2019.08.30

'CX 중심 마케팅이 통하려면…' CMO가 알아야 할 5가지 불편한 진실

Nadia Cameron | CMO


3. 고객 데이터가 ‘치명적인 약점’이 될 수도 있다
오닐이 언급한 마케터들이 직면하게 되는 세 번째 ‘어려운 진실'은 데이터 활용에 있어 어려움이다. 데이터 단편화와 사일로 등이 도전 과제가 된다.

그녀는 “마케팅 방식을 이해할 수 있는 데이터를 획득하려 애쓰던 단계는 지났다. 대신 수많은 데이터에 파묻히는 단계에 접어들었다. 수많은 데이터로 인해 인사이트를 얻고, 우리가 견인하기 원하는 행동을 견인하는 것이 문제가 되고 있다. 매우 큰 강점이 되어야 하는 것이 치명적인 약점이 되고 만 것이다. 우리는 아직 데이터에서 인사이트를 획득하는 단계를 넘어서는 시도를 하고 있다”라고 말했다.

오닐은 조직들이 이 문제를 극복하기 위해 ‘쓰레기 같은 데이터를 입수해 내보내는 일’을 멈춰야 한다고 강조했다.

“우리는 데이터를 깨끗하게 유지하고, 프라이버시와 GDPR을 준수하도록 만드는 프로세스를 수립해야 한다. 또 전사적으로 데이터를 깨끗하게 유지하는 프로세스를 만들어야 한다”라고 그녀는 전했다.

또 전략적인 데이터 세트를 ‘타깃(표적 또는 대상)’으로 삼아야 한다. 오닐은 “가장 중요한 데이터 세그먼트를 이해하는 것이 가장 좋다. 타깃 고객, 타깃 세그먼트를 예로 들 수 있다. 이런 데이터 세트에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 행동할 수 있고, 효과의 유무를 확인할 수 있다”라고 이야기했다.

그리고 데이터가 ‘팀 스포츠’가 되어야 한다. 오닐은 “데이터는 마케팅이나 고객 지원 부서의 문제가 아니고, 전사적인 문제이다. 모든 사람이 책임 의식을 갖고 데이터를 깨끗하게 유지하고, 적절한 인사이트를 우선시하는 데이터 태스크포스가 필요하다”라고 말했다.

4. 콘텐츠 위험 요소는 저절로 해결되지 않는다
개인화에 더해, 콘텐츠도 도전 과제이다. 오닐에 따르면, 마케터가 개인화에 동력이 될 정도로 충분히 콘텐츠를 생성하지 못할 수도 있다.

현재 마케팅 예산의 40%가 B2B 분야의 콘텐츠 생성에 투입되고 있다. 역대 가장 높은 비율이다. 여기에는 타당한 이유가 있다. 제대로 된 콘텐츠 전략을 이행할 경우, 웹사이트 첫 방문자 수가 8배가 증가한다.

콘텐츠 전략을 제대로 수립해 이행하는 한 가지 방법은 고객을 콘텐츠 전략의 중심에 두는 것이다.  오닐은 “먼저 고객의 기대사항을 조사해야 한다. 이는 데이터와 비즈니스 의사결정, 우선순위에 도움을 준다”라고 말했다.

마케터는 덜 만들더라도 더 효과적인 콘텐츠를 만들기 위해 콘텐츠의 성과를 더 정확히 측정할 필요가 있다. 현대적인 콘텐츠 운영 툴이 여기에 도움을 줄 수 있다.

그녀는 “고객의 기대사항을 실시간으로 더 효과적으로 충족하기 위해, 백엔드 콘텐츠 태깅이나 콘텐츠 교체 등을 자동화할 필요가 있다”라고 전했다.  

5. AI만으로는 마케터를 구할 수 없다
오닐이 언급한 마지막 ‘불편한 진실’은 AI가 절대적인, 그리고 유일한 솔루션이 될 수 없다는 것이다.

그녀는 “마케팅과 기술 분야에는 AI와 자동화를 활용하면, 데이터 획득과 규칙 수립, 콘텐츠 전략 수립 및 적용같이 힘든 일들을 할 필요가 없게 될 것이라는 희망과 욕구가 존재한다. 유감스럽게도 이런 일이 그렇게 쉽게 성사되지는 않을 것이다”라고 말했다.  

앞으로 AI가 매우 중요해질 것이다. 또 마케팅에 계속 지각 변동을 가져올 전망이다. 그러나 AI를 올바르게 구현해 활용하는 방법에 대한 질문이 남는다. 첫 번째로 데이터가 문제다. 기반이 되는 데이터 없이는 AI의 도움을 받을 수 없다.

오닐은 “우리는 아직 AI에서 가치를 창출하고, 효율성을 견인하는 데 필요한 데이터를 획득하는 데 어려움을 겪고 있다. 조사 결과에 따르면, 현재 보유한 데이터에서 인사이트를 획득하는 방법을 모르는 마케터의 비율은 39%, 데이터를 완벽히 믿지 못하는 마케터의 비율은 40%이다. 조직에서 데이터를 활용하는 방법을 생각하면서, AI에 활용할 준비가 되도록 이런 데이터에 대한 우선순위를 정해야 한다. 신뢰나 접근성 문제부터 일선에서의 데이터 수집까지 여러 측면에서 데이터가 계속 우리의 발목을 붙잡고 있다”라고 이야기했다.

여기에 더해, 마케터의 67%가 처음부터 개인화를 추진하기에 적합한 데이터를 수집하지 않고 있다. 오닐은 “시작부터 개인화를 구현할 수 있는 규칙을 수립해 적용해야 한다. 이렇게 하지 않으면, 기술을 더 발전된 방식으로 더 많이 활용할 때 데이터에 접근할 수 없게 된다”라고 설명했다.  

현재 스마트 콘텐츠 타겟팅, 사용자 여정에서 패턴 파악, 개인화 촉진, 반복적인 콘텐츠 작업 자동화 등이 AI를 활용한 사례다. 

오닐은 “전통적인 마케팅 작업의 자동화에 AI를 사용하는 마케터 비율은 10%에 불과하다. 이런 활용 사례는 기술 플랫폼에 새로운 것들이다. 마케터들이 오랜 기간 해온 일이 아니다”라고 말했다.

오늘은 AI를 준비하기에 앞서 AI가 가장 큰 효과를 발휘할 분야를 파악하는 것이 좋다고 당부했다.

그녀는 “테스트 프로젝트를 준비한다. 작게 시작한 후, 빠르게 비즈니스 성과를 일궈내야 한다. 데이터를 제대로 준비해야 한다. 실제 활용 가능한 데이터 기반이 필요하다. 적합한 팀이 이를 다루도록 만들어야 한다. 빅데이터 혁신을 거칠 때 이러한 현상을 목격했다. 당시 데이터 과학자는 매우 ‘핫'한 직업이 됐다. 많은 조직이 이 데이터를 가지고 무엇을 할지 이해하는 사람에게 투자하지 않는다. 현재 AI에도 동일한 문제가 발생할 위험이 있다. AI를 적용하는 방법, 인사이트를 도출하는 방법, 전사적으로 확대하는 방법 등을 생각해야 한다. 이를 위해서는 사람과 기술에 투자해야 한다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr




2019.08.30

'CX 중심 마케팅이 통하려면…' CMO가 알아야 할 5가지 불편한 진실

Nadia Cameron | CMO


3. 고객 데이터가 ‘치명적인 약점’이 될 수도 있다
오닐이 언급한 마케터들이 직면하게 되는 세 번째 ‘어려운 진실'은 데이터 활용에 있어 어려움이다. 데이터 단편화와 사일로 등이 도전 과제가 된다.

그녀는 “마케팅 방식을 이해할 수 있는 데이터를 획득하려 애쓰던 단계는 지났다. 대신 수많은 데이터에 파묻히는 단계에 접어들었다. 수많은 데이터로 인해 인사이트를 얻고, 우리가 견인하기 원하는 행동을 견인하는 것이 문제가 되고 있다. 매우 큰 강점이 되어야 하는 것이 치명적인 약점이 되고 만 것이다. 우리는 아직 데이터에서 인사이트를 획득하는 단계를 넘어서는 시도를 하고 있다”라고 말했다.

오닐은 조직들이 이 문제를 극복하기 위해 ‘쓰레기 같은 데이터를 입수해 내보내는 일’을 멈춰야 한다고 강조했다.

“우리는 데이터를 깨끗하게 유지하고, 프라이버시와 GDPR을 준수하도록 만드는 프로세스를 수립해야 한다. 또 전사적으로 데이터를 깨끗하게 유지하는 프로세스를 만들어야 한다”라고 그녀는 전했다.

또 전략적인 데이터 세트를 ‘타깃(표적 또는 대상)’으로 삼아야 한다. 오닐은 “가장 중요한 데이터 세그먼트를 이해하는 것이 가장 좋다. 타깃 고객, 타깃 세그먼트를 예로 들 수 있다. 이런 데이터 세트에 초점을 맞춰야 한다. 그래야 행동할 수 있고, 효과의 유무를 확인할 수 있다”라고 이야기했다.

그리고 데이터가 ‘팀 스포츠’가 되어야 한다. 오닐은 “데이터는 마케팅이나 고객 지원 부서의 문제가 아니고, 전사적인 문제이다. 모든 사람이 책임 의식을 갖고 데이터를 깨끗하게 유지하고, 적절한 인사이트를 우선시하는 데이터 태스크포스가 필요하다”라고 말했다.

4. 콘텐츠 위험 요소는 저절로 해결되지 않는다
개인화에 더해, 콘텐츠도 도전 과제이다. 오닐에 따르면, 마케터가 개인화에 동력이 될 정도로 충분히 콘텐츠를 생성하지 못할 수도 있다.

현재 마케팅 예산의 40%가 B2B 분야의 콘텐츠 생성에 투입되고 있다. 역대 가장 높은 비율이다. 여기에는 타당한 이유가 있다. 제대로 된 콘텐츠 전략을 이행할 경우, 웹사이트 첫 방문자 수가 8배가 증가한다.

콘텐츠 전략을 제대로 수립해 이행하는 한 가지 방법은 고객을 콘텐츠 전략의 중심에 두는 것이다.  오닐은 “먼저 고객의 기대사항을 조사해야 한다. 이는 데이터와 비즈니스 의사결정, 우선순위에 도움을 준다”라고 말했다.

마케터는 덜 만들더라도 더 효과적인 콘텐츠를 만들기 위해 콘텐츠의 성과를 더 정확히 측정할 필요가 있다. 현대적인 콘텐츠 운영 툴이 여기에 도움을 줄 수 있다.

그녀는 “고객의 기대사항을 실시간으로 더 효과적으로 충족하기 위해, 백엔드 콘텐츠 태깅이나 콘텐츠 교체 등을 자동화할 필요가 있다”라고 전했다.  

5. AI만으로는 마케터를 구할 수 없다
오닐이 언급한 마지막 ‘불편한 진실’은 AI가 절대적인, 그리고 유일한 솔루션이 될 수 없다는 것이다.

그녀는 “마케팅과 기술 분야에는 AI와 자동화를 활용하면, 데이터 획득과 규칙 수립, 콘텐츠 전략 수립 및 적용같이 힘든 일들을 할 필요가 없게 될 것이라는 희망과 욕구가 존재한다. 유감스럽게도 이런 일이 그렇게 쉽게 성사되지는 않을 것이다”라고 말했다.  

앞으로 AI가 매우 중요해질 것이다. 또 마케팅에 계속 지각 변동을 가져올 전망이다. 그러나 AI를 올바르게 구현해 활용하는 방법에 대한 질문이 남는다. 첫 번째로 데이터가 문제다. 기반이 되는 데이터 없이는 AI의 도움을 받을 수 없다.

오닐은 “우리는 아직 AI에서 가치를 창출하고, 효율성을 견인하는 데 필요한 데이터를 획득하는 데 어려움을 겪고 있다. 조사 결과에 따르면, 현재 보유한 데이터에서 인사이트를 획득하는 방법을 모르는 마케터의 비율은 39%, 데이터를 완벽히 믿지 못하는 마케터의 비율은 40%이다. 조직에서 데이터를 활용하는 방법을 생각하면서, AI에 활용할 준비가 되도록 이런 데이터에 대한 우선순위를 정해야 한다. 신뢰나 접근성 문제부터 일선에서의 데이터 수집까지 여러 측면에서 데이터가 계속 우리의 발목을 붙잡고 있다”라고 이야기했다.

여기에 더해, 마케터의 67%가 처음부터 개인화를 추진하기에 적합한 데이터를 수집하지 않고 있다. 오닐은 “시작부터 개인화를 구현할 수 있는 규칙을 수립해 적용해야 한다. 이렇게 하지 않으면, 기술을 더 발전된 방식으로 더 많이 활용할 때 데이터에 접근할 수 없게 된다”라고 설명했다.  

현재 스마트 콘텐츠 타겟팅, 사용자 여정에서 패턴 파악, 개인화 촉진, 반복적인 콘텐츠 작업 자동화 등이 AI를 활용한 사례다. 

오닐은 “전통적인 마케팅 작업의 자동화에 AI를 사용하는 마케터 비율은 10%에 불과하다. 이런 활용 사례는 기술 플랫폼에 새로운 것들이다. 마케터들이 오랜 기간 해온 일이 아니다”라고 말했다.

오늘은 AI를 준비하기에 앞서 AI가 가장 큰 효과를 발휘할 분야를 파악하는 것이 좋다고 당부했다.

그녀는 “테스트 프로젝트를 준비한다. 작게 시작한 후, 빠르게 비즈니스 성과를 일궈내야 한다. 데이터를 제대로 준비해야 한다. 실제 활용 가능한 데이터 기반이 필요하다. 적합한 팀이 이를 다루도록 만들어야 한다. 빅데이터 혁신을 거칠 때 이러한 현상을 목격했다. 당시 데이터 과학자는 매우 ‘핫'한 직업이 됐다. 많은 조직이 이 데이터를 가지고 무엇을 할지 이해하는 사람에게 투자하지 않는다. 현재 AI에도 동일한 문제가 발생할 위험이 있다. AI를 적용하는 방법, 인사이트를 도출하는 방법, 전사적으로 확대하는 방법 등을 생각해야 한다. 이를 위해서는 사람과 기술에 투자해야 한다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr


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