고객 분석의 5가지 일반적인 위험: 마케팅 전략을 정의하지 마십시오.

고객을 유치하고 유지하기 위해 책의 모든 트릭을 사용하여 완벽한 마케팅 전략을 만드는 데 수많은 시간을 보냈습니다. 청중을 더 잘 이해하기 위해 고급 알고리즘을 구현하고 최첨단 기술을 활용했습니다. 그러나 모든 노력에도 불구하고 숫자가 올바른 방향으로 가는 것을 보지 못할 뿐입니다.

그렇다면 고객 분석에서 흔히 발생하는 5가지 함정의 희생양이 될 수 있습니다. 고객 분석은 적절하게 사용하는 방법을 알고 있다고 가정할 때 마케팅 무기고의 강력한 도구입니다. 이를 통해 인구통계 수준뿐만 아니라 행동 수준에서 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 그러나 단순히 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 편향된 통찰력과 부실한 마케팅 결정으로 이어질 수 있는 일반적인 실수를 피하기 위해 광기에 대한 신중한 방법이 있어야 합니다.

이것이 바로 지금 조사할 내용입니다. 분석과 관련하여 마케팅 전략을 방해할 수 있는 가장 널리 퍼진 오류 중 일부입니다. 하지만 먼저…

고객 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요?

귀하의 브랜드는 경쟁에서 이기기 위해 고객에 대한 강력한 이해가 필요합니다. 당신이 그들을 모른다면, 당신은 그들을 참여시킬 수 없습니다. 여기서 고객 분석이 시작됩니다.

고객 분석은 고객의 행동, 선호도 및 요구 사항에 대한 통찰력을 얻기 위해 고객에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다. 이 데이터는 타겟 마케팅 캠페인을 만들고, 제품 및 서비스를 개선하고, 무엇보다도 고객 경험을 향상하여 모든 고객에게 개인화되고 맞춤화되는 데 사용될 수 있습니다.

고객 분석은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있기 때문에 기업에 매우 중요합니다. 고객 분석이 없으면 청중을 늘리는 데 도움이 될 수 있는 귀중한 통찰력을 놓칠 수 있습니다. 즉, 고객 분석은 모든 기술 스택의 필수 도구이며 시장을 지배하는 비결입니다.

고객 분석의 5가지 일반적인 함정

그러나 단순히 기술 스택에 고객 분석 도구를 추가하는 것이 성공을 보장하는 것은 아닙니다. 분석과 관련하여 많은 브랜드가 계속 저지르는 몇 가지 일반적인 실수가 있습니다. 어떤 대가를 치르더라도 이것들을 피하십시오!

필요한 데이터가 무엇인지 모름

모든 비즈니스는 데이터를 수집합니다. 놀랍지 않습니다. 그러나 그들 중 다수는 정확히 어떤 데이터를 수집해야 하는지에 대한 명확한 이해가 부족합니다. 자신의 비즈니스 목표와 관련된 데이터를 수집해야 합니다. 그렇지 않으면 수집한 데이터가 유용하지 않습니다.

스트리밍 앱의 전환율이 즐겨찾기 목록에 프로그램을 추가하는 사용자에 따라 달라지는 경우 사용자가 프로그램을 얼마나 많이, 얼마나 자주 좋아하는지에 대한 행동 분석이 필요합니다. 카지노 게임 앱에서 가장 중요한 이벤트가 플레이어가 슬롯 머신에 팔을 당기는 횟수인 경우 적어도 지난 3개월 동안 플레이어가 해당 팔을 당기는 빈도에 대한 데이터가 필요합니다! 필요한 데이터가 무엇인지 파악하십시오.

불완전하거나 부정확한 데이터에 의존

데이터 품질과 완전성은 고객 분석 결과의 유효성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 유효성 검사 도구를 사용하여 데이터의 불일치를 찾습니다. 그런 다음 데이터를 표준화하십시오. 여기에는 오류 식별 및 수정, 중복 제거, 누락된 값 채우기, 맞춤법 또는 서식 오류 수정이 포함됩니다. 데이터가 일관되게 구성되어 있는지 확인하여 데이터의 출처에 상관없이 쉽게 분석할 수 있습니다. 이 프로세스의 일부는 데이터 품질 표준을 정의하고 이를 준수하도록 팀을 교육하는 것입니다. 데이터 정리 및 소스의 데이터 통합 ​​프로세스를 설명합니다.

필요 이상의 데이터 수집

오늘날 우리가 얼마나 쉽게 데이터를 수집하는지에 대한 또 다른 함정은 데이터를 너무 많이 수집한다는 것입니다. Marie Kondo가 싫어하는 현실 세계의 비디지털 비축과 마찬가지로 필요한 것보다 더 많은 데이터를 수집하면 분석하는 데 압도적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 형편없는 데이터 사이언스 팀(또는 스프레드시트 작업을 위해 고용한 인턴)을 불쌍히 여기십시오. 비즈니스 목표와 관련된 데이터에 집중하고 불필요한 정보는 잊어버리세요.

윤리적, 법적 문제 무시

고객 분석은 여러 가지 방식으로 윤리적 및 법적 문제를 제기할 수 있습니다. 이름과 주소뿐만 아니라 구매 내역과 앱 내 클릭까지 모바일 앱 사용자에 대한 많은 개인 및 행동 데이터를 수집하고 분석하고 있다는 사실을 잊지 마십시오. 개인 정보 보호 및 해당 개인 데이터 보호는 모바일 마케터로서 작업의 중요한 구성 요소입니다. 그들의 동의를 얻었는지 확인하고 수집 및 사용 중인 데이터를 사용하는 방법에 대해 투명하게 밝히십시오.

그 다음에는 편견과 차별이 있습니다. 고객 분석은 대표성이 없는 샘플에서 데이터를 수집하거나 특정 변수에 다른 변수보다 더 많은 가중치를 부여하는 경우와 같은 편향의 영향을 받을 수 있습니다. 분석은 인종, 성별 또는 연령과 같은 특정 고객 그룹을 차별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 분석이 불공정한 결과로 끝나지 않도록 이러한 문제를 인식하십시오.

인사이트에 따라 행동하지 않음

고객 분석의 요점은 비즈니스를 개선하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 얻는 것입니다. 얻은 통찰력에 따라 행동하지 않으면 시간을 낭비하는 것입니다.

행동한다는 것은 시간을 들여 데이터를 검토하여 활용하고 캠페인을 만들 수 있는 트렌드와 고객 행동을 발견하는 것을 의미합니다. 이는 계획을 개발하고 이러한 캠페인을 실행한 다음 정기적으로 전략을 검토하고 업데이트하는 것을 의미합니다. 올바른 메트릭과 KPI로 마케팅 활동의 성공을 측정하는 것을 의미합니다.

고객 분석에서 이러한 일반적인 함정을 피하십시오

고객 분석은 항상 성공적인 마케팅 전략의 필수 요소입니다. 이 다섯 가지 일반적인 함정을 피하는 것은 충분히 쉽다는 것을 기억하십시오. 항상 목표를 명확히 하고, 여러 소스의 데이터를 사용하고, 필요에 따라 전략을 지속적으로 평가하고 조정해야 합니다. 이러한 팁을 염두에 두고 고객 분석을 활용하여 대상 고객을 더 잘 이해하고 궁극적으로 브랜드와 조직의 더 큰 성공으로 이끄는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.