고객 인사이트 확보: Adobe Audience Analytics

오디언스 분석은 데이터를 수집하고 해석하여 잠재 고객의 정체성, 행동 동기, 행동 패턴, 의사 결정 이유 등에 대한 심층적인 인사이트를 확보하는 과정입니다. 오디언스 분석은 다음과 같은 여러 유형의 데이터를 살펴봅니다.

• 행동 데이터: 사용자의 웹사이트 및 앱 탐색 방법, 사용하는 기능, 소비하는 콘텐츠, 구매 내역, 전환 경로
  • 예를 들어, 사용자가 제품을 장바구니에 추가했지만 구매를 완료하지 않은 경우, 이를 추적하면 이탈 지점을 이해할 수 있습니다.
• 심리 통계 데이터: 선호도와 결정에 영향을 미치는 관심사, 가치관, 태도, 라이프스타일 선택, 성격 특성
  • 예를 들어, 지속 가능성을 중시하는 오디언스 세그먼트를 파악하여 제품 메시지와 패키지를 맞춤화할 수 있습니다.
• CRM 데이터: 구매 내역, 지원 상호 작용, 충성도 상태, 세일즈 커뮤니케이션을 포함한 고객 관계 관리 시스템의 정보
  • 예를 들어, 구매 내역을 통해 단골 구매자를 파악하여 차별화된 충성도 보상을 제공할 수 있습니다.
• 크로스채널 상호 작용 데이터: 광고 노출 및 클릭 횟수, 소셜 미디어 상호 작용, 이메일 응답, 오프라인 이벤트 등 다양한 접점에서의 참여
  • 예를 들어, 고객이 소셜 미디어 광고를 클릭한 후, 웹사이트를 방문하고, 나중에 프로모션 이메일에 응답한 후, 구매를 하는 경우가 있습니다.
• 의도 신호: 사용자가 구매 또는 특정 행동을 적극적으로 고려하고 있음을 시사하는 지표
  • 예를 들어, 특정 제품 페이지를 반복적으로 방문하거나, '마라톤에 가장 적합한 운동화' 같은 검색어를 사용하면 구매 의사가 있음을 알 수 있습니다.

타겟 시장은 회사가 제품이나 서비스를 판매하거나 전반적인 마케팅 활동으로 도달하려는 더 넓은 소비자 집합을 의미합니다. 산업 또는 분야 내에서 전체 시장 규모(TAM), 잠재적 수요, 경쟁 환경을 고려합니다. 타겟 시장에 대한 결정은 전반적인 비즈니스 전략, 제품 개발, 시장 포지셔닝에 영향을 줍니다.

타겟 오디언스는 타겟 시장 내에서 뚜렷한 특성을 공유하는 보다 구체적이고 정의된 잠재 고객 그룹입니다. 이 그룹은 광고 캠페인 및 마케팅 메시지의 집중 대상이 됩니다. 타겟 오디언스를 정의하려면 인구 통계, 심리 통계, 행동, 동기, 관심사 등에 대한 심층 분석이 필요합니다.

타겟 오디언스를 심층적으로 파악하면 성장, 효율성, 지속적인 고객 관계를 강화할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 적격 리드 타겟팅: 타겟 오디언스의 니즈, 선호도, 문제점, 동기, 요구 사항 등을 면밀히 파악하여 더 매력적이고 관련성 높은 오퍼를 제시할 수 있습니다. 이를 바탕으로 유료 고객으로 전환할 가능성이 훨씬 높은 적격 리드를 더 많이 유치함으로써 수익에 긍정적인 영향을 얻을 수 있습니다.
   • 예를 들어, 한 온라인 교육 플랫폼이 오디언스 분석을 통해 방문자 중 일부가 데이터 과학과 관련된 지식 및 스킬 강화에 관심이 있지만 시간 투자에 어려움이 있다는 사실을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 일반적인 광고 대신 바쁜 전문가를 위해 설계된 짧고 유연한 데이터 과학 인증 과정을 강조하는 메시지로 이 세그먼트를 타겟팅할 수 있습니다. 이처럼 특정 세그먼트에 집중하는 접근 방식을 통해 해당 프로그램에 실제로 관심이 있는 개인을 유치함으로써, 광범위한 마케팅 활동에 비해 더 높은 등록률(적격 리드 전환)을 달성할 수 있습니다.
2. 강력한 개인화 제공: 개인화는 참여 및 전환을 높이는 효과적인 전략입니다. 기업은 오디언스 데이터를 활용하여 고객의 이름을 부르고, 과거 행동을 기반으로 제품을 추천하고, 타겟 이메일 캠페인을 전달하거나, 웹사이트 콘텐츠를 맞춤 설정하는 등 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 전반적인 고객 경험이 향상되고, 수많은 마케팅 노이즈 속에서 특별한 유대감을 갖게 됩니다. 이 같은 변화는 진화하는 고객의 기대를 반영하는 것이기도 합니다. 관련성과 개인화는 더 이상 혜택이 아닌 기본입니다. 개인화에 실패한 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다.
   • 예를 들어, 오디언스 분석을 사용하는 e커머스 사이트는 고객의 과거 구매 및 검색 기록을 파악하여 해당 고객이 재방문하면, 고객이 관심을 보인 브랜드나 카테고리의 신상품을 홈페이지에서 동적으로 보여줄 수 있습니다. 이렇게 하면 참여도와 추가 구매 가능성이 크게 높아집니다.
3. 강력한 고객 관계 구축: 오디언스의 니즈와 선호도에 대한 깊은 이해를 바탕으로 지속적으로 가치를 제공하면 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다. 고객이 이해받는다고 느끼고 서비스에 만족하면 재구매율이 높아지고, 브랜드 지지자가 되며, 다른 사람에게 제품이나 서비스를 추천할 가능성이 높아집니다.
   • 예를 들어, 뷰티 제품 구독 서비스를 제공하는 리테일 업체의 경우 고객 리뷰, 과거 구매 데이터, 온라인 퀴즈 결과 등 모든 형태의 오디언스 분석을 실시하여 각 회원의 월간 배송에 포함할 제품을 맞춤화할 수 있습니다. 구독자는 자신의 피부 타입, 선호도, 뷰티 목표에 맞는 상품을 계속해서 받게 되고, 그때마다 이해와 존중을 받고 있다고 느낄 것입니다. 이는 브랜드에 대한 충성도를 높여 구독 기간을 연장하고 친구에게 열정적으로 추천하게 함으로써 고객 생애 가치에 직접적인 영향을 미칩니다.
4. 제품 개발 전략 강화: 오디언스 분석은 개발 전략에 중요한 제품 분석 정보를 제공합니다. 충족되지 않은 니즈, 지속적인 문제, 원하는 기능, 행동 패턴 등에 대한 인사이트를 통해 혁신을 촉진하고, 제품 개발 노력이 시장 수요와 고객 기대에 부합하도록 할 수 있습니다.
   • 예를 들어, 모바일 투자 앱을 제공하는 금융 서비스 회사는 오디언스 분석을 통해 사용 빈도가 가장 높은 기능과 가장 낮은 기능 등 인앱 사용자의 행동과 고객 지원 피드백, 새로운 인터페이스 디자인에 대한 A/B 테스트 결과를 분석하여, 초보 투자자가 플랫폼에서 적극 투자하는 경우가 많다는 사실을 발견할 수 있습니다.

이러한 오디언스 분석의 모든 이점은 서로 연결되어 있으며, 지속적인 분석을 통해 긍정적인 피드백 루프를 형성합니다. 즉, 기분 좋은 고객 경험은 관계를 강화하고 충성도와 재구매율을 높이고, 궁극적으로 귀중한 고객 피드백으로 이어져, 기업은 타겟 고객을 더욱 세분화할 수 있습니다.

오디언스 분석의 이점은 명확합니다. 하지만, 이를 성공적으로 구현하려면 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 많은 마케터가 다음과 같은 문제로 오디언스에 대한 통합적이고 실행 가능한 관점을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

• 데이터 단절: 고객 데이터는 웹 분석 플랫폼, CRM 데이터베이스, 광고 네트워크, 소셜 미디어 툴, 이메일 마케팅 소프트웨어, POS 시스템 등 각 시스템에 단절된 상태로 존재하는 경우가 많습니다. 정보가 여러 곳에 흩어져 있으면 하나의 온전한 고객 프로필을 만들 수 없게 되어, 고객 상호 작용이나 선호도를 총체적으로 파악하기 어렵습니다.
• 파편화된 고객 여정: 소비자는 데스크탑, 노트북, 스마트폰, 태블릿 등 다양한 디바이스와 채널(웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어, 이메일, 오프라인 매장, 콜센터)을 통해 브랜드와 소통합니다. 이러한 접점에서 사용자 개개인을 원활하게 추적하기란 기술적으로 매우 복잡하므로, 사용자의 여정과 결정을 유도하는 요인을 완벽하게 파악하기 어렵습니다.
• 실시간 캠페인 구현의 한계: 적시에 대응하려면 디지털 상호 작용 분석의 속도를 높여야 합니다. 데이터 수집, 분석, 인사이트 생성, 활성화 단계 간에 지연이 발생하면 즉각적인 피드백을 바탕으로 경험을 개인화하거나 캠페인을 최적화하기 어렵습니다. 이미 수집된 데이터를 분석하여 관계를 파악하는 후향적 분석은 유용할 수 있지만, 실시간 참여의 기회를 놓치는 경우가 많습니다.

이러한 과제는 기본적인 분석 툴, 또는 서로 연동되지 않는 분석 툴로는 최신 마케팅 요구 사항을 충족하기 어렵다는 사실을 보여줍니다. 데이터 단절, 파편화된 여정, 시간 지연, 데이터 규모 등에서 비롯된 복잡성은 이러한 문제를 극복할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼에서만 해결할 수 있습니다. 그리고 이러한 통합 플랫폼에는 원활한 데이터 통합, 고급 처리 능력, 실시간 데이터 흐름을 위한 기능이 필요합니다. 아울러 이러한 기술 솔루션을 성공적으로 구현하려면 소프트웨어 이상의 요소가 필요합니다. 조직 전반의 데이터 통합과 함께, 마케팅, 세일즈, 제품, 분석 팀 간의 공동 작업에 대한 전략적 노력을 더해, 통합된 오디언스 인사이트를 활용해야 합니다.

이러한 중요한 문제를 해결하고 원활한 데이터 통합, 고급 처리 능력, 실시간 데이터 흐름에 필요한 기능을 활용하기 위해 많은 기업이 Adobe Analytics 같은 포괄적인 플랫폼으로 전환합니다.

오디언스 분석을 통해 고객을 더 깊이 이해하려는 기업의 니즈가 증가하고 있습니다.

Adobe Analytics는 고객 인사이트를 확보하기 위한 최고의 분석 솔루션으로 주목받고 있습니다. 통합 툴, 고급 기능, 포괄적인 데이터 수집을 통해 표면적인 지표를 뛰어넘어 오디언스를 진정으로 파악할 수 있도록 지원합니다.