디지털 분석이란 무엇입니까? 정의, 예 및 도구

게시 됨: 2022-01-27

디지털 분석은 제품 및 마케팅 전략에 정보를 제공하기 위해 여러 디지털 소스에서 제품 데이터를 수집 및 분석하는 프로세스입니다. Amazon과 Netflix는 디지털 분석을 활용하여 새로운 기능을 제공하는 것으로 유명하지만 규모에 관계없이 모든 기업에서 고객 이탈 최소화, 실험 장려, 기존 고객 가치 증대와 같은 다양한 용도로 디지털 분석을 사용할 수 있습니다.

주요 내용

디지털 분석은 모든 디지털 소스의 데이터를 수집, 분석하고 궁극적으로 이에 따라 조치를 취하는 프로세스입니다.
기업은 디지털 분석을 사용하여 이탈을 최소화하고 실험을 장려하며 기존 고객의 가치를 높입니다.
자체 고객 데이터의 이점을 활용하려는 모든 회사는 Amplitude와 같은 유능한 디지털 분석 플랫폼의 지원이 필요합니다.
기업이 경쟁업체보다 뒤처지기 전에 분석 우선 접근 방식을 채택할 수 있는 기회가 좁아지고 있습니다.

디지털 분석은 어디에 사용됩니까?

Netflix나 Amazon이 어떻게 콘텐츠나 제품을 추천하는지 궁금하신가요? 그들의 개인화 엔진은 고객 데이터와 디지털 분석을 활용하여 최상의 추천을 제공합니다.

그리고 빅 데이터 시대에 이런 방식으로 고객 데이터를 활용할 수 있는 것은 거대 기술 기업만이 아닙니다. 대부분의 기업은 이제 분석을 기다리는 고객 데이터의 금광에 앉아 있습니다. 고객은 매일 디지털 제품으로 시간을 기록하여 마케팅 및 제품 관리자에게 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것, 미래에 효과가 있을 수 있는 것에 대한 직접적인 통찰력을 제공합니다.

MicroStrategy가 최근에 조사한 비즈니스 중 94%가 분석이 성장과 디지털 혁신에 필수적인 것으로 확인했습니다. 그럼에도 불구하고 명확하게 정의된 데이터 전략을 유지하는 기업은 30%에 불과합니다. 다양한 데이터 스트림에 완전하고 의미 있는 방식으로 참여하는 기업은 여전히 아날로그 전략 수립에 매달린 경쟁자보다 우위를 점하고 있습니다.

디지털 분석 데이터는 어디에서 오는가?

웹사이트 데이터

웹사이트 데이터는 기업이 그들의 사이트를 방문하는 사람과 방문 후 무엇을 하고 있는지 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터를 평가하면 특정 제품 및 기능에 가장 끌리는 인구통계학적 그룹 또는 가장 효과적인 획득 채널을 결정하는 데 도움이 됩니다.

웹사이트 데이터는 방문자가 페이지에서 페이지로 이동할 때 추적하는 수단으로도 유용합니다. 사용자 여정을 추적하면 블로그의 효율성에서 전환에 대해 가장 실적이 좋은 페이지에 이르기까지 모든 것을 측정할 수 있습니다.

제품 데이터

당신이 이 글을 읽을 때 당신의 고객들은 당신의 제품 내에서 행동 데이터를 생성하고 있습니다. 그들이 귀하의 제품을 사용하는 방식에는 제품의 잠재력과 한계에 대한 주요 통찰력이 포함되어 있습니다. 제품 데이터를 분석하면 다음을 알 수 있습니다.

가장 인기 있는 기능과 가장 인기 없는 기능
중요한 전환 이벤트
이탈로 이어지는 마찰 지점
평생 가치가 높은 고객의 공통점

디지털 분석은 제품 전략에서 추측을 제거하는 것을 목표로 하며 제품 데이터는 모호성을 위한 여지를 거의 남기지 않습니다. 기존 고객이 의도한 대로 제품을 사용하려는 데이터입니다. 그렇지 않은 경우 행동을 주의 깊게 살펴보면 사용자 여정의 단점을 지정하는 데 도움이 됩니다.

디지털 마케팅 데이터

디지털 마케팅 캠페인의 데이터는 잠재 고객에 관한 필수 정보를 제공합니다. 예를 들어:

키워드 데이터: 키워드 분석을 통해 이전에 미개척 시장에서 급증하는 추세를 파악할 수 있습니다. 가장 성공적인 PPC 캠페인과 가장 낮은 성공을 거둔 PPC 캠페인에는 사용자가 관심을 갖고 있는 것과 사용자의 관심을 가장 잘 나타내는 메시지에 관한 귀중한 정보가 포함되어 있습니다.

소셜 미디어: 보고된 미국인의 82%는 하나 이상의 소셜 미디어 계정을 사용합니다. 그들 모두가 귀하를 따르는 것은 아니지만 의미 있는 방식으로 귀하의 콘텐츠와 상호 작용하는 사람들입니다. 소셜 미디어 데이터는 잠재 고객과 고객 모두의 참여를 촉진하는 콘텐츠 유형, 음성 및 메시지를 보여줍니다.

내부 고객 데이터

내부 데이터를 연구하면 사용자 집단의 수명과 가치를 결정하는 데도 도움이 됩니다. 귀하의 분석은 고객이 업그레이드, 다운그레이드 및 이탈할 가능성이 있는 시기에 대한 추세를 보여줍니다.

가치가 낮은 집단은 참여를 개선하기 위한 인센티브 제안으로 표적이 될 수 있습니다. 또는 본질적으로 높은 가치로 식별된 고객을 대상으로 마케팅 캠페인을 조정할 수 있습니다.

다음을 포함한 모든 종류의 독점 영역에서 유용한 데이터를 찾을 수 있습니다.

고객 불만
계정 세부정보
거래 내역

비즈니스용 디지털 분석의 이점

디지털 분석 도구를 채택하기 전에는 제품 관리자와 마케터가 직관이나 과거 경험을 바탕으로 결정을 내려야 하는 경우가 많았습니다. 제품 전략의 기반으로 사용할 수 있는 유일한 데이터는 고객 선호도에 대한 제한된 그림을 제공하는 데이터 세트인 과거 실적이었습니다. 고객이 제품에 대해 어떻게 생각하는지 알고 싶다면 인터뷰, 설문조사, 포커스 그룹을 통해 직접 물어봐야 합니다.

고객은 그 어느 때보다 온라인에 접속하여 사고 과정과 행동에 대해 그 어느 때보다 많은 통찰력을 제공합니다. 그러나 이러한 이질적인 정보 흐름이 하나로 합쳐져야 진정한 가치를 얻을 수 있습니다.

여러 소스의 데이터 통합

분석 데이터를 단일 우산 아래에 통합하면 전체 사용자 여정을 캡슐화하는 고객 프로필을 컴파일할 수 있습니다. 웹사이트 데이터는 어떤 광고가 고객을 접게 만들었는지 보여주고 제품 데이터는 동일한 고객이 온보딩을 성공적으로 완료하기 위해 취한 이벤트와 행동을 보여줍니다.

그러나 통합된 디지털 분석 플랫폼이 없으면 마케팅 고객 데이터를 동일한 고객의 제품 데이터에 연결할 수 없습니다. 전체 고객 여정에 액세스할 수 있는 능력은 여러 면에서 비즈니스에 도움이 됩니다. 디지털 분석은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

이탈 최소화

디지털 분석을 사용하면 마케팅과 제품의 실제 성능을 통해 고객에 대해 설정된 기대치를 맞출 수 있습니다. 원활한 음악 스트리밍 경험을 약속하지만 첫 번째 노래가 다운로드되기 전에 이탈을 경험하는 경우 분석을 보면 프로세스에서 마찰을 일으키는 단계를 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다.

커뮤니케이션 플랫폼 8×8은 Amplitude의 디지털 분석을 사용하여 유지 노력을 강화했습니다. 분석을 평가한 결과 앱 내 사용량 부족과 관련하여 밝혀졌습니다. 전환 동인을 연구한 결과 많은 사용자가 적절한 제품 성능에 필요한 Chrome 브라우저 확장 프로그램을 다운로드하지 않는다는 사실을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위한 공동의 노력 끝에 8×8은 Day 7 유지율이 두 배로 증가했습니다.

이탈률을 개선하는 미래 지향적인 방법에는 디지털 분석을 사용하여 마케팅 캠페인 타겟팅을 최적화하는 것이 포함됩니다. 귀하의 데이터는 가장 가치 있는 고객의 인구 통계 및 행동 구성을 제공합니다. 어떤 고객이 가장 많이 지출하고 가장 오래 머무는지 알게 되면 동일한 인구 통계 및 행동을 대상으로 하는 마케팅 캠페인을 만들어 제품에 장기적 가치를 추가할 가능성이 가장 높은 고객을 확보해야 합니다.

전력 실험

제품 개선이 항상 제품 문제를 해결하는 것만은 아닙니다. 기업의 46%는 디지털 분석을 사용하여 새로운 수익원을 찾고 새로운 기능과 전략을 만들었습니다. 데이터를 분석하면 재생 목록 작성 기능이 놀라울 정도로 많이 사용됨을 알 수 있습니다. 이러한 실현은 추가 지원 기능 또는 완전히 새로운 제품의 기반이 될 수 있습니다.

실험은 제품 마케팅으로도 확장됩니다. 재생목록을 구축한 고객은 첫해에 이탈할 가능성이 10배나 적습니다. 현재 재생 목록을 만들고 있지 않은 고객에게 이메일을 발송하기로 결정하고 기능 자체를 강조 표시하고 직접 연결합니다. Amplitude와 같은 디지털 분석 솔루션을 사용하면 기능의 여러 변형을 A/B 테스트하여 최상의 전환율을 제공하는 버전을 수량화할 수 있습니다.

개인화를 통한 고객 가치 증대

개인화는 빠르게 미래의 마케팅 방법론이 되었습니다. 고객의 80%는 개인화된 커뮤니케이션 및 제안을 활용하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높습니다. 이러한 선호도는 실제 수익으로 직접 연결되며, 기업의 80%가 개인화된 마케팅 콘텐츠의 사용에서 파생된 매출 증가를 보고합니다.

올바른 분석 플랫폼은 이전 구매 내역, 프로필 및 행동의 조합을 기반으로 고객이 원하고 필요로 하는 것을 예측할 수 있습니다. 추천은 개인화된 고객 경험에 기여할 뿐만 아니라; 또한 상향 판매 및 교차 판매를 위한 훌륭한 기회를 제공합니다. Amazon은 이제 전체 매출의 35%를 최상위 추천 엔진에 돌리고 있습니다.

디지털 분석 플랫폼에서 찾아야 할 사항

자체 데이터의 이점을 활용하려면 유능한 디지털 분석 플랫폼이 필요합니다. 엄청난 양의 정보에서 실행 가능한 전략을 세우는 것은 어려운 일입니다. Slack과 같은 거대 기업은 매일 수백만 명의 고객과 거래하며 각 고객은 고유한 데이터 프로필을 생성합니다. 소규모 기업도 수천 명의 잠재 고객과 고객의 데이터를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.

방대한 고객 데이터를 활용하기 전에 모든 데이터를 관리할 솔루션을 찾아야 합니다. 디지털 분석 솔루션에서 찾아야 할 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터 통합

각 디지털 소스를 연결할 수 있는 분석 솔루션이 필요합니다. 사용 가능한 고객 데이터는 오래된 "스프레드시트 및 데이터베이스" 접근 방식을 능가합니다.

모든 관련 데이터를 스프레드시트나 데이터베이스에 마술처럼 수동으로 기록할 수 있다고 해도 데이터를 이해하는 데 필요한 정렬 및 계산에는 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 웹, 제품 및 내부 데이터를 별도로 분석하기 위한 도구가 있지만 분석의 진정한 힘은 데이터 스트림을 통합하는 데 있습니다.

동적 기능

정보만을 담고 있는 분석 플랫폼은 그저 영광스러운 데이터베이스일 뿐입니다. 디지털 분석 플랫폼을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

실험 및 A/B 테스트 수행
고객 여정 추적
데이터를 사용하여 예측 및 권장 사항 생성
과거 및 예측된 행동을 기준으로 사용자를 분류합니다.
유지 및 가치 구축을 위한 최적의 시간 결정

확장성 및 접근성

성장하는 비즈니스에는 증가하는 데이터 로드를 처리할 수 있을 만큼 강력한 플랫폼이 필요합니다. 볼륨을 처리하고 새로운 소스와 통합하는 분석 플랫폼의 기능은 고객 기반에 대한 가장 완벽한 그림을 만드는 데 중요합니다.

디지털 시스템은 성장을 수용하기 위해 새로운 기능이 추가됨에 따라 종종 투박해집니다. 그러나 회사가 분석 통찰력에 더 많이 의존할수록 플랫폼을 사용할 가능성이 있는 사람들의 수가 더 많아집니다. 확장 가능하지만 회사의 대다수 사람들이 사용하기 쉬운 디지털 분석 솔루션을 보유하는 것이 중요합니다.

3 디지털 분석 도구의 예

기업이 고객 데이터를 논쟁하는 데 도움이 되는 다양한 디지털 분석 솔루션이 있습니다. 귀사에 가장 적합한 솔루션은 고객 데이터 사용 계획에 따라 다릅니다. 몇 가지 두드러진 예는 다음과 같습니다.

진폭

Amplitude는 데이터를 최대한 활용하려는 기업에 완벽한 디지털 최적화 시스템입니다. Amplitude의 제품군(Amplitude Analytics, Amplitude Experiment 및 Amplitude Recommend)을 통해 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

단일 제품 내에서 여러 채널 및 플랫폼의 데이터 통합 및 분석
실시간으로 결과를 분석하면서 A/B 테스트 및 실험
권장 사항 구축을 위한 예측 및 테스트
사용자 여정 전반에 걸친 고객 행동에 대한 미시적 수준의 통찰력 제공

Amplitude는 많은 양의 데이터에서 수집한 통찰력이 경험이 있는 사람에게도 혼란스러울 수 있다는 점을 이해하고 구축되었습니다. 디지털 최적화 시스템은 모든 디지털 우선 팀(예: 제품 및 마케팅)을 염두에 두고 구축되어 팀이 원활하게 통찰력을 얻고, 조치를 취하고, 고객 평생 가치를 가져오는 결과를 이끌어낼 수 있도록 합니다.

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구글 애널리틱스

Google Analytics는 많은 회사의 기본 웹 분석 솔루션입니다. 무료 서비스를 통해 팀은 회사 웹사이트에서 트래픽과 활동을 추적할 수 있습니다. 다음과 같은 기능을 포함하여 많은 유용한 기능이 포함되어 있습니다.

웹페이지 성능 추적
잠재고객 집단 모니터링
마케팅 목표에 맞게 전환율 계산

Google Analytics의 디지털 도구 모음에는 많은 도구가 있지만 모든 사람을 위한 것은 아닙니다. 제품 팀의 주요 단점은 주로 웹 개발자와 마케터를 위해 구축되었다는 것입니다. 디지털 제품 데이터에 참여하려면 다른 곳을 찾고 싶을 것입니다.

펜도

Pendo는 또 다른 인기 있는 디지털 분석 제품입니다. 고객 경험을 향상시키는 수단으로 제품 데이터를 수집하고 분석하는 데 중점을 둡니다. Pendo를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

고객 행동 추적 및 분석
제품 개발 및 새로운 기능을 알리기 위해 고객 피드백 수집
인앱 가이드 및 제품 둘러보기 구축

Pendo는 UX 개선을 우선시하는 팀에 적합하지만 영향 분석 및 전환 동인과 같은 심층 분석 기능에는 부족할 수 있습니다.

새로운 디지털 분석 전략을 구현하는 방법

귀중한 디지털 데이터를 완전히 활용하기 전에 수행해야 하는 몇 가지 중요한 단계가 있습니다.

1. 현재의 한계를 확인하십시오

현재 비즈니스에서 디지털 분석 전략을 사용하고 있다면 업그레이드를 원하는 이유가 있어야 합니다. 아마도 기존 시스템에서는 계산된 예측을 수행하고 권장 사항을 구축하는 것을 허용하지 않을 수 있습니다. 아마도 A/B 테스팅 기능은 뭔가 아쉬운 부분을 남길 것입니다. 일부 기업은 처음으로 데이터 수집 및 분석을 고려하고 있을 수 있습니다.

2. 목표 결정

디지털 전략을 채택하여 팀과 회사 모두에서 달성하고자 하는 것을 완벽하게 설명하십시오. 일반적인 목표는 다음과 같습니다.

제품 혁신 및 기능 개발 추진
고객 여정 개인화
변동을 최소화하기 위한 마찰 식별
온보딩 흐름 최적화

3. 올바른 솔루션 선택

시장에 나와 있는 모든 제품이 목표에 설명된 결과를 제공할 수 있는 것은 아닙니다. 대부분의 디지털 분석 제품은 데모, 웨비나 또는 무료 평가판을 제공하여 해당 제품이 성공을 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 강조합니다.

예를 들어, Amplitude는 관심 있는 사람들이 제품을 직접 체험할 수 있는 60분 대화형 워크숍인 AmpliTour를 주최합니다. 디지털 분석이 비즈니스의 성공에 얼마나 중요한지 감안할 때 최종 결정을 내리기 전에 사용 가능한 솔루션을 조사하는 데 시간을 할애할 가치가 있습니다.

디지털 분석 따라잡기(또는 뒤처지기)

기업은 디지털 분석과 관련하여 독특한 기로에 있습니다. 데이터 기반 통찰력의 이점은 문서화되어 있고 논쟁의 여지가 없습니다. 그러나 많은 기업이 기존 인프라를 분석 중심 접근 방식에 적용하는 데 더디게 대응해 왔습니다. 경영진은 프로세스를 새로운 규범으로 전환하는 시기와 방법에 대해 스스로를 주장합니다. 한편, 더 민첩한 경쟁자들은 대부분 데이터 기반 전략에 따라 그들을 지나치고 있습니다.

머지 않아 디지털 분석을 사용하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차가 완전히 줄어들 것입니다. 홀드오버는 분석 기반 운영 모델에 적응하거나 이미 보유하고 있는 비즈니스로 대체될 것입니다. 따라잡는 사람보다 모든 사람이 따라잡는 사람이 되는 것이 항상 낫습니다. 올바른 디지털 분석 플랫폼으로 먼저 시작하십시오.

참고문헌

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McKinsey: 소매업체가 소비자를 따라잡을 수 있는 방법
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