#12 - 불확실성의 시대에 새로운 소비자 대 | 커리어리

#12 - 불확실성의 시대에 새로운 소비자 대화 📝 Type & Highlight [Highlighted🖍] ✅ 코로나 사태로 고객 선호도가 불확실하고 변덕스럽게, 계속해서 변화하고 있다. 이러한 상황 속에서 기업은 소비자들과 상호작용하고 이 불확실성에 대한 통찰력을 키울 방식을 찾아야 한다. 1. 확실한 불확실성을 해결하기 위한 전통적인 접근 방법에서 발전하기 - 데이터 취합: 우선, 소비자 데이터(브랜드와의 과거 거래나 상호작용을 기반으로 하며 소비자 설문조사로 보완된, 주로 사회인구통계 및 행동 데이터)를 축적한다. - 세그멘테이션: 다변량 회귀분석과 같은 룰 기반 기법을 사용해 차별화된 소비자 세그멘테이션 모델을 구축한다. 종종, 이 세그멘테이션은 소비자 프로필과 선호도가 상대적으로 안정적인 구조를 따른다는 가정하에 몇 년간 변화 없이 유지된다. - 의사결정: 세그멘테이션 모델을 기준으로, 마케터와 고객 전략팀은 선호 채널 선택에서 상품 추천, 메시지 맞춤화에 이르기까지 각 세그멘트 별로 맞춤화된 결정을 내린다. - 실행: 마지막으로, 조정된 마케팅 예산이나 새로운 캠페인의 형태로 결정된 내용이 실행된다. 2. 소비자 대화 재구성 - 지속적 반복 프로세스: 전통적인 상호작용을 반복적이고 상호적인 대안들로 대체, 지속적인 대화를 통해 소비자 행동에 대한 무수히 많고 새로운 데이터가 만들어 질 것이다. - 개인맞춤형 대응형 논의: 개개인이 원하는 것과 필요로 하는 것에 중점을 두는 개인 맞춤화를 통해 변화시킨다. 메시지 맞춤화, 대화 톤 선택, 서비스 푸시, 특정 상품이나 서비스 및 프로모션의 추천 등. 3. 성공 요인 재정의 새로운 데이터 새로운 소비자 대화에 연료가 되는 새로운 데이터는 보통 비정형적이며, 어느 때보다 광범위한 출처에서 엄청난 양의 데이터가 가능한 한 자주 업데이트됨. 이 데이터는 알고리즘에 공급될 필수적인 내용을 제공하기에 소비자 행동 변화의 미약한 신호까지 파악하고 빠른 데이터 노후화에 대처 가능하다. - 새로운 프로세스: 다양한 가용데이터를 고려하고, 새로운 패턴을 찾아내고, 개인 맞춤화, AI 기반, 준 실시간, 적응성 반응에 집중할 새로운 프로세스를 찾아야 한다. 프로세스가 정착하면 핵심 요인들은 분석의 정확성에서 반응과 학습성의 속도로 진화한다. - 새로운 의사결정 방식: AI가 실시간으로 움직이고, 포괄적인 환경이 되기 위해, 전통적 순차적 방식의 마지막 단계에서 상호작용으로 변화하고 있다.

불확실성의 시대에 새로운 소비자 대화 - 보스턴컨설팅그룹(BCG) 공식블로그

보스턴컨설팅그룹(BCG) 공식블로그

2021년 4월 5일 오전 5:04

댓글 0

주간 인기 TOP 10

지난주 커리어리에서 인기 있던 게시물이에요!

더 많은 인사이트를 둘러보세요!