💡익명의 사용자를 고객으로 만드는 개인화 전략 설정

 

'익명의 사용자(Anonymous)'에 대해 얼마나 알고 계신가요? 익명의 사용자란 여러분의 디지털 자산에 '반응'을 보이지만, 어떤 이유로든 계정을 만들거나 로그인을 하지 않는 사용자입니다. "게스트로 진행하기"라는 선택지가 주어질 때, 이를 선택하는 사용자죠.

익명 사용자를 식별하고 이들을 위한 개인화 경험을 제공하는 것은 브랜드의 경쟁우위가 될 수 있습니다. 하지만 대부분의 기업에서는 이를 활용하지 못하고 있습니다.

 

 

 

 

🔍 이제는 익명의 사용자를 식별하고, 개인화된 경험을 제공해야 합니다.

 

2021년, Braze(브레이즈)가 1천 개 이상의 기업과 50억 명 이상의 사용자를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 브랜드의 신규 사용자 중 57%가 '익명의 사용자'이며, 이들 중 80%는 이메일 또는 푸시 알림과 같은 마케팅 캠페인 메시지를 전혀 받지 못했다고 합니다.

 

 

구글이 써드 파티의 쿠키 사용을 중단할 계획을 밝힌 데 이어, 애플은 새로운 프라이버시 기능을 출시했습니다. 따라서, 브랜드에서는 그들의 고객이 누군지 더 잘 이해하기 위해서 제로 파티, 퍼스트 파티 데이터 전략이 필요하다고 느끼고 있습니다.

Braze(브레이즈)가 연간 발행하는 Global Customer Engagement Review 리포트에 따르면, 브랜드의 1/3 이상(38%)이 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터 수집 방법을 강화할 계획을 가지고 있다고 합니다. 제로 파티 데이터는 이름이나 연락처 정보와 같이 사용자가 직접 특정 양식에 기입하여 브랜드에 제공하는 데이터를 말합니다. 반면 퍼스트 파티 데이터에는 사용자가 직접 제출한 데이터뿐만 아니라 브라우징 활동과 같은 간접(indirect)적인 데이터도 포함됩니다.

브랜드가 사용자에 대해 더 많은 부분을 알아가야 함에 따라 익명 사용자의 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 것은 전체 마케팅 전략의 한 부분이 되어야 합니다.

 

 

 

 

🔍 브랜드가 익명 사용자를 식별하여 참여(engage)시키면 어떤 효과가 있을까요?

제품 내외 메시지 채널을 모두 활용하여 익명 사용자들에게 마케팅을 하면, 고객 인게이지먼트를 최대 9.5배까지 높일 수 있습니다.

 

 

 

또한, 제품 내외 채널을 모두 활용하여 익명 사용자에게 크로스 채널 메시지를 발송하는 브랜드는 장기 리텐션을 최대 3.7배 높일 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

🔍 어떻게 익명 사용자를 식별하고, 개인화된 경험을 제공할 수 있을까요?

 

1. 익명 사용자에 대해 아는 정보를 활용하여 경험을 개인화하세요. 사용자의 이름은 모르더라도, 앱/웹에서의 브라우징 활동, 세션 시간대 등 사용자의 경험을 개인화하는 데 활용할 수 있는 다른 정보들은 갖고 있어야 합니다.
2. 인앱 메시지와 인웹 메시지를 통해 더 많은 인사이트를 확인하세요. 익명 사용자에게 계정 생성을 요청하기 전에, 그들의 관심사에 대해 묻는 앱/웹 메시지를 배치하는 것이 좋습니다.
3. 확인한 인사이트를 통해, 이후 앱/웹에서의 메시지와 경험을 개인화할 수 있습니다.
4. 익명의 사용자가 회원가입 과정을 완료할 수 있도록 유도하는 크로스 채널 접근 방식을 선택하세요. Braze(브레이즈)의 인사이트에 따르면, 이 전략은 브랜드 회원가입을 15배 높여줄 수 있습니다.

 

 

 

 

 

📌 방법론
이 분석을 위해 Braze(브레이즈)는 미국(USA), 아시아 태평양(APAC) 및 유럽 연합(EU)의 795개 이상의 브랜드에서 익명으로 행동 데이터를 수집하고, 앱 활동, 메시지 인게이지먼트 및 결제 동향을 분석했습니다. 이 통계는 2021년 1월 1일부터 12월 31일까지의 수치이며, 54억이 넘는 사용자 프로필과 52개의 하위 산업 데이터를 포함하고 있습니다. 특정 브랜드나 브랜드 그룹에 과도하게 표시되지 않도록 데이터의 양과 기업의 수를 체크하여 데이터 원본을 클렌징했습니다. 또한, 모든 구매 및 메시지 관련 통계에는 분석에 왜곡이 없도록 관련 정보를 추적하는 브랜드들만 포함했습니다. 100%보다 큰 상승 수치는 소수점 이하로 반올림하고, 100% 미만의 상승 수치는 전체 퍼센트로 반올림했습니다. 반올림된 두 숫자를 비교할 때의 퍼센트 변화는 반올림 후의 두 숫자 간 차이로 계산했습니다.

 

 

 

 

 

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