고객 영향력 활용: 행동 데이터 활용을 위한 3단계

Dale Carnegie가 영향력을 얻기 위한 최고의 조언 중 하나는 다른 사람에게 진정으로 관심을 가지라는 것입니다. 이미 Amplitude의 플랫폼을 사용하고 있는 고객의 경우 고객의 제품 내 행동을 쉽게 파헤칠 수 있음을 잘 알고 있을 것입니다. 이러한 명확한 통찰력을 조치로 전환하여 제품을 개선하고 특정 사용자 경로를 추진하며 궁극적으로 더 큰 유지율을 얻는 방법을 알고 있습니다. 하지만 이 기존 행동 데이터가 그 자체로도 귀중한 자산이라는 점을 고려하셨습니까?

여기 유럽에서는 타사 데이터에 액세스하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 프랑스, 독일, 노르웨이 및 오스트리아의 GDPR 및 관련 판결과 같은 규정은 데이터 전송을 금지합니다. 따라서 이미 가지고 있는 방대한 양의 정보를 최적화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 선도적인 마케터는 주류 마케터보다 자사 데이터가 전략적 자산이라는 데 동의할 가능성이 58% 더 높습니다.

데이터 활용은 직속 제품 팀에게만 중요한 것이 아닙니다. 성장과 마케팅도 필요합니다. 그리고 여기에서 귀하의 데이터에는 새롭고 흥미로운 잠재력이 있습니다. Burger King UK를 예로 들어 적시에 적시에 적절한 사람에게 적절한 메시지를 전달하는 세 단계에 대해 논의할 것입니다. Dale Carnegie는 제쳐두고 대신 데이터가 당신이 추구하는 영향력을 부여하도록 하십시오.

1단계: 잠재고객 분류

세분화는 기업이 고객을 더 잘 이해하고 고객의 요구와 선호도에 맞는 개인화된 경험을 생성하는 데 필수적입니다. 그러나 인구통계만을 기반으로 하는 기존의 세분화 방법으로는 고객의 동기와 요구 사항을 포괄적으로 이해할 수 없습니다. 보다 통찰력 있는 접근 방식은 행동에 따라 고객을 그룹화하는 것인데, 이는 크고 복잡한 행동 데이터를 처리해야 합니다.

행동 코호트를 생성하는 것은 더 나은 고객 세그먼트와 이들이 참여 및 이탈과 같은 다운스트림 메트릭에 미치는 영향을 이해하는 핵심 방법입니다. 행동 코호트는 사용자가 자신의 행동과 선호도에 따라 코호트 안팎으로 이동함에 따라 지속적으로 진화하는 동적 그룹입니다. 이 접근 방식을 통해 기업은 변화하는 고객 요구와 행동을 따라잡고 성장을 주도하고 고객 유지를 개선하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 집단을 만드는 과정은 시간이 많이 걸리고 까다로울 수 있지만 Audiences와 같은 대상 관리 솔루션은 기계 학습을 활용하는 셀프 서비스 솔루션을 제공하여 조직에서 사용자를 신속하게 분류할 수 있도록 지원합니다. 분석가 팀을 통해 고객 세그먼트를 만들려면 일반적으로 티켓 제출이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 소스가 포함된 셀프 서비스 도구를 사용하면 이 프로세스를 크게 줄일 수 있습니다. 기업은 세분화된 자사 데이터를 사용하여 분석가 없이 귀중한 세그먼트를 쉽게 생성하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

2단계: 활성화

Amplitude를 사용하여 고객을 세분화하는 것은 효과적인 고객 참여 전략의 시작일 뿐입니다. 고객 집단을 만든 후에는 기술 스택 전체에서 활성화하는 것이 중요합니다. Amplitude의 동기화 기능을 사용하면 공식 코호트와 다를 수 있고 유지하기 어려운 다운스트림 도구에서 잠재고객 목록을 수동으로 재생성하는 것을 중지할 수 있습니다. 동일한 코호트를 스택의 다른 부분으로 보내고, 정의 및 구성을 표준화하고, 최상의 업데이트 빈도를 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 스택에서 코호트를 동기화하여 고객을 효과적으로 타겟팅하고 참여시킬 수 있습니다. Amplitude를 사용하면 고객 코호트를 35개 이상의 타사 통합으로 전송하여 쉽게 활성화할 수 있습니다. Braze, MoEngage, Google Ads, Facebook 광고 등을 통해 여러 채널에서 고객과 소통할 수 있습니다. 사전 구축된 통합을 사용하거나 Amplitude의 개발자 리소스를 활용하여 직접 통합을 구축할 수 있습니다. 고객 코호트를 동기화하고 활성화하면 참여를 촉진하고 성장을 촉진하며 기술 스택 전체에서 원활한 고객 경험을 생성할 수 있습니다.

3단계: 최적화

마케팅 자동화의 세계에서 오픈률 및 클릭률과 같은 피상적인 메트릭은 이야기의 일부만 말할 수 있습니다. 현대 마케터는 잠재 고객 세그먼트에 대한 더 깊은 이해와 이들이 참여 및 이탈과 같은 다운스트림 메트릭에 미치는 영향을 필요로 합니다. 이를 달성하기 위해 폐쇄 루프 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 여기에는 캠페인을 실행한 다음 해당 데이터를 Amplitude와 같은 분석 도구에 제공하여 비즈니스 영향을 분석하는 작업이 포함됩니다. 제품 및 사용자 데이터를 캠페인 데이터와 함께 사용하면 캠페인의 비즈니스 영향을 분석하고 실제로 측정할 수 있으므로 마케터에게 캠페인을 최적화하고 루프를 반복하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 마케터는 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 가시적인 비즈니스 성과를 달성합니다.

사례 연구: 영국 버거킹

Burger King UK는 디지털 제품을 통해 마케팅 활동에 대한 ROI를 보여주기 위해 새로운 분석 여정을 시작했습니다. 그들은 처음부터 시작하여 이미 Amplitude의 얼리 어답터인 글로벌 파트너인 RBI와 팀을 이루었습니다. BK UK는 이미 앱이 당시 비즈니스 목표에 부합하는 비용 대비 가치를 제공한다는 것을 알고 있었지만 그 이상으로 모든 마케팅 접근 방식을 가지고 있었습니다. 초기 통찰력은 제품이 고객이 찾고 있는 가격 대비 가치, 매장 위치 및 메뉴 옵션에 대한 정보를 제공한다는 것을 입증했습니다.

Amplitude의 초기 사용 사례는 BK UK의 새로운 세그먼트를 열었습니다. 그들은 비건 메뉴 옵션에 관심이 있는 이전에 미개발된 고객 세그먼트를 식별할 수 있었습니다. 또한 분석에 대한 투자가 마케팅에 대한 ROI가 크다는 것을 비즈니스에 입증하는 매우 중요한 사례로 입증되었습니다.

행동 추적을 통해 그들은 앱을 통해 식물 기반/비건 제품에 관심을 나타내는 새로운 그룹의 사람들을 식별할 수 있었습니다. 이 코호트를 Braze로 보내면 비건 옵션에 대한 이 그룹의 관심을 충족시키기 위해 더 개인화된 콘텐츠를 보낼 수 있습니다. 그들은 이전에 앱을 보고 있던 이 그룹이 이제 식당에 가서 주문을 하고 있다는 것을 발견했습니다. 이 새로운 그룹과 그들의 요구 사항을 가시화했기 때문에 데이터를 통해 비즈니스에 다시 행동에 대한 이러한 통찰력을 보여주는 것은 강력했습니다.

시작하기

세분화, 활성화 및 최적화를 통해 고객 데이터를 활용하면 고객 참여, 성장 및 유지를 크게 개선할 수 있습니다. 영국 버거킹(Burger King UK)의 예는 새로운 세그먼트를 식별하는 것이 어떻게 제품 혁신과 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있는지 보여줍니다. 제3자 데이터에 대한 액세스가 점점 더 어려워지는 규제로 인해 기존 행동 데이터를 활용하는 것이 비즈니스에 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 기업은 대상을 사용하여 고객의 요구 사항과 선호도를 더 잘 이해하고, 개인화된 경험을 만들고, 맞춤형 콘텐츠로 특정 사용자 그룹을 타겟팅할 수 있습니다.

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