2025년이 시작된 만큼 올 한해, 고객들에게 좀 더 매력적으로 다가가고, 어떻게 하면 좀 더 경쟁력을 얻을 수 있을지 많은 기업들이 고민하실 것입니다. 이를 위해서는 데이터를 활용하는 것이 필수인데요. 데이터를 통해 고객들의 특징, 행동, 패턴 등을 파악할 수 있고, 그 기반으로 전략적인 마케팅 액션 수립까지 가능해집니다.
데이터로 마케팅 전략을 도출하고, 실현하는 것을 바로 ‘데이터 마케팅’이라고 하는데요. 기업의 경쟁력을 더욱 극대화 시켜줄 데이터 마케팅이 무엇인지 이번 콘텐츠에서 함께 알아보겠습니다.
데이터 마케팅 (Data Marketing) 이란?
데이터 마케팅 (Data marketing)은 데이터를 활용하여 마케팅의 기획부터 이행, 성과 측정까지 전 분야를 아우르는 마케팅 기법을 의미합니다. 데이터 마케팅을 실현하기 위해서 많은 기업들이 단순히 데이터를 모은 것뿐만 아니라, 데이터 파이프라인을 구축하는데요, 이는 데이터를 효율적으로 관리할 수 있으며 데이터 기반의 마케팅 전략을 도출하고 실현할 수 있습니다.
이렇게 조직 내부적으로 데이터가 흐르는 구조를 설계하여 데이터 마케팅을 실행한다면, 직관에 의존하는 것이 아닌 수치를 기반으로 전략적 의사결정이 가능해지며, 좀 더 객관적인 마케팅을 실현할 수 있습니다.
🙌 여기서 잠깐! 마케팅 데이터 파이프라인 (Marketing Data Pipeline)은 무엇일까요?
마케팅 데이터 파이프라인 (Marketing Data Pipeline)은 다양한 마케팅 채널 (웹사이트, 소셜미디어, 광고 플랫폼, CRM 등)에서 발생되는 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 분석 및 시각화하여 실질적인 인사이트를 도출할 수 있는 일련의 기반이 되는 구조입니다.
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데이터 마케팅의 효과
1. 고객의 시각에서 객관적인 ‘셀링포인트‘ 발굴
데이터 마케팅은 서비스/제품을 제공하는 기업의 관점이 아닌, 고객의 시각에서 객관적인 셀링포인트를 도출할 수 있습니다. 위의 예시와 같이 신규/기존과 같은 고객 유형처럼 다양한 조건으로 세분화하여 각 유형별 주문 양상을 파악할 수 있는데요, 이를 바탕으로 고객군별 구매 패턴, 효과적인 제품 등 각 관점을 탐구할 수 있고, 우리가 집중해야 할 핵심 포인트를 도출하여 고객의 관점에서 보다 효과적인 제안을 할 수 있습니다
2. 마케팅 타겟 고객의 Top 특성 ‘프로파일링’
타겟이 되는 고객들의 Top 특성을 파악하고, 이를 프로파일링하여 맞춤형으로 마케팅 전략을 세우는데 효과적입니다. 고객들의 유입 경로, 랜딩 페이지, 방문 페이지 수, 평균 페이지 뷰, 구매까지 걸리는 시간 등을 확인하여 고객의 방문 행동을 다양한 시각으로 분석하는 것인데요.
예를 들어, 미구매 고객을 분석한다고 가정하겠습니다. 똑같은 미구매라도 각 특징별로 프로파일링하여 이에 맞는 전략 및 액션을 세분화하여 도출할 수 있습니다. 동일한 그룹군이라도 고객의 행동 차이를 비교 분석하고, 비즈니스 목표에 맞는 타겟군의 Top 특성을 파악하여 마케팅을 진행할 수 있습니다.
3. 프로모션/캠페인 성과 향상을 위한 ‘액션안 도출’
진행한 프로모션이 실제로 고객 유치에 영향을 미치는지, 활성화에 기여를 하는지 객관적인 효과 및 영향력을 분석할 수 있습니다. 또한, 프로모션 기간중, 첫 방문부터 구매까지 주차별 분석을 통해 프로모션의 집중 구간을 발견하고, 구매 고려 기간을 파악할 수 있습니다. 이는 곧 프로모션에서 핵심이 되는 요소를 파악하여 마케팅 최적의 타겟을 발굴하고, 그에 맞는 메시지 및 적정 액션안을 도출 및 설계하는데 유용합니다.
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– 개인화 캠페인 최적화를 위한 데이터 분석 및 운영
주요 분석 기법
데이터 마케팅의 효과까지 살펴보았는데요, 이번에는 데이터 마케팅에서 많이 사용되는 주요 분석 기법에는 어떤 것들이 있고, 해당 기법이 무엇인지 함께 알아보도록 하겠습니다.
1. 퍼널 분석 (Funnel Analysis)
퍼널은 사전적인 의미로 깔대기를 의미하는데요, 퍼널 분석은 깔대기의 꼭짓점까지 전환을 끌고와서 잠재고객을 고객으로 데려오는 과정을 설계하고 최적화하는 일련의 프로세스입니다. 즉, 각 단계별 고객 여정(이탈, 전환)을 파악하는 것이지요. 퍼널은 세분화 정도에 따라 다양하겠지만, 기본적인 퍼널의 단계는 크게 다음과 같습니다.
- TOFU(퍼널 상단)
- MOFU(퍼널 중간)
- BOFU(퍼널 하단)
▶ Compact Sales Funnel (TOFU – 퍼널 상단)
초기 브랜드 기반 구축이 완료된 직후의 단계로, 광고 메시지를 보고 웹사이트 유입되었을 때, 최소한의 전환이 발생하는 단계입니다. 단순하게 ‘유입-전환’ 퍼널을 만들어 고객을 유치하기 위해 랜딩 페이지를 구축하고, 유입을 위한 핵심 키워드를 파악하는 것이 중요합니다.
▶ Developed Sale Funnel (MOFU – 퍼널 중간)
초기 단계 후, 매체를 확대하고, 광고비를 늘려서 매출 볼륨을 확대하는 단계입니다. 해당 단계에서 잠재고객은 제품에 대해 더 많은 정보를 알아보려고 노력하는 단계이며, 고객은 다양한 옵션을 비교 하기 위해 추가 정보를 탐색 할 것입니다. 이때, 잠재고객과 긴밀한 관계를 유지하기 위해 소통하며, 신뢰를 높여 주어야 합니다.
▶ Mass Sales Funnel (BOFU – 퍼널 하단)
앞선 Developed Sales Funnel 단계에서 매출이 발생하고, 안정화가 되었다면 *매스 마케팅을 통한 유입 극대화를 시도하여 매출을 발생시키는 단계입니다. 매스 마케팅을 통한 매출 발생을 위해서는 할인/쿠폰 같은 제안으로 구매를 유도할 수 있는 장치들을 마련해 두면 좋습니다.
* 매스 마케팅(Mass Marketing) : 다수의 사람들에게 서비스 혹은 제품을 빠르게 알리기 위한 마케팅
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2. 프로세스 마이닝 (Process Mining)
프로세스 마이닝은 로그 데이터 기반으로 ‘프로세스’가 어떻게 전개되는지를 파악하는 데이터 분석 기법입니다. 여기서 로그 데이터는 이벤트가 발생할 때마다 기록되는 모든 데이터를 의미합니다. 프로세스 마이닝은 고객 행동 분석 뿐만 아니라 프로세스를 파악하고자 하는 모든 분야에서 활용 가능한데요.
여기서 그럼 고객의 전반적인 서비스 사용 여정을 분석한다는 점에서 퍼널 분석과 어떻게 다른 것인지 궁금하실 수도 있는데요! 가장 큰 차이점은, 퍼널은 각 단계에서의 이탈률/전환율을 파악하는 것이 목적이라면, 프로세스 마이닝은 각 단계에서의 행동 흐름을 전반적으로 파악하고 병목이 발생하는 구간을 파악하는 것으로, 퍼널 분석과는 목적이 다르니, 참고해주세요.
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3. 코호트 분석 (Cohort Analysis)
코호트 분석은 특정한 공통점을 가진 집단(코호트)을 대상으로 시간 흐름에 따른 변화를 관찰하고 분석하는 방법입니다. 특정 시기에 가입한 사용자, 특정 캠페인에 참여한 사용자 등과 같이 데이터를 집단(코호트)으로 설정하여 그들의 행동 패턴을 분석하고, 서비스 개선이나 마케팅 전략 수립에 유용한 기법입니다.
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데이터 마케팅을 실현하면 데이터 속에서 고객과의 장기적인 관계 유지를 위한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 이때, 데이터 전문가와 함께한다면, 데이터 마케팅 실현뿐만 아니라 데이터 수집/정제 환경을 점검 받고, A/B/N Test 진행 및 사내 구성원들의 데이터 역량 향상을 위한 프로그램까지 다양한 서비스를 한번에 진행할 수 있습니다.
데이터 전문가와 함께 지금 바로 실현해보세요!
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