분석기반의 타겟마케팅의 필요성

 

 

병원의 입지와 지역주민의 특징, 공략 연령대분석과 반응이 나오는 포인트, 키워드의 다각화와 블루오션 키워드의 발굴등 여러가지 기술들이 어우러질 때, 저비용 고효율의 마케팅이 비로소 수립될 수 있다. 

 

 

디테일한 데이터의 분석없이 눈에 띄는 이미지와 카피로만 무작정 다양한 채널로 노출한다고 해서 이슈가 될 것이라고 기대하는 경우가 많은데, 이는 번개맞는 확률과 비슷하다. 최근 몇 년 사이에 마케팅에 관심이 있는 사람이라면 귀가 닳도록 많이 들어본 단어는 단연 ‘빅데이터’일 것이다. 생활 속에서 스마트폰과 각종 첨단 센서등의 급격한 보급과 소셜미디어의 확장으로, 다양하고 방대한 량의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 

 

마케터들은 항상 빅데이터를 화두로 삼아, 소비자에 대한 모든 문제를 해결할 수 있는 장밋빛 미래를 꿈꾼다. 그러나 필자는 아직 빅데이터 활용은 상당히 소극적인 형태에 그치고 있다고 본다. 데이터 분석을 통한 마케팅 실체가 그 자체로도 마케팅 효과가 엄청나다는 것을 알아야 한다. 보든 브랜드들이 소비자의 데이터를 적극적으로 내재화시키고 있지만, 이를 마케팅소재로 활용을 못하고 있다. 인사이트있는 해석 & 시각화를 통해 고객의 데이터로 마케팅 실체를 만들 수 있으며 해석의 관점 차이에 의해서 마케팅적 활용 가능성은 무궁무진해질 수 있다. 예를들어, 구글은 질병통제예방센터보다 2주나 빨리 독감을 예측할 수 있다. 보통 사람들이 감기에 걸리면 병원이나 약국을 가기 전에 기침 ,몸살, 감기약 등에 관련된 단어를 검색하는 것에 착안하여, 2009년부터 검색정보와 위치를 기반으로 감기 바이러스 확산 상황을 보여주는 “블루 트렌드”서비스를 제공했다. 이를 통해 검색어 빈도를 지도에 표시함으로서 독감을 예보할 수 있는 시스템이 만들어지게 되었다. 이런 서비스를 런칭하기 위해 새롭게 데이터를 수집한 것이 아니다. 기존의 데이터를 다른 각도의 관점으로 해석했을 뿐이다. 해석한 결과를 실체화하여 소비자에게 보여준 것 뿐이지만, 이를 통해 혁신적인 IT기업의 이미지를 더 강화할 수 있었다. 일반적인 CRM을 위해서는 고객의 세분화된 분류는 기본이다. 병원의 입원환자의 거주지 분포를 살펴보면, 30분 이내에 내원할수 있는 지역에 거주하는 환자의 비율이 통상적으로 70%를 훨씬 상회한다. 지역병원의 이미지 개선을 위해서는 각 병원의 특성에 맞는 진료와 센터를 개설하여 원거리 환자들의 내원할 수 있는 명분을 만들어 주어야한다. 또한 기존이미지의 개선을 위해서는 병원에 대한 브랜드가치를 상승시킬 수 있는 마케팅 전략을 같이 설립해야 할 것이다. 환자의 지리적 특성은 해당지역을 대상으로 한 마케팅 방법을 고민하는데 있어 과학적이고 분석적인 예측력을 강화시켜주는 중요한 요인이다. 고객의 특성과 행동패턴을 이해하고 분석하는 부분에 있어, 고객의 위치를 안다는 것은 기존 데이터에 더욱 깊은 정보를 추가할 수 있다. 병원의 양적 팽창과 의료시장개방, 인터넷보급률 급증으로 인해 의료 환경의 경쟁이 급격하게 진행되고 있다. 병원의 마케팅은 입원환자나 지역주민의 필요한 요구를 이해해야한다. 타겟 마케팅, 나아가서 man to man의 마케팅으로 나아가기 위해서는 소비자의 분석에 의한 시장 세분화가 꼭 필요하다. 

 

빅데이터를 수집 및 파악한 후, 인문사회적 또는 다양한 각도로 해석하여 소비자가 궁금하고 공감할수 있는 아젠다를 추출해야한다. 그 이후 소비자가 느낄수 있는 실체로 시각화하는 작업을 통해 홍보를 진행해야 한다. 빅데이터는 뭔가 거대하고 어려워 많은 예산도 들어갈것이라 단정 짓는 경우가 많다. 하지만 닐슨의 소비자조사데이터처럼 규모가 크다고 좋은 것만은 아니다. 규모가 크지 않더라도, 인사이트를 도출하고, 전략창출을 하는데 도움을 주는 것이 진정한 데이터인 것이다. 

 

지금부터라도 자체 브랜드가 가진 빅데이터로 무엇을 할 수 있을지, 어떻게 마케팅 실체를 만들어 소비자와 직접적인 소통을 할 수 있을지 고민해야 되는 시점이다.