초개인화 마케팅: 그것을 증명하는 3가지 예를 통해 올바르게 수행하는 방법

탁월한 98%의 마케터는 개인화가 고객 관계를 개선하는 데 도움이 된다는 데 동의했으며 74%는 개인화가 "강력한" 또는 "극단적인" 영향을 미친다고 말했습니다. 그러나 소비자의 22%만이 브랜드로부터 받는 개인화 수준에 만족합니다.

이메일 시작 줄에 이름을 추가하는 시대는 지났습니다. 단순히 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 소비자는 개인의 선호도에 따라 명시적으로 맞춤화된 제품, 커뮤니케이션 및 마케팅 전술과 같은 개인화 수준이 향상되기를 기대합니다.

따라서 개인화된 서비스가 빠르게 새로운 표준이 됨에 따라 마케터는 이제 다음 단계로 초개인화로 이동해야 합니다.

하이퍼 개인화란 무엇입니까?

마케팅의 하이퍼 개인화는 브랜드가 매우 맞춤화된 마케팅 전략을 생성할 수 있도록 여러 채널과 접점에서 추출한 행동 및 실시간 데이터를 결합합니다. 이를 통해 관련성 및 전환 가능성을 최대화하기 위해 각 소비자에게 제품, 서비스 및 광고 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다.

이것은 개인화와 초 개인화의 차이점을 보여주지만 더 깊은 이해를 위해 맥락을 살펴보겠습니다.

개인화 vs. 하이퍼 개인화

초 개인화는 AI, 기계 학습 및 IoT 지원 장치와 같은 고급 기술을 활용하여 각 사용자에게 보다 관련성 높은 제안과 경험을 제공함으로써 개인화를 한 단계 끌어 올립니다.

전통적인 개인화에는 고객의 이름, 위치 또는 구매 내역을 광고하는 것이 포함될 수 있지만 하이퍼 개인화에는 소비자가 원하거나 필요로 하는 것을 구체화하기 위해 검색, 구매 및 기타 실시간 행동 데이터도 고려됩니다. 기본적인 고객 데이터를 넘어서기 때문에 기존 방식보다 더 복잡하고 유용합니다.

예를 들어, 개인화에는 전년도에 온라인으로 유사한 장비를 구매한 소비자에게 겨울 날씨 장비를 광고하는 것이 포함될 수 있습니다. 반면에 초개인화에는 정확한 구매 위치 및 시간, 지불 방법, 사용된 쿠폰, 소셜 미디어 활동 등을 기반으로 최적화된 광고로 동일한 겨울 장비를 광고하는 것이 포함될 수 있습니다.

모든 추가 데이터를 고려하면 초개인화된 캠페인이 더 관련성이 높고 리드를 생성할 가능성이 있습니다.

개인화의 또 다른 예는 제목 줄에 이름을 포함하여 사용자에게 이메일을 보내는 것입니다. 이는 좋은 방법이지만 개인화 캠페인만큼 발전된 것은 아닙니다.

사용자가 금요일 저녁에 웹사이트나 모바일 앱에서 검은색 바지를 검색하는 데 20분을 소비하고 구매하지 않고 떠났다고 가정해 보겠습니다. 극도로 개인화된 캠페인은 금요일 저녁에 해당 사용자에게 이메일이나 앱 알림을 보내 특정 브랜드의 검은색 바지에 대한 예정된 판매를 광고합니다. 이 유형의 캠페인이 개인화된 이메일 제목보다 훨씬 더 효과적이라는 것을 알 수 있습니까?

모든 퍼널 단계에서 마케팅 개인화 사용 사례를 포함하여 디지털 광고 개인화에 대한 자세한 내용은 새 개인화 가이드를 다운로드하십시오.

광고주는 캠페인에서 하이퍼 개인화를 어떻게 사용할 수 있습니까?

광고주와 마케터가 전략에서 고려해야 하는 6가지 주요 구성 요소가 있습니다.

1. 데이터 수집

가장 첫 번째 단계는 올바른 유형의 데이터를 수집하는 것입니다. 왜냐하면 개인화는 데이터의 품질만큼 우수하기 때문입니다.

더 나은 데이터를 수집할수록 더 많은 세분화를 추가할 수 있고 더 개인화된 제안을 할 수 있습니다. 이것은 또한 올바른 눈이 그들을 보고 있다는 것을 보장하고 결과적으로 이러한 사람들이 구매할 가능성이 훨씬 더 높아집니다.

2. 맞춤형 제안

거의 79%의 소비자는 브랜드와의 이전 상호 작용과 직접적으로 연결된 경우에만 브랜드 제안에 참여할 것입니다. 따라서 연령 또는 성별과 같은 간단한 개인화로 시작한 다음 특정 제품을 지속적으로 구매하는 사람 또는 구매하는 시기에 따라 세그먼트를 천천히 추가하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 항상 4월과 10월에 구매하는 반복 고객 그룹이 있는 경우 3월과 9월에 특정 제품을 사용하여 이전 구매 패턴에 맞게 매우 개인화된 메시지를 보내기 시작합니다.

3. 개인화된 메시지

가장 적절한 메시징을 위해 고급 맞춤 마케팅 소프트웨어를 사용하도록 선택할 수 있습니다. 다음을 포함하여 상황에 맞는 이메일을 보내는 데 이상적입니다.

• 이메일을 언제/어디서 열었는지에 따라 달라지는 콘텐츠
• 제품이 품절되면 동적으로 SKU를 변경합니다.
• 실시간 가격
• 누군가가 이전에 검색했던 제품

4. 다양한 채널

방대한 양의 소비자 데이터를 다중 채널 마케팅과 결합하면 사용자와 일대일 관계를 생성할 수 있으므로 개인화 수준이 더욱 향상됩니다. 이메일, 웹사이트, 소셜 미디어 및 스마트폰은 모두 다양한 수준의 사용자 정의 및 개인화를 제공하여 활용할 수 있습니다.

5. 완벽한 타이밍

수동으로 프로세스를 시도하는 것은 선별해야 할 데이터와 생성할 메시지가 셀 수 없이 많기 때문에 어려울 수 있습니다. 그러나 프로세스를 더 쉽게 만들기 위한 몇 가지 옵션이 있습니다.

자동화된 마케팅 팀 또는 플랫폼을 사용하는 것 외에도 예측 분석을 사용하여 특정 메시지를 전달하고 원하는 응답을 유도할 최적의 시간을 더 잘 결정할 수 있습니다.

6. 일관된 테스트

다변수 테스트를 사용하면 메시징의 가장 매력적인 요소를 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한 단순한 A/B 테스트를 넘어 여러 요소(헤드라인, 이미지, 카피 등)의 결합 효과를 한 번에 측정하여 어떤 조합이 가장 실적이 좋은지 결정할 수 있습니다.

초기 개인화 캠페인의 결과를 측정하고 심지어 초개인화 캠페인까지 포함하여 결과를 기반으로 훨씬 더 정확한 메시지를 보내기 시작합니다.

널리 알려진 일부 브랜드가 기존의 개인화를 넘어 보다 고도의 접근 방식으로 이동한 방법을 살펴보겠습니다.

3가지 하이퍼 개인화 사례

Amazon, Starbucks 및 Spotify와 같은 최고의 브랜드는 AI와 기계 학습이 개별 추천 엔진을 구동하는 예측 개인화를 사용하기 시작했습니다.

각 브랜드가 어떻게 하고 있는지 봅시다.

아마존

Amazon 전환의 35% 이상은 각 소비자를 위한 고유하고 초개인화된 경험을 생성하기 때문에 추천 엔진에 의해 구동됩니다.

이 일대일 이메일은 올리브 그린 러닝화를 검색했지만 구매하지 않고 검색을 종료한 사용자에게 발송되었습니다.

많은 "정기적으로" 개인화된 이메일에 그 사람의 이름이 포함되지만 Amazon은 다음을 포함하지만 이에 국한되지 않는 방대한 양의 데이터 포인트에 액세스할 수 있기 때문에 이 이메일은 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다.

• 이름
• 검색어
• 검색에 소요된 평균 시간
• 과거 구매 내역
• 브랜드 선호도
• 카테고리 탐색 습관
• 과거 구매 시간
• 평균 지출 금액

플랫폼의 추천 엔진 알고리즘은 '항목 간 협업 필터링'이라고 하며 4가지 데이터 포인트를 기반으로 제품을 제안합니다.

• 이전 구매 내역
• 장바구니에 담긴 상품들
• 평가 및 좋아요 항목
• 다른 유사 고객이 좋아하고 구매한 항목

이 모든 정보를 사용하여 Amazon은 사용자 프로필을 만들고 이 구매자를 위해 올리브 녹색 Puma 신발(Puma 신발은 이전에 구매함)을 강조하는 매우 상황에 맞는 이메일을 작성할 수 있습니다.

스타벅스

스타벅스는 실시간 데이터를 사용하여 400,000개 이상의 초개인화된 메시지(음식/음료 제안)를 사용자에게 전송하는 AI로 개인화 게임을 강화했습니다. 모든 제안은 앱에서의 과거 활동을 기반으로 각 사용자의 기본 설정에 따라 다릅니다.

회사는 또한 이메일 및 모바일에서 개인화된 게임으로 로열티 프로그램 회원을 참여시키고 모바일 주문 및 지불 옵션을 허용하는 인근 상점에 대해 모바일 앱 사용자에게 알립니다.

이 캠페인의 스타벅스 결과는 다음과 같습니다.

• 3 마케팅 캠페인 효과 증가
• 이메일 사용 2배 증가
• 쿠폰 사용을 통한 증분 ​​지출 3배 증가
• 모바일 앱에서 발생하는 총 거래의 24%

스포티 파이

Spotify는 Discover Weekly 기능을 사용하여 마케팅 캠페인에서 하이퍼 개인화를 구현합니다. 이 기능은 개별 음악 선택을 고려하고 동일한 노래를 듣는 다른 사람들의 선호도와 교차 분석한 다음 각 사용자에 대해 고도로 개인화된 재생 목록을 만듭니다.

이 브랜드는 또한 티켓 구매 옵션과 함께 좋아하는 아티스트의 라이브 이벤트에 대한 이메일을 보내는 라이브 콘서트 기능을 갖추고 있습니다. 이 기능은 또한 개별 음악 선호도에 따라 개인화됩니다.

개인화에서 초개인화로 이동

고객이 맞춤형 경험과 고도로 선별된 제안을 점점 더 기대하기 때문에 하이퍼 개인화는 디지털 마케팅 진화의 다음 주요 단계입니다.

초개인화에 대한 절대적인 정의는 없으며 브랜드마다 다릅니다. 현재 개인화 캠페인을 평가하고 사용되지 않는 데이터를 고려하고 해당 데이터를 수집할 기회를 인식하기만 하면 됩니다. 이를 통해 고객이 원하는 것과 정확히 일치하는 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

여기에서 디지털 광고 개인화 가이드에서 자세한 내용을 확인하십시오.