대화형 마케팅 이점 및 비즈니스에 CM을 구현하는 방법

새로운 비즈니스 세계 유행어는 대화형 마케팅입니다. 고객 참여에 대한 이 혁신적인 접근 방식은 경쟁에서 앞서 나가고자 하는 기업의 필수 요소가 되고 있으며, 이제 그 작동 방식을 보여드리겠습니다.

대화를 촉발시키는 데 왜 그렇게 효과적인지, 비즈니스에서 어떻게 쉽게 구현하는지, 그리고 왜 그것을 사용하기 시작한 회사들이 경쟁에서 앞서나가고 있는지 알아봅시다.

대화 마케팅이란?

대화형 마케팅은 고객 및 잠재 고객과 실시간으로 상호 작용하기 위해 챗봇, 음성 비서 및 메시징 앱을 사용하여 인간과 같은 대화를 촉진하는 수단입니다.

대화식 마케팅을 사용하여 생성할 수 있는 개인화된 커뮤니케이션은 소비자와 더 깊은 관계를 구축하고 원활한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

고객과 상호 작용하는 빠르고 편리한 방법이며 참여 증가, 고객 만족도 향상, 전환율 향상, 운영 비용 절감 등 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다.

마케팅에 대한 이 혁신적인 접근 방식이 귀하의 비즈니스를 다음 단계로 끌어올리는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보고 알아볼 시간입니다.

비즈니스를 위한 대화형 마케팅의 이점

다음은 대화형 마케팅이 비즈니스에 가져올 수 있는 이점 중 일부에 불과합니다.

• 고객 참여 증가
• 실시간 상호 작용 및 문제 해결
• 운영 비용 절감
• 더 높은 전환율
• 고객의 요구와 선호도에 대한 더 나은 이해
• 고객 상호작용을 효과적으로 확장하는 능력
• 고객 충성도 및 유지율 향상
• 개인화된 고객 경험
• 고객 만족도 향상

대화식 마케팅 전략을 만들고 구현하는 방법

대화식 마케팅 전략을 수립하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 고객의 선호도가 바뀌면 전략도 바뀝니다. 그러나 우리는 작업할 수 있고 필요한 수정을 할 수 있는 고정된 구조를 고안했습니다.

1. 고객 행동 이해

고객 행동은 성공적인 대화형 마케팅으로 가는 관문입니다. 여기에서 대상 고객에 대해 필요한 모든 정보, 판매 유입경로를 따라 이동하는 요소, 궁극적으로 판매를 종료하는 정보를 찾을 수 있습니다. 고객 행동을 완전히 파악하려면 다음을 조사해야 합니다.

• 고객 페르소나 : 고객이 직면하는 인구 통계, 행동 패턴, 동기 및 문제를 이해합니다.설문 조사, 포커스 그룹, 분석(Google Analytics) 및 소셜 미디어 청취를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
• 고객 여정 : 고객 여정의 다양한 접점과 단계를 식별하고 분석하여 모든 단계에서 맞춤형 관련 메시지를 제공합니다.고객 여정 매핑, 사용자 테스트, 설문지 및 분석을 사용합니다.
• 페인 포인트 : 여정 중에 고객이 직면한 문제를 식별하고 고객 충성도 및 반복 구매 가능성을 높이는 솔루션을 제공합니다.고객 지원 상호 작용은 문제점을 식별하는 데 유용하며 Hootsuite 및 Brand24와 같은 감정 분석 도구와 결합할 때 가장 잘 작동합니다.
• 기본 설정 : 고객이 선호하는 커뮤니케이션 채널, 원하는 결과 및 선호하는 메시지 톤을 파악하여 보다 효과적이고 매력적인 상호 작용을 만듭니다.A/B 테스트 및 이전 상호 작용(구매 내역, 커뮤니케이션 기본 설정)의 고객 데이터를 사용하여 좋아요/싫어요를 확인합니다.

2. 올바른 채널 선택

대화형 마케팅에 적합한 채널을 선택하려면대상 고객, 예산, 회사 목표 및 고객 행동 과 같은 다양한 요소를 고려해야 합니다.가장 효과적인 채널은 다음과 같습니다.

• 챗봇 : 챗봇은 단순하고 자주 묻는 질문에 대한 답변을 자동화하여 고객 서비스 상담원이 보다 복잡한 문의를 처리할 수 있도록 합니다.H&M은 웹사이트에서 챗봇을 사용하여 고객의 제품 추천 및 주문을 지원합니다.
• SMS/문자 메시지 : SMS는 즉각적인 양방향 커뮤니케이션을 가능하게 하는 개인적이고 직접적인 채널이기 때문에 대화식 마케팅에 적합합니다.이는 이동 중에 또는 실시간으로 고객에게 도달하려는 비즈니스에 이상적입니다. Sephora는 SMS를 사용하여 고객에게 맞춤형 뷰티 추천 및 프로모션을 보냅니다.
• 소셜 미디어 : 소셜 미디어는 많은 시간을 보내는 고객과 소통할 수 있는 간단하고 효과적인 방법입니다.기업은 Facebook Messenger 또는 Twitter와 같은 플랫폼을 사용하여 현장에서 고객과 소통하고 문의, 불만 및 피드백에 응답할 수 있습니다. Uber는 Twitter를 사용하여 고객 지원 문의를 처리하고 신호를 받은 지 몇 초 후에 문제를 해결합니다.


출처: 트위터

• 음성 비서 : Amazon Alexa 또는 Google Assistant와 같은 음성 비서는 고객이 자연어를 사용하여 브랜드와 상호 작용할 수 있도록 합니다.이는 핸즈프리 및 음성 활성화 경험을 원하는 고객에게 다가가려는 기업에 이상적입니다. 예를 들어, 스타벅스는 고객이 Alexa를 사용하여 좋아하는 음료를 주문할 수 있도록 합니다.
• 화상통화 : 화상통화는 개인화된 고객 서비스 및 지원을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.이는 신뢰를 구축하고 고객과 인간 관계를 구축하려는 기업에 가장 적합합니다. 호주 통신 회사인 Telstra는 화상 통화를 사용하여 기술 지원을 제공하고 고객 문제를 해결합니다.

3. 다른 마케팅 활동과 결합

포괄적이고 응집력 있는 고객 경험을 생성하려면 대화식 마케팅을 다른 마케팅 전략과 동기화해야 합니다. 기업이 이를 성공적으로 달성한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 콘텐츠 마케팅 : 기업은 챗봇을 콘텐츠에 통합할 때 고객에게 보다 인터랙티브하고 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.예를 들어 American Express는 이 기술을 사용하여 교육 콘텐츠 내에서 재정적 조언과 권장 사항을 제공합니다.
• 이벤트 마케팅 : 챗봇과 라이브 채팅을 이벤트에 통합함으로써 기업은 이벤트 참가자에게 개인화된 경험을 제공하고 현장에서 질문과 우려 사항에 응답할 수 있습니다.Nike는 스포츠 이벤트에서 챗봇과 라이브 채팅을 사용하여 제품에 대한 질문에 답변하고 고객 지원을 제공합니다.
• 인플루언서 마케팅 : L'Oreal은 인플루언서 마케팅 캠페인에서 챗봇과 라이브 채팅을 사용하여 고객에게 피부 관리 조언과 권장 사항을 제공합니다.이를 통해 고객 충성도와 브랜드 인지도가 높아집니다.

4. 대화를 개인화하고 인간과 같은 경험 만들기

개인화는 대화형 마케팅의 핵심 측면이며 다음 전략을 구현하여 달성할 수 있습니다.

• 세분화 : 인구통계, 행동 또는 기타 관련 기준에 따라 대상 고객을 더 작은 그룹으로 나눕니다.이를 통해 각 그룹의 특정 요구 사항과 선호도에 맞게 대화를 조정할 수 있습니다.

Epsilon의 연구에 따르면 개인화된 이메일 캠페인은 개인화되지 않은 캠페인보다 오픈율이 29% 더 높습니다. 이는 고객이 자신의 특정 요구와 관심사에 맞는 메시지에 참여할 가능성이 더 높다는 것을 보여줍니다.

• 동적 콘텐츠 : AI 기술을 사용하여 고객의 현재 상황, 위치 또는 기타 속성을 기반으로 개인화된 응답을 동적으로 생성합니다.이것은 대화를 더 자연스럽고 인간적인 느낌으로 만듭니다.
• 상황 인식 : 챗봇이 고객의 현재 상황과 관련된 방식으로 응답할 수 있도록 각 대화의 맥락을 이해하고 추적할 수 있는지 확인합니다.챗봇이 각 메시지와 관련된 대화를 추적하는 데 도움이 되도록 각 대화에 고유 식별자를 구현하는 것을 고려할 수 있습니다.
• 예측 분석 : 데이터 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객이 다음에 필요로 하거나 원하는 것을 예측하고 개인화된 추천 또는 솔루션을 제공합니다.
• 인간 무시 : 고객이 추가 지원이나 더 자세한 설명이 필요한 경우 인간 대리인이 대화를 이어받을 수 있는 옵션을 제공합니다.

5. 올바른 도구에 액세스

회사는 대화형 마케팅 전략을 성공적으로 만들고 구현하기 위해 다음과 같은 도구가 필요합니다.

• 챗봇 플랫폼 : MobileMonkey, Tars 또는 Manychat과 같은 챗봇 플랫폼을 통해 회사는 웹사이트, 메시징 앱 및 소셜 미디어와 같은 다양한 채널을 위한 챗봇을 구축, 시작 및 관리할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML) 기술 : AI 및 NLP 기술(예: IBM Watson, Dialogflow 또는 Microsoft Bot Framework)을 통해 기업은 대화 방식으로 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있는 지능형 챗봇을 구축할 수 있습니다. .
• 고객 관계 관리(CRM) 시스템 : Salesforce, HubSpot 또는 Zoho CRM과 같은 CRM 소프트웨어는 회사가 고객 상호 작용 및 데이터를 관리하고 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 분석 도구 : Google Analytics, Mixpanel 또는 Kissmetrics와 같은 분석 및 보고 도구를 통해 회사는 대화식 마케팅 활동의 성과와 효과를 추적 및 분석하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 실시간 채팅 소프트웨어 : 실시간 채팅 소프트웨어(Zendesk Chat, Intercom 또는 Freshchat)를 사용하면 회사에서 웹사이트, 소셜 미디어 및 메시징 앱을 통해 실시간 고객 지원 및 참여를 제공할 수 있습니다.
• 통합 및 API : 통합 및 API(Zapier, IFTTT 또는 Integromat)를 통해 회사는 대화식 마케팅 도구를 이메일 마케팅, 소셜 미디어 관리 및 전자 상거래 플랫폼과 같은 다른 마케팅 및 영업 기술과 통합할 수 있습니다.

영감을 얻을 수 있는 대화형 마케팅의 예

Sephora는 '뷰티 어시스턴트'라는 챗봇을 통해 대화형 마케팅을 성공적으로 구현했습니다.챗봇을 통해 고객은 메시징 앱과 Sephora 웹사이트를 통해 제품을 찾고 구매하고, 추천을 받고, 튜토리얼과 팁에 액세스할 수 있습니다.

Sephora는 개인화되고 관련된 경험을 제공함으로써 고객 참여를 개선하고 전환율을 높이며 비즈니스 성장을 창출했습니다.

H&M은 대화형 마케팅이 특히 소매 회사에 얼마나 효과적인지 보여주는 또 다른 예입니다.그들의 "HM 서비스 봇"은 고객에게 제품 추천, 주문 추적 및 고객 서비스를 포함한 실시간 지원을 제공합니다.

잘 알려지지 않은 제대로 된 대화 마케팅의 예는Framebridge 에서 제공합니다.온라인 맞춤형 프레이밍 회사는 고객이 회사 담당자와 실시간으로 채팅할 수 있는 라이브 채팅 기능을 활성화했습니다. 이러한 유형의 지원은 개인화되고 빠른 응답 시간을 제공하며 뛰어난 고객 경험으로 이어져 고객이 높이 평가했습니다.

위에 나열된 세 가지 예는 프로필, 규모 또는 출시 연도에 관계없이 모든 비즈니스에서 대화형 마케팅이 무엇을 할 수 있는지에 대한 작은 증거일 뿐입니다. 비용을 절감하면서 어떤 상황에서도 탁월한 고객 지원을 제공할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.

대화형 마케팅의 도전과 한계

기술적 과제

비즈니스는 대화형 마케팅을 구현할 때 몇 가지 기술적 문제에 직면하며 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 자연어 처리(NLP) 및 이해 : 자동화된 대화 인터페이스는 언어가 복잡하고 미묘하기 때문에 까다로울 수 있는 언어를 실시간으로 이해하고 해석할 수 있어야 합니다.
• 의도 인식 : 챗봇은 사용자의 의도를 정확하게 식별할 수 있어야 합니다. 언어의 다양하고 때로는 모호한 특성을 고려할 때 어려울 수 있습니다.
• 컨텍스트 관리 : 원활하고 일관된 사용자 경험을 제공하기 위해 챗봇은 컨텍스트를 유지하고 대화에서 이전 상호 작용을 추적할 수 있어야 합니다.
• 개인화 : 대화형 인터페이스는 사용자의 이력, 선호도 등과 같은 동적 요소를 고려하여 개별 사용자에 대한 응답을 조정해야 합니다.
• 백엔드 시스템과 통합 : 챗봇은 데이터베이스, CRM 및 전자상거래 플랫폼과 같은 백엔드 시스템과 통합되어 데이터에 액세스하고 데이터를 교환하고 사용자 대신 작업을 수행해야 합니다.
• 확장성 : 대화형 인터페이스는 증가된 트래픽 및 요청 볼륨을 처리할 수 있어야 하며, 이는 사용자 및 상호 작용의 수가 증가하기 때문에 문제가 될 수 있습니다.
• 사용자 경험(UX) 설계 : 챗봇은 직관적이고 사용자 친화적인 방식으로 설계되어야 합니다. 이는 많은 대화 상호 작용의 복잡성과 다양한 사용자 요구 및 선호도를 고려해야 하는 필요성을 고려할 때 어려울 수 있습니다.

개인 정보 보호 및 보안 문제

대화형 마케팅에는 많은 이점이 있지만 고려해야 할 개인 정보 보호 및 보안 문제도 있습니다.

회사는 데이터 수집 관행에 대해 투명하고 GDPR 및 CCPA와 같은 관련 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 또한 암호화 및 보안 스토리지와 같은 민감한 고객 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.

자동화와 인간 상호 작용 간의 올바른 균형 찾기

자동화는 효율성과 확장성을 향상시킬 수 있지만 자동화가 너무 많으면 개인화가 부족하고 고객 경험이 저하될 수 있습니다.반면에 인간 상호 작용은 보다 개인화된 경험을 제공하지만 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

올바른 균형을 찾기 위해 기업은AI 기반 챗봇과 인간 고객 서비스 에이전트를 조합하여 사용할 수 있습니다.예를 들어 챗봇은 제품 정보 또는 주문 상태 업데이트와 같은 간단한 쿼리를 처리할 수 있는 반면 인간 에이전트는 공감 및 문제 해결 기술이 필요한 더 복잡하거나 민감한 문제를 처리할 수 있습니다.

또한 기업은 AI 기반 감정 분석과 같은 도구를 사용하여 고객 상호 작용을 상담원에게 전달해야 하는 시점을 결정하여 고객에게 원활하고 개인화된 경험을 보장할 수 있습니다.

결론

대화형 마케팅은 고객 참여를 높이고 청중과 보다 개인적인 관계를 구축하고자 하는 회사를 위한 게임 체인저입니다.

보다 개인화된 경험을 제공할 뿐만 아니라고객 만족도를 개선하고 비즈니스 성과를 높이는 방법에 대한 광범위한 데이터 도 제공합니다.경쟁이 치열하고 주목받기 어려운 시대에 대화형 마케팅을 도입한 기업이 경쟁력을 갖출 수 있습니다.