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실시간 마케팅 자동화로 고객과의 연관성을 지속 유지할 수 있는 3가지 방법

빠르게 변화하는 현대 사회에서 어떻게 고객과 지속적으로 연관성을 유지할 것인가? 이는 모든 마케팅 담당자가 고민하는 문제다. 효과적인 방법 가운데 하나는 가능한 한 최신 데이터로 작업하여 고객이 지금 현재 필요로 하는 상품과 서비스를 제공하는 것이다. 어떤 고객이 지난주에 양은냄비를 훑어보고 스쳐지나 갔다면 양은냄비 할인 쿠폰을 보내도 별 효과가 없다. 실시간 마케팅 자동화를 활용하면 대규모 고객 그룹에 대해서도 적절한 순간에 참여를 유도할 수 있다.

실시간 참여 유도의 중요성

모든 데이터 기반 마케팅이 그렇듯이 성과는 데이터의 품질에 달렸다. 정확하지 않은 데이터는 효과적인 마케팅에 도움이 되지 않는다. 고객의 현재 생각, 활동, 행동을 제대로 보여주는 데이터가 있어야 고객이 연관성 있다고 느끼는 마케팅 콘텐츠를 개발할 수 있다.

또한, 고객의 온라인 행동과 관심사는 빠르게 변화하며 인터넷에 가득한 대체 품목이 항상 고객의 주의를 빼앗는다. 고객이 특정 상품이나 서비스에 관심을 보였다고 해서 그 관심이 유지되리라는 보장은 없다. 따라서 실시간으로 고객의 참여를 유도하여 속담처럼 쇠뿔을 단김에 뺄 수 있어야 한다.

실시간 마케팅 자동화를 통한 마케팅 효율 개선

이메일이나 SMS 메시지, 웹 푸시, 앱 내(In-app) 알림 등 반복적인 마케팅 업무를 소프트웨어로 자동화하는 것은 이를 수동으로 처리하는 것보다 훨씬 효율적이다. 자동화하면 며칠이 아니라 불과 몇 시간 내에 고객 행동에 반응하고 빠르게 트렌드에 대응하여 고객이 원하는 것을 보다 즉각적으로 제공할 수 있다. 다음과 같은 방식으로 마케팅 자동화를 통해 고객과의 실시간 연관성을 유지할 수 있다.

1. 프로모션의 효과를 높인다

프로모션은 신뢰할 만한 데이터를 바탕으로 정교하게 타겟팅 된 경우에만 효과를 발휘한다. 모든 사람에게 똑같은 프로모션을 무작위로 뿌려놓고 기도한다고 해서 효과가 나타나지 않는다. 고객은 자신의 니즈와 무관한 프로모션을 받게 되면 그 브랜드가 기대를 충족하지 못한다고 보고 귀찮은 존재로 여기게 된다.

예를 들어 웹 팝업 또는 앱 푸시 알림으로 프로모션을 진행하는 경우를 살펴보자. 대상이 되는 제품이나 서비스를 지난 24시간 이내에 구매한 고객이 있다면 마케팅 자동화를 사용하여 실시간 고객 행동 데이터를 바탕으로 프로모션 대상에서 제외할 수 있다. 이렇게 하면 불필요하게 광고를 쏟아붓는 일 없이 알맞은 대상 그룹에 프로모션을 제시할 수 있다.

2. 전환율을 증가시킨다

상품이나 서비스에 많은 관심을 보였지만 구매로의 전환은 망설이는 고객이 있다고 하자. 이 고객을 결승선 너머로 끌어와 결제하도록 할 방법은 무엇인가? 쿠폰이 도움이 되겠지만, 어떻게 많은 관심을 보인 방문자를 정확히 타겟팅 할 수 있는가?

실시간 마케팅 자동화를 사용하여 웹사이트에서 상품이나 서비스를 얼마나 자주 열람했는지를 기준으로 타겟 그룹을 세분화할 수 있다. 그러면 지난 24시간 내에 해당 상품을 최소 1회 구매한 사람 등 쿠폰에 반응할 가능성이 낮은 사람을 대상에서 제외할 수 있다.

3. 방치된 장바구니에 재참여를 유도한다

현대인의 삶에는 주의를 분산시키는 것이 너무나도 많기 때문에 고객이 온라인 장바구니에 상품을 넣어두고 결제를 깜빡하거나 그 당시 결정을 내리지 못해 카트에 담아둔 상품을 그냥 내버려두는 경우가 적지 않다. 이렇게 상품을 방치한 채 떠나려는 사람을 그냥 보내서는 안 된다.

실시간 마케팅 자동화를 사용하여 떠날 의향을 보이는 쇼핑객을 식별하면 이 고객에게 상품 결제를 깜빡했다는 내용의 친절한 알림을 보낼 수 있다. 가령 지난 1시간 사이에 장바구니에 항목을 추가한 사람들에게 알림을 보내는 것이다. 이 때 지난 24시간 이내에 결제를 완료한 고객은 알림 대상에서 제외해야 한다. 이러한 행동을 종종 보이는 쇼핑객을 식별해서 해당 고객에게 구매를 시간 내에 완료하도록 알리는 것도 방법이다.

AI활용하여 타이밍 계산하기

캠페인 효율을 한층 높이려면 메시지를 전달할 최적의 타이밍도 알아야 한다. 머신러닝 같은 첨단 인공지능(AI) 기술을 활용하면 고객의 행동 및 습관에 대한 데이터를 분석하여 각 고객 세그먼트에 다가갈 최적의 시간을 계산할 수 있다. 예를 들어 만약 저녁에 태블릿 PC로 인터넷을 둘러보는 경향이 있는 수지나 주로 아침에 유아용품을 구입하는 보혁을 대상으로 한다면 이들이 브랜드와 상호작용할 가능성이 가장 높은 시간에 다가가야 할 것이다.

고객의 행동을 알면 가장 효과가 뛰어날 법한 시기에 맞춰 프로모션을 전개할 수 있다. 이렇게 하면 고객 참여 및 전환을 최대 수준으로 이끌어낼 수 있다.

실시간 마케팅 자동화는 고객의 행동에 대한 최신 인사이트를 제공하여 마케팅 전략을 시간대 별로 조정할 수 있게 해 준다. 이를 통해 브랜드는 고객의 니즈에 때맞춰 대응하면서 여러 캠페인 또는 메시지를 모든 고객에게 무차별 제시하는 일을 피할 수 있다.

 

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