빅데이터 분석에 따른 마케팅 및 활용사례

빅데이터 분석에 따른 마케팅

빅데이터 분석에 따른 마케팅에 대해 알아보기에 앞서 빅데이터란 무엇인지 알아보도록 합시다.

빅 데이터는 특히 인간 행동 및 상호 작용과 관련된 패턴, 추세 및 연관성을 밝히기 위해 계산적으로 분석할 수 있는 매우 큰 데이터 세트를 말합니다. 빅데이터는 종종 3개의 V와 연관됩니다.

1. 볼륨 : 빅 데이터는 데이터의 양이 많다는 것을 의미합니다. 이는 데이터를 수집하는 조직 또는 엔터티의 규모와 특성에 따라 테라바이트에서 페타바이트 이상까지 다양할 수 있습니다.
2. Velocity : 데이터가 생겨나고 처리되는 속도를 의미합니다. 오늘날의 디지털 세계에서 데이터는 소셜 미디어, IoT 장치, 비즈니스 트랜잭션 등과 같은 다양한 것들에서 전례 없는 속도로 생성됩니다.
3. 다양성 : 처리할 수 있는 다양한 유형의 데이터를 나타냅니다. 빅 데이터는 구조화된 데이터(즉, 데이터베이스나 스프레드시트에 깔끔하게 정리할 수 있는 데이터)에만 갇혀있지 않습니다. 또한 비정형 데이터(예: 텍스트, 이미지, 비디오 등) 및 반정형 데이터(예: XML 파일)도 포함됩니다.

시간이 지남에 따라 아래와 같이 몇 가지 V가 추가되었습니다.

1. Veracity : 데이터의 품질과 신뢰성을 의미합니다. 데이터는 여러 곳에서 제공되기 때문에 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 어려울 수 있습니다.
2. 가치 : 이것은 비즈니스가 의사 결정 및 전략을 추진할 수 있는 데이터에서 귀중한 통찰력을 도출할 수 있는 능력을 의미합니다.
3. 가변성 : 데이터가 때때로 나타날 수 있는 불일치를 말하며, 이것은 데이터를 처리하고 관리할 수 있는 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다.

Hadoop, Spark 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 빅 데이터 기술은 이러한 크고 복잡한 데이터 세트를 저장, 처리 및 분석하도록 설계되었습니다. 빅 데이터 분석은 마케팅에서 의료, 재무에 이르기까지 여러 가지 분야에서 사용될 수 있으며 의사 결정 및 전략을 알릴 수 있는 소중한 통찰력을 제공합니다.

 

 

빅데이터 분석에 따른 마케팅 2

빅 데이터 분석은 다양한 산업 분야에서 마케팅 활동의 게임 체인저였습니다. 패턴 및 기타 유용한 정보를 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 수집, 구성 및 분석하는 프로세스를 말합니다. 빅 데이터 분석이 마케팅 전략을 강화시킬 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

1. 고객 세분화  : 빅 데이터를 통해 소비자를 정확하게 세분화하여 마케터가 전략과 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다. 기업은 인구통계학적, 심리적, 행동적 데이터를 분석하여 비슷한 특성을 가진 소비자를 그룹화하고 각 세그먼트에 대한 개인화된 마케팅 전략을 고안할 수 있습니다.
2. 예측 분석 : 마케터는 빅 데이터를 사용하여 미래 트렌드와 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 마케터는 지난 행동을 분석하여 미래의 행동을 예측하고 능동적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 이는 소비자가 관심을 가질 만한 상품이나 서비스를 예측하거나 특정 고객 세그먼트에 도달할 최적의 시간을 결정짓는 것을 의미할 수 있습니다.
3. 고객 유지 : 빅 데이터는 소비자가 떠나는 이유를 파악하고 이탈할 가능성이 있는 소비자를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것을 통해 기업은 문제를 사전에 해결하고 소비자 만족도를 개선하며 유지율을 높일 수 있습니다.
4. 캠페인 최적화 : 마케터는 빅 데이터를 이용하여 캠페인을 실시간으로 테스트하고 최적화할 수 있습니다. 기업은 캠페인 데이터를 분석하여 효과가 있는 것과 효과가 없는 것을 식별하고 마케팅 활동을 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
5. 개인화 : 빅 데이터를 통해 기업은 개별 소비자 선호도와 행동을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 개인화된 마케팅 메시지 및 제안을 작성하여 참여 및 구매 전환율을 높일 수 있습니다.
6. ROI 개선 : 빅 데이터의 도움으로 마케팅 담당자는 투자 수익을 개선할 수 있습니다. 제일 효과적인 마케팅 채널과 전략을 식별하고 마케팅 비용을 최적화하며 수익을 높일 수 있습니다.
7. 소셜 미디어 분석 : 빅 데이터는 소셜 미디어 플랫폼의 많은 데이터를 분석하여 고객의 정서, 트렌드 주제 및 소셜 미디어 마케팅 노력의 전반적인 영향을 이해할 수 있습니다.
8. 경쟁사 분석 : 기업은 빅 데이터를 분석하여 경쟁사 전략에 대한 통찰력을 얻고 시장의 격차를 식별하며 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 활용할 수 있습니다.

마케팅에서 빅 데이터를 구현하는 데 있어서의 문제에는 데이터 프라이버시 문제, 고급 분석 기술 및 시스템의 필요성, 데이터의 품질 및 정확성 보장이 포함됩니다. 이런 어려움에도 불구하고 마케팅에 대한 빅 데이터의 장점은 상당하며 이러한 통찰력을 활용할 수 있는 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

 

 

빅데이터 마케팅 활용 사례

빅 데이터가 상당한 영향을 미친 다양한 산업에 걸친 몇 가지 실제 활용 사례는 다음과 같습니다.

1. 소매 : Amazon 및 Walmart와 같은 소매업체는 빅 데이터를 사용하여 소비자 구매 습관을 이해하고 공급망을 최적화하며 마케팅 활동을 개인화합니다. 예를 들어 Amazon은 예측 분석을 사용하여 검색 및 구매 기록을 기반으로 소비자에게 제품을 추천합니다.
2. 의료 : 빅 데이터는 질병 발생을 예측하고 환자 치료를 개선하며 의료 비용을 줄이는 데 사용됩니다. 예를 들면, 빅 데이터는 전자 건강 기록을 분석해서 만성 질환의 위험이 있는 환자를 구별하여 조기 개입 및 개인화된 치료 계획을 가능하게 합니다.
3. 금융 : 은행과 금융 기관은 사기 탐지, 위험 관리 및 소비자 세분화를 위해 빅 데이터를 사용합니다. 예를 들면 신용 카드 회사는 수십억 건의 거래를 실시간으로 분석하여 사기 행위를 구별합니다.
4. 운송 : Uber 및 Lyft와 같은 회사는 빅 데이터를 사용하여 경로를 최적화하고 수요를 예측하며 동적 가격을 설정합니다. 빅 데이터는 또한 교통 관리 및 대중교통 경로 계획에 사용하여 혼잡을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
5. 엔터테인먼트 : 넷플릭스 및 Spotify와 같은 스트리밍 서비스는 빅 데이터를 사용하여 권장 사항을 개별화하고 소비자 참여 및 만족도를 향상합니다. 예를 들어 넷플릭스는 시청 습관을 분석해서 프로그램과 영화를 추천하고 빅 데이터를 사용해서 제작할 원본 콘텐츠를 결정합니다.
6. 제조 : 빅 데이터는 제조 프로세스를 최적화하고 품질 관리를 개선하며 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들면 기계의 센서를 사용해서 작동에 대한 데이터를 수집하면 유지 관리가 필요한 시기를 예측하여 고장을 방지하고 비용을 절약할 수 있습니다.
7. 통신 : 통신 회사는 빅 데이터를 사용하여 네트워크 성능을 개선하고 소비자 이탈을 예측하며 제안을 개인화합니다. 통화 세부 기록, 소셜 미디어 및 기타 데이터를 분석하여 소비자 행동에 대한 통찰력을 얻고 그에 따라 서비스를 변경할 수 있습니다.
8. 농업 : 빅 데이터는 농부들이 자원 사용을 최적화하여 작물 수확량을 개선하며 환경에 미치는 영향을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들면 정밀 농업은 인공위성, 드론 및 센서의 데이터를 사용해서 언제 어디서 심고 관리하고 수확할지에 대한 결정을 안내합니다.

위와 같은 예는 빅 데이터를 사용할 수 있는 방법의 표면을 긁는 것일 뿐입니다. 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 능력은 소비자가 의사 결정을 내리고 세상을 이해하는 방식을 변화시켰습니다.