침묵의 혁명으로 마케팅이 재편되고 있다
게시 됨: 2018-06-29모바일은 디지털 광고의 강력한 부스터였지만 또 다른 마케팅의 장을 열었습니다.
인도에서는 특히 디지털 마케팅과 모바일 광고가 빠른 속도로 호황을 누리고 있으며 많은 연구 수치에 의해 지원되는 번영하는 시장으로 청구되었습니다.
이러한 보고서 중 하나는 eMarketer의 2017년 보고서로 향후 몇 년 동안 모바일 광고의 두 자릿수 성장을 예측합니다. 2021년까지 모바일은 디지털 광고 지출 28억 달러의 62% 미만을 차지할 것이며 이는 2018년 모바일 광고 지출 08억 1000만 달러에서 213%의 강력한 성장을 기록한 이전의 17억 3000만 달러와 비교됩니다.
모바일 인터넷 보급의 가속화, 데이터 요금 인하, 빠르게 부상하는 저가 스마트폰에 힘입어 모바일은 인도의 디지털 광고 성장에 강력한 원동력이 되었습니다. 또 다른 마케팅 장을 향해 나아가고 있다는 점에서 전망은 밝습니다. 지금 혁명이 진행 중이며 조용히 움직이고 있지만 여전히 특정 주요 신호를 통해 이를 확인할 수 있습니다.
사용자 프로필은 여전히 마케팅에 충분합니까?
한계에 도달하는 마케팅 양적 및 질적 접근
고전적인 마케팅 개념은 효과적인 커뮤니케이션을 위해 타겟 고객을 잘 찾는 "오디언스 중심"을 강조합니다. " 사용자(청중) 프로필 "은 청중이 어떻게 생겼는지 그리기 위해 만들어졌습니다. 많은 마케팅 계획은 이 아이디어에서 시작하여 후속 전략과 전술로 이어집니다. 이것은 미디어 계획의 매우 일반적이고 기본적인 요소입니다.
그러나 매우 근본적인 질문은 "사용자 프로필을 정확히 알 수 있는 방법"입니다. 일반적으로 시장조사와 같은 '통계이론'이 뒷받침하는 양적 접근 이나 심층 인터뷰나 포커스 그룹 토론을 통한 정성적 접근 을 말합니다. 실제로 사용자 프로필을 생성하는 일반적인 사례는 이 마케팅 계획을 담당하는 미디어 기획자, 제품 마케팅 관리자 및 마케터의 회사의 주요 소유자에 의해 만들어집니다.
이 소위 사용자 프로필은 많은 마케팅 계획에서 상식이나 개인적인 관찰(또는 개인적인 상상)에 의해서만 작성될 수 있습니다. 사용자 프로필의 표시가 여전히 합리적으로 들리지만 이 사용자 프로필 분석의 정확성이 의심스럽거나 의심스럽습니까?
이마저도 통계처리를 통해 분석하면 사용자 프로필의 실제 모습은 여전히 왜곡될 수 있고 실제 얼굴은 숨길 수 있다. 사용자의 라이프스타일과 다양한 상황에서 예측되는 행동과 같은 많은 중요한 세부 사항은 말할 것도 없이 고전적인 마케팅 접근 방식으로 정확하게 묘사하기 어렵습니다.
사용자 행동 예측의 중요성
원인과 결과에서 실시간 결과 중심으로
마케팅 연구를 포함한 전통적인 사회 과학은 대상 사용자와 올바르게 의사 소통하는 방법을 알기 위해 마케팅 컨텍스트에서 '원인과 결과'의 상관 관계를 파악하는 이론적 샘플링 및 과학적 추론에 기반한 통계에 의존 하기 때문입니다. 그러나 "과학적 결론"은 "보이지 않는(무의식의) 또는 의도적인 실수"에 의해 영향을 받는 불확실성으로 인해 안정적이고 정확하지 않을 수 있습니다.
또한, 선형적 논리 베어링은 제약이 있고 합리적이고 감성적인 소비자 행동을 감안할 때 사용자의 얼굴과 마음이 역동적이고 모호한 복잡한 마케팅 시나리오를 처리하기가 쉽지 않습니다 . 마케팅 통계 지원 뒤에 있는 "과학적 논리"만 추구하면 마케팅 정확도가 매우 불안정해질 수 있습니다.
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'인과관계' 개념과 상관없이 빅데이터 AI 기술 이 만들어내는 '실시간 결과' 는 마케팅의 새로운 핵무기가 될 수 있다. "실시간 결과"를 언급할 때 '원인과 결과' 사이의 논리는 전혀 중요하지 않을 것입니다.
대신, 실시간으로 또는 최소한 매우 짧은 시간에 "결과"를 추구하는 것이 마케팅 경쟁력에 있어 정말 중요 합니다. 여기서 결과의 한 예는 "일부 신호(검색된 일부 키워드 또는 일부 행동 증상과 같은)가 발생하면 그에 따라 일부 결과가 발생할 가능성이 매우 높습니다. '신호와 결과' 사이의 '원인과 결과'를 아는 감각이 없어도 이것은 문제가 되지 않을 것이다.
빅 데이터와 AI 기술로 구동되는 "신호와 결과" 사이의 상관 관계를 충분히 빠르게 포착할 수 있는 한 이는 일반적인 마케팅 접근 방식을 확실히 무너뜨릴 것입니다.
빅데이터와 AI가 새로운 마케팅 시대를 지배할 것
사용자가 자신보다 더 잘 알고 있습니다.
빅 데이터와 AI의 잠재력에도 불구하고 마케팅에 활용하는 방법은 그 힘을 진정으로 감지하지 못하는 많은 광고주와 마케터에게 여전히 유형이 아닐 수 있습니다. 사용자가 자신을 아는 것보다 훨씬 더 잘 알 수 있다는 것은 신화가 아니라 우리에게 빠르게 다가온 현실입니다.
IOT는 가까운 장래에 모든 곳에서 훨씬 더 성숙 해질 것이지만 데이터 수집 및 데이터 분석의 잠재력을 위해 모든 것이 인터넷에 연결될 것입니다. 방대한 데이터 공급으로 신뢰할 수 있는 알고리즘이 탄생하기 시작하고 AI 기능에 더 가까워질 것입니다. 사실, 사용자 예측 마케팅을 위한 AI는 더 이상 이론이 아닙니다.
오늘날 거리의 카메라는 계속 성장하고 있으며 곧 가로등, 옥외 광고판 및 옥외 디스플레이(쇼핑몰, 엘리베이터 및 공공 장소의 LCD 모니터)와 같이 널리 퍼져 있는 많은 생활 물체도 인터넷에 연결될 것입니다. 전화기, 웨어러블 기기, TV, 냉장고와 같은 개인 또는 가족 소유물은 말할 것도 없고 그들 모두가 데이터 수집기가 될 것입니다 . 24시간 연중무휴로 행동 데이터를 수신하는 모든 "접점"이 조용히 앞으로 나아갈 것이라고 상상할 수 있습니까?
이러한 모든 (오프라인) 데이터가 선호하는 구매 항목 및 온라인 탐색 패턴과 같은 온라인 행동 통계에 통합되면 아마도 우리의 행동 중 많은 부분이 합리적이고 감정적이기 때문에 자신을 가장 잘 안다고 자신하지 못할 것입니다. 함께 혼합.
하지만 빅데이터와 AI 기술은 결국 이를 쉽게 처리할 수 있다 . 확실히, 데이터 적용을 위해 여기에서 논의된 사항은 법에 따라 개인의 비식별화 및 재식별화의 보호 하에 있어야 합니다. 한마디로 IOT와 AI 시대의 온·오프라인 데이터 통합은 기존의 마케팅 방식을 완전히 뒤집는 것이다.
데이터 기반 인텔리전스
자신의 "사용자 데이터 모델"이 디지털 마케팅 투자의 핵심이 될 것입니다.
다양한 마케팅 맥락에 대응하기에는 사용자 프로필만으로는 부족하기 때문에 마케터나 광고주로서 새로운 마케팅 시대의 도전에 어떻게 대비해야 할까요? 사용자 프로필의 업그레이드된 개념 중 하나는 마케팅 활동에 대한 사용자의 행동을 살펴보고 추가로 예측하기 위한 지속적인 개선 프로세스 인 고유한 " 사용자(소비자) 데이터 모델 "을 구축하는 것입니다.
이것은 다양한 온라인 및 오프라인 데이터 소스에서 (잠재적인) 사용자 데이터를 수집 하고 덜 의미 있는 데이터를 필터링하고 예측을 위한 안정적인 알고리즘 개발을 위해 계속 최적화하기 위해 머신 러닝과 같은 빅 데이터 기술을 배포함으로써 발생합니다. 특정 시나리오의 사용자 행동.
이 사용자 데이터 모델은 디지털 마케팅 투자를 최대화하기 위해 특정 사용자 타겟팅만을 제공하는 맞춤형 고려 사항만큼 고유합니다 .
다른 제품 또는 서비스의 대상 사용자는 해당하는 고유한 사용자 데이터 모델로 구성되어야 합니다 . 이러한 고유성으로 인해 대상 사용자의 라이프스타일을 반영하더라도 타겟팅이 매우 정확할 수 있습니다. 이는 마케팅 전략을 개혁하기 위한 매우 데이터 중심적인 접근 방식이며 AI 마케팅으로 이어지는 중요한 단계이기도 합니다.
간단히 말해서, 사용자 데이터 모델은 빅 데이터 및 AI 기술에 의해 촉발된 데이터 파워에 기반을 둔 심오한 사용자 통찰력의 반영입니다 . 이는 마케팅 산업을 재편하는 데 있어 데이터 기반 인텔리전스에 의해 촉진된 혁명을 보여줍니다. 올바른 마케팅 혁신으로 이러한 트렌드를 감지하고 탈 수 있는 사람은 반드시 큰 승리를 거둘 것입니다.