또는 데이터 공유 기능을 통해 데이터를 기술 스택으로 가져옵니다. 그리고 데이터 기술 스택에 있으면 해당 데이터를 처리할 수 있는 기능을 설정합니다.”

올바른 우선 순위 설정

데이터 기반 기술 스택을 활용하려면 개인화, 옴니채널 참여 및 마케팅 기여의 세 가지에 중점을 두는 것이 중요합니다.

"우리의 첫 번째 단계는 현재 가지고 있는 고객의 현재 관점을 개선하는 것이었습니다."라고 그녀는 말했습니다. "이를 사용하여 고객과 더 관련성이 높은 계약을 만들고 개인화를 추진하는 방법을 이해했습니다."

옴니채널 전략은 마케터가 고객에 대한 전체적인 관점을 얻을 수 있도록 돕기 위해 다중 채널 접근 방식(종종 혼동되는 방식)을 넘어선 것입니다. CDP 또는 기타 데이터 도구를 통해 고객 데이터를 중앙 집중화함으로써 마케터는 청중이 선호하는 터치포인트를 더 잘 이해할 수 있으며 해당 지식을 사용하여 모든 채널에서 경험을 향상시킬 수 있습니다.

고객 경험을 개선하려면 마케팅 귀속 최적화에 크게 의존합니다. 어떤 접점이나 행동이 수익에 가장 크게 기여하는지 모른다면 지속 가능한 마케팅 파이프라인을 만들기 어려울 것입니다. 마케팅 기여 도구를 사용하는 것은 이러한 활동을 식별하는 좋은 방법입니다.

Lorenz는 데이터 중심의 이러한 혁신적인 작업이 마케터가 고객 경험을 향상시키는 기술 스택을 만드는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

"우리는 데이터를 사용하여 고객과 더 나은 연결을 구축했습니다."라고 그녀는 말했습니다. "[우리는] 더 나은 브랜드 경험을 만들고 마케팅 비용을 더 잘 사용할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이는 우리가 조직을 가장 잘 발전시키고 성장시킬 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 되었습니다."