예측 마케팅 분석 이해 및 비즈니스에서 이를 구현하는 방법

나쁜 생각 같은 것은 없습니다. 그러나 비즈니스에서 어떤 아이디어는 분명히 다른 아이디어보다 낫습니다. 고객의 요구를 예측하는 데 도움이 되는 확실한 데이터와 연구를 기반으로 아이디어가 나올 때 그 가치는 금과 같습니다. 예측 마케팅 분석을 통해 비즈니스 소유자와 마케팅 담당자는 최고의 아이디어에 집중하고 성장에 집중할 수 있습니다.

예측 마케팅 분석이란 무엇입니까?

예측 마케팅 분석은 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술을 사용하여 마케팅 캠페인 및 고객 행동의 미래 결과와 추세를 예측하는 마케팅 분석의 한 분야입니다. 목표는 데이터 기반 통찰력을 활용하여 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 성능 및 ROI(투자 수익) 개선을 위한 마케팅 전략을 최적화하는 것입니다.

예측 마케팅 분석이 복잡하게 들리더라도 걱정하지 마십시오. 이미 꽤 오랫동안 해왔을 것입니다.

다음 시즌의 캠페인 전략을 계획하기 위해 계절별 데이터(예: 휴일 관련)를 살펴본 적이 있다면 이미 예측 마케팅 분석에 참여하고 있는 것입니다. 그러나 다른 모든 마케팅 전략과 마찬가지로 예측 마케팅 분석에 대한 접근 방식이 정교할수록 그 영향을 최적화할 수 있는 기회가 커집니다.

예측 마케팅 분석의 4단계

예측 마케팅 분석은 다음 질문에 대한 답을 찾고 있습니다.

1. 발생한 일(설명적 분석): 설명적 분석은 과거 이벤트, 추세 및 패턴을 이해하고 요약하기 위해 과거 데이터를 분석하는 것을 말합니다. 이는 분석 프로세스의 기본 단계이며 과거에 발생한 일에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

2. "X"가 발생한 이유(진단 분석): 진단 분석은 과거 사건과 결과의 원인을 이해하는 데 중점을 둔 데이터 분석 단계입니다. 진단 분석은 마케터와 분석가가 서로 다른 변수 간의 상관 관계와 인과 관계를 밝혀 마케팅 성과와 고객 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

3. "X"가 발생할 때(예측 분석): 예측 분석은 과거 데이터 및 통계 알고리즘을 기반으로 미래 결과 또는 추세를 예측하는 데 사용되는 고급 분석의 한 분야입니다. 여기에는 다양한 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 미래의 사건이나 행동을 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터 내의 패턴, 관계 및 상관 관계를 식별하는 것이 포함됩니다.

4. How Can "X" Happen(Prescriptive Analytics): Prescriptive Analytics는 데이터 분석의 가장 발전된 단계입니다. 기술 분석 및 예측 분석을 넘어 실행 가능한 권장 사항과 예측 결과를 기반으로 최적화된 의사 결정 전략을 제공합니다.

Predictive Marketing Analytics에서 조사되는 데이터 유형

마케팅 데이터를 종종 "빅 데이터"라고 부르는 데에는 그만한 이유가 있습니다. 마케팅 결정을 내리기 위한 정보의 가용성은 엄청납니다. 이 짧은 블로그 게시물에 모든 데이터 소스 와 사용법을 나열하는 것은 불가능합니다. 그러나 다음은 일반적인 개요를 제공합니다.

• 자사 데이터: 귀하가 소유한 다양한 마케팅 채널에서 고객이 갖는 상호 작용에서 직접 수집된 데이터입니다. 자사 데이터는 모든 이메일 마케팅, 마케팅 자동화, CRM 및 분석 플랫폼을 포함하여 기존 MarTech 스택에서 즉시 사용할 수 있어야 합니다.
• 실시간 데이터: 적시에 결정을 내리거나 신속한 조치를 취하기 위해 최신 정보에 대한 즉각적인 액세스가 중요한 경우에 사용됩니다. 예를 들어 실시간 데이터에 캠페인이 마케팅 팀의 목표에 따라 예상되는 참여량을 제공하지 못한다고 가정합니다. 이 경우 해당 캠페인을 일시 중지하고 너무 많은 비용이 낭비되기 전에 캠페인을 최적화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
• 과거 데이터: 이 과거에 발생하여 분석을 위해 보존된 이벤트, 트랜잭션, 측정 또는 관찰의 기록을 나타냅니다. 과거 데이터는 마케팅 목표를 설정할 때 중요합니다.
• 컨텍스트 데이터: 특정 이벤트를 둘러싼 필요한 배경 또는 상황을 제공하는 정보를 말합니다. 이 데이터는 특정 마케팅 이벤트의 시기 및 위치 또는 날씨, 경제 또는 경쟁 환경과 같은 기타 영향 요인과 관련될 수 있습니다.

예측 분석 및 측정 모델

여러 데이터 소스가 있는 것처럼 마케팅 담당자가 사용할 수 있는 다양한 예측 분석 측정 모델도 있습니다. 각 모델의 배포는 예측 분석을 전략으로 배포하는 마케팅 조직의 정교함을 광범위하게 반영합니다.

일반적인 분석 측정 모델에는 다음이 포함됩니다.

• 클러스터 분석: 기능 또는 속성 측면에서 유사성을 기반으로 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용되는 기술입니다. 유사한 특성을 가진 데이터 포인트의 클러스터를 생성함으로써 예측 모델을 특정 세그먼트 또는 하위 그룹에 맞출 수 있으므로 보다 정확한 예측과 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 성향 분석: 이 유형의 예측 모델링은 개인 또는 개체에 대해 발생하는 특정 이벤트 또는 동작의 가능성 또는 확률을 결정하는 것을 목표로 합니다. 구매, 광고 클릭, 서비스 가입 또는 이탈과 같은 특정 행동의 가능성을 예측하기 위해 마케팅에서 자주 사용됩니다.
• 추천 필터링: AKA 추천 시스템. 이 모델은 사용자 경험 향상, 참여도 증가, 판매 또는 전환 유도를 목표로 사용자가 관심을 가질 만한 항목이나 콘텐츠를 예측하는 것을 목표로 합니다.
• 예측 분석: 이 측정 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래 가치 또는 추세를 예측하는 데 사용되는 예측 모델링 유형입니다. 예측은 일반적으로 일별, 월별 또는 연도와 같이 일정한 시간 간격으로 데이터를 수집하는 시계열 분석에 적용됩니다.
• 시계열 분석: 시계열 분석에서 데이터 포인트는 연대순으로 기록되며 각 관찰은 특정 타임스탬프 또는 기간과 연결됩니다. 시계열 예측 분석은 데이터의 패턴, 추세 및 계절적 변동을 이해하고 과거 추세를 기반으로 미래 가치를 예측하는 데 특히 유용합니다.

마케팅을 위해 예측 분석을 사용하는 산업

예측 마케팅 분석이 제공하는 통찰력을 활용할 수 있는 조직 유형에는 실제로 제한이 없습니다.

금융, 의료, 고등 교육, 접객업, 소매업 등 어떤 분야에서 일하든 미래 참여를 예측하고 마케팅 목표를 설정하는 데 사용할 수 있는 데이터는 항상 있을 것입니다.

비즈니스가 종사하는 분야에 관계없이 사용 가능한 데이터를 더 깊이 파고들지 않는다면 현금을 테이블에 남겨두는 것입니다. 더 나쁜 것은 돈을 낭비하게 될 것입니다.

마케팅에서 예측 분석의 이점

아는 것이 힘이다. 예측 분석은 마케팅 전략에서 많은 추측을 제거합니다. 이 접근 방식은 보다 효율적인 마케팅 캠페인을 계획 및 실행하고 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다.

예측 마케팅 분석을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 청중과 연결되는 메시지 만들기
• 엉뚱한 사람을 표적으로 삼는 데 소요되는 시간 줄이기
• 리드 점수 매기기를 통해 리드 우선 순위 지정 방식을 개선합니다.
• 고객 확보 개선
• 고객 유지율 개선 및 이탈률 예측
• 쿠키 손실 방지
• 캠페인 성공 최적화
• 팀 효율성 향상
• 미래 제품 개발에 영향

예측 마케팅 분석 구현 프로세스

예측 마케팅 분석은 매우 정교한 마케팅 전략이지만 모든 형태와 규모의 비즈니스 및 마케팅 조직에서 사용할 수 있습니다.

모든 훌륭한 마케팅 전략과 마찬가지로 예측 마케팅 분석의 구현은 간단한 목표에서 시작됩니다.

프로젝트 정의 단계에서 우선 순위 목록을 만든 다음 내부 승인을 받기 전에 무엇이 바람직하고 가능한지 파악해야 합니다. 빠르게 연속해서 목록에서 모든 항목을 체크할 수 없더라도 걱정하지 마십시오. 성공적인 마케팅은 종종 이러한 한계 이득을 만드는 과정입니다.

여정의 다음 단계는 다음과 같습니다.

• 데이터 수집
• 데이터 처리
• 모델링
• 해석
• 최적화

그런 다음 이전 반복에서 배우고 더 잘 다시 빌드하는 데 주의하면서 헹구고 반복하는 경우입니다. 프로세스 전반에 걸쳐 앞으로 나아갈 때 해결해야 하는 MarTech 스택과 마케팅 팀의 지식에 차이가 있는 부분을 배우게 됩니다.

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