마케터를 위한 데이터 자동화에 대한 완벽한 가이드

데이터 자동화에 대해 궁금하신가요? 제대로 찾아오셨습니다. 이 종합 가이드에서는 마케팅 및 고객 참여와의 관계에 대해 자세히 설명합니다. 이 솔루션의 정의, 현재 상태, 구현 방법, 비즈니스에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 알아보세요.

데이터 자동화가 고객 인게이지먼트 플랫폼과 어떻게 통합되는지 알아보고, 이 기술을 활용하여 마케팅 캠페인을 개선하고 인상적인 결과를 달성한 야심 찬 브랜드의 사례를 살펴보세요.

• 마케팅을 혁신하는 데이터 자동화
• 데이터 자동화란 무엇인가요?
• 데이터 자동화는 어떻게 작동하나요?
• 중요한 데이터 자동화 용어
• 데이터 자동화의 진화
• 마케팅 및 고객 참여를 위한 데이터 자동화
• 디지털 세상에서의 데이터 자동화
• 데이터 자동화를 통한 이메일 마케팅
• 마케팅을 위한 데이터 자동화 시작하기
• 데이터 자동화에 필수적인 고객 인게이지먼트 플랫폼
• Braze 데이터 플랫폼
• 데이터 자동화를 위해 Braze를 사용한 세 가지 브랜드
• 현재에서 더 올라갈 수 있는 것들
• 데이터 자동화 FAQ

마케팅을 혁신하는 데이터 자동화

현대의 마케팅은 더 이상 메시지를 한꺼번에 보내서 도달하기를 바라는 방식이 아닙니다. 새로운 자동화 도구는 마케터가 더욱 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다. '대중을 위한 맞춤형'이라는 말은 더 이상 모순이 아닙니다. 지금은 현실입니다.

이제 데이터 분석가가 지치지 않고도 여러 소스로부터 실시간 데이터의 흐름, 분석 및 조치를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 사려 깊고 시의적절한 개인적 메시지를 전달할 수 있습니다. 이는 데이터에 기반한 메시지로, 고객과 더 나은 지속적인 관계를 구축하기 위해 고안되었습니다. 시간이 지남에 따라 비즈니스에 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

그러나 데이터 자동화의 혁신적인 등장에도 불구하고 여전히 많은 사람들이 데이터 자동화의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 오늘날 브랜드가 처리하는 데이터의 양이 방대해지면서 고객에게 기억에 남는 맞춤형 경험을 제공하는 것이 어려워질 수 있습니다. 때로는 데이터 사일로, 일괄 처리, 전문성 부족과 같은 기술적 장벽으로 인해 마케터가 필요한 데이터에 접근하지 못하는 경우가 있고, 때로는 무질서하고 단절된 데이터 구조로 인해 문제가 발생하는 경우도 있습니다. 하지만 저희가 도와드리겠습니다! 이 가이드를 공부하다 보면 어느새 전문가가 되어 있을 것입니다.

데이터 자동화란 무엇인가요?

데이터 자동화는 정보의 통합, 활성화 및 배포를 간소화하여 "적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있도록" 지원합니다. 수작업에 의존하는 대신 AI 기반 알고리즘을 포함한 지능형 도구를 사용하면 여러 부서에서 데이터 작업을 그 어느 때보다 빠르게 완료할 수 있습니다.

이러한 고급 도구는 사용 가능한 정보를 기반으로 의사 결정을 자동화할 수 있습니다. 이러한 프로세스에 자동화를 활용하면 기업은 속도와 정확성을 높여 궁극적으로 성장을 가속화할 수 있습니다. 그러나 자동화는 더 빨라질 뿐만 아니라 더 스마트해져서 눈 깜짝할 사이에 트렌드를 파악하고 행동을 예측할 수 있습니다.

데이터 자동화는 어떻게 작동하나요?

이 요약이 흥미를 끌었거나 데이터 엔지니어에게 깊은 인상을 남기고 싶다면 계속 읽어보세요. 다음은 Braze 플랫폼 내에서 데이터 자동화가 어떻게 작동하는지 설명하는 개요입니다.

클라우드 데이터 수집(CDI)

클라우드 데이터 수집을 사용하면 데이터 웨어하우스에서 Braze로 데이터를 원활하게 동기화하여 대규모 타겟팅 및 개인화를 위한 시장 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 Braze는 데이터 웨어하우스에 연결하여 가장 최신의 데이터에 액세스하여 사용자 프로필을 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 연관성 높고 효과적인 고객 경험을 만들 수 있는 원동력을 얻을 수 있습니다.

CDI 세그먼트

소프트웨어 개발 키트(SDK)

SDK를 사용하면 사용자 속성, 행동, 참여도 점수에 대한 자세한 데이터를 수집할 수 있습니다. 웹사이트 및/또는 앱에 임베드된 SDK는 미묘한 세션 데이터를 실시간으로 수집합니다. 이를 통해 궁극적으로 대규모의 자동화된 실시간 메시징 여정을 구축할 수 있습니다.

애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)

API는 SDK 내에 존재합니다. API를 사용하면 로열티 데이터베이스, 소셜 미디어 채널, 내부 소스 등 여러 시스템에서 데이터를 수집할 수 있습니다. Braze의 API는 전송에 적합한 형식만 갖추면 거의 모든 곳에서 데이터를 받을 수 있습니다. 통합 장애물을 피하기 위해 Braze는 다양한 파트너를 통합하여 회사의 기술 스택을 강화합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 고객 데이터 플랫폼: 데이터 액세스, 민첩성 및 사용 편의성 개선
• 분석 솔루션: 크로스채널 고객 데이터에 대해 자세히 알아보기
• 리버스 ELT 솔루션: 데이터 웨어하우스와 Braze 간에 실시간 데이터 동기화를 만들려면 다음과 같이 하세요.

중요한 데이터 자동화 용어

추출, 변환, 로드(ETL)

ETL은 여러 소스에서 데이터를 가져와서 변환한 다음 통합, 액세스 향상 및 사용 편의성을 위해 새 시스템에 로드하는 프로세스입니다.

니즈에 따라 이 프로세스는 다른 순서, 즉 추출, 로드, 변환(ELT)으로 진행될 수도 있습니다. 접근 방식에 관계없이 이 모든 것은 서로 다른 소스의 데이터를 병합하여 단일 데이터 소스(SSoT)를 만드는 것입니다.

예를 들어, 웹사이트, 앱, 이메일 캠페인, SMS 및 소셜 미디어의 데이터를 결합하는 데 ETL을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 포괄적인 데이터 그룹을 사용하여 전체적인 실시간 프로필을 구축하여 적시에 타겟팅된 고객 상호작용을 생성할 수 있습니다. 마지막으로, 크리에이티브 전략을 재구성하기 전에 여러 채널에서 고객의 습관을 분석합니다.

배치 데이터와 라이브 스트리밍 데이터

배치 데이터는 시간표가 있는 버스 서비스와 같습니다. 스트리밍 데이터는 온디맨드 차량 호출 앱과 비슷합니다. 하나는 예측 가능하지만 느립니다. 다른 하나는 즉각적인 것입니다.

배치 데이터는 일괄적으로 제공됩니다. 예: 하루 일과가 끝날 때. 하지만 라이브 스트리밍 데이터는 실시간으로 지속적으로 전송됩니다.

연말 보고서 생성처럼 즉각적인 조치가 필요하지 않은 작업에는 배치 데이터를 사용하는 것이 좋습니다. 문제는 브랜드에서 실시간 응답이 필요한 작업(예: 유기한 장바구니 고객에게 이메일 보내기)에는 데이터가 너무 오래되어 너무 늦는 경우가 많다는 것입니다.

신속하고 수익성 있는 개입을 위해서는 실시간 스트리밍 데이터가 필수적입니다. 데이터 수신이 24시간 이상 지연되는 경우, 고객이 대안을 모색하는 동안 인사이트를 기다리게 됩니다.

데이터 자동화의 진화

데이터 자동화는 엔터프라이즈 플랫폼이 보편화된 90년대에 주목받기 시작했습니다. 이를 통해 중앙 집중식 데이터를 사용하여 조직 전반의 프로세스와 워크플로우를 자동화할 수 있는 잠재력이 생겼습니다.

처음에는 열망이 제한적이었습니다. 브랜드는 데이터 입력 및 처리와 같은 간단한 작업을 자동화했습니다. 하지만 인터넷이 발전하고 기술이 발전하면서 브랜드는 더 큰 규모로 실시간 데이터를 수집하기 시작했습니다. 이러한 추세는 수많은 데이터 자동화 및 분석 도구, 즉 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고 데이터를 활용하여 더 나은 예측과 더 현명한 의사 결정을 내리는 도구들을 탄생시켰습니다.

오늘날 데이터 자동화는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 모든 성공적인 비즈니스는 프로세스 속도를 높이고 정확성을 개선하며 데이터 기반의 신속한 의사 결정을 촉진하기 위해 이를 사용합니다. 또한 AI의 급속한 발전으로 데이터 자동화의 이점은 계속해서 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

Braze의 AI 기반 Predictive Suite인 BrazeAI™는 마케터가 데이터 자동화를 통해 개별화된 수준의 매력적인 경험을 만들 수 있도록 지원합니다. 다음은 Braze의 기능에 대한 간략한 개요입니다.

• 고객 행동 예측: 구매를 완료할 가능성이 가장 높은 사람 파악하기
• 캠페인 개인화: 개인이 참여할 가능성이 가장 높은 오퍼, 메시지 및 채널과 개인을 매칭합니다.
• 콘텐츠 큐레이트: 과거 사용자 행동을 기반으로 대규모로 항목 및 기사 강조
• 아트 생성 및 복사: AI를 사용하여 시각적 및 서면 콘텐츠를 더 빠르게 생성하고, 전송 전에 품질 관리를 자동화하세요.
• A/B 테스트 자동화: AI를 활용하여 A/B 테스트 자동화 및 결과 구현하기

지금이 바로 그 기회입니다. 데이터 활성화 및 자동화를 통해 더 강력한 고객 관계를 구축하고 평생 고객 충성도를 확보하는 방법을 알아보세요.

마케팅 및 고객 참여를 위한 데이터 자동화

데이터 자동화는 점점 더 마케팅에 필수적인 요소가 되어가고 있습니다. 모바일의 부상과 최신 클라우드 플랫폼의 성장으로 마케터들은 연관성이 높은 개인화된 경험을 대규모로 제공할 수 있는 중요한 기회를 얻게 되었습니다.

과제는 어떤 것들이 있나요? 브랜드는 다양한 곳에서 수많은 데이터를 보유하고 있기 때문에 효과적인 조치를 취하고 더 강력한 고객 관계를 구축하기 위해 필요한 정보를 확보하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

기회는 무엇일까요? 브랜드는 가용 예산과 리소스 범위 내에서 적절한 채널에 적절한 메시지를 적시에 대규모로 전송할 수 있는 도구를 활용할 수 있습니다.

마케팅에서 데이터 자동화의 8가지 사례

1. 자동화된 마케팅 캠페인

자동화 도구를 사용하여 세그먼트, 행동 및 선호도에 따라 타겟팅된 이메일 캠페인을 전송할 수 있습니다.

2. 동적 콘텐츠 개인화

손가락 하나 까딱하지 않고도 웹 콘텐츠, 제품 추천, 광고를 대규모로 맞춤화할 수 있습니다.

3. 고객 여정 매핑

여러 터치포인트에서 고객 여정을 자동 매핑하고 분석하여 문제점을 파악하고 해결책을 결정합니다.

4. 리드 평가 및 육성

리드 점수 모델을 자동화하여 리드의 우선순위를 정하고, 거부할 수 없는 콘텐츠로 리드를 육성하세요.

5. 예측 기반 분석

분석을 자동화하여 고객 행동을 예측하고 실시간으로 개인화된 상품과 혜택을 제공하세요.

6. 자동화된 로열티 프로그램

자동화 도구를 사용하여 고객 구매를 추적하고, 로열티 프로그램을 관리하고, 개별 수준에 따라 다양하고 매력적인 인센티브로 고객에게 보상할 수 있습니다.

7. 크로스채널 인게이지먼트

다양한 채널과 터치포인트의 데이터 통합을 자동화하여 더욱 일관성 있는 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

8. 챗봇 및 가상 어시스턴트

챗봇과 가상 어시스턴트를 실행하여 고객 지원을 자동화하고, 일반적인 문의에 답변하며, 원활한 상호작용을 증진하세요.

디지털 세상에서의 데이터 자동화

데이터 자동화는 리소스를 추가하지 않고도 잠재력을 배가시킵니다. 또한 고객이 원하는 메시지와 광고를 전달하여 고객 경험을 개선합니다. 이것으로도 충분하지 않다면 브랜드가 다음과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객의 기대 충족

일반적인 고객의 기대치는 점점 높아지고 있습니다. 고객들은 브랜드가 원활한 고객 서비스와 경험을 제공하는 것을 보아왔으며, 이제 귀사의 브랜드에서도 동일한 서비스를 원합니다. 시간이 지남에 따라 고객 만족도의 기준선이 항상 상승하고 있기 때문에 이는 당연한 결과입니다. 따라잡지 못하는 브랜드는 고객을 유지하지 못합니다.

운영 효율성 향상

데이터 자동화는 간소화된 로우터치 워크플로우를 통해 업무 효율성을 개선합니다. 이러한 자동화된 워크플로우를 통해 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 즉, 여러분과 여러분의 팀은 더 많은 일을 하고 더 잘할 수 있는 시간을 갖게 됩니다.

실시간으로 기회 포착

데이터 자동화를 통해 실시간으로 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 즉, 광고 캠페인에 대한 즉각적인 피드백을 통해 캠페인을 빠르게 수정할 수 있습니다. 더 나은 것은 무엇일까요? 새로운 도구를 사용하면 고객 행동에 즉각적으로 대응하는 데 도움이 되는 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 상황에 맞는 개인적인 상호작용을 유도하는 트리거를 시작하면 됩니다.

데이터 자동화를 통한 이메일 마케팅

데이터 자동화를 활용하여 이메일 캠페인을 구축할 때 시간, 비용, 노력을 낭비하는 느린 수동 프로세스를 피하세요.

다음과 같은 이점이 있습니다.

• 세분화: 사용자 행동, 선호도, 인구 통계에 따라 이메일 목록 세분화
• 개인화: 개인화된 콘텐츠를 실시간으로 제공
• 타이밍: 개인의 습관과 패턴에 따라 수신자를 위한 최적의 이메일 타이밍을 결정하세요.
• 추적: 사용자 참여 측정기준을 추적하고 시스템이 실시간으로 조정되는 것을 지켜보세요.
• 효율성: 반복적인 작업을 자동화하여 이메일 프로세스를 간소화하고 시간과 비용을 절약하세요.
• 효과: 심층적인 연관성 및 타이밍 최적화를 통해 더 오래, 더 나은 인게이지먼트를 달성하세요.

마케팅을 위한 데이터 자동화 시작하기

이러한 프로세스는 궁극적으로 자동화되어 있지만 여전히 인간의 창의성, 디자인, 계획에 따라 달라질 수 있습니다. "데이터를 자동화하자"라고 말하는 것만큼 간단한 일이 아닙니다. 시작하기 전에 많은 준비가 필요합니다. 그리고 일단 실행하고 나면 최상의 결과를 위해 테스트, 개선, 최적화 및 반복 작업을 수행해야 합니다. 그때까지 시작하기 위한 일반적인 4단계는 다음과 같습니다.

1. 목표 정의

전략적 목표부터 시작하여 거기서부터 작업하세요. 예를 들어, 데이터 자동화를 통해 전환을 늘리고 싶으신가요? 더 나은 수익을 창출하고 싶으신가요? 고객 획득 비용을 절감하고 싶으신가요? 운영 효율성을 높이고 싶으신가요? 어떤 경우든 데이터 자동화 노력을 비즈니스 목표에 맞춰 조정해야 합니다. 아이디어가 필요하신가요? 데이터 관리 및 고객 참여 보고서를 확인하세요

2. 출처 식별

이제 어떤 데이터 소스를 사용할 수 있는지 평가합니다. 대부분의 마케터는 다음 중 일부 또는 전부를 가지고 있습니다.

• CRM 시스템
• 웹사이트 분석
• 앱 분석
• 거래 데이터
• 서드파티 데이터
• 소셜 미디어 플랫폼
• 이메일 마케팅 플랫폼
• 고객 설문조사 및 피드백
• 고객 서비스 상호작용 로그

3. 기술 스택 검토

데이터 자동화에는 올바른 기술이 필요합니다. 다음을 고려하세요.

고객 데이터 플랫폼: 고객 데이터를 수집하고 관리하는 중앙 집중식 시스템

분석 도구: 데이터 시각화, 트렌드 파악 및 보고를 위한 도구

고객 인게이지먼트 플랫폼: 채널 전반에서 개인화된 메시징을 조율하고 자동화하는 플랫폼

4. 팀 선택

데이터 자동화 프로세스를 설치하는 데 도움을 줄 팀원을 다음과 같이 구성하세요.

엔지니어: 자동화 도구 구성 및 구현하기

데이터 분석가: 데이터를 분석 및 해석하고 결론을 도출

마케팅 전문가: 크리에이티브 전략 개발 및 캠페인 시작

더 자세한 정보가 필요하신가요? 고객 데이터를 활성화하여 ROI를 실현하는

데이터 자동화에 필수적인 고객 인게이지먼트 플랫폼

데이터 자동화를 더 쉽게 수행하려면 고객 인게이지먼트 플랫폼(CEP)이 필요합니다. 이 플랫폼은 데이터를 기반으로 한 스마트한 마케팅 전략을 위한 허브입니다. CEP는 여러 채널에서 고객 데이터를 수집, 통합 및 분석할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 데이터를 통해 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 마지막으로, 놀라운 성과를 내는 크로스채널 캠페인을 디자인하고 전달하세요.

다음은 CEP를 사용하면 얻을 수 있는 7가지 주요 이점입니다.

1. 데이터 통합

고객 인게이지먼트 플랫폼은 여러 소스의 데이터를 하나의 통합 데이터베이스로 결합합니다. 이러한 소스에는 CRM 시스템, 마케팅 도구, 전자상거래 플랫폼, 소셜 채널 및 고객 서비스 로그가 포함됩니다.

더 좋은 점은 무엇일까요? 이 모든 데이터는 여러 솔루션에 분산되어 있는 것이 아니라 CEP 내에서 표준화되고, 액세스 가능하며, 실행 가능합니다.

2. 자동화된 데이터 캡처

참여 플랫폼은 픽셀 추적, 소셜 모니터링, 트랜잭션 데이터 캡처와 같은 도구를 사용하여 실시간으로 상호작용을 캡처하고 기록합니다.

자동화된 데이터 캡처를 사용하면 퍼즐 조각을 하나도 놓치지 않을 수 있습니다. 대신 고객 프로필은 최신의 포괄적인 정보를 제공하여 모든 브랜드 상호작용을 전체적으로 파악할 수 있습니다.

3. 세분화 및 개인화

맞춤형 메시징을 위해 고객을 고도로 지정된 세그먼트로 자동 그룹화 및 분할합니다. 좋은 CEP를 사용하면 오디언스의 규모에 상관없이 개인별로 메시지를 개인화할 수도 있습니다.

개인화 외에도 CEP는 제품 추천 및 채널을 자동화하여 참여를 극대화할 수 있습니다.

4. 자동화된 캠페인 실행

직관적이고 코드가 필요 없는 도구를 사용하여 크로스채널 메시징 여정을 구축하세요. 그런 다음 실시간 고객 행동을 기반으로 실행을 자동화합니다.

좋은 참여 플랫폼은 마케터가 캠페인을 최적화하여 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

5. 행동 트리거 및 워크플로우

실시간 고객 행동을 기반으로 자동화된 워크플로우와 트리거 기반 작업을 설정합니다.

사용자가 원하는 곳으로 사용자를 유도하세요. 예를 들어, 앱 이탈을 방지하는 친근한 팝업을 보내세요. 또는 유기한 장바구니를 보유한 고객에게 재참여를 유도하는 이메일을 보내세요.

6. 성과 추적 및 분석

모든 플랫폼에는 분석 및 보고 기능이 내장되어 있습니다. 이는 고객 참여 노력을 실시간으로 추적하는 데 사용됩니다.

주요 측정기준을 모니터링하고, 추세를 파악하고, 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것에 대한 인사이트를 얻으세요. 그런 다음 변경 사항을 적용하고 새로 개선된 크리에이티브를 다시 실행합니다.

7. 실험 및 최적화

A/B 테스트와 결과 분석은 CEP의 핵심 구성 요소입니다. 이를 통해 마케터는 쉽게 실험할 수 있으며, 이는 더 효과적인 캠페인으로 이어져 더 크고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

Braze 데이터 플랫폼

Braze는 브랜드가 제로파티 데이터와 퍼스트파티 데이터를 보다 쉽게 통합하고 활성화할 수 있도록 데이터 에코시스템 전반에 걸쳐 일련의 제품과 통합을 지속적으로 구축해 왔으며, 이제 Braze 데이터 플랫폼으로 한 단계 더 나아가려고 합니다.

이는 고객 참여 솔루션에서 사용할 수 있는 신규 및 기존 Braze 기능과 파트너 통합의 포괄적이고 구성 가능한 집합으로, 마케터가 데이터를 활용하여 Braze를 기반으로 더욱 영향력 있고 확장 가능한 고객 경험을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. Braze는 Snowflake, AWS, Shopify, Segment, mParticle 등 광범위한 파트너의 데이터를 수집하고 통합할 수 있습니다.

Braze 데이터 플랫폼을 사용하면 퍼스트파티 상호작용, 앱 또는 웹사이트를 통해 인사이트를 발견하고 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 끊임없이 변화하는 고객 행동에 실시간으로 대응하여 연관성 높고 기억에 남는 고객 경험을 지원할 수 있습니다.

Braze 데이터 플랫폼에는 150개 이상의 턴키 파트너 통합이 포함되어 있어 데이터를 쉽게 수집하고, 데이터를 이해하여 진정한 영향력을 발휘하는 관련 경험을 제공하고, 선호하는 소프트웨어 솔루션(Databricks, Google, Tealium 등)으로 참여 데이터를 전송할 수 있습니다.

일반적으로 Facebook의 데이터 역량은 데이터 통합, 데이터 활성화, 데이터 배포라는 세 가지 주요 범주에 걸쳐 있습니다.

데이터 통합: 다양한 외부 소스에서 데이터를 수집하고 통합하여 상세한 고객 프로필을 생성합니다.

데이터 활성화: 데이터를 정리, 구성 및 준비하여 타겟팅 및 세분화에 사용할 준비가 되었는지 확인합니다.

데이터 배포: 보고, 분석 등을 위해 스토리지 파트너에게 실시간 참여 데이터를 전송하세요.

데이터 자동화의 세 가지 실제 사례

MoneySuperMarket

MoneySuperMarket은 고객 참여를 위한 새로운 방법을 찾고 있었습니다. 하지만 데이터 연결이 끊기고 전송 속도가 느려지는 문제가 발생했습니다.

이를 돕기 위해 팀은 Braze를 선택했습니다. Braze는 여러 데이터 소스를 스트리밍하고, 연관성 높은 크로스채널 경험을 제공하며, 로열티 가입과 참여도를 높일 수 있었습니다.

MoneySuperMarket은 콘텐츠 추천 엔진과 데이터 웨어하우징 시스템을 Braze에 연결하여 전환율을 25% 높이고 전송 속도를 분당 500건에서 분당 25,000건으로 개선했습니다.

Virgin Red

Virgin Red는 모기업인 Virgin이 더 많은 고객을 확보할 수 있도록 지원하고자 했습니다. 하지만 서로 다른 도구와 데이터 소스로 인해 일관된 크로스채널 참여를 유도할 수 없었습니다.

Braze를 통해 Virgin Red는 3개의 도구에서 마케터 친화적인 데이터 기반 플랫폼으로 축소하여 모든 채널에서 실시간 데이터와 자동화된 메시지를 스트리밍할 수 있었습니다.

Virgin Red는 Braze를 통해 열람율을 45% 개선하여 로열티 프로그램 전환율을 크게 높일 수 있었습니다.

Mon-Marché

Mon-Marché는 개인화된 메시지를 만들기 위해 고객 데이터를 수집하고자 했습니다. 하지만 기술 인력을 추가로 고용하고 싶지는 않았습니다.

Mon-Marché는 Braze를 통해 새로운 데이터 세트를 자동화, 가져오기, 활성화하여 고객에게 더욱 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있었습니다. 나중에 이 데이터를 사용하여 고객이 누구인지, 브랜드와 어떻게 상호작용했는지에 따라 고객에게 주문 알림을 보냈습니다.

Mon-Marché는 더 나은 도구를 사용하여 데이터를 분석하고, 커뮤니케이션을 개인화하며, 주문이 43% 증가하여 브랜드를 성장시킬 수 있었습니다.

현재에서 더 올라갈 수 있는 것들

마케터에게 데이터 자동화는 진정한 혁명입니다. '희망적 사고'는 더 이상 유효한 전략이 아닙니다. 자동화된 고급 데이터 도구를 사용하면 고객 데이터에 대한 단일 데이터 소스(SSoT)를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 이제 마케터는 실시간으로 반응하고 반복하여 더 나은 캠페인, 더 나은 전환율, 더 나은 수익을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

브랜드는 미리 설정되어 있지만 적응 가능한 메시지 및 행동 트리거를 통해 적절한 채널에서 적시에 고객에게 고도로 개인화된 메시지를 보낼 수 있습니다.

데이터 자동화를 통해 상업적 이익을 위해 데이터를 더 빠르고 쉽게 활용할 수 있습니다. 고객 서비스를 개선하세요. 고객 여정을 간소화하세요. 매출을 늘리세요. 그리고 새로운 시장에 진출하세요. 성장의 기회가 급증하고 있습니다.

Braze와 같은 고객 인게이지먼트 플랫폼은 데이터 자동화를 위한 중요한 허브입니다. 이 직관적이고 포괄적인 플랫폼은 이제 모든 진지한 비즈니스에 필수입니다. 데이터, 전략, 크리에이티브, 실행, 실험이 한 곳에서 완벽하게 조화를 이루고 있습니다. 좋은 CEP는 모든 터치포인트에서 모든 고객의 데이터를 스트리밍, 분석 및 활성화하는 데 도움이 됩니다. 지금이야말로 더 훌륭한 마케터로 거듭나기에 최적의 시간임을 보여 주는 또 다른 증거입니다.

데이터 자동화 관련 FAQ

데이터 자동화 도구란 무엇인가요?

데이터 자동화 도구는 데이터 수집, 처리, 분석, 보고 등 데이터 관련 작업을 자동화하도록 설계되었습니다.

이러한 도구에는 CRM 시스템, 마케팅 자동화 플랫폼, 데이터 통합 도구, 예측 분석, AI 기반 챗봇 등 다양한 구성 요소가 포함되어 있습니다.

데이터 자동화의 예는 무엇인가요?

예: 이커머스 사이트는 고객 상호작용 데이터(제품 조회, 클릭, 구매)를 캡처합니다. 이 데이터는 실시간으로 자동으로 수집, 처리, 분석 및 조치됩니다.

데이터 분석 자동화란 무엇인가요?

데이터 분석 자동화는 데이터 분석을 자동화하는 것입니다. 데이터 정리, 변환, 시각화 및 보고와 같은 작업을 다룹니다.

자동화 도구는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 기업이 실행 가능한 인사이트를 빠르게 수집할 수 있도록 도와줍니다. 궁극적으로 이러한 자동화된 프로세스는 데이터에 기반한 의사결정을 더욱 자신 있게 내릴 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석 자동화를 통해 데이터 분석가는 더 빠르게 대응하고 실수를 줄일 수 있습니다. 또한 분석가들은 크고 복잡한 데이터 집합을 통해 다른 방법으로는 놓칠 수 있는 트렌드를 발견할 수 있습니다.

데이터 자동화는 고객 참여를 어떻게 개선할까요?

데이터 자동화를 통해 조직은 여러 채널에 걸쳐 보다 개인화되고 시의적절한 메시지를 보낼 수 있습니다. 데이터 수집, 세분화 및 분석을 자동화함으로써 기업은 고객의 선호도, 행동 및 니즈를 360°로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 팀은 메시지, 오퍼, 항목 추천을 개인별로 맞춤화할 수 있습니다. 연관성 높은 캠페인을 통해 참여도가 급증하고 로열티가 높아지며 브랜드는 고객과 오래 지속되는 관계를 유지할 수 있습니다.

데이터 자동화는 마케팅 캠페인을 어떻게 최적화하나요?

데이터 자동화는 고객 데이터를 실시간으로 캡처하여 마케팅 캠페인을 강화합니다. 결과적으로 마케터는 보다 개인화되고 효과적인 메시지를 대규모로 개발할 수 있습니다.

마케터는 완전한 고객 데이터를 명확하게 파악하여 평소에는 놓칠 수 있는 트렌드와 기회를 포착할 수 있습니다. 이를 통해 A/B 테스트를 자동화하여 실험을 장려하고 시간과 채널을 최적화할 수 있습니다.

지루한 수작업 프로세스를 자동화함으로써 마케터는 이제 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다.