당면 과제
일관되지 않은 경험으로 고객 이탈을 초래하는 분산된 데이터
고객을 종합적으로 파악할 때 기업의 경쟁력은 올라갑니다. 문제는 고객을 파악하기 위해 무엇부터 해야 하는가입니다. 모든 고객 접점에서 적합한 데이터를 통합하고, 이러한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내려야 비즈니스 사용자 및 분석 팀 모두가 분산된 데이터로 인한 혼란을 겪지 않습니다. 많은 분이 이미 아래와 같은 문제를 경험한 적이 있으실 겁니다.
“마케팅 예산을 최대한 활용해야 한다는 압박감을 가지고 있습니다.”
마케팅 예산을 줄이거나 다시 책정할 때 보다 효과적인 목표를 달성하기 위해 데이터를 기반으로 투자 결정을 내리는 것이 중요합니다.
“가치 있는 고객과 잠재 고객을 식별하기 위한 더 좋은 방법이 필요합니다.”
오늘날 많은 기업이 다양한 툴과 기술을 사용하여 고객 상호 작용을 관리합니다. 하지만 데이터 세트를 통합하지 못하면 우량 고객을 잃게 됩니다.
"고객이 일관된 경험을 원합니다."
기업 내 많은 부서가 고객 상호 작용과 참여를 유도하는 각각의 메시지를 제공하지만, 고객의 입장에서 해당 기업은 결국 하나의 브랜드입니다. 서로 다른 데이터 세트로 인해 고객과의 연관성이 결여되고 일관되지 않은 메시지를 제공하게 됩니다.
데이터 분열의 징조
분석 팀은 사내 이해 관계자로부터 비효율적으로 쇄도하는 요청을 즉각적으로 처리해야 합니다.
서로 다른 데이터 시스템으로 인해 고객을 완벽하게 파악하지 못합니다.
예측 가능한 마케팅 투자를 할 수 없습니다.
온라인과 오프라인 간의 연계성이 결여된 데이터 시스템을 이용하고 있습니다.
실시간으로 실행 가능한 정보와 인사이트를 얻을 수 없습니다.
"마케팅 경영진의 84%가 사용자를 식별하고 메시지를 개인화하며 성과를 측정하는 것이 '비즈니스 성장에 매우 중요하다'고 설명합니다."
"불과 14%만이 이 분야에 강한 역량을 보유하고 있다고 답했습니다."
"고객 인지: 주요 우선 순위에 따라 마케팅하는 방법", Econsultancy 및 Conversant, 2016년
해결책
데이터 분석의 향상
해로운 데이터 vs. 이로운 데이터
해로운 데이터는 고객에 대한 일관된 관점이 결여되고 분산된 데이터를 관리할 때 발생합니다. 결과적으로 모든 채널에서 고객과 일관된 소통을 할 수 없게 됩니다.
vs.
이로운 데이터는 여러 부서가 가능한 한 많은 소스에서 수집한 데이터를 서로 공유하며 협력할 때 형성됩니다. IT, 오프라인 및 온라인 마케팅, 제품 개발, 판매 및 고객 서비스 팀 모두가 협력하면 고객의 전체 상황을 파악할 수 있습니다.
고객 인텔리전스는 여러 고객 접점에서 데이터를 통합하고 분석하여 고객에 대한 통찰력을 도출합니다. 이를 통해 고부가가치 세그먼트를 타겟팅하고 고객과의 연계를 강화하며 고객이 행동하도록 유도할 수 있습니다.
이로운 데이터 활용 시 얻을 수 있는 이점
고객이 원하고 필요로 하는 것과 고객의 마음을 사로잡는 요소를 더욱 깊이 이해할 수 있습니다.
고객과 잠재 고객에 대한 데이터를 한곳에서 확인할 수 있습니다.
고도로 타겟팅된 고객 세그먼트를 통해 고객의 마음을 사로잡고 마케팅 성과를 높일 수 있습니다.
세그먼트의 우선 순위에 따라 고객이 원하는 것을 정확하게 제공함으로써 업무 효율을 높일 수 있습니다.
고객의 상황을 파악하는 것은 생각보다 간단합니다. 데이터 통합의 기술을 마스터하면 다음의 이점을 얻을 수 있습니다.
발견
종합적인 데이터 수집, 고객 세분화, 분석 및 머신 러닝을 통해 고부가가치 고객을 발견할 수 있습니다.
활성화
고객 프로파일링 및 관리를 통해 고객을 활성화할 수 있습니다.
참여
타겟팅된 광고, 콘텐츠 및 옵션으로 고객 참여도를 높이고 행동을 유도할 수 있습니다.
모든 고객 데이터와 상호 작용을 바탕으로 고객에 대한 유용하고 전체적인 관점을 확보할 수 있습니다.
자세한 내용을 확인하려면 "통합의 기술"을 살펴보십시오.
Adobe의 강점
Adobe 솔루션을 통해 고객의 전체 현황 파악
Adobe Experience Cloud를 사용하면 데이터 통합을 통해 고객을 종합적으로 파악하는 동시에 모두가 인사이트를 활용할 수 있습니다.
Adobe Analytics 소프트웨어는 프로젝트 기반의 환경, 머신 러닝, 인사이트를 도출하기 위한 드래그 앤 드롭 방식의 인터랙티브한 툴을 비롯해 다양한 데이터 관점을 종합하여 고객을 직관적으로 파악할 수 있는 재사용 가능한 프로젝트를 제공합니다. 이로써 고객의 행동을 유도하는 매력적인 캠페인을 제작할 수 있게 됩니다.
사내 고객 데이터와 제3자 데이터를 결합하는 고객 관리 플랫폼을 사용하면 고객의 다양한 특성 및 행동을 기반으로 특정 고객 세그먼트를 만들 수 있습니다. 마케터는 이러한 세그먼트를 사용하여 모든 채널에서 타겟팅 및 개인화 수준을 향상시킬 수 있습니다.
고객 데이터를 고객 인텔리전스로 전환하는 방법
수석 제품 관리자가 고객 전환율을 높이는 지능적인 인사이트를 얻기 위해 데이터와 프로세스를 어떻게 구성해야 하는지, 그에 대한 팁을 공유합니다.
Adobe, 디지털 인텔리전스 부문의 리더로 선정
"2017 Forrester Wave: 디지털 인텔리전스 플랫폼" 보고서를 통해 중요한 사실이 드러났습니다.
Adobe가 다음을 비롯한 디지털 인텔리전스의 주요 15개 영역의 플랫폼 제공업체 9곳보다 우수한 것으로 평가되었습니다.
디지털 분석
디지털 참여 최적화
디지털 데이터 관리
고객 사례
최적의 데이터로 고객 취향 파악
데이터는 어디에나 존재하며 Sydney Opera House의 운영진은 그 중요성을 누구보다 잘 알고 있습니다. Sydney Opera House는 Adobe Experience Cloud를 사용하여 수백만의 데이터 포인트를 고객 인텔리전스로 전환했습니다. 이로써 고객에 대한 새로운 이해를 바탕으로 고객이 공연장을 방문 중인 동안에는 물론, 방문하기 전과 후에도 매력적인 개인화된 경험을 제공하고 있습니다.
"Sydney Opera House와 Adobe는 오랜 기간에 걸쳐 혁신과 창의성을 추구해왔습니다. 우리와 마찬가지로 혁신과 우수성을 추구하는 Adobe에 대한 신념 하나로 파트너십을 맺게 되었습니다."
Louise Herron
Sydney Opera House CEO
Sydney Opera House가 Adobe를 통해 얻은 이점
• 연간 120만 명 이상의 관객을 위한 경험 개인화
• 방문 전과 후 고객과의 관계를 강화하여 고객 유지 및 재방문 촉진
• 통합된 기술 플랫폼으로 일관된 고객 인사이트 제공
• 웹 사이트 경험을 최적화하여 거래 간소화 및 매출 증대
통합 데이터를 통해 고객 인텔리전스 확보
협력은 혁신을 가능하게 합니다. 데이터도 마찬가지입니다. 이제는 원활한 고객 경험 제작에 필수적인 이로운 데이터를 얻기 위해 다 같이 노력해야 할 때입니다. 분산된 데이터를 통합하고 부서 간에 협력하여 온라인 및 오프라인 채널의 정보를 결합하면 고객에 대한 일관된 관점을 형성할 수 있습니다. 이로써 고객 데이터를 고객 인텔리전스로 전환할 수 있게 됩니다.
인사이트를 제공하는 데이터를 기반으로 마케팅 비용을 투자할 수 있습니다.
데이터 세트를 통합하여 고객의 전체 상황을 파악할 수 있습니다.
언제 어디에서나 고객과의 상호 작용 시 일관된 경험을 제공할 수 있습니다.