성공적인 B2B 마케팅을 위해서는 데이터의 가치를 창출하는 것이 매우 중요합니다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리하는 과정에서 우리는 어려움을 겪기도 하는데요. 넘쳐나는 데이터의 홍수 속에서 어떻게 하면 데이터를 더 효과적으로 활용하고, 고객 맞춤형 캠페인을 진행할 수 있을까요? 간단한 3가지 솔루션을 통해 이를 실현하는 방법을 알아봅시다.
B2B 마케터들은 방대한 양의 데이터로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 과거에는 마케팅, 영업, 서비스 데이터만으로 고객 경험을 개선하려 했지만, 현재는 더 많은 데이터를 통해 고객을 더 깊이 이해할 수 있게 되었습니다. 이와 함께 데이터를 분석하고 활용하는 것이 B2B 마케팅의 새로운 과제로 떠올랐습니다. 이 데이터를 효과적으로 활용해 가치를 창출하는 것은 비즈니스 성공의 핵심 요소가 되고 있습니다.
B2B 마케터들은 더 많은 거래 데이터, 익명 데이터, 제로 파티 데이터, 광고 데이터 등을 수집하며 고객 만족도를 높이기 위해 노력하고 있습니다. State of the Connected Customer report에 따르면, 고객의 80%가 기업이 수집한 데이터를 바탕으로 우수한 경험을 제공해야 한다고 생각합니다.
그렇다면 B2B 마케터들이 데이터를 더 많이 활용하면서도 캠페인과 전략을 복잡하게 만들지 않으려면 어떻게 해야 할까요? 이를 해결하려면 세 가지 주요 요소가 필요합니다. 누구나 쉽게 접근 가능한 데이터, AI 기반 데이터, 그리고 즉시 활용 가능한 데이터입니다. 이 세 가지 솔루션이 B2B 마케팅의 데이터 전략을 어떻게 간소화할 수 있는지 살펴보겠습니다.
학습 내용
- CRM 외부에서 B2B 데이터를 활용하는 방법
- AI를 사용하여 잠재 고객에게 더 개인화된 경험을 제공하는 방법
- B2B 데이터를 활용해 타겟에게 적합한 광고를 적절한 채널로 전달하는 법
CRM 외부에서 B2B 데이터를 활용하는 방법
접근 가능한 데이터는 B2B 마케팅에서 매우 중요합니다. 데이터의 접근성은 여러 곳에 분산된 데이터를 사용자가 쉽게 다룰 수 있는 고객 데이터 플랫폼(CDP)으로 통합해 캠페인에서 활용하는 것을 말합니다. CRM은 고객 데이터를 수집, 저장, 분석하여 영업과 마케팅, 고객 서비스를 강화하는 데 기여합니다. 하지만 이는 전체 데이터 중 일부에 불과합니다. CRM은 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 결합했을 때 고객에 대해 더 포괄적인 시각을 얻을 수 있습니다. 또한, CRM은 고객 상호작용에 집중하는 반면, CDP는 모든 접점에서 실시간 고객 행동을 통합해 제공합니다. 데이터 활용 범위를 넓히면 고객에 대한 보다 완전한 정보를 얻을 수 있습니다.
B2B 마케팅에서 올바른 도구를 사용하면 내부 시스템, 외부 플랫폼 및 고객 상호작용에서 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있습니다.
- 제품 사용 관련 데이터: 내부 시스템, 채널 파트너, 리셀러 데이터를 기반으로 제품 도입 현황과 성과를 확인할 수 있습니다.
- 구매, ERP, 커머스 데이터: 거래 정보를 분석하여 구매 패턴, 선호도, 매출 확대 기회를 파악하세요.
- 고객 참여 데이터: 광고, 모바일, 소셜 채널의 데이터를 분석하여 캠페인 효과와 고객 상호 작용을 측정합니다.
- 계정 프로필 데이터: Dun & Bradstreet(D&B), ZoomInfo, Bloomberg와 같은 외부 소스의 정보로 고객 프로필을 강화하세요.
이러한 데이터가 마케팅 자동화 플랫폼과 데이터 플랫폼에서 실시간으로 원활하게 연결된다면 어떨까요? B2B 마케터는 평균 주문 금액, 이메일 참여도, 구매 행동 등을 기반으로 고부가가치 고객 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 이러한 세그먼트를 대상으로 맞춤형 프로모션과 메시지를 제공하면 고객 확보 비용을 절감하고 전환율을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 사이버 보안 회사에서 B2B 마케터로 일하는 Alex가 있다고 가정합시다. 그는 Salesforce의 Marketing Cloud Account Engagement와 Data Cloud를 활용해 고급 위협 방지 기능을 강조하는 맞춤형 캠페인을 진행합니다.
Alex는 Data Cloud의 고급 세분화 기능을 사용하여 구매 내역과 참여 데이터를 기반으로 가치가 높은 계정을 식별할 수 있습니다. 이렇게 분류된 세그먼트는 Marketing Cloud Account Engagement와 연동되어 맞춤형 메시지와 개인화된 고객 여정을 설계합니다. 또한, 고객 행동의 변화에 따라 업데이트된 데이터는 두 플랫폼에 모두 반영됩니다. 이를 통해 Alex의 B2B 마케팅 활동은 더 효과적이고 효율적으로 유지될 수 있으며, 고객당 비용을 절감할 수 있습니다.
접근 가능한 B2B 데이터는 마케팅 캠페인을 어떻게 간소화하나요?
접근 가능한 B2B 데이터는 고객에 대한 전체적인 정보를 제공하여 마케터가 더 정밀하고 개인화된 메시지를 전달할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 모든 팀이 최신 고객 정보를 동일하게 공유할 수 있어 더 원활한 협업이 가능합니다.
AI를 사용하여 잠재 고객에게 더 개인화된 경험을 제공하는 방법
B2B 마케터들은 접근 가능한 데이터를 활용해 방대한 데이터 세트를 분석하고 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 과정은 데이터를 실행 가능한 지식으로 전환하여 더욱 정교하고 개인화되며 브랜드에 맞는 결과물을 만들어냅니다.
B2B 마케팅 자동화 플랫폼과 데이터 플랫폼이 동기화되면, AI는 워크플로우 내에서 바로 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 판매 알림, 차선책 추천, AI로 생성된 이메일 콘텐츠 같은 기능은 영업 프로세스를 간소화하고 거래 성사율을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, ChatGPT와 같은 자연어 프롬프트를 활용해 세그먼트를 생성하고 구체화할 수 있습니다.
Alex를 다시 예로 들어봅시다. Alex는 고부가가치 고객을 타겟팅하는 데 도움이 되는 고급 세분화 외에도, AI 기반 워크플로우를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 특정 고객 세그먼트에 신속하게 보안 위협 경고를 전달함으로써 그의 회사를 신뢰할 수 있는 파트너로 포지셔닝합니다. 또한, AI를 통해 기존 고부가가치 고객과 유사한 잠재 고객을 빠르게 식별하고 구축하여 도달 범위를 확대할 수 있습니다.
AI 기반 데이터는 B2B 마케팅 캠페인을 어떻게 간소화하나요?
AI 기반 데이터는 데이터 정리 및 세분화와 같은 반복적인 작업을 자동화합니다. 이를 통해 B2B 마케터는 더 중요한 전략적 과제에 집중할 수 있습니다.
B2B 데이터를 활용해 타겟에게 적합한 광고를 적절한 채널로 전달하는 법
활성화된 데이터란 특정 고객 그룹이나 세그먼트에서 도출한 인사이트를 활용해 다양한 플랫폼에서 맞춤형 광고를 제작하는 것을 말합니다. B2B 데이터를 활성화하면 광고 비용을 최적화하고, 캠페인 성과를 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 더 높은 ROI를 달성할 수 있습니다.
데이터를 효과적으로 활용하려면 B2B마케터는 잠재고객을 확장하는 것뿐만 아니라, 적절한 시점과 방식을 고려해야 합니다. 예를 들어, 로열티 프로젝트 광고를 이미 회원인 고객에게 보내는 것은 적절하지 못한 타겟팅입니다. 반면 협업 소프트웨어 광고를 프로젝트 관리로 어려움을 겪고 있는 고객에게 노출시키는 것은 효과적일 수 있습니다.
다양한 광고 채널에 고객 세그먼트를 원활하게 전송할 수 있는 통합 기능을 활용해 보세요. 이를 통해 B2B 마케터들은 일관된 메시지와 효과적인 타겟팅을 보장할 수 있습니다. 마케터는 캠페인 성과 지표를 지속적으로 분석하여 타겟팅을 세분화할 수 있습니다. 또한, 광고 소재를 최적화하고, 예산을 효과적으로 할당할 수 있습니다.
Alex의 캠페인이 Google과 Meta 등 여러 채널에서 활성화되어 캠페인의 노출과 참여를 극대화한다고 가정해 보겠습니다. Data Cloud의 분석 도구를 사용하여 캠페인 성과를 측정함으로써 Alex는 타겟팅을 정교화하고, 메시지를 최적화할 수 있습니다. 그리고 그의 회사가 제공하는 사이버 보안 솔루션의 가치를 입증할 수 있습니다.
활성화된 데이터는 B2B 마케팅 캠페인을 어떻게 간소화하나요?
적절한 광고 채널에서 활성화된 데이터는 잠재 고객의 반응이 가장 좋을 시점에 타겟 맞춤형 메시지를 전달합니다. 이처럼 정밀한 접근 방식은 캠페인의 효율성을 높이고, 불필요한 광고 비용을 줄이며, 전반적인 ROI를 향상시킵니다.
B2B 마케터는 방대한 양의 데이터를 활용 가능한 형태로 전환해야 하는 어려움에 직면해 있습니다. 하지만 접근 가능한 AI 기반의 활성화된 데이터를 통해 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터가 많다고 해서 더 복잡해질 필요는 없습니다. 단순함과 효율성은 공존할 수 있습니다.
궁금한 점은 언제든 문의주세요.
전문가가 도움을 드리겠습니다.
