초개인화된 마케팅: 3가지 예를 통해 올바르게 수행하는 방법

마케터의 98%는 개인화가 고객 관계를 개선하는 데 도움이 된다는 데 동의하며 74%는 개인화가 "강력한" 또는 "극단적인" 영향을 미친다고 주장합니다. 그러나 브랜드로부터 받는 개인화 수준에 만족하는 소비자는 22%에 불과했습니다.

이메일 시작 줄에 이름을 추가하는 시대는 지났습니다. 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 소비자는 제품, 커뮤니케이션, 개인의 취향에 맞는 마케팅 전술 등 높은 수준의 개인화를 기대합니다.

따라서 개인화된 서비스가 빠르게 새로운 표준이 됨에 따라 마케터는 이제 다음 단계로 초개인화로 이동해야 합니다.

초개인화란?

마케팅의 초개인화는 브랜드가 극도로 맞춤화된 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 여러 채널과 접점에서 추출한 행동 및 실시간 데이터를 결합합니다. 이를 통해 제품, 서비스 및 광고 콘텐츠를 각 소비자에게 맞춤화하여 관련성과 전환 가능성을 극대화할 수 있습니다.

이것은 개인화와 초 개인화의 차이점을 보여주지만 더 깊은 이해를 위해 상황에 맞게 살펴보겠습니다.

개인화 대 초개인화

초개인화는 AI, 기계 학습 및 IoT 지원 장치와 같은 고급 기술을 활용하여 각 사용자에게 보다 관련성 높은 제안과 경험을 제공함으로써 개인화를 한 단계 끌어올립니다.

기존의 개인화에는 고객의 이름, 위치 또는 구매 내역 광고가 포함될 수 있지만 초개인화는 브라우징, 구매 및 기타 실시간 행동 데이터를 고려하여 소비자가 원하거나 필요로 하는 것을 연마합니다. 기본 고객 데이터를 넘어서기 때문에 기존보다 더 복잡하고 복잡하며 유용합니다.

예를 들어, 개인화에는 전년도에 온라인으로 유사한 장비를 구매한 소비자에게 겨울 날씨 장비를 광고하는 것이 포함될 수 있습니다. 반면에 초개인화에는 정확한 구매 위치와 시간, 결제 방법, 사용된 쿠폰, 소셜 미디어 활동 등에 따라 최적화된 광고로 동일한 겨울 장비를 광고하는 것이 포함될 수 있습니다.

모든 추가 데이터를 고려하면 초개인화된 캠페인은 더 관련성이 높고 잠재 고객을 생성할 수 있습니다.

개인화의 또 다른 예는 제목 줄에 이름이 있는 사용자에게 이메일을 보내는 것입니다. 이것이 좋은 방법이긴 하지만 초개인화 캠페인만큼 발전된 것은 아닙니다.

사용자가 금요일 저녁에 검은색 바지를 찾기 위해 웹사이트나 모바일 앱을 20분 동안 탐색한 후 구매하지 않고 떠났다고 가정해 보겠습니다. 초개인화된 캠페인은 금요일 저녁에 해당 사용자에게 이메일 또는 앱 알림을 보내어 특정 브랜드의 검은색 바지에 대한 예정된 판매를 광고합니다. 이러한 유형의 캠페인이 개인화된 이메일 제목보다 훨씬 더 효과적이라는 것을 알 수 있습니까?

모든 퍼널 단계에서 마케팅 개인화를 위한 사용 사례를 포함하여 디지털 광고 개인화에 대한 자세한 내용을 보려면 새로운 개인화 가이드를 다운로드하십시오.

광고주는 캠페인에서 초개인화를 어떻게 사용할 수 있습니까?

광고주와 마케팅 담당자가 전략에서 고려해야 하는 6가지 주요 구성요소가 있습니다.

1. 데이터 수집

첫 번째 단계는 올바른 유형의 데이터를 수집하는 것입니다. 개인화는 데이터 품질만큼만 좋기 때문입니다.

더 나은 데이터를 수집할수록 더 많은 세분화를 추가할 수 있고 더 개인화된 제안을 할 수 있습니다. 이것은 또한 올바른 눈이 그들을 볼 수 있도록 보장하고 결과적으로 이 사람들은 구매 가능성이 훨씬 더 높아질 것입니다.

2. 맞춤형 제안

약 79%의 소비자는 브랜드와의 이전 상호 작용과 직접적으로 연결된 경우에만 브랜드 제안에 참여할 가능성이 높습니다. 따라서 나이 또는 성별과 같은 간단한 개인화로 시작한 다음 특정 제품을 지속적으로 구매하는 사람 또는 구매 시기를 기반으로 천천히 더 많은 세그먼트를 추가하기 시작하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 항상 4월과 10월에 구매하는 반복 고객 그룹이 있는 경우 3월과 9월에 특정 제품과 함께 이전 구매 패턴에 맞춘 초개인화된 메시지를 보내기 시작하세요.

3. 개인화된 메시지

가장 적절한 메시징을 위해 고급 개인화 마케팅 소프트웨어를 사용하도록 선택할 수 있습니다. 이는 다음을 포함하여 상황에 맞는 이메일을 보내는 데 이상적입니다.

• 이메일을 여는 시간/장소에 따라 변경되는 콘텐츠
• 제품 품절 시 동적으로 변경되는 SKU
• 실시간 가격
• 누군가가 이전에 탐색했던 제품

4. 다양한 채널

방대한 양의 소비자 데이터를 다중 채널 마케팅과 결합하면 사용자와 일대일 관계를 만들 수 있도록 지원하여 초개인화를 더욱 강화할 수 있습니다. 이메일, 웹사이트, 소셜 미디어 및 스마트폰은 모두 다양한 수준의 맞춤화 및 개인화를 제공하여 활용할 수 있습니다.

5. 완벽한 타이밍

선별해야 할 데이터 산더미와 생성해야 할 수많은 메시지가 있기 때문에 프로세스를 수동으로 시도하는 것은 어려울 수 있습니다. 하지만 프로세스를 더 쉽게 만드는 몇 가지 옵션이 있습니다.

자동화된 마케팅 팀 또는 플랫폼을 사용하는 것 외에도 예측 분석을 사용하여 특정 메시지를 전달하고 원하는 응답을 유도하는 최적의 시간을 더 잘 결정할 수 있습니다.

6. 일관된 테스트

다변량 테스트를 사용하면 메시지에서 가장 매력적인 요소를 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한 단순한 A/B 테스트를 넘어 여러 요소(제목, 이미지, 카피 등)의 조합 효과를 한 번에 측정하여 어떤 조합이 가장 잘 수행되는지 확인할 수도 있습니다.

초기 개인화된 캠페인 및 초개인화된 캠페인의 결과를 측정하고 결과를 기반으로 훨씬 더 정확한 메시지를 보내기 시작하십시오.

다음은 널리 알려진 일부 브랜드가 전통적인 개인화를 넘어 보다 하이퍼 접근 방식으로 이동한 방법을 보여줍니다.

3가지 초개인화 사례

Amazon, Starbucks 및 Spotify와 같은 최고의 브랜드는 AI 및 기계 학습이 개별 추천 엔진을 강화하는 예측 개인화를 사용하기 시작했습니다.

각 브랜드가 어떻게 하는지 봅시다.

아마존

아마존 전환의 35% 이상은 각 소비자를 위한 고유하고 고도로 개인화된 경험을 생성하기 때문에 추천 엔진에 의해 구동됩니다.

이 일대일 이메일은 올리브 녹색 운동화를 검색했지만 구매하지 않고 검색을 종료한 사용자에게 전송되었습니다.

많은 "정기적으로" 개인화된 이메일에는 그 사람의 이름이 포함되지만 Amazon은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 방대한 양의 데이터 포인트에 액세스할 수 있으므로 훨씬 더 많은 정보를 포함합니다.

• 성명
• 검색어
• 평균 검색 시간
• 과거 구매 내역
• 브랜드 친밀도
• 카테고리 탐색 습관
• 과거 구매 시간
• 평균 지출 금액

플랫폼의 추천 엔진 알고리즘은 '아이템 간 협업 필터링'이라고 하며 4가지 데이터 포인트를 기반으로 제품을 제안합니다.

• 이전 구매 내역
• 장바구니에 담긴 상품
• 항목 평가 및 좋아요
• 다른 유사한 고객이 좋아하고 구매한 항목

이 모든 정보를 사용하여 Amazon은 사용자 프로필을 생성하고 이 쇼핑객을 위해 올리브 그린 Puma 신발(Puma 신발은 이전에 구매함)을 강조하는 매우 상황에 맞는 이메일을 만들 수 있습니다.

스타벅스

Starbucks는 실시간 데이터를 사용하여 400,000개 이상의 초개인화된 메시지(음식/음료 제공)를 사용자에게 전송하는 AI로 개인화 게임을 강화했습니다. 모든 제안은 앱에서의 과거 활동을 기반으로 각 사용자의 기본 설정에 고유합니다.

회사는 또한 이메일 및 모바일에서 개인화된 게임으로 로열티 프로그램 회원을 참여시키고 모바일 주문 및 지불 옵션을 허용하는 근처 상점에 대해 모바일 앱 사용자에게 알립니다.

이 캠페인에서 얻은 스타벅스의 결과는 다음과 같습니다.

• 3 마케팅 캠페인 효과 증가
• 이메일 사용 2배 증가
• 쿠폰 사용을 통한 증분 ​​지출 3배 증가
• 전체 거래의 24%가 모바일 앱에서 발생

스포티 파이

Spotify는 Discover Weekly 기능을 사용하여 마케팅 캠페인에서 초개인화를 구현합니다. 이 기능은 개별 음악 선택을 고려하고 같은 노래를 들은 다른 사람들의 선호도와 교차 분석한 다음 각 사용자에 대해 고도로 개인화된 재생 목록을 만듭니다.

이 브랜드에는 티켓 구매 옵션과 함께 좋아하는 아티스트와의 라이브 이벤트에 대한 이메일을 보내는 라이브 콘서트 기능도 있습니다. 이 기능은 개별 음악 기본 설정에 따라 개인화됩니다.

개인화에서 초개인화로 이동

고객이 맞춤형 경험과 고도로 선별된 제안을 점점 더 기대하기 때문에 초개인화는 디지털 마케팅 진화의 다음 주요 단계입니다.

초개인화에 대한 절대적인 정의는 없으며 브랜드마다 다르다는 점에 유의해야 합니다. 현재 개인화 캠페인을 평가하고, 사용되지 않는 데이터를 고려하고, 해당 데이터를 수집할 기회를 인식하기만 하면 됩니다. 이를 통해 고객이 원하는 것과 정확히 일치하는 초개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

여기에서 디지털 광고 개인화 가이드에서 자세한 내용을 확인하십시오.