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해설 | 데이터 주도 마케팅이란?

2015.04.03 Tom Kaneshige  |  CIO
오늘날 디지털 마케터들이 점차 고객 데이터를 중시해가고 있다. 이제는 데이터 애널리틱스를 거치지 않고는 그 어떤 마케팅 결정도 내릴 수 없다는 이들도 있다.

마케팅 영상 제작 기업 선데이스카이(SundaySky)의 광고 담당 부사장 마크 플라하티는 “마케팅 역사에서 가장 중요한 발전은 바로 내가 어떤 데이터를 손에 쥐고 있는지, 어떤 데이터를 손에 쥘 수 있는지, 어떻게 이 데이터를 정리해 활용할 것인지를 알게 됐다는 것”이라고 표현했다. 그렇다면 데이터 주도 마케팅이란 정확히 무엇을 의미하는 말일까?



어디서 데이터를 얻을까?
데이터 출처는 다양하다. 회사의 CRM 및 ERP 시스템 속에 판매 거래 데이터가 숨겨져 있을지도 모른다. 마케팅 부문에는 고객 지원 및 고객 서비스 데이터가 숨어 있을 수도 있다. SNS와 온라인 설문조사, 소비자 피드백, 그리고 사물 인터넷에 이르기까지 매일같이 엄청난 양의 정보가 쏟아져 나온다.

게다가 어벤션(Avention)과 같은 외부 데이터 제공업체들도 있다. 이들은 고객이나 전망에 대한 비즈니스 대 비즈니스 데이터를 제공한다. 기업들은 이 데이터를 내부 데이터와 섞어 애널리틱스 엔진에 대입해 마케팅 아이디어를 얻을 수 있다.

어벤션 CTO 행크 위고스트는 “요즘엔 모든 기업들이 데이터를 사용해 경쟁력을 확보하려 한다”라며, 현재 어벤션의 가장 큰 고객층이 바로 마케터들이라고 전했다.

엄청난 양의 데이터에 당황하다
이렇게 엄청난 양의 소비자 데이터가 갑자기 눈앞에 드러낸 형국이다. 마케터에 따라서는 놀라는 것도, 때로는 파랗게 질려 버리는 것도 무리는 아니다. 일부 마케터들은 데이터가 ‘값어치’를 할 수 있도록 해야 한다는 엄청난 부담감에 시달리고 있다. 소비자 4명중 3명은 리테일러가 자신의 개인 정보를 수집해 더 나은 쇼핑 경험을 제공해 주기를 바라고 있다는 모네테이트(Monetate) 조사 결과도 있다.

이러한 가운데 다양한 소스로부터 얻은 데이터들이 모두 같은 무게를 갖는 것도 아니다. 때문에 마케터들은 ‘부실한’ 데이터 속에서 ‘실한’ 데이터를 골라내는 일까지 떠맡고 있다.

이 과정에서 CIO는 CMO에게 내, 외부 데이터 소스와 이 소스들이 마케터에게 어느 정도의 가치가 있는지 알려 줄 수 있다. 테크놀로지 벤더 역시 이 어려운 과정에 힘을 보탤 수 있다.

위고스트는 “CIO와 기술 기업들이 데이터 사용의 측정 단위 수량화를 CMO들이 잘 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 어느 데이터가 유용하고 예측에 도움이 되는지, 또 어느 데이터가 쓸모 없는 데이터인지 가려내 추려내고 다른 데이터 소스를 추가하는 과정에서도 마찬가지다”라고 말한다.

아울러 많은 데이터와 애널리틱스, 테크놀로지가 한꺼번에 쏟아져 들어오는 만큼 처음부터 목표를 딱 정해놓고 시작하는 것이 도움이 될 수 있다. ‘이 모든 데이터를 가지고 이루려는 목적이 무엇인가?’라는 질문에 답해보는 것이다.

포레스터는 일례로 고객의 기호를 파악하고 아직까지 충족되지 못한 고객 니즈를 알 수 있다고 말한다. 예를 들어 한 의복 소매점의 경우 행동 및 위치 데이터를 사용해 13~24세 젊은 층 여성들이 자신들의 옷 가게에서는 ‘아이쇼핑’만 하고 다른 가게에서 비슷한 스타일의 더 값이 저렴한 물품을 산다는 점을 알아냈다. 덕분에 이 업체는 이 연령대 고객들을 대상으로 한 저가 라인의 제품을 출시할 수 있었다고 포레스터는 설명했다.

고객 관계 개선
그렇지만 고객 데이터를 활용해 할 수 있는 일이 이것뿐만은 아니다. 고객 관계를 개선하는 데 데이터를 활용할 수도 있다.

포레스터에 따르면 공항들의 경우 실시간 데이터 및 인식 기술을 활용해 여행자 수, 수하물 및 직원 수를 파악해 병목 현상을 완화하고 딜레이를 예방한다. 한 항공사에서는 항공편이 취소될 경우 피해 승객들이 그 자리에서 앱을 통해 다른 시간대 항공편을 예매할 수 있도록 하기도 한다.

데이터를 활용해 고객 서비스를 향상시킨 예는 이것뿐만이 아니다. 매터사이트(Mattersight)는 고객 데이터베이스에 저장된 수십 억 건의 인터랙션과 예측 알고리즘을 활용해 고객과 비슷한 스타일을 가진 고객 서비스 직원을 연결시켜주기도 했다. 이 모든 일이 데이터로부터 시작되는 것이다.

-> 데이터 기반 조직으로 변화하기 '7가지 원칙'
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