데이터 기반 마케팅 전략이 전자 상거래 시장 수익을 높이는 방법

"데이터 분석! 데이터 분석!" -이 성가는 요즘 모든 것에 꽤 유행어였습니다. 다른 영역과 마찬가지로 전자 상거래 분야에서도 똑같이 중요합니다.

데이터 분석에 대해 이야기할 때 자동화 및 인공 지능에 대해서도 이야기합니다. 적절한 데이터 분석으로 마케팅 전략을 아직 합리화하지 못했다면 경쟁사와는 반대로 입지를 잃게 될 것입니다.

데이터 기반 마케팅은 ROI를 향상시킵니다. 데이터 기반 개인화를 활용하는 캠페인은 캠페인 지출에 대해 5-8배의 ROI를 보고했습니다.

마케팅 진화

따라서 경쟁이 치열한 마케팅 환경에서 성공하려면 빅 데이터 분석을 시작하고 가장 현명한 방식으로 자동화된 조치를 취해야 합니다.

이제 데이터 기반 마케팅 전략이 어떻게 비즈니스를 순식간에 향상시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

데이터 기반 마케팅이 비즈니스에 중요한 이유

데이터 기반 마케팅은 마케터가 고객 상호작용에서 수집한 상세한 데이터베이스를 사용하는 일련의 전술과 기법을 말합니다. 이 정보를 사용하여 고객 행동, 요구 및 구매 동기를 더 잘 이해하고 효과적인 마케팅 전략을 개발합니다.

마케팅을 위한 추가 예산이 있다면 그 추가 비용을 어디에 사용하시겠습니까? 음, Smart Insights에 따르면,

추가 예산이 주어진다면 마케팅 담당자의 32%는 데이터 및 분석에 더 많은 비용을 지출할 것입니다. 이는 검색, 소셜 및 추가 인력에 지출하겠다고 말한 사람들보다 많은 금액입니다!

고객이 신뢰할 수 있는 온라인 상점을 직접 방문하여 원하는 제품을 구매하던 시대는 정말 지났습니다. 요즘 고객은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 매장에 오기 전에 엄청난 조사를 합니다.

전통적인 마케팅 캠페인이 귀하의 비즈니스에 효과적이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 실제 시나리오는 다릅니다. 대부분의 경우 잠재 고객은 이를 매우 성가시게 생각할 것입니다. Hubspot 연구에 따르면 응답자의 64%가 온라인 광고가 짜증나고 방해가 되기 때문에 싫어한다고 말했습니다.

일회성 방문자를 충성 고객으로 전환하려면 선호도에 대한 적절한 정보가 필요합니다. 그리고 여기에서 데이터 기반 마케팅이 도움이 됩니다. 데이터 기반 전략에 의존하는 마케터는 수익에 큰 영향을 미치면서 전환율을 크게 높입니다. 실제로 마케터 3명 중 2명은 맹목적인 가정보다 데이터 기반 결정이 더 효과적이라고 말합니다.

자세히 보기: 데이터 과학의 장점: SME가 고려해야 할 다음 중요 사항.

데이터 기반 마케팅이 비즈니스에 활력을 불어넣는 방법

다음은 데이터 기반 마케팅이 비즈니스에 활력을 불어넣는 데 도움이 되는 방법입니다.

1. 더 나은 타겟 광고를 통한 마케팅 비용 최소화
2. 상향 판매 및 교차 판매 증가
3. 프로모션 코드 및 쿠폰 제안
4. 연구를 통해 더 나은 제품 만들기
5. 더 나은 이메일 마케팅
6. 잃어버린 고객을 리타게팅
7. A/B 테스트 또는 분할 테스트로 전환율 증가
8. 데이터로 고객 관리
9. 향상된 가격 전략을 위한 빅 데이터 분석
10. 예측 분석

1. 타겟 광고 개선을 통한 마케팅 비용 최소화

타겟 광고의 개념은 이미 디지털 마케팅 세계에서 번성했습니다. 이 경우 성별, 연령, 지리적 위치 등과 같은 인구통계학적 속성을 선택하여 관련된 사람들만 타겟팅할 수 있습니다.

이를 통해 마케팅 비용을 크게 절감할 수 있으므로 가능한 최대(ROI)를 달성할 수 있습니다.

2. 상향 판매 및 교차 판매 증가

방문자가 전자 상거래 웹 사이트 여기 저기를 가리키면 대체 제품과 해당 제품의 사용 가능한 액세서리도 찾습니다.

온라인 비즈니스 담당자는 이러한 사용자 데이터를 추적하고 분석해야 합니다. 그러나 이러한 데이터를 수동으로 수집하고 분석하여 해당 제품에 대한 더 나은 대안과 액세서리를 추천하는 것은 거의 불가능합니다.

다행히 일부 고급 전자상거래 추적 도구를 사용하여 이러한 방문자의 행동을 추적할 수 있습니다. 그리고 이러한 행동을 기반으로 상향 판매를 위한 더 나은 대체 제품이나 교차 판매를 늘리기 위한 액세서리를 제안할 수 있습니다.

3. 프로모션 코드 및 쿠폰 제안

특정 제품을 자주 보고 장바구니에 추가하지만 구매는 하지 않는 웹사이트 계정 소유자에게만 프로모션 코드 또는 쿠폰을 표시할 수도 있습니다.

이러한 고객에 대한 데이터를 수집하여 받은 편지함에서 바로 프로모션 코드 또는 쿠폰을 제공하거나 관련 광고(또는 광고)로 타겟팅할 수 있습니다.

자세히 보기: 디지털 쿠폰: 원하는 판매를 보장하기 위해 무엇을, 언제, 어떻게 만드나요?

4. 연구를 통해 더 나은 제품 만들기

광범위한 연구를 통해 더 나은 제품을 만들어야 하는 이유입니다. 그러나 더 좋은 제품이라고 해서 항상 기능을 늘리거나 추가 서비스를 제공해야 하는 것은 아닙니다. 제품의 성공은 고객의 요구에 달려 있습니다.

즉, 고객 요구 사항에 따라 제품을 설계해야 합니다.

제품의 66%는 처음 2년 이내에 실패하고 신제품의 80%는 2년 미만 동안 유지됩니다.

..허브스팟

예를 들어 바이러스 백신 소프트웨어가 사용 가능한 다른 바이러스 백신 소프트웨어보다 훨씬 빠르게 맬웨어 및 바이러스를 탐지하고 삭제할 수 있는 경우 고객은 소프트웨어가 실제로 작동하지 않는다고 생각할 수 있으므로 다른 솔루션으로 전환할 수 있습니다.

이것이 고객으로부터 데이터를 수집해야 하는 이유입니다. "제품을 어떻게 개선할 수 있습니까?"라는 다양한 방식으로 피드백을 제공하도록 요청할 수 있습니다.

이러한 데이터를 분석하여 고객이 원하는 방식으로 정확하게 제품을 구성할 수 있습니다.

5. 더 나은 이메일 마케팅

아무도 이메일 마케팅의 중요성을 부인할 수 없습니다. 이메일을 공유하는 것이든 제안이나 뉴스 이메일을 공유하는 것이 가장 중요한 것입니다. SmartInsights는 평균,

• 이메일 오픈율은 15-25% 사이여야 합니다.
• 클릭률은 약 2.5%여야 합니다.
• 클릭률은 20-30% 사이여야 합니다.

이 표준 데이터를 사용하여 이메일 마케팅 캠페인의 효과를 측정할 수 있습니다. MailPoet 또는 weMail과 같은 고급 이메일 마케팅 도구 또는 기타 도구를 사용하여 이메일 마케팅 데이터를 측정하십시오.

6. 잃어버린 고객을 리타게팅하라

전자 상거래에서 많은 고객이 귀하의 웹 사이트에서 이리저리 이동할 것입니다. 그리고 그들은 결국 어떤 제품도 구매하지 않고 당신의 가게를 그만둘 것입니다.

다행스럽게도 리타게팅 광고를 보여줌으로써 이러한 사용자에게 구매를 유도할 수 있습니다.

WooCommerce를 전자상거래 플랫폼으로 사용하는 경우 WooCommerce 전환 추적을 사용하여 장바구니에 추가한 방문자, 위시리스트에 추가한 방문자, 구매한 방문자 등과 같은 고객 데이터를 추적할 수 있습니다.

나중에 이러한 데이터를 사용하여 Google, Facebook, Twitter, Microsoft Ads 등을 사용하여 대상을 재지정할 수 있습니다.

7. A/B 테스트 또는 분할 테스트로 전환율 증가

데이터 기반 마케팅을 이야기한다면 A/B 테스트 또는 분할 테스트에서 파생된 데이터를 부정할 수 없습니다. 분할 테스트의 형태는 소셜 미디어 마케팅, 세일즈 퍼널, 이메일 마케팅, SEO 등 광범위한 캠페인을 다룹니다.

A/B 테스트를 수행한 후 두 개 이상의 서로 다른 데이터 세트에서 가장 성능이 좋은 테스트를 선택할 수 있습니다. 결과적으로 가장 좋은 방법으로 전환을 최적화할 수 있습니다.

8. 데이터로 고객 관리

사업의 규모와 상관없이 가장 중요한 것은 고객의 만족입니다. 그들은 왕이고 당신의 제품을 구성하는 것이기 때문입니다!

화난 고객은 모든 나쁜 경험을 다른 잠재 고객에게 퍼뜨릴 것입니다. 그리고 이런 식으로 그들은 당신의 마케팅 전략을 죽일 것입니다.

고객과 건전한 관계를 유지하려면 고객에 대한 데이터를 수집하고 안전하게 저장하고 필요할 때 복원해야 합니다.

따라서 고급 고객 관계 관리 도구를 사용하여 고객을 관리하는 것이 좋습니다.

9. 향상된 가격 전략을 위한 빅 데이터 분석

우버처럼 실시간 가격 책정도 가능하다. 실시간 온라인 애플리케이션을 사용하면 고객 주문과 같은 데이터를 수집하여 최적의 가격을 자동으로 계산할 수 있습니다.

이러한 빅 데이터를 분석하면 수요와 공급이 갑자기 변하는 경우 보다 세분화된 통찰력을 얻고 비즈니스를 더욱 민첩하게 만들 수 있습니다.

10. 예측 분석

예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래에 일어날 일을 예측하는 데 중요합니다. 빅 데이터, 알고리즘 및 기계 학습을 분석하여 도구는 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다.

예측 분석을 사용하면 다양한 패턴을 식별할 수 있으므로 사기를 식별하고 마케팅 캠페인을 최적화하며 운영을 개선하고 위험을 줄일 수 있습니다.

사례 연구: 광고 캠페인을 개선하기 위해 고객 행동 데이터를 사용한 Olay

Olay는 세계 최고의 스킨케어 브랜드 중 하나입니다. 2019년 슈퍼볼 캠페인을 위해 사용자를 위한 대화형 캠페인을 실행하기로 결정했습니다.

그들은 스킨 케어 이외의 고객 관심사를 더 잘 이해하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집했습니다. 이러한 데이터 수집 과정은 Olay가 스킨케어 브랜드라는 점을 고려하면 상당히 이례적이었습니다. 하지만 결과는 엄청나서 동네의 핫케익이 되었다.

Google과 Youtube의 데이터를 분석하여 대부분의 잠재 고객이 두 가지 공통 분야에 관심이 있음을 발견했습니다. 그들은-

• 축구
• 공포 영화

이 데이터를 기반으로 캠페인 #killerskin이 나옵니다. 그것은 이 브랜드에 엄청난 성공을 가져왔고 수천만 건의 조회수를 생성했으며 검색 관심도가 크게 증가했습니다.

결과를 강화하기 위한 데이터 기반 마케팅 전략 수립

차이를 만들려면 데이터 기반 마케팅의 중요성을 부인할 수 없습니다. 그리고 인공 지능 데이터 기반 도구를 실행하는 데 드는 높은 비용이 의심스럽다면 이러한 도구는 기존 마케팅 비용의 일부에 불과하다고 말할 수 있습니다.

마지막으로 데이터는 다가오는 마케팅 전략의 왕이며 파티에 늦는 경우 가능한 한 빨리 참여하는 것이 좋습니다.

데이터 기반 마케팅에 대해 여전히 질문이 있습니까? 댓글로 알려주세요!