마케팅의 비즈니스 인텔리전스 설명

마케팅에서 비즈니스 인텔리전스는 무엇이며 현대 캠페인에서 왜 그렇게 중요한 구성 요소입니까?

비즈니스 소유자와 마케팅 담당자의 경우 비즈니스 인텔리전스와 같은 기술과 일반적인 마케팅 캠페인과 관련된 보다 전통적인 이니셔티브 간의 연결을 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다.

오늘날 조직에서 BI와 같은 기술의 활용도가 매우 낮기 때문에 이것이 어려울 수 있음을 알고 있습니다.

모든 조직에서 단순한 클라우드 애플리케이션을 포함한 비즈니스 인텔리전스의 글로벌 채택률은 26%에 불과합니다.

오늘날 많은 사람들의 질문은 비즈니스 인텔리전스가 운영을 어느 정도 향상시킬 수 있으며 채택을 통해 실현할 수 있는 실질적인 이점은 무엇입니까?

그것이 우리가 오늘 블로그에서 살펴볼 내용입니다.

마케팅에서 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

마케팅의 비즈니스 인텔리전스는 대부분 마케팅 이니셔티브에서 더 나은 결과를 달성하기 위해 고객 데이터를 활용하는 것과 관련이 있습니다.

실질적으로 이것은 고객에 대한 식별 정보를 사용하여 마케팅 캠페인에서 고객을 더 잘 타겟팅하는 것을 의미합니다.

마케팅에 어떤 종류의 비즈니스 인텔리전스가 없는 대다수의 회사는 마케팅 대상이 누구인지, 따라서 최상의 마케팅 방법을 알지 못합니다.

이는 예를 들어 청중을 거의 고려하지 않고 개인 설정이 부족하여 대량으로 이메일을 보내 캠페인에 대한 분산형 접근 방식으로 이어지며 실망스러운 클릭률과 참여로 이어집니다.

마케팅의 비즈니스 인텔리전스를 통해 조직은 프로필을 구축하고 보다 효율적인 캠페인 타겟팅을 위해 잠재고객을 분류하고 캠페인에 대한 보고에 대한 고품질 통찰력을 얻기 위해 고객 정보를 사용할 수 있습니다.

마케팅의 비즈니스 인텔리전스는 무엇으로 구성됩니까?

BI가 무엇인지를 구성하는 개별 요소를 살펴봄으로써 마케팅의 비즈니스 인텔리전스가 실제로 회사에서 어떤 모습인지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

더 나은 보고

무엇보다도 마케팅에 양식 비즈니스 인텔리전스를 구현하려는 대부분의 기업은 도구를 기존 CRM(고객 관계 관리) 플랫폼과 통합해야 합니다.

예를 들어 Dynamics 365 CRM을 사용하는 경우 일반적으로 PowerBI와 페어링되며 시중에 많은 솔루션이 있다고 생각합니다.

이것이 준비되면 사용자는 추적, 분석 및 보고를 위해 비즈니스 인텔리전스 대시보드를 CRM에 추가할 수 있습니다.

Dynamics 365 CRM과 같은 대부분의 CRM에는 이미 보고를 위한 기본 제공 대시보드가 ​​있지만 통합 BI 플랫폼의 기능과 깊이에 근접하지는 않습니다.

PowerBI의 고급 분석을 Dynamics CRM에 통합하는 것은 URL을 입력하고 PowerBI 시각화를 활성화하고 보고할 필드를 추가하는 것만큼 간단합니다.

다른 비즈니스 인텔리전스 제품군과 마찬가지로 PowerBI를 사용하면 120개 이상의 지원 소스에서 데이터를 연결할 수 있습니다.

BI(및 데이터)를 CRM에 포함하고 나면 통합 플랫폼을 통한 데이터 보고가 이전보다 훨씬 쉽고 사용자 친화적입니다.

예측 및 처방 분석

예측 분석은 데이터를 사용하여 추세를 평가하고 향후 몇 주, 몇 달, 심지어 몇 년 동안 발생할 수 있는 결과를 파악하는 것을 말합니다.

데이터를 비즈니스 인텔리전스 도구에 통합함으로써 플랫폼은 머신 러닝을 사용하여 어떤 일이 일어날지 판단하고 기업이 캠페인을 최대한 활용하기 위해 어떤 접근 방식을 채택할 것인지 알릴 수 있습니다.

과거 추세를 평가하고 미래에 이러한 추세가 어떻게 작용할지 인식하여 이를 수행합니다. 이는 비즈니스가 계절적 고려 사항으로 인해 판매 및 서비스의 변동을 예상할 때 특히 유용합니다.

예를 들어 구매자 행동을 고려하십시오. 고객의 행동 이해 - 고객이 관심 있는 것 그들이 주문을 완료하지 않는 이유; 그들이 일년 중 특정시기에 제품을 구매하는 이유; 특정 이메일 캠페인에 응답하지 않는 이유는 효과적인 마케팅을 위해 매우 중요합니다.

• 예측 인텔리전스는 구현 36개월 후 수익이 40.38% 증가한 것으로 나타났습니다.
• 구매의 34%는 예측 인텔리전스 권장 사항의 영향을 받습니다.
• 예측 인텔리전스의 영향을 받는 웹사이트 세션은 전환율이 22.66% 증가했습니다.
• (원천)

고객 또는 잠재 고객의 행동에 대한 이러한 모든 측면은 비즈니스 인텔리전스로 데이터를 평가하고 향후 이니셔티브에서 마케팅을 위해 더 나은 위치를 정할 수 있는 실행 가능한 정보를 제공함으로써 결정할 수 있습니다.

마케팅 목적으로 예측 분석을 사용하는 일반적인 예는 구매 행동을 사용하여 기존 고객에게 접근하는 방법을 형성하는 데 도움이 됩니다.

고객 또는 고객 그룹이 특정 제품을 구매한 이력이 있는 경우 해당 정보를 사용하여 유사한 제품을 추천하는 대상 이메일 캠페인을 알릴 수 있습니다. 많은 전자 상거래 사이트에서 이 기술을 매우 효과적으로 사용하며 현재 받은 편지함에 이러한 이메일이 있을 수 있습니다.

이러한 종류의 고도로 표적화된 마케팅은 마케팅의 비즈니스 인텔리전스를 통해서만 가능하며 현대 소비자가 매우 높이 평가하는 수준의 개인화를 추가합니다.

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분할

세분화는 여러 가지 요인에 따라 청중을 그룹으로 나누는 것과 관련이 있습니다.

• 인구통계학적 세분화: 연령, 소득, 성별, 인종, 직업을 기준으로 고객을 정렬합니다.
• 지리적 세분화: 지역 및 거주 지역을 기준으로 고객을 정렬합니다.
• 사이코그래픽 세분화: 관심사, 의견, 가치, 라이프스타일을 기반으로 고객을 분류합니다.
• 행동 세분화: 구매, 사용, 소비 및 제품 선호도와 같은 의사 결정 패턴을 기반으로 고객을 분류합니다.

이 정보는 공통 관심사, 지역, 신념 및 행동을 기반으로 청중을 그룹화하는 데 도움이 되며 기업이 보다 세분화되고 개인화된 방식으로 대상을 타겟팅할 수 있는 기회를 제공합니다.

마케팅에서 비즈니스 인텔리전스의 고급 데이터 분석을 통해 이러한 결과는 고객과 잠재 고객에게 더 나은 서비스를 제공하려는 조직에 엄청난 도움이 될 수 있습니다.

• ROI가 높은 기업의 86%가 마케팅 예산의 21% 이상을 개인화로 구성했다고 보고했습니다.
• 전체 또는 부분 개인화 전략을 사용하는 비즈니스는 78%의 수익 성장을 경험했습니다.
• 고급 개인화 전략을 사용하는 기업의 93%가 수익 성장을 경험했습니다.

결론

마케팅의 비즈니스 인텔리전스는 복잡해 보일 수 있지만 실제로는 기존 고객 데이터를 사용하여 기업에 고객과 잠재 고객에 대한 향상된 통찰력을 제공함으로써 마케팅 이니셔티브에 더 나은 정보를 제공하는 것입니다.

더 나은 보고와 데이터 및 애플리케이션 통합을 통해 조직은 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 실행하기 위해 보다 실행 가능한 방식으로 정보를 사용할 수 있습니다.

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