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[데이터 분석] 마케팅을 위한 예측 분석 사례



마케팅에서 예측 분석은 전혀 새로운 분석 기법이 아닙니다. 여러해 동안 사기를 감지하고 위험을 평가하였으며 비행기의 유지보수 필요 타이밍을 예측하여 비행지연을 줄여왔습니다. ​ 예측 결과를 이해하고 데이터로부터 인사이트를 얻어내는 과정은 쉽지도 않고 고급 분석 기술을 요하기도 합니다. 고사양의 컴퓨팅, 어려운 데이터 접근성, 복잡한 소프트웨어 때문에 이러한 예측 분석 결과를 적용한 마케팅 전략 분석이 환영받지 못했습니다. ​ 그러나 오늘날, AI가 적용된 마케팅 툴(챗봇, 컨텐츠 추천, 동적 가격 정책 등)이 대중화되어 많은 기업들이 높은 수준의 분석 결과를 적용할 수 있게 되었습니다. ​ 강력하고 발전된 예측 분석력으로 벌어진 현상을 분석하는 것을 넘어서 앞을 예측 할 수 있게 되었습니다. 마케팅을 위한 예측 분석과 기능, 사용 예를 알아 보겠습니다. ​



| 마케팅을 위한 예측 분석이란 무엇일까요? ​ SAS에 따르면 예측 분석이란 '과거의 데이터를 기반으로 통계 기법이나 머신러닝으로 미래를 알아내는 것입니다. 결과를 예측 하는 것 뿐만이 아니라 그 결과에 영향을 미치는 변수들에 대한 정보도 알아낼 수 있습니다. ​ 데이터를 분석하여 성공할 가능성이 가장 높은 마케팅 계획관 전략을 예측해 냅니다. 즉, 데이터를 분석하여 마케팅 전략을 결정합니다. 어떻게 하면 예측을 통해 마케팅 인사이트를 발견하고 전략 결정을 명확하게 할까요? ​

| 빅데이터가 어떻게 기업의 가치를 높일까요? ​ 기업은 미래에 어떤 결과가 나올지 미리 알고 싶어합니다. 미래를 예측 하기 위해 데이터를 사용하고 싶어하죠. 예측 분석을 통해 좀더 나은 결정을 하고 현상들을 잘 이해 할 수 있도록 도와 줍니다. ​ 오늘날, 마케팅 담당자의 91%는 예측 분석을 의사 결정에 이미 적용하고 있습니다. ​ 먼저, 고객의 행동을 예측 합니다. 고객에 대해 더 많이 이해 할 수록 다양한 채널과 고객이 원하는 시간에 고객 맞춤 메세지를 전달 할 수 있습니다. ​ 머신러닝와 인공지능으로 구현된 예측 모델링은 데이터 간의 패턴과 유사성을 분석하여 고객의 행동을 예측해 내는데 도움을 줍니다. 예를 들어 고객의 과거 구입 품목을 분석하여 향후 구입이 예상되는 품목을 추천할 수 있습니다. ​ 예측 모델을 적용하여 이탈 고객과 잠재 고객을 구별해 낼 수 있습니다. 예측 모델을 사용하여 고객 분석을 하고 마케팅 전략을 보다 효과적으로 수립 할 수 있습니다. ​ 구매 가능성이 높은 고객과 그렇지 않은 고객을 구별해 냅니다. 예측 분석을 통해 새로운 고객의 행동을 예측 해 낼 수 있습니다. 식별 모델링으로 새로운 고객을 기존의 고객 패턴과 비교 분석하여 판매 기회를 극대화 합니다. ​ 예측 모델링으로 분석한 고객에 대한 이해와 인사이트를 통해 고객의 가치를 극대화 할 수 있습니다. 잠재 고객을 찾아, 거래 가능성이 높은 고객 정보를 해당 부서에 전달할 수 있습니다. ​ 기업의 예산이 한정되어 있는 경우 예측 모델을 통해 마케팅 예산 분배를 최적화 할 수 있습니다. ​ 개인화 된 컨텐츠를 제공합니다. 개인화 전략은 매우 중요합니다. 이전에는 개인화에 필요한 데이터가 충분하지 않아 빠르고 정확하게 고객에 대한 인사이트를 얻을 수 없었습니다. ​ 개인화 서비스는 매우 특별한 경험을 제공합니다. 과거의 개인화 접근 방식은 더이상 사용되지 않으며 머신러닝과 딥러닝으로 전략적 접근이 이루어 지고 있습니다. ​ 자동화된 개인화 서비스를 통해 업셀링, 크로스 셀링 캠페인을 진행하고 이 캠페인을 개인화된 컨텐츠를 실시간으로 제공하는 단계까지 와 있습니다. ​



| 왜 예측 분석이 중요할까요? ​ 오늘날 데이터의 4차 산업 혁명의 원동력이며, 많은 기업이 2020년 까지 데이터 관련 사업에 360억 달러의 예산을 집행한다고 합니다. 더 많은 데이터, 발전된 컴퓨팅 기술, 오픈 소스 등 예측 분석 기술을 적용한 마케팅 전략은 비즈니스의 필수 요소가 되었습니다. ​ 예측 모델을 이용하여 과거 마케팅 캠페인 결과를 바탕으로 마케팅 성과를 예측하고 개선할 수 있는 기회를 발견할 수 있습니다. 고객의 성향과 반응을 더 깊게 이해하고 이를 바탕으로 효과적인 개인화 컨텐츠를 제공하여 맞춤형 서비스를 제공 가능하게 됩니다. ​ 다행인 것은 이러한 예측 분석 솔루션은 대기업만을 위한 복잡하고 방대한 것이 아닐 소기업, 개인 모두 사용할 수 있도록 접접 더 대중화 되고 있습니다. ​

| 맺는말 ​ 기술이 빠르게 변화함에 따라 새로운 기술을 도입하고 채택하여 새로운 기회를 잡아야 합니다. 정확하고 실시간 인사이트 발굴과 차별화된 고객 서비스는 강력한 무기가 될 것입니다. 이것이 바로 예측 분석을 사용해야 하는 가능 근본적인 이유인 것입니다. ​ 지금 일어나고 있는 현상과 미래에 대한 통찰력을 얻어야 한다면, 유펜솔루션과 상의 하세요!


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