마케팅 분석

통합 프로파일로 고객을 파악하려면 마케팅 팀이 단일 마케팅 분석 플랫폼 내에 통합된 데이터 소스를 보유해야 합니다. 마케팅 분석은 채널이 아닌, 고객 여정에 관한 것입니다. 고객과의 상호 작용이 더 이상 예측 가능한 몇 가지 접점에 국한되지 않고 수많은 채널과 진입 지점, 온라인 플랫폼에서 이루어지고 있기 때문입니다.

마케팅 분석은 데이터를 연구하여 마케팅 성과를 평가합니다. 여러 시스템의 마케팅 데이터를 분석하여 인사이트를 얻고 정보에 입각한 결정을 내리는 일도 여기에 포함됩니다. 기술 및 분석 프로세스를 마케팅 관련 데이터에 적용하여 소비자 행동을 유도하는 요인을 파악하고, 마케팅 캠페인을 개선하며, 투자 수익률을 최적화할 수 있습니다.

결정적으로, 마케팅 분석은 발생한 상황을 설명하는 것(기술적 분석, 예: 지난 분기에 확보한 리드 수) 이상의 기능을 제공합니다. 상세한 분석을 통해 이벤트가 발생한 이유(진단적 분석, 예: 사이트 트래픽 감소 원인)를 파악합니다. 미래 결과를 예측하고 최적의 조치를 권장하는 것을 목표로 합니다.

마케팅 분석 운영에는 다음과 같은 몇 가지 핵심 프로세스가 따릅니다.

• 데이터 소싱 및 통합: 먼저, 다양한 마케팅 운영 시스템에서 데이터를 소싱하는 것으로 시작됩니다. 여기에는 광고 플랫폼, CRM 시스템, 마케팅 자동화 툴, 웹 분석, 제품 사용 데이터, 콜센터 로그, 매장 내 구매 기록 같은 오프라인 데이터 소스 등이 포함됩니다. 근본적인 목표는 모든 채널에서 데이터를 가져와 의미 있는 실시간 고객 인사이트를 확보하고, 데이터 분산 문제를 효과적으로 해결하는 것입니다.
• 데이터 관리 및 리포지토리: 분산된 데이터는 소싱 처리 후 추출, 변환(정제, 표준화, 구조화)되어 중앙 리포지토리에 결합되어야 합니다. 리포지토리는 클라우드에서 일반적으로 호스팅되는 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크입니다. 종합적인 분석을 위한 통합되고 포괄적인 고객 뷰를 만드는 데 중요한 단계입니다.
• 분석 및 시각화: 데이터 집계와 모든 준비가 완료되면, 마케팅 분석 소프트웨어와 툴을 사용하여 다양한 유형의 분석(기술적, 진단적, 예측적, 처방적)을 수행합니다. 인터랙티브 시각화, 대시보드, 보고서는 결과적인 인사이트를 제시하는 경우가 많습니다. 이를 통해 마케터는 고객 생애 가치(CLV), 고객 획득 비용(CAC), 전환율 같은 KPI 관련 패턴, 트렌드, 인사이트를 식별할 수 있습니다.

• Customer Journey Analytics는 마케팅 팀이 고객을 효과적으로 파악하기 위해 여러 디바이스와 채널에서 고객의 행동을 면밀히 살펴볼 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 통합 고객 프로파일을 생성하면 마케팅 팀은 실행 가능한 인사이트를 쉽게 수집할 수 있으며, 다음과 같은 이점을 얻게 됩니다.
• ROI 입증: 정확한 캠페인 기여도를 사용하여 마케팅 활동이 파이프라인 생성 및 수익에 미치는 영향을 추적할 수 있습니다. 마케팅을 비용 센터가 아닌 입증 가능한 수익 창출원으로 포지셔닝하는 데 반드시 필요합니다.
• 리소스 투자 및 지출 최적화: 어떤 채널과 캠페인이 가장 가치 있는 성과를 내는지 파악하여 예산과 리소스를 보다 효과적으로 배분할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 다중 접점 기여도 모델이 특히 중요합니다.
• 캠페인 계획, 성과, 일정 개선: 데이터 기반 분석을 통해 보다 전략적으로 캠페인 설계, 타겟팅, 메시징, 타이밍을 계획하고 실행하여 성과를 높일 수 있습니다.
• 워크플로우 효율성 향상: 마케팅 프로세스, 시스템, 워크플로우의 병목 현상과 비효율성을 식별하여 생산성을 높입니다.
• 더 효과적인 예측 및 KPI 추적: 자동화된 대시보드로 보고 시간을 단축하고, 캠페인 결과와 KPI(주요 성과 지표)의 성과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
• 심층적인 고객 파악: 분석을 통해 소비자 행동, 선호도, 참여 패턴, 문제점을 유도하는 요인을 찾아 타겟 오디언스를 더욱 상세히 파악할 수 있습니다.
• 최적화된 고객 경험: 분석 인사이트를 통해 타겟팅, 관련성, 개인화가 강화된 메시지와 경험을 제공하여, 고객 참여 및 전환율을 높일 수 있습니다.