웹사이트는 기업이 가장 활발하게 활용하는 마케팅 채널이다. 하지만 웹사이트로 충분한 트래픽을 끌어와 리드(Lead), 즉 가망 고객을 창출하는 일은 어느 기업에게나 쉽지 않은 일이다. 마케터들이 2020년 최우선 과제로 꼽은 것도 바로 리드 창출이다. 코로나19로 디지털 트랜스포메이션과 전자상거래로의 전환을 가속화하는 기업이 더욱 많아짐에 따라 리드 창출이 더 힘들어졌다. 과거 오프라인 매장 판매에 의존하던 리테일러들도 이제 생존을 위해 디지털로 이동하지 않을 수 없게 됐다. IBM의 미국 소매업 지수(US Retail Index)에 따르면, 코로나19는 오프라인 매장에서 온라인 전자상거래로의 전환을 약 5년 앞당겼으며, 전자상거래 시장은 2020년에 거의 20% 성장할 것으로 추정된다. 브랜드가 마케팅 전략을 최적화하여 웹사이트 트래픽과 리드를 유도하고 ROI를 높이는 데 도움되는 8가지 검증된 방법은 다음과 같다.
1. 웹사이트의 UX 디자인을 개선하라 스태티스타(Statista)의 가장 최근 수치를 보면, 2020년 3월 전 세계 온라인 쇼핑 주문의 88% 이상이 결제되지 않고 방치됐으며, 이는 브랜드에게는 상당한 기회 손실을 의미한다. 웹사이트 트래픽과 전환을 높이는 핵심 열쇠는 방문자들이 사이트를 탐색하고, 관련 내용이나 제품 정보를 찾고, 결제를 완료하는 과정을 쉽게 진행할 수 있도록 설계하는 것이다. 뛰어난 사용자 경험을 제공하는 UX 디자인은 보통 반응형으로 모바일 친화적이며, 빠른 페이지 로딩 시간, 심플한 탐색 메뉴, 한눈에 들어오는 비주얼을 포함한 명확하고 읽기 쉬운 제품 설명, 매력적인 콜투액션(CTA) 메시지, 그리고 재미 있는 404 오류 페이지 등을 포함한다.
2. 고객 예측을 통해 알맞은 대상을 공략하라 브랜드 웹사이트에 더 많은 방문객을 끌어오는 것은 중요하지만, 우리 제품에 맞는 알맞은 타겟 방문객을 끌어오는 것이 더 중요하다. 그래야만 방문객들을 잠재고객으로, 나아가 유료 고객으로 전환할 수 있기 때문이다. 경험과 추측에만 의존하는 타겟팅은 비효율적인 캠페인과 예산 낭비로 이어진다. 인공지능(AI) 기반 도구를 사용하면 예측 모델링을 통해 제품이나 서비스에 관심을 가질 가능성이 있는 고객이 누구인지 파악할 수 있다. AI는 나아가 이들을 행동별로 세분화하고, 구매 가능성이 높은 순서로 고가치 그룹을 배열함으로써 효과적인 타겟팅을 구현한다. 3. 실시간 개인화로 고객 참여를 강화하라 웹사이트에서 잠재고객들에게 개인화된 경험을 제공하면 경쟁자들 사이에서 돋보일 수 있다. 액센츄어 인터랙티브(Accenture Interactive)의 개인화 펄스 체크(Personalization Pulse Check)에 따르면, 91%의 소비자들이 자신들과 관련 있는 상품이나 혜택을 제공하는 브랜드로부터 구매할 가능성이 높다고 응답했다. 브랜드가 자체적으로 보유하고 있는 고객 데이터와 타사의 제3자 데이터를 결합한 후 AI 도구로 분석하면 자체 채널에서 뿐만 아니라 외부 웹사이트에서의 고객 관심사와 행동을 이해할 수 있다. 이렇게 확보한 인사이트를 사용하면 기존 고객들에게 맞춤 마케팅 메시지를 전달하는 것은 물론 사이트를 처음 방문하는 고객에게도 개인맞춤형 웹사이트 콘텐츠를 제공할 수 있다. 어떤 사이트를 처음으로 방문한 사람이 자신이 찾고 있던 것을 바로 보게 된다면 그 사이트에 대한 호감도가 올라가고 전환으로 이어질 가능성도 높아질 것이다.
4. 검색엔진최적화(SEO)를 강화하려 트래픽을 끌어 올려라 오가닉 트래픽은 일반적으로 더 높은 가치를 갖는다. SEO(검색엔진최적화)를 통해 들어오는 리드가 아웃바운드 마케팅 리드에 비해 8배 이상 거래로 이어질 가능성이 높다는 연구결과가 있다. 웹사이트 검색 최적화는 장시간에 걸쳐 계속 진행해야 하는 작업이며, 모든 브랜드에 동일하게 적용할 수 있는 특정 공식이 있는 것도 아니다. 보통 키워드 조사로 시작하여 제목, 헤드라인 등의 온페이지 최적화를 비롯해 끊어진 링크와 404 오류 페이지를 해결하기 위한 기술적 SEO 클리닝 작업, 사이트맵 및 URL 구성 등이 이어진다. 무엇보다 성공적인 SEO를 위한 황금 규칙은 잠재고객들이 웹사이트를 통해 정보성이든 거래에 도움되는 혜택이든 어떤 가치를 얻을 수 있도록 해야 한다는 것이다.
5. 리타겟팅 캠페인을 최대한 활용하라 리마케팅은 마케터들이 전환율을 올리기 위해 자주 사용하는 전략이다. 이미 제품에 관심을 보인 사람들을 공략함으로써 전환 가능성이 더 높은 타겟 그룹에만 마케팅 노력과 비용을 집중할 수 있다. 방문자들의 전환 가능성을 더욱 높이기 위해 딥러닝을 활용할 수 있다. 웹사이트에서 이들이 보인 행동을 딥러닝 알고리즘으로 분석하여 전환 가능성이 더 높은 사용자를 예측함으로써 효과적인 세분화를 구현할 수 있다. 딥러닝은 또한 제3자 데이터를 분석하여 자체 채널을 넘어 외부 채널에서 드러나는 이들 방문자들의 요구사항을 실시간으로 파악할 수 있다. 이렇게 확보한 인사이트를 토대로 개인맞춤형 상품 추천을 포함하는 광고를 구성하여 구매를 완료하도록 유도할 수 있다.
6. 음성 비서 및 챗봇과 같은 지능형 도구들을 배치하라 고객 서비스 채널로는 여전히 이메일과 콜센터가 가장 많이 사용되는 두 채널이지만, 연중무휴 24시간 즉각 응답할 수 있는 음성 비서와 챗봇 등도 점점 더 인기를 얻고 있다. 캡제미니 보고서(Capgemini Report)에 따르면, 62%의 소비자들이 기업 웹사이트에서 제공하는 채팅 도우미 서비스에 만족한다고 응답했다. 요즘은 이와 같은 봇들도 단순한 고객 지원 자동화를 뛰어넘어 훨씬 진화된 서비스를 제공한다. FAQ(자주 묻는 질문)를 자동화하는 단순 규칙 기반 봇으로 시작했지만, 요즘은 리드 생성과 같은 심도 있는 작업도 수행하고 있다. 위에서 언급한 캡제미니 보고서에서도 상품 및 서비스 구매에 음성 비서나 챗봇을 사용하는 소비자는 74%, 그리고 신용카드 대금 지불이나 이체 서비스에 사용하는 소비자는 53%로 나타났다.
7. 이탈을 예측하고 최소화하라 새로운 방문객을 더 끌어옴으로써 트래픽을 올리는 노력을 하는 동시에, 떠날지도 모르는 기존 고객을 챙기는 일도 소홀히 해서는 안 된다. 베인앤컴퍼니(Bain&Company)에 따르면 고객 유지율이 5% 증가하면 25~95%의 수익을 더 올릴 수 있다고 한다. 마케터가 직접 수동으로 잠재적 이탈자를 찾고 이 중 누구를 공략하여 계속 머물러 있게 하는 것이 나은지 결정하려면 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그러나 딥러닝과 예측 애널리틱스 도구를 사용하면 비활성 사용자들을 식별하고 세분화할 뿐 아니라, 이들 중 재활성화될 가능성이 높은 그룹을 예측할 수 있다. AI는 또한 사용 데이터 및 평균주문금액(AOV)과 같은 추가적인 상황별 데이터를 기반으로 이탈을 예측할 수 있다.
8. 고객의 의도와 심리에 대한 이해도를 향상하라 고객들과 더 긴밀한 관계를 구축하기 위해서는 고객이 브랜드에 대해 어떻게 생각하고 있는지, 그리고 그들의 진정한 의도를 더 잘 이해해야 한다. 딥러닝과 자연어처리(NLP) 기술을 활용하면 키워드 기반 마케팅과 심리 분석 역량을 향상시킬 수 있다. 가구를 판매하는 온라인 사이트의 경우를 예로 살펴보자. 사이트 방문자와 잠재고객을 제대로 공략하기 위해 키워드 목록을 작성하고자 할 경우, '식탁', '소파', '거실', '전기 스탠드', '침대'와 같은 단어들을 추가할 수 있다. 딥러닝 기반 NLP 도구들은 여기에 덧붙여 상황에 따라 '새 아파트'와 '리모델링'과 같은 키워드를 찾아본 사람들도 가구에 관심이 있을 수 있다는 점을 이해한다. 이런 최첨단 기술은 나아가 이들이 해당 키워드에 대해 긍정적인 감정을 가지고 있는지 부정적인 맥락으로 사용했는지를 파악하는 데도 도움을 준다. 많은 기업들이 비즈니스 성공을 위해 전환율을 높이는 데 총력을 기울이고 있다. 하지만 매출을 확대하기 위해서는 우선 더 많은 사람들을 브랜드 웹사이트로 이끌어야 한다. 위와 같은 전략을 차근차근 실행하면 조만간 경쟁에서 크게 앞서가게 될 것이다.
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