소비자는 기업이 개인화된 상호작용을 제공하기를 기대합니다(소비자의 71%). 그리고 빠르게 성장하는 회사는 개인화에서 40% 더 높은 수익을 창출합니다. 그러나 많은 기업이 방문자의 진화하는 비선형 여정을 완전히 이해하기 위해 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 방문자의 기대에 부응하는 경험을 제공하지 못하고 수익, 평균 주문 가치(AOV), 구매 등의 손실로 이어지는 낮은 전환율로 어려움을 겪습니다.

또한 전환에 변화가 없는 경험을 구축하기 위해 웹사이트 데이터를 수집하고 분석하는 데 수백 시간을 소비했습니까?

이것이 당신의 이야기라면 두 가지 좋은 소식이 있습니다.

첫째, 당신은 올바른 장소에 도착했습니다. 그리고 두 번째, 당신은 혼자가 아닙니다!

전환 및 수익 증가가 누락된 경우

최근에 맞춤형 고품질 전화 커버의 새로운 라인을 출시한 온라인 전화 액세서리 소매업체의 경우를 생각해 보십시오. 최고의 제품을 제공했음에도 불구하고 전환 목표를 달성하는 데에도 근접하지 못했습니다.

팀은 방문자 행동을 추적하여 무엇이 잘못되었는지 알아내기로 결정했습니다. 히트맵 및 세션 기록은 방문자가 새로운 제품과 상호 작용하는 방식을 보여줍니다. 데이터를 연구한 후 다음과 같은 몇 가지 주요 결과가 나타났습니다.

• 방문자는 전화 표지 맞춤설정 페이지에서 이탈했습니다.
• 하차한 방문자는 전화 사양 및 개인 정보 페이지에서 가장 많은 시간을 보냈습니다.
  

이 데이터를 보고 팀은 실행 가능한 통찰력을 좁혔습니다.

• 전화 표지 사용자 정의 페이지의 단계 수를 줄였습니다.
• 전화 사양을 더 시각적으로 만들기
• 개인 정보 페이지의 축소된 양식 필드

이것이 효과가 있는 동안 예상한 전환 증가를 얻지 못했고 팀은 이유와 수정 사항을 찾기 위해 고군분투했습니다.

이것이 당신에게 친숙하게 들립니까?

유입경로에서 고립된 마찰 지점을 수정하기 위해 데이터를 추적하는 것은 구매 여정을 간소화하지만 여정을 맥락에 맞게 만들거나 사용자 세그먼트와 관련되게 만들지는 않습니다. 방문자는 관련 경험을 기대하고 모든 접점에서 가치를 느끼기를 원합니다.

즐거운 경험은 경험 최적화와 적절한 접점에서 청중과 소통하는 것이 혼합된 것입니다. 개인화는 사용자 여정을 기반으로 한 예리한 청중별 상황별 및 개인화된 상호작용을 출시하도록 도와줌으로써 후자를 달성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 전화 액세서리 소매업체는 고객 이탈을 줄이기 위해 단순히 양식 필드를 줄이는 대신 개인화 기능을 활용하여 방문자가 사용하는 장치를 기반으로 방문자와 관련된 맞춤 옵션을 자동 필터링하고 표시하거나 반복 고객의 세부 정보를 자동으로 채울 수 있습니다. , 등등.

마찬가지로, 웹사이트 방문자가 미국이고 다른 방문자가 독일인 경우 독일 방문자는 웹사이트에서 현지 언어 경험을 기대할 수 있습니다. 또는 가장 관련성이 높은 결과가 제품 목록 페이지에 할인된 브랜드를 표시하는 경우 명품 브랜드에 대한 선호도가 있는 사용자가 연기될 가능성이 있습니다.

이 외에도 방문자는 구매 결정을 빠르게 내리기 위해 여정과 관련된 상황 정보가 필요합니다. 개인화는 이를 가능하게 합니다. 예를 들어 적시에 트리거된 알림으로 긍정적인 제품 리뷰를 표시하여 제품 페이지를 방문하는 사람을 앞으로 유도할 수 있습니다.

다음은 기업에서 개인화된 경험을 만드는 방법에 대한 몇 가지 일반적인 예이지만 수행할 수 있는 작업에는 제한이 없습니다. 고유한 사용 사례가 무엇이든 개인화는 항상 사용자 데이터에서 시작됩니다.

개인화 데이터 – 알아야 할 모든 것

웹사이트는 귀중한 개인화 기회를 열어줄 잠재력이 있는 방대한 양의 원시 방문자 데이터를 수집합니다. 그러나 이미 가지고 있는 데이터를 최대한 활용하려면 어떤 유형의 데이터가 개인화를 가능하게 하는지 아는 것이 가장 중요합니다.

풍부하고 지능적인 데이터에 대한 단일 보기를 통해 전환되는 경험을 만들 수 있습니다. 디지털 발전으로 표면 수준의 개인화만으로는 충분하지 않습니다. 위의 데이터를 통해 마케터는 웹사이트 방문자의 행동 마이크로 세그먼트를 생성할 수 있으므로 여행 중 적시에 개인화된 경험을 얻을 수 있습니다. 이 데이터는 여러 소스에서 수집되고 하나의 중앙 고객 데이터 허브에서 통합되므로 방문자의 행동을 시각화 및 학습하고 최적화 캠페인에서 활용할 수 있습니다.

원시 고객 데이터를 사용하여 잠재고객을 정의할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

1. 사전 정의된 세그먼트

이 세분화 방법에서 사전 정의된 행동, 지리적, 인구 통계 및 컨텍스트 데이터를 사용하여 방문자 집단을 구축할 수 있습니다. 위의 데이터 소스 중 하나 이상을 결합하여 마이크로 세그먼트를 생성할 수도 있습니다.

앞서 언급한 휴대폰 액세서리 온라인 소매업체는 사전 정의된 데이터 포인트(사용된 장치 및 브라우저, 위치, 사이트에서의 행동, 과거 구매 등)를 사용하여 사용자 집단을 만들고 세그먼트별 캠페인을 계획하고 관련 콘텐츠만 표시할 수 있습니다. .

예를 들어 방문자를 분류하고 개인화된 콘텐츠를 제공하여 전화 표지 사용자 정의 페이지에서 이탈을 줄일 수 있습니다. 또는 신규 사용자에게 첫 구매 제안을 표시하여 구매를 완료하도록 동기를 부여합니다. 웹사이트와 Chrome 브라우저를 통해 처음으로 웹사이트를 방문하는 iPhone 13 Pro 사용자의 마이크로 세그먼트는 구매를 완료하도록 유도하기 위해 특별 할인을 표시할 수 있습니다.

2. 사용자 정의 속성 기반 세그먼트

사용자 정의 속성을 기반으로 한 세분화는 방문자 행동을 심층 분석하고 특정 세그먼트가 경험에 어떻게 반응하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 일반 방문자 속성을 다루는 사전 정의된 세그먼트와 달리 사용자 정의 속성은 캠페인 목표와 일치하는 비표준 도메인별 속성을 사용하여 집단을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이는 매우 유연하며 사전 정의된 세그먼트 사이의 간격을 채워 초개인화된 상호 작용을 생성할 수 있습니다.

귀하가 전환율을 대조하고 분석하는 전자 상거래 상점이라고 상상해 보십시오. 프리미엄 회원의 전환율은 10%인 반면 일반 구매자의 전환율은 2%입니다. 이 데이터를 사용하여 매우 구체적으로 이동하고 일반 구매자를 대상으로 타겟팅된 프로모션을 실행하여 고객을 유입경로로 더 많이 이동하고 이 세그먼트에서 전환을 늘릴 수 있습니다.

마찬가지로 방문자의 웹사이트 마지막 방문, 게스트 방문자 대 회원, 월간 지출, 구매자 페르소나(할인, 충동 또는 FOMO, 상용 고객, 충성도 고객, 상위 5% 에이스 게이머 및 더.

3. 제3자 데이터 기반 세그먼트

외부 매개변수를 기반으로 방문자를 분류할 때 유용한 또 다른 데이터 소스는 타사 도구 및 통합입니다.

예를 들어, Mixpanel을 사용하면 지난 주에 제품이나 앱을 사용하지 않은 비활성 사용자 집단을 만들고, 재참여 캠페인을 만들고, 유지율을 높이기 위해 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

마찬가지로 회사의 IP 주소와 같은 Clearbit의 데이터를 사용하여 특정 회사 또는 산업의 방문자에게 홈페이지 배너에 개인화된 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. B2B 기업은 Demandbase를 활용하여 정의된 ICP와 일치하는 기업을 식별하고, 의도가 높은 잠재 고객 세그먼트를 생성하고, 기업이 웹사이트를 처음 방문할 때 전환하는 데 도움이 되는 의미 있는 정보를 제공할 수 있습니다.

4. 방문자 목록 업로드

업로드된 방문자 목록은 저장된 쿠키 데이터, POS 데이터, URL 쿼리 매개변수, 프리미엄 사용자 목록 등과 같은 외부 데이터로 구성되며, 이를 가져와 깊은 방문자 세그먼트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 세그먼트에 대해 초개인화된 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

귀하가 온라인 게임 회사라고 가정해 보겠습니다. 특정 캠페인에 대해 게임 사용자의 상위 10%를 타겟팅하려고 합니다. 엔지니어링 팀과 협력하여 고유한 쿠키 값에 해당하는 모든 사용자의 목록을 얻을 수 있습니다. 이 목록을 데이터베이스에 업로드할 수 있는 강력한 실험 엔진을 사용하여 원하는 경험을 제공할 수 있습니다.

이러한 데이터 세트는 모든 접점에서 방문자 상호 작용을 강화할 수 있는 귀중한 통찰력 컬렉션을 생성합니다. 그러나 캠페인의 성공을 보장하기 위해서는 사용 방법과 시기를 아는 것이 중요합니다. 기업이 경쟁자와 차별화하는 데 도움이 되는 몇 가지 산업별 개인화 사용 사례를 살펴보겠습니다.

개인화는 모두를 위한 것입니다

AOV를 높이려는 온라인 소매업체, 고객 이탈을 줄이기 위해 노력하는 SaaS 회사, 더 많은 구독을 원하는 출판사 등, 개인화는 산업 전반의 기업이 더 깊은 행동 통찰력을 얻고 모든 방문자에게 반향을 일으키는 유쾌한 경험을 디자인할 수 있도록 도와줍니다. 기존 트래픽에서 ROI를 최대화하고, 더 강력한 방문자 관계를 구축하고, 관련 경험을 제공하여 궁극적으로 성장을 주도하려는 온라인 비즈니스인 경우 개인화를 활용하여 잠재고객을 활성화할 수 있는 방법을 알아보십시오.

전자상거래

McKinsay의 연구에 따르면 온라인 쇼핑객의 80%가 소매업체로부터 개인화를 원한다고 합니다. 전환하려는 웹사이트의 잠재 구매자는 다양한 제품을 찾는 다양한 지역 및 인구 통계에서 옵니다. 같은 구매자가 소매점 A의 신발을 좋아할 수 있지만 조깅하는 사람은 좋아하지 않을 수 있으며 일부 방문자는 세일 기간에만 쇼핑할 수 있습니다. 그리고 이러한 잠재 구매자를 확보하기 위한 치열한 경쟁이 있습니다. 개인화를 통해 세분화된 구매자 행동을 심층 분석하고 경쟁자보다 귀하를 선택하도록 맞춤형 경험을 설계할 수 있습니다.

수익 증대를 위한 마이크로 세분화

지리적 위치, 과거 구매, 제품 선호도 등과 같은 데이터를 사용하여 개인화된 제안 및 카테고리 페이지를 선별하고 교차 판매, 상향 판매 등에 제품을 추천할 수 있습니다.

예를 들어 카테고리, 목록 및 검색 페이지에 필터를 자동 적용하여 방문자가 관련 제품만 볼 수 있도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 제품을 더 쉽게 탐색하고 판매를 늘릴 수 있습니다.

SaaS

모든 SaaS 회사는 이탈을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 구독 기반 모델은 장기적인 관계 구축을 요구합니다. 일반적인 스프레이 및 기도 접근 방식이 아닌 개인화를 활용하여 방문자를 위한 맞춤형 경험을 디자인하고 제공하는 것은 회사가 방문자를 소중히 여기고 브랜드 충성도를 고취시키는 데 도움이 된다는 것을 보여줍니다.

수익 증대를 위한 맞춤형 가격 및 콘텐츠

가격 책정 페이지는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 회사 규모, 수익 등과 같은 속성을 기반으로 세그먼트를 만들고 방문자의 기대에 맞는 경험을 만들 수 있습니다. 예를 들어 가격 페이지를 개인화하여 셀프 서비스 가격을 숨기고 엔터프라이즈 비즈니스에는 "영업 담당자에게 문의" CTA만 표시하고 SMB에는 미리 설정된 가격을 표시할 수 있습니다.

SaaS 제품을 평가하는 마케터는 사회적 증거를 찾기 위해 철저한 조사를 수행합니다. Clearbit과 같은 타사 도구의 데이터를 사용하여 방문자의 회사/산업을 감지하고 관련 로고, 추천사 및 성공 사례를 트리거할 수 있습니다. 방문자가 무료 평가판에 등록했는지 추적하고 무료 평가판에서 유료로 전환 유입경로로 더 나아가게 하는 콘텐츠만 얻도록 메시지를 작성할 수도 있습니다.

여행하다

여행 산업은 다양한 고객 기반을 충족합니다. 여행자의 요구와 기대는 계속 진화합니다. 따라서 각 방문자를 이해하고 개인화된 경험을 선별하는 것이 중요합니다.

인구통계 및 목적 중심의 개인화

대부분의 사람들은 비즈니스나 여가를 위해 여행합니다. 방문자가 날짜, 목적지, 여행자 수 등과 같은 여행 세부 정보를 입력하면 웹 사이트에서 데이터를 사용하여 목적별 여행 옵션 및 정보를 표시할 수 있습니다.

비즈니스 사용자의 경우 간편한 취소 정책, 회의실 시설, 청구서 받는 방법 등을 보여줍니다. 레저 사용자의 경우 쇼 액티비티, 스파 옵션, 수영장 이용 시간, 24시간 룸서비스, 할인 등을 보여줍니다. 레저를 더욱 세분화할 수 있습니다. 인구 통계를 더 많은 타겟 그룹으로 분류합니다.

또한 쿠키 데이터를 이전 구매와 페어링하거나 예약 흐름에서 옵션을 미리 선택하거나 가장 관련성이 높은 결과를 먼저 표시하도록 검색 결과의 순서를 변경할 수도 있습니다.

이러닝

사람들은 상호작용하고, 보고, 더 많이 읽고, 궁극적으로 전환하는 개인화된 콘텐츠에 더 긍정적으로 반응합니다.

학습 흐름 개인화

많은 e-러닝 플랫폼에서 다양한 과정을 제공합니다. 그러나 그들 중 소수만이 학습자를 유지합니다. 개인화를 통해 e-러닝 플랫폼은 모든 학습자가 사전 설정된 흐름을 따르는 선형 접근 방식에서 벗어날 수 있습니다.

동적 피드백 및/또는 상황별 팝업으로 학습 흐름을 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 학습자에게 코스 시작 시 퀴즈를 풀고 자신의 능력을 평가하고 다음 단계를 권장하도록 요청할 수 있습니다. 이를 통해 각 학습자의 기술과 기대에 맞는 개인화된 흐름이 생성됩니다.

좋은 행동을 강화하거나 성취에 박수를 보내는 역동적인 피드백을 제공할 수도 있습니다. 예를 들어 학습자가 적절한 속도로 과정의 50%를 완료하고 진행 상황을 표시하면 사용자가 과정을 완료하도록 권장하는 개인화된 팝업을 트리거할 수 있습니다.

e-러닝 플랫폼은 방문자에 대한 상황별 데이터를 활용하여 각 학습자를 위한 개인화된 경로를 선별하여 학습자가 추구하는 과정을 더 잘 제어할 수 있습니다.

미디어

개인화는 이미 콘텐츠 소비와 수익 창출에 혁명을 일으켰습니다. Netflix가 가장 큰 OTT 플랫폼 중 하나가 되도록 도왔습니다. 사용자가 플랫폼에서 가장 많이 참여하는 내용을 기반으로 콘텐츠와 광고를 푸시하여 Instagram 및 TikTok과 같은 소셜 미디어 거물에게 막대한 수익 증대를 가져왔습니다.

구독 증가를 위한 맞춤 추천

사용자가 좋아하는 콘텐츠를 쉽게 발견하면 플랫폼을 계속 사용합니다. 그리고 그들이 귀하의 콘텐츠에서 가치를 발견하면 구독이 급증합니다.

예를 들어, 온라인 편집 뉴스 포털은 행동 데이터를 사용하여 관련 뉴스 항목을 먼저 표시함으로써 독자 및 구독을 늘릴 수 있습니다. 방문자가 스포츠 뉴스를 주로 찾는 경우 스포츠 관련 콘텐츠를 먼저 보여줄 수 있습니다. 방문자가 정치 소식을 자주 읽는 경우 유사한 콘텐츠를 표시하여 관심을 끌 수 있습니다.

VWO로 개인화하는 방법?

이 블로그를 시작할 때 휴대폰 액세서리 소매업체는 실행 가능한 데이터를 가지고 있었지만 규모에 맞게 모든 접점에서 올바른 경험을 디자인하고 출시할 수단이 없었습니다.

이러한 격차를 해소하고 기업이 성장을 가속화하는 규모로 초개인화된 여정을 제공할 수 있도록 지원하기 위해 최근 VWO Personalize를 출시했습니다. VWO 제품군에 최근 추가된 이 제품을 통해 우리는 개인화의 모든 측면을 연결하여 산업 전반의 기업이 무한한 성장 가능성을 열 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 개발 팀에 의존하지 않고 여러 맞춤형 경험을 만들고 하나의 캠페인에서 각기 다른 방문자 세그먼트를 대상으로 할 수 있습니다.

VWO Personalize는 원시 방문자 데이터를 사용하여 집단을 구축하는 데 도움을 주는 것으로 시작합니다. 그런 다음 강력한 WYSIWYG Visual Editor에서 위젯 라이브러리와 코드 편집기를 사용하여 경험을 선별하고 출시할 수 있습니다.

– 미리 설계된 다양한 위젯에 액세스할 수 있는 위젯 라이브러리 를 사용하여 몇 번의 클릭으로 개인화된 경험을 만드십시오. 기존 템플릿을 끌어다 놓고 개인화된 경험을 빠르게 디자인하십시오. 라이브러리에서 배너, 모달, 맨 위로 스크롤, 카운트다운 타이머, 소셜 공유 등을 위한 위젯을 찾을 수 있습니다. 또한 콘텐츠에 동적 텍스트를 사용하여 개별 세그먼트에 맞는 웹 페이지를 더욱 개인화할 수 있습니다.

특정 방문자 세그먼트에 대해 홈페이지에서 판매 캠페인을 실행하려고 한다고 가정합니다. 이 경우 VWO Visual Editor의 위젯 라이브러리로 이동하여 페이지에 추가하려는 배너 유형을 선택하고 내용을 편집하면 짜잔!

마찬가지로 미국 지역에서 판매를 늘리려는 온라인 소매업체의 경우 특정 제품 페이지에 판매 카운트다운을 추가하고 타겟팅하려는 방문자 세그먼트에 배포할 수 있습니다. 위젯 라이브러리를 사용하면 몇 분 안에 방문자 세그먼트에 대해 최대한 많은 개인화된 경험을 디자인할 수 있습니다.

– 고유한 것을 제공하고 싶을 때 코드 편집기를 사용하여 사용자 정의 템플릿을 만드십시오. 웹사이트에 맞춤 자바스크립트 코드와 변수를 삽입하고 캠페인 목표에 맞는 고유한 위젯과 경험을 구축하세요.

제품 페이지에 호버 효과를 추가하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 코드 편집기를 사용하여 사용자 정의 CSS 또는 Javascript 코드를 작성하고 원하는 페이지에 배포할 수 있습니다.

개인화 vs. 개인 정보 보호 – 균형 잡기

이 기사 전체에서 방문자가 각 온라인 세션에서 데이터 흔적을 남기는 방법에 대해 논의했습니다. 회사는 매일 이 데이터를 캡처하여 캠페인 및 상호 작용을 개인화하는 데 사용합니다. 그러나 수집된 데이터의 양으로 인해 방문자의 데이터가 자신도 모르는 사이에 오용될 우려도 있습니다. 불가피하게 방문자는 개인화되고 상황에 맞는 경험을 선호하지만 그것을 결합하는 내재된 두려움이 있습니다.

기업이 직면한 문제는 개인 정보 보호 및 보안을 침해하지 않고 개인화를 위해 이 데이터를 사용하는 방법입니다. 이를 해결하기 위해 유럽 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 많은 규정이 구현되었습니다.

그러나 기업은 책임을 져야 합니다. 방문자의 신뢰를 얻으려면 규제 요구 사항을 충족하는 것 이상을 수행해야 합니다.

회사는 개인 정보 보호 및 데이터 안전을 보장하는 개인 정보 우선 접근 방식을 채택하여 개인화 관행이 항상 규정을 준수하도록 해야 합니다. 그들은 진화하는 데이터 보호 규정 및 개혁으로 보안 제어를 지속적으로 업데이트해야 합니다.

데이터 수집, 저장, 사용 및 안전을 보장하기 위해 기업이 수행하는 작업에 대한 투명성을 유지하는 것이 중요합니다.

VWO Personalize를 사용하면 데이터 기반 캠페인을 실행하고 극도로 개인화된 경험을 제공하는 동시에 절대적인 데이터 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 개인 정보 우선 접근 방식으로 설계되었으며 글로벌 데이터 보호 규범을 준수하며 방문자의 개인 정보를 보호하는 완벽한 제어 기능이 제공됩니다.

다음은?

우수한 품질의 맞춤형 커버는 당사 온라인 전화 액세서리 소매업체의 US였습니다. 아이러니하게도 대부분의 방문자는 맞춤 페이지 자체에서 이탈했습니다. 변경 사항은 대상이 아닌 일괄 변경이므로 도움이 되지 않았습니다. 개인화는 이 격차를 메웁니다.

개인화를 통해 소매 담당자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자동 필터링을 구현하고 연령이나 성별과 같은 인구 통계 데이터 및 사용된 전화 모델과 같은 상황 데이터를 기반으로 방문자와 관련된 사용자 지정 옵션을 표시합니다.
• 위치별 결제 옵션 트리거
• 방문자가 있는 구매자 단계에 따라 제안 및 동적 콘텐츠 트리거

이 목록은 완전하지 않으며 개인화할 수 있는 가능성은 무한합니다. 방문자는 개인화된 경험을 기대합니다. 귀하의 웹사이트에서 해당 정보를 얻지 못하면 다음 사용 가능한 옵션으로 넘어갑니다. 따라서 더 이상 사업을 잃지 마십시오. 지금 개인화 여정을 시작하고 무제한 성장 기회를 열어 비즈니스를 확장하십시오.