[인포그래픽] B2B 데이터 기반 마케팅이 비즈니스 성장에 미치는 영향
데이터는 양날의 검입니다. 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있지만 브랜드에 부정적인 영향을 미치는 무모한 행동과 부주의로 이어질 수도 있습니다.
데이터 분석은 마케팅 전략의 주요 부분이며 데이터가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 이해하는 것은 단순한 보고에서 오늘날 마케팅 관리의 가장 복잡한 구성 요소 중 하나로 진화하는 데 매우 중요했습니다.
Span Global Services의 인포그래픽에서 B2B 데이터 기반 마케팅이 비즈니스 성장에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
데이터(DATA) 란?
데이터는 통계나 수치로 측정할 수 있는 추세나 패턴을 분석하고 예측하는 데 사용할 수 있는 정보의 모음입니다.
기업과 단체는 설문조사, 인터뷰, 관찰 등 객관적인 방법을 통해 데이터를 수집합니다. 또한 정부 기록, 웹 사이트 및 소셜 미디어 플랫폼과 같이 공개적으로 사용 가능한 정보에서도 얻을 수 있습니다.
마케팅에서 데이터를 사용하는 것은 단순히 엑셀 시트에 판매 수치를 누적하는 것 이상입니다. 기업은 잠재적으로 판매를 촉진하거나 이익을 증가시킬 수 있는 트렌드를 활용하기 위해 데이터를 사용하여 미래를 예측할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.
왜 데이터를 사용합니까?
마케터는 데이터를 사용하여 제품 또는 서비스의 과거 성과를 기반으로 계산된 결정을 내림으로써 마케팅 효과를 향상시킵니다. 고객이 무엇을 원하는지, 어떻게 원하는지, 특정 제품이나 서비스를 구매하는 이유를 분석하는 데 사용됩니다.
데이터는 또한 타겟 고객 내에서 브랜드 인지도의 강점과 성장을 방해하는 단점에 대한 정보를 드러낼 수 있습니다. 데이터는 또한 잠재적으로 다른 사람들보다 더 많은 수익을 올릴 수 있는 특정 대상 인구통계에 어필할 제품을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
마케팅 전략에서 데이터 사용은 판매 실적에 대한 단순한 보고에서 맞춤형 고객 서비스 전략을 위한 시장 세분화로 발전했습니다.
데이터 유형(Types of Data)
기업이 마케팅 전략을 위해 데이터를 수집하고 구성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 형식은 인구 통계 데이터, 행동 데이터 및 거래 데이터입니다.
인구 통계 데이터는 주로 성별, 소득 수준 또는 위치 또는 우편 번호와 관련된 인구 통계와 같은 대상 고객에 대한 정보를 나타냅니다. 목표 시장에서 이러한 특성을 파악하여 향후 판매 동향을 예측하는 데에도 유용할 수 있습니다.
행동 데이터는 온라인, 소셜 미디어 또는 입소문을 통해 고객 설문조사에서 제공됩니다. 고객이 브랜드에서 제공하는 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 식별하는 것이 중요합니다.
설문 조사는 제품 성능 및 만족도에 대한 피드백을 얻을 수 있는 좋은 방법이지만 시장이 적절한 시기에 올바른 제품을 공급받고 있는지 확인하는 것도 중요합니다.
행동 데이터는 고객이 제품에 대해 어떤 종류의 정보를 보고 싶어 하는지 또는 구매 결정을 내릴 때 중요하게 생각하는 정보를 나타내는 데 사용할 수 있습니다.
거래 데이터는 고객이 특정 브랜드를 사용하여 구매한 것뿐만 아니라 구매하려는 서비스 및 제품에 대한 정보를 말합니다.
이는 제품 성능, 구매 빈도 및 해당 품목에 대한 고객의 만족도에 대한 자세한 정보를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
기업이 현재 및 잠재 고객과의 관계를 개선할 수 있는 방법을 파악하는 것이 중요합니다. 거래 데이터는 미래의 마케팅 전략을 분류하고 새로운 제품을 만드는 데에도 사용할 수 있습니다.
데이터를 효과적으로 사용하는 방법
데이터 수집은 그 해석만큼 훌륭합니다. 기업과 마케터(마케팅 담당자)는 미래에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 패턴과 추세를 파악하기 위해 많은 양의 데이터를 해석하고 세분화할 수 있어야 합니다.
데이터 분석을 통해 기업은 향후 마케팅 전략 개선에 사용할 수 있는 성장 분야, 브랜드 강점 또는 인구 통계학적 변화를 파악할 수 있습니다.
개선된 마케팅 전략을 위해 데이터를 사용하는 가장 좋은 방법은 데이터를 단순하게 유지하는 것입니다. 마케팅의 첫 번째 규칙은 청중에게 초점을 맞추고 그들이 구매하기를 원하는 것이 아니라 그들이 가장 원하는 제품이나 서비스로 설득하는 것입니다.
효과적인 데이터 분석을 위한 첫 번째 단계는 브랜드의 성과, 잠재력 또는 강점에 대한 가장 중요한 지표를 식별하는 것입니다. 데이터는 기업이 고객이 원하거나, 필요로 할 가능성이 가장 높은 제품이나 서비스를 제공할 수 있도록 고객의 요구와 연결될 때 가장 유용합니다.
예를 들어, 월마트(Walmart)는 판매 수치를 고객의 브랜드 인지도를 나타내는 지표로 사용합니다. 그러나 이 수치는 브랜드가 타겟 고객에게 얼마나 성공적으로 도달했는지를 나타내지 않기 때문에 단독으로 사용할 경우 매우 해로울 수 있습니다.
매출 수치만 사용하면 성장이 정체되거나 위축된 영역을 식별하지 못하기 때문에 비현실적인 기대감으로 이어질 수 있습니다.
데이터는 신제품에 대한 시장 동향을 예측하고, 판매의 계절성을 예측하거나, 과거 동향을 기반으로 할인을 제공할 시기에 대한 힌트를 기업에 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
브랜드의 미래에 대해 계산된 결정을 내리기 위해 가장 좋은 방법은 방대한 양의 정보를 효과적인 마케팅 전략에 사용할 수 있는 해석 가능한 비트로 추출하는 깔때기 형태의 데이터를 사용하는 것입니다.
