행동 마케팅이 청중을 더 잘 타겟팅할 수 있는 방법

행동 마케팅 분석을 통해 가치가 높고 의도가 높은 사용자를 정확히 찾아내는 것은 투광 조명 대신 레이저 포인터를 사용하는 것과 같습니다. 모든 사람에게 한 번에 더 많은 콘텐츠를 제공하는 대신 적절한 대상에게 적절한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 적절한 시간.

고도로 개인화된 디지털 경제에서 마케터는 인구 통계 데이터에서 생성된 이름 없는 브랜드 페르소나가 아닌 개인에게 직접 판매하여 경쟁해야 합니다. 신뢰할 수 없는 웹 분석에 의존했던 마케팅 팀은 대규모 캠페인을 시작한 후 더 이상 맹목적인 희망에 따라 캠페인 전략을 세울 필요가 없습니다. Amplitude와 같은 디지털 최적화 도구를 사용하여 사용자 행동, 선호도 및 경향을 분석함으로써 경험을 개인화하고 실제로 관심을 갖고 있는 사용자에게 가치를 전달할 수 있는 더 큰 기회를 갖게 됩니다.

행동 마케팅이란 무엇입니까?

행동 마케팅은 디지털에 정통한 팀이 사용자가 무엇을 가치 있게 여기고 원하는지 정확히 파악하기 위해 사용하는 전략입니다. 사용자의 행동에 초점을 맞추면 제품의 가치를 전달하는 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 행동 마케팅은 사용자가 특정 행동을 취할 때 생성되는 데이터에 의존합니다. 예를 들어, 양식 작성, 데모 요청 또는 버튼 클릭은 의도와 동기를 나타내는 행동입니다.

이러한 움직임에 주의를 기울이면 고객 라이프사이클의 모든 단계를 개선하는 방법에 대한 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 깔때기의 콘텐츠와 메시지를 실시간으로 편집할 수 있는 기능은 정확한 개인화와 보다 자연스러운 사용자 여정을 가능하게 합니다. 대량 이메일 폭풍과 같은 일괄 처리 전술 대신 사용자의 "디지털 바디 랭귀지"에 초점을 맞춰 표적화되고 전략적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

행동 마케팅은 다음과 같은 질문을 제시하고 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• Pathfinder: 사용자는 웹페이지를 방문하는 순간부터 구매를 결정할 때까지 무엇을 합니까? 구매하기 전에 행동 패턴이 있는 경우 해당 패턴을 입력하여 고객이 무엇을 중요하게 생각하는지 확인하세요.
• 전환 시간: 웹페이지의 특정 섹션에 얼마나 오래 머무르나요? 히트 맵을 사용하여 웹 페이지에서 가장 매력적인 영역을 결정하고 작동하는 이유를 찾을 수 있습니다.
• 참여 매트릭스: CTA 클릭을 더 많이 유도하는 배너 이미지는 무엇입니까? 때로는 이미지 변경과 같은 작은 수정으로 더 많은 참여를 유도할 수 있습니다.
• 전환 동인: 다중 장치 활성화로 인해 전환이 감소합니까? 사용자 행동을 타겟팅하여 사용자가 유입경로로 더 이상 이동하지 못하게 하는 마찰 지점을 찾을 수 있습니다.

예, 행동 마케팅은 비즈니스 KPI를 달성하고 초과하는 데 도움이 될 수 있지만 주요 초점은 가치 있는 것을 제공하여 사용자 경험을 최적화하는 것입니다. 고도로 개인화된 사용자 여정을 제공할 수 있다면 전환 및 유지와 같은 다른 목표도 곧 따를 것입니다.

행동 마케팅 툴킷을 위한 3가지 전술

행동 사용자 세분화를 통해 올바른 잠재고객 타겟팅

가설적으로 사람들에게 과일을 좋아하느냐고 묻는다면 많은 사람들이 그렇다고 대답할 것입니다. 같은 사람들에게 수박을 좋아하느냐고 묻는다면 아마 다른 숫자가 나올 것입니다. 수박과 같은 과일을 좋아하는 모든 사람들이 그런 것은 아닙니다. 올바른 사용자를 타겟팅할 때도 동일한 논리가 적용됩니다. 이러한 차이를 기반으로 방을 세분화함으로써 수박 판매가 조금 더 쉬워졌습니다.

행동 세분화를 사용하여 랜딩 페이지, 광고, 이메일 또는 디지털 제품과 상호 작용하는 방식에 따라 사용자와 고객을 특정 그룹으로 분리할 수 있습니다.

이벤트 세분화는 사용자 간의 동기 부여의 주요 차이점을 탐색하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 연령 및 위치와 같은 피상적인 데이터 포인트는 사용자가 누구 인지 알려줄 뿐, 사용자가 제품과 상호 작용하여 무엇을 원하는지는 알 수 없습니다. 특정 사용자 세그먼트가 중요하게 여기는 차이점을 찾으면 특정 행동 및 선호도에 맞는 사용자 여정과 경험을 설계할 수 있습니다.

예를 들어 사용자가 백서를 다운로드하도록 하려고 할 수 있습니다. 참여 수준에 따라 사용자를 분류한 후에는 한 세그먼트가 다른 세그먼트보다 더 많은 백서를 다운로드한다는 것을 알게 됩니다. 헤비 다운로더가 새로운 랜딩 페이지와 상호 작용하고 있음을 알 수 있습니다. 이 경우 새로운 홈페이지 배너와 최소한의 카피가 다운로드를 증가시키고 있다고 가정할 수 있습니다. 그런 다음 다른 사용자 세그먼트에 새로운 레이아웃을 제시하여 해당 이론을 검증할 수 있습니다. 성공적인 공식을 찾으면 이 백서를 모든 사용자 세그먼트에 공개하여 전체 다운로드를 늘릴 수 있습니다.

실시간 분석으로 민첩성 유지

소비자 경제와 트렌드가 변화함에 따라 마케팅 전략도 변화해야 합니다. 디지털 세계에서 경쟁에서 앞서기 위해서는 속도가 필요합니다. 실시간 분석은 정보 수신과 의사 결정 사이의 격차를 해소할 수 있습니다. 사용자가 랜딩 페이지, 모바일 앱 또는 이메일과 상호 작용할 때 데이터가 기록되고 가상 대시보드에 표시되어 몇 초 안에 변경할 수 있는 기회를 제공합니다. 빠른 응답 시간은 작동하는 것을 고수하고 작동하지 않는 것을 제거할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.

예를 들어, 새로운 마케팅 캠페인에 Amplityude의 실시간 분석을 사용하기로 결정할 수 있습니다. Microscope를 사용하고 여러 스타일의 CTA 버튼 중에서 한 버전이 매우 잘 작동하고 있음을 알 수 있습니다. 캠페인이 종료되어 데이터를 수집할 때까지 기다리는 대신 실적이 저조한 CTA 버튼을 즉시 변경하여 성공적인 기능을 두 배로 늘릴 수 있습니다.

유료 광고의 경우 지출된 모든 비용이 중요합니다. 실시간 분석을 사용하는 또 다른 방법은 Amplitude의 수익 LTV 차트를 사용하는 것입니다. 거기에서 해당 광고의 실적과 비교하여 광고에 대한 자신의 지출을 측정해 달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어 Facebook 게시물이 수익 LTV 결과를 기반으로 관심을 끌기 시작하면 더 많은 예산과 광고 수명 연장을 쉽게 주장할 수 있습니다.

예측 분석을 사용하여 자신 있게 디지털 베팅

상상할 수 있듯이 사용자가 수행하기 전에 수행할 작업을 아는 것은 마케터에게 귀중한 지식입니다. Amplitude의 예측 인텔리전스의 발전 덕분에 이제 확률을 기반으로 사용자 여정과 메시징을 조정할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 모든 사용자 및 고객 작업을 수집, 측정, 저장 및 쿼리할 수 있습니다. 클릭, 페이지 조회, 다운로드, 장바구니 포기, 노래 재생, 검색 결과, 외부 공유 등과 같은 사용자 행동은 모두 측정하고 분석할 가치 있는 행동의 예입니다. 즉, 예측 분석은 시간이 지남에 따라 비즈니스와 함께 성장하고 약 10~12개월이 지나면 사용자가 새로운 기능, CTA, 기능 또는 이메일.

다시 말해 Amazon은 예측 분석을 사용하여 정확한 권장 사항을 제시하는 것으로 유명합니다. Amazon 사용자의 구매 내역, 선호도, 소요 시간 및 최근 웹 작업은 모두 귀중한 메타데이터로 예측 공식을 제공합니다. 결과? 그들의 사용자는 구매 습관에 영향을 미치기 위해 알고리즘에 더 많은 정보를 제공하는 동시에 그들이 원하는지조차 알지 못하는 것을 구매합니다. Amplitude의 추천 엔진을 사용하면 기존 사용자 행동을 기반으로 한 진정한 일대일 개인화로 전환을 유도할 수 있습니다.

이메일 캠페인 내에서 예측 분석을 사용하여 개별화된 마케팅 콘텐츠를 보낼 수도 있습니다. 예를 들어, 사용자가 장바구니에 있는 특정 종류의 항목을 포기하는 경우 Amplitude의 예측 지능은 사용자가 필요로 하는 것에 더 가까운 유사한 항목을 제안할 수 있습니다. Salesforce에 따르면 사용자가 포기한 항목이 포함된 알림 이메일을 받으면 사용자가 고객으로 전환될 가능성이 높습니다.

행동 데이터에 대한 액세스 민주화

귀하의 마케팅 팀이 새로운 캠페인에 대한 전략을 알리기 위해 행동 데이터를 사용했고 큰 성공을 거두었다고 가정해 보겠습니다. 결과를 바탕으로 다른 팀도 행동 분석을 통해 유사한 성공을 거둘 수 있다고 추론하는 것은 당연합니다. 이 투자를 최대한 활용하려면 회사 전체의 다른 팀과 사용자 행동 데이터에 대한 액세스를 공유하고 ROI가 꽃피는 것을 지켜보십시오. 사용자 행동은 스토리를 전달하는 진정한 의도의 패턴을 만듭니다.

제품, 영업, 디자인 및 고객 성공 팀은 동일한(지금은 민주화된) 사용자 데이터를 사용하여 새로 획득한 고객의 요구와 요구에 더 익숙해질 수 있습니다. 최상의 시나리오에서 해당 팀은 공유 팀 공간에서 함께 작업하거나 고유한 팀별 작업 공간에서 개별적으로 작업할 수 있습니다. 결국 이 데이터의 교차 수분은 기업이 우수한 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다.

행동 마케팅 및 행동 분석에 대한 학습을 ​​계속하십시오. 오늘 Retention Playbook을 읽으십시오.