디지털 마케팅이 점점 복잡해짐에 따라 마케팅 자동화로 눈을 돌려 투자를 늘리는 브랜드도 많아지고 있다. 최근 진행된 한 조사에 따르면 75%의 기업이 이미 최소 한 가지 마케팅 자동화 도구를 사용하고 있다. 또한 시장조사 기관 포레스터(Forrester)는 전 세계의 자동화 지출이 2023년까지 250억 달러에 달할 것으로 전망했다.
마케팅 자동화를 통해 얻을 수 있는 이득을 생각하면 이 같은 투자는 당연한 일이다. 마케터 5명 중 4명은 자동화로 인해 잠재 고객 유입이 늘었다고 밝혔으며, 77%는 전환율이 높아졌다고 응답했다. 뿐만 아니라 자동화는 생산성을 20% 높이는 것으로 나타났다.
항상 온라인에 접속해 있는 소비자들에게 독특하면서 관련성 높은 경험을 제공하는 것은 2020년에도 우선 과제가 될 전망이다. 가트너(Gartner)는 고객 경험을 선도하고 있는 기업들 3분의 2가 올해 예산 증액을 예상하고 있으며 이를 달성하는 데는 자동화가 필수적일 것이라고 밝혔다. 그렇다면 2020년에 브랜드가 주목해야 할 마케팅 자동화 트렌드는 무엇일까?
1. 개인화 및 예측 기반 추천
개인화는 2020년에도 여전히 중요한 마케팅 자동화 트렌드 중의 하나이다. 가트너에 따르면 전체 마케팅 예산의 14%는 개인화에 할당되고, 그중 다시 44%는 개인화를 실현하는 데 필요한 기술에 투자되고 있다.
개인화는 새롭게 부상한 트렌드가 아니다. 소비자들은 개인화되고 그래서 더 높은 가치를 주는 경험을 제공하는 기업을 언제나 더 선호해왔다. 그러나 자동화 도구를 통해 고객의 취향과 선호사항을 더 잘 파악하여 보다 효율적으로 개인화를 구현할 수 있다.
자동화 도구는 사이트 내 행동, 사용자 속성, 지난 구매 이력, 합법적으로 활용 가능한 외부 데이터 등 모든 고객 데이터를 통합 및 분석하여 초인화에 필요한 정확한 인사이트를 제공한다. 또한 대규모로 예측 기반 맞춤 상품 추천을 실행하여 더 나은 성과와 ROI를 이끌어낼 수 있다.
2. 고객 생애가치(LTV) 정밀 파악
초개인화와 예측 기반 추천은 고객 참여도와 전환율을 높인다. 고객 생애가치(LTV)의 핵심 성과 지표를 활용하여 그 성공 여부를 측정 및 평가할 수 있다.
LTV는 고객이 일정 기간 동안 기업에 가져다 주는 가치를 뜻한다. LTV를 결정하는 핵심 지표로는 평균 주문 액수, 구매 빈도, 총이익, 고객 이탈률 등이 있다.
예산을 투자하여 마케팅 자동화 도구를 활용함으로써 이러한 데이터를 보다 효율적으로 수집 및 분석하는 능력을 얻을 수 있다. 이렇게 하면 고도로 정확한 사용자 프로필을 구축하고 고객의 LTV를 상중하로 파악 및 예측하는 데 도움이 된다. 이런 지식을 갖추고 나면 높은 LTV 세그먼트에 집중하여 ROI를 높이고 장기적인 충성 고객층을 구축할 수 있다.
3. 매끄러운 멀티채널 여정
오늘날 고객 여정은 선형도, 양방향도 아닌 멀티채널로 이뤄진다. 채널 간 장벽이 있는 브랜드는 고객의 눈에 띄지 않는다는 의미다. 고객은 브랜드와의 소통 및 구매 과정에서 여러 접점을 활용하며, 이에 따라 여러 접점 및 채널에 걸쳐 끊김 없는 여정을 기대한다.
따라서 브랜드 마케터는 멀티채널 접근법을 채택하여 고객이 있는 곳으로 다가가야 한다. 그렇게 하면 15-35% 매출 신장, 46% 앱 유지율, 49% 전환율 증가 효과가 발생한다.
멀티채널 캠페인을 대규모로 집행하기가 쉽지는 않다. 개인화된 멀티채널 캠페인을 대규모로 진행하기 위해 자동화 도구가 폭넓게 사용된다. 멀티채널 자동화 도구는 브랜드의 모든 온라인 및 오프라인 접점에서 수집한 데이터를 통합하여 마케팅 담당자가 여러 채널에 걸쳐 매끄러우면서 시기적절한 캠페인을 계획 및 집행하도록 지원한다. 머신러닝 기능까지 더하면 마케팅 자동화는 캠페인 메시지 맞춤화에 필요한 고객 행동 인사이트 및 예측까지 제공할 수 있다.
4. 소셜미디어 통합 및 효율화
2020년 1월 기준으로 전 세계에 38억 인구가 소셜미디어를 사용하고 있다. 지난해 같은 기간 대비 9% 증가한 수치다. 소셜미디어 사용 인구가 증가하는 가운데 점점 더 많은 브랜드가 소셜 채널에 주목하고 있다.
소셜미디어에서 성공하려면 브랜드는 신속하면서 반응이 활발해야 한다. 소셜 자동화 도구가 이에 도움이 된다.
소셜 도구는 기능과 역량에 따라 다양하지만 모두가 시간과 자원을 절약해 준다. 마케터가 페이스북이나 인스타그램 등 여러 채널에 맞춰 콘텐츠를 계획 및 예약하도록 돕는 도구도 있고, 게시물에 좋아요를 누르고 댓글을 달아 참여도를 높이거나 채널 간 분석을 실현하기 위한 도구도 있다.
마케터가 데이터를 바탕으로 소셜 광고를 설정, 모니터링, 조정하여 광고비를 최적화하도록 도와주는 도구도 있다. 자연 검색 노출이 줄어들면서 소셜 광고의 중요성이 커지고 자동화가 핵심이 될 것이다.
5. 전략을 위한 데이터 수집 및 분석
맥킨지(McKinsey)에 따르면 데이터와 분석을 활용하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 이상의 수익을 달성할 가능성이 19배 더 높다. 그러나 현실에서는 여러 채널에서 쏟아져 들어오는 방대한 양의 마케팅 데이터를 감당하기가 버거울 수 있다. 게다가 어떤 데이터가 중요한지를 알아내는 것도 쉬운 일이 아니다.
이 문제를 해결하기 위해 마케팅 자동화 도구는 데이터를 수집하는 데 그치지 않고 알고리즘을 통해 핵심만 걸러내는 기능까지 갖췄다. 브라우징 패턴, 소셜 활동, 온라인 구매 활동 등과 관련된 이런 인사이트를 활용하여 마케팅 업무를 최적화할 수 있다.
한 가지 중요한 사실은 데이터 수집 및 분석이 그저 하나의 전술에 그치지 않고 마케팅 전략의 핵심에 위치해야 한다는 것이다. 앞으로 가격 책정부터 캠페인에 이르기까지 기업의 모든 결정과 행동은 데이터를 중심으로 이뤄져야 한다. 자동화는 이 모든 일을 더 빠르게, 대규모로 수행하도록 지원한다.
가트너(Gartner)의 최신 최고디지털책임자(CDO) 설문조사에서 데이터 및 분석 전략 구현은 성공에서 세 번째로 중요한 핵심 요소로 꼽혔다.
6. 360도 단일 고객 프로필
고도의 개인화를 제공하고 ROI를 높이기 위한 열쇠는 완전한 고객 데이터를 수집 및 분석하는 것이다. 안타깝게도 기업의 부서 간 장벽이 이러한 이해를 가로막을 수 있다. 마케팅팀과 영업팀이 서로 정보를 공유하지 않는 경우가 대표적이다.
이 문제를 극복하고 조직에 투명성을 불어넣기 위해서는 마케팅 자동화로 통합된 전방향 고객 프로필을 구축해야 한다. 자동화 소프트웨어는 거래, POS, 매장, CRM, 모바일, 웹사이트 행동 등의 데이터를 수집 및 통합함으로써 고객이 여정에서 정확히 어느 지점에 있고 해당 시기의 의도는 무엇인지 모든 팀에 보여줄 수 있다.
이 정보와 인사이트를 사용하면 보다 시기적절하고 연관성 있으며 참여를 유도하는 소통과 반응, 상호작용을 제공할 수 있다.
초개인화부터 멀티채널 여정, 단일 고객 프로필에 이르기까지 자동화는 2020년에도 계속해서 마케팅을 혁신할 것이다. 성공을 위해서는 자동화를 전략으로 여기는 것이 중요하다. 마케팅과 사업의 모든 부문에 자동화를 적용해야 한다는 말이다. 그렇게 하면 더 나은 성과를 올릴 수 있을 것이다.
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