초개인화란 무엇입니까?
초개인화는 실시간 데이터와 함께 인공 지능(AI)을 사용하여 고객별로 매우 세분화된 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 만드는 마케팅의 한 형태입니다. 여기서 프로세스는 종종 자동화됩니다. 그러나 대면 초개인화의 여지도 있습니다. 초개인화는 일대일 마케팅이라고도 합니다.
초개인화의 한 가지 예는 맞춤형 헤어 솔루션을 제안하는 광고와 같은 전문 소셜 미디어 광고입니다. 한 번의 빠르고 짧은 퀴즈를 통해 특정한 헤어 니즈를 위해 나쁜 머리카락을 영원히 없앨 수 있는 최고의 맞춤형 혼합물을 구매할 수 있는 선택권이 제공됩니다. 이것은 온라인에서 찾아볼 수 있는 기본 예입니다.
모든 분야의 고객들은 선택이 엉망이며, 많은 브랜드들은 고객의 관심을 몇 초라도 사기 위해 돈을 지불합니다. 고객은 Instagram을 스크롤하거나 옷가게를 방문할 때마다 자기들을 위한 제품과 서비스를 찾고 있습니다. 브랜드들은 구매 경험을 평균 수준에서 최고 수준으로 끌어올릴 수 있는 제품과 서비스를 찾고 있습니다. 이 안목 있는 그룹을 소외시키지 않고 광고 소음으로 가득 찬 세상에서 브랜드 충성도를 얻으려면 초개인화 전략을 연마하십시오.
초개인화는 기존 개인화와 어떻게 다른가요?
기존 개인화의 전형적인 예는 "친애하는 (first name)님"과 같은 표준 이메일과 표준 메시지에 사람의 이름이나 성을 추가하는 것입니다. 이것은 일반적인 브랜드 상호 작용입니다.
초개인화는 완전히 다른 구체화입니다. IoT(사물 인터넷)로 구동되는 다른 장치와 달리 AI 및 머신 러닝(ML)의 힘을 활용합니다. 이러한 도구를 사용하면 모든 고객 상호 작용에 대한 많은 양의 데이터를 수집하여 해당 고객에 대한 철저한 프로필을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 판매자는 하루 중 고객이 온라인에 접속하거나 Facebook을 검색할 가능성이 높은 시간을 알고 그에 따라 적당한 광고 시간을 알 수 있습니다. 또한 브랜드가 푸시 알림의 시간을 정확하게 지정하여 고객이 푸시 알림에 대해 조치를 취할 가능성을 극대화하도록 지원합니다.
기존 개인화 방식이 지난 가을에 구매한 제품 또는 다른 사람들이 구매하는 제품을 기반으로 온라인 광고를 표시한다면, 초개인화 방식은 이전 구매의 모든 데이터를 사용하여 선호하는 색상 팔레트, 키, 신체 구조, 위치, 쇼핑 시간과 지불 방법을 선택하여 단일 고객 만을 위한 프레젠테이션을 만들 수 있습니다.
성공적인 초개인화 전략의 필수 요소
사용자는 초개인화를 통해 상점이나 전자 상거래 사이트의 모든 방문자를 특정 메시지가 있는 고유한 개체로 취급하는 것을 목표로 합니다. 다음은 개인형 콘텐츠를 제작할 수 있는 몇 가지 전략입니다.
좋은 제품과 회사 자료
초보자인 경우 본인의 업무, 시종일관한 제품 정보, 물류, USP 등에 대한 심층적인 자료가 필요합니다. 이 자료를 활용하여 의미 있고 가치 있는 메시지를 만들 수 있습니다.
우수한 데이터 및 개인 정보 보호 정책
고객은 자발적으로 개인 데이터를 수집했는지 또는 AI 및 ML 설정을 통해 백그라운드에서 데이터를 수집하는지 여부에 관계없이 귀하가 신뢰할 수 있는 개인 데이터 관리인임을 알아야 합니다. 데이터에 대한 회사 정책은 투명해야 하며 모든 표준을 충족해야 합니다.
잠재 고객 파악
수집된 데이터에서 통찰력을 수집하여 구매자의 실제 프로필을 만들고 특성에 따라 다양한 그룹으로 분류합니다. 이를 통해 다양한 감성, 호불호에 적용할 콘텐츠를 생성하고 구매 방향으로 "몰아치기"해야 합니다.
빅 데이터의 힘 활용
분석 및 데이터 매핑을 사용하여 고객에게 최고의 구매 경험을 제공하는 데 도움이 되는 초개인화 프레임워크를 작성합니다.
약속 이행
전략을 원활하게 구현하는 데 도움이 되는 리소스를 확보하고 구매가 완료되면 약속을 이행합니다.
자동화 관점에서 작동하는 초개인화 전략을 만드는 네 가지 기둥은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집
- 고객 세분화 및 고객 페르소나 생성
- 지표를 사용하여 메시징 및 아웃리치 성공률 측정
- 결과를 분석하여 콘텐츠 미세 조정
전술적 초개인화의 조기 채용이 경쟁에서 우위를 점하는 이유
초 개인화에는 조기 적용자에 대한 이점이 있습니다. 고객은 개인화 된 경험을 제공하는 회사와 비즈니스 거래를 할 가능성이 높지만 아직 많은 회사가 이 문제에 주의를 기울이지 않습니다. 고객들은 자신이 소중하다는 느낌을 받고 싶어하고 듣고 싶어하며, 그럴 때 그들은 자주 쇼핑을 할 것입니다.
기업은 디지털 혁신을 수용하고 데이터를 활용하여 초개인화 전략을 수립하고 예산을 할당해야 합니다. 또한 웹사이트 방문자에게 특별히 선별된 선택을 제공하는 제품 추천 알고리즘을 탐색하고 설정하면 좋을 것입니다.
초개인화의 이점
- 초개인화는 구매자 여정에서 발생하는 특정 장애물을 제거하여 고객이 원하는 제품에 더 쉽고 빠르게 액세스할 수 있도록 합니다. 그들은 불평이나 불만이 없이 필요한 것을 더 빨리 얻기를 원합니다.
- 초개인화는 판매 주기를 단축시킵니다.
- 초개인화는 소비자의 스트레스를 줄여줍니다. 고객들을 엄청나게 많은 상품들로 압도하기 보다는, 그들에게 어필할 만한 상품들을 선별해서 제시하세요. 이렇게 하면 구매 가능성이 높아집니다.
- 초개인화는 브랜드 충성도와 고객 유지를 촉진합니다.
- 캠페인은 실시간으로 얻은 데이터 및 분석을 사용하여 자체로 구축하거나 미세 조정할 수 있습니다.
초개인화의 도전 과제
초개인화에는 이점이 있지만 도전 과제도 있을 수 있습니다. 초개인화는 시간이 많이 걸리고 해당한 세분성을 달성하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 마케터에게 가장 큰 딜레마는 고객 수명 주기에서 개인화 전략을 배치할 시기를 결정하는 것입니다. 다음은 그에 대한 두 가지 옵션입니다.
- 회사와 대상 고객(들) 간에 직접적인 교류가 없었음에도 필요한 모든 데이터를 보유하고 있는 경우
- 회사와 고객 간에 실제 개인 교류가 이루어진 후, 고객이 의식적으로 정보를 제공한 경우
일부 회사는 IP 주소 기반 위치와 같은 익명 데이터를 기반으로 개인화 전략을 배포합니다. 다른 회사들은 고객과의 상호작용을 통해 고객의 요구, 호불호를 보다 깊이 이해한 후 개별화된 의견을 제시합니다.
고객은 성격 특성, 온라인 행동 및 디지털 발자국을 읽어내고, 그것이 어떤 것일지 알기 전에 다음 행동을 예측하는 기술의 기능에 겁을 먹을 수 있습니다. 권한 기반 초개인화를 사용하면 고객이 알고 있는 브랜드의 모든 세부 사항에 대해 불안해할 가능성이 낮아지고 이를 개인 정보 침해로 인식할 가능성도 낮아집니다.
익명이든 허가 기반이든 초개인화가 장기적으로 성공하기 위해서는 신중하게 고려하고 회사와 고객에게 도움이 되는 접근 방식을 선택해야 합니다.