소비자 데이터를 사용하여 더욱 개인화된 경험을 만드는 세 가지 팁

의견 표명자 기업가 공헌자는 자신의 것입니다.

세계는 50년 전과는 크게 다르게 보였습니다. 최초의 케이블 네트워크가 등장한지 얼마 안 되어 컴팩트 디스크는 아직 최첨단 기술이었고, 인터넷의 공식적인 탄생은 10년 이상 앞이었습니다. 소비자의 기대도 1972년에는 완전히 달랐습니다. 대부분의 소비자들은 탁월한 서비스, 고품질 제품, 저렴한 가격이라는 기본 요소를 브랜드에 기대했습니다. 이 세 가지 포인트를 달성할 수 있는 한, 타겟 잠재고객 멤버의 마음(및 지갑)을 획득할 가능성이 높아집니다.

그러나 오늘날의 기업가는 완전히 다른 구기를 수행하고 소비자는 하나 또는 두 개의 새로운 피치를 배웠습니다. 현대 구매자는 디지털 채널과 터치포인트 간에 원활하게 연결되는 소비자 여정을 원할 뿐만 아니라 정확하게 조정된 상호작용, 쿠폰 및 경험을 원합니다.

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Salesforce의 State of the Connected Customer 보고서에 따르면 현재 약 80%의 사람들이 전반적인 소비자 경험이 기업 제품 및 서비스만큼 중요하다고 생각합니다. 다른 66%는 기업이 요구 사항을 이해하고 충족할 것으로 기대하며, 절반 이상이 제안에 대한 예측 개인화를 기대합니다.

많은면에서 이것은 그렇지 않습니다. 뉴스Salesforce 조사는 많은 기업가들이 이미 알고 있음을 입증합니다. 예측 개인화를 통해 일대일 소비자와의 연결을 구축하는 것이 중요해지고 있습니다. 그래도 기업은 파업을 계속하고 있습니다. 같은 Salesforce 보고서에 따르면 소비자의 3분의 2는 기업이 여전히 바퀴 기어처럼 취급하고 있다고 생각합니다. 그러므로 이 현대 경쟁 환경에서 기업가가 대답해야 하는 문제는 전반적인 소비자 경험을 개선하기 위해 어떻게 진화할 수 있는가 하는 것이다.

데이터를 활용하여 예측 개인화를 실현하는 방법

가치있는 비즈니스는 타겟 잠재 고객을 이해하고 확장 가능하고 개인화 된 메시지를 만들려고 노력하지만 합법적 인 이유가 있습니다. 소비자 경험을 개선하는 이점은 잘 문서화되어 있습니다. KIBO Commerce, Monetate 및 Certona의 설문조사에 따르면 고급 AI 중심의 개인화를 채택한 조직의 70%가 최소 200%의 ROI를 누렸습니다.

하지만 실제로 디지털 마케팅에서 이 수준의 개인화를 달성하는 것은 그리 쉽지 않습니다. 이는 진정으로 사용자 정의된 경험을 대규모로 만들려면 초보적인 잠재고객 세분화와 간단한 데이터 수집을 초과해야 하기 때문입니다. 이를 염두에 두고 데이터를 활용하여 예측 개인화를 실현하는 방법은 다음과 같습니다.

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1. 적절한 질문하기

기업은 적절한 질문을 하지 않기 때문에 예측 개인화 노력에 실패하는 경우가 많습니다. 먼저 예측 개인화가 어떤 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는지 자문하십시오. 목표는 구체적이고 측정 가능해야 합니다.

또한 타겟 소비자에 대해 어떤 질문이 있는지 검토해 보세요. 이러한 쿼리를 처리함으로써 마케팅 팀은 비즈니스에 의미 있는 실용적인 통찰력과 개인화 사용 사례를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 목적을 달성하기 위해 어떤 소비자 데이터가 필요한지 자문하십시오. 이는 특정 마케팅 채널에서 소비자 행동, 잠재고객 인구통계 또는 계절 경향과 같은 외부 요인일 수 있습니다.

기업은 오랫동안 웹 사이트 쿠키의 타사 데이터에 따라 소비자의 웹 활동을 추적하고 광고 및 제품 제공을 사용자 정의했습니다. 그러나 Google은 내년까지 타사 쿠키를 폐지 할 예정이므로 사전에 계획하고 소비자로부터 직접 제3자 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 이렇게 하려면 현재 기술 스택을 살펴보고 다음을 스스로 질문하십시오. 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지, 어떻게 태그가 지정되어 있습니까?

2. 잠재고객 세분화 수준을 높이십시오.

McKinsey & Company에 따르면 실제로 인구통계 데이터만으로는 현대 소비자의 71%가 기대하는 디지털 마케팅의 개인화를 제공할 수 없습니다. 예, 잠재고객 세그먼트는 여전히 중요합니다. 그러나 과거 데이터를 사용하는 기존의 세그멘테이션만을 채택하면 소비자를 비둘기 구멍에 빠뜨릴 수 있습니다.

인간은 다수의 개체를 포함하므로 여러 세그먼트로 분류될 수 있습니다. 이번 달 귀하의 웹사이트와 상호작용할 때 누군가가 특정 세그먼트에 적합하다는 이유만으로(또는 여전히) )는 그들이 돌아올 때 그 세그먼트에 맞는 것은 아니다. 따라서 전반적인 소비자 환경을 개선하려면 동적 잠재 고객 세분화를 사용하도록 설정해야합니다.

이렇게 하면 소비자가 컨텍스트의 변화와 선호하는 변화에 따라 실시간으로 특정 세그먼트로 들어오고 나갈 수 있습니다.. 궁극적으로 역동적 인 잠재 고객 세분화는 그 순간 소비자를 만나는 것입니다.

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3. 소비자 데이터 활용

역동적 인 잠재 고객 세분화가 완료되면 소비자 구매 및 검색 추세에서 지리적 위치 정보, 계절 및 날씨에 이르기까지 다양한 컨텍스트 요인을 기반으로 더 나은 제품과 서비스를 권장합니다. , 전반적인 소비자 경험 개선을 시작할 수 있습니다.

이것은 실제로 어떻게 보이는가? 예를 들어, “온라인으로 구매하고 매장에서 받기” 옵션이 있는 알코올 소매 사업을 운영하고 있다고 가정합니다. 소비자가 온라인 선택을 브라우징 할 때 실제 상점에 재고가있는 제품, 소비자가 증류주 또는 와인을 선호하는지, 날씨가 무엇인지에 따라 권장 사항을 최적화 할 수 있습니다. 해야 합니다). 결국 뜨거운 여름날에 뜨거운 토디를 원하거나 눈보라에서 차가운 맥주를 찾는 사람은 없습니다.

데이터를 활용하여 잠재고객 추천을 맞춤설정하는 방법을 알고 있는 비즈니스의 예로 Netflix 외에 찾을 필요가 없습니다. 동일한 홈 화면 권장 사항을 가진 두 명의 사용자를 찾기가 어려울 것입니다. Netflix는 소비자 데이터를 매우 효과적으로 활용하므로 사용자가 다음에보고 싶을 가능성이 가장 높은 것을 정확하게 결정할 수 있습니다. 그리고 사용자가 “재생”을 누를 때마다 Netflix는 그 권장 사항을 실시간으로 적응시켜 더 정확하게 만듭니다.

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오늘날의 기업가들은 들어야 합니다. 정말 듣기 – 성공을 위한 타겟 잠재고객에게 듣기 예측 개인화. 소비자가 브랜드에 필요한 최소한의 것을 제공하기를 기대했던 시대는 끝났습니다.오늘은 소비자 데이터를 사용하여 전반적인 소비자 경험을 개선해야합니다. 매 턴.

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