소비자의 구매 의도를 활용하여 판매를 창출하는 방법

모든 광고주는 캠페인의 성공이 청중을 잘 아는 데 달려 있다는 것을 알고 있습니다. 정확한 타겟팅을 위해서는 연령, 성별, 결혼 여부, 소득 수준 등을 알아야 합니다.

그러나 고객을 식별하기 위해 인구통계학적 정보 만 사용한다면 모바일 쇼핑객의 70%를 놓칠 수 있다는 연구 결과가 있습니다.

그 이유는 인구통계학적 정보가 유용하긴 하지만 전체 내용은 물론 가장 중요한 부분도 알려주지 않기 때문입니다. 고객을 더 잘 타겟팅하려면 구매 의도를 이해해야 합니다.

구매 의도 정의

잠재고객 구매 의도는 구매와 관련된 잠재고객의 사고방식을 나타냅니다. 당신이 그들에 대해 알고 있는 바에 따르면 그들이 당신의 프로젝트를 구매하는 데 얼마나 가까워졌습니까?

구매 의도는 인구통계, 콘텐츠 소비, 행동 정보, 심지어 채널과 기기까지 여러 가지를 고려하여 잠재고객의 구매 경로에 대한 더 나은 그림을 형성합니다. 이를 통해 콘텐츠로 그들을 타겟팅하여 제품 구매를 향한 퍼널의 다음 논리적 단계로 이동할 수 있습니다.

구매 의도 및 마케팅 퍼널

구매 의도와 마케팅 퍼널은 매우 밀접한 관련이 있습니다. 각 단계에서 잠재 고객과 잠재 고객은 두 가지 유형의 의도 중 하나를 표시하며, 이를 사용하여 다음에 대상을 지정하는 방법을 결정할 수 있습니다. 사람들은:

• 정보 의도: 정보 의도는 리드를 대신하여 지식을 추구하는 것으로 분류됩니다. 리드가 정보 제공 의도를 나타낼 때 리드는 제품이 완화하는 문제에 대한 잠재적인 솔루션에 대해 스스로 교육하고 있습니다.
• 거래 의도: 거래 의도에는 가능한 구매를 나타내는 방식으로 행동하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 가격 책정 페이지를 보거나 매우 구체적인 키워드 구문을 검색하거나 제품을 장바구니에 추가하는 것일 수 있습니다. 물론 사업에 따라 다를 것입니다.

잠재 고객이 예를 들어 블로그 게시물을 읽는 것과 같이 구매와 연결되지 않은 것으로 보이는 행동을 보인다면 마케팅 퍼널의 초기 단계에 있을 가능성이 높습니다. 하지만 방문 페이지를 통해 클릭하는 경우 거래 의도가 있을 수 있습니다. 마케팅 퍼널을 통해 단계별로 구매 의도에 따라 사람들과 연결하는 데 사용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

의식

인식 단계에서 잠재 고객은 해결해야 할 문제를 인식하고 해당 문제에 대한 가능한 솔루션으로 브랜드를 인식합니다. 그러나 그들은 여전히 ​​솔루션 클래스의 많은 브랜드와 클래스 전체의 다른 브랜드를 탐색하고 있습니다.

예를 들어 클릭 후 최적화 문제에 직면한 마케터는 PCO 소프트웨어 구매 또는 독립 컨설턴트 고용을 고려할 수 있습니다. 이 단계에서 의도는 대체로 정보를 제공합니다.

고려 사항

이 단계에서 잠재 고객은 문제를 아는 것에서 해결 방법을 아는 것으로 발전합니다. 이 단계에서 의도는 여전히 정보 제공용입니다.

잠재 고객과 리드는 가능한 솔루션에 대한 더 많은 정보를 수집하려고 합니다. 그러나이 시점에서 그들은 특정 클래스로 범위를 좁혔습니다. 위의 예를 계속하기 위해 그들이 소프트웨어를 결정했다고 가정해 봅시다.

결정

깔때기의 중간에서 아래쪽은 마케팅 자격이 있는 리드가 판매 자격이 있는 리드가 되는 곳입니다. 지금까지 리드는 거래 의도에 대한 몇 가지 강력한 지표를 보여주었습니다.

예를 들어 데모를 요청하거나 웨비나를 보거나 영업 사원과 채팅하는 것일 수 있습니다. 이러한 지표는 비즈니스마다 다르지만, 그것이 무엇이든 육성을 위해 마케팅에서 판매로 리드를 전달하는 것을 구성할 것입니다. 깔때기의 결정 단계에서 귀하와 한두 명의 경쟁자가 리드 비즈니스의 최종 후보입니다.

구입

유입경로의 이 단계에서 리드가 귀하의 비즈니스에서 구매를 완료했습니다. 거래 의도 를 따랐으며 이제 고객입니다.

이제 의도에 대한 자극이 다시 시작됩니다. 교차 판매 또는 상향 판매를 위해 구매한 제품과 관련된 제품이 포함된 이메일을 고객에게 즉시 제공하고 고객이 리뷰를 읽거나 장바구니에 추가하여 관심을 표시하는 경우 거래 의도를 보여줄 수 있습니다.

때로는 구매 직후가 고객이 다시 구매하도록 유도할 수 있는 가장 좋은 시간입니다. 즉, 지갑이 없어 "구매" 모드에 있을 때입니다.

다른 경우에는 거래 의도 가 정보 의도로 다시 설정되고 제품의 내용을 자세히 알고자 하는 욕구가 우선 순위가 됩니다. 예를 들어 새로운 소프트웨어 구매자는 새로운 도구를 사용하는 방법을 배우기 위해 정보 제공 자습서에 무릎을 꿇을 것입니다.

충의

새로운 고객을 확보하는 것보다 고객을 유지하는 것이 더 쉽고 수익성이 높습니다. 고객이 교차 판매하거나 상향 판매한 해당 제품을 구매하더라도 고객 의 의도는 필연적으로 정보 제공으로 돌아갈 것입니다.

헬프데스크 기사 및 튜토리얼이든 고객 서비스 지원이든 관계없이 고객이 제품의 이점을 얻는 데 필요한 모든 정보를 고객에게 제공해야 합니다. 더 많은 혜택은 추가 기능, 업그레이드 또는 향후 제공하는 다른 제품을 구매할 가능성이 더 높은 고객이 더 행복하다는 것을 의미합니다.

청중의 구매 의도를 관찰적으로 측정

구매 의도를 측정하려는 시도는 매우 복잡합니다. 그리고 일반적으로 복잡한 데이터 상호 작용(하나를 다른 하나에 연결)을 분석할 때 마케터는 잘못 판단하는 경향이 있습니다. 종종 그것은 우리가 다른 것보다 하나 또는 두 개의 지표를 더 중요하게 여기는 결과를 낳습니다.

그러나 구매 의도를 결정하기 위해 한두 가지 지표에 의존하는 것은 다른 모든 사람에게 마케팅하는 방법을 알려주기 위해 한두 명의 고객에게만 의존하는 것과 같습니다. 일부는 맞겠지만 많이 틀릴 수도 있습니다.

인구 통계를 구매 의도의 지표로 삼으십시오. 한때는 완벽한 구매자를 찾기 위해 대상 범위를 좁히는 가장 좋은 방법으로 간주되었지만 이제는 전통적인 가정에 따라 매우 기만적일 수 있음을 알고 있습니다. 예를 들어 유아용품을 판매하는 브랜드라고 가정해 보겠습니다.

인구통계학적 데이터를 사용하면 고도로 타겟팅된 캠페인을 만들기 위해 이상적인 고객이라고 생각하는 것부터 거꾸로 시작할 수 있습니다. 그러한 고객에 대한 첫 번째 기준은 다음과 같습니다. 자녀가 한 명 이상 있습니다.

그러나 Google 연구원들은 동의하지 않을 것입니다. 데이터에 따르면 모든 유아용품 구매자의 40%가 자녀가 없는 가정에 살고 있습니다.

즉, 자녀가 있는 사람들만 대상으로 한다면 모든 유아용품 구매자의 40%를 놓치게 될 것입니다.

인구 통계만으로는 구매 의도를 정확하게 판단할 수 없습니다. 어떤 매개변수도 할 수 없습니다. 아래에는 결합했을 때 청중과 그들의 구매 의도에 대한 더 나은 그림을 형성하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법이 정리되어 있습니다.

모든 채널 계정

잠재 고객을 어디로 인도해야 하는지에 대한 핵심 지표는 잠재 고객이 현재 어디에 있는지입니다. 브랜드와의 모든 상호 작용은 매장, 웹 사이트 또는 소셜 미디어 등 어딘가 에서 발생합니다.

그들이 당신과 마지막으로 상호 작용한 플랫폼은 무엇입니까? 가장 인기 있는 상호 작용 채널은 무엇이며 가장 많이 구매하는 채널은 무엇입니까?

일부 채널은 전통적으로 더 높은 의도 트래픽을 얻는 것으로 알려져 있는 반면 다른 채널은 구매 프로세스를 막 시작하는 사람들에게 도달하는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어:

• 검색 은 잠재 고객이 취하는 행동의 수준 때문에 의도가 높은 채널로 알려져 있습니다. 이 경우 예를 들어 광고를 클릭할 때 소셜을 스크롤하는 것과는 반대로 적극적으로 무언가를 찾고 있습니다.
• 이메일 은 높은 구매 의도를 나타낼 수도 있습니다. 의도 수준은 참여하는 콘텐츠에 따라 다르지만 이메일 구독자는 이미 자신의 이메일 주소를 귀하에게 제공한 사람들이라는 점을 기억하십시오. 이는 그들의 구매 의도가 이미 귀하의 웹사이트 평균 방문자보다 높다는 것을 의미합니다.
• 웹사이트의 페이지에서도 다양한 수준의 구매 의도를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 가격 책정 페이지를 방문하는 사람은 홈페이지, 블로그 또는 기능 페이지에 있는 사람보다 구매에 더 가깝습니다.

물론 이들 각각에는 주의 사항이 있습니다. 검색은 거의 항상 유료 소셜 미디어보다 더 많은 의도를 가지고 있지만 검색자가 항상 높은 구매 의도와 관련된 콘텐츠를 찾는 것은 아닙니다. 그리고 이메일 구독자는 때때로 게이트 콘텐츠를 받기 위해 가입하고 다시는 참여하지 않습니다. 이것이 이 정보를 이 목록의 다른 지표와 결합한 다음 일부 지표와 결합하는 것이 중요한 이유입니다.

콘텐츠 감사

구매 의도를 가장 잘 나타내는 지표 중 하나는 방문자가 소비하는 콘텐츠의 종류입니다.

다양한 유형의 콘텐츠가 구매 프로세스의 다양한 영역에서 사용자를 끌어들이는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어, "소기업 세금 처리 방법"이라는 제목의 기사는 세금 지원이 필요한 사람의 정보 제공 의도를 보여줍니다. 그러나이 사람들은 소프트웨어 구매에 가깝지 않을 것입니다.

데모를 요청하거나 세금 소프트웨어에 대한 고객 사례를 읽은 사람과 대조하면 콘텐츠 유형 간의 의도 차이를 확인할 수 있습니다.

그들이 지속적으로 귀하의 전자책과 팁 시트를 다운로드한다면 정보를 얻기 위해 그 안에 있을 가능성이 높습니다. 그러나 그들이 사례 연구와 웨비나에 분명한 관심을 보인다면 이는 거래 의도의 가능한 신호일 수 있으며 데모나 상담을 위해 등록을 시도하여 얼마나 강력한지 테스트할 수 있습니다.

작은 사용자 작업도 모니터링

넓은 의미에서 구매 의도를 측정하는 것은 사용자 행동을 결정하는 것입니다. 콘텐츠 소비, 장치 사용, 채널 액세스 등을 추적할 수 있습니다. 그러나 그보다 훨씬 작은 행동이 구매 의도를 나타내는 경우가 많습니다.

예를 들어 제품 중 하나를 리뷰한 고객이 다시 구매할 가능성이 두 배 높다는 것을 알 수 있습니다. 이는 나중에 고객이 된 무료 평가판 사용자에 대한 정량적 분석을 완료했을 때 Instapage가 발견한 것과 유사한 것입니다.

특히, 맞춤형 도메인에 최소 한 페이지를 게시한 후 즉시 A/B 테스트를 시작한 무료 평가판 사용자는 시간이 지나도 계속 참여하고 유료 플랜으로 업그레이드할 가능성이 15배 더 높은 것으로 나타났습니다.

고객을 위한 이러한 트리거 포인트가 무엇인지 알게 되면 이를 활용하는 프로세스 구축을 시작할 수 있습니다.

장치 추적

방문자가 사용하는 기기 유형은 구매 의도를 이해하는 데 중요합니다.

예를 들어 데스크톱은 집이나 직장에서 탐색하는 데 더 많이 사용됩니다. 그렇다고 모바일을 브라우징에 사용할 수 없다는 말은 아닙니다. 종종 그렇습니다. 그러나 쇼핑몰에서 노트북으로 먹을 곳을 찾는 사람은 아무도 없습니다. 모바일 전용 작업입니다.

이와 같은 정보를 검색되는 키워드와 위치 데이터와 결합하면 방문자의 구매 의도가 얼마나 높은지 알 수 있습니다. 쇼핑몰에서 식당을 검색하는 사람의 예를 사용하면 집에서 데스크톱으로 60마일 떨어진 곳에서 검색하는 사람보다 쇼핑몰에 있는 식당에 올 가능성이 더 높다고 판단할 수 있습니다.

구매 의향을 높이기 위해 근처에 있는 쇼핑객에게 매장 할인을 제공하는 한편 매장 검색기에서 60마일 떨어진 곳에서 검색하거나 테이블을 예약할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다.

주요 인구 통계 식별

인구통계는 전체 내용을 말할 수 없지만 이러한 매개변수 중 어느 것도 설명할 수 없습니다. 유아용품을 판매하는 브랜드의 예를 다시 생각해 보면 유아용품 판매의 대부분이 아이가 없는 가정에서 발생하지만 더 많은 매출이 아이가 있는 집 에서 발생한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 자녀가 없는 사람이 구매할 가능성은 자녀가 있는 사람이 구매할 가능성보다 낮습니다.

이 경우 결혼 여부, 가족 규모, 연령과 같은 인구 통계는 구매 의도를 나타내는 강력한 지표가 될 수 있습니다. 오래된 타겟팅 방법이라고 해서 전혀 도움이 되지 않는다고 생각하는 것은 잘못입니다.

일반적인 구매 경로 내에서 컨텍스트 이해

제품마다 다릅니다. 따라서 모든 소비자는 편안하게 제품을 구매하기 전에 다른 것을 필요로 합니다.

예를 들어 값비싼 과정이나 소프트웨어와 같은 고가의 제품은 근처 식당에서 식사하는 것보다 판매하는 데 더 오래 걸립니다.

다시 한 번 누군가가 쇼핑 센터 한가운데에서 음식을 찾고 있다고 상상하면 근처 레스토랑은 특정 반경 내의 사람들을 대상으로 하는 유료 광고로 이러한 검색을 활용할 수 있습니다. 이러한 광고는 직접 식사하는 사람을 위한 무료 디저트와 같은 할인과 결합될 수 있습니다. 해당 반경 밖의 검색자는 배송비 할인을 볼 수 있습니다.

어느 쪽이든 식당의 마케팅 담당자는 누군가가 자신의 식당을 검색하는 경우 몇 달 후가 아니라 곧 먹을 곳을 찾고 있기 때문일 가능성이 높다는 것을 알고 있습니다. 간단한 할인으로 신규 고객 확보에 차이를 만들 수 있습니다.

이제 같은 위치에 있는 누군가가 유사한 장치를 사용하여 고가의 소프트웨어를 검색하는 경우 해당 소프트웨어의 마케터는 구매 가능성이 낮다는 것을 알고 있습니다. 배고픈 구매자와 달리 이 사람은 제품을 판매하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸립니다.

따라서 이 소프트웨어의 마케팅 담당자는 판매하지 않고 잠재 고객을 깔때기로 유도할 수 있는 무언가를 제공하는 것이 좋습니다.

소프트웨어를 구입할 준비가 되었습니까? 있을 수있다. 그러나 먹을 곳을 찾는 모바일 사용자로서는 불가능합니다. 물론 이와 같은 전략은 예를 들어 사용자의 검색 내용 및 위치와 같은 제품 컨텍스트 이상의 것을 고려합니다.

사용자에게 물어보세요

항상 그렇듯이 사용자가 원하는 것을 파악하는 가장 좋은 방법은 사용자에게 물어보는 것입니다. 그리고 그것을 할 수 있는 방법은 다양합니다.

종료 팝업, 설문 조사, 채팅 모듈, 고객 지원 문의 등은 모두 귀중한 질적 피드백을 수집하는 방법입니다. 이 경우 데이터 분석을 통해 사용자에게 중요한 것을 발견할 필요가 없습니다. 그들은 당신에게 솔직하게 말하고 있습니다.

고객에게 구매 의도와 관련된 전문 용어에 대해 구체적으로 묻는 대신 이전 매개변수에 대한 가치 있는 답변을 드러내는 대답하기 쉬운 질문을 하십시오.

이는 가능성이 높은 구매자의 인구 통계, 채널 사용, 콘텐츠 소비 습관을 알아내는 훌륭한 지름길이 될 수 있습니다. 그러나 항상 데이터에 대해 다시 확인해야 합니다. 사람들이 한 가지 방식으로 대답하고 다른 방식으로 행동하는 것은 드문 일이 아닙니다.

예측 분석으로 구매 의도 측정

물론 구매로 이어지는 상황을 식별하는 것이 매우 중요할 수 있지만 프로세스가 매우 불완전하다는 것을 이해하는 것도 중요합니다.

종종 우리는 어떤 데이터가 높은 구매 의도의 지표라고 믿는 선입견의 희생자가 되며, 그런 다음 이를 중심으로 사례를 구축합니다. 즉, 우리는 데이터에서 보고 싶은 것을 봅니다.

예측 분석은 이러한 편견을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수많은 데이터 포인트를 수집하고 처리함으로써 예측 분석 도구는 점을 연결하여 높은 구매 의도와 상관 관계가 있는 시기, 장소, 방법을 찾을 수 있습니다. 이다.

이것은 에이전시 Cardinal Path의 클라이언트 서비스 그룹 이사인 John Nunziante가 취한 접근 방식이었습니다. Martech Today의 블로그 게시물에서 그와 작가 David Booth는 종종 디지털 메트릭의 가치를 흐리게 만드는 모호성을 설명합니다.

“주간 보고 시간이고 당신은 디지털 채널의 관리자입니다. 사용 가능한 모든 메트릭을 활용하여 사용 중인 디지털 채널에 긍정적인 빛을 비추는 방식으로 데이터를 해석하고 재해석하는 기술에 능숙해지고 있습니다.”

• 텔레세일즈: “50,000명이 전화를 해서 250,000달러를 팔았습니다.” 훌륭한!
• 소매 판매: “150,000명이 매장을 방문했고 25,000명이 구매하여 총 1,250만 달러를 기록했습니다. 사실 100만 달러를 더 주면 25퍼센트 더 팔 수 있습니다.” 환상적입니다.
• 디지털: “우리는 600만 개의 디스플레이 노출을 제공했으며 검색 노출 점유율은 82%입니다. 95,000회의 클릭이 있었고 15,000회는 매장 찾기를 사용했고 8,000회는 체크아웃 프로세스를 시작했습니다.” 뭐? 그게 무슨 상관이야?

다른 채널에 비해 디지털을 둘러싼 혼란이 어디에서 나타나는지 쉽게 알 수 있습니다. 이러한 이유로 Nunziante와 그의 팀은 메트릭의 가치를 발견할 수 있는 더 나은 방법이 필요했습니다.

그래서 그들은 몇 가지 예측 분석을 구축하고 데이터를 분석했으며 결론적으로 구매 의도를 결정하는 데 가장 가치 있다고 생각 하는 지표가 그다지 가치가 없다는 것을 발견했습니다. "스토어 로케이터"를 클릭하고 카트에 항목을 추가하고 체크아웃 프로세스를 시작하는 것조차 생각보다 구매와 높은 상관관계가 없었습니다.

대신 데이터와 모델은 "지금 채팅" 기능과의 상호 작용이 매우 가치가 있으며 "특별 제안"에 대한 참여가 온라인 및 오프라인 구매를 가장 잘 예측한다는 것을 보여주었습니다. 그 과정에 대해 Nunziante는 다음과 같이 말합니다.

어떤 행동이 가장 가치가 있는지 알게 되면 정말 영향력 있는 작업을 시작할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 지식을 바탕으로 제안 페이지 및 탐색 요소의 모든 측면을 테스트하여 우리에게 큰 가치가 있다고 알고 있는 이 목표에 대해 최적화한 다음 생성된 가치의 양을 쉽게 정량화했습니다.

잠재고객 구매 의도 파악 시작

청중의 구매 의도를 파악하려면 사용자 행동의 수많은 측면을 함께 연결해야 합니다. 그리고 채널과 장치, 생태계가 증가함에 따라 더욱 어려워질 것입니다.

관찰 기술 또는 예측 분석을 사용하기로 결정하는 것은 예산, 비즈니스 성숙도 및 범위와 같은 여러 요인에 따라 달라집니다. 다양한 구매 경로가 없는 소규모 지역 비즈니스는 다른 경로를 통해 성장에 더 나은 리소스를 사용할 수 있습니다. 반면에 셀 수 없이 많은 채널과 장치에 걸쳐 터치포인트가 있는 글로벌 기업은 관찰만 사용하여 구매 의도 지표를 놓칠 수 있습니다.

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