상세정보
빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략
- 저자
- 외머 아튼,도미니크 레빈 공저/고한석 역
- 출판사
- 마인드큐브
- 출판일
- 2017-08-10
- 등록일
- 2019-02-27
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 37MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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TABLET
웹뷰어
프로그램 수동설치
뷰어프로그램 설치 안내
책소개
예측 분석을 위한 실천적 안내서
─ 개인맞춤형 마케팅으로 수익을 극대화하라!!
『빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략』은 당신의 회사가 제품 또는 채널 중심에서 진정으로 개인맞춤화된 경험을 제공함으로써 모든 개별 고객의 평생가치를 극대화하는 고객중심 마케팅으로 변화하기 위해서 필요한 모든 것을 알려준다.
상세한 안내서의 역할을 하는 이 책은 최첨단의 기계학습 테크놀로지와 실용적인 데이터 기반 접근방식을 활용하여 기업의 고객 획득 및 유지를 개선하도록 해준다.
과거에는 고객의 행위와 기호를 이해하는 것은 동네상인들만의 장점이었지만, 이제는 쉽고 자동화된 예측분석 프로그램으로 모든 마케터들이 대규모로 고객들과 개인적 관계를 맺을 수 있게 되었다. 이 책에 담긴 모든 전략, 조언, 충고들은 대기업으로부터 중소기업에 이르기까지 모든 마케터들에게 도움을 준다. 당신은 작은 기업이 혁신적인 프로그램을 통해 대기업보다 앞서나가는 현실 세계의 사례들을 보게 될 것이다.
직관적으로 알기 쉽게 씌어진 『빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략』은 왜 비즈니스에 대한 이해가 수학보다 중요한지 알려줄 것이며 다음을 위한 도구 및 노하우를 제공하여 당신을 지원해줄 것이다.
? 어떤 규모의 기업이든 예측 마케팅을 도입하고
? 더욱 개인맞춤화된 고객 경험을 제공하고
? 데이터 기반 접근방식을 가장 효과적으로 사용하여 당신의 사업을 변화시키고
? 가장 가치가 높은 고객을 가져다주는 제품과 채널을 찾아낸다.
마케팅이 널리 적용된 빅데이터와 기계학습은 기업들이 운영하는 방식에 문화적 충격을 주고 있으며 이 책에서 서술된 것처럼 논리적 과학을 적용하기 위한 미묘한 예술을 터득함으로써 당신도 회사의 가치를 한층 더 높일 수 있을 것이다.
저자들이 이 책에서 주로 다룬 주제는 다음과 같다.
■ 평생가치 기반의 마케팅을 사용하여 고객들이 더욱 높은 가치의 세그먼트로 이동하도록 효과적으로 상향 판매를 하며, 낮은 가치 및 수익성 없는 고객들에게 서비스 비용을 절감하기
■ B2C 및 B2B 모두에 유용한 구매 가능성 예측에 근거하여 마케팅 비용을 최적화하기
■ 신규 고객의 획득에 대한 의존을 줄이고 고객 유지 및 재활성화에 더 초점을 맞춤으로써 더욱 비용대비 효과적으로 성장하기
■ 단지 가장 많은 고객이 아니라 가장 높은 가치의 고객을 가져다주는 제품 및 채널을 찾아내기
■ 군집분석 알고리즘을 사용하여 당신이 파악하지 못하고 있던 고객 페르소나를 발견하고 그것을 통해서 마케팅 활동을 차별화하고 최적화하기
■ 페르소나를 사용하여 보다 나은 고객 획득 캠페인을 설계하고 리마케팅과 유사고객 마케팅을 사용하여 고객 전환율을 높이기
■ 구체적인 예측 마케팅 전술을 통해서 고객 가치를 성장시키기
■ 고객 유지와 반응을 측정하고 선제적인 전략으로 고객을 되돌아오게 만들기
저자소개
애질원AgilOne의 설립자이자 CEO. 마케터들이 고객 행위를 이해하고 예측하여 마케팅을 다시 개인화하는 데 도움을 주는 것을 목표로 삼고 있다. 베스트바이(Best Buy)와 CDW에서 마케팅 담당 임원으로 일했고, 매킨지(McKinsey & Company)에서 컨설턴트로 일했다. 브라운 대학에서 물리학 및 컴퓨터 신경과학 박사학위를 취득했다.
목차
추천의 말 : ‘측정하고 반응할 줄 아는 기업’으로의 안내서 _ 우병현/ 4
서문 : 누가 이 책을 읽어야 하는가/ 15
1부 : 예측마케팅이란 무엇인가
1장 _ 이제는 모든 마케터가 빅데이터 및 예측분석에 쉽게 접근할 수 있다/ 37
예측마케팅 혁명/ 42
고객자산의 힘/ 45
예측마케팅 활용 사례/ 48
예측마케팅 도입이 가속화되고 있다/ 51
예측마케팅은 더 저렴해지고 있다/ 56
예측마케팅의 도입이 더 쉬워지고 있다/ 57
예측마케팅은 마케터들이 더 직접 사용할 수 있게 되고 있다/ 58
예측마케팅을 하기 위해서는 무엇이 필요한가?/ 60
2장 _ 마케터를 위한 알기 쉬운 예측분석 입문/ 63
예측분석이란 무엇인가?/ 65
자율학습 : 군집화 모델/ 66
감독학습 : 경향성 모델/ 70
경향성 모델과 RFM 모델의 비교/ 74
강화학습 및 협업 필터링/ 76
일반적으로 함께 구입하는 제품들/ 79
사용자에 특화된 추천/ 80
예측분석 프로세스/ 81
3장 _ 먼저 고객을 파악하라 : 완전한 고객 프로파일의 구축/ 89
얼마나 많은 데이터를 수집할 것인가?/ 92
어떤 유형의 데이터를 수집할 것인가?/ 94
분석을 위한 데이터 정비/ 99
링크와 중복 제거/ 103
데이터 통합시 IT부서와의 협력/ 106
데이터에 대해 물어보아야 할 100가지 질문/ 109
4장 _ 기업 가치를 높이기 위해 고객을 투자 포트폴리오처럼 관리하라/ 115
고객평생가치란 무엇인가?/ 116
한 고객에 대한 고객평생가치의 증대/ 124
모든 고객의 고객평생가치 증대/ 128
2부 : 예측마케팅을 시작하기 위한 9가지 손쉬운 전략
5장 _ 실행전략 1 : 고객데이터를 이용하여 마케팅 지출을 최적화하라/ 135
고객의 획득, 유지, 재활성화에 대한 투자/ 136
고객가치에 따라 차등화된 지출/ 146
높은 가치의 고객을 유치하는 제품을 찾아라/ 148
높은 가치의 고객을 유치하는 채널을 찾아라/ 149
마지막 접촉의 귀속에 대한 사례/ 151
6장 _ 실행전략 2 : 고객의 페르소나를 예측하고 마케팅을 다시 고객과 관련성 있게 만들어라/ 155
군집 유형들/ 157
군집을 활용하여 고객 획득을 개선하기/ 163
군집을 활용할 때 주의해야 할 것들/ 165
7장 _ 실행전략 3 : 생애주기 마케팅을 위해 고객여정을 예측하라/ 169
고객가치 여정/ 169
생애주기 마케팅 전략/ 178
8장 _ 실행전략 4 : 고객가치를 예측하라 : 가치기반 마케팅/ 187
가치 기반 마케팅/ 187
9장 _ 실행전략 5 : 고객 등급화를 위해 고객의 구매 또는 참여 가능성을 예측하라/ 199
구매 가능성 예측/ 200
참여 가능성 모델/ 209
10장 _ 실행전략 6 각 고객마다 적절한 개인별 추천사항을 예측하라/ 219
적합한 고객 또는 적합한 세그먼트의 선택/ 221
고객 맥락에 대한 이해/ 224
콘텐츠 - 무엇을 추천할 것인가/ 227
추천을 넘어서/ 229
11장 _ 실행전략 7 : 더 많은 고객 전환을 위해 예측 프로그램을 실행하라/ 231
예측 리마케팅 캠페인/ 231
유사고객 타깃팅 사용하기/ 240
유사성 또는 도달 범위의 최적화/ 243
12장 _ 실행전략 8 : 고객가치 증대를 위해 예측 프로그램을 실행하라/ 245
구매 이후 예측 프로그램/ 247
고객 사은 캠페인/ 253
13장 _ 실행전략 9 : 더 많은 고객 유지를 위해 예측 프로그램을 실행하라/ 263
고객유지율 이해하기/ 263
역고객이탈의 개념/ 264
비즈니스 모델 이해하기/ 265
모든 고객이탈이 다 동등한 건 아니다/ 266
고객이탈 관리 프로그램/ 270
선제적 고객유지 관리/ 271
고객 재활성화 캠페인/ 278
3부 : 진정한 예측마케팅 고수가 되는 법
14장 _ 예측마케팅 역량에 대한 간편한 체크리스트/ 283
예측마케팅을 위해 회사가 갖추어야 할 역량/ 283
예측마케팅을 위한 기술적 역량/ 286
예측마케팅 기술 제공업체에 확인해야 할 사항들/ 291
15장 _ 예측 (및 관련) 마케팅 테크놀로지에 대한 개괄/ 299
예측마케팅 자체 개발/ 299
마케팅 서비스 제공업체로부터의 아웃소싱/ 301
캠페인 관리 및 마케팅 클라우드 옵션/ 302
당신이 들어보았을 수도 있는 다른 도구들/ 305
어떤 솔루션이 내게 적합한가?/ 309
무엇이든 일단 시작하라/ 310
16장 _ 야심찬 예측마케터의 경력 개발을 위한 조언/ 313
비즈니스에 대한 이해가 수학보다 훨씬 중요하다/ 314
올바른 질문을 하라/ 315
마케팅에서 예술과 과학의 조화/ 317
다른 사람들로부터 배워라/ 318
17장 _ 프라이버시, 그리고 유쾌함과 불쾌함의 차이/ 321
개인정보의 유형들/ 322
프라이버시를 침해할 수 있는 상황을 피하라/ 324
고객에게 통제권한 부여/ 325
엄격한 경계선과 정부 법규/ 326
18장 _ 예측마케팅의 미래/ 329
고급 예측분석 모델/ 331
예측마케터처럼 생각하라/ 333
부록 : 고객데이터 유형에 대한 개요/ 338