이제 대부분의 마케터들은 개인화가 고객과 깊은 관계를 구축하는 데 어떤 역할을 하는지 잘 알고 있습니다. 고객은 첫 번째 상호 작용부터 판매 후 충성도 유지 노력에 이르기까지 개인화된 경험을 기대하게 되었습니다. 고객은 마케터가 자신에 대해 알고 있을 뿐만 아니라 그 지식을 바탕으로 고객이 원하는 콘텐츠, 제품, 경험을 제공해주기를 기대합니다.
B2B든 B2C든, 고객과 잠재 고객은 귀사의 제품, 서비스, 메시지가 마치 일대일로 직접 대화하는 것처럼 느껴지길 원합니다. 그들은 자신의 문제, 과제, 욕구, 필요를 이해하는 기업과 거래하기를 원합니다.
하지만 마케터로서 우리는 이제 소비자 데이터 프라이버시 캐치-22에 갇혀 있습니다. 소비자의 71%는 개인화를 요구하지만, 86%는 데이터 프라이버시에 대한 우려가 커지고 있습니다.
따라서 기업들은 이러한 딜레마를 해결하기 위해 효과적인 균형을 이룰 수 있는 도구, 정책 및 관행을 채택해야 합니다. 이러한 기업들은 잠재고객이 요구하는 개인 맞춤화를 제공하는 동시에 소비자의 개인정보를 존중하고 데이터를 안전하게 보호해야 할 책임도 인식하고 있습니다.
그리고 이것이 바로 소비자들이 원하는 균형인 것 같습니다. Segment에 따르면 소비자 10명 중 7명은 브랜드가 자체 퍼스트 파티 데이터를 사용하고 이를 책임감 있게 사용한다면 개인화에 만족한다고 답했습니다.
변화하는 규제 및 기술 환경
소비자의 우려 외에도 여러 가지 규제와 기술로 인해 개인화된 경험을 제공하는 데 필요한 데이터를 확보하는 것이 더 어려워지고 있습니다. 잘 알려진 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 "세계에서 가장 엄격한 개인정보 보호 및 보안법"이라는 평가를 받고 있습니다. 이 규정은 EU 시민의 개인 데이터와 프라이버시를 보호하기 위해 고안된 복잡한 법률과 규정으로 구성되어 있습니다.
- 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 은 미국 규정 중 가장 잘 알려진 규정입니다. 이 법은 기업이 수집하는 개인 정보에 대해 소비자가 더 많은 통제권을 갖도록 하는 것을 목표로 합니다.
- Apple의 앱 추적 투명성은 사용자가 플랫폼에서 앱의 추적을 거부할 수 있는 선택권을 제공합니다. 구글도 안드로이드에서 비슷한 노력을 기울이고 있습니다.
- Mozilla Firefox는 향상된 추적 방지 기능을 사용하여 추적기가 웹을 탐색하는 사용자에 대한 정보를 수집하지 못하도록 차단합니다.
- DuckDuckGo 인터넷 브라우저는 엄격한 데이터 개인정보 보호 정책을 기반으로 브랜드를 구축해 왔습니다. 실제로 2018년과 2021년 사이에 시장 점유율이 300% 이상 증가했으며, 현재 미국 내 모바일 기기용 검색 엔진 2위를 차지하고 있습니다.
이러한 모든 개인정보 보호 도구와 규제에도 불구하고 기업은 디지털 시대에 경쟁력을 갖추기 위해 개인화된 경험을 제공해야 합니다. 다행히도 마케터들은 비디오 분석을 더 잘 이해하고 콘텐츠 소비 행동을 세분화에 적용함으로써 이러한 과제를 극복하고 있습니다. 다른 마테크 도구와 통합하면 시청자의 개인 정보를 존중하면서 기대하는 일대일 맞춤화를 제공할 수 있습니다.
개인화를 위해 어떤 데이터가 필요한가요?
타사 데이터는 감소 추세에 있지만, 마케터는 여전히 세 가지 주요 카테고리의 자사 데이터에 액세스할 수 있습니다.
- 고객 데이터. 이는 고객이 브랜드와 제품에 어떻게 참여하는지에 대한 데이터입니다. CRM(고객 관계 관리 소프트웨어)에서 수집합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
- 구매 내역
- 파일 보관 시간
- 지금까지의 평생 가치
- 마케팅 데이터. 이는 고객이 마케팅 커뮤니케이션과 상호 작용하는 방식에 대한 데이터입니다. MAP(마케팅 자동화 플랫폼)에서 수집합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
- 마케팅 여정 단계
- 채널 참여도(소셜 좋아요, 이메일 클릭률 등)
- 구매 접점 수
- 콘텐츠 데이터. 이는 고객이 콘텐츠를 소비하는 방식에 대한 데이터입니다. 이 데이터는 CMS(콘텐츠 관리 시스템)와 OVP(온라인 비디오 플랫폼)에서 수집합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
- PDF 다운로드
- 웹 페이지 스크롤 깊이
- 동영상 조회수
이러한 데이터 카테고리를 통해 개인화가 가능합니다. 하지만 개인화의 규칙은 더 많은 데이터를 사용할수록 더 많은 개인화를 얻을 수 있다는 것입니다.
고객 및 마케팅 데이터는 "누가"와 "어떻게"에 대한 답을 줄 수 있지만, 콘텐츠 데이터만이 "무엇을"에 대한 답을 줄 수 있습니다. 그리고 비디오만큼 이 질문에 대한 답을 주는 것은 없습니다. 다른 모든 콘텐츠 형식과 비교했을 때 동영상만이 세 가지 수준의 소비 행동을 제공합니다:
- 관심도. 동영상이 호스팅되는 페이지나 게시물에 방문하는 모든 시청자는 관심도를 나타내며, 이를 노출 수로 측정할 수 있습니다. 전자책과 블로그를 포함한 대부분의 콘텐츠 형식도 이러한 행동 인사이트를 제공할 수 있습니다.
- 의도. 동영상 재생을 누르는 모든 시청자는 의도를 나타내며, 재생률(총 조회수를 총 노출 수로 나눈 값)로 이를 측정할 수 있습니다. 다운로드와 같은 추가 작업이 필요한 전자책과 같은 콘텐츠 형식만이 이러한 종류의 인사이트를 제공할 수 있습니다.
- 참여도. 길이에 상관없이 동영상을 시청하는 모든 시청자는 참여도를 나타내며, 참여도 또는 유지율(시청한 동영상의 평균 비율)로 측정할 수 있습니다. 동영상만큼 이러한 인사이트를 정확하게 제공하는 콘텐츠 형식은 없습니다. 조회 가능성과 같은 고급 기능을 사용하면 시청자가 동영상을 스크롤했는지 또는 다른 브라우저 창이나 탭으로 이동했는지 여부도 추적할 수 있습니다.
동영상 조회수뿐만 아니라 노출 수, 재생률, 참여도를 측정하면 일대일 맞춤화 전략을 수립하는 데 필요한 모든 콘텐츠 데이터를 확보할 수 있습니다.
콘텐츠를 개인화하기 위해 데이터를 어떻게 사용하나요?
데이터 기반 개인화는 잠재 고객 세분화를 기반으로 합니다. Investopedia에 따르면 세분화란 잠재 구매자를 공통의 니즈를 가지고 있고 마케팅 활동에 유사하게 반응하는 그룹 또는 세그먼트로 분류하는 것을 말합니다.
데이터를 기반으로 세분화하지 않으면 개인화가 전혀 이루어지지 않습니다. 하나의 고객 목록이 있고, 그 고객에게 모든 마케팅 커뮤니케이션이 전달됩니다. 다양한 데이터를 기반으로 세분화하면 일대다, 일대소, 심지어 일대일까지 개인화를 확대할 수 있습니다. 각각 고유한 커뮤니케이션 플랜을 가진 여러 고객 세그먼트를 가질 수 있습니다.
그러나 모든 세분화가 동일하게 생성되는 것은 아니며, 각기 다른 방법으로 다양한 범주의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 세분화를 세 가지 주요 방법으로 분류하면 어떤 종류의 개인화가 가능하고 이를 달성하는 데 필요한 도구가 무엇인지 알 수 있습니다.
수동 세분화
가장 기본적인 세분화는 구매 내역, 등록 시간 또는 현재까지의 생애 가치와 같은 CRM의 고객 데이터를 기반으로 수동으로 목록을 생성하는 것입니다. 다른 도구는 필요하지 않으며 CRM에 액세스하기만 하면 됩니다.
고객 데이터를 사용하면 고객이 구매한 제품을 기준으로 고객을 분류하여 유사한 제품을 홍보하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 모든 고객에게 모든 제품을 홍보하는 것(일대일)과 비교하면 훨씬 더 개인화된 홍보(일대다)가 가능합니다.
문제는 수동 세그먼트를 가져오는 데 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 특히 세그먼트가 많은 경우 더욱 그렇습니다. 또한 고객 증가 또는 감소와 같이 고객 데이터가 변경될 때마다 업데이트해야 합니다.
자동화된 세분화
또 다른 세분화 방법은 CRM을 MAP과 통합하여 목록 작성 프로세스를 자동화하는 것입니다. 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 마케팅 여정 단계, 채널 참여도, 구매 접점 수와 같은 마케팅 데이터 포인트를 MAP에 추가할 수 있습니다.
마케팅 데이터를 사용하면 고객이 가장 많이 참여하는 채널에 따라 고객을 세분화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 고객과 마케팅 데이터가 연결되어 있기 때문에 고객이 좋아하는 채널에서 고객이 좋아하는 상품으로 고객 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 이는 단순히 고객 데이터를 사용하는 것(일대다)과 비교했을 때 훨씬 더 개인화된 방식(일대소)입니다.
자동화된 세그먼트뿐만 아니라 수동 세그먼트의 문제점은 콘텐츠 데이터를 기반으로 콘텐츠를 제작하지 않는다는 것입니다. 특정 제품을 구매한다고 해서 해당 제품에 대한 동영상을 보고 싶다는 의미는 아니며, 특정 채널에 참여한다고 해서 기사를 클릭하고 싶다는 의미도 아닙니다. 이러한 데이터 포인트는 중요하지만 스토리의 전체 또는 가장 중요한 부분을 설명하지는 못합니다.
고급 세분화
자동화된 고급 세분화에는 CRM과 MAP의 통합이 필요하지만 OVP의 통합이 추가됩니다. 이는 고객 및 마케팅 데이터를 콘텐츠 데이터와 연결하기 때문에 진정한 개인화로 가는 길입니다.
콘텐츠 데이터를 추가하면 각 고객이 소비하는 콘텐츠와 해당 콘텐츠를 선호하는 방식에 따라 고객을 세분화할 수 있습니다. 세 가지 범주의 데이터를 모두 활용하면 모든 마케터의 꿈인 일대일 맞춤화를 실현할 수 있습니다.
고급 세분화의 과제는 이 모든 데이터를 마케팅 전략에 어떻게 적용할 것인가 하는 것입니다. 각 고객의 콘텐츠 선호도를 파악하는 것은 귀중한 정보이지만, 개별 커뮤니케이션을 확장할 수는 없습니다.
일대일 개인화가 실행 가능한가요?
일대일 개인화를 대규모로 실행 가능하게 만들려면 데이터 외에 또 다른 요소인 인사이트가 필요합니다.
대부분의 마케팅 솔루션은 많은 데이터를 제공하지만, 브라이트코브만이 동영상 전용으로 설계된 선도적인 고객 데이터 플랫폼(CDP)인 Audience Insights를 보유하고 있습니다. 오디언스 인사이트는 현실적인 세분화를 통해 일대일 맞춤화를 달성하는 데 도움이 되는 몇 가지 의미 있는 지표를 제공합니다.
- 참여 상태. 지도를 통해 클릭률과 빈도를 추적할 수 있는 것처럼, 참여 현황을 통해 시청률과 빈도를 추적할 수 있습니다. 이는 소비 행동에 대한 현장 점검으로, 구매 의향이 있는 시청자와 이탈 위험이 있는 시청자를 파악할 수 있습니다.
- 관심도 지수. 동영상 참여도는 평균 완료율을 계산하는 반면, 관심 지수는 중간을 무시하고 상위 참여도에서 하위 참여도를 뺍니다. 그 결과 수동적인 시청자가 결과에 영향을 미치지 않고 얼마나 많은 사람이 동영상을 좋아할지 더 잘 파악할 수 있습니다.
- 엔터테인먼트 인덱스. 관심 지수와 마찬가지로 개별 시청자를 위한 지수로, 무엇이 시청자의 관심을 끌거나 끌지 못하는지 확인할 수 있습니다. 참여 상태와 결합된 엔터테인먼트 지수는 구매 또는 참여 중단에 가까워지는 시청자를 추적할 수 있습니다.
이러한 지표를 사용하면 오디언스가 좋아하는 콘텐츠를 기반으로 세그먼트를 만들 수 있습니다.
예를 들어 오디언스 인사이트를 사용하면 동일한 동영상에 대해 비슷한 관심도 지수를 가진 공유 오디언스를 찾을 수 있습니다. 또한 공유 오디언스가 시청한 다른 유형의 동영상을 확인하고 관심 지수를 비교할 수 있습니다.
따라서 오디언스 인사이트는 고객이 이미 좋아하는 것을 기반으로 세그먼트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 고객이 좋아할 또 다른 것을 예측할 수 있습니다.
개인화의 핵심은 고객의 개인정보를 침해하는 타사 데이터에 의존하지 않고 고객이 원하는 콘텐츠를 제공하는 것입니다. 대부분의 세분화는 올바른 방향으로 나아가는 단계이지만, 결과를 분석하는 것은 지루하고 반복적인 과정입니다. 오디언스 인사이트는 분석을 자동화하므로 어떤 콘텐츠가 좋은지 파악하는 대신 최고의 콘텐츠를 만드는 데 집중할 수 있습니다.
비디오를 활용한 고객 맞춤화
개인화는 고객이 등록될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. Google 및 소셜 미디어와 같은 타사 플랫폼을 사용하면 고객의 연락처 정보 목록을 업로드하여 유사 캠페인을 구축할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 플랫폼은 유사한 속성을 공유하는 다른 사용자와 목록을 매칭하여 이들에게 제품에 대한 광고를 게재할 수 있습니다.
유사 캠페인은 고객 확보를 향상시킬 수 있지만, 오디언스 인사이트의 예측력 없이는 진정한 개인화 캠페인이 될 수 없습니다. CRM 및 MAP과 마찬가지로 오디언스 인사이트도 고객, 마케팅 및 콘텐츠 데이터를 기반으로 목록을 내보낼 수 있습니다. 참여 점수 및 관심도 지수와 같은 강력한 인사이트를 통해 고객의 개인정보를 존중하면서 잠재적인 신규 고객의 정확한 목록을 만들 수 있습니다.
개인화 및 개인정보 보호에 대한 약속
개인화를 위해 마케팅 스택을 설정하는 것은 복잡해 보일 수 있지만, 대부분 이미 수행 중인 많은 활동을 가져와 통합하는 것입니다. 물론 수많은 데이터를 수집하고 CRM을 MAP과 통합할 수 있습니다. 하지만 비디오 플랫폼을 통합하고 고객 데이터 플랫폼을 활용할 때 소비자가 원하는 진정한 개인화를 달성할 수 있습니다.
마케터들은 데이터 개인정보 보호와 관련된 도구와 규정이 계속 늘어날 것으로 예상할 수 있습니다. 하지만 마케터는 여전히 잠재고객이 원하는 개인화된 콘텐츠, 커뮤니케이션, 경험을 제공해야 하는 과제를 안고 있습니다. 올바른 기술과 올바른 전략을 결합하면 고객이 원하는 개인화를 제공하고 고객의 데이터 프라이버시를 존중할 수 있습니다.
