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[HOW TO 마케팅] 데이터 사이언스, 마케팅에 어떻게 활용되고 있을까?

데이터 사이언스 활용 사례 총정리

2024년 1월 22일

실전 마케팅이 궁금하다고요? 🤔 <디지털 인사이트>가 마케팅 기업이 발행하는 자체 콘텐츠 가운데 실무에 활용하기 좋은 글만 추려 읽기 좋게 정리했습니다. 원문을 참고하면 더 자세한 내용을 알 수 있어요.

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데이터 사이언스에 대해 들어보신 적 있나요? 데이터를 실행 가능한 인사이트로 바꾸는 데이터 사이언스는 타깃 고객을 더욱 잘 이해할 수 있는 단서가 되기에, 마케팅 영역에서 중요하게 여겨집니다.

데이터 사이언스는 마케팅 영역에서 주로 프로파일링, 검색 엔진 최적화, 고객 참여, 응답성, 실시간 마케팅 캠페인에 적용됩니다. 이와 같이 다양하게 적용되는 만큼, 마케팅에 데이터 사이언스를 적용하는 새로운 방법도 계속해서 등장하고 있습니다. 오늘은 이처럼 효과적인 디지털 마케팅을 위해 사용되는 데이터 사이언스의 여러 사례에 대해 알아보겠습니다.

고객 세분화를 통해 타깃 고객을 발굴해 마케팅에 적용시키는 일은 이제 마케팅에 있어 필수적인 과제가 됐습니다. 이를 위해선 데이터를 분석하고, 수집된 데이터의 조각화를 통해 고객을 그룹화해야 합니다. 가장 많이 사용되는 세분화 유형은 아래와 같습니다.

• 고객 터치포인트 참여를 기반으로 한 세분화
• 구매 패턴에 따른 세분화

특히 마케팅에 마이크로 세그멘테이션을 적용하는 빈도는 계속해서 높아지고 있습니다. 이는 행동 의도와 관련해 소비자를 보다 정확한 범주로 분류하는 데 도움이 되기 때문입니다.

실시간 분석을 활용하면 마케팅 인사이트를 캠페인에 즉각적으로 적용할 수 있습니다. 마케팅에 실시간 데이터 분석을 적용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 고객 데모그래픽에 대한 자세한 정보 얻기
• 효율적인 광고 매체 찾기
• 고객 경험에 대한 데이터 얻기
• 실시간 테스트 실행

효율적인 실시간 데이터 분석은 기업의 수익을 증가시키며 실시간 알고리즘은 고객 데이터와 운영 데이터, 두 가지 데이터 그룹으로 동작합니다. 고객 데이터는 고객의 요구사항 및 선호도에 대한 인사이트를 제공하고 운영 데이터는 고객의 다양한 거래, 행동 및 결정을 반영합니다.

클러스터 모델, 예측, 협업 필터링, 회귀 분석 적용을 통해 고객 행동의 상관 패턴을 파악하고, 향후 구매 성향을 예측할 수 있습니다.

예측 스코어링, 식별 모델 등 자동화된 세분화가 포함됩니다. 이는 효과적인 마케팅 활동을 위해 리드를 검증하고 우선 순위를 지정하는 것을 뜻합니다. 이런 모델을 적용하면 구매 준비된 리드가 기업 클릭 유도문을 올바르게 유도하는지 확인할 수 있습니다.

예측 분석은 선호도 분석, 응답 모델링, 이탈 분석과 같은 모델 전체와 관련이 있습니다. 이러한 모델은 가장 높은 가치의 고객을 식별하고 적재적시에 적절한 제안을 제공하는데 사용됩니다.

추천 엔진은 고객에게 개인화된 경험과 높은 만족도를 제공하는 강력한 도구입니다. 이를 위해 일반적으로 회귀, 결정 트리 등의 모델과 알고리즘을 사용합니다. 해당 엔진은 고객의 선호도를 실제로 좋아할 만한 제품 기능과 일치 시키는 것이 핵심이며, 이메일 마케팅과 디지털 광고 캠페인에서 주요 타깃 마케팅 도구로서 사용됩니다.

장바구니 분석은 구매 패턴을 학습하고 동시 구매 간의 관계를 분석하기 위한 데이터 마이닝 기술을 나타냅니다. 이 기술을 적용하면 향후 구매 결정을 예측할 수 있으며 마케팅 메세지, 이메일, 소셜 미디어, 뉴스레터 등 특정 고객에게 적합한 차선책을 제안할 수 있습니다.

판매 퍼널을 통한 고객의 경로에는 다양한 기회, 옵션 및 선택 사항이 있습니다. 리드 스코어링은 유입 경로를 통해 제품이나 서비스의 이점을 선택하는 잠재 고객을 식별하기 위해 적용됩니다.

리드 점수는 각 리드의 가치를 나타내는 척도에 따라 잠재 고객의 순위를 매깁니다. 각 리드의 값은 다르게 식별될 수 있지만 종종 Hot, Warm, Cold Lead라고 합니다.

리드 스코어링에는 고객의 인구 통계, 응답성, 구매 내역, 선호도, 웹 페이지 보기, 방문, 좋아요, 공유 및 고객이 자주 반응하는 이메일 유형과 관련된 데이터가  포함돼 수집됩니다.

모든 마케팅의 본질은 올바른 고객에게 도달하는 것입니다. 그러나 마케팅 환경이 바뀌고 온라인 중심으로 흘러감에 따라 기업의 주요 임무는 브랜드에 대한 강력한 온라인 입지를 확보하는 것이 됐습니다.

여기에서 가장 중요한 부분은 이메일 마케팅, 유료 검색 광고, 검색 엔진 최적화, 디스플레이 광고, 소셜 미디어 마케팅, 콘텐츠 마케팅 등 최적의 디지털 마케팅 채널을 선택하는 것입니다.

최적의 마케팅 채널을 좀 더 수월하게 하기 위해서는 기본적으로 아래와 같은 항목을 고려해야 합니다.

• 마케팅 목표를 정의
• 예산 분배
• 타깃 오디언스 결정

그 다음으로 브랜드가 사용할 수 있는 블로그 게시물, 미디어 기사, 동영상과 같은 콘텐츠 유형을 결정해야 합니다.

데이터 사이언스, 디지털 마케팅의 필수 방안

위에 언급된 여러 사례는 다양한 브랜드 마케팅 캠페인에서 데이터 사이언스의 적용이 불러오는 수많은 이점을 나타냅니다. 데이터를 의미 있는 인사이트로 변환하는 것은 의사결정에 있어 매우 중요하며, 마케터가 고민하고 있는 여러가지 요소를 해결할 수 있는 최적의 방안이 될 수 있습니다. 데이터 사이언스를 기반으로 마케팅 데이터를 수집하고 분석 및 연구한다면 디지털 환경에서 고객을 위한 획기적인 마케팅을 기획하고 제공할 수 있을 것니다.

👉 원문 링크: 디지털 마케팅을 위한 데이터 사이언스 사용 사례

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