by 준데 유(Junde Yu) / Appier 최고 비즈니스 책임자(CBO)
불특정 다수를 겨냥한 일반 광고나 마케팅 캠페인의 시대는 이제 얼마 남지 않았다. 온라인으로 은행 대출 상품이나 의류상품을 판매하더라도 이제는 구체적인 타깃 고객층을 알아야 한다.
까다로운 부분은 마케팅 비용 대비 수익(ROI)을 극대화해 줄 정확한 고객층을 알아내는 것이다.
온라인 트래픽을 분석해 분류하는 것은 손이 많이 가는 번거로운 과정이다. 경험에 의거한 추측부터 간단한 데이터 분석 도구를 사용하는 등 여러 방법을 활용할 수 있다. 이러한 것들은 소수의 특성을 분석하는 데에는 효과적일 수 있지만, 진짜 문제는 복잡한 데이터나 80 여 개 이상으로 조합된 특성들을 분석할 때이다.
고객층을 겨냥한 강력한 AI 툴
오늘날, 마케팅 담당자들이 사용하는 가장 흥미로운 툴 가운데 하나는 인공지능(AI) 기반의 잠재고객 예측 세분화(predictive audience segmentation)라는 것이다. 상위의 예측 분석 카테고리에 속하는 이 잠재고객 예측 세분화는 KPI(주요 성과 지표)에 상관 없이, 기업이 판매나 클릭 또는 인스톨로 이어질 가능성이 가장 큰 타깃 고객층을 파악할 수 있게 해준다.
예측적 고객층 세분화
대만에서 가장 영향력 있는 매체 중 하나인 커먼웰스 매거진(Commonwealth Magazine)은 애피어(Appier)의 아익슨(Aixon) 플랫폼에서 강력한 잠재고객 예측 세분화(predictive audience segmentation) 기능을 사용해 극적인 광고 성과를 도출했다. 이 캠페인을 통해 과거에는 도달 할 수 없었던 가치 있는 독자들을 발견했을 뿐만 아니라, 300% 이상의 광고 비용 대비 수익률(Return on Ad Spend, ROAS)을 달성했으며, 구독 및 구매는 KPI에 비해 404% 증가했다.
이 최첨단 예측적 고객층 세분화 툴은 행동 패턴을 보고, 이를 인구통계학적 데이터와 결합해 가장 유망한 단서들을 찾아낸다. 나아가 고객층을 한층 더 세분화한다. 데이터를 분석해 타깃 고객층을 찾고, 고객층을 확대할 수 있는 방법을 제시한다.
아익슨(Aixon)과 같은 AI 구동 플랫폼의 이점:
1. 정확한 고객층을 파악할 수 있다.
고객 행동에 대해 일관된 관점을 얻기란 어려운 일이다. 사람들은 종종 여러 플랫폼의 콘텐츠를 소비하므로, 기업이 확보하고 있는 데이터는 단편적이고 단절적일 수 있다. 기업은 회사 웹사이트나 모바일 앱 같은 서로 다른 소스들에서 나온 데이터를 통합하기 위해 노력한다.
아익슨은 다양한 기기 및 플랫폼에서의 수집된 기업의 데이터를 단일 사용자 관점으로 통합할 수 있다. 이러한 관점은 애피어가 아시아 지역에서 수 십 억의 익명화된 디지털 기기의 프로파일을 이용해, 서로 다른 고객층의 세그먼트에 대해 상황을 보다 잘 파악할 수 있게 한다. 이러한 데이터의 정밀성은 보다 정확한 예측과 세분화를 가능하게 한다. 이탈 가능성이 있는 고객, 다른 고객들을 불러올 것 같은 고객, 구매 가능성이 높은 고객을 구별할 수 있게 해준다. 더불어 최대로 매출에 기여할 수 있는 고객이 누구인지 알려주기도 한다.
2. 적시 판매나 적시 반응을 유도한다.
구매 주기상 구매할 준비가 되어 있는 고객에게 더 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 잠재고객 예측 세분화는 가장 수용성이 높은 시점의 고객을 찾아내 판매나 반응을 늘려줄 수 있다.
3. 새로운 시장을 발견하다.
잠재고객 예측 세분화 기술은 목표에 따라 데이터를 분석함으로써 새로운 시장을 발견하고, 그 시장에서 가장 중요한 기회들을 포착할 수 있게 해준다. 인구통계학적 데이터와 함께 행동 데이터에서 얻은 통찰력을 이용하면 새로운 세분화된 잠재고객을 찾아낼 수 있다. 새로운 잠재 고객이 목표로 정해지면, 알고리즘은 회사의 프로파일을 학습해 시장 세그먼트를 더욱 세분화한다.
예를 들어, 일본의 부동산 정보 서비스 공급자인 리풀(LIFULL)은 방대한 CRM 데이터를 제공하고 있다. 이 회사는 이후 애피어와 협력해 방대한 온라인 및 오프라인 부동산 데이터베이스를 통합하고 분석하는 일에 착수했다. 리풀은 아익슨을 이용해 여기저기 흩어져 있는 방대한 데이터를 정리해 효과적인 온라인 마케팅 프로그램들을 구동했고 새로운 혁신 비즈니스들을 개발했다.
4. 서비스를 종료한 뒤 다시 온라인으로 참여할 가능성이 있는 고객들을 파악한다.
아익슨은 이탈 가능성 예측(churn forecasting)을 이용해 과거에 떠났던 고객들의 패턴과 트렌드를 파악한다. 이 데이터를 기반으로, 기존 고객들이 서비스를 변경하거나 이용을 그만둘 가능성을 예측할 수 있다. 이는 고객들을 추적해 다시 끌어 들일 수 있기 때문에 마케팅 및 영업 팀에 매우 유용한 정보가 된다.
5. 광고주에게 적합한 고객층을 찾아서 매출을 증대시킨다.
행동 및 인구통계를 바탕으로 고객을 세분화하여 광고주에게 적합한 고객층을 찾아준다. 즉, 마케팅, 제안, 프로모션을 서로 다른 고객 세그먼트에 맞춰 조정할 수 있다는 뜻이다.
잠재고객 예측 세분화 툴을 이용하면 마케팅 활동을 촉진하고 기존 기술을 보완할 수 있다. 목표로 하는 것이 예측 마케팅인지, 개인 맞춤형인지, 그저 마케팅 활동을 전반적으로 개선하고 싶은 것인지에 상관 없이, 아익슨의 잠재고객 예측 세분화 기술은 타깃 고객층을 파악하는 일과 마케팅 집행 사이의 갭을 깔끔하게 메워줄 수 있다.
아익슨의 추가 인구통계학적 데이터와 행동 데이터, 고객층에 대한 관심 분야와 키워드 통계는 가장 유망한 단서를 찾아낼 수 있을 만큼의 풍부한 정보를 제공하며 그것을 최적의 전환율로 연결시켜 매출 규모를 증대시킨다.
저자 소개
준데 유(Junde Yu)는 선도적인 인공지능(AI) 회사 Appier의 최고 비즈니스 책임자 (Chief Business Officer)이다. 그는 AI 기반 인공지능 플랫폼, Aixon을 비롯해 이 회사의 기업체 대상 비즈니스를 통솔하고 있다. Junde는 App Annie에서 아시아태평양 경영 이사를 맡고 있다가 Appier에 합류했다. App Annie에서 이 지역 영업 사원으로 시작해 이 지역에서 영업 마케팅 팀을 성장시켰고 아시아태평양 지역 전역에서 매우 광범위한 매출을 달성했다. 또한 기업체가 데이터의 엄청난 가치를 어떻게 도출할 수 있는지 그가 통찰력을 얻게 된 것도 이곳에서였다.
