[리뷰]빅데이터를 활용한 예측 마케팅 전략

[리뷰]빅데이터를 활용한 예측 마케팅 전략

2019년 5월 6일 Review 0

도서명 : 빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략

저자 : 외머아튼, 도미니크 레빈

 

이 책을 처음 만나게 된 것은, 우연히 이사님께서 읽어보고 서적을 구매한 것이 계기였다.

고객사에게도 전달하여 우리가 하려는 일의 의미를 이해시키기 위해서 이 책을 읽으신 줄로만 알고 있었다. 나도 책 제목만 보고예측 마케팅 전략또 뻔한 소리만 하려는 건가 싶어 별로 읽어보고 싶다는 생각이 들진 않았었지만, 읽어보니 단순히 흔한 책으로 치부할 수 있는 책이 아니었다

이 책에서 말하는 예측 마케팅이란 머신러닝과 인간지능의 완벽한 결합이라고 한다또한 비즈니스에 빅데이터의 시대가 도래한 유래를 알기 쉽게 풀어서 설명해주고 있는데과거의 비즈니스 모델이라 할 수 있는 “동네 가게”의 마케팅은 일대일 관계로 손님이 몇 명 되지 않아, 주인장이 대부분은 손님들의 취향이나 신상정보를 어느 정도 알고 있고, 그것을 잘 파악하는 것만으로도 충분히 돈을 벌 수 있는 구조였다고 한다. 하지만 기업의 규모가 커짐에 따라 고객 규모도 커지고, 이를 효율적으로 관리하기 위해 고객의 데이터를 자동화하여 관리하게 된 시대가 되었다는 얘기이다.

 

이렇게 개념적인 얘기들로만 가득 찼다면, 실망하며 책을 덮었을 것이다. 하지만 이 부분은 시작에 불과한 이야기들이며, 본론은 2장부터 시작된다실제 사례들과 함께 실질적인 해결 방법론에 대한 이야기들을 하고 있기 때문에, 이 책의 4장 정도까지만 읽고서, 나중에 업무를 할 때 활용할 수 있는 바이블로 활용해야겠다고 생각했다. 놓치지 않고 싶은 부분이 많아서 필요한 내용이 떠오를 때마다 다시 읽을 수밖에 없다.

 

5장부터 13장 까지는 각 챕터마다 총 9개의 전략을 하나씩 정리해주고 있는데, 하나씩만 실제 기업에 적용해도 아마 성과가 개선될 것이라 보는 포인트들이었다

이는 P19부터 전체적으로 정리되어 있다첫 번째 전략인 마케팅 예산을 고객 획득, 유지, 재활성화의 목표에 기반하여 배정하는 법을 보고 나서현재 담당하고 있는 고객사 그로스 해킹 전략의 콘셉트가 떠올랐다. 결국 신규 고객 획득이 아닌 기존 고객에게서 원하는 액션을 이끌어내도록 리소스를 재배정하는 작업이었다이 책에서 짚어주는 한 문장만으로도 프로젝트 KEY 활용할 수 있겠다는 생각 때문에, 나에게 있어서 앞으로 어떤 도움이 될지 기대되는 책이다.   

 

High light

P19

책 전체를 관통하는 전략을 정리해 놓은 부분을 하려고 한다. 이것만 읽으면 저자가 하고 싶은 말을 전부 다 알아버린 것 같은 생각이 들지만, 더 깊게 들어가 한 챕터 속에 얻을 수 있는 유용한 내용들이 있다. 지금 말하는 내용은 이 책이 왜 필요한가에 대한 답을 주는 “애피타이저” 정도로 생각하면 될 것 같다.

 

전략 1. 고객 데이터를 이용하여 마케팅 지출을 최적화하라

고객의 획득에만 집중하지 말고, 유지 및 재활성화 목표에 기반하여 예산을 배정하여야 하고, 가장 높은 가치의 고객을 획득하게 해주는 제품 및 채널을 찾아야 한다.

 

전략 2. 고객 페르소나를 예측하고 마케팅을 다시 고객과 관련성 있게 만들어라.

군집분석을 활용하여 고객 그룹별로 마케팅 활동과 제품 전략을 차별화하고 최적화하는 것 

 

전략 3. 생애주기 마케팅을 위해 고객 여정을 예측하라

고객의 획득, 성장, 유지에 이르는 고객 생애주기를 자세히 살펴보고, 개별 고객에 대한 인게이지 먼트 전략이 어떻게 전개되어있는지 살펴야 한다.

 

전략 4. 고객가치를 예측하라 : 가치기반 마케팅

높은 가치의 고객에게는 많은 비용을 할당하고중간 가치의 고객에겐 업셀링을낮은 가치의 수익성 없는 고객에게는 서비스 비용을 절감해야 한다.

 

전략 5. 고객등급화를 위해 고객의 구매 또는 참여 가능성을 예측하라.

구매 가능성을 예측하여, 보다 더 높은 영업가 망고객에게 접근하자

 

전략 6. 각고객마다 적절한 개인별 추천사항을 예측하라

구매시점에서 추천과 후속 추천에 대해서 알아볼 것이고, 특정한 제품에 연계된 추천 그리고 특정한 고객 프로파일에 연계된 추천에 대한 필요성이 부각된다.

 

전략 7.  많은 고객 전환을 위해 예측 프로그램을 실행하라

. 페르소나를 이용한 더 나은 획득 캠페인 설계리마케팅 활용한 전환율 향상유사 고객 타기팅

위와 같은 세 가지를 통해 비즈니스 퍼널 (장바구니, 상품페이지 등이탈 고객을 잡자.

 

전략 8. 고객가치 증대를 위해 예측 프로그램을 실행하라

고객가치성장을 위한 구매 후 캠페인리필 구매 캠페인반복 구매 프로그램신제품 소개고객 사은 캠페인 등을 활용하자.

 

전략 9.  많은 고객 유지를 위해 예측 프로그램을 실행하라

타기팅 프로그램 및 고객 이탈 관리 프로그램을 통해 선제적 유지관리 및 고객 재활성화 캠페인을 활용하자.