본문 바로가기
공부하기/FUTURE industry-메타버스

빅데이터의 기반을 설계하고 구축하는 것은 기업의 필수항목이라고 생각한다.

by 리치캣 2019. 4. 11.
반응형

빅데이터의 기반을 설계하고 구축하는 것은 기업의 필수항목이라고 생각한다.

그래서 자료를 모으는 중인데... 컨셉개념만 많이 노출되고, 백단은 못찾고 있다.

우선 이런 글이라도 모아서 개념파악을 하는중이다.

=====================================================

쌓여가는 고객 데이터, 어디에 쓸까?··· 8가지 활용처

Jennifer Lonoff Schiff | CIO

모두가 빅데이터의 중요성을 이야기한다. 하지만 많은 조직들은 고객 데이터를 수집 저장하면서도 그걸 제대로 활용하지 못하거나 심지어는 그 활용처조차 모르고 있다. 수집한 모든 빅데이터를 어떻게 활용할 수 있을까? 여기 축적한 고객 데이터를 활용하는 8가지 방법을 소개한다.

 

Credit: Thinkstock


1
더 개인화되고 즐거운 쇼핑 경험 구현
“인포시스(Infosys) 조사에 의하면, 미국인의 70%가량이 더 나은 서비스를 제공하는 회사에 평균 13%의 돈을 더 쓸 의향이 있다”라고 백화점과 특수 소매 솔루션 관리업체 NCR의 디렉터 스콧 디랜시는 전했다.

리테일 기업은 고객과 고객 데이터를 활용함으로써 개인 맞춤형 추천을 하고, 고객에게 가장 적절한 할인과 행사 정보를 제시하는 등 매출을 올리기 위해 크로스셀과 업셀을 시도할 수 있다.

예를 들어 비디오게임 소매점 게임스톱(GameStop) CFO 롭 로이드는 “우수 고객 프로그램에서 얻는 데이터가 각각 고객들의 관심사, 과거 구매와 관여 선호사항 등에 대한 최고의 통찰을 제공한다”라고 말했다. 그는 이어 “이 데이터는 개인에 맞는 맞춤 쇼핑 경험을 제공하고 제품 추천을 하는데 까지 쓰일 수 있다”라고 전했다.

퍼스트 인사이트(First Insight) CEO 그렉 페트로는 “오프라인 매장을 가진 회사들은 고객 데이터를 활용해 고객의 매장 내 경험을 증진시킬 수 있다. 예를 들어 고객 위치 정보와 히트맵을 활용함으로써 회사는 고객 흐름을 더 잘 이해하고 향상시킬 수 있고, 매장의 레이아웃이나 상품 진열을 어디서 최적화할 수 있는지 파악할 수 있다”라고 말했다.

어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)의 제품 관리 선임 디렉터 크리스 웨어햄은 “이 기법은 운동경기장, 공항, 박물관 등 다른 유형의 위치에서도 활용될 수 있다”라고 덧붙였다.

2
홍보와 할인 정보 제공
HP
의 비즈니스 개발, 빅데이터 부회장 크리스 셀랜드는 “맞춤 할인 정보, 적절한 마케팅과 광고 캠페인, 알맞은 구매 조건, 심지어 언제 물러설지에 대한 정보를 얻을 수 있다”라고 설명했다.

그는 이어 “충성도가 높은 고객을 분석하고 효과적으로 행동함으로써 장기적인 고객 충성도를 구축하는 용도로도 데이터를 활용할 수 있다”라고 덧붙였다.

미끼 상품 선정에도 활용할 수 있다. 비즈니스 인텔리전스, 데이터 무결성과 통합 소프트웨어 제조사 인포메이션 빌더스(Information Builders)의 제품 마케팅 부회장 제이크 프레이발드는 “매장 내 구매와 웹사이트 클릭의 실시간 분석은 어떤 홍보가 현재 미끼상품으로 효과적인지, 그 미끼상품에 어떤 고수익 상품이 딸려 구매되는지, 구매 행태의 차이와 온라인과 매장 구매간의 이런 물품들의 수익성 차이를 보여줄 수 있다”라고 말했다.

3
피드백을 얻어 제품/서비스를 향상
애널리틱스를 고객 데이터에 적용함으로써 고객 선호도가 높은 특정 제품과 적정 가격을 파악할 수도 있다. 또 제품과 서비스를 개선시키는 용도로도 활용할 수 있다.

고객 인텔리전스 플랫폼 제공사 클라라브리지(Clarabridge) CMO 수산 가네샨은 “200만 명 이상의 가입자를 둔 한 온라인 여행사는 자주 여행을 하는 고객을 대상으로 리워드 서비스를 기획했다. 조사 피드백 데이터와 온라인 후기를 활용해 이 회사는 리워드를 현금화하기 쉽게 조치했으며, 그 결과 업계 1위의 사이트로 올라설 수 있었다”라고 전했다.

고객간의 비즈니스 연결을 돕는 인터콤(Intercom)의 커뮤니케이션 매니저 애론 포먼은 “신기능이 어떤 고객에게 적합한지, 어떤 고객으로부터 신기능에 대한 피드백을 정확하게 얻을 수 있는지를 알기 위해 고객 데이터를 이용할 수도 있다”라고 말했다.

4
마케팅 활동 이해
“빅데이터는 마케터들이 잠재적 고객들의 크로스-채널 행동을 이해할 수 있게 해주는데 이는 잠재적 고객이 고객이 되는 과정과 거기에 가장 영향을 미칠 수 있는 캠페인을 볼 수 있다는 의미다”라고 하둡의 빅데이터 애널리틱스 애플리케이션 데이터미어(Datameer) CMO 아지타 마틴은 강조했다.

그녀는 “예를 들어 고객 데이터를 분석함으로써 한 회사는 매년 고객 확보 비용을 350만달러 절감했고 동시에 고객 전환율은 20% 증가시켰다”라며, “이를 테면 디지털과 비디지털 광고를 연관지음으로써 회사는 높은 가치를 가진 고객들의 행동 패턴을 찾을 수 있다. 이런 통찰을 통해 회사는 특정 광고로 특정 프로필의 사람들을 대상화하는 마케팅 전략을 조정할 수 있고 마케팅 예산을 제대로 쓸 수 있다”라고 설명했다.



원문보기
http://www.ciokorea.com/news/25601#csidx28a7e5c14a124d7a23ac71ccb141188 

비디오 마케팅 전문 기업 비드야드(Vidyard) CMO 타일러 레사드는 “일대일 마케팅과 판매 노력을 주도하기 위해 고객이 우리 브랜드와 어떻게 관여하는지에 대한 개별적 정보를 활용하고 있다. 예를 들어 우리는 고객들이 일상적으로 어떤 비디오를 클릭하는지 추적하는 것 뿐 아니라 그들이 콘텐츠를 얼마나 오래 시청하는지도 파악해 그들의 관심사와 의도를 더 잘 추론하는데 도움을 받는다”라고 전했다.

5
신제품이나 서비스 개발
“장비 센서가 만들어내는 정보에 대한 접속권이 있는 산업은 그 정보를 새로운 서비스로 전환시킬 수 있다”라고 오픈소스 통합 소프트웨어 제공사 탈렌드(Talend)의 제품 마케팅 디렉터 장미셸 프랑코은 전했다.

그는 “예를 들어 스포츠 장비 제조사는 그들의 운동 시스템을 최적화 하는 방법에 대해 선수들에게 가이드를 제공하는 보완 서비스를 만들 수도 있고, 의료 보건 제공자는 피트니스 워치가 보내는 정보를 활용해 환자들에게 개인화된 의료 서비스를 제공할 수 있다”라고 덧붙였다.

6
고객지원 서비스 향상
컨설팅 기업 데이터토렌트(DataTorrent)의 마케팅 부회장 존 파넬리는 “축적된 데이터를 활용해 더 개인화된 고객 지원을 제공할 수 있다. 예를 들어 고객이 전화를 걸 때 [담당자가] ‘누구누구씨 안녕하세요. 1995년부터 우리 회사를 이용해주셔서 감사합니다. 지난번 전화가 X 제품에 관한 것이었는데 이번에도 같은 제품에 대한 문의인가요?’하는 식으로 고객마다 맞춤화된 응대가 가능하다”라고 설명했다.

7
효율성 향상과 위험 및 사기 차단
“많은 회사들은 고객 통찰을 비용 절감의 기회로 본다”고 국제 경영 컨설팅 업체 캡제미니(Capgemini)의 북미 통찰과 데이터 부회장 제프리 헌터는 전했다.

그에 따르면 예를 들어 고객 이탈율과 행동 같은 고객 데이터를 분석함으로써 회사는 효율성을 극대화하고 위험을 줄이고 사기를 방지하는데 필요한 통찰을 얻을 수 있다. 그는 “상당한 비용 절감으로 이어질 수 있는 활용처다”라고 말했다.

8
콘텐츠 제작
PR,
마케팅, SEO 컨설턴트 터메 마자리는 고객 데이터에서 도출한 통찰이 고객에게 유용한 콘텐츠가 되기도 한다는 점을 강조했다. 그는 “예를 들어 유용한 정보를 인포그래픽으로 전환하라. 그리고 이를 소셜미디어 상에 공유하면 당신의 사업체에 대한 바이럴 마케팅 효과를 기대할 수 있다”라고 말했다.
 

---------------------------------------------------------------
빅 데이터 활용
-> 정부기관이 고심하는 데이터 문제들
->  데이터 광고에 현혹되지 않는 법 
->빅데이터가 기업에 해를 끼치는 6가지 경우
->  데이터 구축과 활용 ‘사례 속의 교훈들’ 
-> 페타급 데이터 스토리지 인프라 '셔터플라이의 구축법'
-> 성공적인 데이터+ BI’를 위한 10단계
-> 영화 ‘머니볼’에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈
-> ‘미 국회도서관, 아마존, 마쯔다’가 전하는 데이터 스토리지
---------------------------------------------------------------

ciokr@idg.co.kr
 

원문보기
http://www.ciokorea.com/news/25601?page=0,1#csidx8ae5bb8483a1be48d6a1ff9365e973a 

 

 

정확한 고객 분석 및 성과 측정을 위한 데이터 사용법

Jiwon Lee 2018년 4월

공유 공유

최근 조사에 따르면 마케터가 사용하는 데이터의 양은 가용한 전체 데이터의 12% 수준에 머문다고 합니다.

하지만 앞으로 사물인터넷이 더욱 활성화될수록 마케터에게 주어지는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어날 것으로 전망됩니다. 이러한 시대에 유의미한 비즈니스 결과를 도출하기 위해 데이터를 어떻게 해석하고 적용하는지가 마케터의 핵심 역량이 될 것으로 보여집니다.

한 조사에 따르면 마케터의 91%가 성과 측정이 마케팅 업무 중 가장 중요한 항목이라고 답을 하였습니다. 하지만 약 40%의 마케터는 현재의 성과측정에 개선이 필요하다고 느끼고 있으며 단지 13% 만이 현재의 성과측정에 만족하였습니다. 이렇게 큰 간극이 존재하는 상황 속에서 성과측정을 통하여 비즈니스에 유의미한 인사이트를 도출할 수 있는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

장기적인 비즈니스 성장을 위한 브랜드 고유의 디지털 지표 발굴


디지털 마케팅 초기부터 현재까지의 성과측정의 진화 방향을 살펴보면, 많은 노출을 통하여 ‘클릭’ 수를 늘리는 성과측정부터 시작하여, 유의미한 액션인 ‘전환’ 수를 최대화하는 방향으로 발전하였습니다. 최근에서야 더욱 질적인 성과측정으로 진화하면서 실제 마케팅 투자비용대비 발생하는 매출, 즉 ROAS (Return on Ad Spend)라는 개념을 도입하기 시작하였습니다. 마케팅 전문가들은 앞으로는 성과측정이 비즈니스의 이익 극대화를 고려할 수 있도록 발전하고 궁극적으로 고객의 Lifetime value를 극대화하여 비즈니스의 지속가능한 성장을 확보할 것으로 전망을 하고 있습니다.

구글에서는 성과측정 진화 방향의 마지막 3가지 영역은 가치 중심적 성과측정 영역이라고 정의합니다. 즉, 장기적인 비즈니스의 성장과 연속성을 고려하였을 때 디지털 마케팅의 성과측정 역시 기존의 양적인 부분에서 질적인 가치를 중심으로 한 변화가 필요합니다.

가치 중심적 성과측정의 영역의 핵심 요소는 크게 2가지입니다. 첫째, 단순히 미디어의 데이터를 이용해 성과 측정을 하는 것이 아니라 고객의 매출, 이익, 혹은 고객 CRM 등 비즈니스 결과를 잘 대변해주는 지표와의 연계입니다. 두 번째로는 이 지표의 최적화를 통하여 장기적인 비즈니스 성장을 가져다주는 보다 가치가 큰 고객을 대변하는 지표를 찾는 것입니다.

실제 한 조사에 따르면 마케팅 지표를 비즈니스 목적과 연계한 기업은 캠페인의 목적을 3배 이상 더 달성한다고 합니다. 또한, 선도적인 마케팅 회사들은 이미 고객의 가치를 보여주는 지표를 사용하는 경향이 뚜렷합니다.

고객가치 지표의 예로써, 리테일 산업의 경우 한 번의 구매 가능성이 아닌 ‘구매 빈도’와 같이 장기적인 비즈니스의 지속 가능성이 지표가 됩니다. 보험 산업의 경우 한 고객이 특정 상품에 ‘머문 기간’ 혹은 향후 ‘다른 상품들과 묶음 판매될 가능성’ 등이 그 예입니다.

미국의 Open Table이라는 식당 예약 업체의 경우 마케팅 전략을 단기적인 거래 가치의 관점이 아닌 장기적인 비즈니스 성장에 영향을 끼치는 고객을 정의하여 캠페인을 진행하였습니다. 해당 업체는 재사용 빈도가 많은 고객을 핵심지표로 정의하였고 해당 고객들을 대상으로 구글의 Customer Match를 활용하여 2달 만에 2만 명 이상의 로열 고객에게 캠페인을 전개하여 큰 성과를 거두었습니다.

Open Table의 성공의 가장 큰 요인은 본인들의 비즈니스에 유의미한 영향을 끼치는 가치가 높은 고객을 찾는 노력을 내부에 체계적으로 구축된 1st Party 데이터를 통해 분석했다는데 있습니다. 안타깝게도 구글 내 조사에 따르면 대한민국 기업들 중 1st party 데이터를 활용해 고객을 재발견하는 비중은 글로벌 레벨에 비추어봐도 최하위 수준입니다. 비즈니스에서 가치 있는 고객을 정의하고 알맞은 마케팅 활동을 전개하는 데 있어서 내부의 데이터를 얼마나 활용하고 있는지에 대해서는 다시 한번 검토가 필요할 것 같습니다.

Open Table과 달리 내부 데이터가 체계적으로 관리되지 않은 브랜드의 경우, 가치 있는 고객을 정의하기 위하여 마케터가 지금까지 쌓아온 경험 및 직감 등을 활용하곤 합니다. 하지만 데이터는 마케터의 직관과 다른 결과를 보여주기도 합니다.

Tap4Fun이라는 중국의 게임업체는 신규 타이틀을 출시하면서 In App 구매 증가를 위한 캠페인을 진행하였습니다. 이때 해당 브랜드는 마케터의 경험에 따라 구매와 연관성이 높다고 판단되는 고객 지표 10가지를 선정하였고 해당 지표를 최적화하며 캠페인을 진행하였습니다. 하지만 실제 캠페인 진행 후 데이터 분석을 통하여 나온 결과는 달랐습니다. 마케터가 정의한 10가지 지표 중 단 3가지만 일치하였고 나머지 7가지 고객 지표는 마케터가 놓치고 있었던 지표였다고 합니다. Tap4Fun은 다시 데이터가 제시해준 지표를 기반으로 최적화하는 캠페인을 진행하였고 그 결과 CPI가 25% 감소하면서 ROI가 일주일 만에 28%나 상승하는 놀라운 성과를 창출하였습니다.

정리를 해보자면 장기적인 비즈니스 성장을 도모하기 위해서는 기존에 다양한 미디어에서 제공하였던 지표 이외에 가치 중심적인 관점에서 가치 있는 고객을 대변해주는 브랜드만의 고유의 디지털 지표를 발굴해야 합니다. 이 때, 해당 지표를 단순히 마케터의 오랜 경험과 감각에 의존하지 말고 매출, 판매, 비용, 고객 데이터 등의 비즈니스 지표와 디지털 지표와의 회귀분석을 통하여 유의미하고 높은 상관관계를 가진 지표를 발굴하여야 합니다. 이를 통해서 디지털 시대에 경쟁에서 우위를 다질 수 있는 인사이트를 발굴할 수 있을 것입니다.

Last Click이 아닌 고객의 전체 Journey를 보라!


그럼 이제 이렇게 재정립된 지표를 어떻게 분석하고 해석해야 하는지 알아보도록 하겠습니다. 국내 대부분의 마케터들은 전환이 일어난 최종 접점만을 고려한 Last Click 기반의 성과측정을 하고 있는 것이 현실입니다. 하지만 다양한 접점에서 브랜드에 노출되고 있는 요즘의 고객들을 고려하여 고객의 전체 브랜드 경험을 고려한 성과측정이 필요한 시기입니다.

요즘은 한 마케팅 캠페인 당 평균 13개의 각기 다른 채널을 통해 고객과의 커뮤니케이션이 이루어지고 있다고 합니다. 고객들이 이미 이렇게 크로스 채널과 크로스 디바이스로 브랜드를 경험하고 있다면 비즈니스의 성과 측정 역시 고객의 흐름대로 함께 움직이며 이루어져야 할 것입니다.

하나의 사례를 살펴보도록 하겠습니다. 한 유통업 회사의 일자별, 시간별 전환 현황을 살펴보겠습니다. 초록색이 진할수록 전환이 많이 이루어지는 시간대인 조건하에서 데이터를 Last Click 기준으로만 살펴본다면 당연히 전환이 많이 이루어지는 월요일에 집중적으로 마케팅 리소스를 투입하여 더욱 많은 전환이 이루어지도록 할 것입니다. 하지만 같은 데이터를 만약 Attribution에 기반하여 본다면 실제로 대다수의 월요일에 발생한 구매에 관한 의사 결정은 이미 그 전날인 일요일의 사전 정보 탐색에서 이루어졌고 실제 구매만 월요일에 발생했다는 것을 알 수 있습니다. 이 경우, 마케터는 월요일뿐만 아니라 일요일에도 집중적으로 캠페인 최적화를 하여 최대의 전환을 기대할 수 있습니다. 이렇게 기존의 성과측정과 다른 Attribution 적인 성과 측정을 진행하면 기존에 볼 수 없었던 유의미한 비즈니스 인사이트 도출이 가능합니다.

최종적으로 정리하도록 하겠습니다. 첫번째로는 브랜드의 비즈니스를 제대로 이해하기 위해서 우리의 분석 도구인 Analytics4와 Analytics 360등 웹 분석 도구가 제대로 설정되어있는지 다시 한번 점검이 필요합니다. 우리가 정의한 전환 설정이 제대로 되어있는지 혹은 구글 미디어 외에 다양한 미디어 및 오가닉 데이터를 제대로 인식하고 있는지 다시 한번 점검이 필요로 합니다. 두 번째로는 가치가 높은 고객을 찾기 위하여 살펴 봐야 하는 지표가 무엇인지 재정립 해야 합니다. 현재 보고 계시는 성과측정의 지표가 장기적인 비즈니스 성장을 대변하는 지표인지, 로열티 높은 고객을 대변하는 지표인지 확인이 필요로 합니다. 이때 실제 비즈니스 데이터와 디지털 데이터와의 상관관계 분석을 통하여 마케터가 가지고 있는 직관과 얼마나 연계가 되어있는지 확인이 필요로 합니다. 마지막으로, 이렇게 정립된 새로운 지표를 Last Click 기준으로 보시지 말고 고객의 전체 구매 Journey를 보는 Attribution 적인 성과 측정이 필요로 합니다.

데이터가 중요해진 최근의 디지털 시대에 경쟁에서 우위를 점할 수 있고 비즈니스의 지속성을 장기적인 관점에서 확보할 수 있는 부분을 성과측정부터 다시 점검하셔서 Marketing Beyond The Average를 모두 이루시길 바랍니다.

반응형

댓글