개인은 자신의 욕구와 관심사에 맞는 정보를 지속적으로 제공받습니다. 시청 습관에 따라 추천 프로그램이 제공됩니다. 자신의 스타일에 맞는 의류 광고가 스팸으로 전송되기도 합니다. 따라서 구매 여정 전반에 걸쳐 개인화된 콘텐츠를 기대하는 것은 당연한 일입니다.
실제로 소비자의 80%는 브랜드가 개인화된 경험을 제공할 때 구매를 할 가능성이 더 높다고 응답했습니다. 그리고 이러한 현상은 B2C 또는 D2C 브랜드에만 국한된 것이 아닙니다. Evergage에 따르면 마케터의 99%가 개인화가 고객 관계를 발전시키는 데 도움이 된다고 답했으며, 78%는 개인화가 큰 영향을 미친다고 답했습니다.
AI의 시대는 맞춤형 커뮤니케이션에 대한 기대를 더욱 가속화했으며, 많은 조직에서 대규모로 개인화를 구현할 수 있는 기술을 시험하고 있습니다.
이러한 발전에도 불구하고 마케터들은 여전히 CRM 및 자동화 플랫폼으로 정확한 데이터를 유입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 마케터의 40%가 개인화 관련 가장 큰 어려움 중 하나가 데이터와 관련된 것이라고 답할 정도로 개인화된 캠페인은 여전히 많은 이들에게 먼 꿈으로 남아 있습니다.
그러나 비디오에서 얻을 수 있는 풍부한 데이터는 종종 아무런 조치도 취하지 않은 채 테이블 위에 방치됩니다. 그 대신 마케터들은 일반적으로 기존 채널의 메트릭을 탐색하는 데 시간을 소비하며, 간과하고 있는 인사이트의 금광을 인식하지 못합니다. 콘텐츠 개인화를 위해 데이터를 활용하는 것이 쉽지는 않지만, 비디오 분석은 많은 문제를 해결할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.
콘텐츠 개인화를 위한 데이터 제한
개인화를 추진하기 전에 강조해야 할 중요한 고려 사항 중 하나는 데이터에는 몇 가지 내재적인 한계가 있다는 것입니다.
데이터 정확도
기업들은 자사 데이터가 출처에서 수집되었기 때문에 반드시 정확해야 한다고 생각하는 경우가 많습니다. 그러나 실제로는 일관성 없는 태그 지정 및 추적과 같은 일반적인 콘텐츠 관리 실수의 희생양이 되는 경우가 많습니다.
우리 모두 알다시피 타사 데이터는 그 자체로 한계가 있습니다. GDPR 시대에 소싱하기가 매우 어려울 뿐만 아니라 개인정보 보호 규제가 강화되고 있습니다. 이러한 요소와 다른 요인들 사이에서 타사 데이터는 종종 오류가 발생합니다.
부정확한 데이터로 인해 개인화가 잘못되는 것은 아예 배포하지 않는 것보다 더 나쁩니다. 개인화 실수를 무시하는 것보다 더 많은 사람들이 다시는 여러분의 비즈니스를 이용하지 않을 것입니다.
데이터 관련성
모든 데이터가 모든 목적에 똑같이 가치 있는 것은 아닙니다. 고객 데이터는 고객이 누구인지, 마케팅 데이터는 고객이 어떤 방식으로 소통하기를 원하는지, 콘텐츠 데이터는 고객이 무엇을 좋아하는지 알려줍니다.
고객 및 마케팅 데이터는 고객의 이름부터 선호하는 채널에 이르기까지 다양한 개인화 기회를 제공합니다. 하지만 고객이 좋아하는 콘텐츠를 제공하지 않는다면, 이는 마치 페이스북 프로필을 스토킹한 후 소개팅에서 만나는 것과 같습니다. 자신의 이름과 이메일 주소를 알고 있는 낯선 사람과 대화하고 싶은 사람이 있을까요?
소비자가 개인화된 콘텐츠를 원한다는 것은 관련성 높은 콘텐츠를 원한다는 뜻입니다. 콘텐츠 데이터만이 이를 파악할 수 있으며, 동영상만큼 이를 잘 파악하는 것은 없습니다. 재생률과 참여도 점수 사이에서 동영상은 다른 어떤 콘텐츠 형식보다 관심과 의도를 더 잘 포착합니다.
데이터 유해성
데이터를 유용한 방식으로 시각화하려면 데이터를 수집, 정리, 저장하고 다른 소스의 데이터 요소와 조화시켜야 합니다. 많은 기업이 이 작업을 수동으로 수행하기 때문에 자사 데이터에 오류가 발생하기 쉽습니다.
반면 브라이트코브는 모든 고객, 마케팅, 콘텐츠 데이터를 통합할 수 있습니다. 브라이트코브의 비디오 분석 제품군은 최신 보안 및 개인정보 보호 표준을 사용하여 마케터가 개인화를 효과적으로 배포하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.
콘텐츠 개인화를 위한 동영상 기회
동영상에서 얻을 수 있는 지표는 많은 마케터가 생각하는 것보다 훨씬 더 광범위합니다. 사람들이 무엇을 시청했는지, 얼마나 오래 시청했는지, 어디에서 이동했는지, 어느 지점에서 시청을 중단했는지 등을 확인할 수 있습니다. 인터랙티브 기능을 활성화한 경우 인터랙티브 요소에 참여했는지 여부도 확인할 수 있습니다.
동영상 분석의 가능성은 무궁무진하며, 다양한 마케팅 채널에서 강력한 개인화 기회에 활용할 수 있습니다.
추천 콘텐츠
이전에 시청한 동영상을 기반으로 유사한 콘텐츠를 추천하는 것은 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스를 성공으로 이끈 전략 중 하나입니다. 이와 동일한 방법론을 B2C 마케팅에도 적용할 수 있습니다.
예를 들어, 누군가 제품 동영상을 시청한 경우 관련 동영상 콘텐츠로 리타겟팅할 수 있습니다. 시청한 제품에 대한 사용자 리뷰나 해당 제품의 다른 사용 사례는 특히 효과적일 수 있습니다. 이 사용자가 POS(Point of Sale)에 도달하면 다른 제품 추천으로 타겟팅하여 평균 주문 가치(AOV)를 높일 수 있습니다.
기존 고객층의 인구 통계를 살펴볼 수도 있습니다. 특정 오디언스 유형이 특정 동영상에 관심을 보이나요? 연령, 성별 또는 업종별 트렌드를 마케팅 활동 전반에 적용하여 관련 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.
윈백 프로그램
윈백 프로그램에는 콘텐츠 소비에 대한 행동 데이터와 결합하여 과거 구매를 기반으로 참여도가 낮은 고객을 타겟팅하는 시퀀스와 워크플로우가 포함될 수 있습니다. B2B 대상의 경우, 이 데이터는 CRM에서 볼 수 있고 BDR 팀이 액세스할 수 있으므로 각 조직에 맞는 더 많은 정보에 기반한 잠재 고객 발굴이 가능합니다.
유사 세그먼트
콘텐츠가 많이 겹치는 유사 시청자 세그먼트를 만드는 것은 콘텐츠를 개인화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 제품 트렌드에 대한 구매 이력을 분석하여 다른 사람이 구매한 제품을 기반으로 제품을 교차 프로모션하거나 유사 캠페인을 만들어 새로운 오디언스에게 도달할 수 있습니다. 대화형 기능을 통해 반응을 추가로 측정하거나 실시간 피드백을 제출할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.
직원 참여
또한 비디오 분석을 통해 HR 및 내부 커뮤니케이션 이니셔티브에 대한 접근 방식을 개인화할 수 있습니다. 직원의 비디오 교육 진행 상황을 파악하고, 불완전한 경우 재참여를 유도하며, 추가 학습을 위한 제안을 제공하고, 이를 HR 관리 시스템으로 가져와 지속적인 개선 목적으로 활용할 수 있습니다.
콘텐츠 개인화를 위한 비디오 기술
개인화에 필요한 데이터의 정확성, 관련성, 조화는 지루하고 시간이 많이 소요될 수 있지만 반드시 그럴 필요는 없습니다.
브라이트코브 세그먼트 동기화를 통해 마케터는 비디오 인게이지먼트에서 도출된 데이터를 적절하게 세분화하고 액션을 취할 수 있습니다. 브라이트코브의 플랫폼과 인사이트를 통해 CRM 및 디지털 마케팅 시스템과 자동으로 동기화할 수 있는 세그먼트를 구축하여 고도로 맞춤화된 커뮤니케이션을 생성할 수 있습니다.
효율성이 높아지면 팀은 특정 오디언스와 공감할 수 있는 캠페인 메시지를 개발하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
한 단계 더 나아가 동영상 내에 인터랙티브를 배포하여 일대다, 일대소 또는 일대일 프로그램을 고도로 타겟팅하여 개발할 수도 있습니다. 클릭 가능한 오버레이와 세그먼트 동기화 데이터를 기반으로 한 비디오 간 분기 옵션을 사용하면 노이즈를 뚫고 시청자의 관심을 끌 가능성이 훨씬 더 높아집니다.
또한, 상호 작용으로 캡처한 데이터 포인트는 중앙 시스템과 동기화할 수도 있습니다. 기존에 보유하고 있는 정보와 함께 이 데이터를 추적하고 분석하면 고객에 대한 인사이트를 더욱 확대할 수 있습니다.
콘텐츠 개인화는 사용자에게 좋은 경험을 제공하여 전체 마케팅 퍼널의 효과를 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 동영상 분석을 활용한 다양한 가능성을 통해 적절한 메시지를 적시에 적절한 오디언스에게 전달할 수 있습니다.
