마케팅 노력에 대한 공로를 인정받지 못하는 이유와 AI가 어떻게 도움을 줄 수 있는지

고위 임원은 우승한 지역 영업 관리자에게 잔을 들고 건배하면서 “정말 훌륭한 분기였습니다.”라고 말했습니다. "당신들은 나를 자랑스럽게 만들었습니다."

회사는 상반기에 연간 할당량을 달성했고 샴페인이 흘러나오고 있었습니다. 회사가 더 잘할 수 있었다는 것을 알고 있던 마케팅 관리자를 제외하고는 모두가 배너의 해처럼 보였던 것에 대해 열광했습니다.

몇 달 동안 마케팅 관리자는 회사가 콘텐츠를 관리하고 제안을 제공하며 브랜드에 대한 흥미를 불러일으키는 방식에 실질적인 변화를 가져올 수 있는 자금을 확보하기 위해 CFO와 싸워왔습니다.

그녀는 좋은 용도로 사용된 몇 가지 자금을 얻었고 영업팀이 마지막 분기를 보낼 수 있도록 도왔습니다. 그러나 그녀는 CFO가 연간 예산을 지원하는 경우에만 자신이 무엇을 할 수 있는지 알고 있었습니다. 그녀는 자금 조달을 위한 분기별 싸움에 매우 지쳤습니다.

그녀가 기여의 작동 방식이나 마케팅이 변화를 가져오는 것을 어떻게 알 수 있는지 몇 번이나 설명했음에도 불구하고 그녀는 자신이 하고 있는 일이 실제로 중요하다는 점을 최종 CFO에게 설득할 수 없었습니다. CFO는 여전히 John Wanamaker의 오래된 말을 수정한 버전을 머릿속에 맴돌고 있었습니다. “내 마케팅의 절반이 효과가 있다는 것을 알고 있습니다. 어느 쪽인지 모르겠어요.”

오늘날의 경기 침체 속에서 점점 더 많은 마케팅 관리자가 재무 감독자와 함께 이러한 어려운 상황에 직면하고 있습니다. 재무 부서는 신생 기업과 기존 회사에서 이러한 "누출" 자금 조달 접근 방식을 널리 채택했습니다. 이는 한 분기 안에 프로그램을 시작하기에 충분한 마케팅 자금을 제공합니다. 프로그램이 해당 분기에 값을 반환하지 않으면 다음 분기에 취소됩니다.

대부분의 기업은 마케팅이 전반적인 성공의 필수 요소라고 생각하지만, 여러 가지 이유로 간과되거나 그에 합당한 공로를 인정받지 못하는 경우가 많습니다. 다음은 이러한 경미한 상황에 대한 가능한 설명과 마케팅 위치를 높이기 위해 수행할 수 있는 작업입니다.

해당 판매에 기여한 마지막 이메일, 이벤트 또는 제안이었습니까?

판매를 마케팅에 귀속시키는 것은 어려운 일입니다. 판매 파이프라인에 대한 모든 활동과 누적 및 개별 기여를 어떻게 설명합니까?

마케팅이 자신의 노력을 판매에 귀속시키더라도 그 귀인은 필연적으로 문제가 될 것입니다. 다음을 포함하여 다양한 요인이 영업 환경에 영향을 미칩니다.

• 제품 품질.
• 경쟁.
• 고객 서비스 가격 책정.
• 전반적인 시장 수요.

마지막으로 영업팀 자체의 전반적인 성과입니다. 이러한 다른 변수로부터 마케팅 노력의 구체적인 기여를 분리하는 것이 어려울 수 있으므로 마케팅이 성공에 미치는 직접적인 영향을 정량화하기가 더 어려워집니다.

하지만 마케터들은 시도해야 합니다. 개별 활동이 투자 수익을 창출한다는 것을 증명하는 것은 비즈니스에 대한 신뢰를 구축하는 데 핵심이자 기초입니다. 그러나 이러한 측정항목이 표시되는 방식에 따라 모든 차이가 발생합니다.

마케팅에는 각 활동에 대한 통계를 제공하는 대시보드가 ​​있을 수 있으며 특정 프로그램과 관련된 활동을 볼 수도 있습니다. 그러나 최고의 마케팅 담당자는 고객의 관점에서 모든 활동을 보여주고 이러한 활동이 어떻게 결정을 안내하거나 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다.

아래 차트는 식별된 잠재 고객 중 얼마나 많은 사람들이 마케팅 활동에 반응하고 있는지 보여줍니다. 이는 ROI를 보여주지는 않지만, 관심을 갖고 판매된 잠재 고객의 비율을 보여줍니다. 이는 의사결정이 이루어지는 전체 마케팅 환경을 보여줍니다.

출처: AxleHire의 Marie Martin 과 함께한 Theresa Kushner

표시된 바와 같이 개인은 서로 다른 시간에 서로 다른 전술과 상호 작용할 수 있습니다. 마케팅은 잠재 구매자가 귀하의 제품에 관심을 가질 때 지속적으로 제공되어야 합니다. 반드시 귀하가 제품을 판매할 필요는 없습니다.

예를 들어, 마케팅 담당자가 무역 박람회에 참여하여 최신 제품을 선보이는 경우 동시에 발생하는 다른 모든 활동(예: 직접 마케팅, 판매 통화 및 웹 방문)과 함께 측정항목이 표시되어야 합니다.

마케팅 활동의 전반적인 그림을 그리는 것은 결과를 보여주고 이벤트가 존재했던 전체 시장 환경에 대한 그림을 그릴 수 있습니다. 마케터는 여전히 다음과 같은 지표를 제공해야 합니다.

• 이번 쇼는 얼마나 많은 방문객을 끌어 모았나요?
• 제품 시연을 본 사람은 몇 명입니까?
• 박람회나 다른 곳에서 신제품 데모 제안에 응답한 이메일 수신자는 몇 명입니까?
• 영업팀은 이벤트에서 고객 또는 잠재 고객과 얼마나 많은 실질적인 대화를 나눴습니까?
• 이러한 고객에 대한 판매의 잠재적 가치는 무엇입니까?
• 이벤트가 어떻게 잠재 고객을 웹사이트로 유도했습니까?
• 귀하의 사이트를 방문한 사람들의 참여 시간은 언제였습니까?

무역 박람회 이벤트에 대한 ROI를 표시하려면 기여한 모든 가능한 활동이 포함되어야 합니다. 또한, 실제 공연 이후에도 계속해서 좋은 결과물을 만들어내는 이벤트로 보여져야 한다.

더 자세히 알아보기: 마케팅 속성: 정의 및 중요한 고객 접점을 식별하는 방법

마케팅은 시간이 지남에 따라 메시지가 축적되는 효과입니다.

하지만 시간이 지남에 따라 기여하는 메시지를 어떻게 측정합니까? 일관된 간격으로 동일한 것을 측정하는 것부터 시작하세요.

마케팅의 주요 목표는 브랜드 인지도를 구축하고, 고객 관점을 형성하고, 고객 관계를 구축하는 것이므로 이러한 목표가 가시적인 결과를 가져오는 데는 시간이 걸립니다. 무역 박람회나 업계 잡지에 실린 기사가 즉시 제품을 판매하지 않는 것처럼, 마케팅도 즉시 판매로 이어지지는 않습니다.

이와 대조적으로 재무 성과나 운영 효율성과 같은 다른 요소는 회사의 성공에 보다 즉각적이고 가시적인 영향을 미칠 수 있습니다. 결과적으로 마케팅 활동의 장기적인 이점은 특히 한 가지 측면에서 볼 때 과소평가되거나 간과될 수 있습니다.

성공은 단독으로 또는 마케팅 노력만으로 달성되는 경우가 거의 없습니다.

진정한 성공을 거두려면 제품 개발, 운영, 영업, 고객 서비스, 재무 등 회사 내 다양한 ​​부서의 공동 노력이 필요한 경우가 많습니다.

성공은 팀 성과로 간주되므로 여러 기능에 걸쳐 크레딧이 공유될 수 있습니다. 이로 인해 이 기사의 시작 부분에 묘사된 폭발적인 분기 시나리오처럼 마케팅의 기여가 가려지는 경우가 많습니다.

예를 들어 영업과 마케팅이 공동으로 설정하고 함께 측정한 목표는 팀에 공로를 인정합니다. 판매를 통해 엄청난 규모의 거래를 이끌어낸 '가장 가치 있는 플레이어'가 항상 있기 마련입니다. 하지만 슈퍼볼에서도 팀의 승자는 각각 반지를 받습니다. 마케팅과 영업은 이러한 역학을 이해하고 팀의 노력에 보상해야 합니다.

더 자세히 알아보기: B2B 영업팀과 마케팅팀을 조정하는 방법

인식은 종종 원치 않는 현실이다

마케팅은 종종 광고, 판촉 및 브랜드 구축과 연관되어 있기 때문에 기여도는 다른 비즈니스 기능에 비해 "부드럽거나" 덜 눈에 띄는 것으로 보입니다. 이러한 인식은 마케팅의 전략적 중요성에 대한 평가절하와 마케팅이 회사의 성공에 미치는 영향에 대한 인식 부족으로 이어질 수 있습니다. 이러한 인식에 어떻게 대응합니까?

먼저, 인식이 실제라는 점을 인정하고 이러한 인식이 마케팅 인식에 어떤 영향을 미치는지 정확히 조사해야 합니다. 전체 이미지에 거울을 올려서 인식을 가장 잘 처리할 수 있습니다.

인식을 정면으로 맞이하고 인정한 다음 이를 어떻게 바꾸고 싶은지 묘사하십시오. 귀하의 마케팅을 홍보하십시오. 그리고 사람들의 마음을 바꾸는 것은 어렵다는 것을 기억하십시오. 상황에 대한 인식을 바꾸는 것부터 시작하여 그들이 마음을 바꾸는 작업을 하도록 하십시오.

데이터가 실제로 통찰력을 창출하는가?

조직에는 마케팅 성공을 입증할 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 예를 들어, 광고의 경우 어떤 광고가 어느 위치에서 구매자의 관심을 끌었는지 정확히 찾아내는 것이 항상 어려웠습니다. 어떤 경우에는 마케팅 팀이 노력 결과를 효과적으로 측정하고 전달하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다. 마케팅 캠페인의 영향을 보여주는 강력한 데이터와 분석 도구가 없으면 회사 성공에 대한 마케팅의 직접적인 기여를 보여주는 것이 어려워집니다.

그러나 데이터에 대한 이해를 촉진하는 도구는 아니라는 점을 기억하십시오. 통찰력을 이끌어내는 실제 요소는 고객의 요구와 요구 사항, 그리고 제품이 이를 어떻게 충족하는지 이해하는 사람입니다. 마케팅 담당자는 스프레드시트나 CRM 도구를 사용하여 시장 및 마케팅 활동에 대한 "통찰력"을 수집하는 경우가 많습니다. 데이터는 통찰력을 제공하지 않습니다. 통찰력은 데이터의 모든 측면을 살펴봄으로써 얻어집니다.

예를 들어, 주간 마케팅 보고서에는 최근 보도 자료로 인해 웹 사이트 방문자 수가 증가한 것으로 나타났습니다. 또는 적어도 그 정도인 것 같습니다. 그러나 한 열정적인 인턴이 귀하의 엔지니어 중 한 명이 같은 시기에 블로그를 작성했다는 사실을 지적했습니다.

이 블로그는 약간 논란의 여지가 있었고 직원과 고객으로부터 수천 개의 댓글을 생성했습니다. 블로그는 마케팅 전략이 아닙니다. 마케팅이 방문자 증가에 대한 공로를 인정해야 합니까?

마케팅에 대한 인식과 신용은 산업, 조직, 개인에 따라 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 일부 회사는 마케팅을 중요하게 여기고 성공을 이끄는 역할을 인정하는 반면 다른 회사는 다른 우선 순위나 관점을 가질 수 있습니다. 두 종류의 조직 모두에서 마케팅은 자리를 잡고 신기술의 도움을 크게 받을 수 있습니다.

AI를 활용해 마케팅 가치 보여주기

AI를 입력하세요. 디지털 알고리즘은 마케팅 팀이 오랜 노력에 대한 공로를 인정받는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? AI가 마케팅 활동에 대한 공로를 인정받는 데 도움이 될 수 있는 5가지 방법을 살펴보겠습니다.

고객 행동 패턴

AI 또는 기계 학습을 사용하여 고객 데이터 구매 패턴, 반품 패턴 또는 사용 패턴을 추출합니다. 이 정보는 비즈니스 목표가 고객 구매 또는 사용량을 유지하거나 확장하는 것인 경우 유용합니다.

제품의 다음 버전을 업그레이드하거나 구매할 준비가 된 고객을 대상으로 하는 마케팅 캠페인을 통해 마케팅이 주요 수익원이 될 수 있습니다. AI의 도움으로 마케팅은 적시에 적절한 고객을 식별하고 마케팅 활동을 명확하게 추적할 수 있는 특별 제안을 제시할 수 있습니다.

메시징의 다양성

고객 데이터를 사용하면 마케팅 담당자가 특정 시장 부문에 맞게 메시지를 맞춤화할 수 있는 AI 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 귀하의 웹사이트에 로그인하거나 이메일을 통해 관심을 표현하거나 콜센터에 전화하는 고객에게 올바른 메시지를 제공할 수 있습니다.

알고리즘은 청중에 따라 다양한 방식으로 제품 제공을 설명할 수 있습니다. 잠재고객 선택 및 메시징은 리드로 전환될 수 있는 고객의 관심을 불러일으킬 수 있습니다.

또한 AI 알고리즘은 이러한 메시지를 전달하는 데 가장 적합한 흐름을 결정할 수 있습니다. 대부분의 마케팅 담당자는 매주, 매월 또는 특정 이벤트 중에 이메일 메시지를 전달합니다. 하지만 데이터 분석 결과 특정 전달 흐름이 가장 많은 반응을 생성하는 것으로 나타나면 어떻게 될까요?

예를 들어, 지원 계약 갱신을 앞두고 있는 고객에게 메시지를 보내는 가장 좋은 시간은 만료 60일 전이라는 데이터가 있을 수 있습니다. 그런 다음 AI 전문 지식을 사용하여 어떤 고객이 60일 규칙을 따르고 어떤 고객이 그 규칙과 다른지 확인할 수 있습니다. 내부 시간에 맞춰 고객에게 메시지를 전달하면 추가적인 수익과 고객 만족을 얻을 수 있습니다.

콘텐츠 개발 및 전달

거의 모든 사람이 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구에 익숙하거나 사용해 본 적이 있습니다. 이러한 도구는 오늘날의 구매자에게 가장 매력적인 작은 콘텐츠를 생성하는 데 적합합니다. AI 도구는 복잡한 데이터를 고객에게 도움이 되는 소화 가능한 통찰력으로 전환하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 나무를 다듬기 위해 찾아오는 수목 재배가를 위한 마케팅 서비스를 제공한다고 가정해 보겠습니다. 귀하의 데이터에 따르면 향후 2개월은 귀하 지역의 나무 성장에 매우 중요합니다.

생성 AI 애플리케이션의 도움으로 특정 시장 영역의 나무에 대한 세 가지 시나리오를 개발합니다. AI 애플리케이션은 연중 특정 시기인 9월에 관한 세 가지 일반 정보 단락을 생성합니다.

1. 상록수: 9월에는 상록수 가지치기를 많이 하지 않는 것이 가장 좋습니다. 가지치기를 하면 새로운 성장을 촉진할 수 있는데, 겨울이 오기 전에 굳어질 시간이 없어 나무가 서리 피해에 취약해질 수 있습니다. 일반적으로 늦겨울이나 초봄에 상록수 가지치기를 하는 것이 좋습니다.

2. 과일나무: 과일나무가 있다면 9월은 가벼운 가지치기를 하기에 좋은 시기가 될 수 있습니다. 이는 과일 생산, 공기 순환을 돕고 질병 위험을 줄입니다. 그러나 과일나무의 주요 가지치기 작업은 일반적으로 나무가 휴면기인 늦은 겨울이나 이른 봄에 이루어집니다.

3. 낙엽수: 가을에 잎이 떨어지는 많은 낙엽수들은 아직 잎이 무성할 때인 9월에 가지치기를 할 수 있습니다. 이를 통해 트리의 구조를 더 잘 확인하고 문제를 해결할 수 있습니다. 9월에 가지치기를 하면 도움이 될 수 있는 일반적인 낙엽수로는 단풍나무, 참나무, 느릅나무, 자작나무 등이 있습니다.

(위 단락은 ChatGPT에서 생성되었습니다.)

각 지역의 어느 주택에 상록수, 과일, 낙엽수가 가장 많은지 판단하는 AI 애플리케이션을 갖춘 마케팅 담당자는 특정 나무 서비스를 판매하는 동시에 고객에게 정보를 제공하는 직접 마케팅 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. AI는 메시지를 생성하고 적시에 적절한 사람들에게 전달하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

더 자세히 알아보기: 마케터가 AI 도입 시 염두에 두어야 할 사항

반복적인 작업에 대한 시간 단축

AI는 반복적인 작업을 수행하기 위해 챗봇을 구동하는 것으로 가장 잘 알려져 있습니다. AI 기반 챗봇을 사용하는 마케팅 담당자는 수백 시간의 지루한 작업을 절약할 수 있습니다.

AI 챗봇이 명백한 고객 지원 및 서비스를 넘어 마케팅을 위해 할 수 있는 몇 가지 작업은 다음과 같습니다.

• 리드 생성 및 육성 . 챗봇은 웹사이트 방문자와 소통하고 리드를 선별하며 잠재 고객의 연락처 정보를 수집할 수 있습니다. 그들은 대화를 시작하고, 적격한 질문을 하고, 핫 리드를 영업팀에 전달할 수 있습니다. 챗봇은 또한 리드 육성 시퀀스를 자동화하여 이전 상호 작용을 기반으로 잠재 고객에게 후속 메시지와 콘텐츠를 보낼 수 있습니다.
• 맞춤형 추천 . AI 기반 챗봇은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 맞춤형 제품이나 콘텐츠 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 교차 판매 및 상향 판매 기회가 향상됩니다.
• 콘텐츠 배포 . 챗봇은 사용자의 관심사와 상호 작용을 기반으로 기사, 동영상, 홍보 자료 등의 콘텐츠를 사용자에게 전달할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 마케팅 및 고객 교육에 도움이 됩니다.
• 피드백 및 설문 조사 . 챗봇은 피드백을 수집하고 설문조사를 실시하여 고객 의견과 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 수집하여 마케팅 전략 개선에 도움을 줄 수 있습니다.
• A/B 테스트 . 챗봇은 다양한 사용자에게 다양한 메시지를 전달하고 참여율과 전환율을 측정하여 A/B 테스트를 용이하게 할 수 있습니다.

향상된 데이터 품질

AI 알고리즘은 고객 또는 마케팅 데이터 품질을 향상시키는 여러 작업에 도움이 될 수 있습니다. 다음은 고객 데이터 관리자에게 매우 도움이 될 수 있는 몇 가지 사항입니다.

• 데이터 정리 및 중복 제거 . AI는 누락된 값, 불일치, 부정확성과 같은 데이터 오류를 자동으로 식별하고 수정할 수 있습니다. 중복 제거 알고리즘은 중복 기록을 식별하고 가장 정확한 기록을 결정하며 각 정보를 하나의 기록으로 병합할 수 있습니다.
• 데이터 검증 . AI 모델은 일관성을 보장하기 위해 설정된 패턴에 대해 입력된 데이터를 쉽게 평가할 수 있습니다. 예를 들어 이메일 주소, 전화번호, 우편번호, 주 등은 모두 AI 알고리즘으로 관리되어 입력된 정보가 유효한지 확인할 수 있습니다.
• 이상 탐지 . AI 기반 이상 탐지 알고리즘은 오류나 사기를 나타낼 수 있는 비정상적이거나 특이한 데이터 포인트를 식별할 수 있습니다. 또한 표준에서 크게 벗어난 데이터 포인트에 플래그를 지정하여 데이터 품질 문제를 감지하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
• 데이터 대치. AI는 통계 모델이나 기계 학습을 기반으로 한 대치 기술을 사용하여 누락된 데이터 포인트를 예측하고 채울 수 있습니다. 이는 데이터 완전성과 정확성을 유지하는 데 도움이 되며 분석을 위한 새로운 데이터 필드를 제공합니다.
• 데이터 표준화 . AI는 측정 단위를 변환하고, 날짜 형식을 표준화하거나, 분류를 정렬하여 데이터를 표준화하여 분석 시 데이터가 동의하는지 확인할 수 있습니다.

마케팅은 여전히 ​​모든 노력에 대한 인식 부족으로 어려움을 겪을 수 있지만 AI를 마케팅 업무에 맞추면 마케팅에 또 다른 차원을 추가하고 회사의 전반적인 복지에 기여할 수 있습니다.