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품목정보
| 발행일 | 2017년 08월 11일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 268쪽 | 501g | 152*225*14mm |
| ISBN13 | 9791187481270 |
| ISBN10 | 1187481270 |
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‘디지털 마케팅’은 없다. 예나 지금이나 그냥 ‘마케팅’이 존재할 뿐이다. 디지털, 데이터와 같은 이네이블러 즉, 촉진제들로 인해 고객과 커뮤니케이션하는 방법에 변화가 생겼을 뿐이다. 이제 브랜드의 정의 또한 고객 기준으로 새롭게 바뀌어야 한다. 고객이 다양한 온·오프라인 옴니 채널을 불규칙하게 넘나들면서 파편적(partially)으로 느낀 브랜드 경험의 총합, 그것이 바로 브랜드이다. 브랜드의 정의가 달라진 새로운 다채널 교차 판매의 마케팅 환경에서, 기업들은 기업 생존이라는 명제를 걸고, 다양한 채널을 넘나드는 고객에게 일관된 메시지를 전달하고 계획적인 커뮤니케이션을 전개해야 한다. (21-22쪽)
예를 들어 모바일 쇼핑몰에서 특정 제품을 장바구니에 담았는데 페이스북에 들어가자마자 “20% 할인”이라고 뜨는 식이다. 옴니 채널에서 소비자 행동을 기반으로 기존 타깃팅에 타 채널까지 연계하여 리타깃팅하는 방식을 쓰는 것이다. DT 시대의 마케터는 옴니 채널 타깃팅을 마케팅 전략에 구체적으로 담아야 한다. 각 채널과 스토어마다 파편적인 마케팅을 할 것이 아니라 일관되고 계획된 전략과 메시지로 옴니 채널 타깃팅을 전개하는 게 바람직하다. (72쪽)
빅데이터 시대를 맞아 이를 마케팅적으로 재분류하여 디렉토리 분류 체계를 TPO에 기반을 둔 고객의 정황과 취향 속성을 중심으로 나눌 수 있게 되었다. 예를 들어 마이셀럽스가 도입한 새로운 분류 기준은 ‘아침에 눈뜰 때’, ‘출근 준비할 때’, ‘시댁으로 가는 차 안에서’, ‘한강변에서’, ‘울적할 때’, ‘혼자 있고 싶을 때’와 같이 검색이나 블로그 등 소셜에 남긴 대용량의 사용자 데이터를 기반으로, 각각의 산업이나 카테고리 정황을 중심으로 이루어진 혁신적 분류를 제공하도록 설계되었다. 따라서 A라는 그림은 이제, ‘어디서 많이 본 듯한 그림’, ‘강렬한 그림’으로 검색하거나 색상, 명도, 채도와 같이 상상 가능한 모든 시작점으로부터 검색할 수 있도록 데이터화한 분류 체계를 제시했다. (147쪽)
각 채널의 협업을 고려하면서 소비자 구매 의사결정의 단계에 따라 마케팅 성과를 측정해야 한다. 다양한 채널에서 보이는 소비자 행동을 통합적인 관점에서 보아야 한다. 그것을 채널별 성과 관점에서 지표로 삼는 것은 전혀 다른 결론이 나올 수 있다. (……) 브랜드는 고객이 다양한 채널을 불규칙하게 넘나들며 경험한 부분들의 합이다. 채널별로 잘했다 못했다를 살펴 개선점을 찾는 것은 중요하지만, 마케팅에서의 성과는 결국 목표한 곳으로 CTA(Call To Action)로 완결되었느냐의 문제이기 때문이다. (186쪽)
위키피디아를 인공지능이 운영한다면 어떤 모습일까? 열성적인 참여자가 업데이트하는 데 그치지 않고 수많은 대중이 생성한 콘텐츠를 큐레이션할 수 있을 것이다. 인공지능 머신러닝을 통해 자동으로 콘텐츠가 생성·관리·운영되며 입체적 정보를 시간별로 업데이트할 수도 있다. 그리고 광고와 제휴를 통해 수익 창출이 가능한 점도 장점이다. 마이셀럽스의 빅데이터 스튜디오는 DT 시대 집단지성이 아니라 머신이 전체 데이터를 자동으로 수집하고 머신러닝을 통해 업데이트하는 ‘인공지능이 운영하는 수익형 위키피디아’를 구현하고 있다.
예를 들어 모바일 쇼핑몰에서 특정 제품을 장바구니에 담았는데 페이스북에 들어가자마자 “20% 할인”이라고 뜨는 식이다. 옴니 채널에서 소비자 행동을 기반으로 기존 타깃팅에 타 채널까지 연계하여 리타깃팅하는 방식을 쓰는 것이다. DT 시대의 마케터는 옴니 채널 타깃팅을 마케팅 전략에 구체적으로 담아야 한다. 각 채널과 스토어마다 파편적인 마케팅을 할 것이 아니라 일관되고 계획된 전략과 메시지로 옴니 채널 타깃팅을 전개하는 게 바람직하다. (72쪽)
빅데이터 시대를 맞아 이를 마케팅적으로 재분류하여 디렉토리 분류 체계를 TPO에 기반을 둔 고객의 정황과 취향 속성을 중심으로 나눌 수 있게 되었다. 예를 들어 마이셀럽스가 도입한 새로운 분류 기준은 ‘아침에 눈뜰 때’, ‘출근 준비할 때’, ‘시댁으로 가는 차 안에서’, ‘한강변에서’, ‘울적할 때’, ‘혼자 있고 싶을 때’와 같이 검색이나 블로그 등 소셜에 남긴 대용량의 사용자 데이터를 기반으로, 각각의 산업이나 카테고리 정황을 중심으로 이루어진 혁신적 분류를 제공하도록 설계되었다. 따라서 A라는 그림은 이제, ‘어디서 많이 본 듯한 그림’, ‘강렬한 그림’으로 검색하거나 색상, 명도, 채도와 같이 상상 가능한 모든 시작점으로부터 검색할 수 있도록 데이터화한 분류 체계를 제시했다. (147쪽)
각 채널의 협업을 고려하면서 소비자 구매 의사결정의 단계에 따라 마케팅 성과를 측정해야 한다. 다양한 채널에서 보이는 소비자 행동을 통합적인 관점에서 보아야 한다. 그것을 채널별 성과 관점에서 지표로 삼는 것은 전혀 다른 결론이 나올 수 있다. (……) 브랜드는 고객이 다양한 채널을 불규칙하게 넘나들며 경험한 부분들의 합이다. 채널별로 잘했다 못했다를 살펴 개선점을 찾는 것은 중요하지만, 마케팅에서의 성과는 결국 목표한 곳으로 CTA(Call To Action)로 완결되었느냐의 문제이기 때문이다. (186쪽)
위키피디아를 인공지능이 운영한다면 어떤 모습일까? 열성적인 참여자가 업데이트하는 데 그치지 않고 수많은 대중이 생성한 콘텐츠를 큐레이션할 수 있을 것이다. 인공지능 머신러닝을 통해 자동으로 콘텐츠가 생성·관리·운영되며 입체적 정보를 시간별로 업데이트할 수도 있다. 그리고 광고와 제휴를 통해 수익 창출이 가능한 점도 장점이다. 마이셀럽스의 빅데이터 스튜디오는 DT 시대 집단지성이 아니라 머신이 전체 데이터를 자동으로 수집하고 머신러닝을 통해 업데이트하는 ‘인공지능이 운영하는 수익형 위키피디아’를 구현하고 있다.
---pp.252~253
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