당신 스스로를 압도하지 않고 마케팅 개인화 기술을 선택하는 방법

마케팅 개인화 기술 선택 방법

개인화 플랫폼은 모든 비즈니스에게 필수적인 요소입니다. 하지만 때로는 장식으로 가득한 크리스마스 트리처럼 보일 수도 있습니다. 이 고통을 겪은 모든 사람들을 돕기 위해, 소매 개인화 플랫폼을 선택하는 방법에 대한 가이드를 제시하겠습니다.

이 글에서는 왜 마케팅 개인화가 얼마나 인기 있는지, 개인화 플랫폼을 선택할 때 따라야 할 원칙은 무엇인지, 그리고 일반적인 의사 결정 트리가 어떻게 생겼을지에 대해 제 의견을 공유하겠습니다.

왜 마케팅 개인화가 인기 있는지

누구나 스팸과 불필요한 오퍼를 좋아하지 않습니다. 그러나 스팸, 로보텍스트, 로보콜은 2023년에 급증할 것으로 예상됩니다. 상점이 이전 구매 내역을 기억하고 개인화된 메시지를 제공함으로써 마케팅을 조금이라도 더 인간적으로 만들면, 고객들의 태도는 변화합니다. 이 접근법은 종종 “인간 대 인간 마케팅” 또는 “인간적인 얼굴을 가진 마케팅”이라고 불립니다. 즉, 스팸을 보내지 않고 구매자를 압박하지 않으며, 개인화를 기반으로 한 정보를 제공하여 합리적인 선택을 도와주는 것입니다.

아래는 Mindbox 고객들 중에서 개인화된 캠페인으로부터 추가 수익을 모은 데이터입니다. 짙은 녹색 막대는 특정 산업에서 회사들 중에서 가장 낮은 추가 수익을 나타내고, 밝은 녹색 막대는 가장 높은 추가 수익을 나타냅니다.

예를 들어, 뉴스레터 개인화는 가정용 제품 및 가구를 판매하는 소매업체에서 수익률을 3-16% 증가시킬 수 있습니다.

브랜드가 개인화의 잠재력을 깨달은 후, 마케팅 기술 부문이 폭발적으로 성장하였습니다.

2011년에는 150개의 마케팅 기술 회사가 있었으며, 2022년에는 9,900개로 증가하였습니다.

이제는 각기 다른 기능과 장점을 가진 다양한 기술들을 선택할 수 있게 되었습니다.

그렇다면, 어떻게 정신을 차리지 않고 올바른 개인화 기술을 선택할까요?

마케팅 개인화(자동화) 기술은 복잡한 도구입니다. 플랫폼의 준비와 선택에는 구현보다 더 많은 시간이 소요될 것입니다.

성공적인 구현을 위한 상위 다섯 가지 팁은 다음과 같습니다:

구현 목표를 명확히 정의하고 성공 지표와 그에 대한 기대를 결정하세요. 도구를 사용할 사람은 누구이며, 회사 내에 해당 사람들이 있는지 결정하세요.
기술 사용 시나리오의 예시를 설명하세요.
고객 데이터 통합이 필요한지 결정하세요.
구현 및 변경 속도를 추정하세요.
투자 수익률(ROI)을 추정하세요.

원칙 1. 성공 지표를 명확히 정의하고 기대를 개요로 작성하세요

플랫폼 구현의 목표는 가장 중요합니다. 팀이 명확하게 정의된 목표에 합의하지 못한다면 성공에 도달할 수 없습니다. 따라서 모두가 일치할 때까지 자동화 기술 구매를 미루는 것이 좋습니다. 강력한 목표에는 성공 지표, 시간표 및 모두가 합의하는 책임 체인이 포함되어야 합니다.

지표에 대한 중요한 점

계산 방법에 합의하세요. 실제 이점을 보지 않고 이를 시뮬레이션하기 어렵게 만들어야 합니다.
지표에 대한 기대를 명확히 정의하세요. 기대 없는 지표는 작동하지 않습니다.

예를 들어, 팀이 웹사이트 개인화 기술을 구현하고 “전환율이 0.5% 증가했다”라는 성공을 선언합니다. 이는 무엇과 비교하여 측정되었는지요? 이것은 많은지 적은지 어떤 양인지요?

나쁜 또는 비효과적인 지표의 예

Google Analytics의 마지막 클릭 기여 모델로 측정된 이메일 채널의 수익성 증가

이 지표는 쉽게 팽창될 수 있습니다: 캠페인 디자인을 개선하고 보낸 이메일 수를 늘립니다. 때로는 이것이 “성장 해킹”과 같은 화려한 용어 뒤에 숨겨져 있습니다. 이 지표를 사용하면 이메일 채널에 속한 주문 수가 증가할 것입니다.

이 경우에 온라인 트래픽이 재분배되는 것이 성장의 이유입니다. 고객들은 종종 새로운 디자인의 이메일 링크를 통해 웹사이트를 방문하게 되며, URL을 입력하거나 검색 엔진을 사용하지 않을 수도 있습니다.

변경 사항은 사업의 매출과 수익성에 영향을 주지 않을 수도 있습니다.

충성도 프로그램의 회원 비율 또는 충성도 프로그램 회원의 평균 주문 금액 증가

실제 예시: 사무실 건물 내에 있는 급식 업체 체인이 충성도 프로그램을 도입하였습니다. 두 지표 모두 훌륭한 성장을 보여주지만, 회사의 매출과 수익은 증가하지 않습니다. 왜 그럴까요?

문제는 새로운 고객들이 급식 업체에 나타나지 않았다는 것입니다. 외부에서는 그냥 가지 못하기 때문입니다. 동일한 사원들은 이전에 갔던 급식 업체에 계속해서 갑니다. 다만 이제는 관객이 층으로 나뉘어져 있습니다. 더 많은 돈을 쓴 사람들이 먼저 충성도 프로그램에 등록되었습니다. 그 결과, 두 지표는 상당히 좋아 보입니다.

프로그램 참가자 수가 증가하고, 참가자 당 평균 체크 금액이 일반 고객보다 높아졌습니다. 그러나 비즈니스에는 실질적인 혜택이 없습니다. 게다가 단점도 있습니다. 정기 고객들이 할인 가격으로 구매하기 시작하여 매출의 한계가 감소했습니다.

좋은 지표의 예시를 살펴보세요

아래의 예시들은 결과를 측정하기 쉽고 조작하거나 잘못 표현하기 어려워서 좋은 측정 지표로 분류됩니다.

수익 또는 마진 증가

유나이티드 컬러스 오브 베네통은 이 지표를 사용하여 세그먼트 생성, 전환율 증가 및 평균 주문 가치를 측정했습니다. 인칸토는 이를 추적하기 위해 고객의 행동에 기반한 자동 추천을 고려했습니다.

비용 감소

회사의 업무량을 감소시키는 것이 이 지표에 가장 큰 영향을 미칩니다. 버거킹과 올란트의 경우 이를 보여주었습니다. 이러한 결과에 영향을 주는 또 다른 요소는 총 마케팅 비용을 줄이는 것입니다. 유나이티드 컬러스 오브 베네통을 참조하세요.

투명성과 변화율 증가

여기서는 대조 그룹의 사용과 월별 신규 캠페인 수가 이 목표에 영향을 미치는 두 가지 주요 요소입니다. 꽃 배달 서비스 Blossom Flower Delivery는 이 두 가지를 활용하여 프로세스를 개선하기 위해 실제로 측정 가능한 데이터를 얻었습니다.

명확하게 정의된 목표의 예시

나는	위해	이를	에서	까지
X 기술을 도입하고 싶습니다	50개의 새로운 트리거된 캠페인을 런칭하려고 합니다	이메일 수익 증가를 이끌 것입니다	6개월	10%
Y 기술을 도입하고 싶습니다	고객에게 발급하는 할인 수를 감소시키려고 합니다	수익 마진을 이끌 것입니다	6개월	5%
Z 기술을 도입하고 싶습니다	새로운 캠페인을 런칭하면서 IT 및 이메일 마케팅 팀의 업무량을 감소시키려고 합니다	이메일 마케팅에 사용되는 인력 시간을 감소시킬 것입니다	3개월	월 평균 80 인력 시간

비효과적인 목표의 예시

실제로 이러한 목표는 팀 또는 특정 마케터가 무엇을 해야하는지 정확히 이해하지 못하는 것을 의미할 수 있습니다.

원칙 2. 사용 사례 설명

다음 표의 상황에 익숙한가요?

이것은 대기업이 종종 완전히 다른 기술을 비교하려고 할 때의 전형적인 상황입니다. 종종 몇백 줄에 이르는 거대한 테이블이 작성되며, 서로 다른 부서들이 기능 “희망 목록”을 입력합니다.

하지만, 종종 어느 플랫폼을 사용할지에 대한 최종 결정은 너무 바쁘거나 자격이 없는 사람에게 맡겨집니다. 결과적으로, 그들은 기본적인 프레젠테이션이나 사이트 설명과 같은 얕은 정보를 바탕으로 비교 테이블을 작성합니다. 때로는 심지어 제3자에게 테이블 작성을 요청하기도 합니다.

그러나 심지어 모든 사람이 자격이 있고 훌륭한 연구를 수행하여 고품질의 테이블을 만들더라도, 좋은 선택으로 이어지지 않을 가능성이 여전히 높습니다.

명확하게 정의된 목표와 지표의 비즈니스 예시

고급 마케터라고 상상해보세요: RFM 세그먼트를 구축하고 이를 기반으로 대상 캠페인과 프로모션을 시작하고 싶습니다. 이를 위해 기술이 필요하므로 각각 전반적인 기능이 매우 다른 플랫폼을 나란히 비교해보기로 결정합니다:

하나는 이메일 캠페인을 위한 게이트웨이입니다;
다른 하나는 빅 데이터 트리거 서비스와 같은 특정 기술입니다;
세 번째는 마케팅 자동화 시스템입니다.

RFM 세그먼트별로 캠페인을 보낼 수 있는 능력”이라는 항목을 살펴보면, 세 가지 모두 “예”로 표시되어 있습니다. 따라서 초보자에게는 가격의 문제로 보일 수 있습니다.

그러나 문제가 있습니다: “예”라는 표현이 정확히 무엇을 의미하는 걸까요?

이메일 캠페인을 위한 게이트웨이를 제시한 전문가들은 데이터를 수집하고 정리하고 세분화한 다음, 각 세그먼트별로 이메일 주소 목록, 뉴스레터 템플릿 및 관련 데이터를 게이트웨이로 보내는 것으로 가정했습니다.
빅 데이터 트리거 플랫폼의 동료들은 데이터를 세분화하고 캠페인을 보내는 코드를 작성하는 등, 당신의 요청에 따라 그들의 프로그래머를 활용할 것이라는 의미였습니다.
마케팅 자동화 플랫폼의 직원들은 당신의 마케터가 세그먼트를 구축하고 캠페인을 시작할 수 있는 사용자 친화적인 디자인 인터페이스를 제공하고, 플랫폼을 통합하고 사용하는 데 도움을 주는 매니저와 함께 작업하는 것을 의미했습니다.

따라서, 특정 기술이 적합한지 여부를 판단하기 위해서는 사용 사례에 대한 평가를 기반으로 결정해야 하며, 기능 비교에 의존해서는 안 됩니다.

“원하는 목록”을 워크플로우 형식으로 작성하면 어떻게 될까요?

워크플로우 1: 우리 개발자들은 RFM을 계산하는 시스템을 개발했습니다. 저는 원하는 세그먼트에 해당하는 이메일 주소 목록만 보내고 싶습니다.

해결책: 비용 대비 효과적인 이메일 게이트웨이가 워크플로우에 더 적합합니다.

워크플로우 2: RFM 세그먼트에 대해 대상 지정된 캠페인을 시도하고 싶지만, 어떤 효과가 있을지 또는 어떻게 수행해야 하는지 잘 이해하지 못하며, 직접 수행하지도 않을 것입니다.

해결책: 에이전시나 특정 분야의 서비스가 필요하며, 그들이 모든 작업을 신속하고 저렴하게 대신 수행해 줄 수 있는 투명성을 갖추고 있어야 합니다.

워크플로우 3: 정기적으로 RFM을 재계산하고 편집합니다. 이 세그먼트는 이메일, SMS, 모바일 푸시 알림 및 프로모션에 사용됩니다. 새로운 마케팅 메커니즘이 시작될 때마다 분석가와 개발자들이 많은 시간을 소요하게 되어 그리 합리적이지 않습니다!

해결책: 자동화 플랫폼이 여기에 필요합니다.

워크플로우 목록(미래의 마케팅 캠페인)은 명심하여 선택할 때에 매우 중요합니다.

잠재적인 후보 플랫폼에 다음을 요청하세요:

중요한 워크플로우를 평가하고 각 플랫폼에서 구현을 보여줄 것을 요청하세요(예: 평가판을 통해). 이렇게 하면 어떤 제품이 작업에 적합한지 알 수 있습니다. 그런 다음, 편리하고 효과적으로 목표 달성에 도움을 줄 수 없는 회사들을 걸러낼 수 있습니다.
선택한 플랫폼에서 이미 유사한 워크플로우를 구현한 세 개에서 다섯 개의 회사(이상적으로는 귀사의 산업 분야에서)의 연락처를 제공해달라고 요청하세요. 그들의 경험을 바탕으로 귀사의 요구 사항이 달성될 가능성이 있는지 확인하세요.

또한 자동화 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 필수 사항 목록을 준비했습니다.

원칙 3. 데이터 통합에 대해 생각해보세요

온라인 및 오프라인 매장에서 제품을 판매하거나 고객과의 소통을 위해 여러 다른 채널을 사용하는 회사들은 “데이터 통합”이라는 문제에 직면합니다.

고객 정보는 여러 시스템과 데이터베이스에 조각조각으로 흩어져 있으며, 종종 중복이 심합니다.

구매자의 개인 정보, 행동 데이터, 구매 기록 및 프로모션 포인트는 다음 위치 중 하나 이상에 저장됩니다:

소매 판매점의 회계 시스템;
웹사이트 데이터베이스;
상품 프로모션 및 보너스 포인트 관리 플랫폼;
CRM;
이메일 서비스: 캠페인, 오픈률, 클릭률, 이메일;
게이트웨이: SMS, 유사 데이터의 푸시 알림;
웹사이트: 제품 및 카테고리 조회, 카트, 태그;
Google Analytics: 트래픽 출처, 세션, 태그;
콜 센터 시스템;
특정 분야의 개인화 서비스: 고유한 데이터 조각.

이 모든 것을 동기화하는 것은 간단한 작업이 아닙니다

먼저, 고객 데이터를 정리하고 통합해야 합니다. 이 과정에서 전체 이름, 도시 및 주소에 가능한 오류와 오타를 고려하고, 연락 정보(이메일 및 전화번호)의 확인을 해야 합니다. 또한, 두 레코드를 결합할 때 충성도 프로그램 보너스 포인트 계정에 대한 액세스가 다른 사람의 손에 들어가지 않도록 보안이 되어야 합니다.

다음으로, 다른 시스템에서 관련 정보를 수집, 분류 및 “정리된” 레코드를 중심으로 병합해야 합니다. 예를 들어, 이메일에서 사용자가 클릭한 제품, 웹사이트에서 본 제품, 실제로 구매한 제품, 가격, 보너스 포인트 사용 방법 등이 있습니다.

특정 인물의 데이터 변경

특정 인물의 데이터를 변경할 때는 이전에 그들이 속한 세그먼트를 재계산하고, 소통 전략을 변경할 때에는 상식적으로 판단해야 합니다. 예를 들어, 데이터베이스에서 중복을 결합한 후, 단일 구매를 한 두 명의 가상적으로 다른 고객이 이제는 평균 주문 가치가 훨씬 높은 단일 충성 고객이 될 수 있습니다. 이는 귀사에게 좋은 소식이지만, 그들이 이전에 한 계정 중 하나로부터 완전히 다른 제안을 받았다면, 바로 비싼 제품에 대한 프로모션 할인 이메일을 바로 보내고 싶지는 않을 것입니다.

이 모든 것은 대량의 데이터(평균 소매업체의 수백만 이벤트)에서 실시간으로 작동해야 하며, 게이트웨이나 웹사이트 개인화 기술과 같은 외부 시스템을 관리할 수 있어야 합니다.

데이터 클렌징

데이터 클렌징 및 통합(그리고 비즈니스에 대한 순서)은 기술적, 마케팅적, 비즈니스적인 관점에서 복잡한 문제입니다. 이로 인해 데이터 통합 및 시스템은 종종 필요한 주의를 받지 못합니다. 대신, 기업은 동시에 별도의 특정화된 개인화 서비스를 구매하고 시작하여 혼돈을 야기합니다.

위의 모든 시스템은 서로 조화롭게 공존해야 합니다

다음과 같은 상황에 정기적으로 직면하고 계십니까?

프로모션 가격으로 무언가를 구매할 제안을 받지만, 링크를 클릭하면 “이 프로모션은 온라인 고객에게 제공되지 않습니다”라는 사실을 알게 됩니다.
로열티 프로그램의 보너스 포인트를 웹 사이트에서 사용할 수 없습니다.
이메일에서 품절된 제품을 홍보하는 캠페인을 받거나, 이메일의 가격이 실제 가격과 일치하지 않습니다.
상점이 이미 해당 상품을 구매한 상태임에도 불구하고 재타게팅 및 소셜 미디어 광고로 계속해서 쫓아갑니다.
다양한 채널에서 상반된 제안을 받습니다. 예를 들어 이메일에서 할인을 제공받으면서 동시에 SMS를 통해 “하나 사면 하나 무료” 캠페인을 받는 경우 등

모든 이들은 “통합 혼돈”의 다른 표현입니다.

알고리즘

데이터의 중요성을 무시하는 것이 어떻게 알고리즘, 빅 데이터 및 신경망의 유용성에 영향을 미치는지는 덜 분명한 결과입니다. 알고리즘 및 빅 데이터는 데이터의 품질에 영향을 받습니다. 단편적이고 더러운 데이터를 입력하면 결과는 단편적이고 혼란스럽고 사용할 수 없는 형태가 됩니다.

예를 들어, 아마존과 같은 곳의 자동화된 제품 추천은 대량의 일관되고 깨끗하며 신뢰할 수 있는 데이터와 관련이 있습니다. 이러한 데이터는 판매업체가 여러 해동안 수집한 것입니다.

데이터 통합은 의미 있는 효과적인 개인 마케팅의 기반입니다. 이를 통해 개인화 도구에 투자하는 의미가 없습니다. 결과는 무작위로 될 가능성이 높습니다.

효과적인 데이터 통합의 문제는 이 문제를 해결하기 위한 별도의 플랫폼 클래스인 CDP 또는 고객 데이터 플랫폼이 만들어진 정도 중요합니다. 미국에서는 이러한 시스템 시장이 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나로, CDP 협회는 2023년에 CDP 산업 수익이 23억 달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다.

따라서 다음과 같은 경우:

온라인 및 오프라인 매장을 운영하는 기업
고객과의 다양한 커뮤니케이션 채널을 사용하는 기업
복잡하고 개인화된 커뮤니케이션 및 할인 계획을 수립하는 기업
빅 데이터 알고리즘을 적극적으로 활용할 계획을 세우는 기업

데이터 통합은 필수적입니다

선택할 플랫폼에서 CDP 기능을 평가하는 데 시간을 할애하십시오. 옵션을 고려하는 방법에 대한 정보는 이 파일에서 얻을 수 있습니다.

또한, CDP에 대해 이야기하는 흥미로운 자료(예: 플랫폼 디렉토리)가 있는 리소스로 cdpinstitute.org를 추천합니다.

이 산업에서 상대적으로 새로운 트렌드 중 하나는 Mindbox와 같은 통합 고객 참여 플랫폼의 등장입니다. 이러한 플랫폼은 데이터 중앙화 문제뿐만 아니라 마케팅 참여 도구도 포함하고 있습니다. 이러한 제품들은 마케팅 기술의 비용을 크게 줄이고 시장 진입 가설 및 새로운 업무 절차의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

원칙 4: 구현 및 변경 속도 평가 – TTM

시장 진입 시간(ТТМ)은 솔루션의 구현 속도 및 변경 관리의 “용이성”의 측정 항목입니다.

동유럽에서 가장 큰 기업 중 하나는 독일의 기업용 마케팅 관리 시스템을 사용합니다. 이 기업의 온라인 상점에서 주문을 한 후 보내는 거래 이메일은 매우 원시적이고 어떠한 종류의 개인화도 없는 간단한 텍스트입니다. 이제 우리는 이것이 나쁜 마케팅 때문이 아님을 알고 있습니다.

이 이메일을 개인화하기 위해서는 플랫폼을 개선해야 합니다. 그러나 수정 사항은 시스템 통합 업체에서만 구매할 수 있습니다. 예상 작업 비용은 44,000달러이며, 6개월의 리드 타임이 걸립니다.

위의 예시에서 시장 진입 시간의 변경은 허용되지 않습니다.

불행히도, 기술 과제에 따라 기업 솔루션을 구현하는 과정에서 이러한 클래식한 상황이 발생합니다. 한 사람이 결정을 내리고, 기술 과제는 다른 사람이 작성하며, 세 번째 사람이 이러한 결정을 구현합니다.

결국, 구현 결과를 사용해야 하는 전문가들은 몇 년 동안 현실 상태에서 뒤처진 어색한 괴물과 변경 요청에 비즈니스를 구축하는 통합 업체와 혼자 남게 됩니다.

적응 능력

개인 맞춤 마케팅의 가장 중요한 측면 중 하나는 빠르게 적응하는 능력입니다. 패션 소매업체 12 STOREEZ는 종종 A/B 테스트를 진행하여 참여도와 주요 지표를 개선하는 이 접근 방식의 훌륭한 예입니다. 예를 들어, 한 테스트에서는 푸시 알림에서 고객의 이름으로 말을 걸어도 응답률이 향상되지 않았으며, 이는 팀의 이전 가정과는 달리 나타난 결과입니다.

마케터들은 IT, 분석가, 승인 프로세스 또는 업무 계획에 너무 의존하지 않고 독립적인 조치를 취할 수 있어야 합니다. 이를 통해 그들은 빠르게 전환하고 기회를 잡을 수 있습니다.

RFM 세그먼트 예시

RFM 세그먼트 예시로 돌아가서 TTM 변경을 선택하는 데 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해해 보겠습니다.

첫 번째 상황: RFM은 내부 개발로 계산되고 이메일 게이트웨이가 뉴스레터를 보냅니다

로직을 변경하려면 개발자를 참여시켜야 합니다: 티켓, 기술 과제, 기한, 비용, 프로젝트 관리.
고통과 고뇌

두 번째 상황: RFM은 빅 데이터 트리거 서비스와 같은 특정 솔루션 내에서 프로그래밍되거나 대행사에 의해 구현됩니다

변경에는 시간과 비용이 소요됩니다;
빠르지만 유연하지 않습니다;
변경 주기가 비교적 느립니다;
항상 투명하지는 않습니다;
제한적으로 허용됩니다.

세 번째 상황: 마케팅 자동화 플랫폼

로직을 플랫폼 인터페이스에서 몇 분 만에 다시 구축할 수 있습니다;
스마트한 마케터가 필요합니다 (놀랍게도!);
변경 사항을 관리하기 위한 가장 빠르고 투명하며 유연한 방법;
개발 비용, 프로젝트 관리 등의 비용을 고려하지 않고 기술의 가격만 비교하면 더 비싸집니다.

원칙 5. ROI 평가

그래서, 우리는 이전 단계를 모두 완료했습니다: 목표와 기대치를 수립하고, 예비 시나리오를 개발하고, TTM을 고려한 적절한 플랫폼(포함하여 CDP)을 선택했습니다. 이제 ROI를 평가해야 합니다.

ROI를 평가하기 위해

수익, 절감, 속도와 같은 구현 지표를 통해 기대치를 요약합니다;
플랫폼 및 통합 리소스에 대한 비용을 추정합니다;
플랫폼을 사용하고 결과를 달성하는 데 도움을 줄 사람들의 비용을 추정합니다;

혜택을 보기 전에 6개월 이상의 통합 시간표가 있는 기술을 도입하는 것은 위험하다고 생각합니다. 또는 1년 이상의 반환 기간을 가진 기술을 도입하는 것도 위험합니다.

이는 다음과 같은 이유로 인해입니다:

구현이 준비되는 시점에는 현재 사용 사례가 크게 변경될 가능성이 높습니다.
마케팅 팀을 변경하는 위험이 크며, 새로운 팀은 이전 팀이 제작한 대규모 복잡한 프로젝트를 다루기를 원하지 않을 것입니다.
첫 번째 시나리오를 시작하기까지의 통합 평가 기간이 몇 개월 이상 걸린다면, 예상치 못한 문제가 발생할 것입니다. 아마도 구현 기간은 최소한 두 배로 지연될 것입니다 (이건 농담이 아닙니다).

예상 ROI의 안 좋은 예

저희 고객 중 하나인 중소 규모의 소매 회사는 연달아 두 번째 해에 마케팅 자동화 플랫폼을 구현하려고 노력해 왔습니다.

구현을 시작한 후, 소매업체가 직접 수행해야 했던 데이터 통합 작업의 양을 과소평가했다는 것이 밝혀졌습니다. 결과적으로, 고객의 개발팀은 거의 1년 동안 작업을 수행해 왔습니다.
통합 기간 동안 소매업체의 비용이 증가했습니다. 이는 통합 플랫폼과 현재 서비스 모두에 대한 지불이 필요하기 때문입니다.

직간접적인 전환 비용은 50만 달러에서 100만 달러 이상입니다.

외부에서 보면, 이는 충분히 개발되지 않은 구현 솔루션의 증상입니다.

반면, 오히려 계획이 있다면 그렇지 않을 수도 있습니다. 예를 들어, 사이트 변환율을 2% 증가시키기 위해 플랫폼을 사용하려는 경우, 구현의 경제성은 아주 좋아 보일 것입니다.

ROI 평가의 좋은 예

위에 나열된 모든 단계를 완료한 회사는 Blossom Flower입니다:

팀은 명확한 목표를 설정했습니다: 직접적인 마케팅 커뮤니케이션 시작, 기존 고객을 위한 자동화된 리마인더 설정 및 팝업을 사용하여 신규 리드를 확보하는 것입니다.
마케팅 부서는 워크플로우와 아이디어를 제안했습니다. 데모 중에 구현하고 통합 위험을 평가했습니다.
팀은 목표를 달성하기 위해 충분한 데이터 통합 기능을 갖춘 선택한 플랫폼을 평가했습니다.
ROI를 계산했습니다.

결과

첫 다섯 주 내에 426%의 투자 수익률
38개의 자동화된 캠페인과 행동 기반 리드 캡처 팝업과 함께 9개의 워크플로우가 시작되었습니다.
+200,000명의 “잃어버린” 고객

의사 결정 트리:

의사 결정과 기술 선택을 위한 단계별 계획

최종 생각

소매 마케팅을 위한 적절한 개인화 플랫폼을 선택하는 것은 어려운 과제일 수 있습니다. 다양한 기술들이 있고 각각 다른 기능과 이점을 제공하기 때문에 어떤 것이 회사에 가장 적합한지 판단하기 어려울 수 있습니다.

하지만 올바른 원칙을 따르고 구현을 위한 필요한 단계를 거쳐 성공적인 결과를 보장할 수 있습니다. 이는 명확한 구현 목표와 지표를 설정하고 기술을 위한 사용 사례를 정의하며 데이터를 통합하고 정리하고 구현 속도와 변경 사항을 평가하고 투자 수익률을 추정하는 것을 포함합니다.

최종적으로, 개인화는 회사에 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 구매자에게 스팸이나 압박이 없는 적절한 마케팅을 제공하여 매출과 고객 충성도, 참여도, 만족도를 증가시킬 수 있습니다.

주요 이미지 크레딧: Canva Studio 및 Pexels의 사진; 감사합니다!