마케팅 데이터에 대한 200명의 CMO들의 의견: '실행 가능한 인사이트'가 2019년 최우선 과제이며, 그 다음으로 소비자 개인정보 보호가 중요하다
브랜드가 2019년에 마케팅 데이터에서 가장 필요로 하는 것은 무엇인가?
마케팅 책임자들은 실행 가능한 인사이트, 소비자 개인정보 보호, 그리고 완전한 마케팅 데이터 통합이 필요하다고 말한다.
최근에 199명의 CMO, 마케팅 부사장 및 기타 마케팅 리더들에게 2019년 마케팅 데이터의 가장 큰 과제가 무엇일지 물어봤는데 Inc지에 기고한 글에 쓸 내용이 너무 많아져서 이 글이 필요하게 되었다.) 마케터들의 우선순위 목록에서 가장 위에 있는 것은 무엇일까? 데이터 홍수 속에서 실행 가능한 인사이트가 가장 우선시되고, 바로 뒤를 이어 오늘날의 소비자 개인정보 유출 사태 속에서 개인정보 보호와 신뢰가 중요한 문제로 대두되고 있다.
IBM 왓슨 사업부의 CMO인 Felicity Carson은 다음과 같이 말했다.
“2019년 마케팅 데이터 분야의 가장 큰 과제는 마케터들이 데이터에 대한 신뢰를 어떻게 구축하느냐는 것입니다. 마케팅 분야와 고객 모두를 위한 신뢰를 구축하는 것과 고객 경험 개선의 필요성 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.”
가장 큰 문제는 무엇일까요?
마케터들은 이미 너무 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 이는 고객의 개인정보 보호 위험이 있을 뿐만 아니라 잠재적인 마케팅 인텔리전스의 악몽이 될 수도 있습니다.
“마케터들은 다양한 분석 시스템의 데이터에 빠져 허우적대고 있습니다.’라고 Optimizely의 제품 마케팅 부사장인 Jo Ann Sanders는 말합니다. “앞으로 마케터들이 해야 할 일은 분석 데이터를 넘어 새로운 민첩한 테스트 및 학습 관행을 채택하는 것입니다.”
마케터들은 더 많은 데이터가 필요하지 않습니다.
그들이 필요로 하는 것은 이미 보유한 데이터에서 도출된 실행 가능한 통찰력입니다. 마케터의 세 번째 우선순위인 통합 마케팅 데이터가 도움이 될 것입니다.
“지난 10년간 데이터의 기하급수적 성장과 새로운 해로 접어들면서 매일 정보를 실행으로 옮기는 것이 더욱 어려워지고 있습니다.”라고 SurveyMonkey CMO Leela Srinivasan이 말합니다. “더 많은 데이터가 더 의미 있는 통찰력을 제공할 가능성이 있지만, 이를 해결하기 위한 실행 계획을 우선시하는 것이 중요합니다.”
소비자 개인정보 보호 및 데이터 보안
성장을 위해서는 통찰력이 필수적입니다.
그러나 소비자 개인정보 침해가 없는 강력한 브랜드도 성장에 필수적입니다. 그렇게 생각하지 않는 사람이라면 2018년에 개인정보 침해를 경험한 회사와 그 주가 영향을 살펴보십시오.
놀랍게도 마케터들의 두 번째로 큰 고민이 이제는 소비자 개인 정보 보호, 브랜드가 현재 보유하고 있는 소비자 데이터의 보안, 그리고 고객의 신뢰 회복으로 바뀌었습니다.
“내년에 B2B 마케터들이 직면할 가장 큰 과제는 개인 정보 보호와 개인화를 균형있게 조정하여 대상 고객의 신뢰를 회복하는 것입니다.” 라고 소셜 미디어 마케팅 플랫폼 Hootsuite의 CMO인 Penny Wilson이 말합니다. “이는 [소비자]의 개인 정보를 존중하고, 데이터가 수집되는 시기와 이유에 대해 개방적이고 투명하게 설명하며, 고객이 공유하려는 데이터를 활용하여 독특한 가치를 제공하는 개인화된 일대일 경험을 만드는 것부터 시작합니다.”
이를 위해서는 데이터 수집 정책에 대한 큰 변화가 필요합니다.
앞으로 브랜드는 도달 범위 극대화에 덜 집중하고 고객에게 가치를 더하는 투명하고 양질의 참여를 생성하는 데 더 집중해야 합니다.
이는 일반적으로 가능한 한 많은 데이터를 원하는 마케터 및 광고주에게 일반적인 비즈니스 방식이 아닙니다. 실제로 브랜드와 소비자 간의 새로운 “사회적 계약”이 중요해질 것이라고 Lloyd Adams SAP North America SVP는 말합니다. 데이터 윤리가 데이터 분석보다 더 중요해질 것입니다.
마케팅 데이터 통합: 상위 3가지 우선순위
마케터들이 또 무엇을 중요하게 생각하나요?
개인정보 보호/보안/신뢰 바로 뒤에 마케팅 데이터 통합이 마케터들의 상위 3가지 우선순위입니다.
문제는 분명합니다.
7,000개의 마케팅 및 광고 기술 도구로 구성된 세계에서 마케터는 잠재 고객과 고객으로부터 훨씬 더 많은 일을 하고 배우고 있습니다. 그러나 이러한 조치와 통찰력의 대부분은 분산된 시스템에서 생성되고 있습니다.
“문제는 마케팅 데이터를 수집하고 분석하기 위해 너무 많은 도구를 사용하고 있는데 사용하기가 너무 어려워 좌절감이 크다”라고 Citrix의 CMO인 Tim Minahan이 말합니다. “마케팅 담당자는 정보를 검색하고 여러 응용 프로그램 페이지를 클릭하여 효과적인 캠페인을 설계, 실행 및 측정하는 데 필요한 통찰력을 수집하는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있습니다.”
결과는 좋지 않습니다.
“누구나 데이터가 엉망입니다”라고 Segment
마케팅 데이터에서 인사이트를 식별하고 이를 고객에 대한 단일 뷰와 마케팅 성공에 대한 통합된 이해로 통합하는 것은 데이터를 정리하는 데 매우 중요합니다.
“데이터는 영업, 고객 서비스, 디지털 마케팅 등 여러 곳에 존재합니다.”라고 Selligent Marketing Cloud의 CEO인 John Hernandez가 말합니다. “2019년의 가장 큰 데이터 관련 과제는 고객 관계에 대한 통합적이고 360도 관점을 확보하는 것입니다.”
Hernandez는 이것이 어려운 과제라고 말하며, CMO들도 이에 동의합니다.
실제로 현재도 어려운 상황이지만, 앞으로 더 어려워질 것입니다.
“마케팅 데이터의 가장 큰 문제는 데이터를 의미 있는 전체 그림으로 통합하는 것입니다.” 싸이언스의 CMO 에릭 퀀스트롬(Eric Quanstrom)이 말합니다. “CMO로서 저는 (말 그대로) 매일 수십 개의 서로 다른 대시보드를 봐야 합니다. 그리고 그 숫자는 점점 늘어나고 있습니다.”
마케팅 데이터는 과거에 설문조사 데이터, 시장 데이터, 고객 데이터, 제품 사용 데이터, 전통적인 채널에서의 광고 성과에 대한 확률적 보고 등 비교적 단순했습니다. 새로운 디지털 채널은 결정론적 보고 가능성을 제공하지만, 웹, 모바일, 앱, 웨어러블, IoT 등 - 이메일, 소셜, 메시징, 검색과 같은 플랫폼 확산에 대해서는 말할 것도 없이 - 점점 더 어려워지고 있습니다.
그리고 이러한 모든 확산은 사일로화된 데이터 세트로 이어집니다.
분리된 데이터의 문제점은 단편화로 인해 상호 보완성이 저해된다는 것입니다. Rebecca Mahoney, MiQ의 CMO는 데이터가 상호 보완적이지 않고 완전한 그림으로 합산되지 않으면 마케팅 결과는 새로운 기회를 감지하거나 기존 마케팅 캠페인에서 약한 연결 고리를 볼 수 없다는 것입니다.MiQ
데이터 레이크가 마케터를 구하지 못할 수도 있습니다. Aqfer의 창립자인 Daniel Jaye는 데이터 레이크 제공업체입니다.Aqfer
사실, 대부분의 데이터 레이크는 결국 데이터 늪이 되기 때문에 문제를 악화시킬 수 있습니다. Jaye는 광범위한 데이터 확산, 혼란스러운 파일 분할 및 샤딩 관행, 그리고 전통적인 데이터 관리 도구의 부족으로 인해 마케터가 통합된 통찰력을 얻을 기회를 잃게 된다고 말합니다.
마케팅 인텔리전스는 데이터 통찰력을 통합합니다
그러나 희망이 있습니다.
좋은 마케팅 데이터 관행은 실제로 성장으로 이어집니다.
“마케팅 인텔리전스의 통합된 데이터 분석으로 캠페인 성과가 크게 향상되고, 그동안 발견하지 못했던 비즈니스 기회를 발굴할 수 있습니다.” 마호니는 말합니다.
모든 마케터가 모든 마케팅 기술 및 데이터 요구에 대해 단일 마케팅 클라우드를 보유하는 것은 아닙니다. 대부분의 마케팅 클라우드 고객도 고객과 소통하고 이해하기 위해 추가 도구를 사용합니다.
이는 마케팅 인사이트, 특히 유료 마케팅뿐만 아니라 유기적 마케팅 활동에 대한 통찰력의 중앙 집중화가 마케터에게 가장 큰 도움이 된다는 것을 시사합니다. 고객이 있는 곳에서 참여가 발생하고 브랜드가 고객과 연결하는 데 사용하는 도구에 데이터가 존재합니다. 마케팅 인텔리전스는 고객 참여의 전체 스펙트럼에서 인사이트를 하나의 통합된 뷰로 집계합니다.
기타 주요 관심사: 품질, 수량 및 AI
마케터들은 그들이 보유한 데이터의 품질과 정확성에 대해서도 우려하고 있습니다. 13%는 2019년에 정확성이 주요 관심사였다고 말했습니다. 또 다른 12%는 데이터가 너무 많다고 말했습니다.
“여러 면에서 마케팅은 너무 많은 데이터를 가지고 있습니다,”라고 기업 케이터링 회사 exCater의 CMO인 David Meiselman이 말했습니다.
Citrix CMO Tim Minahan이 위에서 말했듯이, 우리는 마케팅 데이터를 수집하고 분석하기 위해 너무 많은 도구를 사용하고 있습니다. 그 결과는 좌절입니다.
잠재적인 구원자?
인공지능.
“마케팅 및 고객 참여가 엔터프라이즈 AI를 위한 훌륭한 첫 사용 사례가 될 것이라고 생각합니다,” Patricia Nagle, OpenText의 CMO가 말합니다. “AI 시스템은 구조화 및 비구조화 데이터를 분석하여 마케팅 아웃리치, 고객 지원 및 전반적인 고객 경험을 향상시키는 기타 조치에 대한 기회를 식별할 수 있습니다.”
이는 사실이며, AI는 사기 감소, 창의적인 보고 및 기타 영역에서 이미 결과를 얻고 있는 마케팅 도구입니다.
그러나 일부 위험도 따릅니다.
“심층 학습 모델은 데이터의 지각할 수 없는 교란에 취약하여 모델을 잘못된 예측 또는 분류로 속이는 것으로 나타났습니다.”라고 MediaMath의 최고 과학자인 Prasad Chalasani가 말합니다. “대규모 데이터 세트에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AI 시스템은 데이터에 대한 이러한 공격으로부터 보호해야 하며 가장 영리한 광고주는 이러한 공격에 견고하도록 모델을 훈련하기 위해 적대적 ML 기술을 점점 더 많이 살펴볼 것입니다.”
그리고 마지막으로 ... 다른 모든 인용문
200명의 최고 마케터에게 통찰력을 요청하면 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 그들은 묻기에는 너무 좋습니다.
마케터들이 제공한 추가 견적 내역은 여기 다량으로 있습니다. 제가 선택한 카테고리로 분류하였습니다. 일부는 위에 부분적으로 참조되었지만 여기에서 완전한 형태로 제공됩니다. 각 응답은 간단한 질문에 답하고 있습니다:
2019년 브랜드의 가장 큰 마케팅 데이터 과제는 무엇입니까?
마케터에게 필요한 것: 데이터 정확성 및 품질
피터 라인하르트, 세그먼트 공동 창립자 겸 CEO
2019년 마케팅 데이터에 있어 가장 큰 과제는 데이터 정확성입니다. 모든 사람의 데이터가 엉망입니다. 소비자는 수많은 정보 홍수 속에 노출되어 있으며, 그 중 상당수는 잘못된 데이터, 이름, 위치 등에 기반합니다. 그 결과 고객은 지치게 됩니다. 기반 데이터가 정확하지 않으면 아무리 많은 비용을 들여 개인화를 진행하더라도 소용없습니다. 기업이 2019년 이후에도 진정으로 성공하려면 데이터가 깨끗하고 정확한지 확인하는 것을 우선순위에 두어야 합니다.
Martha E Krejci, The Tribefinder
2019년 마케팅 데이터의 가장 큰 과제는 데이터의 정확성을 판단하는 것입니다. 쿠키에 대한 인식이 높아지기 전에는 사람들은 쿠키를 삭제하거나 캐시를 비우는 경우가 많지 않았기 때문에 인구통계학적 데이터가 신뢰할 만했습니다. 그러나 이제 데이터가 예전만큼 깊이가 없고 신뢰할 수 없기 때문에 기업은 리타겟팅 방법을 배워야 합니다.
조앤 채원 김, 정글렉스
당연하게도, 사기와의 전쟁은 모바일 마케터들이 직면해야 할 가장 큰 도전이 될 것입니다. SDK 스푸핑 및 클릭 스팸과 같은 일반적인 사기 사례 외에도 점점 더 많은 새로운 유형의 사기가 개발자가 실제 사용자를 확보하는 것을 방해할 것입니다. 모바일 마케터로서 우리의 임무는 다양한 유형의 사기 및 각 사기 사례의 패턴에 대해 계속 교육하여 이를 발견했을 때 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 것입니다.
마케터가 필요한 것: 실행 가능한 인사이트 및 마케팅 인텔리전스
Mark Kirschner, CMO, Albert
최고의 도구는 데이터, 인사이트 및 실행 간의 단절을 해결하여 여러 데이터 소스를 통합하여 디지털 캠페인을 채널 전반에 걸쳐 실행, 할당, 속성 및 최적화합니다.
Tara Hunt, CEO + Partner, Truly
마케팅 데이터는 여전히 인사이트 확보에 어려움을 겪고 있으며, 이 필수적인 기술에 더 집중하면 좋을 것입니다. 고객에 대한 숫자, 내역, 기본 정보 등 '무엇'에 대한 데이터를 수집하는 도구들은 무수히 많지만, '왜'에 대한 답을 찾는 데 도움이 되는 도구는 거의 없습니다. 2019년의 가장 큰 과제는 (앞으로도 몇 년 동안 계속될 가능성이 높음) '왜'에 도달하기 위해 '무엇'을 읽는 방법을 이해하도록 사람들을 교육하는 것입니다.
필 거비샤크, 디지털 판매 및 마케팅 전략가
모든 데이터를 수집한 상태에서 모든 마케팅 데이터에서 가장 의미 있는 데이터를 찾고, 그 의미 있는 데이터에서 가장 실행 가능한 통찰력을 파악하는 것이 가장 큰 과제입니다. 너무 자주 보고를 위해 보고서가 작성되고, 심지어 패턴을 찾는 데 도움이 되는 AI가 있습니다. 당신이 달성하고자 하는 바를 생각하고 그에 따라 데이터를 설정하는 데 시간을 할애하면 마케터에게 도전이 되고 이해관계자들에게는 2019년 이후에도 기쁨을 줄 것입니다.
데이비드 버코위츠, 대표, 시리얼 마케터
데이터가 너무 많아서 '빅 데이터'는 더 이상 우선 순위가 아닙니다. 마케터에게 의미 있는 실행 가능한 데이터가 필요하기 때문입니다. 또 다른 문제는 플랫폼 측면에서 가장 큰 승자가 점점 더 폐쇄적이고 접근에 인색해진다는 것입니다. 이는 소비자에게 필요하고 플랫폼에 이익이 되지만 마케터에게는 손해입니다. 마지막으로, 마케터는 데이터 남용에 대한 주류 언론 보도를 끊임없이 읽고 있는 더 똑똑한 소비자 기반과 씨름해야 합니다. 마케터는 소비자 정보 수집 및 접근에 있어 얼마나 신중하게 대처할지 결정해야 합니다.
더글라스 카, CEO, DKnewmedia
2019년 마케터에게 가장 큰 데이터 과제는 무엇입니까?
정확한 데이터를 기반으로 실행 가능한 결과를 구축합니다. 우리 고객이 분석을 제대로 읽고 가정에 도달하지 못하는 것을 계속 보고 있습니다. 지속적인 AI와 머신러닝이 도구를 추가하여 도움이 되기를 바랍니다.
펠리시티 카슨, IBM 왓슨 고객 참여 마케팅 총괄
모든 마케팅 데이터 문제 중에서 2019년에 가장 큰 문제는 마케터가 데이터에 대한 신뢰를 심어주는 방법입니다. 마케팅 분야와 고객 모두를 위한 신뢰를 확보하고, 데이터의 홍수 속에 묻혀 있는 의미 있는 패턴을 식별하여 고객 경험을 개선해야 하는 필요성과 균형을 맞추는 것입니다. 이 문제를 더욱 어렵게 만드는 것은 이 정보를 보관하는 칸막이형 martech 및 adtech 스택을 분해해야 하는 필요성과 상거래 및 디지털 팀과 같은 조직 전반에 걸친 집계된 고객 데이터에 대한 맥락화된 이해를 가져야 하는 필요성입니다. 마케팅 팀은 특히 '감정 경제(Emotion Economy)'의 새로운 시대에 대규모로 높은 수준의 성과를 달성하기 위해 AI에 의존해야 합니다. 이를 위해서는 조직이 고객과 개인적으로 중요한 문제에 대해 관련성 있는 방식으로 참여해야 합니다.
줄리 후발, 벡 테크놀로지
2019년 마케팅 데이터의 가장 큰 과제는 비정상적인 [데이터 포인트] 중 새로운 시장 성장의 선행 지표를 파악하는 것입니다.
Leela Srinivasan, SurveyMonkey의 CMO
오늘날 우리는 그 어느 때보다 많은 데이터에 액세스할 수 있지만, 지난 10년 동안 데이터가 기하급수적으로 증가하고 새로운 해가 시작되면서 매일 정보를 행동으로 옮기는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. IDC의 연구에 따르면 2025년 말까지 전 세계 데이터의 15%에만 태그가 지정될 것이며 그 중 20%만이 분석되고 약 6%만이 유용할 것으로 예상합니다.
더 많은 데이터가 잠재적으로 더 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있지만, 이를 해결하기 위한 실행 계획을 우선시하는 것이 중요합니다. 2019년에는 B2B 마케터들이 사용 가능한 방대한 데이터의 양을 뚫고 가장 중요한 인사이트를 식별하는 방법에 집중할 것입니다.
크리스티나 워너, 월그린 부츠 얼라이언스
마케팅 데이터의 가장 큰 과제는 유용한 인사이트를 찾아 구체적이고 실행 가능한 다음 단계를 만드는 능력입니다. 우리는 많은 데이터를 가지고 있지만, 진정으로 유용한 데이터를 정확하게 찾기 위한 효율적인 방법이 부족합니다.
로렌 콜랄토-리스케, CMO, 콘탭 소셜
스타트업으로서 우리가 직면한 가장 큰 과제는 다음과 같습니다. Nielsen 또는 IRI 플랫폼처럼 많은 교육이 필요 없고 사용하기 쉬운 데이터를 확보하는 것과 두 명으로 구성된 팀이 모든 데이터를 삼각측량할 수 있는 것입니다. 현재 고객 라이프사이클의 하나 이상의 단계를 분석하기 위해 약 8개의 서로 다른 공급업체를 사용하고 있으며 이러한 모든 데이터를 확보하는 것은 좋지만 삼각측량하기가 쉽지 않습니다. 마케팅 프로그램의 성과를 전부 또는 대부분 평가할 수 있는 하나의 플랫폼을 갖는 것이 좋을 텐데, 그런 플랫폼은 대개 우리가 감당할 수 없는 큰 가격표가 붙어 있습니다.
Moshe Vaknin, CEO 겸 공동창업자, YouAppi
마케터들이 2019년에 직면하게 될 가장 큰 과제 중 하나는 소비자 행동을 더 잘 분석하고 이러한 통찰력을 효과적인 마케팅으로 전환하는 방법입니다. 소비자들은 한 달에 40시간, 하루에 3시간을 앱에서 보내며, 2019년에는 모바일에서 보내는 시간이 TV 시청 시간을 앞지를 것으로 예상되므로 마케터들은 이 새로운 환경에 맞게 전통적인 기획 방식을 바꿔야 합니다. 그들은 전통적인 팀과 디지털 팀을 통합하고, 비디오 팀을 하나의 응집력 있는 팀으로 결합하며, 모든 채널에 걸친 데이터를 통합하여 가장 가치 있는 고객을 더 똑똑하게 찾는 방법을 강구해야 합니다. 또한 프라이버시 문제로 인해 점점 더 어려워지고 있지만, 강력한 기술, 특히 예측 알고리즘을 갖춘 기업은 더 적은 데이터를 기반으로 사용자의 의도를 예측할 수 있습니다. 우리는 데이터 분석의 표면을 긁는 것에 불과하며, 새로운 데이터 프라이버시 법이 제정됨에 따라 이 과제는 더욱 어려워질 것입니다.
팀 미너핸, Citrix의 최고 마케팅 책임자 및 수석 부사장
모든 마케팅 과제는 수학적 공식으로 단순화될 수 있습니다. 고객 감정 측정, 전환 추적, 특정 캠페인의 투자 수익률 평가 등 다양한 측면에서 데이터 기반 마케팅은 역사적으로 판매와 마케팅 관계에서 혼란을 야기했던 많은 이견을 해소할 수 있습니다. 감정적 편견을 극복하고 시장을 정복하며 최고의 결과를 도출하는 올바른 행동 방침을 추진할 수 있습니다. 문제는 너무 많은 툴을 도입하여 마케팅 데이터를 수집하고 분석하는 것이 너무 어렵고, 이는 많은 좌절을 야기한다는 것입니다. 마케팅 담당자는 필요한 통찰력을 얻기 위해 너무 많은 시간을 들여 정보를 검색하고 여러 애플리케이션 페이지를 클릭하여 효과적인 캠페인을 설계, 실행 및 측정해야 합니다.
이 문제를 해결하려면 마케팅 조직은 데이터 기반 마케팅을 더 스마트하고 실행하기 쉽게 만들 수 있는 머신 러닝과 같은 지능형 기술을 활용해야 합니다. 기계는 패턴을 인식하고 더 빠른 속도와 효율성으로 사물을 분석하며 자동으로 인사이트와 지능을 전달하여 인간이 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 고객 및 잠재 고객을 최적의 방식으로 참여시킬 수 있습니다. 작업을 자동화하고 마케팅을 보다 효율적으로 만드는 도구 외에도 우리 팀이 한계를 뛰어넘을 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공해야 합니다. 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 데이터를 새롭고 혁신적인 방식으로 파악하거나 증강 현실을 활용하여 완전히 새로운 세계를 만들어 고객과 터무니없이 개인적인 방식으로 상호 작용합니다.
줄리아 스테드, 마케팅 담당 부사장, 인보카
마케팅 도구와 자동화 솔루션이 계속해서 시장에 쏟아져 나오면서 마케터들이 직면하게 될 가장 큰 과제는 시기적절하고 감성적으로 호응하는 경험을 창출하기 위해 데이터를 적용하는 것이다. 점점 더 많은 소비자들이 사람 대 사람의 연결을 원하고 봇이나 알고리즘보다는 공감하는 인간과 소통하기를 원한다. 다가오는 한 해는 마케터와 브랜드에게 중요한 이정표가 될 것이다. 데이터를 사용하여 소비자 행동을 더 잘 이해하고 이를 활용하여 보다 개인화되고 인간적인 연결을 만드는 브랜드는 성공할 것이며, 그렇지 못한 브랜드는 충성 고객을 잃을 위험이 있다.
티레나 딩겔데인, 연구 책임자, 캡테라
2018년에 마케팅 전문가들의 추천을 들었다면 모든 곳에서 많은 고객 데이터를 수집하여 캠페인을 수립하는 데 사용했을 것입니다. 마케팅을 2019년으로 진전시키는 데에는 두 가지 문제가 있습니다. 바로 보안과 확실한 패턴이 정의되기 전에 데이터의 변화를 인식하는 것입니다. 데이터 보안은 분명히 마케팅과 대상 고객 간의 신뢰 유지를 위해 가장 중요할 것이며, 데이터 홍수에서 새로운 패턴을 인식하는 것은 첨단 마케팅과 뒤늦게 따라가는 마케팅의 차이를 의미할 것입니다.
시드 바라스, 기술 스타트업의 성장 마케팅 컨설턴트
마케팅 데이터의 가장 큰 과제는 어떤 신호에 주목해야 하는지 파악하고 우선 순위를 정하는 것입니다. 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 병목 현상은 데이터가 알려주는 내용을 얼마나 빨리 실행할 수 있는지에 따라 달라지며 무제한의 리소스가 없는 한 우선 순위를 정해야 합니다.
켄트 루이스, 앤빌 미디어
다가오는 해의 마케팅 데이터의 가장 큰 과제는 소셜 미디어, 웹사이트, 이메일, 이벤트, PR 및 광고를 포함한 다양한 온라인(및 오프라인) 채널을 통해 생성된 홍수 데이터로부터 실행 가능한 통찰력을 얻는 것입니다.
다니엘 라스킨, CMO, 키네티카
마케팅 데이터 과학자는 고객 행동에 대한 상세한 통찰력을 도출하고 복잡한 데이터 모델 및 기계 학습을 기반으로 신뢰할 수 있는 예측 및 처방적 통찰력을 생성하는 데 중점을 둘 것입니다. 이러한 모델은 과거 분석에서 고객에게 제품을 제공하는 방식을 혁신하는 실시간 애플리케이션으로 발전할 것입니다.
제나디 고메즈, 에잇파이브 PR 디지털 마케팅 디렉터
마케팅 데이터가 더 접근하기 쉽고 풍부해짐에 따라 분석 마비의 기하급수적인 증가가 있을 것입니다. 그 결과, 우리는 데이터 과학 및 기계 학습에 의해 주도되는 데이터 마이닝에서 통찰력 보고로 마테크의 초점이 이동하는 것을 보게 될 것입니다. 이러한 새로운 유형의 도구는 마케터가 실행 가능한 데이터를 정렬, 식별 및 필터링할 때 중요할 것입니다.
조던 비숍, 파트너, 스토리드 에이전시
우리가 모든 데이터에서 통찰력을 추출하는 능력이 데이터를 캡처하는 능력에 미치지 못하는 한, 우리는 많은 자동차가 있지만 충분한 도로가 없는 도시와 같은 문제에 직면할 것입니다: 트래픽. 더 많은 데이터를 가진 것을 더 많은 통찰력을 가진 것으로 착각하지 마십시오.
마케터에게 필요한 것: 통합 데이터
존 헤르난데스, CEO, 셀리전트 마케팅 클라우드
가장 큰 데이터 관련 과제는 통합과 고객 관계에 대한 전체적인 관점일 것입니다. 현재 데이터는 영업, 고객 서비스, 디지털 마케팅 등 여러 곳에 존재하며 이를 단일 플랫폼으로 옮기고 모든 것을 이해하는 것은 어려울 것입니다. 앞으로 1년 동안 데이터 활용을 통해 개인화되고 관련성 높은 경험을 제공하는 데 집중하는 것이 더 나은 참여, 강력한 영업 파이프라인 및 의미 있는 마케팅 결과를 위한 최적의 경로라는 많은 진전과 증거를 볼 수 있기를 바랍니다.
Latane Conant, CMO, 6sense
신기술이 마케팅 전략을 개선했지만 마케터들이 직면한 과제는 수많은 애플리케이션을 관리하는 엄청난 작업입니다. 내년에 더 많은 CMO가 플랫폼 접근 방식을 취해야 합니다. 기존 CRM에 통합할 수 있는 플랫폼에 투자하면 조직은 수익 팀을 쉽게 통합할 수 있으며 플랫폼에 통합된 AI를 추가하면 통합 팀은 실시간 데이터를 사용하여 현대 구매자의 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
메이샤 보키치오, 플랜소스
마케팅 터치 포인트 간의 연결고리를 파악하고 적절한 기여도를 부여하는 것은 2019년 마케터들에게 여전히 큰 도전이 될 것입니다. 진정한 마케팅 및 판매 퍼널에 대한 360도 관점을 얻는 것은 어려울 수 있습니다. 여러 터치 포인트의 데이터를 결합하여 마케팅 활동과 판매 결과에 대한 전체 그림을 그리는 것은 여전히 거의 불가능합니다.
디트마르 리치, CEO, 피엠코어
많은 마케터들은 여러 도메인에서 얻은 많은 데이터를 가지고 있지만 이를 하나의 중앙 위치에서 간소화하고 관리하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 방법이 없습니다.
에릭 퀀스트롬, CMO, 시엔스
마케팅 데이터의 가장 큰 문제는 의미 있는 전체 그림으로 통합하는 것입니다. CMO로서 저는 (말 그대로) 수십 개의 서로 다른 대시보드를 매일 사용합니다. 그리고 그 숫자는 점점 늘어나고 있습니다.
다니엘 제이, 설립자, Aqfer
2019년은 기업들이 서버리스 데이터 레이크가 존재하며, 광범위한 데이터 확산, 혼란스러운 파일 파티셔닝/샤딩 관행 및 전통적인 데이터 관리 도구의 부족으로 인해 필연적으로 데이터 늪이 된다는 것을 발견하는 해가 될 것입니다. 마케터들이 여전히 데이터를 한데 모아 캠페인 성공 여부를 파악하려고 애쓰고 있기 때문에 — 더 이상 데이터에 대해 모른 척할 수 없다는 것을 깨닫고 고객에 대한 진실을 파악하기 위해 데이터 관리에 대한 더 나은 이해가 필요하다는 것을 알게 될 것입니다.
켈리 보이어 새거트, 다그마르 마케팅
가장 큰 과제는 모든 데이터를 함께 묶어 어떤 마케팅 채널이 작동하는지 또는 작동하지 않는지 명확하게 식별하는 방법입니다. 구매자의 여정에는 여러 접점이 있으며 구매자의 결정에 여러 마케팅 채널이 관여하는 것을 보는 것이 매우 일반적이므로 분석 도구가 어떤 마케팅 채널이 가장 많이 기여했는지 정확하게 파악하기 어렵습니다.
Amanda Romano, Twenty Over Ten
2019년의 가장 큰 과제는 여러 데이터 소스를 함께 가져와서 점을 연결하고 정보에 입각한 결정을 내리고 이러한 통찰력에 따라 신속하게 조치를 취하는 것입니다.
Aman Naimat, CTO, Demandbase
마케팅 기술 환경은 점점 더 파편화되고 있으며 이는 느려지지 않을 것입니다. 그러나 마케터들은 2019년에 격리된 데이터 소스가 마케팅 능력에 부정적인 영향을 미치는 것을 막을 해결책을 찾아야 합니다. CRM, 마케팅 자동화 및 ABM 플랫폼과 같은 주요 마케팅 기술을 통합함으로써 마케터들은 이러한 애플리케이션 간에 데이터를 공유하고 원하는 완전한 고객 뷰를 얻을 수 있습니다.
레베카 마호니 CMO, MiQ
기업은 가치 있는 마케팅 데이터를 풍부하게 보유하고 있지만, 이 데이터가 기업 내의 서로 다른 부서와 관련된 사일로에 남아있을 때 문제가 발생합니다. 이는 데이터가 상호 보완적이지 못하게 하며, 기업은 잠재적인 약한 연결 고리나 새로운 기회를 감지할 수 없습니다. 마케팅 인텔리전스의 힘을 바탕으로 전체적인 데이터 관점을 가지면 캠페인 성과가 크게 향상되고, 이전에는 식별되지 않았던 비즈니스 기회가 열리게 됩니다.
브라이언 자니, CMO, 팩츄얼
2019년에는 마케터들이 데이터 구현의 도전에 직면하게 될 것입니다. 마케터들은 데이터의 가치를 알고 있지만, 정확하고 양질의 데이터를 얻기 위해 수많은 단편화된 플랫폼과 시스템을 탐색하는 도전에 직면함에 따라 데이터를 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 목표는 최적의 성공을 달성하기 위해 함께 작동하는 여러 소스에서 데이터를 수집하는 것이지만, 데이터를 간소화하는 표준 방식은 없습니다. 궁극적으로 이를 해결하면 마케터들이 맥락과 관련성을 개선하고 공감을 불러일으키는 창의성을 개발할 수 있는 능력을 제공할 것입니다.
에릭 키팅, 마케팅 부사장, 자이우스
핵심은 데이터를 중앙화하여 모든 상호작용을 단일 고객 ID로 연결하는 것입니다. 그러면 고객이 여러 채널과 디바이스에서 어떻게 행동하는지 실제로 이해할 수 있습니다. 그러나 더 중요한 것은 해당 데이터를 마케팅 실행 플랫폼에 직접 연결하여 실제로 통찰력을 마케팅에 활용해야 한다는 것입니다.
마케터에게 필요한 것: AI와 머신러닝
프라사드 차라사니, 수석 과학자, 미디어매스
통합 마케팅 플랫폼으로 인해 현재 사용할 수 있는 데이터의 증가와 풍부함은 다양한 딥러닝 모델의 결함을 드러낼 것입니다. 딥러닝 모델은 데이터의 지각할 수 없는 교란에 취약하여 모델을 잘못된 예측이나 분류로 속이는 것으로 나타났습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AI 시스템은 데이터에 대한 이러한 공격으로부터 보호해야 하며 가장 영리한 광고주는 이러한 공격에 견고하도록 모델을 훈련시키는 적대적 ML 기법을 점점 더 많이 살펴볼 것입니다.
Pini Yakuel, CEO 겸 설립자, Optimove
마케터는 그 어느 때보다 많은 소비자 데이터를 보유하고 있어 고객 기반에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 많은 마케터가 AI를 사용하여 커뮤니케이션을 자동화하고 개인화하려고 하지만 AI가 제대로 작동하도록 하는 적절한 인프라와 데이터 지식이 부족합니다. 수많은 마케팅 AI 플랫폼이 있지만 브랜드가 데이터 세트를 적절하게 분류하고 데이터를 제대로 활용할 수 있을 때까지는 본질적으로 지능적인 마케팅을 수행할 수 없습니다. 이러한 종류의 마케팅은 어떻게 생겼을까요? 마케터는 프레임워크를 설정하기만 하면 AI가 이를 바탕으로 소비자를 위한 개인화된 메시지를 생성합니다. 2019년에는 브랜드가 커뮤니케이션을 초개인화할 수 있는 프레임워크 내에서 데이터를 구성하도록 추진할 것으로 예상됩니다.
파트리샤 네이글: 선임 부사장, CMO, 오픈텍스트
분석은 계속해서 마케팅이 비즈니스 목표에 미치는 영향을 검토하는 중요한 방법입니다. 2019년에는 대시보드 보고 및 분석 시스템의 지속적인 채택으로 마케팅 프로그램 및 전략을 측정하는 방법이 개선될 것입니다. 모든 마케팅 기능에 대한 더 나은 이해를 통해 조직은 더 전략적인 접근 방식을 취하고 가장 실적이 좋은 것에 집중할 수 있습니다. 또한 마케팅 및 고객 참여가 엔터프라이즈 AI의 우수한 첫 번째 사용 사례가 될 것이라고 믿습니다. AI 시스템은 구조화 및 비구조화 데이터를 분석하여 마케팅 아웃리치, 고객 지원 및 전반적인 고객 경험을 향상시키는 기타 조치에 대한 기회를 식별할 수 있습니다.
조나단 포스톤, 디렉터, 톰브라스
우리는 AI 기반 플랫폼을 사용하여 실시간 데이터를 수집 및 분석하고 있습니다. 수십억 개의 데이터 포인트에 모양과 목소리를 부여하여 실현되지 않은 잠재력의 끝없는 잉크웰이 아닌 이야기를 들려주고 있습니다.
브랜든 앤더슨, 최고 전략가, 세라리틱스
마케팅 데이터와 인사이트는 마케팅 AI 플랫폼으로 인해 더 저렴해질 것입니다. 더 이상 큰 예산, 여러 데이터 공급업체, 분석가 팀이 필요하지 않아 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
마케터가 필요한 것: 데이터 보안, 소비자 신뢰, 개인정보 보호
로이드 아담스, SAP 북미 SVP
데이터 윤리는 데이터 분석보다 더 중요해질 것입니다.
제렘야 오위앙, 제시카 그루프만, 제이미 시만스키 & 레베카 리브, 칼레이도 인사이트
2019년에는 마케터들이 소비자과 브랜드 간의 데이터 교환에 대한 사회적 계약에 대한 고민을 할 것입니다. 마케터들은 이런 질문에 고민할 것입니다: 사용자들은 개인화 이상의 어떤 보상을 받을 수 있을까? 마케터들은 어떻게 하면 '크리피' 하지 않게 할 수 있을까? 그리고 더 많은 생체 데이터가 등장함에 따라 마케터들은 윤리적인 방법으로 어떻게 사용할 수 있을까?
오지 레이, 디렉터, 가트너
수집, 보호, 결합 및 사용 방법에 대해 더 나은 결정을 내리고 중요한 결정을 내려야 합니다. '고객에 대한 360도 뷰'라는 아이디어는 브랜드가 가능한 한 많은 데이터를 수집하도록 권장하지만, 개인 정보 보호 문제, 데이터 유출, GDPR 준수 및 고객 불신과 같은 위험을 증가시키기 때문에 목표가 되어서는 안 됩니다. 마케터와 고객 경험 리더는 데이터 요구 사항의 우선 순위를 정하고 위험을 더 잘 평가하며 더 많은 데이터를 축적하는 것보다 필수적인 데이터와 사용 방법을 우선시하고 중심으로 하는 데이터 전략을 개발하는 데 중점을 두어야 합니다.
페니 윌슨, CMO, 후트스위트
다가오는 해에 B2B 마케터들이 직면하게 될 가장 큰 과제는 프라이버시와 개인화를 균형있게 조정하여 고객의 신뢰를 회복하는 것입니다. 여러 면에서 2018년은 브랜드, 마케터, 고객 경험 리더들에게 격동의 한 해였습니다. 가짜 뉴스, 가짜 팔로워, 데이터 프라이버시에 대한 우려로 인해 개인들은 정치인, 언론 매체, 소셜 네트워크 및 기업에 대한 신뢰에 의문을 제기했습니다. 이러한 동일한 우려는 B2C 및 B2B 브랜드가 고객과 관계를 형성하는 방법과 이를 위해 사용하는 데이터로 확장되었습니다. 2019년 B2B 마케터의 최우선 과제는 고객과 고객의 고객에게 데이터가 안전하고 보안된다는 것을 재확인하는 것입니다. 이는 고객 기대의 변화하는 환경에서 달성되어야 합니다. 점점 더 많은 고객(기업 또는 개인)이 자신에게 중요하고 흥미롭고 시기적절한 콘텐츠를 기대합니다. 이는 개인 정보에 대한 존중에서 시작하여 데이터가 수집되는 시기와 이유에 대해 개방적이고 투명하게 공개하고, 고객이 공유할 의사가 있는 데이터를 활용하여 독특한 가치를 제공하는 개인화된 1:1 경험을 창출하는 것입니다. 앞으로 브랜드는 도달 범위 극대화에 덜 집중하고 고객에게 가치를 더하는 투명하고 양질의 참여를 창출하는 데 더 집중해야 합니다.
마이크 헤릭, 수석 부사장, 어반 에어십
마케터들이 2019년에 직면하게 될 가장 큰 과제는 퍼스트 파티 데이터를 활성화하고 그 사용을 늘리는 것이다. 브랜드는 고객이 개인화된 서비스를 점점 더 기대함에 따라 프라이버시 역설에 직면하고 있지만 데이터 규정과 소비자 프라이버시 컨트롤은 모두 서드파티 데이터와 추적을 줄여가고 있다. 규정을 준수하고 훌륭한 고객 경험을 제공하기 위해 브랜드는 웹사이트, 앱, 메시지, 소셜 및 매장 내 상호 작용 등 참여 채널 전반에 걸친 직접적인 상호 작용 과정에서 고객이 기꺼이 제공하는 데이터에 점점 더 의존하게 될 것이다. 최고의 브랜드는 옵트인, 구독 및 팔로워 확보를 넘어서 각 개인에 대한 맥락 및 콘텐츠 기본 설정을 수집하기 위해 이러한 상호 작용을 활용할 것이다.
티펜 다노 콴, CMO, SAP 아리바
데이터 활용의 용이성뿐만 아니라 데이터 준수를 위한 더 큰 초점이 필요합니다.
Kedar Deshpande, VP, Zappos
마케팅 데이터 관련 가장 큰 과제는 마케터들이 엄청난 양의 데이터를 활용하여 고객에게 매우 정확하게 다가갈 수 있음에도 불구하고 현재 브랜드와 고객 간에 해당 데이터를 어떻게, 왜 사용하고 있는지에 대한 소통이 전혀 이루어지지 않고 있다는 사실에서 기인합니다. 개인화된 마케팅이 이루어지는 이유와 고객에게 어떤 이점을 가져다주는지에 대한 투명한 설명이 없다면 고객의 즉각적인 반응은 불신, 불확실성, 심지어 두려움 또는 분노로 나타날 것입니다. 2019년, 브랜드는 개인화 마케팅을 사용하는 이유와 고객의 프라이버시를 어떻게 보호하고 있는지, 그리고 고객이 이를 통해 무엇을 얻을 수 있는지를 설명하는 명확한 메시지에 중점을 두어야 합니다.
브리아나 브라운넬, CEO, 퓨어스트래티지
애드블로커가 만연하고 프라이버시 문제가 최고조에 달하면서 마케터는 소비자와의 신뢰 상실을 회복해야 합니다. 최근 가장 성공적인 마케팅 캠페인은 KFC가 치킨 품절에 대해 사과하거나 Nike가 콜린 캐퍼닉 쿼터백과 파트너십을 맺는 등 솔직하고 진정성 있게 진행되었습니다. 2019년 이후 가장 큰 과제는 마케터와 소비자 간의 새로운 기준을 만드는 것입니다.
렌 슈나이더, 부사장, 센드그리드
2019년 5월 25일은 GDPR이 EU에서 시행된 지 1주년이 되는 날입니다. 이 개인정보 보호법은 엄격한 동의 지침 외에도 EU 시민 데이터 처리에 대한 구체적인 표준을 설정합니다. 성공적인 발신자는 이 법률을 숙지하고 유럽 법규 준수를 보장하기 위해 내부 프로세스를 제정했습니다.
벤 플로미온, CMO, 검검
2019년에 GDPR과 같은 데이터 보호 규정이 점점 더 널리 보급됨에 따라 마케터는 개별적으로 맞춤화된 온라인 광고로 고객을 타겟팅하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 가장 성공적인 마케터는 개별 사용자 데이터 없이 개별화된 경험을 제공할 수 있는 사람들입니다. 컴퓨터 비전 및 기타 컨텍스트 분석 기술은 익명으로 광고를 가장 적합한 잠재 고객과 일치시키는 데 필요합니다.
에스테반 콘트레라스, 선임 이사, 후트스위트
역사상 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있다는 것 자체가 하나의 도전입니다. 극복해야 할 가장 중요한 문제 중 하나는 합법적인 소비자 공감과 함께 데이터를 효과적으로 처리하고 활용하는 방법입니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 분석 및 데이터 과학은 물론이고 설계 단계에서의 프라이버시 고려가 필요합니다. 크고 작은 데이터를 윤리적으로 사용하는 것은 궁극적으로 누구도 오도하거나 비인간화하지 않고 가치(예: 경험의 개인화 및 맥락화)를 창출하는 것입니다.
마케터에게 필요한 것: 더 적은 데이터(또는 적어도 더 똑똑한 데이터)
Alyssa Hanson, 인터치 인사이트
마케팅 데이터에 대한 가장 큰 과제는 특히 B2C 조직의 경우 너무 많은 데이터를 보유하게 되는 것입니다.
마케터들은 정보에 대한 접근을 원하지만 데이터의 가상 늪에서 허우적대고 있습니다. 우리는 더 세부적으로 들어가 모든 데이터 포인트를 더 깊이 파고들고 싶지만 분석 마비에 걸려 가장 큰 영향을 미치는 행동의 우선순위를 정하지 못합니다.
마케터들은 특정 KPI와 연결된 전략적 행동을 추천하는 최첨단 고객 경험 플랫폼이 필요합니다.
힐렐 풀드, 전략적 자문
잡음. 많은 양의 데이터가 있으며 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 데이터 양이 증가함에 따라 이를 모두 필터링하고 가치 있는 구성 요소를 추출하는 데 필요한 도구의 기능도 그에 따라 증가해야 합니다.
톰 베넷, 분석 책임자, Builtvisible
수집되는 데이터의 양이 엄청나면서 그 자체로 마케터들에게 도전 과제가 되고 있습니다. 2019년에 접어들면서 수많은 배경 소음 속에서 의미 있는 패턴과 관련 트렌드를 분리해내는 능력이 많은 마케팅 팀에 진정한 시험대가 될 것입니다.
닐 캘러넌, 설립자, MeetBrief
다양한 출처에서 비롯된 이질적인 KPI와 데이터가 계속 늘어나기 때문에 가장 큰 과제는 어떤 것을 무시하고 어떤 것을 가치 있게 여길지 결정하는 것입니다.
알리시아 워드, Flauk
2019년 마케터들에게 큰 과제는 데이터가 이야기의 일부라는 것을 기억하고 더 큰 그림을 보는 것이 될 것으로 예상합니다. 우리 중 누가 다른 것을 좋아하거나 클릭했기 때문에 잘못된 타겟팅을 당한 적이 몇 번이나 있습니까? 마케터가 마케팅 대상이 실제 사람이며 몇 가지 데이터 포인트 이상의 것으로 간주되어야 한다는 것을 기억하는 것이 중요할 것입니다.
매트 호건, 고객 성공 책임자, 인트리카틀리
마케터에게 가장 큰 과제는 중요한 데이터에 집중하는 것입니다. 주변에 많은 노이즈가 존재하며 각 팀원은 성공에 중요한 데이터를 알아야 합니다. 하지만 데이터를 가지고 있는 것뿐만 아니라 전략적 수익 창출 비즈니스 결정을 내리기 위해 맥락에 맞게 활용하는 것이 중요합니다. 마케팅 데이터에 대한 실행이 불가능하다면 쓸모가 없습니다.
자카리 와이너, CEO, 이머징 인사이더
2019년 마케팅 데이터의 핵심 문제는 데이터 양이 계속 증가함에도 불구하고 마케터들이 개별 마케팅 단위나 소규모 제휴 클러스터를 개별적으로 계속 살펴보고 있으며 마케팅, 판매 및 고객 서비스 가치 사슬 전반에 걸친 통찰력을 교차 분석하지 않는다는 것입니다. 사일로 기반 마케팅 팀은 종종 소셜 데이터, 수요 창출, PR, 판매 및 고객 서비스를 개별적으로 살펴보기 보다는 이들이 교차하고 상호 작용하는 부분을 연구해야 합니다. 이는 항상 잘못된 접근이었으며 각 사일로가 계속해서 더 많은 데이터를 생성함에 따라 더 큰 문제가 계속되고 있습니다.
Jo Ann Sanders, Optimizely 제품 마케팅 부사장
2019년에 마케터들이 직면하게 될 가장 큰 과제는 디지털 사용자들이 원하는 바를 확실히 알 수 있는 올바른 데이터에 대한 접근성을 확보하는 것입니다. 마케터들은 과거의 데이터를 기반으로 한 다양한 분석 시스템의 데이터에 빠져 있습니다. 그런 다음 이 과거 데이터를 바탕으로 개선 방안을 고안하고, 업데이트를 배포하기 위해 자원을 투입한 뒤, 그 아이디어가 효과가 있었는지 다시 측정합니다. 전환율 지표를 개선하기 위해 무엇이 필요한지 추측하는 이 과정은 수 주 또는 수 개월이 걸릴 수 있습니다.
마케터가 앞으로도 계속 성공하기 위해 해야 할 일은 지금까지의 위치를 알려주는 분석 데이터를 넘어 새로운 민첩한 테스트 및 학습 관행을 채택하는 것입니다. 이를 통해 사용자 니즈에 대한 추측을 없애고 우수한 사용자 경험을 신속하게 제공할 수 있습니다.
마케팅 데이터의 확산으로 인해 가장 큰 과제는 최신 도구를 사용하여 1000개의 데이터를 비즈니스 운영을 개선하고 고객과 더 잘 소통하는 데 필요한 몇 가지 핵심 품질 데이터로 좁히는 것입니다.
David Meiselman, CMO, exCater
여러 면에서 마케팅은 너무 많은 데이터를 가지고 있습니다. 가장 큰 과제는 최적의 타겟팅, 메시징 및 전환을 최적화하는 데 가장 도움이 되는 데이터를 파악하는 것입니다. 전통적으로 마케터들은 무엇이 효과가 있는지 확인하기 위해 수많은 A-B 테스트를 진행했습니다. 오늘날에는 기계 학습과 인공 지능이 그 과정을 가속화하여 상관 관계 및 인과 요인을 파악하여 모든 마케팅 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다. 가장 높은 전환율을 얻기 위해 어떤 사람을 대상으로 해야 하는지부터 언제 어떤 메시지를 보내야 가장 큰 효과를 얻을 수 있는지까지 말입니다.
Tim Minahan, Citrix CMO
문제는 마케팅 데이터를 수집하고 분석하기 위해 너무 많은 도구를 도입했고, 이 도구들이 사용하기에 너무 어렵다는 것이며, 이로 인해 많은 좌절을 초래하고 있다는 것입니다. 마케터는 필요한 인사이트를 수집하여 효과적인 캠페인을 설계, 실행, 측정하는 데 너무 많은 시간을 할애하고 있습니다.
맷 부더 샤피로, 설립자 및 CMO, 메드파일럿
수년 동안 우리는 가능한 한 많은 데이터를 수집하려고 노력해 왔지만, 아이러니하게도 너무 많은 데이터를 보유하게 되어 어려운 상황에 처해 있습니다. 우리는 다른 시점에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 발견하기 위해 뒤로 물一步 앉을 필요가 있습니다. 그래야 모든 것이 어떻게 맞물려 있는지 파악할 수 있습니다. 또한 어트리뷰션을 구축할 때 가장 중요한 데이터 포인트가 여전히 "어떻게 우리를 알게 되었나요?"라는 것을 결코 잊어서는 안 됩니다
마케터에게 필요한 것: 더 많은 것들
이 인용문들은 정확한 범주에 속하지 않습니다. 그러나 사용하지 않을 수 없을 정도로 훌륭합니다.
제니 샤우브, 전략 기획 디렉터, DEG 디지털
하지만 항상 기억하세요. 데이터의 산은 공감의 대체물이 아닙니다
스테파니 스미스, 공동 창립자 및 사장, MOJO PSG
데이터를 사용하여 실제로 답하고자 하는 질문을 사려 깊게 탐색하고 공식화하는 것은 마케터가 2019년에 직면해야 하는 주요 과제입니다. 해결하려는 문제를 정의하는 데 시간을 할애하지 않으면 많은 시간을 데이터 탐색에 낭비하고 심지어 발견한 데이터를 잠재적으로 오용하게 됩니다. 마케터는 또한 데이터를 활용하여 정보 제공과 의사 결정의 균형을 찾아야 합니다. 마케팅은 항상 예술과 과학이 혼합된 것이기 때문입니다.
스콧 기피스, 에이디롤 그룹
측정은 어렵습니다. SMB와 중간 시장 기업에게는 더 어렵고 위험 부담도 더 큽니다. 마지막 클릭 측정은 성과를 측정하는 구식 방법이지만 많은 마케터가 여전히 이에 의존하고 있습니다. 정교한 도구를 설정하기 어렵거나 데이터 모델 내에서 작동할 만큼 유연하지 않기 때문에 접근 가능한 대안을 볼 수 없기 때문입니다. 그러나 마케터는 변화를 원하고 캠페인에 대한 가시성을 제공하고 최적화하는 더 나은 방법을 찾고 있습니다. 2019년은 현대 마케터가 허영 지표와 오래된 측정 모델에 의존하지 않고 실제로 매출을 올리는 요인을 보기 시작하는 해입니다. 또한 마케터는 다채널 도입을 수용하고 모든 터치 포인트에서 연결된 스토리를 작성하는 것을 우선시해야 합니다.
노르만 과다그노, 마케팅 책임자, 카보나이트
마케터에게 가장 큰 과제는 포스트 트루스 세상에서 마케팅의 진화를 탐색하는 것이다. 2019년에는 마케터가 진실과 선전의 차이를 스스로에게 물어야 할 것이다.
요약
처음에는 Inc에 기고한 칼럼을 위해 시작된 이 연구에 참여해 준 모든 마케터에게 감사드린다. 이 연구는 그 범위를 넘어서 성장했다.
분명히 마케팅 데이터 정책에 상당한 변화가 오고 있습니다. 마케터들은 데이터의 양이 아니라 품질에 관한 것임을 알고 있습니다. 또한 다음에 취해야 할 최적의 행동에 대한 인사이트가 데이터에서 밝혀내야 할 부분임을 알고 있습니다. 그리고 이제 소비자 개인 정보가 중요하며 고객과 잠재 고객의 신뢰를 위반하는 기업은 재정적으로 그리고 평판에 있어 처벌을 받는다는 것을 잘 알고 있습니다.
마지막 발언은 The Bid Lab의 Jolene Rheaulot에게 기회를 드리겠습니다.
그녀가 말한 이 부분을 모든 마케터가 기억해야 합니다
광범위한 마케팅 데이터를 보유한 기업에게 가장 큰 과제는 데이터를 인간적으로 유지하는 것입니다.
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마케팅 데이터를 통합하고 성장 방법에 대한 스마트 인사이트를 도출할 수 있는 플랫폼을 찾고 계십니까?
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