마케팅과 IT기술의 융합은, 전혀 새로운 마케터의 역량을 요구하게 되었습니다

마케팅 엑설런스 파트에서는 빅데이터, 트레킹, 개인화, 마케팅 자동화 등

마케터라면 갖춰야 할 미래역량에 대해 알아보는 시간이었습니다.




4차 산업혁명이란, 제조업과 정보통신기술(ICT)을 융합해 작업 경쟁력을 제고하는

차세대 산업 혁명을 가리키는 말인데요.

 

애드텍에서도 4차 산업혁명 시대에 마케터들의 

테크놀로지 역량에 대한 논의가 활발하게 진행되었습니다.


먼저, 애드텍에서는 마케팅 활동을 위한 근간이 되는 데이터에 주목합니다.

빅데이터의 95%는 최근 3년간 만들어졌고,

그 중 80%가 소셜 네트워크의 데이터라고 하는데요.

이미 소셜에서 생성되고 있는 수많은 데이터들을 활용하는 능력이

뉴마케팅의 트렌드가 될 것이라고 전문가들은 말하고 있습니다.

 

전문가들은 또, 4차 산업혁명을 '점점 개인화된 맞춤 콘텐츠로 

진화해가는 상황'으로 받아들여야 한다고 이야기합니다.

그러기 위해서 필요한 역량은 네트워크에 대한 이해를 꼽고 있습니다.

네트워크가 쏟아내는 데이터, 신호 등을 해석할 수 있어야 한다고 하는데요.

이는 타겟 네트워크에 대한 해석이 곧 개인의 취향별로 세분화된 타겟팅을 가능하게 하기 때문입니다.


마지막으로, 머신러닝machine learning의 중요성을 강조하였는데

미래의 마케팅이란 머신러닝을 통한 인사이트있는 큐레이션 콘텐츠를

제공하는 것이 필수적인 요소가 될 것이기 때문입니다.




웹사이트를 제작하기 전에,

고객들의 행동패턴을 파악하기 위한 분석/조사는

복잡하고 비싸면서 시간이 많이 걸린다는 문제점이 있습니다.

일본 같은 경우에는, 인공지능AI을 도입하여 활용하는 추세입니다.

 

AI를 활용한다면, 사이트의 수많은 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견할 수 있다고 합니다.

행동 트랜드와 A/B 테스트를 진행하여, 마케팅 방향성 결정을 도와주는

인사이트를 얻을 수 있으며 궁극적으로 KPI까지 개선시킬 수 있는데요.

 

예를 들어, 고객의 불만과 질문에 즉각적인 대응을 할 수 있게 됩니다.

AI는 고객들의 질문과 이에 대한 답변을 패턴화하고 데이터를 축적하여

다음부터 고객들이 질문을 하면 AI가 즉각적으로 답변하게 됩니다.

또한, 웹사이트 상에 고객들의 마우스 패턴에서

전환율과 관련된 패턴이 있는지 AI에게 분석을 맡길 수도 있습니다.

이러한 작업을 구글 분석기를 통해 할 때 50시간 정도 걸린다면

AI를 활용한다면 4시간 밖에 걸리지 않는다고 합니다. 무척 효율적이죠.

게다가 훨씬 경제적이기까지 합니다.

 

광고 운영을 할 때, 문제를 파악하고 개선하는 데까지

일본 같은 경우는 짧게는 3일에서 한 달 정도 걸린다고 합니다.

미국 같은 경우는 그 작업이 매일매일 이루어진다고 하는데요.

이처럼 점점 빠르고 다이나믹하게 변화하는 디지털 마케팅 환경에 대응하기 위해

경제적인 가격에 누구나 직관적으로 쉽게 사용할 수 있고,

빅데이터에서 의미 있고 중요한 정보를 찾아주는 분석 툴로

머지않아 AI를 활용하는 것은 마케팅의 일상적인 풍경이 될 것 같습니다. :)





앞으로 모든 미디어는 수치화 될 것이고 그 가치는 재평가 될 것입니다.

그리고 그 데이터 속에서 의사결정을 하게 되는 시장으로 변할 것입니다.

특히, 실시간으로 변화하는 디지털 마케팅은 어떻게 수치와 해야 할까요?

애드텍에서는 LTV(Life Time Value)! 고객 평생 가치를 측정하자는 것이 이슈화 되었습니다.

 

이제 모바일 마케팅의 KPI는 노출, 클릭, 설치가 아니라

사용자들이 앱 안에서 어떤 활동을 하느냐로 바뀌고 있습니다.

예전에는 이를 측정할 수 없었지만 이제는 컨텐츠뷰, 가입완료, 장바구니에 담긴 물품,

심지어 사용자들이 어디에서 유입 됐는지 까지 측정이 가능해 졌습니다.

 

또, 사용자를 하나의 단위가 아니라

라이플 사이클 단위로 보아야 한다는 논의도 시작되었습니다.

트레킹 툴을 통해, 사용자가 들어오는 채널마다 실시간으로 어떻게 이루어지는지

모두 구체적으로 트레킹할 수 있고, 이런 실시간 트레킹 기술의 발달은

라이플 사이클 단위로 고객을 볼 수 있도록 바꾸는 근간이 될 것입니다.

 

물론 여전히 한계점이 있다는 지적도 있었습니다.

1. 웹, 모바일 성과에 대한 기여도를 어떻게 통합할 것인가?

2. 너무 많은 데이터와, 데이터 정보의 불일치

3. 내부 소스 비공개로 인한 데이터 활용 불가능

 

하지만 빠른 기술의 발전에 따라, 이러한 한계점들도 곧 해결될 것으로 전망됩니다.

앞으로 보다 보다 정교한 사용자 라이프 스타일 타겟팅과

더욱 합리적인 모바일 마케팅이 가능해질 시대가 점점 궁금해지네요!




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