CTR 향상: BFSI에서 잠재고객 세분화를 위한 7가지 효과적인 전략 공개

번화한 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 영역에서 눈에 띄는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 도움이 될 수 있는 한 가지 중요한 지표는 클릭률(CTR)입니다. 온라인 마케팅 캠페인의 성공 척도인 CTR은 마케팅 메시지의 가시성과 결과적으로 판매 및 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 마케팅 전략이 CTR을 높일 수 있을 만큼 효과적으로 잠재 고객을 참여시킬 수 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까? 여기에서 잠재고객 세분화의 힘이 작용합니다.

CTR이 높다는 것은 마케팅 메시지를 보는 사람들이 더 많은 정보를 얻기 위해 클릭하고 있다는 것을 의미합니다. 이는 광고, 이메일 또는 기타 마케팅 캠페인이 시청자의 공감을 얻어 전환율 증가로 이어지고 있음을 나타냅니다.

잠재고객 세분화는 고객 기반을 공유된 특성, 특성 또는 행동을 기반으로 별개의 그룹으로 나누는 것입니다. 연령, 성별, 위치와 같은 인구 통계에서 구매 행동, 라이프스타일 선택 및 재정 상태와 같은 보다 복잡한 기준에 이르기까지 다양합니다. 이러한 그룹과 고유한 요구 사항을 이해함으로써 마케팅 메시지를 맞춤화하여 특정 관심사와 우려 사항을 해결할 수 있습니다. 이 개인화된 접근 방식은 마케팅 활동의 관련성을 높일 뿐만 아니라 잠재 고객의 참여 가능성을 높여 클릭을 유도하고 효과적으로 CTR을 높입니다.

이 블로그 게시물에서는 BFSI 비즈니스의 CTR을 높이기 위해 잠재 고객 세분화 비즈니스를 탐색합니다. 메모할 준비가 되셨나요?

전략 1: 재정적 필요와 목표에 따라 청중을 분류

청중을 분류하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 재정적 필요와 목표를 기준으로 하는 것입니다. 이렇게 하면 귀하의 제품과 서비스에 가장 관심이 있는 고객에게 마케팅 메시지를 타겟팅할 수 있습니다.

예를 들어 재정 계획 서비스를 제공하는 경우 연령, 소득 및 순자산을 기준으로 고객을 분류할 수 있습니다. 그런 다음 특정 연령대, 특정 소득 수준 또는 특정 순자산이 있는 고객에게 마케팅 메시지를 타겟팅할 수 있습니다.
각 고객은 고유하며 시간, 라이프스타일 변화 및 변동하는 시장 조건에 따라 진화하는 뚜렷한 재정적 요구 사항을 가지고 있습니다. 이러한 재정적 필요와 목표를 기반으로 잠재 고객을 분류하면 귀하의 제안에 공감할 가능성이 있는 보다 세련되고 수용적인 잠재 고객 하위 집합을 활용할 수 있습니다.

이 접근 방식의 장점은 개인화에 있습니다. 고객의 다양한 재정적 요구 사항을 간신히 훑어보는 일반적인 메시지 대신 고객의 특정 목표와 요구 사항을 해결하는 맞춤형 마케팅 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식은 고객과의 더 깊은 관계를 촉진하여 메시지를 더욱 매력적으로 만들고 클릭 가능성을 높입니다.

재무적 필요와 목표에 따라 청중을 분류하는 BFSI 회사는 JP Morgan Chase & Co.입니다. 그들은 데이터 기반 전략을 사용하여 고객의 요구를 더 잘 이해하고 각 세그먼트에 맞는 맞춤형 제품과 서비스를 개발함으로써 표적 마케팅으로 성공을 달성합니다. 이를 통해 특정 고객 요구 사항에 맞춘 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있으므로 궁극적으로 만족도와 충성도가 높아집니다. 또한 예측 모델링과 같은 분석 도구를 사용하여 고객 선호도를 예측하고 원하는 결과에 도달할 가능성이 더 높은 대상 캠페인을 개발합니다.

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전략 2: 구체적인 삶의 단계와 이정표를 목표로 삼기

삶의 단계와 이정표를 기준으로 청중을 세분화하면 마케팅 메시지를 고객의 특정 상황과 열망에 맞게 조정하는 효과적인 접근 방식을 제공합니다. 인생은 중요한 이벤트와 전환으로 가득 차 있으며 이러한 순간을 인식하고 수용함으로써 진정으로 공감하는 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이 맞춤형 접근 방식은 현재 우선 순위에 대한 귀하의 이해를 보여줌으로써 마케팅 메시지를 더욱 매력적으로 만들고 클릭 연결 가능성을 높입니다.

또한 결혼이나 사업 시작과 같은 중요한 인생의 이정표를 경험하는 개인을 대상으로 재정적인 문제를 해결하고 관련 솔루션을 제공하는 캠페인을 만들 수 있습니다. 예를 들어 신혼 부부를 위한 공동 재무 계획의 이점을 강조하거나 기업가를 위한 사업 자금 조달 옵션에 대한 지침을 제공하도록 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 특정 삶의 단계에서 전문성을 입증함으로써 청중과 연결을 구축하고 신뢰를 구축할 수 있습니다.

인생의 단계와 이정표를 기준으로 청중을 분류함으로써 마케팅 메시지가 적시에 적절한 사람들에게 전달되도록 할 수 있습니다. 이 개인화된 접근 방식은 귀하가 그들의 고유한 상황을 이해하고 공감하여 그들이 귀하의 콘텐츠에 참여하고 원하는 조치를 취할 가능성이 더 높다는 것을 보여줍니다.

Bank of America는 특정 생애 단계와 이정표를 기반으로 고객을 대상으로 하는 BFSI 회사입니다. Bank of America는 젊은 전문직 종사자, 부모, 은퇴자 등과 같은 다양한 고객 세그먼트의 요구 사항과 라이프스타일을 이해함으로써 이러한 종류의 타겟팅에 효과적입니다. 그런 다음 각 세그먼트의 고유한 요구 사항에 맞는 대상 제품 제공 및 서비스를 만듭니다. 또한 디지털 마케팅 채널을 사용하여 가장 효율적인 방법으로 대상 고객에게 도달합니다.

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전략 3: 인구통계학적 및 심리적 데이터 활용

BFSI 업계에서 클릭률을 진정으로 최적화하려면 인구통계학적 및 심리적 데이터를 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 귀중한 통찰력은 목표 고객의 고유한 특성, 선호도 및 행동을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 지식으로 무장하면 마케팅 캠페인을 사용자 지정하여 특정 인구 통계 및 심리 통계에 공감하고 궁극적으로 더 높은 참여와 CTR을 이끌어낼 수 있습니다.

인구 통계 데이터에는 나이, 성별, 소득 수준, 교육, 직업, 지리적 위치와 같은 측정 가능한 특성이 포함됩니다. 이 정보를 분석하면 청중을 분류하고 그에 따라 마케팅 메시지를 맞춤화할 수 있는 견고한 기반이 제공됩니다. 예를 들어 은퇴 계획 서비스를 홍보하는 경우 은퇴 연령에 가까운 50세 이상의 개인이 특정 재정 문제와 우선 순위를 나타내는 것을 발견할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 캠페인을 사용자 지정하면 관심을 끌고 클릭하도록 동기를 부여할 수 있습니다.

반면 사이코그래픽 데이터는 개인의 라이프스타일, 가치, 태도, 관심사 및 동기의 더 깊은 측면을 탐구합니다. 대상 고객의 사이코그래픽스를 이해하면 보다 미묘하고 매력적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 귀하의 메시지를 그들의 가치와 관심사에 맞추면 CTR이 높아질 가능성이 높아집니다.

인구통계학적 및 심리학적 데이터를 기반으로 잠재고객을 분류하여 CTR을 최적화하는 BFSI 회사는 Barclays Bank입니다. Barclays Bank는 특정 대상에 대한 메시지 및 타겟팅을 맞춤화하여 적절한 사람과의 도달 범위 및 참여를 극대화할 수 있기 때문에 성공했습니다. 이러한 유형의 세분화를 통해 Barclays Bank는 고객을 더 잘 이해하고 더 관련성 높은 콘텐츠를 제공하여 클릭률을 높일 수 있습니다.

Barclays Bank의 'Take Control Of Your Money' 광고는 기술에 정통하지만 건망증이 많은 사람들을 대상으로 합니다. 직불 카드를 분실하는 것은 두려운 일이지만 Barclays Bank의 모바일 애플리케이션을 사용하면 언제든지 카드를 동결 및 동결 해제할 수 있습니다. 이 광고는 특정 인구통계를 목표로 하기보다 '편의성'이라는 사이코그래픽 세그먼트를 활용한다는 것이 매우 분명합니다.

전략 4: 고객 거래 데이터 활용

고객 거래 데이터를 세분화 전략에 통합하면 클릭률을 최적화하는 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 과거 거래 내역을 분석하여 고객의 선호도와 행동을 더 깊이 이해하고 이에 따라 마케팅 메시지를 조정할 수 있습니다.

마음대로 사용할 수 있는 거래 데이터는 고객이 이전에 구매한 제품 및 서비스에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 이 데이터를 활용하여 고객을 효과적으로 분류하는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이 세분화를 통해 유사한 제품 및 서비스에 관심이 있을 가능성이 가장 높은 고객에게 마케팅 메시지를 타겟팅하여 캠페인의 관련성과 효율성을 높일 수 있습니다.
선도적인 금융 기관인 Capital One은 고객 거래 데이터를 활용하여 마케팅 캠페인을 강화하고 CTR을 개선합니다. 엄격한 데이터 보호 조치를 구현하여 고객 정보의 개인 정보 보호 및 보안을 우선시합니다.

고객 개인 정보를 보호하기 위해 Capital One은 고급 암호화 기술을 사용하여 고객 거래 데이터를 보호합니다. 그들은 업계 모범 사례를 준수하고 미국의 GLBA(Gramm-Leach-Bliley Act)와 같은 해당 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.

Capital One 접근 방식의 중요한 측면은 고객 거래 데이터의 집계 및 익명화입니다. 개별 고객 ID는 데이터를 비식별화하고 그룹화하여 보호되므로 Capital One은 개인 정보를 손상시키지 않고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 집계된 데이터를 분석하여 Capital One은 추세, 선호도 및 고객 세그먼트를 식별하여 마케팅 메시지를 효과적으로 맞춤화할 수 있습니다.

전략 5: 숙련된 투자자와 학습자를 분리

BFSI 업계에서 클릭률을 최적화하려면 청중 사이에서 다양한 수준의 금융 지식과 경험을 인식하는 것이 중요합니다. 청중을 학습자와 노련한 투자자로 분류함으로써 특정 요구 사항을 충족하는 귀중한 교육 리소스를 개발하여 트래픽과 참여를 유도할 수 있습니다.

모든 고객이 동일한 수준의 금융 지식을 보유하고 있지 않다는 점을 인식하고 금융 상품 및 서비스에 대해 고객에게 권한을 부여하고 교육하는 교육 리소스를 제공하는 것이 중요합니다. 포괄적인 가이드, 자습서, 비디오 및 대화형 도구를 제공함으로써 학습자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 지식을 갖추도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 금융, 투자 기초 또는 은퇴 계획에 대한 초보자용 가이드를 개발할 수 있습니다. 이러한 리소스는 학습자가 재무 관리의 복잡성을 탐색하는 데 도움이 되는 단계별 설명, 명확한 예 및 실용적인 팁을 제공합니다.

TD Bank는 금융 문해력의 중요성과 고객 간의 다양한 지식 수준을 인식하고 있습니다. 청중의 다양한 부문을 수용하기 위해 그들은 "TD Ready Commitment"라는 강력한 금융 교육 플랫폼을 개발했습니다.

청중을 분류하기 위해 TD Bank는 설문 조사 및 고객 행동 분석을 포함한 다양한 방법을 사용하여 고객의 금융 이해력 수준을 결정합니다. 이 세분화를 기반으로 재무 교육 리소스를 조정하여 각 세그먼트의 특정 요구 사항과 관심사를 해결합니다. 예를 들어, 초보자를 위한 간단한 설명과 단계별 가이드를 제공하고 숙련된 투자자를 위한 고급 콘텐츠와 도구를 제공할 수 있습니다.

TD Bank의 금융 교육 플랫폼은 리드 마그넷 역할을 하여 금융 지식을 향상하고 현명한 금융 결정을 내리려는 개인을 끌어들입니다. TD Bank는 어린이와 청소년에게도 귀중한 교육 리소스를 제공함으로써 신뢰할 수 있는 금융 정보 및 전문 지식의 출처로 자리매김하고 고객 충성도와 참여를 촉진합니다.

전략 6: 기계 학습 기반 고객 통찰력 활용

기계 학습 기반 고객 통찰력을 활용하는 것은 클릭률을 최적화하는 효과적인 전략입니다. 기업은 고급 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고 가치 있는 패턴을 발견하며 고객 행동을 예측하여 마케팅 활동을 강화할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 복잡한 고객 데이터 세트를 기존 방법보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 알고리즘에 인구 통계, 거래 내역, 온라인 행동, 마케팅 캠페인과의 상호 작용과 같은 관련 고객 데이터를 제공함으로써 기업은 고객 선호도, 관심사 및 참여 패턴에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

기계 학습을 사용하여 CTR을 최적화하는 한 가지 방법은 예측 모델링 기술을 활용하는 것입니다. 과거 데이터에 대한 기계 학습 모델을 교육함으로써 기업은 특정 마케팅 메시지 또는 캠페인에 긍정적으로 반응할 가능성이 가장 높은 고객을 식별하는 예측 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 머신 러닝 알고리즘은 과거의 클릭률, 전환율, 고객 속성을 분석하여 더 높은 참여와 관련된 패턴과 특성을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 메시지를 클릭할 가능성이 더 높은 세그먼트에 집중함으로써 마케팅 메시지를 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.

Merolagani는 네팔 투자 및 금융 뉴스 플랫폼입니다. 실시간 시장 거래, 플로어 시트, 지수, 회사 발표 및 보고서, 시장 분석, 온라인 포트폴리오 추적기, 관심 목록, 알림 및 투자자 포럼을 제공합니다. Merolagani는 WebEngage의 Journey Designer 및 A/B 테스트 기능을 사용하여 CTR을 향상시키기 위해 기계 학습 기반 통찰력을 사용했습니다.

– Journey Designer는 Merolagani가 과거 행동을 기반으로 사용자를 위한 개인화된 이메일 및 인앱 경험을 만들 수 있도록 했습니다. 그 결과 CTR이 10% 증가했습니다.
– A/B 테스트를 통해 Merolagani는 다양한 버전의 이메일과 인앱 메시지를 테스트하여 무엇이 사용자에게 가장 잘 맞는지 확인할 수 있었습니다. 그 결과 CTR이 5% 증가했습니다.

기계 학습 기반 통찰력을 사용하는 것 외에도 Merolagani는 사용자와 관련된 고품질 콘텐츠를 만드는 데 집중했습니다. 그 결과 CTR이 3% 증가했습니다. Merolagani는 기계 학습 기반 인사이트, Journey Designer, A/B 테스트 및 고품질 콘텐츠를 사용하여 CTR을 21% 높일 수 있었습니다.

전략 7: 관련 인플루언서 및 사고 리더와 협력

관련 인플루언서 및 사고 리더와 협력하면 확립된 신뢰도와 폭넓은 잠재고객 도달 범위를 활용하여 클릭률을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 개인은 금융 산업 내에서 상당한 추종과 영향력을 보유하고 있어 귀사의 제품과 서비스를 더 많은 청중에게 홍보하는 데 귀중한 동맹이 됩니다.

재무 전문가 및 인플루언서와 협력하면 목표 시장과 관련성이 높은 기존 청중 기반을 활용할 수 있습니다. 브랜드 가치와 일치하고 원하는 잠재 고객 인구 통계에 맞는 인플루언서를 선택함으로써 마케팅 메시지가 참여할 가능성이 더 높은 개인에게 효과적으로 전달되도록 할 수 있습니다.

인플루언서와 파트너십을 구축한 후에는 이들의 신뢰도를 활용하여 CTR을 높일 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 첫째, 인플루언서가 제품 또는 서비스와 관련된 지식과 통찰력을 공유하는 게스트 블로그 게시물, 인터뷰 또는 공동 브랜드 비디오와 같은 콘텐츠 제작에 대해 협업할 수 있습니다. 이는 콘텐츠에 가치를 더할 뿐만 아니라 청중의 눈에 브랜드의 신뢰성과 신뢰도를 높입니다.

American Express는 저명한 금융 전문가 및 인플루언서와 협력하여 귀중한 콘텐츠를 만들고 통찰력을 공유하며 제품 및 서비스를 홍보합니다. American Express는 소셜 미디어 플랫폼, 블로그 및 이벤트를 포함한 다양한 채널에서 인플루언서를 참여시켜 더 많은 청중에게 도달하고 CTR을 향상시킵니다.

American Express는 개인 금융, 신용 카드 및 여행에 대한 전문 지식을 갖춘 인플루언서와 협력하여 인플루언서의 신뢰성과 기존 청중의 신뢰를 활용합니다. 인플루언서는 American Express 제품 및 서비스의 이점과 기능을 강조하는 유익한 블로그 게시물, 소셜 미디어 보증 및 교육 비디오와 같은 콘텐츠를 만듭니다. 이 협업은 American Express와 관련된 신뢰도를 높이고 청중이 인플루언서의 콘텐츠에 참여함에 따라 더 높은 CTR을 유도합니다.

결론

결론적으로 클릭률(CTR)을 최적화하는 것은 BFSI 마케팅 활동의 성공에 매우 중요합니다. 이 블로그 게시물에서 설명한 7가지 전략을 구현하면 CTR을 효과적으로 향상하고 비즈니스 결과를 높일 수 있습니다. 이러한 전략을 구현하면 CTR 최적화를 개선하고 대상 고객과의 더 나은 참여를 얻을 수 있습니다. 청중 세분화 및 데이터 분석에서 수집한 통찰력을 기반으로 마케팅 캠페인을 지속적으로 분석하고 개선해야 합니다.

이 블로그 게시물이 유용한 지침이 되었기를 바랍니다.
이제 앞으로 나아가 WebEngage로 데모를 예약하여 CTR을 강화할 수 있는 방법을 확인할 때입니다.