마케팅 전략에서 예측 분석을 사용하는 방법

Webopedia에 따르면 "예측 분석은 패턴을 결정하고 결과와 추세를 예측하기 위해 기존 데이터 세트에서 정보를 추출하는 관행입니다." 복잡하게 들리기 때문입니다. 미래에 일어날 일을 분별하기 위해 과거를 사용할 때마다; 당신은 위험을 감수하고 있습니다.

그러나 어떤 형태의 예측 분석 없이는 목표가 무엇이든 달성하기가 훨씬 더 어렵습니다. 예를 들어, 야구에서는 Sabermetrics라는 통계 방법이 예측 분석 도구로 자주 사용됩니다.

진보된 비전통적 통계 또는 지표를 분석함으로써 야구 감독은 라인업 결정(예: 어떤 상황에서 어떤 구원 투수를 사용할지)을 내리고 프론트 오피스는 인사 결정(어느 어린 선수를 드래프트할지)을 내립니다. 모두 분석 모델을 기반으로 합니다. 일어날 가능성이 가장 높습니다.

또 다른 예에서 Netflix는 예측 분석을 사용하여 "Netflix Original Programming" 명단을 위해 제작할 제안 프로그램을 결정하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 인기 시리즈인 '하우스 오브 카드'의 제작 결정은 스타와 감독, 영국 버전의 쇼를 분석한 후에 결정되었습니다.

왜 예측 분석입니까?

마케팅 부서에서 예측 분석을 활용하면 잠재 고객을 더 잘 식별할 수 있습니다. 고객이 식별되고 성공적으로 종료되면 구매 패턴에 따라 다른 제품의 풍부함을 마케팅할 수 있습니다.

다시 말하지만, 빅 데이터와 함께 예측 분석은 어떤 제품을 어떤 소비자에게 교차 판매할지 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 어떤 남성이 아르마니 수트를 4,000달러에 구입한다면 혼다 시빅보다 BMW가 더 나은 목표가 될 것입니다. 제품 내 교차 판매 및 상향 판매도 성공적인 예측 분석 노력의 파생물입니다. 큰 성공을 거둔 Dollar Shave Club은 매력적인 이름과 상향 판매 노력을 결합하여 웹 사이트에서 "달러" 제품 옆에 프리미엄 제품을 배치했습니다.

이들은 일상 생활에서 사용되는 예측 분석 또는 예측 지능의 간단한 예입니다. 그러나 빅 데이터의 출현으로 예측 분석은 훨씬 더 정교한 방향으로 전환되었습니다. 고급 컴퓨터 알고리즘(주어진 작업을 수행하기 위한 일련의 컴퓨터 명령)은 데이터를 통한 예측 과학을 이전보다 더 정확하고 광범위하게 만들었으며 이러한 추세는 둔화될 기미가 보이지 않습니다. 뒤처지는 마케팅 담당자는 따라잡는 데 매우 어려움을 겪을 것입니다.

마케팅 영역의 예측 분석

이 모든 것이 마케팅과 어떤 관련이 있으며 마케팅 담당자는 예측 분석을 어떻게 활용해야 할까요? 무엇보다도 마케터가 소비자의 구매 습관을 식별하는 데 도움이 되는 프로세스나 도구는 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. 과거의 구매 습관을 "해독"할 수 있다면 미래의 구매 습관을 예측하고 이를 기반으로 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 예측. 예측 분석은 이러한 예측이 정확한지 확인하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 영화 관람객이 티켓을 구매하면 티켓 판매자의 컴퓨터 시스템에서 트랜잭션을 캡처하여 데이터베이스에 입력합니다. 그런 다음 예측 분석 알고리즘은 새로운 플레이가 열릴 때마다 고객에게 이메일을 보내도록 컴퓨터에 지시할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가 알고리즘은 티켓 구매자를 타겟팅할 특정 장르(예: 뮤지컬, 미스터리, 코미디)를 정의할 수 있습니다.

마케팅 부서의 경우 구매 정보를 마이닝할 수 있으며 티켓 프로모션, 광고 캠페인, 경기 당일 경품 등의 기초가 될 수 있습니다.

사용 가능한 모든 데이터를 마이닝하고 예측 분석을 적용할 때 마케터가 할 수 있는 몇 가지 작업을 살펴보겠습니다.

1. 계절별 고객 행동을 분석하고 예측합니다 . 가장 성공적인 전자 상거래 사이트는 주어진 시간에 소비자가 원할 제품을 강조 표시하는 사이트이기 때문에 온라인 판매의 경우 특히 그렇습니다.
2. 둘째, 가장 수익성이 높은 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객에게 타겟팅합니다 . 13세 어린이에게 Mercedes-Benz에 대한 이메일이나 팝업 광고를 생성하는 것은 아무 소용이 없습니다. 반대로 고급 제품에 대해 부유한 고객을 대상으로 하는 것이 효과적인 마케팅의 핵심입니다.
3. 다음으로, 고객 구매 습관에 대한 "만약" 시나리오를 수행합니다 (예: 제품 A의 공급이 소진되면 누가 제품 B를 구매할 가능성이 있습니까?). 표면적으로 이것은 공급망 문제처럼 보일 수 있지만 사실은 마케팅이 예측 알고리즘이 나타내는 것을 기반으로 재고가 있는 품목의 우선 순위 목록을 결정할 수 있다면 더 많은 판매가 이루어질 것입니다.
4. 그런 다음 보다 효과적인 마케팅 및 광고 전략을 개발 하십시오. 올바른 고객을 타겟팅하는 것뿐만 아니라 제품이나 서비스로 끌어들이는 메시지, 이미지 및 테마로 고객을 타겟팅합니다.
5. 다섯째, 재구매 고객을 확보하기 위한 최고의 전략을 배우고 적용합니다 . 예측 인텔리전스는 반복 고객이 될 가능성이 가장 높은 소비자를 마케팅에 알릴 수 있습니다. 예산은 점점 빡빡해지고 있습니다. 마케팅은 가장 높은 ROI를 제공하는 대상에 집중하기 위해 리소스를 할당해야 하며 반복 고객만큼 ROI를 제공하는 것은 없습니다. 비즈니스 전문가인 Edwards Deming은 "장기적인 관계의 결과는 더 좋고 더 나은 품질과 더 낮고 더 낮은 비용입니다."라고 말했습니다.
6. 마지막으로 고객을 우선시 하십시오. 위와 같이 마케터는 여러 요인을 기반으로 고객의 우선순위를 정해야 하며, 그 중 가장 중요한 것은 반복 고객이 될 가능성입니다. 다른 요인에는 어떤 고객이 가장 높은 마진의 제품을 구매하는지, 어떤 고객이 유치 비용이 가장 적게 드는지, 어떤 고객이 반품을 시작할 가능성이 가장 높은지 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

예측 분석을 지원하는 도구

다행스럽게도 비즈니스에는 예측 분석 알고리즘을 고안하기 위해 컴퓨터 프로그래머 간부를 고용할 필요가 없습니다. 작업을 완료하는 데 필요한 분석 작업을 수행할 수 있는 많은 도구가 있습니다.

예측 분석의 일부 주요 업체는 IBM, SAP 및 Oracle이지만 비싸고 복잡한 "엔터프라이즈급" 솔루션에 대한 준비가 되어 있지 않은 회사의 경우 Marketo, Tableau, GoodData 및 기타 호스트와 같은 대안이 있습니다. 엔터프라이즈급 도구와 동급 최고의 소규모 공급업체 간의 주요 차이점은 정교함이나 기능이 아니라 SAP 및 Oracle 중심 기업이 공급업체의 균일성을 선호하는 경향이 있는 반면 IBM 데이터베이스 사용자는 IBM 분석 도구를 사용하는 데 이점이 있다고 생각한다는 것입니다. .

전환 최적화 – 클릭 후 랜딩 페이지

모든 온라인 마케팅 캠페인 또는 모든 전자 상거래 존재는 주로 전환 수라는 한 가지 기준으로 판단됩니다. 훌륭한 캠페인, 훌륭한 판촉, 심지어 훌륭한 제품도 판매를 창출하는 경우에만 훌륭합니다.

디지털 마케팅에서 전환은 모든 것입니다. 이러한 이유로 모든 온라인 광고 캠페인에는 클릭 후 랜딩 페이지가 필요하며 클릭 후 랜딩 페이지는 눈에 잘 띄고 사용자 친화적인 리드를 생성하도록 전문적으로 디자인되어야 합니다.

온라인 사용자는 클릭 후 랜딩 페이지가 필요한 정보를 제공하지 않고, 한 가지 작업에 집중하지 않고, 매력이 없고, 디자인이 좋지 않아 좌절감을 느꼈습니다. 생명선이 전환인 온라인 마케터에게 클릭 후 랜딩 페이지가 없거나 열악한 클릭 후 랜딩 페이지는 독입니다.

좋은 클릭 후 방문 페이지의 예는 여기에서 찾을 수 있습니다. MarketingProfs 페이지는 깔끔하고 매력적이며 읽기 쉽고 간단한 단일 필드 양식으로 탐색할 수 있습니다.

다행스럽게도 Instapage는 가장 디자이너 친화적인 클릭 후 랜딩 페이지 플랫폼으로 마케터가 전환율이 높은 아름다운 클릭 후 랜딩 페이지를 대규모로 신속하게 만들 수 있습니다. 가장자리 측정 및 축 잠금과 같은 고급 기능과 200개 이상의 템플릿이 결합된 CSS 편집기를 사용하면 이보다 더 유연하고 사용자 친화적이며 사용자 지정 가능한 클릭 후 랜딩 페이지 솔루션을 찾을 수 없습니다.

예측 분석: 더 중요해지고 성장하는 여기

예측 분석은 오늘날 온라인 광고의 일부입니다. 온라인 구매를 기반으로 한 교차 판매와 같은 간단한 분석에서 다양한 소비자 세그먼트의 구매 습관을 예측하는 것과 같은 매우 정교한 애플리케이션에 이르기까지 예측 분석은 온라인 마케팅 및 광고가 구축되는 기반이 되고 있습니다. 컴퓨터 처리 능력이 증가하고 데이터 스토리지가 점점 더 저렴해짐에 따라 예측 분석이 달성할 수 있는 것에는 끝이 없습니다.

오래된 벽돌과 박격포 전용 시대에 마케팅은 백화점에 크리스마스 시즌 동안 충분한 크리스마스 품목이 있는지 확인하고 지역 신문에 올바른 쿠폰과 판촉 광고가 있는지 확인하는 문제였습니다. 오늘날 오프라인 채널은 온라인 쇼핑으로 인해 도전을 받고 있으며 PC를 통한 온라인 쇼핑은 스마트폰과 경쟁하고 있습니다.

Statista에 따르면 2021년 전 세계 소매 전자 상거래 매출은 약 5조 2천억 달러에 달했습니다. 이 수치는 향후 몇 년 동안 56% 성장하여 2026년까지 약 8조 1,000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이것이 바로 오늘날의 소매업체가 온라인 광고 및 판매에 적절한 자원을 투입해야 하는 이유이며, 이를 위해 판매자는 다음을 필요로 합니다.

1. 온라인 구매 프로세스에 대한 철저한 이해를 갖춘 마케팅 팀. 소규모 회사의 경우 외부 컨설턴트를 사용해야 할 수도 있습니다.
2. 소비자 습관에 대한 이해를 높이고 효율적인 리소스 할당은 물론 효과적인 광고 대상 지정으로 이어질 수 있는 예측 분석에 중점을 둡니다.
3. 예측 기술이 제공하는 결론에 따라 행동함으로써 이러한 습관을 활용하는 창의성.
4. 사용 가능한 모든 소스에서 데이터를 마이닝하고 분석하는 소프트웨어 도구, 이러한 도구를 관리하고 필요한 경우 도구 선택에 대해 조언하는 IT 리소스.
5. 클릭 후 랜딩 페이지가 전환 최적화에서 수행하는 중요한 역할에 대한 철저한 이해와 최고의 클릭 후 랜딩 페이지, 공급자를 선택하는 요령.

예측 분석의 미래

마케팅은 디지털 기업이 되었으며 예측 분석은 주요 도구 중 하나입니다. 한때는 소비자 습관을 분석하는 데 스프레드시트를 분석하는 데 몇 주가 걸렸지만 지금은 실시간으로 수행됩니다. 그 의미는 분명합니다. 우리가 있었던 곳과 가고 있는 곳은 이전과는 전혀 다른 방식으로 얽혀 있습니다.

기술이 발전함에 따라 소비자 습관, 그리고 모든 사람의 습관을 예측하는 능력은 몇 가지 윤리적 및 법적 문제를 제기할 것입니다. 지금도 마케터들은 그들의 마케팅 노력이 마케팅과 사생활 침해 사이의 선을 넘지 않도록 주의해야 합니다. 다시 한 번, 예측 분석이 작동하지만 문제 자체보다는 문제에 대한 솔루션일 가능성이 더 큽니다.

지금 Instapage Enterprise 데모에 등록하세요.