Google Analytics(GA4)를 사용하여 구매자 페르소나 만들기

마케팅 분야에서 두각을 나타내는 사람이라면 누구나 구매자 페르소나가 무엇인지 알고 있습니다: 정성적 및 정량적 데이터를 기반으로 한 이상적인 고객의 전형적인 모습입니다. 이는 일반적으로 사용자 설문조사, 인터뷰, 포커스 그룹을 통해 생성됩니다.

그러나 이러한 방법은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며, 전체 고객층의 일부만을 대표하게 됩니다.

반면, 웹 분석과 통계와 같은 정량적 방법은 더 비용 효율적입니다. 그리고 구글 애널리틱스보다 더 나은 분석 도구가 있을까요?

3200만 이상의 웹사이트 소유자가 구글 애널리틱스를 사용하여 사람들이 자신의 사이트에 도달하는 방법을 이해하고, 콘텐츠 성과를 평가하며, 전환을 최적화하고 있는 것을 볼 때, 이는 온라인 고객 행동과 상호작용을 분석하는 데 가장 뛰어난 도구 중 하나로 평가됩니다.

이 플랫폼은 웹사이트와 앱(GA4 추적 코드가 구현된 곳)에서 수집된 행동 데이터를 기반으로 한 상세한 보고서를 제공합니다. 이러한 보고서의 통찰력은 구매자 페르소나를 개발하는 데 활용할 수 있습니다.

우리 기사에서는 구글 애널리틱스 데이터를 사용하여 구매자 페르소나를 생성하는 두 가지 방법을 탐구합니다:

• 구글 애널리틱스 보고서를 수동으로 사용
• 구글 애널리틱스를 Delve AI와 자동으로 통합

선택한 방법에 관계없이, 구글 애널리틱스(GA4)를 사용하여 구매자 페르소나를 만드는 것은 관련성 있는 페르소나를 구축하고 이전에 알려지지 않았던 시장 세그먼트 또는 틈새 시장을 발견할 수 있게 해줍니다.

마케팅에서 구매자 페르소나를 사용하는 이유

대부분의 사람들은 페르소나가 강도 높은 정성적 및 정량적 연구를 통해 구축된다는 것을 알고 있습니다. 이를 통해 효과적인 고객 페르소나가 만들어집니다.

잘 구축된 페르소나는 결과적으로 사용자 인구통계, 목표, 과제, 니즈, 동기, 수행해야 할 작업, 감정 및 성격 특성에 대한 정보를 제공합니다.

페르소나는 고객에 대한 공감뿐만 아니라 커뮤니케이션 격차를 해소하여 다음과 같은 작업을 가능하게 합니다:

• 마케팅 캠페인 최적화
• 정보력 있고 실행 가능한 콘텐츠 생성
• 새로운 제품, 기능 및 서비스 개발
• 가장 효과적인 마케팅 플랫폼 및 커뮤니케이션 채널 찾기
• 브랜드 인지도 및 참여도 향상

고객 여정과 함께 활용되면, 페르소나를 통해 사용자 이탈 지점과 접점을 식별할 수 있습니다. 그리고 그들이 가장 활발하게 활동하는 플랫폼에 접근하여 구매 과정을 안내하는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

일부에서는 페르소나 생성이 어렵다고 생각하지만, 사실 그렇지 않습니다. 단 3단계로 해결할 수 있습니다:

1. 고객 이해하기
2. 타겟 고객 세그먼트화
3. 구매자 프로필 개발

각 단계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

고객 이해하기

때로는 우리가 마케팅 대상을 잘 알고 있다고 생각하지만, 과연 그럴까요? 그들로부터 직접 정보를 수집하지 않으면 어떤 것도 확실할 수 없습니다.

기업들은 마케팅 예산의 37%를 낭비하고 있는데, 그 이유는 고객을 잘 모르기 때문입니다. 시행착오 방식은 좋지만, 항상 충분한 자원을 가지고 있지는 않습니다.

이에 따라 잠재 고객에 대한 정성적 및 정량적 데이터를 심층적으로 분석할 필요가 있습니다.

정성적 연구를 통해 고객의 목표, 과제, 의견 및 구매 의사결정에 영향을 미치는 요인을 이해할 수 있습니다. 1:1 통화, 설문조사, 인터뷰, 관찰 및 포커스 그룹 토론 등이 포함될 수 있습니다.

반면, 정량적 연구는 구글 애널리틱스와 같은 도구의 데이터를 통한 통계 분석으로 사용자에 대한 수치적 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 고객의 '어떻게', '무엇을', '언제'에 대한 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

타겟 고객 세그먼트화

현재와 미래의 잠재 고객에 대한 raw 데이터를 수집한 후에는 유사점과 차이점을 찾아보세요.

인구통계, 행동, 관심사, 취미, 고충, 직업 상태, 포부(개인 및 전문적), 구매력, 커뮤니케이션 선호도 등의 공통된 속성을 기준으로 개인을 그룹화하세요.

하나의 고객 세그먼트부터 다섯 개까지 도출될 수 있으며, 이는 이상적인 고객 프로필 개발에 기여할 것입니다.

구매자 프로필 개발

구매자 페르소나는 모든 노력의 결과물이 될 것입니다. 가장 중요한 고객 세그먼트를 식별하고, 그들이 누구이며 무엇을 필요로 하고 얼마나 지출할 의향이 있는지 파악하면 됩니다.

다양한 페르소나 도구와 템플릿이 온라인에서 제공되고 있습니다.

모든 데이터를 입력하고 고객 프로필을 구축하면, 페르소나에 이름, 프로필 사진, 배경을 부여하세요.

페르소나 생성은 이렇게 간단합니다. 그러나 이를 마케팅, 영업, 제품 개발 전략에 활용하지 않으면 무용지물이 될 것입니다. 페르소나가 잘 구축될수록 메시징과 아웃리치 캠페인을 더 개인화할 수 있습니다.

Google Analytics(GA4)의 주요 대상 분석 보고서

Google Analytics는 출시 이후 여러 번 업데이트되었으며, 현재 4세대인 GA4 버전이 출시되었습니다.

GA4는 최근 Universal Analytics(UA)를 대체하면서 마케터들이 특정 웹사이트 또는 앱에서 사용자들이 취하는 행동을 이해할 수 있는 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다.

업데이트 외에도 Google Analytics 보고서는 인구통계, 획득, 참여, 트래픽 소스, 고객 여정, 전환, 키워드 등 다양한 측면을 다루고 있습니다.

따라서 여기에는 비즈니스를 위한 구매자 페르소나를 수동으로 생성하는 데 사용할 수 있는 Google Analytics 보고서 목록이 있습니다.

사용자 보고서

GA4의 사용자 보고서에서는 웹사이트 방문자와 앱 사용자의 연령, 성별, 위치, 언어 선호도, 관심사, 사용 기술 등에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

이 정보는 사용자 > 사용자 속성 > 개요에서 확인할 수 있습니다.

사용자 탭의 보고서에서는 플랫폼, 기기, 기기 모델, 화면 크기, 운영 체제, 앱 버전 등도 확인할 수 있습니다: 사용자 > 기술 > 개요.

보조 차원 및/또는 필터를 사용하여 맞춤형 퍼널을 설계하여 대상 고객을 더 세분화하고 해석할 수 있습니다.

획득 보고서

GA4의 획득 보고서(사용자 획득 및 트래픽 획득)에서는 잠재 고객이 처음 웹사이트에 도달하는 마케팅 채널에 대한 상위 단계 활동을 확인할 수 있습니다.

다양한 마케팅 캠페인의 클릭 수, 비용, 전환, 수익 등에 대한 보고서도 제공됩니다.

그러나 Google Ads와 Search Console 계정을 Google Analytics와 연결해야 수익 및 검색 관련 데이터(키워드, 쿼리, 랜딩 페이지 등)에 액세스할 수 있습니다.

이를 통해 가장 효과적인 트래픽 소스를 파악하고 광고 캠페인이 수익에 기여하고 있는지 확인할 수 있습니다.

참여 보고서

참여 보고서에서는 사용자가 웹사이트 콘텐츠와 상호 작용하는 방식을 분석할 수 있으며, 페이지 뷰, 사용자당 화면 뷰, 참여 시간, 이벤트, 이벤트 이름별 전환 등의 인사이트를 제공합니다.

단순히 참여 > 개요 > 페이지 및 화면으로 이동하면 됩니다.

또한 참여 > 개요 > 랜딩 페이지에서 랜딩 페이지를 모니터링할 수 있습니다.

이 작은 연습을 통해 사용자가 귀하의 사이트에 도착할 때 무엇을 검색하고 있는지 랜딩 페이지 + 쿼리 문자열 보조 차원을 추가하여 이해할 수 있으며, 어떤 유형의 콘텐츠에 끌리는지 파악할 수 있습니다.

모든 전환에 대한 개요는 동일한 탭에서 찾을 수 있습니다: 참여 > 전환.

웹사이트 또는 GA4 시스템에서 사전 정의된 이벤트를 만들 수 있습니다. 이 중 하나를 클릭하면 어떤 소스, 매체 및 캠페인이 가장 많은 전환을 유발하는지 확인할 수 있습니다.

수익화 보고서

웹사이트와 앱의 수익에 기여하는 제품을 파악하는 것은 항상 좋은 아이디어입니다. 이러한 정보는 GA4 수익화 보고서에서 찾을 수 있습니다.

이 탭의 보고서를 사용하여 특정 제품의 성과를 분석할 수 있으며, 여기에는 가격, 장바구니에 추가된 품목 수, 판매 단위 수, 생성된 수익 등이 포함됩니다.

단순히 수익화 > 전자 상거래 구매를 클릭하면 어떤 캠페인, 채널 및 키워드가 전자 상거래 웹사이트에 가장 많은 수익을 가져왔는지 확인할 수 있습니다.

수익화 > 앱 내 구매에서 앱 내 제품 성과를 확인할 수도 있습니다. 이를 통해 제품, 가격 전략 및 마케팅 계획에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

Google Analytics 보고서를 수동으로 사용하여 구매자 페르소나를 만드는 단계

이제 다양한 Google Analytics 보고서에 대해 알아보았으니 이러한 속성을 결합하고 사용하여 구매자 페르소나를 구축하는 방법을 배워보겠습니다.

아래에 제공된 스크린샷과 데이터는 Google Analytics 데모 계정에서 가져온 것으로 예시 목적으로만 사용됩니다.

1단계: Google Analytics에서 인구통계 및 관심사 보고서 활성화

인구통계 및 관심사 보고서는 구매자 페르소나를 구조화하는 데 필요한 기본 정보를 제공합니다. 따라서 아직 활성화하지 않은 경우 Google Analytics에서 이를 활성화하는 것이 필수적입니다.

다음 단계를 따라 GA4에서 인구통계 및 관심사 보고서를 활성화하세요(Universal Analytics와는 약간 다릅니다).

• Google Analytics 4 계정에 로그인합니다.
• 관리 > 속성 > 데이터 설정 > 데이터 수집으로 이동합니다.
• "Google 신호 데이터 수집 활성화" 옵션에서 시작하기를 선택합니다.
• "Google 신호 활성화" 페이지로 리디렉션된 후 계속을 클릭합니다.
• 인구통계 및 관심사 데이터 수집을 시작하려면 활성화합니다.

또한 관리 > 제품 연결 > Search Console 연결로 이동하여 Google Search Console 계정을 연결하면 유기적 검색 및 키워드 관련 정보에 액세스할 수 있습니다.

2단계: 분석 데이터 가져오기

Google Analytics 보고서를 활성화하고 데이터 소스를 연결한 다음 웹사이트에서 정보를 수집하기 시작했다면 고객 페르소나를 만들 준비가 되었습니다.

간단히 Analytics 계정에 로그인하고 페르소나를 만들려는 속성(웹사이트 또는 앱)을 선택하세요. 6개월에서 1년 사이의 기간을 선택하세요. 데이터가 많을수록 페르소나 구축에 도움이 됩니다.

Google Analytics에는 이를 쉽게 수행할 수 있는 여러 가지 사전 정의된 세트가 있습니다.

날짜 범위를 설정하려면 Analytics 대시보드 오른쪽 상단에 있는 날짜 범위 선택기를 사용하세요(12개월 동안 설정할 것입니다).

원하는 기간을 선택했다면 구매자 페르소나의 기반이 될 핵심 속성을 선택할 차례입니다.

기업은 일반적으로 하나 이상의 고객 페르소나를 개발합니다. 따라서 다양한 지표와 세그먼트 기준을 기반으로 보고서를 생성해 보세요. 이 접근 방식을 통해 서로 다른 고객 유형을 나타내는 고유한 페르소나를 만들 수 있습니다.

3단계: 핵심 요소와 데이터 소스 파악하기

구매자 페르소나를 정의하는 데 필요한 핵심 구성 요소의 개요를 작성하세요. 다음은 그러한 기능과 Google 애널리틱스 보고서에서 제공되는 정보의 목록입니다.

인구통계학

중요한 인구통계학적 요소와 세부 정보는 사용자 > 사용자 속성 > 인구통계학적 세부 정보 > 연령/성별/언어에서 확인할 수 있습니다.

인구통계 보고서에서는 연령, 성별, 언어별 사용자 분포를 동시에 볼 수 있습니다. 이를 통해 가장 우수한 인구통계학적 세그먼트를 식별할 수 있습니다.

인구통계학적 세부 정보 > 연령 보고서를 클릭하여 연령 그룹별로 총 사용자 수, 참여율, 이벤트, 전환, 수익과 같은 핵심 성과 지표 변동을 비교할 수 있습니다.

마찬가지로 인구통계학 > 개요 > 성별 보고서를 통해 귀사의 비즈니스에 가장 적합한 성별을 파악할 수 있습니다.

지금까지 생성된 보고서에 따르면 우리의 페르소나는 25-34세 남성 사용자로 나타나고 있습니다. 인구통계학 > 개요 > 성별 보고서를 클릭하고 인구통계학 > 연령 차원을 추가하여 이를 확인할 수 있습니다.

인구통계학 > 개요 > 언어에서 사용자가 사용하는 언어별로도 세그먼트를 만들 수 있습니다. 여기에서 우리는 대부분의 웹사이트 방문자가 영어를 사용한다는 것을 알 수 있습니다.

한편, GA4에서는 이전 Universal Analytics 버전에서 표시되던 ISO 코드 형식의 언어가 표시되지 않습니다.

위치

마찬가지로 국가 보고서를 통해 사용자가 소속된 국가를 확인할 수 있습니다. 사용자 > 사용자 속성 > 인구통계학적 세부 정보 > 국가에서 확인할 수 있습니다.

상위 지역 또는 도시를 분석하려면 사용자 > 사용자 속성 > 인구통계학적 세부 정보 > 지역/도시로 이동하세요. 이 보고서를 국가별로 필터링하거나 동일한 차원을 추가 차원으로 사용할 수 있습니다.

때로는 도시와 지역이 일치하지 않을 수 있습니다. 이 경우 상위 지역은 캘리포니아이지만 상위 도시는 뉴욕인 것을 볼 수 있습니다.

관심사

이상적인 고객의 연령과 성별을 파악했다면 사용자 > 사용자 속성 > 인구통계학적 세부 정보 > 관심사에서 그들의 관심사를 찾을 수 있습니다.

성별 > 남성 및 연령 > 25-34(국가와 언어도 포함할 수 있음)로 필터를 설정하여 그들의 관심사를 발견하세요.

이 보고서는 매우 구체적이지는 않지만 고객이 관심을 가지는 일반적인 주제를 제공할 것입니다. 스크린샷에서 볼 수 있듯이 이 사용자 세그먼트는 기술, 여행, 금융에 관심이 있어 보입니다.

안타깝게도 GA4에는 기타 카테고리 및 인-마켓 세그먼트 보고서가 제공되지 않습니다. 따라서 Universal Analytics에서 했던 것처럼 사용자의 라이프스타일 및 구매 관심사에 대한 세부 정보를 얻을 수 없습니다.

기술

사용자 플랫폼, 브라우저, 장치, 장치 모델, 운영 체제 등에 대한 정보는 기술 보고서에서 찾을 수 있습니다.

사용자 탭에서 기술 > 개요를 클릭하여 이 데이터에 액세스하세요. 이 보고서를 통해 마케팅 콘텐츠와 웹사이트 구조를 최적화해야 하는 장치, 플랫폼, 브라우저를 식별하고 분석할 수 있습니다.

마케팅 채널

사용자 트래픽의 주요 출처가 유기적 검색, 소셜 미디어, 유료 광고, 이메일 마케팅 중 어디인지 파악하는 것이 중요합니다.

이 데이터는 획득 탭의 트래픽 획득 보고서에서 확인할 수 있습니다.

그런 다음 참여 > 개요 > 페이지 및 화면 보고서에서 사용자가 방문하는 페이지를 확인하세요.

두 보고서 모두 사용자 행동과 커뮤니케이션 선호도를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 대부분의 트래픽이 이메일 마케팅에서 온다면 이는 고객이 직접적인 커뮤니케이션에 더 잘 반응한다는 것을 시사합니다.

제품 선호도

이전에 설명했듯이 수익화 > 전자상거래 구매 아래의 전자상거래 구매 보고서는 고객에게 가장 인기 있는 제품에 대한 모든 정보를 제공합니다.

앞서 식별한 인구통계학적 특성(연령대, 성별, 국가 등)을 사용하여 이 보고서를 필터링할 수도 있습니다.

이를 통해 수량과 수익 측면에서 가장 잘 팔리는 제품을 강조하여 고객의 개별 제품 선호도와 더 광범위한 제품 카테고리 선호도를 모두 확인할 수 있습니다.

검색 쿼리 및 키워드

Search Console과 Google Analytics 계정을 통합하면 Search Console > 쿼리에서 관심 키워드와 주제를 쉽게 파악할 수 있습니다.

Search Console 보고서는 국가, 지역, 도시별로 필터링할 수 있습니다.

위에서 언급한 모든 단계를 참여율이 낮은 고객 세그먼트와 같은 다른 지표로 반복할 수 있습니다. 고객 유형별로 보고서를 그룹화하고 내보내서 패턴을 찾아 최고의 성과를 내는 범주를 필터링하세요.

3-5개의 사용자 세그먼트를 설정하면 각 세그먼트 간의 핵심 차이를 식별할 수 있습니다. 이러한 세그먼트를 사용하여 고객 프로필을 작성하고 구매자 페르소나를 구축하세요.

4단계: 구매자 페르소나 작성하기

이제 Google Analytics 보고서에서 수집한 정보를 사용하여 구매자 프로필을 만들어 봅시다.

연령: 25-34세

성별: 남성

언어: 영어

위치: 미국 뉴욕

관심사: 기술, 영화, 뉴스, 금융

마케팅 채널: 직접, 크로스 네트워크, 유기적 검색, 참조

제품 선호도: 백팩, 자전거, t-셔츠, 후드티, 머그잔

키워드: 유튜브 스토어, 유튜브 상품, 구글 t셔츠, 구글 백팩, 구글 상품 스토어

이것은 구매자 페르소나를 개발하기 위한 기본적인 버전일 뿐입니다. 실제 고객과 더 잘 연결될 수 있도록 다음과 같은 요소로 프로필을 풍부하게 만들 수 있습니다:

이름: 가상 식별을 위해 일반적이지만 구별되는 이름을 지정하십시오. 각 고객 세그먼트에는 고유한 이름이 있어야 하므로 조직 내 팀들이 쉽게 연결할 수 있습니다.

프로필 사진: 더 개인적인 터치를 위해 사진을 포함하십시오. 스톡 사진을 사용하거나 캐릭터의 일러스트레이션 또는 벡터 이미지를 만들 수 있습니다. 연령, 성별, 민족, 지리적 위치 등의 요인을 고려하여 가능한 한 진실성 있게 만드십시오.

배경: 설명에서 문장이나 요점으로 페르소나의 특성을 묘사하십시오. 직업, 관심사, 취미, 생활 방식, 요구 사항 등에 대한 더 자세한 정보를 추가하십시오.

구매 프로세스: 구매를 부추기는 요인과 고객 여정을 나열하십시오. 예를 들어 그들에게 효과적인 광고 유형이나 구매 결정에 영향을 미치는 사람들입니다.

이 데이터는 GA4의 Acquisition 보고서에서 확인할 수 있습니다. Engagement > Conversions 아래에서 구매 프로세스와 중요한 마케팅 채널을 분석하십시오.

사용자와 관련된 과제 및 고통 지점을 알고 있다면 적어두십시오. 이 모든 요소가 모여 마케팅 전략에 효율적으로 사용할 수 있는 자세한 고객 페르소나를 만들어 냅니다.

5단계: 페르소나 업데이트 유지

Google Analytics를 사용하여 기본 구매자 페르소나를 만든 후에도 작업이 완료되었다고 생각하지 마십시오. 사용자와 그들의 행동이 계속 변화하고 있다는 것을 기억하십시오.

업계에 따라 6개월마다 페르소나를 업데이트하는 것이 좋습니다. 페르소나를 정기적으로 업데이트하면 소비자 행동의 급격한 변화에 대비할 수 있습니다.

수동적 인물 생성 프로세스의 도전과제

Google Analytics는 구매자 인물을 처음 시작하는 사람들에게 좋습니다. 그러나 분석 데이터를 사용하여 인물을 수동으로 생성하는 과정은 종종 피로하고 위협적입니다.

리소스만이 문제는 아닙니다.

여기에는 수동 방법론과 관련된 주요 도전과제 목록이 있습니다.

차원, 지표 및 집계 값

시간이 지남에 따라 Google Analytics의 차원과 지표 수가 수백 개 수준으로 늘어났습니다.

행동 패턴에 따라 이 데이터를 분석하고 세분화하려면 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 또한 구매자 인물의 정확성에 영향을 줄 수 있는 중요한 요소를 놓칠 가능성이 높습니다.

일반화

분석 보고서는 일반적으로 전체 청중을 단일 그룹으로 취급하지만, 실제로는 유사한 특성과 행동을 공유하는 여러 세그먼트가 있습니다.

Google Analytics는 세그먼트를 생성하고 사용할 수 있는 기능을 제공하지만, 이는 종종 수동으로 결정된 차원 또는 속성에 의존하므로 제한된 정보만 제공합니다.

업종별 통찰력

Google Analytics와 같은 도구의 데이터에는 업종별 통찰력이 부족하여 소매, 의료 또는 기타 다른 업종에 속한 기업과 관련이 없는 정보를 제공합니다.

차원과 지표 집합은 모든 부문에 걸쳐 동일합니다.

수동 인물 생성 기술에 대한 대안은 erator">Delve AI의 Persona와 같은 자동화된 도구를 활용하는 것입니다.

이를 통해 수백 가지 지표와 차원으로부터 디지털 사용자의 정신 모델을 수동으로 구축할 필요가 없어지며, 자동으로 고객에 대한 인간화된 관점을 제공합니다.

자동화된 도구는 오류를 제거하고 강력한 마케팅 인물을 생성합니다.

이러한 도구는 기업 유형(B2C/B2B)에 따라 인물을 생성하고 업종별 통찰력을 추출합니다. 또한 행동 차이를 기반으로 다양한 세그먼트를 생성하여 사용자 선호도와 요구사항의 변화에 대한 통찰력을 제공합니다.

Google Analytics와 Delve AI를 사용하여 구매자 인물 만들기(자동 인물 생성)

최근에는 여러 온라인 플랫폼과 서비스가 다양한 데이터 소스를 사용하여 자동으로 구매자 인물을 만들 수 있습니다.

Delve AI의 Persona는 웹/모바일 분석 데이터에서 인물을 자동으로 생성하도록 설계된 세계 최초의 소프트웨어로 주목받고 있습니다.

Google Analytics의 집계 및 익명화된 데이터를 기반으로 작동하며, 인공 지능 및 기계 학습 기술의 발전을 활용하여 고객의 요구에 맞추어 인물을 자동으로 생성합니다.

더 이상 시간 소모적인 수동 분석이 필요 없습니다! 해야 할 일은 다음과 같습니다:

• Delve AI의 Persona에 가입하기
• GA4 및/또는 Search Console 계정 연결하기
• AI 인물 생성하기

자동 생성된 인물을 통해 가장 잘 수행되는 고객 세그먼트를 파악하고, 고객 경험을 개선하며, 비즈니스 성장을 위한 타겟팅 아이디어를 얻을 수 있습니다.

Delve AI의 Persona 사용의 장점

Google Analytics 데이터로 구매자 인물을 만들 때 Delve AI의 Persona를 사용하는 주요 장점은 다음과 같습니다.

자동 인물 생성

Delve AI 플랫폼은 Google Analytics 데이터를 사용하여 정확한 세그먼트별 인물을 몇 분 내에 자동으로 생성합니다. 고객 프로필을 정의하고 특성화하기 위해 수시간 동안 고민할 필요가 없습니다.

익명화되고 집계된 형태로 웹 및 모바일 애플리케이션의 raw 데이터를 가져옵니다.

데이터는 여러 단계의 데이터 보강, 학습 기반 행동 분석, 자동 세그멘테이션 및 인간화 과정을 거쳐 깊이 있는 구매자 인물이 생성됩니다.

향상된 분석

고객 데이터는 20개 이상의 외부 데이터 소스에서 추출한 정보로 보강되어 사용자 상황에 대한 더 포괄적인 맥락을 제공합니다.

이러한 추가 차원 중 일부는 Google Analytics에 inherently 존재하지 않지만 생성 과정에 입력으로 사용되며 Delve AI 대시보드에서 접근할 수 있습니다.

이러한 차원에는 다음이 포함됩니다:

• 어떻게: 장치, 검색어, 연결
• 무엇을: 콘텐츠 분석, 액션, 전환, 목표, 거래
• 어디에서: 도시화, 영토, 기후 지대
• 언제: 요일, 시간, 날씨, 계절
• 누가: 조직, 산업, 언어

업종별 통찰력

페이지 조회와 검색과 같은 사용자 행동을 분석하여 Delve AI는 귀하의 업종에 맞춘 주요 구조화된 특성을 추출합니다.

예를 들어, 의류 및 패션 산업에서는 크기, 성별, 행사, 유형, 색상, 연령대 등 관련 속성을 기반으로 키워드가 구성되어 제공됩니다.

Delve AI의 분석 시스템은 40여 개의 주요 B2B 및 B2C 업종에 대한 업종별 통찰력을 자동으로 추출합니다.

기계 학습을 활용한 행동 분석

구매 의도를 파악하고 고객 여정의 의사 결정 단계를 이해하는 것은 구매자 인물을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 요소입니다.

Delve AI는 기계 학습 기술을 사용하여 이러한 통찰력을 도출하며, 다음을 포함합니다:

• 의도: 알기, 하기, 웹사이트, 직접 방문하기

• 의사 결정 단계: 조사, 전환 의도(온라인/오프라인), 전환

자동 세그멘테이션

사용자는 다음과 같은 행동 요인을 사용하여 자동으로 세그먼트됩니다:

• 관여도: 상황, 의도, 행동
• 결과: 전환 및 의사 결정 단계

각 세그먼트의 크기는 전체 청중에 대한 비율(%)로 표시됩니다. 결과적으로 각 세그먼트에 대한 인물이 개별적으로 추출됩니다.

인간화된 표현

Delve AI는 세그먼트별 데이터를 더 쉽게 통합하고 후속 조치를 취할 수 있도록 사람 친화적인 형식으로 변환합니다.

이는 선호도, 개인 생활 방식, 상호 작용 및 샘플 여정과 같은 인간화된 세부 정보를 추가하여 인물을 개발함으로써 달성됩니다.

데이터 차원과 지표에서 벗어나, 이러한 인물은 데이터 중심 마케팅 노력에 공감을 불어넣어 모든 의사 결정과 비즈니스 활동의 중심에 사람을 놓습니다.

사용자 분포

인물은 한 사람을 나타내는 가치 있는 세부 정보를 제공하지만, 특정 세그먼트의 사용자 간 속성 분포를 살펴보는 것도 도움이 됩니다.

예를 들어, 인물은 단일 연령(예: 27세)을 보여줄 수 있습니다. 그러나 세그먼트의 모든 사용자에 대한 연령 분포를 살펴보면 연령 범위에 대한 더 광범위한 관점을 얻을 수 있습니다.

샘플 사용자 여정

Delve AI는 또한 각 세그먼트에 대한 샘플 사용자 여정을 추출하고 표시합니다. 앞서 언급했듯이, 페르소나와 사용자 여정을 결합하면 낙오와 장애물을 식별하고 해결할 수 있습니다.

B2B 고려사항

B2B 제품이나 서비스를 구매하는 것은 일반적으로 여러 사람이 관여합니다. 또한 B2B 제품은 기능이 다양할 수 있어 회사 내 여러 부서가 의사결정에 참여할 수 있습니다.

이러한 차이점을 고려하여 B2B 구매자 페르소나와 사용자 여정은 개별 사용자 수준이 아닌 조직 수준에서 구조화해야 합니다.

Delve AI는 이러한 B2B 시나리오를 원활하게 다루며, 각 세그먼트의 잠재 구매자에 대한 조직, 산업, 회사 규모, 직무 기능, 직무 경험 수준 등 심층적인 정보를 제공합니다.

B2B 웹사이트 방문자는 아래 나열된 그룹 중 하나로 자동 분류됩니다.

• 비즈니스 전망 고객
• 구직자/채용자
• 투자자
• 파트너/경쟁업체
• 언론
• 서비스 제공업체
• 블로그 독자
• 정부

B2C와 B2B 구매자는 다른 요구사항과 기대사항이 있습니다. B2B 구매자 페르소나에 대한 우리의 기사에서는 B2B 구매 프로세스가 B2C보다 복잡하다는 점을 설명하며, 시간, 의사결정자, 의도, 목적의 차이를 다루고 있습니다.

결론

대상 고객을 이해하고 그들의 요구사항과 우선순위를 알아내는 것이 중요합니다. Google Analytics 등의 소스에서 구매자와 그들의 행동에 대한 방대한 데이터가 있기 때문에, 자체적으로 페르소나를 만들 수 있습니다.

디지털 구매자를 이해하는 데 더 이상 추측이 필요하지 않습니다.

Delve AI의 Persona 도구를 사용하면 인공 지능과 기계 학습의 힘을 활용할 수 있어, 데이터 기반 구매자 페르소나를 생성하고 놀라운 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다.

무료로 체험해보고 몇 분 내에 결과를 받을 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 리소스를 절약할 뿐만 아니라 새로운 아이디어를 얻어 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.