예측 마케팅으로 고객 구매를 유도하는 방법 4가지
마케터가 데이터 기반 예측 마케팅을 활용하여 고객 경험을 개선하고 새로운 판매 기회를 창출하는 방법을 알아봅시다!
예측 마케팅은 데이터에 기반한 예측을 통해 기업의 마케팅 활동을 최적화하는 방법입니다.
소비자는 전례 없는 속도로 개인 데이터를 공유하며, 기업은 그 어느 때보다 소비자의 선호도와 행동에 대한 더 친밀한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 행동 데이터가 조직에 미치는 재정적 가치는 계산하기 어렵지만, 이러한 데이터의 가치는 Netflix, Apple, Amazon과 같은 기업을 업계 정상에 올려놓았습니다.
모든 규모의 조직은 예측의 설득력을 통한 이점을 얻을 수 있습니다. 예측 마케팅 기술을 통해 기업은 구매자의 구매 행동에서 얻은 인사이트를 활용하여 전환 가능성이 높은 고가치 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 기존 고객 데이터를 보유한 모든 기업은 예측 마케팅을 활용하여 전환율을 높이고, 판매를 촉진하며, 보다 개인화된 고객 경험을 제공해야 합니다.
예측 마케팅
- 예측 마케팅을 통해 기업은 소비자 데이터를 활용하여 고객의 선호도와 행동을 예측하여 구매 경험을 개인화할 수 있습니다.
- 마케터는 미래 이벤트의 가능성을 예측하는 기능을 통해 비용 효율적이고 성과가 높은 캠페인을 구축할 수 있습니다.
- 기업은 예측 마케팅을 통해 ‘한 번만’ 구매한 고객을 단골 고객으로 전환할 수 있습니다.
- 예측 인사이트를 통해 기업은 보완적인 제품, 서비스, 업그레이드에 대한 고객의 요구를 예측할 수 있습니다.
- 예측 인사이트를 통해 기업은 고객 행동을 기반으로 더 스마트한 가격대를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 행동에 따라 특정 고객에게 대규모 할인을 제공할 시기와 할인을 자제할 시기를 결정할 수 있습니다.
- 점보, 스퀘어, 소파이 같은 기업들은 예측 마케팅 소프트웨어를 사용하여 고객 경험, 판매 및 제품 품질을 개선합니다.
예측 마케팅이란 무엇인가요?
데이터에 기반한 예측을 통해 마케팅 활동에서 추측을 배제할 수 있습니다. 시장 조사를 통한 직접적인 고객 피드백은 마케팅 캠페인을 구축하고 간소화하는 데 필수적입니다. 하지만 예측 마케팅은 고객 피드백에서 한 걸음 더 나아가 유사한 고객의 현재 행동을 기반으로 고객이 앞으로 어떻게 행동할지 제안합니다. 이러한 예측을 통해 마케터는 성공 가능성이 가장 높을 것으로 예측되는 전략에 투자할 수 있습니다.
예측은 기존 고객 행동을 사용하여 식별합니다: 타겟팅할 대상 고객, 최적의 인센티브 제공, 고객이 선호하는 콘텐츠 유형
예측 마케팅을 통해 기업은 고객이 보고 싶어 할 때 보고 싶은 콘텐츠를 보여줌으로써 고유한 고객을 만족시킬 수 있습니다. 더 많은 기업이 예측을 도입함에 따라 고객은 개인화를 기대하게 되는데요. 소비자의 73%는 기업이 고객 개인의 니즈를 이해하기를 기대하며, 타겟팅된 제안은 리테일러와 고객 모두에게 윈윈이 될 수 있습니다.
예측 마케팅의 작동 방식
예측 마케팅은 예측 분석 분야에 속합니다. 예측 분석은 데이터 과학을 사용하여 미래의 결과를 예측합니다. 기업은 통계 모델링, 머신 러닝, 데이터 분석의 조합을 사용하여 예측을 생성합니다.
Amazon과 같은 ‘빅 데이터’ 기업이 예측 기반 추천과 연관된 경우가 많은 데에는 그만한 이유가 있습니다. 데이터 세트의 양이 많을수록 더 정확한 예측을 할 수 있기 때문입니다.
마케팅 활동에 예측을 사용하려는 기업은 먼저 자체 데이터 관리 인프라에 투자하여 다양한 잠재적 소스에서 데이터를 적절히 수집하고 분석해야 합니다. 예측에 사용되는 데이터 유형에는 마케팅, 제품, 과거 및 인구통계학적 데이터가 포함됩니다.
예측 마케팅 전략 4가지
마케팅 담당자는 미래 이벤트의 발생 가능성을 예측할 수 있는 기능을 통해 비용 효율적이고 성과가 높은 캠페인을 구축할 수 있습니다. 이러한 예측 마케팅 캠페인은 일반적으로 다음 전략 중 하나에 중점을 둡니다:
예측 마케팅을 사용하여 ‘한 번만’ 구매한 고객을 단골 고객으로 전환하기
예측 마케팅은 고객의 재구매 가능성을 예측하여 마케팅 담당자가 메시지와 거래를 개인화하여 재구매를 유도할 수 있도록 합니다. 신규 고객이 기업에서 최소 두 번 이상 구매하면 재구매자가 될 가능성이 높아집니다. 그러나 한 번 구매한 고객이 재구매로 이어지는 비율은 20%에 불과한 것으로 추정됩니다.
예측 분석 소프트웨어를 사용하면 기존 고객의 행동 데이터를 기반으로 향후 예상되는 행동에 따라 구매자를 그룹화할 수 있습니다. 예측 모델에 따르면 제품 배송 후 1시간 이내에 ‘감사합니다’ 이메일을 받은 집단은 통계적으로 재구매할 가능성이 더 높습니다. 이와 같은 인사이트를 통해 기업은 프로세스와 메시지를 적절히 조정할 수 있습니다.
예측은 또한 고객의 평생 가치를 예측하여 고객이 회사에 얼마를 지출할지, 얼마나 오랫동안 고객으로 남을지 예측할 수 있습니다. 마찬가지로 예측 분석은 특정 고객을 단골 구매자로 전환할 가치가 있는지를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
보완 제품, 서비스 및 업그레이드의 필요성 예측
마케터는 예측 분석을 통해 현재 구매 및 행동을 기반으로 구매자의 니즈를 예측할 수 있습니다. 그런 다음 특정 메시지와 제안으로 고객 경험을 개인화하여 동일한 제품의 재구매를 유도하거나 유사하거나 보완적인 제품을 교차 판매 및 상향 판매할 수 있습니다.
고객이 이커머스 사이트에서 칫솔을 주문한다고 가정해 보겠습니다. 이 고객에게 개인화된 제안이 제공될 수 있습니다:
- 같은 제품 여러 개 구매: 치과 위생용품 제조업체는 3~4개월마다 새 칫솔을 구매할 것을 권장합니다. 예측 분석을 사용하면 고객 집단이 향후 6개월 이내에 새 칫솔을 구매할 가능성을 파악하고 이를 상기시킬 수 있습니다.
- 유사한 테마의 제품: 기업은 일반적으로 관련 특성을 가진 유사한 제품을 그룹화하거나 유사한 고객 니즈를 동일한 제품 카테고리로 분류합니다. 예측 마케팅을 통해 기업은 데이터 기반 상관관계를 사용하여 유사한 테마의 제품으로 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어 칫솔, 미백제, 치실은 모두 구강 위생 카테고리에 속합니다. 이 경우 칫솔을 구매하는 고객은 더 하얀 치아를 원할 가능성이 높으므로 마케터는 이에 따라 쇼핑 추천을 맞춤화할 수 있습니다.
- 보완 제품: 종종 한 제품이 패키지의 일부로 더 잘 작동하는 경우가 있습니다. 치약 없이 칫솔만 구매한 고객은 실망할 수 있습니다. 마케터는 예측 분석 소프트웨어를 사용하여 고객의 니즈를 예측하고 구매 시점에 보완 제품(이 경우 치약)을 제안함으로써 이러한 부정적인 고객 경험을 완화할 수 있습니다.
고객 행동 및 선호도에 따른 집중적인 제안
분석 모델은 고객이 이전에 구매한 적이 없지만 소비할 가능성이 있는 제품과 서비스를 예측할 수도 있습니다. 아마존은 이 전략을 실제로 적용한 훌륭한 예입니다. 이 소매업체는 수억 명의 고객에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 또한 구매 내역, 위시리스트, 카트에 남겨진 품목을 파악하기 위해 아마존은 마우스오버한 링크와 탐색했지만 구매하지 않은 품목에 대한 데이터도 보관합니다.
마케터는 데이터를 활용하여 고객이 탐색했지만 아직 행동으로 옮기지 않은 관심사를 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다. 예측 예측은 코호트에 속한 다른 회원들의 과거 행동을 기반으로 고객이 특정 제품을 좋아할 가능성을 계산할 수 있습니다. 마케터는 예측 모델을 사용하여 특정 브랜드나 공급업체와 관련된 고객의 선호도를 파악함으로써 보다 타겟팅된 메시지를 전달할 수 있습니다.
분석 기반 고객 세분화를 사용하는 기업은 고객이 향후 특정 방식으로 행동할 가능성을 기반으로 마케팅 캠페인과 제품 개인화를 추진할 수 있습니다. 마케터가 원하는 코호트를 식별하면 전환 가능성이 가장 높을 것으로 예측되는 제품 및 서비스에 맞게 메시징과 제안을 개인화할 수 있습니다.
고객 행동에 기반한 더 스마트한 가격대 설정
마케터는 고객이 정가로 제품을 구매할 의향이 있을 때 할인을 제공하지 않기를 원합니다. 그렇기 때문에 기업들은 예측 분석을 통해 할인 여부에 관계없이 고객의 구매 가능성을 파악합니다. 고객이 무엇을 원하는지, 어떤 고객이 구매를 위해 설득이 필요한지 더 잘 이해하면 더 스마트한 마케팅 지출과 더 나은 판매가 가능합니다.
예측을 통해 고객 생애 가치가 높은 고객 집단과 합리적인 할인을 통해 전환할 수 있는 고객의 하위 집합을 제안하여 마케터가 효과적이고 재정적으로 책임감 있는 전환 전략을 수립할 수 있습니다.
예측 마케팅 성공 사례
전 세계 기업들은 예측 마케팅 전략을 구현하여 큰 성공을 거두었습니다. 몇 가지 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
Jumbo
호주 최고의 게임 제작사 점보의 마케팅 팀은 방대한 고객 집단을 보유하고 있었고 이들에게 이메일을 자주 보냈습니다. 이러한 고객 중 일부는 추가 구매로 이어지기도 했지만 전환율은 낮았습니다. 온사이트 게재의 경우 전환율은 1.57%에 불과했습니다. 점보는 고객 검색 프로세스를 자동화하고 고객 습관에 맞는 콘텐츠를 추천하면 마케팅 활동이 더 효과적일 것이라는 사실을 알게 되었습니다.
점보는 고객의 현장 행동에 기반한 코호트를 생성하기 시작했습니다. Audiences를 통해 개인화된 추천과 고객의 추가 행동을 유도하는 메시지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘을 통해 고객이 다음에 구매할 상품을 예측하고 올바른 구매 방향으로 안내할 수 있습니다. 이러한 개인화된 노력은 큰 성과를 거두었습니다. 한 결제 페이지에서는 전환율이 무려 158%나 증가하여 전년 대비 50만 달러의 매출을 올릴 수 있는 잠재력을 보였습니다.
Square
Square는 모든 비즈니스가 경제에 참여하고 번창할 수 있어야 한다고 믿습니다. 단일 POS(Point-of-Sale) 카드 리더로 시작한 것이 이제는 상점 소유주가 활용할 수 있는 전체 제품 에코시스템으로 발전했습니다. 고객이 전체 Square 제품 포트폴리오의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하기 위해 제품 및 마케팅 팀은 고객의 요구 사항과 기존 제품을 어떻게 사용하고 있는지 파악할 수 있는 데이터 인사이트가 필요했습니다. 예전에는 데이터를 분석하여 특정 탐색 항목의 클릭률 등을 파악하는 데 몇 시간이 걸렸습니다.
하지만 이제 Square는 직관적인 대시보드를 통해 이러한 데이터에 빠르게 액세스 할 수 있습니다. 이제 Square의 마케터들은 이러한 인사이트를 활용하여 예측 마케팅 활동을 강화하고 있습니다.
SoFi
SoFi는 사람들이 재정적 자립을 통해 자신의 야망을 실현하고 회원들이 돈을 제대로 관리할 수 있도록 돕는 것을 사명으로 삼고 있습니다. 소비자는 많은 금융 데이터에 액세스 할 수 있지만, 개인화되거나 이해하기 쉽지 않습니다. SoFi는 회원들이 자신의 재무 상태를 이해하고 스스로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 서비스와 리소스를 맞춤화합니다. 모든 사람이 다르기 때문에 SoFi의 과제는 방대한 데이터와 다양한 옵션을 모든 회원에게 대규모로 개인화하여 올바른 재무 관리를 돕는 것입니다.
앰플리튜드 오디언스는 SoFi가 회원과 회원의 선호도, 행동, 니즈를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 마케팅 팀은 다양한 제안과 캠페인을 실험했지만 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 없었습니다. Amplitude를 도입한 후, 마케팅 팀은 의견에 의존하지 않고 데이터에 의존하기 시작했습니다.
회원의 니즈를 더 잘 예측하고 충족하며 제품을 개선하기 위해 매일 데이터를 반복하여 올바른 의사결정을 내리는 예측 마케팅 전략을 개선할 수 있었습니다.
