AI를 활용한 퍼포먼스 마케팅 데이터 분석

 

이번 2023 Google Marketing Live에서 AI를 바다의 조류에 비유했습니다. 바다 깊숙한 곳에서 바다의 큰 흐름을 바꾸는 거대한 조류가 지금의 AI를 찰떡같이 잘 표현했다고 생각합니다. 거대한 시대의 큰 흐름이 되는 AI 기반 솔루션을 잘 활용하면 효과적인 데이터 전략을 도출하여 성공적인 퍼포먼스 마케팅을 수행할 수 있습니다.

 

AI는 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아내고, 예측하는 데 매우 효과적입니다. AI를 마케팅에 활용하면 고객의 구매 이력, 방문 페이지, 검색어 등을 분석하여 고객의 관심사를 파악할 수 있고, 고객이 제품을 구매할 가능성이 높은 시점을 예측하여 고객에게 적합한 광고 메시지를 전달함으로써 마케팅의 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

 

데이터 분석은 한정된 예산을 가장 효율적으로 활용해야 하는 퍼포먼스 마케팅에서 성과 개선에 핵심적인 역할을 합니다. 이를 위해 인공지능은 데이터를 인사이트로 변환하는 과정에서 가장 중요한 도구로 활용됩니다. 특히 콘텐츠 개인화와 성과 최적화를 위한 AI 기반 다양한 데이터 분석 방법을 살펴보겠습니다.

 

1. 콘텐츠 개인화를 위한 데이터 분석

 

브랜드가 가진 다양한 고객 세그먼트를 분류하고 분석하여 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위한 데이터 분석 방법을 각 사례를 통해 알아볼까요?

 

 

1)  분류분석(Classification Analysis):

 

분류분석은 고객의 특성과 행동 데이터를 기반으로 고객을 "충성 고객"과 "이탈 고객" 등으로 분류하여 고객 이탈을 예측하여 이탈 가능성이 높은 고객을 타겟팅하고 개인화된 마케팅 전략을 구현하는 데에 활용합니다. 이 예측 모델은 고객의 구매 이력, 방문 빈도, 장바구니 비움, 할인 쿠폰 사용 여부, 고객 리뷰 등의 데이터를 기반으로 합니다. 분류 분석 알고리즘은 이탈한 고객과 이탈하지 않은 고객을 분류하여 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하고, 이를 기반으로 개별 고객에게 맞춤형 추천, 할인, 이벤트 등을 제공하여 이탈을 예방하고 고객 로열티를 향상시킵니다.

 

이러한 예측 모델은 기업이 고객 이탈을 예측하고 이를 예방하기 위한 개인화된 조치를 취함으로써 고객 충성도를 높이고 매출을 증가시킬 수 있는 효과적인 전략 도구입니다.

 

2) 시퀀스분석(Sequence Analysis):

 

시퀀스분석은 시간 순서 기반으로 이벤트의 패턴을 분석하는 것으로 고객의 웹사이트 방문 특정 시퀀스(예: 검색 → 제품 페이지 방문 → 구매)가 구매로 이어지는 패턴을 파악함으로써 사용자 경험을 개선하거나 개인화 마케팅 전략을 도출할 수 있습니다.

 

예를 들어, 사용자가 특정 상품 카테고리를 선호하거나 일련의 연관 상품을 구매하는 경향을 파악할 수 있으면 사용자에게 관련 상품 추천, 유사 상품 알림 등을 제공하여 구매 경험을 개인화하고 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 크로스 셀링이나 업셀링 전략을 통해 매출 또한 상승시킬 수 있습니다.

 

또한 시퀀스 분석을 통해 사용자의 구매 행동 패턴을 파악하고 가격 민감도를 분석하여 탄력적인 가격 설정을 통해 구매 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 상품을 일련의 단계를 거쳐 구매하는 패턴을 파악하면, 해당 상품의 가격을 구매 단계에 사용자에게 맞춤형 가격 제안을 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 개인화된 가격 제안을 받아들이기 쉽고, 구매 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.

 

온라인 쇼핑을 하다 보면 비밀 쿠폰이나 나에게만 따로 할인된 가격을 제시하면 만족스러운 쇼핑 경험을 하게 됩니다. 이렇게 사용자의 구매 행동 시퀀스를 분석하여 개인화된 추천 및 할인 가격을 제공함으로써 사용자의 구매 경험을 개선하고 사용자의 만족도와 구매 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

 

3) 클러스터링 분석 (Clustering Analysis):

 

클러스터링 분석은 고객의 특성과 행동을 분석하여 유사한 고객 그룹을 형성하는 데 군집화라고도 합니다. 고객의 나이, 성별, 지역, 구매 이력, 관심사 등을 기반으로 클러스터링 분석을 수행하면, 유사한 특성을 가진 각 고객 세그먼트의 특성을 파악할 수 있고, 해당 고객 그룹에게 개인화된 추천, 할인 정보, 맞춤형 마케팅 등을 제공함으로써 사용자의 구매 경험을 개선할 수 있습니다.

 

앞의 시퀀스 분석과 비슷한 개인화된 추천 마케팅을 할 수 있는 것 같지만 약간의 차이가 있습니다. 시퀀스 분석은 사용자의 행동 순서와 시간적 관계를 고려하여 개인화된 추천을 제공하는 반면, 클러스터링 분석은 사용자들을 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누어 개인화된 추천을 제공합니다.

 

2. 성과 최적화

 

데이터 분석을 통해 광고 예산에 따른 구매량 변화 및 수요 예측 등도 가능합니다.

 

 

1)  회귀분석(Regression Analysis):

 

회귀분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 기법입니다. 예를 들어, 광고 예산, 광고 클릭 수, 구매량 등의 변수 간의 관계를 분석하여 광고 예산에 따른 구매량 변화를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 광고 예산을 최적화하고 성과를 향상시킬 수 있습니다.

 

2) 시계열분석(Time Series Analysis):

 

시계열분석은 시간적으로 순차적인 데이터에서 패턴과 추세를 파악하는 기법입니다. 예를 들어, 일별 판매 데이터를 분석하여 계절성 패턴이나 장기적인 추세를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 시기별 프로모션 및 수요 예측을 수행할 수 있습니다.

 

 

AI를 활용하여 대량의 데이터를 효과적으로 분석하고 예측할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 고객의 행동을 더욱 정확하게 이해하고, 개인화된 마케팅 전략을 구축하여 마케팅의 효율성과 효과를 극대화할 수 있습니다. [데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까]라는 책에서 우리는 거인의 어깨 위에 있는 난쟁이와 다름없다고 했습니다. 거인보다 더 멀리 볼 수 있는 것은 우리가 뛰어나기 때문이 아니라, ‘거인이 우리를 들어 높은 위치에 올려놓았기 때문이다’라고요.

 

여기에서 거인은 다름 아닌 AI(인공지능)와 데이터 과학이라 말할 수 있습니다. 이왕 거인의 어깨 높은 곳에 올라왔으니 더 멀리 잘 보면 좋지 않을까요? AI를 통해 섬세한 데이터의 흐름을 읽고, 유의미한 인사이트를 발견하여 성공적인 마케팅 전략을 펼친다면 더 좋은 성과를 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.