Leading Through Change - 지금 우리가 할 수 있는 것들 -
신종 코로나바이러스는 마케팅 콘텐츠의 내용 및 브랜드에 대한 메시지, 이메일 전송 빈도에 다양한 영향을 미칩니다. Litmus 회사에서 실시한 한 조사 결과에 따르면, 현재 이메일을 이용한 구체적인 마케팅 계획이 있다고 응답한 마케터는 투표에 참여한 사람 중 고작 4분의 1에 불과했습니다.
고객과 소통할 때 아래와 같은 3가지 항목을 유념해야 합니다.
무엇을 전달하고 싶은가
공감과 도움을 어떻게 전달할 것인가
우려하고 있는 고객의 문의에 어떻게 응대할 것인가
이러한 코로나 상황에서 고객에게 메시지를 전달할 때 생기는 문제 중 하나는 개인의 니즈와 성격이 다르다는 점입니다. 현재와 같은 상황에서 공감 능력은 가장 중요한 요인입니다. 마케터에게 있어 고객을 현재 얼마나 이해하고 있는지는 이러한 상황에서 크게 작용할 수 있습니다.
AI(인공지능)은 고객 니즈와 성격을 활용하여 맞춤형 서비스를 제공합니다. AI를 통해 메시지의 내용, 전송 타이밍, 전송 빈도수를 고객마다 개별화할 수 있습니다. 또한, AI가 제공하는 인사이트를 이용하여 고객 경험을 적극적으로 개선할 수 있습니다.
AI를 활용할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.
메시지를 전송할 타이밍과 빈도수를 조정
각각의 고객에게 맞는 어조와 언어를 설정
콘텐츠와 이미지의 맞춤 자동화
각 특징에 대해 자세히 알아보겠습니다.
1. 이메일 열람률을 향상한다
스포츠용품 판매점인 Orvis는 Einstein Send Time Optimization (STO : 전송 시각 최적화 기능)을 사용하여 고객이 이메일을 확인할 가능성이 가장 큰 시간에 메시지를 전송합니다. 이로 인해 매일 많은 양의 이메일을 받는 고객의 눈에 쉽게 띌 수 있습니다. Orvis는 Einstein Send Time Optimization을 사용해 각 고객에 이메일을 보낼 때 가장 이상적인 시간을 특정하고, 이를 발판 삼아 고객 맞춤 경험을 구축할 수 있었습니다.
Einstein Send Time Optimization을 활용하면 다음과 같은 것들이 가능합니다.
이메일 확인 가능성이 큰 시간대에 메세지를 전송하여 고객 참여와 KPI (Key Performance Indicator: 핵심 성과 지표)를 향상합니다.
등록자가 수신함을 열람할 것 같은 시간대를 확인해 이메일이 상위에 올 수 있도록 합니다.
수동적인 작성 필요 없이, 이메일을 최적의 시간에 자동으로 전송합니다.
Einstein Send Time Optimization을 이용해도 이메일을 너무 자주 전송한다면 고객은 좋아하지 않을 것입니다. Einstein 인게이지먼트 기능을 사용하여 시간 별 이메일 전송 수와 고객 참여도의 상관관계를 확인하고 강화하여 최적의 메일 전송 시간을 파악할 수 있습니다. 다음은 이와 관련하여 추가로 수행할 수 있는 기능입니다.
참여도가 높은 등록자와 낮은 등록자를 특정
대시보드의 고객 데이터를 기반으로 세분화
참여도가 높은 등록자와 낮은 등록자에 따라 전송 전략 변경 (예 : 참여도가 낮은 등록자에게는 프로모션 전략사용 )
2. AI를 활용하여 이메일에 적절한 감정을 반영한다
AI는 고객 경험을 강화하는 데이터를 명확히 해줍니다. AI는 데이터에 근거하여 진행되고 있는 퍼포먼스에 대해 개선이 필요한 부분을 알려줍니다. 고객 심리를 분석해 관련 주제를 제시하며, 메시지에 대한 반응이 긍정적인지, 부정적인지 아니면 중립적인지를 판단할 수 있습니다. 언어에서는 여러 종류의 어조도 고려해야 합니다. 어조는 사랑, 분노, 혐오감, 놀람 등과 같은 감정으로 세분화되기 때문입니다. AI를 이용한 학습기술, 머신러닝(Machine learning)을 통해 고객에게 전달하고자 하는 어조를 특정할 수 있습니다.
어조와 언어는 이메일 열람률에도 크게 영향을 미칩니다. AI는 고객에게 효과적인 어조, 단어, 문장 등을 특정할 수 있습니다. 이러한 정보를 모아 이메일 형식과 그 밖에 여러 커뮤니케이션 방법을 확립하는데 사용할 수 있습니다. 또한, 고객이 어떠한 어조와 언어에 따라 반응했는지도 그룹 지어 구분할 수 있습니다. Einstein 감정 분석과 마케팅 분석은 감정, 어조, 언어 선택과 관련하여 고객의 심리를 이해하는 데 도움을 줍니다.
이러한 자료는 감정 분석과 언어를 선택하는 데 있어서 중요합니다. 그러므로 기업의 고객층과 산업에 직접적으로 관련 있는 데이터를 이용해야 합니다.
기업에 있어 고객 데이터는 가장 귀중한 자료입니다. 소유하고 있는 데이터를 활용하여 머신 러닝에 사용할 수 있습니다.
3. AI는 콘텐츠 및 이미지를 고객 맞춤화에 어떻게 이바지하는가.
AI를 통해 고객 경험에 맞는 최적의 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 고객이 이메일을 확인할 때 그 고객층에 적합한 이미지를 표시합니다. 예를 들면 바깥 활동이 적은 고객과 그렇지 않은 고객에게 각기 다른 이미지를 표시할 수 있습니다.
Orvis의 이메일 전략・이노베이션 담당 매니저 Tim Delles는 ”이메일은 고객 경험에 있어 큰 역할을 합니다. 정보를 전달하기 전 고객이 무엇을 원하는지 이해하고 전달해야 합니다”라고 설명했습니다. 또한 “지금은 고객과의 연결을 유지하는 것이 매우 중요합니다”라고 덧붙였습니다. 이러한 상황에서 Salesforce의 AI 기반 Einstein 콘텐츠 태깅(tagging) 기능을 사용하면 고객 맞춤형 콘텐츠를 전달할 수 있습니다.
Tim Delles는 Orvis를 실험적인 아웃도어 브랜드라고 소개하며, 이번 기회를 통해 이메일로써 고객과 더 깊고 의미 있는 관계를 이어갈 방법을 모색하고 싶다고 말했습니다.
Einstein 콘텐츠 태깅 기능은 아래와 같은 기능으로 마케터에게 유용합니다.
여러 가지 형식의 메일을 작성할 필요가 없습니다.
콘텐츠 풀에서 각 분야에 최적화된 이미지를 선택할 수 있습니다.
고객별로 맞춤 소통이 가능합니다.
Einstein Send Time Optimization과 Einstein 콘텐츠 태깅 기능의 조합은 Orvis의 고객 참여도를 향상했으며 사내 협업에도 공헌하고 있습니다. 마케터는 이제 이메일 작성에 시간을 쓰는 대신에 콘텐츠 전략을 세우는데 주력할 수 있습니다. 이는 원격으로 작업을 할 때도 원활하게 활용될 수 있습니다.
AI에 대해 더 알고 싶으신 분은, Trailhead의 「Einstein for Marketing Cloud기본」모듈를 확인해주십시오.
