의도 기반 마케팅 101: 예측을 통해 시간, 비용 및 리드를 절약할 수 있습니다.

구매자 행동에 대한 연구를 사용하여 성공적인 마케팅 전략을 수립하는 방법을 배우십시오.

이것은 의도 기반 마케팅에 대한 시리즈의 마지막 편입니다. 여기에서 1부를 읽고 여기에서 2부를 읽으십시오.

마지막 시리즈 항목을 위한 시간입니다. 그리고 우리는 우리가 배운 모든 것을 취하여 10의 거듭제곱으로 크랭크업할 것입니다.

이제 당신은 당신의 리드가 누구이며 그들이 지금까지 어떻게 생각하고 행동했는지 이해합니다. 이제 이들이 앞으로 어떻게 생각하고 행동할지 알아가야 할 때다. 여기서 의도 기반 마케팅이 무엇을 할 수 있는지 보여주고 시간, 비용 및 리드를 절약하기 시작합니다.

효과적인 의도 기반 마케팅 전략은 효과적인 자동 마케팅 전략을 위해 인공 지능(AI)과 통합될 수 있는 예측 알고리즘과 프로필 모델링을 결합합니다.

소프트웨어 투자로 데이터를 활용하는 의도 기반 마케팅 전략 구축

데이터가 있습니다. 트렌드가 있습니다. 이제 이 모든 작업을 수행할 때입니다.

당신은 일반적으로 누가 당신의 제품에 관심을 보이는지, 그들이 갈망하는 콘텐츠와 시기, 그리고 그들이 거기에 있을 때 그들의 행동을 알고 있습니다.

그 지식을 실행 가능하게 만드는 세 단계는 다음과 같습니다.

1. 콘텐츠에 검색 의도 요소 포함

그렇게 하려면 Google 및 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 순위가 작동하는 방식에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

검색어에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 정보 쿼리 (예: "ERP 소프트웨어란 무엇인가")는 인식에 중점을 둔 콘텐츠로 가장 잘 처리됩니다.
• 트랜잭션 쿼리 (예: "ERP 소프트웨어는 어디에서 구입할 수 있나요?")는 유입경로에서 더 나아가 소비자를 대상으로 하는 콘텐츠로 가장 잘 처리됩니다.

이러한 유형의 검색어와 해당 검색어가 처리하는 유입경로 단계 모두에 대한 키워드를 조회하는 다양한 콘텐츠를 제작하고 있는지 확인하세요.

2. 사용자 의도에 대한 이해를 활용하여 리드 검색 안내

아트 갤러리 소프트웨어에 대한 링크를 여기에 드롭한다면 기술적으로 백링크를 구축하고 있을 것입니다. 그래도 클릭하셨나요? 그렇지 않을 가능성이 큽니다. 이것은 사용자와 검색을 안내하는 백링크의 목적을 무효화합니다.

데이터 관리 소프트웨어에 대한 링크를 드롭하면 이 기사 및 귀하가 찾고 있는 내용과 더 관련이 있으므로 클릭할 가능성이 훨씬 높아집니다.

하지만 어떻게 자신의 마케팅 전략에 적절한 백링크를 적용할 수 있습니까?

사용자가 서로 다른 두 가지 유형의 소프트웨어 사이를 왔다 갔다 하고 각각에 많은 시간을 할애하고 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자는 둘 사이의 차이점을 더 잘 이해하려고 할 것입니다.

어떤 사용 사례에 더 나은지 명확히 하는 콘텐츠를 제공한 다음 두 소프트웨어 유형에 연결할 수 있습니다. 이것은 독자(명확성을 얻는 데 도움이 되므로)와 귀하(리드를 전환에 더 가깝게 이동하는 데 도움이 되므로) 모두에게 유용합니다.

3. 개인화를 통해 다음 단계로 나아가십시오.

리드의 깊은 행동 패턴에 대한 이해를 통합하도록 설계된 AI와 개인화 소프트웨어를 결합하면 좋은 의도 기반 마케팅과 탁월한 의도 기반 마케팅을 구분할 수 있습니다.

2018년 Gartner 설문조사 응답자의 34%만이 디지털 상거래에서 AI를 사용하거나 시험하고 있다고 말했습니다.

경쟁자들이 아직 이 기술을 채택하지 않았기 때문에(물론 그렇게 할 것입니다), 이것은 개인화된 콘텐츠를 선별할 뿐만 아니라 더 높은 전환율, 더 높은 ROI 및 더 높은 고객 만족도. 실제로 응답자의 70%는 AI가 고객 만족도를 높이는 데 도움이 된다고 주장했습니다.

소프트웨어 투자 시작

지금까지 이 시리즈에서 다음 단계는 페르소나 및 고객 여정 지도를 추가로 읽고 재작업하는 것이었습니다.

이제 큰 조치를 취해야 할 때입니다. 예측 경로를 따라가는 데 도움이 될 수 있는 소프트웨어에 투자할 때입니다.

하지만 무엇에 투자해야 할까요? 다음 네 가지 소프트웨어 유형을 살펴보고 예산을 파악하고 의도적으로 마케팅을 시작하십시오.

• 개인화 소프트웨어
• 인공 지능 소프트웨어
• 지식 관리 소프트웨어
• 예측 분석 소프트웨어

방법론

제시된 결과는 디지털 상거래에서 AI의 채택 및 투자 계획을 이해하기 위해 수행한 Gartner 연구를 기반으로 합니다. 이 연구는 또한 디지털 상거래에서 AI의 가치, 성공 및 과제를 이해하고자 했습니다.

주요 연구는 2018년 6월 4일부터 7월 17일까지 북미, 라틴 아메리카, 서유럽 및 아시아/태평양 지역의 응답자 307명을 대상으로 온라인으로 진행되었습니다.

자격을 갖춘 조직은 의료를 제외한 다양한 산업 분야에 걸쳐 있습니다. 회사는 2017 회계연도에 디지털 채널에서 일부(>$0USD) 수익이 발생하는 '맞춤형 커머스 플랫폼' 또는 '패키지 커머스 소프트웨어 솔루션'과 같은 디지털 상거래에 대한 기본 기술 접근 ​​방식이 필요했습니다. 회사도 현재 사용 중이어야 했습니다. 또는 디지털 상거래에서 AI를 시범 운영하고 있습니다. 샘플은 미국/캐나다(n=86), 브라질(n=35), 프랑스(n=30), 독일(n=31), 영국(n=30), 호주/뉴질랜드(n=30)의 조직을 나타냅니다. ), 인도(n=33) 및 중국(n=32).

모든 응답자는 조직 내 디지털 상거래에 대한 전략적 결정에 참여하기 위해 선별되었습니다. 2017 회계연도의 국가, 산업 및 디지털 채널의 전사적 수익에 할당량이 적용되었습니다.

인공 지능: AI는 수집된 데이터, 사용 분석 및 기타 관찰을 기반으로 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 행동을 변경하는 고급 기술의 조합입니다. 기계 학습은 AI를 구동하는 핵심 기술 범주이며 선형 회귀, 의사 결정 트리, 베이지안 네트워크 및 심층 신경망과 같은 기술을 포함합니다.

이 연구는 Gartner 분석가와 Commerce Technologies & Experiences를 따르는 1차 연구 팀이 공동으로 개발했습니다.

면책 조항: "결과는 "글로벌" 조사 결과나 시장 전체를 나타내는 것이 아니라 설문조사에 응한 응답자와 기업의 감정을 반영합니다.