자사 잠재고객이란 무엇이며 왜 중요한가요?

Econsultancy 2019 Digital Trends 보고서는 최근 어떻게 고객 데이터를 활용하는 것이 이제 지배적인 마케팅 트렌드인지를 보여주었습니다. Econsultancy 설문조사에 따르면 응답자의 55% 는 보다 효과적인 잠재고객 세그먼트를 만들기 위해 데이터를 더 잘 활용하려고 합니다.

자사 데이터라고도 하는 고객 데이터의 구현은 오랫동안 디지털 마케터가 선호하는 개인화 수단이었습니다. 그러나 설문 응답자는 무려 44% 가 고객 기반에 대한 보다 전체적인 관점을 확보하는 것이 여전히 중요한 과제라고 인정하면서 한계를 인정했습니다.

자사 데이터의 이점과 인지된 한계를 더 잘 이해하려면 온라인 마케팅 활동에 대한 부가가치를 식별해야 합니다. 마찬가지로 중요한 것은 미디어 타겟팅이 지난 몇 년 동안 어떻게 발전해 왔는지 추적해야 한다는 것입니다. 이로 인해 궁극적으로 대체 데이터 소스(제2자 및 제3자 데이터)가 특히 맞춤 잠재고객의 경우 덜 매력적이게 되었습니다.

미디어 타겟팅의 진화

광고판, 라디오, 텔레비전과 같은 전통적인 광고(광고의 황금기)는 판매에 초점을 맞추었기 때문에 대부분의 마케팅 캠페인에서 제품을 최우선 순위에 두었습니다. 그러나 온라인 광고와 관련된 새로운 채널 및 매체의 도입으로 마케터의 초점이 직접 응답 및 소비자 문제 식별 및 솔루션 제공으로 이동하면서 모든 것이 바뀌었습니다.

직접 반응 마케팅 은 연령, 성별, 교육 및 소득을 통합하는 광범위한 인구 통계 기반 타겟팅으로 시작하는 추세의 시작을 보았습니다. 시간이 지나면서 소비자 행동을 혼합에 통합하고 구매 데이터, 온라인 상점에서 보낸 시간, 클릭 식별 등으로부터 더 큰 응답을 얻는 관심 및 행동 기반 타겟팅으로 타겟팅이 더욱 정교해졌습니다. 이 두 가지 트렌드는 오늘날에도 여전히 존재하고 지배적이며 적시, 적소, 적시 메시지 마케팅을 지속적으로 추구하는 데 다양한 방식으로 사용됩니다.

온라인 광고로의 전환은 마케터에게 새로운 기회를 제공했지만 기업이 이러한 새로운 기술 매체와 새로 식별된 잠재고객의 요구에 대응함에 따라 지속적인 적응이 필요했습니다. 1:1 광고 캠페인 을 통한 개인화 개선은 이러한 노력의 대표적인 사례로 입증되었으며, 궁극적으로 전국 기업의 응답률이 높아졌습니다.

예를 들어 Facebook 및 Google과 같은 인터넷 대기업은 사용자 데이터를 수집할 기회를 포착했습니다. 그런 다음 1:1 광고를 활용하려는 비즈니스를 위한 광고 서비스를 만들었습니다.

Facebook과 Google은 어떤 데이터를 수집합니까?

Facebook 과 Google 은 방대한 양의 사용자 데이터를 수집하므로 광고주가 집계된 데이터를 유리하게 사용할 수 있으므로 유료 미디어를 위한 매력적인 플랫폼이 됩니다.

다음은 이 프로세스가 작동하는 방식에 대한 간략한 설명입니다.

Facebook은 Facebook 서비스를 사용하는 웹사이트와 앱을 통해 데이터를 수집합니다. 여기에는 사용자가 플랫폼에 가입할 때 입력하는 정보가 포함됩니다. 그런 다음 Facebook은 이 데이터를 사용하여 사용자 경험을 개선합니다.

예를 들어 웹사이트에서 쇼핑하다가 마음에 드는 신발을 클릭하여 장바구니에 추가했다고 가정해 보겠습니다. 그러나 휴대 전화는 죽습니다. 휴대폰을 충전하고 Facebook에 다시 로그인하면 똑같은 신발에 대한 광고를 찾을 수 있습니다. 신발 광고는 쿠키 데이터를 트리거하는 Facebook 픽셀로 인해 귀하와 같은 개인을 대상으로 합니다.

Facebook 픽셀은 광고주가 웹사이트에서 사람들이 취하는 행동을 이해하여 광고 효과를 측정할 수 있는 분석 도구입니다. 이 도구는 일반적으로 웹사이트에 추가되어 관심 있는 쇼핑객이 사이트에서 작업(예: 장바구니에 신발 추가)을 수행할 때 실행되어 광고주가 해당 작업을 최대화할 수 있는 이벤트 관리자에서 분석에 사용할 수 있도록 합니다. .

픽셀은 사용자의 기기와 웹 서버 간에 교환되는 작은 익명 정보가 포함된 파일인 쿠키 데이터를 실행 하여 특정 사용자를 식별하는 동시에 사용자의 탐색 경험을 향상시킵니다. 쿠키는 관심 있는 쇼핑객의 행동을 브라우저에 저장하고 앞서 언급한 신발 시나리오와 유사한 경험인 향후 광고 게재위치를 안내합니다.

마찬가지로 Google은 사용자의 관심사에 초점을 맞춘 광고를 제공하여 사용자 경험을 동시에 향상시키는 정보도 수집합니다. Google은 정보를 공유하는 사이트 및 앱에서 데이터를 수집합니다. 또한 Gmail이나 Google 검색과 같은 Google 제품을 사용하는 경우 사용자의 이름, 성별, 생년월일, Google 검색, 방문한 웹사이트 및 지리적 위치를 포함하는 개인 정보도 수집합니다. Google에는 사용자가 캠페인을 클릭한 다음 웹사이트의 특정 페이지를 방문할 때 실행되는 픽셀도 있습니다 .

널리 사용되는 이 두 플랫폼에서 수집된 과다한 데이터는 광고주가 선택하는 경우 개인화를 더욱 강화할 수 있는 힘을 제공합니다. 이를 통해 Google과 Facebook은 전자 상거래 판매자가 선호하는 광고 플랫폼이 되었습니다. 또한 픽셀과 쿠키의 도입은 광고주가 사용자와 온라인 이동 및 습관을 추적할 수 있도록 하여 타겟팅에 혁명을 일으켰습니다.

많은 기업에서 쿠키 는 광고에서 보다 개인화된 솔루션을 위한 길을 열었지만, GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)의 도입과 Google의 2년 쿠키 단계 발표 두 광고 플랫폼 모두 제3자 데이터라고도 하는 집계 데이터를 통해 개인화를 달성했기 때문에 광고를 덜 매력적으로 만들었습니다.

새로운 법률과 광고 플랫폼 결정은 광고주로 하여금 광고의 기초를 다시 생각하게 함으로써 전 세계의 광고주를 뒤흔들었지만 또한 자사 데이터와 그 많은 이점에 대한 문도 열어주었습니다.

자사 데이터 대 타사 데이터.

데이터에 관해서는 항상 품질이 양보다 중요해야 합니다. 그리고 품질과 관련하여 자사 데이터가 가장 선호됩니다. 이유는 다음과 같습니다.

자사 데이터 는 고객 및 잠재고객으로부터 직접 수집하는 데이터입니다. 온라인 상점에서 구매, 이메일 구독, 설문조사 및 리뷰 등 고객이 브랜드에 대해 취하는 모든 행동을 통해 지속적으로 이를 강화할 것이기 때문에 가장 정확하고 가치를 창출하는 소스입니다.

타사 데이터는 다양한 플랫폼에서 집계되고 더 큰 데이터 세트로 결합된 데이터입니다. 제3자 데이터와 관련된 많은 알려지지 않은 사항이 있으며, 이는 고객과 직접적인 관계가 없는 데이터이므로 매력적이지 않습니다. 또한 많은 기업에서 사용하는 데이터이기 때문에 경쟁업체가 동일한 데이터를 사용하고 있을 가능성이 높습니다.

자사 데이터의 가치는 잘 알려져 있지만 여전히 타사 데이터와 동일한 방식으로 활용되지 않은 리소스입니다. 그러나 이를 사용하는 전자 상거래 마케터는 자사 데이터에 대해 경쟁 우위를 제공한 두 가지 사실을 인식했습니다.

1. 자사 데이터를 통해 광고주는 고객 기반의 가치와 인구 통계를 보다 완벽하게 분석하여 캠페인 전략을 알리고 강화할 수 있습니다.
2. 자사 데이터는 광고주가 고객 데이터베이스와 광고 플랫폼이 제공하는 과다한 데이터를 모두 활용할 수 있도록 하는 광고 플랫폼 내 개선된 일치율을 통해 관련성 점수를 높입니다.

이 두 가지 발견은 몇 가지 핵심 포인트에 도달합니다. 그 중 하나는 고객 기반에 대한 전체적인 관점을 얻는 것이고 다른 하나는 개인화 게임을 더욱 개선하는 것입니다. 자사 데이터를 사용하여 고급 전자 상거래 마케터는 매장 전면에 대한 조감도를 성공적으로 확보하는 동시에 더 나은 일치율로 타겟팅을 개선할 수 있습니다.

Facebook 일치율은 맞춤 타겟이라고 하는 서비스의 일부입니다. 맞춤 잠재고객은 도달범위를 구축하는 데 도움이 되도록 고객 목록에서 생성할 수 있는 잠재고객 유형입니다. 고객 목록을 Facebook에 업로드하여 맞춤 타겟을 만들 때 업로드한 정보가 Facebook 프로필을 일치시키는 데 사용되는 일치라는 프로세스가 있습니다. 일치율은 더 정확한 정보를 제공할수록 일치율이 높아지므로 데이터의 품질과 양 모두에 영향을 받습니다. 자사 데이터는 고객으로부터 직접 제공되는 정보이기 때문에 이에 도움이 됩니다.

Google은 또한 마케팅 담당자가 자사 데이터를 사용할 수 있도록 허용하며 고객 일치라는 유사한 프로세스가 있습니다. 고객 일치 타겟팅을 사용하면 마케팅 담당자가 온라인(Google 데이터베이스) 및 오프라인 데이터(자사 데이터)를 사용하여 검색, 쇼핑, Gmail, YouTube 및 디스플레이 전반에서 고객에게 도달하고 재참여를 유도할 수 있습니다. Audience Manager를 사용하여 고객 목록을 Google Ads에 업로드할 수 있으며 Facebook과 유사하게 Google은 이메일, 주소 및 기타 정보를 일치시키기 위해 데이터베이스를 검색하고 일치하는 항목이 있을 때 해당 Google 계정을 추가합니다. 고객 일치 타겟팅 잠재고객

퍼스트 파티 데이터는 모든 전자 상거래 판매자가 마음대로 사용할 수 있는 데이터이지만 수출의 특성, 노하우 부족, 성공을 정의하고 추적하는 데 필요한 다양한 핵심 성과 지표(KPI)로 인해 아직 개발되지 않은 금광으로 남아 있습니다. 대중을 위해. 따라서 고급 마케팅 전략가만 마케팅 캠페인을 만들고 구현할 때 종종 이를 사용합니다.

자사 데이터를 마케팅 캠페인의 기초로 사용하면 광고 플랫폼 알고리즘이 다음을 위해 고객으로부터 직접 학습할 수 있기 때문에 유리합니다.

• 기존 고객과의 관계를 강화합니다.
• 재구매를 유도합니다.
• 현재 고객과 유사한 신규 고객을 유치하십시오.

자사 데이터 마케팅 세계에서 알고리즘을 이해하고 업데이트하는 것은 성공에 매우 중요합니다. 알고리즘은 최상의 사용자 경험을 가능하게 하기 위해 가장 적절한 광고로 개인을 타겟팅하여 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하도록 프로그래밍되어 있기 때문입니다. 광고 옥션 , Facebook의 광고 알고리즘 및 Google Ads의 스마트 자동 입찰에서 이를 볼 수 있습니다.

Facebook 측에서 광고 경매는 다른 광고와 비교하여 뉴스피드에 광고가 표시되는 순서를 결정합니다. 따라서 귀하와 귀하의 경쟁업체가 동일한 잠재고객 풀을 대상으로 하는 경우 경매에서 "승리"하여 귀하의 광고가 경쟁업체보다 먼저 게재되도록 하고 싶을 것입니다.

Google의 스마트 자동 입찰 은 기계 학습을 사용하여 기기, 위치, 시간, 리마케팅 ​​목록, 언어 및 운영체제를 비롯한 다양한 실시간 신호를 기반으로 입찰가를 수정합니다. 이 머신 러닝은 자사 데이터를 사용하여 타겟 고객에 맞게 입찰 전략을 맞춤화함으로써 고객의 영향을 받을 수 있습니다.

자사 데이터를 잘 활용하십시오.

Facebook과 Google을 합치면 무려 46억 명의 사용자가 있으며 플랫폼 내에서 사용자 경험을 향상시키기 위해 잠재고객에게 가장 적합한 광고를 결정하는 알고리즘을 사용합니다. 관련성 점수를 사용하여 문제의 광고가 잠재고객 선호도와 일치하는지 여부를 결정합니다.

이전에 논의한 바와 같이 데이터와 관련하여 품질은 필수적이며 자사 데이터는 소스, 즉 고객으로부터 직접 제공되기 때문에 분명히 더 높은 품질의 데이터입니다. 고객 목록을 사용하면 타겟 잠재고객이 광고에 얼마나 잘 반응하는지 추정하는 1-10 등급인 관련성 점수 에 직접적인 영향을 미칩니다.

두 플랫폼의 revant 점수는 유사하게 작동하며 동일한 점수 범위(1-10)를 갖습니다. 예를 들어 관련 점수 1은 낮습니다. 대조적으로, 점수가 10인 광고는 관련성이 매우 높습니다. 광고 관련성 점수가 높으면 타겟 잠재고객에게 광고가 게재될 가능성이 높아집니다. 따라서 마케팅 캠페인을 만들 때 더 높은 관련성 점수를 확인하는 것이 필수적입니다. 그리고 고객 목록을 사용하면 일치율을 향상시켜 10점이라는 탐나는 점수를 얻을 수 있습니다.

역사적으로 고객 목록을 사용하면 경쟁업체를 이기고 좋은 반응을 얻을 수 있다는 것이 입증되었기 때문에 캠페인 실적이 향상되는 것을 볼 수 있었습니다. 그러나 관련성 점수를 높이고 고객 목록을 더욱 개선할 수 있는 다른 방법도 있습니다. 예를 들어 고객 목록을 지속적으로 업데이트되는 가치 기반 목록으로 세분화하면 광고 캠페인을 크게 강화할 수 있으며 DataQ는 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다!

DataQ + 자사 데이터 + 광고 플랫폼

DataQ 는 자사 데이터의 중요성을 이해하고 있지만, 모든 자사 데이터의 잠재적인 힘을 보다 완전히 활용하기 위해 고객 목록 품질을 강화하는 데 도움이 필요할 수도 있다는 점도 이해합니다. 우리는 세분화 도구 모음과 미리 채워진 가치 기반 잠재고객 템플릿을 통해 모든 마케터가 데이터 웰을 활용하도록 도울 수 있습니다.

DataQ는 이제 마케팅 성공의 비결이 될 수 있습니다. 원클릭 통합을 통해 온라인 상점을 당사 플랫폼에 연결하고 다음을 포함하는 가치 기반 대상 템플릿을 사용하여 관련성 점수를 높일 수 있습니다.

• 고가치: 매장 평균보다 평생 가치가 더 높은 고객입니다.
• 윈백: 지난 1년 동안 한 번 구매했지만 지난 90일 동안 주문하지 않은 고객.
• 대규모 지출자: 평균 주문 금액(AOV)이 매장 평균보다 높은 고객입니다.
• 모든 주요 미국 공휴일에 대한 공휴일 기반 템플릿.

DataQ가 Facebook 및 Google에서 식별하고 타겟팅하는 데 도움이 되는 고객 하위 집합의 이러한 샘플은 일치율을 개선하고 고객 정보와 함께 데이터베이스를 활용하는 데 도움이 됩니다.

모두 함께 묶어

유료 미디어는 새로운 매체와 채널을 통해 소비자 경험을 개선하면서 먼 길을 왔습니다. 그 못지 않게 중요한 점은 두 가지 주목할만한 점을 언급한 E-consultancy Digital Trends Report에서 알 수 있듯이 광고주가 트렌드를 식별하고, 새로운 기술을 배우고, 캠페인을 개선하기 위한 새로운 도구를 습득하고, 미래의 트렌드와 발전을 예측하는 데 상당한 진전을 이뤘다는 것입니다.

1. 보다 효과적인 잠재고객 세그먼트를 생성하기 위해 자사 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.
2. 청중과 그들의 요구를 더 잘 이해하기 위해 고객 기반에 대한 전체적인 관점을 얻습니다.

목록을 작성하고 효과가 있는 항목을 지속적으로 평가하면 의심할 여지 없이 올바른 방향으로 나아갈 것입니다. 그러나 다른 부문과 마찬가지로 안일함은 재앙의 지름길이며 여기 DataQ에서는 원하는 대로 모든 데이터베이스를 활용할 수 있도록 지원하여 1:1 광고 경험을 재정의하기를 바랍니다.