Facebook 고객을 태그하는 사람들이 점점 더 많아지는 이유는 무엇입니까? 정밀 마케팅은 분류에서 시작됩니다

지금 너에게 준다면10,000명의 페이스북 고객, 당신은 무엇을 하시겠습니까?

많은 사람들의 첫 번째 반응은 누군가가 문의하고 주문해주기를 바라며 즉시 홍보를 시작하고 광고와 제품 소개를 보내는 것입니다.

실제로 해외 마케팅을 오랫동안 해온 사람들은 대개 이런 일을 하지 않습니다.

고객 목록을 얻은 후 가장 먼저 하는 일은 마케팅이 아니라 분류입니다.

동일한 10,000명의 고객이 있기 때문에 일부는 미국 출신이고 일부는 동남아시아 출신입니다. 일부는 이미 오픈했어요WhatsApp, 일부 사람들은 Facebook만 사용합니다. 어떤 사람들은 어제까지 활동 중이었고, 어떤 사람들은 오랫동안 로그인하지 않았습니다. 마케팅을 위해 이러한 모든 사용자를 동일한 고객 그룹으로 취급하면 최종 결과는 종종 광고에 많은 돈을 지출하지만 실제로 판매를 하는 사람은 소수에 불과합니다.

그러므로 점점 더 많은 사람들이 하고 있다.Facebook에서 홍보하는 사람들은 고객 태그에 관심을 갖기 시작했습니다.

과거에는 대량 메시징이 효과적이었지만 지금은 점점 덜 효과적이 되는 이유

여러 해 전에,페이스북 마케팅은 비교적 간단합니다.

많은 사람들이 좋은 반응률을 얻기 위해 고객 목록을 일괄적으로 수집한 후 제품 소개나 이벤트 정보를 일률적으로 전송합니다.

하지만 이제 해외 이용자들은 매일 엄청난 양의 광고 콘텐츠를 접하고 있다.

모두가 같은 정보를 보게 된다면 관심을 갖기 어려울 것입니다.

가장 간단한 예를 들어보세요.

애완동물 용품을 판매한다고 가정해 보겠습니다.

고객 목록에는 고양이를 키우는 것을 좋아하는 사람, 개를 키우는 것을 좋아하는 사람, 애완동물을 전혀 키우지 않는 일부 사용자가 포함됩니다.

모두가 같은 광고를 보낸다면 실제로 관심을 갖는 사람은 많지 않을 것입니다.

그러나 사전에 고객 분류를 하고, 고양이 사용자는 고양이 사료와 고양이 장난감을 추천받고, 강아지 사용자는 강아지 사료와 목줄에 대한 소개를 받으면 광고 클릭률과 상담률이 훨씬 높아지는 경향이 있습니다.

Facebook 고객 태그의 가장 큰 의미는 마케팅 담당자가 각 고객에게 어떤 콘텐츠가 더 적합한지 알 수 있도록 돕는 것입니다.

고객이 많을수록 좋은 라벨을 갖는 것이 더 중요한 이유

많은 사람들은 수십만 명의 고객을 보유한 대기업만이 고객을 분류해야 한다고 생각합니다.

실제로는 정반대입니다.

고객 수가 몇 천 명에 불과하더라도 분류가 없다면 후속 마케팅은 점점 더 혼란스러워질 것입니다.

예를 들어, 크로스보더 셀러가 3개월 동안 프로모션을 진행해왔습니다.

첫 번째 고객 배치는 다음에서 왔습니다.페이스북 광고;

두 번째 고객 집단은 다음에서 왔습니다.인스타그램;

세 번째 고객 집단은 다음에서 왔습니다.WhatsApp 상담;

네 번째 고객은 공식 웹 사이트 등록을 통해 왔습니다.

시간이 지남에 따라 이러한 데이터는 모두 혼합됩니다.

신제품을 판촉할 준비가 되었을 때 운영 직원은 더 이상 어떤 고객이 어떤 채널에서 왔는지, 어떤 고객이 후속 조치를 취할 가치가 있는지 알 수 없습니다.

많은 마케팅 결과가 좋지 않은 것은 제품 문제가 아니라 고객 관리 문제 때문입니다.

고객에게 라벨을 붙인 후 각 고객 배치에는 고유한 분류가 있으므로 후속 광고, 프로모션 및 신제품 프로모션이 더 정확할 수 있습니다.

간단한 고객 태그로 비효과적인 마케팅을 많이 줄일 수 있습니다.

많은 마케터들이 이런 경험을 했을 겁니다.

제품이 며칠째 홍보가 거의 안되고 문의가 거의 없습니다.

나중에 고객 목록을 재구성하고 사용자를 다시 분류하자 효과가 즉시 바뀌었습니다.

이유는 간단합니다.

과거에는 모든 고객과 마주했습니다.

나중에는 그 제품에 더 어울리는 사람들을 만났습니다.

예를 들어 여성 스킨케어 제품 홍보를 준비하세요.

고객 태그에 미리 남성 사용자와 여성 사용자를 구분해 놓았다면 홍보할 때 여성 사용자에게만 광고를 게재하면 됩니다.

고급 전자제품을 홍보할 계획이라면 모든 고객에게 정보를 보내는 것보다 먼저 관련 소비 습관을 갖고 있는 사람들에게 연락하는 것을 우선으로 할 수도 있습니다.

고객 태그는 고객 수를 늘리지는 않지만 마케팅 담당자가 의미 없는 판촉 활동을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Facebook 고객 태그를 만드는 방법

많은 사람들이 처음으로 고객 태그를 들을 때 매우 복잡한 데이터 분석이 필요하다고 생각합니다.

실제로 대부분의 마케팅 팀에서는 간단한 태그를 사용합니다.

예를 들어 국가별로.

미국 고객, 영국 고객, 일본 고객은 별도로 관리됩니다.

고객의 출처에 따라 분류될 수도 있습니다.

Facebook 광고의 사용자는 한 그룹에 배치되고, 공식 웹사이트에 등록된 사용자는 다른 그룹에 배치됩니다.

또한 사용되는 플랫폼에 따라 분류될 수도 있습니다.

이미 열었습니다WhatsApp 고객은 별도로 구성되며 텔레그램을 개설한 고객은 다른 채널을 통해 후속 커뮤니케이션을 용이하게 하기 위해 다른 그룹에 배치됩니다.

고객 활동을 기준으로 분류할 수도 있습니다.

자주 교류하는 고객 유지에 집중하고, 오랫동안 피드백을 받지 못한 고객에 대한 마케팅 빈도를 줄입니다.

라벨링이 명확할수록 후속 마케팅이 더 쉬워집니다.

Digital Planet이 구축을 돕는 방법Facebook 고객 태그

많은 사람들은 고객 태그를 천천히 수동으로만 정렬할 수 있다고 생각합니다.

고객이 수백 명뿐이라면 확실히 괜찮습니다.

하지만 해외 프로모션을 오랫동안 해오신 분들이라면 수만, 수십만 건의 사용자 데이터를 일일이 수작업으로 완성하는 것은 거의 불가능합니다.

Digital Planet의 더 큰 가치는 사용자가 이러한 기본 구성 작업을 신속하게 완료할 수 있도록 돕는 것입니다.

예를 들어, 해외 판매자가 50,000을 모았습니다.Facebook 고객 번호, 신제품 홍보 준비 완료.

공식 마케팅 전에 테스트를 위해 숫자를 Digital Planet으로 가져올 수 있습니다.

플랫폼은 숫자가 유효한지 여부를 검사하는 데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 이러한 숫자가 활성화되었는지 여부를 계속해서 감지할 수도 있습니다.WhatsApp, Telegram, LINE, Instagram, Facebook, Zalo, X(Twitter) 등 해외 소셜 플랫폼.

예를 들어, 당신은 합격할 것입니다WhatsApp이 고객에게 연락할 때 WhatsApp을 연 사용자를 직접 선별할 수 있습니다. 다음 단계가 텔레그램 커뮤니티 홍보라면 텔레그램에 등록한 사용자를 별도로 분류할 수 있습니다. 일본 시장 진출 시 LINE을 개설한 번호도 조회할 수 있습니다. 베트남 시장 개척 시 Zalo를 등록한 사용자를 사전에 확인할 수 있습니다.

플랫폼 활성화 상태 외에도 국가, 지역, 번호 상태 등의 정보를 기반으로 고객에 대해 서로 다른 라벨을 생성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 모든 사용자가 혼합되는 대신 동일한 고객 목록을 여러 마케팅 그룹으로 신속하게 구성할 수 있습니다.

이제 많은 팀이 고정된 프로세스를 구성했습니다. 고객 데이터가 시스템에 입력된 후 첫 번째 단계는 광고하는 것이 아니라 Digital Planet을 사용하여 번호 감지, 소셜 플랫폼 활성화 식별 및 고객 분류를 완료하는 것입니다. 라벨이 설정된 후에는 다양한 고객에 따라 다양한 마케팅 계획이 수립됩니다.

이를 통해 무효 연락처를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 개선 효과도 얻을 수 있습니다.Facebook 광고 마케팅, WhatsApp 고객 개발, Telegram 커뮤니티 운영 및 Instagram 타겟 프로모션의 전반적인 효율성.

앞으로 해외 마케팅을 할 때 경쟁은 더 이상 누가 더 많은 고객을 확보하느냐가 아닌, 누가 고객을 더 빨리 이해할 수 있는가의 경쟁이 될 것입니다. 고객에게 라벨링을 잘 수행하면 모든 마케팅 캠페인에 더 많은 방향이 부여됩니다. 정리하고 계시다면Facebook 고객 리소스, 해외 고객 목록 또는 국가 간 마케팅 데이터의 경우 Digital Planet을 사용해 볼 수 있습니다. Facebook 번호 감지, WhatsApp 활성화 감지, 텔레그램 계정 식별, LINE 사용자 선별, 인스타그램 계정 감지, Zalo 감지, X(Twitter) 활성화 식별 등의 기능을 통해 지저분한 데이터를 정밀 마케팅에 실제로 사용할 수 있는 고객 리소스로 정리할 수 있습니다.

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