메인 마케팅 하나의 세그먼트 : 고객을위한 더 스마트 한 타겟팅

하나의 세그먼트 : 고객을위한 더 스마트 한 타겟팅

내일의 별자리

Pandora, Netflix 및 Amazon은 모두 공통점이 무엇입니까? 세 가지 모두 세계적 수준의 '세그 멘터'입니다.

거의 모든 사람들이 마케팅이 다른 여러 고객을 대상으로 어느 정도 세그먼트를 분류하지만 일반적으로 이러한 세그먼트는 거시적 인 수준의 큰 세그먼트입니다. 예를 들어, 소프트웨어 회사는 '기업'세그먼트와 소규모 비즈니스 세그먼트를 가질 수 있습니다.

하지만 판도라, 넷플릭스, 아마존은 '하나의 세그먼트', 즉 각 고객을 고유하게 대상으로하는 마이크로 세그먼트를 만들어 다른 수준으로 끌어 올려 회사가 방문자를 매우 높은 비율로 장기적이고 가치있는 고객으로 전환 할 수 있도록합니다.

내가 무슨 말을하는지 잘 모르겠습니까? 지금 Amazon.com으로 이동하여 어떤 상품을 판매하는지 확인하십시오. 내가 Amazon에 가면 그들은 Boston Red Sox, Grateful Dead 및 모든 마케팅에 대한 물건을 팔고 있습니다. 하지만 각 사람은 고유 한 상품 세트를 얻습니다. 방금 Amazon 홈페이지에 가서 동일한 상품을 판매하는 경우 스크린 샷을 보내 주시면 2012 년 Sox 게임에 참여하도록 초대하겠습니다. . 내 2 열 좌석에서. (결국 아마존의 세분화는 너무 좋아서 내가 누구와 함께 게임을하고 싶은지 예측할 수있을 것입니다.)

그렇다면이 회사들은이 마이크로 세분화를 어떻게 수행합니까? 두 가지 영리한 방법이 있습니다.

개별 레버리지 : 이 사이트를 처음 방문하면 일반적이지만 더 많이 사용할수록 나에 대해 더 많이 배우고 세분화가 더 세분화됩니다. 물론 더 많이 사용하도록 권장합니다. 훌륭한.

그룹 레버리지 : 한편, 이러한 사이트가 저와 같은 다른 사용자를 더 많이 식별할수록 패턴 일치를 더 많이 할 수 있습니다. 예를 들어, 구매하는 사람의 80 %가 머니 볼 그리고 레드 삭스 배너도 레드 삭스 미스터 포테이토 헤드 인형을 사면 아마존은 제가 구매 한 후 레드 삭스 미스터 포테이토 헤드 인형을 제게 상품화 할 것입니다. 머니 볼 그리고 레드 삭스 배너. Amazon을 사용하는 사람이 많을수록 더 나은 추천을 받고 더 많이 구매합니다. 다시, 훌륭합니다!

미래가 여기에 있습니다



저는 우리가 웹 사이트에 대해 생각하는 방식에 큰 변화를 겪고 있다고 믿습니다. 이러한 회사들은 우리에게 미래를 엿볼 수있는 기회를 제공합니다.

1 세대 회사 웹 사이트는 귀하의 처남이 귀하를 위해 제작 한 브로셔의 하드 코딩 된 html 버전이었습니다. 2 세대에는 단순한 필사자가 페이지를 추가하고 콘텐츠를 편집 할 수있는 콘텐츠 관리 시스템이있었습니다. 3 세대는 Amazon, Netflix, Pandora와 같은 세분화 엔진이 될 것이라고 생각합니다.

기업들은 이메일 마케팅에서 이러한 세분화 전환을 시작했습니다. 뉴스 레터 또는 일반 이메일로 데이터베이스를 폭파하는 것에서 데이터베이스를 분할하고 다른 이메일을 다른 세그먼트로 보내는 것으로 이미 이동했을 것입니다.

이 이메일 세분화 추세는 전환율을 크게 향상시켜 가속화 될 것으로 예상합니다. 그러나 기업이 웹 사이트에 해당 세분화 모델을 적용하여 프런트 엔드를 마케팅 프로세스의 백 엔드에 연결하는 방법을 배우면 정말 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.

데이터 정리 ... 지금

아직이 경로를 시작하지 않은 분들에게는 마케팅 데이터베이스를 구성하고 정보를 통합하여 사실상 모든 차원을 따라 분류 할 수 있도록하는 것이 중요합니다. 고객 X가 귀하의 웹 사이트 가격 페이지를 방문했는지 알고 싶습니다. 고객 Y가 트위터 팔로워인지 여부 그리고 고객 Z가 CRM 시스템에서 '기회'인지 여부.

연락처를 둘러싼 메타 데이터를 통해 매우 미세한 세그먼트를 만들 수 있습니다. 그런 다음 도움이되고시기 적절한 이메일과 도움이되는시기 적절한 웹 콘텐츠를 통해 잠재 고객을 육성 할 수있어 고객 전환율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

사이트, 소셜 미디어, 블로그, 영업 사원 등을 통해 더 많은 사람들과 상호 작용할수록 메시징을 더 세밀하게 조정할 수 있습니다. 이것이 자신의 네트워크 효과를 얻고 변환 프로세스에 활용하는 방법입니다.



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