인공지능(AI)은 현대 마케팅의 매우 귀중한 측면입니다. 많은 조직이 AI 적용 솔루션으로 보다 양질의 데이터 수집과 더 나은 구매자 경험 제공 등을 돕고 있습니다.
여러 데이터 세트 중 하나가 행동 데이터입니다. B2B 조직으로 하여금 구매자 선호사항과 구매 여정의 어느 단계에 있는지, 구매 의향은 무엇인지 등을 파악하고 접촉, 관여, 거래 체결 등을 최적화 합니다. 자연히 B2B 조직은 행동 데이터를 활용해 AI 적용 솔루션과 마케팅 전략에 필요한 정보를 제공합니다.
“행동 데이터가 무엇이고 어떻게 이용할 수 있는지에 관한 인식이 확산되었다”고 포레스터(Forrester)의 스티븐 케이시 최고 분석가가 최근 인터뷰에서 밝혔습니다. “이런 종류의 데이터를 활용해 비교적 간단한 문제를 해결하면서 마테크(martech)의 발전에 비약적인 변화가 생겼습니다. 여러 솔루션에서 한참 동안 AI를 활용해 마케터와 영업대표를 위한 제안을 해 왔는데 행동 데이터는 이 부분을 한층 강화할 전망입니다.”
포레스터의 최근 보고서에서 케이시 최고 분석가는 AI 적용 솔루션과 행동 데이터의 부상이 맞물리면서 마케팅 환경이 변화하고 있다면서 어떻게 새로운 형태의 AI 적용 B2B 마케팅에 자리를 내주고 있는지 집중조명했습니다. 이 보고서는 또 데이터 관리의 중요성을 밝히고 탄탄한 데이터 세트가 조직의 AI 도구의 운영 효율을 개선하고 마케팅과 영업 전략의 정렬을 도울 방안을 탐구합니다.
AI로 관리하는 퍼스트파티 행동 데이터로 운영 효과 개선
이 보고서에 따르면 성공적인 행동 데이터와 AI의 시너지 효과를 얻기 위해서는 조직의 퍼스트파티 데이터의 품질이 관건이라고 합니다. 하지만 많은 조직에서 여전히 AI에 적절한 정보를 제공해 최적화 하는 데 애를 먹고 있습니다. 글로벌 마케터의 32%가 악성 데이터가 효과 달성의 걸림돌이라고 지목했습니다.
“사람들이 부딪치는 전형적인 문제는 데이터 관리”라고 케이시는 설명합니다. “너무 많은 소스와 너무 많은 악성 데이터를 안고 있습니다. 깨끗하지도 않고 통일되어 있지도 않죠. 데이터를 정제하기 전까지는 귀사의 AI에는 불량 연료에 불과합니다.”
이 보고서에서는 조직의 행동 데이터를 전면 개편하기 위해서 집중해야 할 몇몇 데이터 세트를 집중조명합니다. 이를 통해 다음과 같은 측면에서 팀의 효과를 개선하도록 돕습니다.
- 할당 데이터(Assigned data) – AI에 회사와 개인 통계 자료 데이터 세트를 기록하도록 할당하면 조직은 구매자 선호사항과 니즈, 목표 등을 파악하고 보다 개인화된 구매 경험을 제공할 수 있습니다.
- 관찰 데이터(Observed data) – 해당 브랜드의 웹사이트와 소셜 미디어 페이지 등에서 상호작용하는 동안 구체적인 구매자 진술과 행동을 기록하면 마케팅과 영업 효과를 개선할 수 있습니다. AI가 주요 정보를 기록하고 성공적인 구매자 상호작용을 위한 제안을 하기 때문이죠.
- 추론(의향) 데이터(Inferred (intent) data) – 예측 기반의 이 데이터 세트는 할당 데이터와 관찰 데이터를 활용해 자동으로 예측과 추천 행동을 제안하기 때문에 조직은 구매 의향을 결정하고 전략적인 의사결정을 수립할 수 있습니다.
“AI 적용 마케팅은 이러한 데이터 세트를 활용해 크게 발전한다”고 케이시는 전합니다. “이들 데이터는 행동을 보여주고 특정 어카운트의 직원들이 어떤 일을 했는지, 아니면 특정 어카운트나 회사가 무슨 일을 했는지를 보고 그에 대응하도록 돕습니다. 이런 퍼스트파티 데이터로 ‘좋아, 이제 퍼스트파티 행동 데이터를 수집 중이고, 덕분에 구매자의 진짜 의향을 훨씬 제대로 파악할 수 있어’라고 말할 수 있죠.”
AI 적용 프로젝트를 위해 서드파티 데이터 세트 확장
서드파티 행동 데이터도 AI 적용 마케팅에서 핵심적인 역할을 합니다. 조직으로 하여금 종합적인 데이터 전략을 바탕으로 구매자 관여에 나서도록 지원하기 때문입니다.
AI 적용 마케팅을 위해 서드파티 행동 데이터를 확충할 때 AI 솔루션이 가능한 한 넓게 그물을 던지도록 하는 게 중요하다고 케이시 최고 분석가는 설명합니다. 이 리포트에서는 공개 콘텐츠와 리뷰 웹사이트 등 고유한 행동 데이터 신호를 AI가 어떻게 추적할 수 있는지에 집중하면서, 이메일 캠페인과 ABM 활동, 프로그래매틱 광고 등에 바로 사용할 수 있는 꾸준히 업데이트되는 외부 데이터베이스를 마케팅 및 영업 담당자에게 제공할 수 있다는 데 주목합니다.
AI 적용 마케팅은 또 조직으로 하여금 서드파티 소스를 조사해 AI 적용 전략이 자사의 마케팅 프로젝트와 관련성이 높고 정확한 최신 행동 데이터를 이용하도록 촉진합니다.
“마케터들이 고객에 관해 수집하는 모든 데이터에 대해 보다 폭 넓게 포괄적으로 생각할 기회”라고 케이시는 밝힙니다. “서드파티 행동 데이터를 활용하는 데는 정말 많은 다양한 프로세스와 방법론이 있죠. 하지만 핵심은 구매자와 최상의 응대를 할 수 있도록 나를 둘러싼 환경에서 어떤 점을 배울 수 있을까 생각하는 사고방식입니다.”
AI와 행동 데이터 전략으로 내부 정렬 촉진
케이시 최고 분석가는 구체적인 팀들을 위한 AI와 행동 데이터의 시너지가 있어야 AI 적용 전략이 성공할 수 있다고 피력합니다. 마케팅과 영업, 고객 경험 팀 등이 궁극적으로 데이터와 솔루션을 공유하고 구현하게 되기 때문이죠.
다양한 팀이 동료들과 AI를 이용해 행동 데이터를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 솔루션은 마케팅과 영업, 고객 서비스 프로세스에 대해 제약 없는 동일한 통찰을 전달할 수 있죠. AI가 수집한 퍼스트파티 및 서드파티 행동 데이터를 활용하면 팀들은 구매자에 대해 하나의 진실을 만들 수 있고 캠페인과 영업 딜에 관해 협업하며 워크플로를 최적화하고 직원 차원의 의사결정을 개선할 수 있습니다.
“AI를 이용해 추천하고 영업을 위한 통찰을 제시함으로써 마케팅은 위상을 높이고 과거의 행동방식을 극복할 수 있다”고 케이시는 설명합니다. “관찰 데이터를 활용하고 AI를 이용해 더 풍부한 통찰을 수집하면 팀들은 유사한 상황에서 데이터를 수집하면서 AI가 배운 내용을 토대로 추천과 제안이 가능합니다.”
궁극적으로 AI 적용 마케팅은 조직이 이용할 수 있는 데이터의 품질에 좌우됩니다. AI 솔루션은 마케터나 대안입니다. 영업 대표와 마찬가지로 정확한 데이터에 의존해 운영을 지원하기 때문이죠. 행동 데이터는 AI의 연구 역량에 힘을 실어줄 흥미롭고 효과적인 대안이며 B2B 조직으로 하여금 내부 및 외부 신호를 토대로 내부 운영을 개선하고 데이터 수집을 향상하도록 도울 수 있습니다.
“행동 데이터와 AI를 이용해 여러분의 팀을 성공으로 이끌 수 있다”고 케이시는 전합니다. “여러 팀에 고객이 어떤 일을 하고 있는지 알려주고 여러분과 다른 팀들이 인지하도록 합니다. 이야말로 AI 적용 마케팅 전략의 최종 목표입니다. 퍼스트파티 및 서드파티 데이터를 활용해 구매자 여정 전반에 걸쳐 유관 데이터를 제공함으로써 마케터에게 AI 파트너를 붙여주는 셈입니다.”
- 원문: AI-Powered Marketing: Leveraging First- & Third-Party Behavioral Data To Improve AI & Organizational Effectiveness, Michael Rodriguez, April 21, 2021, Demand Gen Report
