디지털 시대는 모든 것이 기록되고 분석할 수 있다. 개인의 성향과 상태에 따라 최적의 오퍼링을 자동으로 생성하고 전달할 수 있게 되었다. 마케팅자동화는 리드 생성, 콘텐츠 전달, 고객 전환, 로그 분석, 대응 전략 수립 등 모든 과정을 자동으로 수행하는 것을 의미힌다. 디지털 경제가 진전되면서 마케팅 자동화는 기업의 핵심 경쟁력으로 자리잡기 시작했다.

마케팅 자동화 솔루션은 1992년 IBM이 발표한 UNICA가 최초이다. 2006년 이후 인터넷과 클라우드 기반 솔루션이 출시되기 시작했다. 이메일 마케팅 자동화 도구가 사용되기 시작한 건 2010년 이후이다. 본격적으로 마케팅 자동화가 적용되기 시작한 것은 빅데이터 분석이 가능하게 된 이후이다. 2015년 프로스트 앤 서리번이 발표한 ‘세계 마케팅 자동화 소프트웨어 시장 분석’ 보고서에 따르면, 글로벌 마케팅 자동화는 분석역량의 강화로 2020년에는 145억 1천만 달러로 성장이 예상되며, 특히 가격에 민감한 아시아-태평양 지역을 중심으로 마케팅 자동화 시장이 확대될 것으로 예측하고 있다.

마케팅 자동화는 마케팅 전체 프로세스에 영향을 미친다. 전환(구매) 가능성이 높은 고객을 발견하고, 고객과의 초기 관계를 형성하며, 고객 접점을 극대화하도록 도와준다.  또한, 마케팅은 궁극적으로 리드(Lead: 직접적인 구매 대상이 될 수 있는 가망고객 정보)와 재무적 성과간 연결관계를 분석 관점으로 살펴보도록 도와준다. 고객이 사이트를 재방문하도록 유도하고, 잠재고객 리스트를 만들며, 잠재고객을 유망고객으로 전환시키는 일들을 수행할 수 있게 해준다.

마케팅 자동화를 이용하기 위해서는 데이터를 분석하고 잘 활용하는 마케터 역량이 중요하며, 콘텐츠 효과를 극대화하여 인바운드 마케팅 ROI를 끌어올릴 수 있다. 인바운드 마케팅 ROI를 증대시키는 방법은 다음과 같다.

▶ 스마트한 DB 축적: 더 많은 고객정보를 얻어 불필요한 영업과정을 줄일 수 있다.

▶ 잠재 고객 점수 매기기: 영업팀은 많은 고객 리스트 중 가장 유망한 고객(점수가 높은 고객)에게 집중할 수 있어 실적이 좋아진다.

▶ 유망 고객 양성: 무작위 이메일 발송이 아닌 이메일을 자동화하여 고객이 필요로 하는 정보, 오퍼만을 이메일로 보낸다. 영업을 전개하기도 전에 구매 쪽으로 의견이 기울어지도록 만든다.

▶ 고객 맞춤제작 콘텐츠: 고객이 관심있게 볼만한 콘텐츠를 보내 브랜드 신뢰도를 높이고 매출 상승을 유도한다.

▶ 시간 절약: 짧은 시간, 적은 비용으로 많은 사람에게 효과적으로 마케팅한다.

▶ 데이터 분석: 여러 곳에 있는 분산데이터에 대해 고민할 필요없이 한 곳에 데이터를 모으고 인사이트를 뽑아낸다.

2016년 미국에서 사용중인 마케팅 자동화 소프트웨어 중 시장 영향력이 크고, 고객만족도 평가에서 높은 점수를 받은 허브스팟(HubSpot), 파닷(Pardot), 마케토(Marketo) 제품의 주요 기능은 다음과 같다.

▶ 이메일 마케팅 : 이메일 자동 응답 및 아웃바운드 발송, 개인화된 메일 작성 등

▶ 온라인 마케팅 : 동적 콘텐츠 생성 및 방문페이지 분석, 검색 추적 등

▶ 리드관리 : 리드 육성과 리드 득점 및 등급화, 세분화, 데이터 품질관리 등

▶ 소셜 : 소셜 광고 및 소셜공유, 소셜캠페인, 소셜 모니터링 등

▶ 캠페인 관리 : 일정관리, 캠페인 프로그램 관리 등

▶ 보고 및 분석 : 결과보고, 수익분석, 웹분석, ROI 분석, 키워드 분석 등

마케팅 전략을 효율적으로 수행하기 위해 인공지능을 활용하는 경우가 있다. 마케팅 자동화는 반복적인 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있으며, 인공지능 기술을 활용하여 예측 분석과 개인화 엔진 방향으로 나아가고 있다.

▶ 기본 콘텐츠 생성 및 확장을 위한 NLG(Natural Language Generation) 활용

예) Amazon Polly, IBM Watson Text to Speech 등

▶ 구매자 페르소나별 분석 및 빠른 오퍼링 분석 활용

예) Google Analytics, Piwik 등

▶ 채널이 아닌 고객 경험 중심으로 고객 만족도 향상 활용

예) Pega Customer Decision Hub, Active.ai 등

▶ 시각적 콘텐츠를 획득 및 분석 활용

예) Google Cloud Vision API, IBM Watson Visual Recognition 등

▶ 리드 생성 및 리드 육성을 위해 잠재 고객 식별에 활용

예) Infusionsoft, Growbots 등

트리거 이메일이란 고객이 특정한 행동을 취하거나 특정한 상황에 대해 자동적으로 발송되는 이메일을 말한다. 마케터들은 언제, 어떤 이메일을 고객에게 보내야 관계를 유지하고 그들이 지속적으로 서비스를 이용할지 조사한 뒤 트리거 이메일을 설정한다.  이렇게 설정된 트리거 이메일은 적합한 콘텐츠를 적절한 시점과 해당 고객에게 전달해주는 가장 효과적인 마케팅 자동화의 방법 중 하나라고 할 수 있다.

▶ Uber 환영 이메일 : 새로 가입한 고객에게 보내는 환영 이메일이다. 우버서비스의 사용 및 운영에 대하여 3단계로 간단하게 설명하고, 몇가지 팁을 설명한다.

▶ Dropbox 재참여 유도 이메일 : 회원 가입은 하였으나 소프트웨어를 설치하지 않은 고객을 대상으로 서비스 사용을 유도하는 메일이다. 메일 내용은 개인화를 통해 고객 성명을 언급하고, Dropbox를 통한 파일 정리 방법을 간략하게 안내하고 있다.

▶ Amazon 감사 이메일 : 고객이 상품을 결제 후 감사 이메일을 보내 다시 웹사이트로 유입시키고, 유입된 고객정보를 획득하여 새로운 상품을 제안하는데 사용된다. 개인화를 통해 고객성명을 언급하고, 상품에 대한 후기를 남기면 분석을 통해 연관상품을 제시한다. 또한 상품후기를 다른 고객이 보고 같은 상품을 구매하도록 유도하고 있다.

마케팅 자동화는 마케팅 활동의 복잡성과 관련된 많은 문제를 해결한다. 마케팅 프로세스 대부분을 자동화함으로써 더 많은 마케팅 프로그램, 오퍼링 및 채널을 관리한다. 실시간 결과 측정을 통해 마케팅 활동의 효율성, 효과 및 측정 가능성을 향상시킬 수 있다. 

▶ 마케팅 전략 및 명확한 목표설정이 중요하다. 단순히 마케팅 자동화 도구 도입만으로는 되질 않는다. 

▶ 마케팅 자동화 툴 기능을 최대한 활용할 수 있도록 마케팅 프로세스 내재화가 필요하다. 마케팅 목표 설정, 마케팅 콘텐츠 점검 및 제작, 결과 분석 등 마케팅 프로세스와 자동화 툴과 유기적으로 작동할 수 있어야 한다. 

▶ 마케팅 분석을 위해 데이터를 통합하고 품질을 확보해야 한다. 고객정보, 채널에 대한 정보를 통합한 데이터 품질이 낮으면 정확한 마케팅 ROI를 얻기 어렵다 

▶ 마케팅 자동화 내용 및 결과에 대한 부서간 공유 체계가 마련되어야 한다. 마케팅 활동은 마케팅 부서만의 정보가 아니다. 영업활동과 연계가 되어야 한다.

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