마케팅 자동화 전략: 데이터와 더 큰 그림 [예제 포함]
게시 됨: 2023-06-14다양한 소스의 데이터를 원활하게 연결함으로써 기업은 구매자 여정 전체에서 자동화의 힘을 활용할 수 있습니다.
이 기사에서는 마케팅 자동화의 핵심 요소를 자세히 살펴보고 캠페인을 간소화하고 개인화된 경험을 제공하며 놀라운 결과를 달성하는 방법을 살펴봅니다. 또한 구매자 여정의 여러 단계에서 자동화를 활용하기 위한 실용적인 전략을 살펴봅니다.
다음 주제를 다룰 것입니다.
1. 마케팅 자동화 및 데이터
귀중한 고객 데이터를 시스템에 아무 대가 없이 두지 말고 최대한 활용하십시오! 마케팅 자동화를 통해 사용 중인 플랫폼에서 데이터를 끌어오고 내보내고 효율적으로 활용할 수 있습니다.
그렇다면 마케팅 자동화는 데이터 생태계에 어떻게 자리 잡고 있습니까? 예를 들어 WordPress 웹사이트, 소셜 미디어 채널, CRM 또는 전자상거래 플랫폼에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
자동화는 수집된 데이터를 관련 세그먼트에 추가하고 이러한 세그먼트는 고객 여정, 즉 귀하가 구축한 워크플로우에 추가됩니다. 그 안에서 자동화를 통해 내부 알림(예: 다양한 점수 기준 리드)을 보내거나 외부 통신(예: 이메일, WhatsApp, 푸시 알림)을 보내거나 아웃바운드 채널(유료 광고)을 사용하거나 메일링 리스트에 추가할 수 있습니다.
곧 소유한 고객 데이터와 WordPress 생태계 및 콘텐츠 개인화를 위한 독점 마케팅 자동화 도구인 LianaAutomation에서 신중하게 결정한 세그먼트를 기반으로 개인화된 사이트 보기를 생성할 수도 있습니다.
프로필 기반 세분화
프로필 기반 세분화를 통해 각 잠재 고객의 경험을 개인화하십시오. 즉, 지역, 관심 영역, 긴급한 기간 등을 기준으로 잠재 고객을 분류할 수 있습니다.
예를 들어 두바이와 아부다비의 잠재 고객에 대해 별도의 잠재 고객 세그먼트를 만들고 각 세그먼트에 대해 서로 다른 제품 및 서비스를 마케팅할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 잠재고객 세그먼트가 가장 실적이 좋은지 평가하고 예산을 할당하며 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
소스 속성을 사용한 제품 세분화
프로필 기반 세분화 외에도 소스 속성을 사용하여 제품 기반 세분화를 수행할 수도 있습니다. 리드가 들어오면 소스를 보고 다른 값(예: CPL, MQL, SQL)을 제공할 수 있습니다.
더 나은 결정을 내리기 위해 다른 채널에 다른 점수를 부여합니다. 예를 들어 메타에서 MQL을 얻지만 SQL은 LinkedIn에서 얻을 수 있으므로 더 가치 있는 소스로 인식될 수 있습니다. 이렇게 하면 서로 다른 소스를 비교하고 가장 많은 예산을 어디에 할당할지 결정하는 데 도움이 됩니다.
CRM은 어떻게 자동화를 촉진합니까?
CRM 플랫폼과 마케팅 자동화를 통합하면 자동화 도구는 고객 이름, 생일, 소득률, 위치 등과 같은 CRM에서 다양한 데이터 포인트를 가져올 수 있습니다. 더 많은 데이터 포인트를 가져올 수 있습니다. CRM 도구가 많을수록 마케팅 자동화를 통해 더 세분화되고 개인화된 커뮤니케이션을 보낼 수 있습니다.
마케팅 자동화를 통해 데이터를 CRM에 푸시할 수도 있습니다. 웹사이트 탐색, 외부 커뮤니케이션에 대한 정보(예: 뉴스레터 열기), 커뮤니케이션에 얼마나 적극적으로 반응하는지 또는 세그먼트에 추가되었는지 여부와 같은 활동과 관련된 모든 데이터 포인트가 될 수 있습니다.
내부적으로 웜 리드에 대한 알림을 영업 담당자에게 보내어 예를 들어 거의 전환하거나 장바구니에 항목을 남겨둔 유망한 잠재 고객을 알릴 수 있습니다.
웹사이트에서 유출된 트래픽 포착
웹사이트에서 수집한 데이터를 마케팅 자동화로 활용할 수도 있습니다. 향상된 스크립트를 설치하면 스크롤 데이터, 클릭 데이터, 웹 사이트에서 보낸 시간과 같은 작업을 추적할 수 있습니다. 이것은 특정 랜딩 페이지에서 어떤 버튼과 링크를 클릭했는지 또는 방문자가 언제 페이지를 나갔는지에 대한 정보를 제공합니다.
웹페이지에 전환되지 않는 트래픽이 들어오면(예: 가이드 다운로드 또는 뉴스레터 구독) 트래픽이 손실됩니다. 자동화를 통해 소위 유출된 트래픽을 활용할 수 있습니다.
예를 들어 식별된 고객이 특정 페이지를 방문하면 광고 팀이나 마케팅 팀에 트리거를 보냅니다. 마케팅 자동화 도구에서 타임스탬프가 있는 다양한 이벤트, 방문한 페이지 및 트리거된 자동화를 볼 수 있으며 해당 작업에 대해 다른 트리거 또는 점수를 설정할 수 있습니다.
곧 자동화를 통해 귀하가 만든 세그먼트를 사용하여 각 방문자에 대해 WordPress 웹 사이트 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 이렇게 하면 웹사이트 전환율이 향상되고 고객 경험이 향상되며 귀사의 브랜드가 돋보이게 됩니다.
2. 구매자 여정 접근법
인식, 평가, 구매 결정, 마지막으로 충성 고객이 되는 청중의 관점에서 구매자 여정을 살펴보겠습니다. 단계별로 마케팅 자동화 체인을 생성할 수 있습니다.
여정의 각 단계에 대한 자동화의 예
1. 리드 육성
다음은 자동차 산업을 위한 리드 육성 자동화의 예입니다. 회사는 신차 모델에 대한 웹 페이지를 방문하여 관심을 보였지만 예를 들어 시승 예약과 같은 다음 단계로 이동하지 않은 최근 잠재 고객을 육성하기를 원했습니다.
자동화 프로세스의 모든 단계에서 그들은 새로운 자동차 모델에 대한 더 중요한 정보를 공유하고 있습니다. 대기 기간은 잠재 고객이 다음 단계로 이동했는지 평가하는 방법입니다. 그렇다면 조치를 취할 것입니다. 그렇지 않은 경우 잠재 고객은 워크플로를 거쳐 다음 세그먼트에 추가됩니다.
2. 리마케팅 캠페인
잠재 고객이 특정 행동을 하도록 유도하고 싶을 때 사용할 수 있는 뉴스레터 캠페인을 살펴보겠습니다. 특정 잠재 고객에게 브로셔를 제공했다고 가정해 봅시다. 브로셔에는 판매 자료와 제품에 대한 정보가 포함됩니다.
그런 다음 브로셔 다운로드 여부에 따라 두 가지 경로를 만들 수 있습니다. 그런 경우 자동화는 더 많은 제품별 혜택이나 정보를 보여줄 수 있는 워크플로에 추가합니다. 워크플로의 각 단계는 경쟁사가 제공하지 않는 추가 서비스 또는 서비스를 제공하는 전송되는 뉴스레터를 나타냅니다.
여기에서 다른 채널을 연결할 수도 있습니다. 예를 들어 이메일 대신 SMS나 WhatsApp 메시지를 보내 잠재 고객에게 브로셔에 대해 상기시켜 줍니다.
워크플로가 끝나면 종료 메시지를 보내 질문을 하거나 연락할 수 있는 또 다른 기회를 제공할 수 있습니다. 내부적으로는 이 사람이 워크플로를 완료했으며 이제 이 정보를 가지고 있으며 따뜻한 리드라는 메시지를 보낼 수 있습니다.
또한 유료 광고 채널에 데이터를 푸시하고 메타 또는 Google에서 맞춤 잠재고객을 생성한 다음 리마케팅을 수행할 수 있습니다.
3. 온보딩 자동화
다음으로 온보딩 메시지를 자동화하여 기존 고객을 만족시키는 방법을 살펴보겠습니다. 소규모 고객을 위한 계정 관리자 또는 기타 전담 직원이 없거나 대규모 계정에 대한 온보딩을 지원하려는 경우에 특히 효과적입니다. 이를 통해 계정 관리자, 고객 성공 관리자, 지원 팀 등 여러 팀과 여러 사람의 시간을 절약할 수 있습니다.
먼저 신규 사용자에게 환영 이메일을 보내서 환영받는다고 느끼게 하십시오. 또한 온보딩 프로세스의 여러 단계에서 교육 비디오와 같은 유용한 자료를 라이브로 제공하는 대신 제공할 수 있습니다.
온보딩 자동화에서 다양한 채널을 자유롭게 활용하세요. 예를 들어 특정 이메일에 반응하지 않는 경우 WhatsApp 메시지를 보내세요.
4. 상향 판매 및 교차 판매
마케팅 자동화의 가장 큰 장점 중 하나는 상향 판매 및 교차 판매 기회입니다. 환대 산업의 예를 들어 보겠습니다.
새 예약이 들어오면 고객이 새 예약 세그먼트에 추가됩니다. 그 후 3일 후에는 푸시 알림을 통해 디럭스룸으로 업그레이드가 제공되며, 도착 하루 전에 호텔에서 제공하는 다른 인기 서비스(사용 중인 스파 서비스, 레스토랑 등)에 대한 프로모션이 이어집니다.
이것은 손님이 실제로 체크인하기 전에 확인하고 마음을 사로잡고 귀중한 서비스를 제공할 수 있음을 상기시켜 잠재적으로 더 많은 구매를 유도할 수 있는 중요한 정보입니다.
3. 보고
이제 마케팅 자동화에서 데이터를 활용하는 방법에 익숙해졌으니 보고를 해석하는 방법과 사용할 수 있는 보고서의 종류에 대해 살펴보겠습니다.
LianaAutomation에서 리드 소스, 리드 주기에서의 상태, 리드가 수집된 소스 분석, 자세한 캠페인 분석과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.
아시다시피 조직마다 보고에 대한 요구 사항과 요구 사항이 다릅니다. 사용자 정의 통합을 사용하면 Pipedrive, Looker Studio 등을 통합하여 고급 보고서를 작성할 수 있으며 자동화는 수집된 데이터를 예를 들어 funnel.io 및 PowerBI로 푸시할 수 있습니다.
이를 통해 사용자 행동, 캠페인 수행 방식, 예산 투입 위치, ROI 극대화 요인 등에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 보고를 아웃소싱하는 경우 월 단위로 계정 관리자로부터 이러한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
요약
이제 데이터가 효과적으로 활용될 때 마케팅 자동화가 가져올 수 있는 가능성, 플랫폼과 채널 간에 데이터가 흐르는 방식, 구체적인 사용 사례가 어떤 것인지 더 잘 이해하셨기를 바랍니다.
요컨대, 마케팅 자동화는 많은 수동 작업을 처리하고, 청중을 더 잘 이해하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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