마테크란 무엇인가?
마케팅 테크놀로지(MarTech)란 마케팅 담당자가 마케팅 캠페인을 계획하고 실행하는 데 사용하는 소프트웨어 도구들을 의미합니다.
MarTech 도구의 용도에는 다음이 포함됩니다:
- 반복적인 마케팅 프로세스자동화
- 마케팅 데이터수집 및 분석
- 특정 대상 고객층에도달하기
마테크의 주요 이점
마테크 도구 사용은 프로세스 자동화 및 시간 절약과 같은 이점을 제공합니다. 가장 뚜렷한 장점은 이러한 기술이 마케터들이 빅데이터를 활용할 수 있게 한다는 점입니다. 마케팅 기술 없이는 마케터들이 방대한 데이터 세트에서 가치 있는 정보를 추출하는 것이 거의 불가능할 수 있습니다.
마테크는 비용 절감과 시간 절약뿐만 아니라 마케팅 의사 결정 과정에서 데이터를 핵심으로 삼음으로써마케팅을 데이터 중심 활동으로 변화시키고 있습니다. 이는 최고 마케팅 책임자(CMO)들의 마케팅 예산 배분에서 마테크가 상당한 비중을 차지하게 된 이유 중 하나입니다(출처: 가트너 CMO 지출 조사 2020).
이미지 출처: Gartner CMO Spend Survey 2020
오늘날 마케터들은 캠페인 실행 시점에 그 효과를 측정할 수 있습니다.
마테크 도구는 타깃 고객층에 대한 상세한 정보를 제공하여 전문가들이 유용한 인사이트를 도출할 수 있게 합니다. 종종 이러한 도구는 실시간으로 인사이트를 제공하므로, 마케터들이 필요에 따라 캠페인을 수정할 수 있도록 지원합니다. 이는 데이터 기반 마케팅 활동을 효과적으로 뒷받침합니다.
데이터 기반 마케팅이란 무엇인가?
데이터 기반 마케팅은 고객 상호작용 또는 제3자를 통해 수집된 데이터를 활용하여 고객의 선호도, 행동, 동기를 더 잘 이해하는 방법입니다. 데이터 기반 마케팅의 목표는 마케팅 의사결정의 기반으로 데이터를 활용하면서 성과를 개선하는 것입니다. 이는 검색 엔진, 소셜 미디어, 전자상거래 소비자 동향 등 다양한 데이터 세트와 대체 데이터로 구성될 수 있습니다.
데이터 기반 마케팅이 중요한 이유는 무엇인가요?
마케팅 담당자들은 오랫동안 고객 행동을 이해하고 예측하기 위해 데이터를 활용해 왔습니다. 그러나 현재의 마케팅 도구는 고객의 선호도를 정확히 파악할 수 있습니다. 기업은 이를 바탕으로 고객이 원하는 것에 정확히 부합하는 제안을 조정할 수 있습니다. 마테크(MarTech) 도구는 평균 소득과 같은 전통적인 지표의 활용을 훨씬 더 정밀하게 만듭니다. 또한 마테크는 세분화된 수준에서 간과된 틈새 시장을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 기반 마케팅은 기업에게 잠재 고객의 행동 패턴을 한눈에 파악할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 해당 고객층에 맞춤화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
마지막으로, 마케터는 데이터를 활용해 캠페인 목표를 정의할 수 있습니다. 목표를 먼저 설정한 후 이를 달성하기 위한 캠페인을 만드는 대신, 마케터는 특정 데이터 그룹에서 새로운 캠페인 목표 수립에 도움이 되는 통찰력을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 이유로 제품에 부정적인 태도를 보이는 집단이 있음을 발견할 수 있습니다. 그러면 그들의 마음을 바꾸기 위한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
소비자 데이터를 활용하여 ROAS를 높이는 방법
#1: 현재 캠페인에 가장 효과적인 채널 파악하기
마케터로서 우리는 마케팅 캠페인에 수만 달러를 지출할 수 있습니다. 우리가 근무하는 기업과 대행사는 일반적으로 ROAS(광고 지출 대비 수익률)를 기준으로 결과를 기대합니다. 이는 마케팅에 매우 논리적인 접근 방식입니다. 예를 들어, Google 광고에
- Google 광고에 1,000달러
- $1,000를 아웃브레인 프로모션에 투자한다면
귀하와 상사는 트래픽, 클릭, 전환 측면에서 어느 채널이 가장 우수한 성과를 내는지 궁금해할 수 있습니다. 하지만 많은 어트리뷰션 방법은 사용자의 여정을 진정으로 ‘이해’하거나 정량화할 만큼 복잡하지 않습니다. 예를 들어 누군가 먼저 블로그 글을 읽고, 그다음 구글 광고를 본 후, 마지막으로 소셜 미디어에서 전환했다고 가정해 보세요. 최종 어트리뷰션 모델은 단순히 마지막 접점이 소셜 미디어였다고 알려줄 뿐입니다. 그러면 여러분은 정교한 다중 채널 생태계가 존재하며 여러분과 팀이 다단계 접근 방식에 투자해야 한다는 결론을 내리기보다는 콘텐츠 제작과 구글 광고에서 마케팅 자금을 돌릴 수 있습니다.
이러한 시나리오에서데이터를 수집하여 마케팅 알고리즘에 투입하는 것은 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어,
- 검색 엔진 결과
- 소셜 미디어 소비자 트렌드
- 광고 캠페인 데이터
이러한 데이터를 수집한 후 상호 참조한다면 결과는 놀라울 수 있으며, 구식 최종 기여도 방법, 모델, 기술이 아닌 실시간 트렌드에 기반한 의사결정이 가능해질 것입니다.
#2: 고객 맞춤형 추천 제안 및 맞춤형 광고 캠페인 제작
이를 잘 보여주는 사례는 전자상거래입니다. 아마존과 같은 거대 기업들은 이미 맞춤형 소비자 추천 기술을 완벽히 구사합니다. 예를 들어, 고객이 방금 러닝복을 구매한 것을 확인하고 운동 성과를 추적할 수 있는 스마트워치를 제안할 수 있습니다.
물론 이러한 알고리즘에는 더 정교한 수준이 존재하지만, 공통점은 데이터 기반이라는 점입니다. 인터넷 소매업체들은 다음과 같은 소비자 데이터를 수집합니다:
- 크로스 채널 구매 습관
- 검색 트렌드
- 특정 제품에 대한 소셜 버즈
- 소비자 리뷰
- 제품 설명
- 판매량
마케팅 담당자가 이 데이터를 교차 참조하면 제품 추천 측면뿐만 아니라, 마케팅 관점에서 더 중요한 맞춤형 이메일 캠페인, 소셜 미디어 광고, 리타게팅 캠페인, 인플루언서 마케팅 등에서도 새로운 차원의 맞춤화를 달성할 수 있습니다.
