콘텐츠 전략에서 콘텐츠 개인화를 활용하는 방법

개인화는 마케팅에서 가장 인기 있는 주제 중 하나이며 그럴 만한 이유가 있습니다. 기술 덕분에 모든 규모의 기업이 소비자 데이터에 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있게 되었으며, 개인과 그들의 경험을 전달하는 메시지를 만들 수 있게 되었습니다.

소비자들은 이러한 수준의 개인화 마케팅에 익숙하고 이를 기대하게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 개인화는 콘텐츠 마케팅 세계에서 여전히 잘 활용되지 않는 전략입니다. 많은 콘텐츠 마케터들은 개인화를 전자상거래 카트에 대한 것으로 생각합니다. 구매자가 "구매"를 클릭하면 관련 제품에 대한 쿠폰을 받습니다.

콘텐츠 개인화 역시 강력하며 다른 형태의 개인화된 마케팅과 원활하게 통합됩니다. 그리고 데이터가 점점 더 중요해짐에 따라 모든 규모의 브랜드가 반드시 해야 할 일이 되었습니다.

콘텐츠 개인화란 무엇입니까?

콘텐츠 개인화는 고객 행동을 기반으로 관련 콘텐츠를 개발하기 위한 마케팅 프로세스입니다. 마케팅 담당자는 수집된 데이터를 사용하여 사용자의 관심 사항, 요구 사항 및 불만 사항에 맞는 블로그 게시물, 이메일, 웹 페이지 및 기타 유형의 콘텐츠를 만듭니다.

콘텐츠 개인화의 이점

설문조사에 참여한 마케팅 담당자에 따르면 콘텐츠 개인화의 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.

• 더욱 강력해진 사용자 경험
• 더 높은 전환율
• 더 많은 방문자 참여
• 더 나은 리드 생성 및 고객 확보
• 브랜드 평판 향상

효과적인 개인화는 고객 관계와 수익을 강화하지만 목표를 놓치면 좋지 않은 인상을 줄 수 있습니다.

개인화의 일반적인 실수

개인화 실패는 일반적으로 잘못된 데이터나 불완전한 전략으로 인해 발생합니다. 예를 들어:

• 청중을 분류하지 않음: 모든 사람을 대상으로 콘텐츠를 타겟팅한다면 누구도 진정으로 개인화된 메시지를 받을 수 없습니다. 구매자를 관심 그룹으로 구분하고 각 그룹의 요구에 맞는 콘텐츠를 개발하세요.
• 부정확한 데이터 사용: 실시간 데이터 생성 시대에는 오래되었거나 잘못된 정보를 기반으로 개인화하기가 쉽습니다. 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 개인화 엔진이 해당 데이터에 액세스할 수 있는지 확인하세요.
• 기회 상실: McKinsey & Company에 따르면, 소비자의 71%는 자신이 구매하는 브랜드가 자신과 자신의 관심사를 알기를 기대합니다. 76%는 의사소통이 개인적인 느낌이 아닐 때 좌절감을 느낍니다.
• 데이터 개인 정보 보호를 고려하지 않음: 설문 조사에 참여한 소비자 중 거의 절반이 자신의 데이터를 성공적으로 보호할 수 없다고 생각합니다. 그 중 76%는 기업이 데이터로 무엇을 하는지 파악하는 것이 너무 어렵다고 생각합니다.

이제 무엇을 하지 말아야 하는지 알았으니 콘텐츠 개인화에 대한 모범 사례를 살펴볼 차례입니다.

당신이 알아야 할 8가지 효과적인 콘텐츠 개인화 전략

콘텐츠 개인화에는 청중에 대한 심층적인 지식과 그 지식을 올바른 메시지로 변환하는 능력이 필요합니다. 올바른 방향으로 나아가려면 다음 팁을 기억하세요.

1. 데이터를 수집하고 분석하여 타겟 고객을 세분화하세요

효과적으로 개인화하려면 데이터와 이를 수집할 수단이 필요합니다. 마케팅 담당자는 CRM(고객 관계 관리) 플랫폼과 Google Analytics와 같은 필수 웹 분석 도구로 시작하는 경우가 많습니다.

이러한 도구는 원시 데이터를 대상 청중에 대한 유용한 설명으로 바꾸는 청중 프로파일링 프로세스를 강화합니다. 이러한 설명이 더 자세할수록 개인화 기능이 더욱 강력해집니다.

인공지능(AI)과 머신러닝을 통해 더욱 긴밀하게 개인화할 수 있습니다. 예를 들어 일부 예측 AI 알고리즘은 콘텐츠 마케팅 캠페인을 분석하고 각 캠페인을 올바른 사용자 페르소나와 연결합니다. 완벽한 일치가 존재하지 않는 경우 AI 도구는 대상 그룹을 더욱 세분화하여 더욱 정확한 페르소나를 추가로 생성할 수 있습니다.

2. 판매 유입경로의 다양한 단계에 맞춰 콘텐츠 제공

비교 게시물과 구매 가이드는 의사 결정 단계에 있는 사람에게는 이상적이지만, 이제 막 솔루션을 탐색하기 시작한 사람에게는 "너무 이르다"고 느낍니다. 이미 솔루션을 탐색 중인 사람에게는 퍼널 상단 부분이 너무 단순하게 느껴집니다.

판매 퍼널 카피라이팅은 구매 준비 상태에 따라 콘텐츠를 개인화하는 데 도움이 됩니다. 특정 여정 단계의 요구 사항에 따라 독자의 참여를 유도하여 가치를 제공하는 동시에 다음 단계로 부드럽게 격려합니다.

3. 제로파티 데이터로 캠페인을 개인화하세요

고객 데이터는 정보 출처와 컬렉션과의 분리 정도에 따라 네 가지 범주로 분류됩니다. 예를 들어:

• 제3자 데이터는 데이터를 구매하여 대규모 패키지로 컴파일하는 수집 회사에서 제공됩니다.
• 제2자 데이터는 귀하가 정보를 구매한 파트너 또는 마켓플레이스에서 제공됩니다.
• 자사 데이터는 귀하가 소유한 채널에서 소비자 상호작용을 통해 제공됩니다.
• 제로파티 데이터는 브랜드와 특정 정보를 의도적으로 공유하는 고객 또는 잠재 고객으로부터 직접 제공됩니다.

제로파티 데이터는 직접적이고 의도적인 거래입니다. 구매자는 보다 개인화된 고객 경험을 대가로 정보를 제공합니다. 다른 곳에서는 얻을 수 없는 정보를 얻을 수 있으며, 고객은 보다 투명한 개인화 경험을 누릴 수 있습니다.

4. 실시간 전자상거래 웹 개인화 구현

웹 개인화는 사람들의 행동에 따라 사이트에서 사람들이 보는 내용을 변경합니다. 적절한 제안, 제품 또는 상호 작용을 적절한 시간에 적절한 사람에게 제시하여 응답을 받을 가능성을 최대화합니다. 개인화 마케팅 담당자는 이를 동적 콘텐츠라고 부릅니다.

모든 사용자에게 동일한 정적 콘텐츠와 달리 동적 콘텐츠는 사람마다, 방문할 때마다 다릅니다. 잘 알려진 예 중 하나는 검색 기록에서 영감을 얻은 거래 및 제품을 제공하는 Amazon 홈 페이지입니다. 다른 예는 다음과 같습니다.

• 고객이 최근 본 상품을 중심으로 팝업 제공
• 첫 방문 고객을 위한 신규고객 할인 혜택
• 결제 시 맞춤형 상향 판매 또는 추가 기능 제안
• 누군가 구매하지 않고 매장을 나가는 즉시 보내도록 설정할 수 있는 버려진 장바구니 이메일

효과적인 동적 개인화는 견고한 세분화 전략으로 시작됩니다. 잠재고객 세그먼트가 이미 마련되어 있으면 더욱 타겟이 명확한 실시간 메시지를 제공할 수 있습니다.

5. 프로그래밍 방식 타겟팅을 고려하세요.

머신러닝의 등장으로 청중에게 다가갈 수 있는 새로운 경로가 생겼습니다. 이러한 경로 중 하나는 프로그래밍 방식 광고라고도 알려진 프로그래밍 방식 타겟팅입니다.

프로그래밍 방식 광고는 디지털 광고를 구매하기 위한 데이터 기반 방법입니다. 타겟 고객, 목표 및 캠페인에 대한 정보를 제출합니다. 프로그래밍 방식 광고 시스템은 소비자 행동 알고리즘을 통해 해당 정보를 실행합니다. 이러한 알고리즘은 최적의 결과를 위해 광고가 게재되어야 하는 위치를 결정합니다.

이 방법은 노동 집약적인 광고 구매 프로세스를 자동화하여 추측을 데이터 기반 예측으로 대체합니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 측정 가능한 결과를 기반으로 광고를 최적화하는 등 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

유료 광고를 수행하는 경우 프로그래밍 방식 타겟팅은 콘텐츠 개인화 전략에 현명한 추가 기능입니다. 이를 통해 프로그래밍 방식 플랫폼이 귀하를 해당 잠재 고객과 연결하는 동안 유료 광고를 타겟 잠재 고객에게 보다 정확하게 맞춤화할 수 있습니다.

6. 유료 광고를 통한 리타겟팅 전략 활용

검색 리타겟팅은 개인화 전략을 사용하여 귀하의 제품을 검색한 고객을 다시 포착합니다. 이 쇼핑객은 귀하가 판매하는 제품에 명시적인 관심을 보였습니다. 또한 리타겟팅 캠페인을 통해 전환할 가능성이 43% 더 높습니다. [출처: https://compose.ly/content-strategy/search-retargeting ]

리타겟팅은 사용자가 사용한 키워드를 기반으로 선택된 광고를 사용자에게 표시합니다. 광고주는 추적할 키워드를 선택하고 Google이나 선택한 대체 검색 엔진에 입찰가를 제출합니다. Google은 동일한 용어를 재타겟팅하는 다른 사용자와 비교하여 귀하의 입찰을 고려합니다.

예를 들어, 아동복을 판매하고 새로운 유아용 의류 라인을 홍보한다고 가정해 보겠습니다. 유아복을 쇼핑하는 사람들의 시선을 사로잡고 싶기 때문에 '아기복'과 '원피스'라는 키워드를 타겟팅했습니다. 또한 일부 잠재 구매자는 처음에 자신이 아기 옷을 원하는지 알지 못하기 때문에 "아기 선물"을 추가합니다.

리타겟팅은 해당 용어를 검색하는 사람들 앞에 광고를 게재합니다. 자연적인 결과는 타겟팅되지 않으므로 광고는 사람들이 원하는 것을 정확하게 보여주므로 이점이 있습니다. 이는 광고 지출에 대한 보상을 높이면서 의욕이 높은 청중에게 다가가는 투명한 형태의 개인화입니다.

7. 개별 수신자를 위한 이메일 마케팅 캠페인 사용자 정의

개인화는 귀하의 무기고에서 가장 효과적인 이메일 마케팅 모범 사례 중 하나입니다. 이는 참여를 장려하고 특히 개인 수준에서 개인화할 때 이메일 캠페인이 더욱 일반적이라는 느낌을 줍니다.

첫 번째 단계는 특정 관심사나 요구 사항에 맞게 캠페인을 타겟팅하는 세분화된 이메일 목록을 사용하는 것입니다. 분류된 목록은 판촉 공지부터 월간 뉴스레터까지 모든 그룹 이메일 폭발을 개인화하는 데 도움이 됩니다.

자동화 기술은 더욱 발전하여 쇼핑 행동에 따라 이메일을 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가 온라인 상점에서 특정 제품을 검색하는 경우 해당 작업으로 인해 할인 코드와 제품 사진이 포함된 이메일이 전송될 수 있습니다. 실시간 재고 기능이 있는 경우 고객에게 "4개만 남았습니다!"라고 말하여 긴급성을 추가할 수 있습니다.

마지막으로, 고객 데이터를 사용하여 생일이나 "쇼핑객 기념일" 쿠폰과 같은 특별한 날 메시지를 보낼 수 있습니다. 고객을 긍정적이고 적절하게 선별하여 축하할 수 있는 것이 무엇인지 생각해 보십시오.

8. 행동 데이터를 사용하여 블로그 게시물 추천

관련 콘텐츠를 추천하는 것은 청중을 위한 가치 있고 개인화된 경험을 창출하는 효과적인 방법입니다. 그리고 빅데이터와 머신러닝 시대에는 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

예를 들어 고객 행동을 추적하면 어떤 고객이 특정 제품 유형을 검색했는지 알 수 있습니다. 해당 제품 카테고리나 제품이 해결하는 문제와 관련된 블로그를 게시하면 해당 게시물을 해당 고객에게 추천할 수 있습니다.

세분화는 기본적인 수준에서 작업을 수행합니다. 뉴스레터 템플릿에 맞게 사용자 정의 가능한 콘텐츠를 만들고 각 이슈에 대한 새 블로그 게시물에 대한 링크를 추가하는 것은 쉽습니다.

콘텐츠 추천 엔진은 이 프로세스를 한 단계 더 발전시켜 브랜드가 개별 사이트 행동을 기반으로 게시물을 추천할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 애완동물 사료 고객이 곡물이 들어있지 않은 개밥을 검색하고 개가 소화할 수 있는 것에 대한 블로그를 읽었다고 가정해 보겠습니다. 다음에 고객이 로그인하면 추천 엔진이 곡물 없는 식단의 이점에 대한 게시물을 표시합니다.

관련성은 블로그 게시물을 더욱 개인화된 느낌으로 만듭니다. 다음 단계는 독자의 요구를 충족하는 가치 있는 콘텐츠를 만드는 것입니다.

고품질의 블로그 게시물을 작성할 시간을 찾는 것은 어려울 수 있으며, 특히 준비가 꽉 차 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. Compose.ly는 귀하의 청중을 대상으로 하고 귀하의 목표를 달성하도록 개발된 독창적이고 전문가가 작성한 콘텐츠를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 귀하가 개인화에 집중할 수 있도록 블로그 작성을 처리해 드립니다.

개인화 전략의 효과를 측정하는 방법

데이터 기반 개인화는 캠페인을 시작한다고 끝나서는 안 됩니다. 개인화 노력의 성공 여부를 추적하고 해당 정보를 사용하여 마케팅 전략을 조정함으로써 보다 효과적으로 개인화된 콘텐츠로 훨씬 더 나은 사용자 경험을 만드는 것이 중요합니다.

첫 번째 단계는 전략에 적합한 콘텐츠 마케팅 지표를 선택하는 것입니다. 선택한 지표는 웹 콘텐츠 개인화 목표 및 우선순위와 일치해야 합니다. 예를 들어:

• 소셜 참여: 게시물에 좋아요를 누르거나 공유하거나 댓글을 단 사람의 수
• 유기적 클릭률 : 귀하의 콘텐츠를 보고 타겟 페이지를 클릭한 사람들의 비율
• 전환율: 이메일 목록에 가입하거나 판매하는 등 선택한 작업을 수행하는 웹 방문자의 비율입니다.
• 고객 확보 비용: 캠페인 비용을 전환된 고객 수로 나눈 값입니다.

콘텐츠 개인화 목표에 가장 중요한 측정항목을 찾아 정기적으로 추적하세요. 새로운 개인화된 콘텐츠를 출시할 때마다 통계를 확인하고 어떤 전략이 청중에게 가장 성공적인지 또는 가장 덜 성공적인지 알아보세요.

성공적인 개인화 캠페인의 예는 무엇입니까?

이제 콘텐츠 마케팅 개인화의 작동 방식과 이를 측정하는 방법을 이해했으므로 몇 가지 영감을 살펴보세요. 주요 브랜드의 다음 세 가지 콘텐츠 개인화 사례는 비즈니스 모델로 사용할 수 있는 훌륭한 아이디어입니다.

• Aveda: 이 천연 헤어 케어 브랜드는 웹 방문자를 대화형 헤어 퀴즈에 참여하도록 초대합니다. 이를 통해 고객에게 개인화된 경험을 제공하고 브랜드에 제로 파티 데이터를 제공합니다. Aveda는 결과를 사용하여 개인화된 제품 추천을 제공하고 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.
• 문법: 이 문법 및 사용법 검사기는 각 사용자에게 매주 자신의 글을 분석한 내용을 이메일로 보냅니다. Grammarly Insights에는 단어 수, 수정 횟수, 고유 단어에 대한 통계가 포함되어 있어 사용자가 도구를 계속 사용하도록 유도합니다.
• 스타벅스(Starbucks): 커피 대기업은 AI 알고리즘을 사용하여 맞춤형 음식 및 음료 제안을 만듭니다. 알고리즘은 소비자 구매 데이터를 분석하고 400,000개 이상의 초개인화된 메시지 라이브러리에서 각 구매자에게 적합한 것을 선택합니다.

각 캠페인은 고객에게 가치를 더하고 의미 있는 연관성을 창출합니다.