Digital Marketing and How to use it
지금 디지털 마케팅을 논하기에는
디지털이 이미 너~무 깊숙히 우리의 일상 생활속에 들어와 있습니다.
수많은 웹사이트와 모바일, 앱(application)에 이어 앞으로 개발 될 무수한 IT기기들에
확장해서 마케팅을 할 수 있는 모든 것이 디지털 마케팅의 범주에 들어간다고 할 수 있죠~
웹의 발전으로 데이터의 생성속도가 빨라지고 BIG DATA라는 용어에서 META DATA,
그리고 그 이후에 지속적으로 쌓여가는 데이터의 양도 어마무시하게 증가하고 있습니다.
우리는 어떻게 이 어마어마한 양의 DATA 를 마케팅에 사용할 수 있을까요?
그리고 그 방향은 어디인지 알아보겠습니다.
1. Data Gathering(데이터 수집)
현재 기업에서는 다양한 방법으로 데이터를 수집하고 있습니다.
온/오프라인 광고, SNS(Social Network Site), E-mail, SMS, 전화 등
기존의 방식과 온라인을 적극적으로 활용한 방법을 통해 고객에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.
온라인 마케팅에서는 Google Tag Manager 혹은 직접적인 Landing Page 경로 설정을 통해
홈페이지에 유입되는 유저의 동향을 파악할 수 있습니다.
고객이 어떤 키워드/디스플레이를 통해 홈페이지로 유입됬고, 어떤 상품에 관심이 있으며
장바구니에서 결제로 가기 전 어떤 단계에서 이탈이 일어나는지도 확인할 수 있습니다.
............맞아요...... 잘 수집하는게 어렵습니다.ㅜㅜ
나의 데이터를 잘 수집하고 보기 좋게 만들어 주려면
'누구를', '무엇을', '어떻게', '어디에서', '왜' 에 대한 기획이 데이터 수집의 바탕에 있어야 합니다.
체계적인 업무 공유를 위해서도 필수적인 부분이죠!
2. Data Analysis(데이터 분석)
수집된 데이터를 분석하는 일 또한 Online Marketing을
정확하고 효율적으로 하기 위한 일의 핵심이라고 할 수 있습니다.
Data를 분석하는 Tool(도구)로는 Python, R, SQL, MSSQL 부터 수많은 무료로 이용이 가능한 툴들이 있습니다.
Raw Data를 실질적으로 분석하기 위한 툴 이외에도
Google Analytics, Adobe Analytics, Facebook 등 소비자의 웹상에서의 흔적을 추적할 수 있는 다양한 툴들이 활발하게 쓰이고 있습니다.
이 뿐 아니라 자체적으로 프로그램을 개발하여 효율적인 Data Driven Online Marketing 을 하기위한 방법들이 수없이 쏟아져 나왔습니다.
어떠한 도구를 사용해서 Data를 분석할 지는 회사의 상황과 고객의 니즈(needs)에 따라
달라질 수 있지만, 충분히 숙지하고 능숙하게 데이터를 핸들링 하기까지 매우 흥미로운 여정이 기다리고 있을 것입니다!
3. Data Visualization(데이터 시각화)
자~ 이제 고객의 데이터도 모았고,
고객의 행동흐름, 소비유형 들을 파악하며 생각한 마케팅 솔루션을 효과적으로 이야기해야합니다.
마케터가 구성한 기획에 대한 설득력, 제품에 대한 홍보전략 등 인사이트(Insight)를 찾아내기 위해
데이터 시각화는 인사이트 발견을 도와주고 직관적인 구성을 통해
전달력을 높여주는 역할을 합니다.
통계적 기법과 더불어 가장 많이 사용되는 프로그램은 R(R studio) 가 있고
Tablaue, SAS 등 고급 프로그램도 기업에서는 빈번하게 사용되고 있습니다.
구글에서 제공하는 템플릿 처럼, 나만의 Dash board를 만들어서 판매 목적(Goal)별, 타겟 고객(Audience), 연령(Age) 등에 대한 정보를 한 눈에 볼수 있습니다.
또한 기존에 쌓여있던 데이터와의 비교를 통해 다양한 방식으로 segmentation 하거나, 필터링을 거친 데이터도 손쉽게 비교하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.
간단해 보이는 3가지 스텝이지만,
1,2,3 단계를 꾸준히, 다양한 자료를 통해 연습을 하는 일은 저에게도 쉽지 않은 일입니다. ㅠㅠ
모두다 성공하는 마케팅을 하는 그 날 까지
화이팅!!
다음에는 더 유익한 마케팅 소식을 들고오겠습니다~
감사합니다 (꾸벅)
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