더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 2편

더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 2편

◆ 제품기획과 마케팅 두 마리 토끼를 잡다

제품 기획과 마케팅은 상호 보완적인 역할을 하면서 제품을 개발하고 판매하는 데 중요한 요소입니다. 마케팅은 제품을 구매하고 사용하는 고객을 타기팅 하여, 제품의 가치를 전달하고, 고객의 피드백을 수집하여 제품을 개선하는 것을 목표로 합니다. 반면에, 제품 기획은 제품의 초기 아이디어 생성, 제품의 목표 설정, 기능과 디자인 등 제품 개발의 모든 단계를 담당합니다.

따라서, 제품 기획과 마케팅은 두 마리 토끼를 잡는 것입니다. 기획자는 제품의 개발에 있어서 명확한 목표와 방향성을 제시해야 하며, 마케팅 전략에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 마케터는 자신들의 고객을 더 잘 이해하기 위해 제품을 사용하고, 제품의 기능을 구체화하며, 기획자와 함께 제품의 특징을 더욱 확실하게 전달할 수 있습니다.

두 마리 토끼를 잡기 위해서는, 먼저 제품 기획 과정에서 마케팅 시장 조사에 귀 기울여야 합니다. 이렇게 하면, 기획자들은 개발해야 할 제품이 시장에서 높은 수요가 있는 제품인지 예측하고, 마케팅 전략을 자연스럽게 마련할 수 있습니다. 

그다음, 제품 기획에서 개발된 제품의 핵심 기능과 가치를 마케팅 전략에 반영해야 합니다. 마케팅 전략은 제품을 마케팅 대상자들에게 가장 효율적으로 판매할 방법을 고민해야 하는데, 이때 제품의 핵심 기능을 바탕으로 타깃 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

마지막으로, 제품을 판매하는 마케팅 팀은 제품의 피드백을 제품 기획자와 공유하여, 제품을 계속 개선하는 것이 중요합니다. 이를 통해 소비자에게 맞춤 제품을 제공하면서, 향후 제품 판매를 높일 수 있으며, 기존고객의 만족도를 유지 및 향상해 추천하는 고객을 늘리는 함께 성장하는 전략적인 관점을 바탕으로 마케팅과 기획을 함께 수행하는 것이 효과적입니다.
 

◆ 최적의 마케팅을 찾아준 빅데이터

빅데이터는 대규모 데이터를 분석하여 통찰력을 얻는 기술입니다. 따라서 빅데이터는 마케팅 전략 수립에 있어서 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 최적의 마케팅을 찾아주는 빅데이터는 다음과 같은 방법으로 활용됩니다.

◈ 시장 조사

빅데이터를 통해 소비자의 구매 패턴, 선호도 및 행동 등을 분석하여 시장을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 소비자마다 다른 라이프스타일과 선호도에 따라 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 빅데이터의 시장 조사는 다음과 같이 이루어집니다.

1. 데이터 수집 : 먼저, 다양한 소스에서 대규모의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 소셜 미디어, 검색 엔진, 구매 행동, 사용자 행동 등 다양한 곳에서 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 정제 : 수집한 데이터에서 중복된 항목, 오류 또는 불필요한 항목을 제거하여 정제하는 단계입니다.

3. 데이터 분석 : 정제된 데이터를 분석하여 소비자의 구매 패턴 및 선호도를 파악합니다. 이를 통해 마케터는 소비자마다 다른 라이프스타일과 선호도에 따라 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

4. 인사이트 도출 : 데이터 분석 결과에서 인사이트를 도출합니다. 인사이트는 소비자가 어떤 제품을 원하는지, 어떤 마케팅 채널을 선호하는지, 어떤 행동 패턴을 보이는지 등을 파악하는 것입니다.

5. 마케팅 전략 수립 : 인사이트를 바탕으로 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립합니다. 이를 통해 마케팅 자원을 보다 효과적으로 활용하고, 보다 높은 마케팅 성과를 이루게 됩니다.

빅데이터를 이용한 시장 조사는 소비자, 제품, 마케팅 전략 등 다양한 영역에서 활용할 수 있습니다. 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 소비자의 선호도와 관심사에 따라 마케팅 자원을 효과적으로 할당할 수 있습니다.

◈ 제품 개발

빅데이터를 통해 소비자가 원하는 제품 요소와 기능을 파악하여 제품을 개발할 수 있습니다. 이렇게 하면, 불필요한 제품 개발을 최소화하고, 소비자 관심사를 바탕으로 개발된 제품이 더욱 성공적으로 출시될 수 있습니다. 빅데이터를 활용한 제품 개발은 다음과 같이 이루어집니다.

1. 사용자 조사 : 제품 개발의 첫 단계는 먼저 타깃 사용자를 정하고, 사용자 조사를 실시하여 사용자들이 가지고 있는 니즈와 선호도를 파악합니다.

2. 데이터 수집 : 이후, 사용자 조사의 결과에 따라 다양한 소스에서 대규모의 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 소셜 미디어, 구매 행동, 검색 엔진 사용 등에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

3. 데이터 정제 : 수집한 데이터에서 중복, 오류 및 불필요한 항목을 제거하여 정제합니다. 이를 통해 데이터 품질을 높이고, 분석 작업에 용이하게 합니다.

4. 데이터 분석 : 정제된 데이터를 분석하여 제품에 포함될 기능/특징을 도출합니다. 또한, 사용자들이 가지는 선호도와 니즈를 파악하여 이를 반영한 마케팅 전략을 수립합니다.

5. 제품 개발 : 데이터 분석 결과를 바탕으로 제품 개발을 진행합니다. 이때, 사용자들의 선호도와 니즈를 반영하여 제품 디자인 및 기능을 결정합니다.

6. 제품 출시 : 제품 개발이 끝나면 제품을 출시합니다. 이때, 마케팅 전략을 실행하여 사용자들의 관심을 끌고, 제품이 성공적으로 출시될 수 있도록 합니다.

빅데이터를 활용한 제품 개발은 사용자의 니즈와 선호도를 사전에 파악하여 보다 맞춤형 제품을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 제품의 성공 가능성을 높이며, 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

◈ 마케팅 채널 선택

빅데이터를 사용하면, 소비자는 어떤 채널을 통해 정보를 찾고 제품을 구매하는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 보다 효과적인 마케팅 채널과 전략을 수립할 수 있습니다. 빅데이터를 활용한 마케팅 채널 선택은 다음과 같은 방법으로 이루어집니다.

1. 사용자 프로필 파악 : 우선, 타깃타깃 사용자의 성별, 연령대, 지역 등과 같은 프로필을 파악합니다. 이를 토대로 어떤 채널에서 타깃 사용자들이 더 많이 활동하는지를 파악할 수 있습니다.

2. 데이터 분석 : 다양한 소셜 미디어, 검색 엔진, 이메일 등에서 제공되는 데이터를 수집하고, 분석합니다. 이를 통해, 각 채널에서 사용자들이 가장 많이 활동하는 시간대, 어떤 키워드를 검색하는지 등을 파악할 수 있습니다.

3. 소셜 미디어 분석 : 빅데이터를 활용한 마케팅에서는, 소셜 미디어가 매우 중요한 역할을 합니다. 소셜 미디어에서 사용자들이 많이 참여하는 채널과 그런 채널에서 인기 있는 콘텐츠를 분석하여 적합한 마케팅 채널과 콘텐츠를 선택할 수 있습니다.

4. A/B 테스트 : 각 채널에서 테스트 광고를 진행하여 클릭률, 전환율 등을 비교하여 적합한 채널을 도출합니다.

5. 지속적인 모니터링 : 선택한 채널에서의 성과를 지속적으로 모니터링하여, 필요에 따라 채널을 변경하거나 최적화하는 작업을 수행합니다.

최적의 마케팅 채널 선택은 타깃 사용자의 특성과 채널별 성과 분석을 통해 이루어지며, 시간과 비용을 효율적으로 사용할 수 있도록 도움을 줍니다.
 

◈ 효과 분석

빅데이터를 통해 마케팅 전략의 효과를 분석하고, 이에 따라 보다 나은 마케팅 전략을 선보일 수 있습니다. 이를 통해 향후 마케팅 전략을 개선하고, 다음 라운드에는 더욱 성공적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 빅데이터를 활용한 마케팅 채널 선택은 다음과 같은 방법으로 이루어집니다.

1. 사용자 프로필 파악 : 우선, 타깃 사용자의 성별, 연령대, 지역 등과 같은 프로필을 파악합니다. 이를 토대로 어떤 채널에서 타깃 사용자들이 더 많이 활동하는지를 파악할 수 있습니다.

2. 데이터 분석 : 다양한 소셜 미디어, 검색 엔진, 이메일 등에서 제공되는 데이터를 수집하고, 분석합니다. 이를 통해, 각 채널에서 사용자들이 가장 많이 활동하는 시간대, 어떤 키워드를 검색하는지 등을 파악할 수 있습니다.

3. 소셜 미디어 분석 : 빅데이터를 활용한 마케팅에서는, 소셜 미디어가 매우 중요한 역할을 합니다. 소셜 미디어에서 사용자들이 많이 참여하는 채널과 그런 채널에서 인기 있는 콘텐츠를 분석하여 적합한 마케팅 채널과 콘텐츠를 선택할 수 있습니다.

4. A/B 테스트 : 각 채널에서 테스트 광고를 진행하여 클릭률, 전환율 등을 비교하여 적합한 채널을 도출합니다.

5. 지속적인 모니터링 : 선택한 채널에서의 성과를 지속적으로 모니터링하여, 필요에 따라 채널을 변경하거나 최적화하는 작업을 수행합니다.

최적의 마케팅 채널 선택은 타깃 사용자의 특성과 채널별 성과 분석을 통해 이루어지며, 시간과 비용을 효율적으로 사용할 수 있도록 도움을 줍니다. 따라서, 최적의 마케팅을 찾아주는 빅데이터는 마케팅 전략 수립에 있어서 매우 유용한 도구입니다. 빅데이터는 소비자의 정보를 이해하고, 이를 바탕으로 더욱 효율적인 마케팅 전략을 수립하며, 그 결과, 보다 나은 비즈니스 성과를 이룰 수 있습니다.
 

◆ 빅데이터로 고객의 믿음과 마음을 잡아라

고객의 믿음과 마음을 잡기 위해서는 빅데이터에 관한 다음과 같은 접근 방법이 필요합니다.

◈ 개인화 마케팅

고객의 개별적인 상황을 파악하고, 그에 맞는 인상 깊은 마케팅을 제공합니다. 빅데이터를 활용해 고객의 선호도, 이용 패턴, 데이터 속에서 언급되는 만족도 등을 파악하여, 맞춤형 서비스를 제공합니다. 개인화 마케팅은 빅데이터 분석을 활용하여 고객에게 맞춤형 마케팅을 제공하는 것입니다. 개인화 마케팅은 고객의 선호도, 이용 패턴, 과거 거래 내역, 설정 정보 등을 파악하여 개인별 맞춤형 서비스를 제공합니다. 빅데이터를 활용한 개인화 마케팅은 다음과 같은 방식으로 이루어집니다.

1. 데이터 수집 : 고객으로부터 수집한 데이터는 이용 패턴, 검색 키워드, 클릭 이력, 구매 내역 등입니다.

2. 데이터 분석 : 수집한 데이터를 분석하여 고객의 선호도와 이용 패턴을 파악합니다. 이에 따라 제품 추천, 할인 쿠폰 등을 제공합니다.

3. 맞춤형 서비스 제공 : 분석 결과를 바탕으로 고객의 필요에 맞는 맞춤형 서비스를 제공합니다.

개인화 마케팅은 고객의 관심을 끌어들이고, 브랜드 신뢰도를 높이는 데 큰 역할을 합니다. 또한, 고객 만족도를 높이며, 장기적인 고객 유치에도 큰 도움을 줍니다. 하지만, 개인 정보 보호 문제에 대해서는 신중한 대처가 필요합니다. 따라서, 개인 정보 보호를 위한 각종 법령과 규정을 준수하며, 적절한 보안 시스템을 마련해야 합니다.

◈ 고객 데이터 수집

고객으로부터 모은 데이터를 수집 및 분석합니다. 이를 통해, 고객들이 원하는 기능을 찾아 제공하고, 이를 개선하여 향후 마케팅 전략에 활용합니다.  고객 데이터 수집은 빅데이터 마케팅의 핵심 요소 중 하나입니다. 고객 데이터 수집을 통해 고객의 행동 패턴, 구매 이력, 희망 제품 정보 등을 파악하여 고객별 맞춤형 마케팅 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 위해 수집되어야 하는 데이터는 다음과 같습니다.

1. 개인 정보 : 고객의 이름, 연락처, 이메일 등의 개인 정보는 고객을 식별할 수 있는 정보입니다.

2. 거래 이력 : 고객이 지불한 구매 내역과 트랜잭션의 종류를 포함한 고객의 거래 이력 정보입니다. 이 정보는 고객의 구매 패턴을 파악하는 데 중요합니다.

3. 행동 패턴 : 고객의 행동 데이터는 고객이 이용한 제품, 검색 키워드, 클릭 이력, 콘텐츠 소비 패턴 등을 포함합니다. 이 정보는 고객의 이용 취향을 파악하는 데 중요합니다.

4. 희망 제품 정보 : 고객이 어떤 제품을 필요로 하는지에 대한 정보입니다. 이 정보를 수집하면 고객이 원하는 맞춤형 마케팅 서비스를 제공할 수 있습니다.

5. 소셜 미디어 데이터 : 고객이 소셜 미디어에서 공유한 정보, 관심사, 설정 정보 등을 수집합니다. 이 정보는 젊은 세대의 마케팅 전략에 중요한 역할을 합니다.

6. 위치 정보 : 모바일 앱을 사용하는 고객의 위치 정보를 수집합니다. 이 정보는 고객이 직접 찾아갈 수 있는 지점과 같은 지리적 상황을 고려하여 맞춤형 마케팅을 제공합니다.

이외에도 개인정보보호법과 관련 법령을 준수하며, 마케팅 수집 목적에 맞는 데이터를 수집해야 합니다. 좋은 고객 데이터 수집 방법은 고객 유입을 증가시키고, 고객의 충성도와 만족도를 제공하여 브랜드 이미지를 향상하는 데 큰 도움이 됩니다.

◈ 소셜 미디어 분석

소셜 미디어에서 발생하는 고객 의견과 평가, 댓글 등을 분석합니다. 이를 통해, 고객의 심리를 파악하며, 서비스 및 제품에 대한 불만 사항을 제공합니다.
소셜 미디어 분석은 빅데이터 마케팅에서 중요한 역할을 합니다. 소셜 미디어를 통해 사용자들은 다양한 정보를 교류하고 공유하며, 이를 통해 기업은 고객들의 심리와 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

소셜 미디어 분석에서는 대량의 소셜 미디어 데이터를 수집하고 분석하여 얻어진 정보를 바탕으로 고객들의 선호도나 요구사항을 파악할 수 있습니다. 분석된 정보를 기반으로 기업은 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하고, 브랜드 이미지를 구축하며, 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.

소셜 미디어 분석에서는 다양한 지표들을 활용하여 정보를 분석합니다. 예를 들어, 특정 상품에 대한 인기도를 파악하기 위해 해당 상품과 관련된 키워드 검색 빈도수, 전체적인 언급량, 긍정적/부정적 반응 비율 등을 분석할 수 있습니다.

또한, 소셜 미디어를 통해 얻어진 고객의 행동 패턴을 파악하여 개인 맞춤형 추천 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 SNS를 통해 많이 공유하는 사진, 좋아하는 음악 등을 파악하여 이와 유사한 서비스를 제공할 수 있습니다.

소셜 미디어 분석은 빅데이터 마케팅에서 높은 수준의 인사이트를 얻을 수 있는 중요한 분석 방법 중 하나입니다. 관련 기술을 활용하여 고객들의 믿음과 마음을 파악하고, 이를 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 가치 있는 정보로 활용할 수 있습니다.

◈ 감성 분석

자연어 처리(NLP) 기술 등을 활용해 데이터를 분석합니다. 이를 통해, 고객이 제시하는 감정을 파악하고, 빅데이터 분석 결과를 기반으로 감성 마케팅을 제공합니다.
감성 분석은 빅데이터 마케팅에서 중요한 역할을 합니다. 고객들은 제품이나 서비스를 구매하기 전에 제품이나 브랜드에 대한 이미지나 평판을 검색하고, 이를 토대로 구매를 결정합니다. 따라서 브랜드의 이미지와 평판을 파악하고 이를 개선하는 것은 중요한 마케팅 전략입니다.

감성 분석은 브랜드와 제품, 서비스에 대한 소비자의 긍정적이거나 부정적인 감정을 파악하기 위한 분석 기법입니다. 일반적으로 감성 분석은 인공지능 기술을 이용하여 자동으로 분석합니다. 감성 분석은 긍정적인 감정, 부정적인 감정, 중립적인 감정으로 분류됩니다.

감성 분석에서는 다양한 데이터 소스를 활용하여 정보를 수집하고 분석합니다. 예를 들어, 고객들이 온라인 앱을 사용할 때 서비스에 대한 리뷰를 작성하거나, 브랜드에 대한 소셜 미디어 게시물이나 트윗을 작성할 때, 이러한 데이터를 수집하여 감성 분석을 수행할 수 있습니다.

감성 분석은 브랜드 이미지를 개선하고, 서비스 혁신에 활용할 수 있는 중요한 데이터 분석 기법입니다. 브랜드 이미지와 평판을 파악하고 개선하기 위해 감성 분석을 활용하여 소비자들의 믿음과 마음을 파악할 수 있으며, 이를 토대로 제품과 서비스의 개선을 추진할 수 있습니다.

◈ 브랜드 이미지 강화

고객들이 브랜드 이미지에 대해 어떻게 생각하고 있는지 파악합니다. 이를 통해, 브랜드 이미지를 강화하고, 고객의 선호도를 높이는 전략을 수립합니다. 브랜드 이미지 강화를 위해서는 빅데이터 마케팅을 활용하는 것이 중요합니다. 빅데이터를 이용해 수집한 소비자들의 데이터를 분석하여 브랜드 이미지를 전략적으로 개선하는 방법을 찾아내면 됩니다.

1. 소비자 관심사 파악

소비자들이 브랜드에 대해 가지는 관심사를 파악하고 분석합니다. 이를 위해서는 소셜 미디어, 뉴스, 검색어 등 소비자들이 주로 이용하는 채널의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이를 통해 브랜드에 대한 여론을 파악하고 브랜드 이미지에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다.

2. 소비자의 불만사항 파악

소비자들이 브랜드에 대해 가지는 불만사항을 파악하고 이를 개선합니다. 이를 위해서는 고객센터, 온라인 리뷰 등 데이터를 수집하고 분석합니다. 불만사항을 파악하고 이를 개선하는 것은 소비자들의 브랜드에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

3. 브랜드 이미지 개선을 위한 활동 실행

소비자들의 관심사와 불만사항을 파악한 후, 이를 개선하기 위한 활동을 실행합니다. 이를 통해 브랜드 이미지를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드 이미지와 관련된 키워드를 포함하는 콘텐츠 제작이나, 소비자들의 불만사항을 해결하는 제품/서비스 개선 등을 수행할 수 있습니다.

빅데이터 마케팅을 이용하여 브랜드 이미지를 강화하는 것은 브랜드의 성공을 위해 매우 중요합니다. 소비자들의 믿음과 마음을 파악한 후, 이를 개선하는 노력을 통해 브랜드의 이미지를 강화하고, 더 많은 소비자들에게 인지도를 높일 수 있습니다.

위와 같이 빅데이터를 활용한 마케팅 전략은 고객과의 소통, 상호작용, 서비스 개선에 큰 도움을 줍니다. 또한, 고객의 믿음과 마음을 잡아내는 것은 브랜드의 가치를 향상하고, 장기적인 성장과 경쟁력을 확보하는데 중요한 역할을 합니다.