고객 여정 분석이 여정 매핑이 아닌 이유(더 나은 방법)

고객은 만족시키기 어려운 품종입니다.

당신이 식당에서 식사를 하고 있다고 가정해 봅시다. 테이블이 부족해서 식당 밖에는 긴 줄을 서야 합니다. 오랜 기다림 끝에 드디어 스태프가 자리에 앉지만, 금연 부스를 요청하면 흡연 구역에 앉습니다. 직원이 주문을 받았지만 30분 동안 물 한 잔도 제공할 수 없었습니다.

아직 레스토랑을 나가지 않았다면 엄청난 인내심을 가지고 있는 것입니다. 대부분의 고객은 아마도 귀하와 같은 수준의 이해를 공유하지 않을 것입니다.

고객은 장애물을 만나면 여정 중 하차합니다. 문제는 고객의 신용 카드를 처리할 수 없는 지불 게이트웨이에서 여는 데 몇 초가 더 걸리는 웹 페이지에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 고객은 훌륭하고 빠른 서비스를 기대합니다. 그들은 완벽하지 못한 어떤 것에도 기꺼이 타협하지 않습니다.

고객의 문제가 첫 번째 상호 작용 중에 해결된 경우   고객 이탈의 67%   피할 수 있었다. 그러나 문제는 고객 여정의 어느 시점에서든 발생할 수 있습니다. 기업은 고객이 어디에서 멈춰 있고 무엇이 앞으로 나아가는 데 방해가 되는지 정확히 파악하기 위해 전체 고객 여정을 전체적으로 볼 필요가 있습니다.

기업이 전체 고객 여정을 실시간으로 정확하게 시각화할 수 있는 한 가지 방법은   고객 여정 분석.

고객 여정 분석이 왜 중요한가요?

오늘날의 비즈니스는 고객 경험에 관한 것입니다. 고객 서비스 코드를 해독한 후 기업은 고객 경험을 향상하면 고객에게 더 쉽게 다가가 제품이나 서비스를 구매할 수 있다는 사실을 깨달았습니다.

조직과 고객의 상호 작용을 최대한 원활하게 하기 위해 기업은 통합을 충분히 활용했습니다. 이로 인해 독립형 "기관"으로 기능하는 수많은 채널이 생겼습니다. 이러한 기관은 통합되어 전체 고객 여정의 일부를 형성합니다.

이러한 모든 "기관"은 반드시 공통 소스에서 비롯된 것은 아닌 수많은 개별 데이터를 축적합니다. 결과적으로 개별 고객이 고객 여정 내에서 생성하는 데이터는 격리된 엔터티로 처리됩니다.

기업은 한 번에 특정 터치포인트에 대한 대규모 데이터 스트림을 볼 수 없기 때문에 종종 여정에서 사각지대를 찾습니다. 데이터 사일로는 이탈의 원인을 알지 못한 채 여정 중에 잠재 고객을 잃는 조직에게 시급한 문제입니다.

데이터 볼륨

옴니채널 접근 방식을 채택함으로써 기업은 이제 다양한 소스에서 시작되고 다양한 형식과 데이터 유형으로 제공되는 많은 데이터 세트를 사용하게 되었습니다. 데이터는 훌륭하며 마케터가 고객이 누구이며 원하는 것이 무엇인지 진정으로 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터는 오프라인 및 디지털 채널의 호스트에서 올 수 있습니다. 이벤트 등록 데이터는 이벤트 관리 플랫폼 에서 추적할 수 있습니다. 고객 피드백 설문조사 형태의 자사 데이터, CRM의 데이터, 소셜 미디어 패턴을 통해 원하는 것과 원하지 않는 것에 대한 고객 행동을 더 쉽게 측정할 수 있습니다.

그러나 기업은 이 데이터의 대부분이 사일로에 있기 때문에 이 데이터를 해독하고 고객에 대해 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 훨씬 더 많은 시간과 에너지를 투자해야 합니다. 기존 데이터를 분석하지 않으면 비즈니스는 데이터 중심적이지 않습니다.

이 상황을 시험 공부로 생각하십시오. 코스에 필요한 모든 교과서를 가지고 있을 수 있지만 실제로 그 책을 풀고 공부하지 않는 한 시험에 합격할 수 없습니다.

당신의 방식으로 자주 흐르는 모든 데이터 조각을 분석하기가 어려워집니다. 그리고 이것은 전체 여정의 한 채널 또는 세그먼트에서 얻은 데이터일 뿐입니다. 각 세그먼트를 개별적으로 분석해야 하는 것은 말할 것도 없이 번거롭습니다.

고객 여정의 마지막 부분에서 데이터 분석을 완료할 때쯤이면 여정의 시작 부분에서 새로운 데이터를 얻게 될 것입니다. 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 없다면 이 모든 데이터를 보유하는 것은 큰 의미가 없습니다.

접점 대 여정

시험 공부를 언급한 예로 돌아가 보겠습니다. "모든 과정에서와 같이 점수를 매기려면 한 과목만 공부할 것인가 아니면 모든 과목을 공부할 것인가?"라고 자문해 보십시오.

조직은 종종 전체 여정에서 단일 접점을 우선시합니다. 특히 각 접점에서 많은 양의 데이터를 처리할 때 이러한 실수를 하기 쉽습니다.

여정 전체의 데이터는 균등하게 분산되지 않습니다. 일부 세그먼트는 더 소화하기 쉬운 형태로 데이터를 축적하는 반면, 다른 세그먼트는 이해하기가 약간 더 어려울 수 있습니다.

적절한 사례: 고객 온보딩.

고객 온보딩 단계는 고객 여정의 맨 처음에 있으며 가장 유용한 데이터를 보유하고 있습니다. 이 때문에 마케터는 어떤 메시지가 잠재 고객에게 어필했는지, 어떤 종류의 제품이 관심을 끌었는지 빠르게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 고객 지향 광고를 만들고 특정 시장 세그먼트에 푸시할 수 있습니다.

그러나 체크아웃과 같은 다른 단계에서는 고객이 중단한 이유를 이해하기가 더 어려워집니다.

고객이 마음이 바뀌었거나 원하는 결제 옵션을 찾지 못했습니까? 할인 코드가 작동하지 않거나 결제 처리에 기술적인 어려움이 있을 수 있습니다.

고객이 여정의 시작이나 끝에서 하차하든, 하루가 끝날 때 그것은 여전히 ​​고객을 잃은 것입니다.

어트리뷰션 소프트웨어 의 도움으로 잠재 고객이 고객이 된 접점을 추적할 수 있다는 것은 마케터가 달성하고자 하는 즉각적인 목표입니다. 그러나 그렇게 하는 과정에서 기업은 하나의 접점을 시각화하는 데 너무 몰두하여 결국 전체 여정을 소홀히 하게 됩니다.

각 접점에서 고객 경험을 향상시키는 것이 필요하지만 한 발 물러서서 전체 여정이 어떻게 진행되는지 확인하는 것도 중요합니다. 여행의 한 부분에만 모든 주의를 집중하면 다른 부분이 심각하게 부족해질 수 있습니다.

보안 강화를 위해 집의 창문을 강화하는 데 많은 시간을 할애하는 상황을 생각해 보십시오. 그러나 당신은 당신의 정문에 튼튼한 자물쇠가 없다는 사실을 잊었습니다. 결국, 그 문도 수리하지 않으면 집을 위험하지 않게 만들려는 모든 노력이 헛된 것입니다.

시차

고객이 비즈니스와 상호 작용할 때 그 짧은 시간 동안 고객은 무언가가 필요합니다. 그들은 솔루션을 탐색하는 과정을 거쳤고 비즈니스가 제공해야 하는 것을 살펴보는 데 귀중한 시간을 보냈습니다.

고객이 비즈니스 여정을 시작할 때 프로세스 중에 몇 가지 장애물에 직면할 수 있습니다. 이상적으로는 고객이 직면할 수 있는 모든 문제점을 제거해야 합니다. 그러나 실제로는 고객에게 직접 듣거나 전체 여정을 미리 분석하기 전에는 알 수 없습니다.

고객이 그 과정에서 문제가 해결될 때까지 얼마나 기다릴 의향이 있다고 생각하십니까?

햄버거 주문을 위해 몇 분 이상 기다릴 수 없다면 왜 고객이 문제가 해결될 때까지 기다릴 것이라고 생각합니까?

시간 간격은 모든 프로세스의 적입니다. 더 진행하기 전에 오랜 시간을 기다리는 것을 고맙게 여기는 사람은 아무도 없습니다. 고객 경험은 처리 시간(TAT)의 길이에 크게 영향을 받습니다.

적시에 문제를 평가하고 해결할 수 있는 능력은 대부분의 기업이 오늘날에도 여전히 고심하는 문제입니다.

고객 행동

사람들이 오늘 느끼는 기분은 내일의 기분과 매우 다를 수 있습니다. 누군가가 오늘 도넛을 갈망한다고 해서 미래에도 같은 갈망을 가질 것이라는 의미는 아닙니다.

행동 기반 참여는 고객을 콜드 리드에서 고객으로 전환할 의향이 있는 핫 잠재 고객으로 끌어올립니다. 고객은 유사한 패턴을 보이지만 결국에는 여전히 인간입니다. 데이터는 고객이 어떻게 느끼고 무엇을 원하는지 말할 수는 없지만 매우 근접할 수 있습니다.

그것은 말보다 쉽습니다.

우리는 마케터가 엄청난 양의 데이터를 얻는다는 것을 알고 있습니다. 실제로 고객의 행동을 분석하고 의미 있는 결정을 내릴 수 있는 데이터를 조합하는 것은 어렵습니다.

이 데이터는 제때 조치를 취하지 않으면 빠르게 구식이 됩니다.

여름철에 태국에서 호텔을 찾는 사람의 예를 생각해 보십시오. 같은 사람이 다른 계절에 태국의 호텔을 검색하지 못할 수도 있습니다. 그 기간 동안 태국으로 비행기를 타지 않을 것이므로 과거 데이터를 유지하는 것은 중복됩니다.

기업은 문제의 고객에 대한 보다 생생한 그림을 제공하기 위해 통합해야 할 데이터가 너무 많다는 사실을 알게 되었습니다. 기업이 고객의 행동을 더 잘 이해할 수 없다면 기업은 고객이 미래에 무엇을 필요로 하는지 결코 예측할 수 없습니다.

고객 여정 분석 대 고객 여정 매핑

고객 여정 분석은 고객 여정 매핑으로 알려진 다른 프로세스와 매우 유사한 것으로 보입니다. 그러나 이 두 프로세스는 서로 상당히 다릅니다.

여정 분석과 여정 매핑의 가장 두드러진 차이점은 고객에 있습니다. 고객 여정 지도는 고객이 여정에 오르기도 전에 생성됩니다. 고객의 여정이 어떻게 진행될 것인지에 대한 '행복한 흐름'으로 대부분 간주되는 비즈니스 팀에서 설계했습니다.

마케팅 팀이 매핑 작업에서 발생할 수 있는 문제점을 인정하더라도 완전히 현실적인 고객 여정은 아닙니다. 고객은 여정의 여러 지점에서 다양한 패턴과 행동을 보입니다.

우리가 고객을 정말 잘 알고 있다고 믿고 싶지만, 사실은 특정 고객이 여정 중에 우리와 어떻게 상호 작용할지 결코 진정으로 알 수 없다는 것입니다.

고객 여정 분석은 여정 내에서 고객에 대한 보다 포괄적이고 실시간 보기를 제공합니다. 즉, 마케팅 팀은 여정의 어느 시점에서든 수백 건의 고객 상호 작용을 평가하고 고객 참여를 즉시 해석할 수 있습니다.

고객 여정 매핑	고객 여정 분석
해석은 본질적으로 더 주관적이며 고객 행동의 작은 샘플 집합만 요약합니다.	수백만 개의 포인트 상호 작용을 즉시 실시간으로 해석할 수 있습니다.
본질적으로 실행 불가능 - 여정 지도는 여정 중에 조치를 취할 수 있는 기회를 더 적게 제공합니다.	본질적으로 실행 가능성이 높음 - 집계된 데이터의 도움으로 팀은 문제점을 찾고 이를 완화하기 위한 응답을 트리거할 수 있습니다.
그것들은 더 정적이며 비즈니스가 고객 행동 으로 간주하는 것으로 제한됩니다. 이렇게 하면 비즈니스가 여정 전반에 걸쳐 포인트를 변경하는 것을 방지할 수 있습니다.	그들은 본질적으로 매우 역동적이며 실행 가능한 정보 를 제공합니다. 얻은 데이터는 고객과 그들의 행동에 대한 최신 관점을 나타냅니다.

고객 여정 매핑은 본질적으로 고객 경험의 시각적 내러티브를 구축하기 위한 매체 역할을 합니다. 반면에 고객 여정 분석은 상황을 분석하고 개선 영역에 대한 대응 조치에 도달하여 고객 경험을 최적화합니다. 여정 지도가 영화의 대본이라면 고객 여정 분석은 테스트 관객의 반응을 본 후 영화의 최종 버전이 될 것입니다.

고객 여정 분석의 이점

팀에서 이러한 유형의 솔루션을 진지하게 고려해야 하는지 여전히 궁금하다면 다음은 이미 고객 여정 분석 솔루션을 채택한 기업이 누리고 있는 몇 가지 이점입니다.

고객 이탈 및 이탈 감소

고객 여정 분석의 가장 큰 이점은 모니터링입니다.   이탈률   여정 내에서 잠재적인 이탈을 방지합니다.

McKinsey에 따르면 기업은   33%   여정 분석을 통해 고객 이탈과 만족도를 예측할 가능성이 더 높습니다. 행동 지표를 감지함으로써 고객 여정 분석은 본질적으로 고객 이탈 상황을 파악하고 고객이 프로세스에서 이탈하려고 하는지 여부를 측정할 수 있습니다.

최적화된 고객 경험

고객 경험   휴리스틱 사용자 경험과 일부 자동 채우기 양식 그 이상입니다. 고객 여정 분석은 다양한 소스의 데이터를 집계하여 특정 고객에 대한 고유 식별자를 설정합니다. 고객이 비즈니스와 상호 작용할 때마다 과거 데이터가 검색되어 고객 경험이 향상됩니다.

예를 들어, 이전에 웹 사이트를 방문했을 때 장바구니에 몇 가지 항목이 있었던 사람은 다음 방문 시 장바구니에서 동일한 항목을 기다리고 있는 것을 찾을 수 있습니다. 고객이 해당 항목을 다시 검색해야 하는 시간을 절약할 뿐만 아니라 구매를 완료하도록 유도합니다.

가장 중요한 것은 고객 여정 분석이 A/B 테스트 여정 변경 범위를 제공하고 개선 사항이 있는지 확인하는 것입니다. 고객 소매 분석은 실시간 고객 상호 작용 중에 크든 작든 변경 사항이 어떻게 진행되었는지 모니터링할 수 있습니다. 고객이 이러한 변화에 어떻게 반응하는지 모니터링함으로써 기업은 고객 경험 실행의 효율성을 평가할 수 있습니다.

기꺼이 고객 식별

이 모든 것의 최종 목표는 고객을 전환하는 것입니다. 분석은 시장에서 어떤 고객이 무엇을 구매하는지 식별하는 데 도움이 되며 팀이 해당 고객에게 에너지를 집중할 수 있도록 도와줍니다. 분석은 또 다른 유사한 구매를 유도할 수 있는 기존 고객에 대한 정보도 제공합니다.

예를 들어, 고객이 온라인으로 운동화 한 켤레를 구매한 경우 분석 도구는 구매 기록을 유지하고 체크아웃 단계에서 관심을 가질 수 있는 추가 기능으로 양말 한 켤레를 푸시합니다.

고객 여정 분석은 제안 푸시, 교차 판매 및 고객 충성도 구축에 적합합니다.

운영 최적화

분석은 대부분의 고객이 여정을 실행할 수 없는지 여부를 나타낼 수 있습니다. 여정의 비효율성을 식별하여 프로세스를 최적화하거나 다른 조치로 대체하는 조치를 취할 수 있습니다. 분석은 거시적 및 미시적 상호작용에 대한 통찰력을 제공하므로 여정 시각화가 훨씬 쉬워집니다. 막히거나 비효율적인 고객 접점은 1마일 떨어진 곳에서도 쉽게 찾을 수 있습니다.

최적화된 운영은 기업이 병목 현상을 근절하고 비즈니스를 그 어느 때보다 효율적으로 만드는 동시에 원활한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 팀이 여정 격차를 채우는 데 대부분의 시간을 할애할 필요가 없기 때문에 운영 비효율성을 잘 활용하면 기업이 고객 요구를 더 잘 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

상위 5개 고객 여정 분석 소프트웨어

고객 여정 분석을 통해 기업은 고객 상호 작용을 향상하고 참여를 높일 수 있습니다. 고객 여정에 대한 360도 뷰를 제공함으로써 고객 여정 분석 도구는 기업이 전체 고객 경험을 최적화하는 집중적이고 맞춤화된 접근 방식을 채택하도록 돕습니다.

다음 목록에는 시장에 나와 있는 상위 5개 고객 여정 분석 소프트웨어에 대한 실제 사용자 리뷰가 포함되어 있습니다. 고객 여정 분석 소프트웨어 목록에 포함되려면 제품이 다음을 충족해야 합니다.

• 오프라인 및 온라인 채널 전반에 걸친 잠재 고객 및 고객 행동 평가 및 감지
• 자동화된 방식으로 마케팅 캠페인 및 메시징에 대한 A/B 테스트 제공
• 마케팅 또는 판매 중심 소프트웨어와 같은 다른 소프트웨어 도구와의 원활한 통합을 보여줍니다.
• 현재 데이터에서 실시간으로 고객 행동 예측
• 고객 행동 데이터를 기반으로 기존 또는 잠재 고객의 고객 여정 맵 구성

* 아래는 G2의 Spring 2021 Grid Report에 포함된 5가지 주요 고객 여정 분석 소프트웨어입니다. 일부 리뷰는 명확성을 위해 편집될 수 있습니다.

1. 내부자

소식통   데이터 통합을 통해 고객 세그먼트를 생성하는 다채널 성장 관리 플랫폼입니다. 설문 조사 및 교차 채널 소스의 데이터를 통해 프로필을 일치시키고 예측 모델링 도구를 통해 AI 지원 세그먼트를 생성합니다.

사용자가 좋아하는 것:

“Insider의 성장 팀과 전략적 계정 관리자의 지원은 플랫폼과의 상호 작용의 하이라이트입니다. 그들이 우리에게 제공하는 시나리오와 우리가 개인화 캠페인을 만들 때 받는 실시간 지원은 많은 경우에 생명을 구했습니다. 그 결과 우리는 웹사이트의 전반적인 성능과 유입경로 전반의 주요 지표를 최적화할 수 있었습니다."

–   내부자 검토, Abigail K.

사용자가 싫어하는 것:

“때로는 교차 채널 도구로 실행하는 특정 캠페인에 대한 통계를 사용할 수 없으며 데이터 스튜디오를 사용해야 합니다. 우리가 생각하는 것은 그다지 싫어하지 않습니다.”

–   내부자 검토, Trang T.

2. 샤프스프링

샤프스프링   분기 논리를 사용하여 여정의 중요한 지점에서 리드를 참여시키는 수익 성장 플랫폼입니다. 내장된 CRM 제품군과 정보를 동기화하여 구매자 페르소나를 설정하고 시간이 지남에 따라 자연스러운 리드 감소를 고려할 수 있습니다.

사용자가 좋아하는 것:

“사용하기 쉬운 인터페이스는 판매 및 마케팅을 위한 강력한 기능과 결합됩니다. 목록을 만들고 세분화하고 리드 점수에서 보고서에 이르기까지 모든 것을 사용자 지정하는 것은 매우 쉽습니다. Life of the Lead는 여기에서 킬러 앱입니다. 각 리드의 자세한 활동 내역을 아름답게 배치하여 볼 수 있습니다. 자동화는 설정이 쉽고 매우 유연합니다. Perfect Audience 리타게팅 시스템은 새롭게 추가된 기능입니다. 팀은 반응이 빠르고 지식이 풍부합니다. 이 시스템에 대한 확신을 가질 수 있습니다. 모두 좋은 가격에.”

–   SharpSpring 리뷰, Andy F.

사용자가 싫어하는 것:

“이메일 빌더는 더 역동적일 수 있습니다. 몇 가지 정적 기능이 있습니다. 공백, 제한된 텍스트 블록, 정렬, 그리고 SharpSpring이 이메일 작성 방법을 제한하는 고위 경영진과 부딪힌 몇 가지 문제. 다른 마케팅 자동화 플랫폼과 비교할 때 이 분야가 부족하다고 생각하지만 지난 몇 달 동안 이메일 빌더에 몇 가지 추가/수정을 수행하여 제품 뒤에 있는 사람들에 대한 더 많은 믿음을 가져왔습니다. 계속해서 제기되는 문제 - SharpSpring은 각 파트너(우리와 같은 지시자 또는 대행사)에게 목소리를 제공하며 저는 그것이 정말 가치 있다고 생각합니다.”

–   SharpSpring 리뷰, Sam D.

3. 웹 참여

웹참여   애플리케이션, 웹사이트 및 마케팅 캠페인 전반에 걸쳐 실시간 통계를 모니터링할 수 있는 고객 데이터 플랫폼 및 마케팅 자동화 제품군입니다. 이를 통해 사용자는 유입경로를 설계하여 병목 현상을 제거하고 고객 여정 내에서 가능한 모든 이탈 단계를 식별하여 사용자 전환을 개선할 수 있습니다.

사용자가 좋아하는 것:

“우리 회사는 특히 웹 활동과 관련하여 고객을 분류할 때 이 소프트웨어가 고객과 우리 모두에게 매우 단순하다는 점에 주목했습니다. 또한 고객이 최상의 결정을 내릴 수 있도록 전문적인 지원을 통해 여행을 목표로 하는 탁월한 데이터 흐름을 제공합니다. 요컨대, 이 소프트웨어를 사용함으로써 우리는 고객과 더 나은 커뮤니케이션을 할 수 있었습니다.”

–   WebEngage Review, Heba M.

사용자가 싫어하는 것:

“도구에 대해 별로 마음에 들지 않는 부분은 없지만 물론 개선의 여지는 항상 있습니다. 분석 시스템, 즉 데이터 비교, 깔때기 필터를 개선할 수 있습니다. 현장 알림은 명확한 통찰력이 없으며 푸시 알림을 생성하는 것만큼 쉽고 쉽지 않습니다. 세그먼트를 만드는 데 시간이 걸립니다. 이것은 아마도 볼 일입니다.”

–   WebEngage 검토, Asif K.

4. 넷베이스

넷베이스   마켓 인텔리전스 플랫폼입니다. 고객 분석 도구인 NetBase Voice of the Customer는 인공 지능을 사용하여 고객 행동 및 만족도, 구매 의도, 경쟁 선호도에 대한 심층적이고 실행 가능한 통찰력을 제공하고 전반적인 NPS 판독값을 제공합니다.

사용자가 좋아하는 것:

"이 플랫폼은 소셜 네트워크에 대한 분석을 제공하여 회사가 청중의 행동, 관심 지점에 대한 최상의 결과를 얻을 수 있도록 하여 뉘앙스를 구별하고 수량화할 수 있도록 하는 플랫폼입니다. 팀에서 지속적인 워크플로를 만들고 잠재 고객을 위한 더 나은 경험을 생성하고 수입과 판매를 늘리고 고객이 관심을 갖는 분야로 작업을 전달할 수 있습니다. 인터페이스는 훌륭하고 사용하기 쉽습니다."

–   NetBase 리뷰, 조지 P.

사용자가 싫어하는 것:

“Netbase Quid에서 우리가 싫어하는 것은 없지만 개선되었으면 하는 점은 분석을 수행하는 국가에 따라 오도할 수 있는 인구 통계 데이터입니다. 이것은 아마도 Netbase가 미국 외부의 분석을 오도하는 미국 소스를 기반으로 하는 인구 통계학적 통찰력을 제공하기 위해 사용하는 데이터 소스 때문일 것입니다.”

–   NetBase 검토, Guilherme C.

5. 어도비 캠페인

어도비 캠페인   마케팅 팀이 캠페인을 개인화하고 제공하는 데 도움이 되는 솔루션 세트입니다. Adobe Analytics로 알려진 분석 제품에는 다중 채널 데이터 수집, 실시간 고객 세분화, 태그 관리 및 데이터 저장을 위한 처리 규칙 생성이 포함됩니다.

사용자가 좋아하는 것:

“효과적인 마케팅을 위한 모든 생산 기능을 갖춘 시각적 분석, 이메일 마케팅 솔루션 및 리드 세분화 제품을 위한 매우 쉬운 도구입니다. Adobe Campaign은 캠페인 결과를 추적하는 데 도움이 되는 효과적인 프로세스 보고서를 만드는 데 도움이 됩니다. Adobe Campaign은 사용자에게 다양한 채널을 통해 광고 프로세스를 조작할 수 있는 기능과 간단한 마케팅 캠페인 자동화 기능을 제공합니다."

–   Adobe 캠페인 검토, Alex W.

사용자가 싫어하는 것:

“매우 투박하고 구식이며 사용자가 직관적이지 않습니다. 프로세스가 많을 때 속도가 상당히 느리고 통신이 어떻게 수행되었는지 확인하는 도구가 최고의 분석 도구가 아닙니다."

–   어도비 캠페인 리뷰, Harsh S.

고객 이해는 데이터 수용에서 시작됩니다.

누구나 저지를 수 있는 가장 큰 범죄는 이미 가지고 있는 데이터를 사용하지 않고 이를 기반으로 조치를 취하는 것입니다. 고객 경험을 개선하는 것은 지속적인 프로세스이며 분석은 고객 만족도를 이해하는 데 중요합니다.

고객을 잘 이해해야 합니다. 그들은 긍정적인 비즈니스 조치가 취해지는 것을 보는 것을 좋아합니다. 그들이 '오늘의 스페셜'에 대해 듣기도 전에 그들이 당신의 시설을 떠나게 두지 마십시오.

고객의 이탈을 막는 것이 걱정되십니까? 리텐션 마케팅을 통해 비즈니스가 고객평생가치(CLV)를 높이는 방법을 알아보세요.