앞서가는: 최고의 마케팅 분석 동향

디지털 환경이 계속 발전함에 따라 현재 추세를 이해하면 의사 결정을 크게 향상하고 캠페인을 최적화하며 ROI를 높일 수 있습니다.

이 문서에서는 2023년 이후 가장 영향력 있는 마케팅 분석 동향을 자세히 살펴보고 최적의 마케팅 결과를 위해 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 통찰력과 지침을 제공합니다. 전략을 개선하려는 경우나 단순히 최신 정보를 얻고자 하는 경우 미리 얻은 통찰력을 통해 다음 조치를 취하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 자동화 도입 확대

마케팅 분석에서 자동화의 역할은 보완적인 요소에서 근본적인 필수 요소로 전환되었습니다. 기업이 더 많은 양의 데이터를 접하게 되면서 수동 분석에만 의존하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

자동화 도구 및 솔루션을 사용하면 마케팅 담당자는 사람의 개입을 최소화하면서 방대한 데이터 세트를 처리하고 반복 작업을 간소화하며 데이터 일관성을 보장할 수 있습니다. 결과? 더 빠른 통찰력, 실시간 응답 및 마케팅 캠페인의 전반적인 효율성이 향상됩니다.

마케팅 분석 자동화의 확산은 다음과 같은 몇 가지 주목할만한 이점을 제공합니다.

• 속도 및 효율성 : 자동화를 통해 데이터 처리가 가속화되므로 마케팅 담당자는 기존 방법보다 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 정확성 : 자동화된 시스템은 인적 오류를 줄여 분석의 일관성과 신뢰성을 보장합니다.
• 확장성 : 기업이 성장함에 따라 처리하는 데이터가 늘어나는 경우가 많습니다. 자동화를 통해 마케팅 담당자는 작업량이나 리소스를 비례적으로 늘리지 않고도 분석 활동을 확장할 수 있습니다.
• 실시간 분석 : 자동화를 통해 데이터가 스트리밍되면서 분석될 수 있으므로 마케팅 담당자는 일괄 처리를 기다리지 않고 현재 데이터를 기반으로 즉각적인 결정을 내릴 수 있습니다.

그러나 목표는 인간 분석가를 대체하는 것이 아니라 그들의 역량을 강화하는 것임을 인식하는 것이 중요합니다. 자동화는 어려운 작업을 처리하지만 결과를 해석하고 미묘한 차이를 이해하며 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데는 인간의 전문 지식이 여전히 중요합니다.

2. 멀티터치 기여 분석 및 예측 분석 수용

다양한 마케팅 채널과 접점이 급증하면서 각 채널의 영향을 이해하는 것이 기업의 중요한 관심사가 되었습니다. 싱글 터치 기여 모델은 고객 여정에 대한 전체적인 그림을 그리는 데 능숙하지 않아 조직이 멀티 터치 기여로 전환하게 됩니다.

증분성 테스트 및 미디어 믹스 모델링과 결합되면 이 접근 방식은 다양한 상호 작용이 판매 또는 리드 전환과 같은 원하는 결과에 어떻게 기여하는지에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공합니다.

현대 소비자 상호 작용의 복잡성을 인식하고 이에 적응함으로써 기업은 리소스를 더 효율적으로 할당하고 마케팅 전략을 개선하며 궁극적으로 더 높은 ROI를 달성할 수 있습니다.

동시에 예측 분석이 주목을 받고 있습니다. 기업이 데이터를 축적함에 따라 이 정보를 활용하여 미래 동향과 소비자 행동을 예측하는 데 대한 관심이 높아졌습니다. 과거 성과만을 반영하는 대신, 조직은 이제 예측 모델을 사용하여 향후 기회와 과제를 예측하고 사전 예방적인 방식으로 전략적 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

3. 인공지능과 머신러닝의 활용 증가

디지털 생태계에는 데이터가 넘쳐납니다. 더 이상 데이터를 얻는 것이 문제가 아니라 데이터를 효과적으로 해석하고 적용하는 것이 과제입니다. 이러한 홍수로부터 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 기업은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 채택합니다. 이러한 기술은 데이터 수집과 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소합니다.

데이터를 신속하게 처리하고 해석하는 AI의 능력과 패턴을 학습하고 적응하는 ML의 능력을 결합하면 더 정확하고 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 미래 시장 동향 예측부터 캠페인에 대한 실시간 피드백 제공에 이르기까지 이러한 도구는 비즈니스의 분석 능력을 증폭시킵니다.

AI와 ML을 마케팅 분석에 통합하려는 기업의 경우 다음이 필수적입니다.

1. 가치 인식 : AI와 ML은 인간 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하도록 설계된 도구라는 점을 이해합니다.
2. 교육 우선순위 : 팀에 지식을 제공합니다. 이는 워크숍, 강좌 또는 전문가와의 협력을 통해 이루어질 수 있습니다. 지속적인 연습으로 유지하세요. 기술의 평균 반감기가 줄어들고 있다는 점을 기억하세요.
3. 목적을 가지고 시작 : 전면적인 통합보다는 AI와 ML이 해결할 수 있는 특정 영역이나 과제를 식별하는 것부터 시작하세요.

4. 더 많은 터치포인트에서 통찰력을 얻으세요

브랜드가 더욱 개인화되고 매력적인 경험을 창출하기 위해 노력함에 따라 점점 늘어나는 플랫폼과 채널 목록을 관리해야 하는 과제에 필연적으로 직면하게 됩니다. 이러한 다각적인 참여는 기업이 연결할 수 있는 수많은 기회를 제공하지만, 이는 또한 해독해야 할 더 복잡한 데이터 웹을 의미하기도 합니다.

앞서 간략하게 언급한 멀티 터치 기여의 새로운 추세로 인해 기업은 소비자 여정에서 각 터치포인트를 평가하는 것의 중요성을 이해하기 시작했습니다. 멀티터치 기여 분석의 초점은 전환에 대한 기여도 할당에 있지만 전환 유입 경로에서 모든 상호 작용의 중요성과 역할을 강조합니다.

다양한 접점에서 얻은 인사이트를 효과적으로 관리하려면 다음을 수행하세요.

1. 통합 데이터 플랫폼 : 다양한 소스의 데이터를 통합하여 통합된 보기를 제공할 수 있는 도구 및 플랫폼에 투자하세요.
2. 실시간 분석 : 실시간 데이터 처리가 가능한 기술을 활용하여 새로운 패턴에 신속하게 대응합니다.
3. 팀 협업 : 팀 간에 통찰력을 공유하여 전략 수립에 대한 전체적인 접근 방식을 촉진합니다.

5. 셀프 서비스 분석 솔루션의 부상

기업이 민첩성과 실시간 의사결정을 위해 노력함에 따라 비전문가도 액세스할 수 있는 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

셀프 서비스 분석 플랫폼은 데이터 과학에 대한 깊은 배경 지식이 없는 사용자도 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있는 직관적인 인터페이스, 끌어서 놓기 기능 및 시각적 대시보드를 제공합니다. 이러한 데이터 민주화는 다양한 부서의 의사 결정자가 전문 팀이 보고서를 생성할 때까지 기다리지 않고도 데이터에 액세스하고, 분석하고, 조치를 취할 수 있음을 의미합니다.

예를 들어 Improvado의 AI Assistant는 마케팅 의사 결정자와 전문가가 가능한 가장 효과적인 방법으로 데이터를 쿼리하는 데 도움이 됩니다. 텍스트-SQL 기술을 기반으로 하는 AI Assistant는 리드, 캠페인 또는 예산에 대해 질문할 수 있는 직관적인 챗봇으로 작동하며 스토리지 및 그 위에 구축된 시각화의 데이터를 바탕으로 답변을 제공합니다. .

Improvado의 AI Assistant 및 이와 유사한 도구는 원시 데이터와 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소합니다. AI는 개인의 요구에 맞춰 가장 관련성이 높은 정보를 제공하므로 기술 지식이 없는 사용자가 수많은 데이터를 수동으로 선별해야 하는 부담을 완화합니다.

6. 마케팅 및 분석에서 데이터 개인정보 보호 및 보안 우선순위 지정

전 세계 정부와 규제 기관은 엄격한 데이터 보호 규정을 제정하여 특히 의료 및 금융 부문의 기업을 높은 수준의 데이터 관리 기준에 맞게 지주하고 있습니다.

유럽의 GDPR부터 미국의 HIPAA까지, 규정은 데이터 관리, 저장 및 보호 방법에 대한 엄격한 지침을 설정하고 있습니다. 규정을 준수하지 않는 사람은 선택 사항이 아니며, 이를 따르지 않는 사람에게는 금전적, 평판 측면에서 막대한 처벌이 따릅니다. 최근 HIPAA를 규제하는 보건 복지부(HHS)는 의료 기관이 Google Analytics와 같은 온라인 추적 기술을 사용할 수 있는 방법에 대한 지침을 업데이트했습니다.

기업은 데이터 인프라가 강력하고 안전하며 잠재적인 침해를 방지할 수 있는지 확인해야 합니다. 이는 정기적인 보안 평가, 취약성 테스트 및 사이버 보안 강화에 대한 지속적인 노력을 의미합니다.

7. 감정 분석

클릭률, 페이지 조회수, 전환율이라는 기존의 한계에서 벗어나 감정 분석이 증가하는 것을 목격하고 있습니다. 이 접근 방식은 사용자가 무엇을 하는지뿐만 아니라 사용자가 느끼는 감정도 더 깊이 이해합니다.

감정 분석은 다양한 마케팅 자극에 대한 소비자의 감정적 반응에 관한 데이터를 평가하고 활용하는 데 중점을 둡니다. 얼굴 표정, 음성 변조, 심지어 생리적 반응까지 포착하고 분석하는 기술을 활용하여 브랜드는 사용자 행동을 주도하는 감정을 식별하는 것을 목표로 합니다. 비디오 광고, 신제품 출시, 웹사이트 디자인 등 소비자의 감정적 여정을 이해하면 기존 지표를 뛰어넘는 미묘한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

감정 분석의 진정한 강점은 맥락을 제공하는 능력입니다. 기존 분석에서는 사용자가 웹페이지에서 상당한 시간을 보냈다는 사실을 알 수 있지만 감정적 분석에서는 해당 시간이 흥미, 혼란 또는 좌절감에 소비되었는지 여부를 더욱 명확하게 밝힐 수 있습니다. 이러한 통찰력은 마케팅 전략을 보다 정확하게 조정하여 소비자의 감정적 환경에 맞게 조정할 수 있습니다.

기업의 경우 감정 분석을 채택한다는 것은 이러한 감정적 단서를 포착하고 해석할 수 있는 전문 도구와 플랫폼에 투자하는 것을 의미합니다. 또한 이러한 형태의 분석을 기존 마케팅 전략과 통합하는 데에는 학습 곡선이 있습니다. 그러나 제공되는 통찰력의 깊이를 고려하면 이는 향상된 사용자 참여와 궁극적으로 더 높은 수익을 제공하는 투자입니다.

앞으로 나아갈 길: 최신 마케팅 분석의 잠재력을 최대한 활용

자동화를 활용하고 감정 분석의 복잡한 계층을 수용하는 것부터 여러 접점의 미묘한 차이를 이해하고 데이터 개인정보 보호를 보장하는 것까지, 여정은 복잡하지만 잠재력이 풍부합니다.

이러한 트렌드 전반에 걸쳐 일관된 주제는 기술과 인간 요소 간의 진화하는 관계입니다. 도구와 기술은 수치를 제공할 수 있지만 이를 효과적인 마케팅 전략으로 전환하려면 이해, 적응성 및 예측이 필요합니다.

기업이 앞으로 나아갈 때 이러한 추세에 계속 주목하고, 더 중요하게는 이러한 추세의 더 깊은 의미를 이해하는 것이 성공적인 마케팅 내러티브를 형성하는 데 필수적입니다.