🧠 마케터의 욕구 계층: 고객 인텔리전스 이해하기

이게 뭔데? 🤔

이 글은 Podscan이라는 회사 CEO가 마케터들이 데이터를 활용하는 방식을 Maslow의 욕구 계층에 비유해서 설명한 거야. Podscan은 팟캐스트 트랜스크립트(대본)를 분석해주는 서비스인데, 마케터들이 이 데이터를 어떻게 활용하는지 관찰하다가 흥미로운 패턴을 발견했대.

원래 Maslow의 욕구 계층은 인간이 생리적 욕구(식사, 수면 등)부터 안전, 사랑/소속감, 존경, 자기실현까지 단계별로 욕구를 충족해나간다는 이론이야. 이 글에서는 마케터들이 데이터를 활용할 때도 비슷한 계층 구조가 있다고 설명해.

예를 들어, 마케터들은 먼저 "우리 제품에 대한 언급이 어디에 있는가?"부터 찾고, 그 다음엔 "경쟁사가 뭐하는지?"를 알아보려고 해. 이런 단계별 접근 방식이 실제로 Podscan의 고객들이 데이터를 활용하는 방식과 일치한다는 거지.

이 글의 저자는 이 프레임워크를 실제 제품 온보딩(신규 고객 교육) 과정에 AI를 활용해서 적용해봤는데, 꽤 좋은 결과가 나왔다고 해. 그래서 마케터들이 데이터를 활용할 때 어떤 순서로 정보를 찾는지, 그리고 어떻게 하면 더 효과적으로 데이터를 활용할 수 있는지 설명하고 있어.

핵심 내용 정리 📌

• Level 1: 자기 인식 (Self-Awareness) 마케터들이 가장 먼저 찾는 건 "우리 제품/서비스/브랜드에 대한 언급"이야. 예를 들어, Notion 마케터는 "Notion"이나 "Notion AI"가 어디에 언급됐는지 찾고, 축구 클럽 마케터는 팀 이름이나 선수 이름 언급을 추적해. 자기 브랜드나 제품에 대한 언급을 모니터링하는 게 첫 번째 단계야.

• Level 2: 경쟁사 인식 (Competitive Awareness) 자기 브랜드 언급을 추적한 다음엔 경쟁사가 뭐하는지 알아보려고 해. 경쟁사의 제품, 서비스, 마케팅 활동 등을 모니터링해서 우리와 비교하고, 시장 동향을 파악하려는 거지.

• Level 3: 시장 인식 (Market Awareness) 경쟁사뿐만 아니라 전체 시장 동향도 중요해. 예를 들어, 특정 기술이나 트렌드가 어떻게 논의되고 있는지, 어떤 키워드가 자주 등장하는지 등을 분석해. 이를 통해 시장 전체의 흐름을 이해하고, 우리 제품이 어떤 위치에 있는지 파악할 수 있어.

• Level 4: 고객 인식 (Customer Awareness) 이제 고객들이 뭐라 하는지 들어볼 차례야. 고객들의 불만, 요구사항, 피드백 등을 분석해서 제품 개선이나 마케팅 전략에 반영하는 거지. 예를 들어, 팟캐스트에서 고객들이 특정 기능을 원한다고 언급하면, 그걸 제품 개발에 반영할 수 있어.

• Level 5: 영향력 인식 (Influence Awareness) 마지막 단계는 영향력 있는 사람이나 미디어가 우리 브랜드를 어떻게 바라보는지 이해하는 거야. 예를 들어, 유명 팟캐스터나 업계 전문가가 우리 제품에 대해 어떻게 이야기하는지 모니터링해서, 그들의 의견이 시장에 미치는 영향을 분석하는 거지.

• AI 온보딩 시스템 저자는 이 프레임워크를 바탕으로 AI 온보딩 시스템을 만들었어. 신규 고객에게 몇 가지 질문을 한 다음, AI가 자동으로 10개의 중요한 알림을 설정해주는 거야. 예를 들어, 의료 회사라면 어떤 분야의 의료인지, 어떤 목표를 가지고 있는지 물어본 다음, 그에 맞는 키워드를 추적하도록 설정해줘.

• 실제 적용 사례 이 AI 온보딩 시스템을 도입한 후, 고객들이 더 빠르게 데이터를 활용할 수 있게 됐고, 고객 유지율도 높아졌대. 특히, 고객들이 처음에 무엇을 찾아야 할지 몰라서 헤매는 문제를 해결해줬다고 해.

그래서 뭐가 달라지는데? 💥

이 프레임워크는 마케터들이 데이터를 활용할 때 어떤 순서로 접근해야 하는지 명확하게 보여줘. 특히, AI 도구를 활용해서 데이터를 분석할 때 어떤 키워드나 주제를 우선순위에 두어야 할지 결정하는 데 도움이 돼.

예를 들어, 바이브코딩으로 마케팅 도구를 만들 때, 이 프레임워크를 참고해서 AI가 자동으로 중요한 키워드를 추적하도록 설정할 수 있어. 그러면 마케터들이 수동으로 데이터를 분석하는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있지.

또한, 이 프레임워크는 고객 인텔리전스(customer intelligence)를 이해하는 데 도움이 돼. 고객 인텔리전스는 고객들이 뭐라 하는지, 어떤 행동을 하는지, 어떤 요구사항이 있는지 등을 분석해서 마케팅 전략에 반영하는 거야. 이 글에서 설명한 단계별 접근 방식을 따르면, 고객 인텔리전스를 더 체계적으로 수집하고 활용할 수 있어.

마지막으로, 이 글은 AI와 데이터 분석을 어떻게 실제 비즈니스에 적용할 수 있는지 보여주는 좋은 사례야. 특히, AI 온보딩 시스템처럼 고객들이 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 도구를 만들 때, 어떤 프레임워크를 참고하면 좋을지 알려줘.

MAX5의 생각 🎯

바이브코딩 관점에서 보면, 이 프레임워크는 AI 코딩으로 마케팅 도구를 만들 때 참고할 만한 중요한 인사이트를 제공해. 예를 들어, AI가 자동으로 마케팅 데이터를 분석해서 중요한 키워드나 주제를 추출하도록 설정할 때, 이 계층 구조를 참고해서 우선순위를 정할 수 있어.

특히, AI 코딩으로 마케팅 자동화 도구를 만들 때, 다음과 같은 아이디어를 적용해볼 수 있어:

1. 자동 키워드 추적 시스템: AI가 마케터의 제품이나 브랜드 이름을 자동으로 추적해서 언급이 있을 때마다 알림을 보내도록 설정할 수 있어. 예를 들어, Python으로 간단한 웹 스크레이퍼를 만들어서 특정 키워드를 모니터링하는 거야.

2. 경쟁사 분석 도구: AI가 경쟁사의 제품이나 서비스에 대한 언급을 자동으로 수집하고, 이를 시각화해서 보여주는 대시보드를 만들 수 있어. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 라이브러리를 사용해서 경쟁사 제품에 대한 감성 분석을 할 수 있지.

3. 고객 피드백 분석: AI가 고객들의 불만이나 요구사항을 자동으로 분류하고, 중요한 이슈를 강조해서 보여주는 시스템을 만들 수 있어. 예를 들어, 팟캐스트 트랜스크립트나 SNS 댓글을 분석해서 고객들의 의견을 요약해주는 거야.

clauders.ai 스터디에서 이 프레임워크를 참고해서 AI 마케팅 도구를 만들어보는 건 어떨까? 예를 들어, 특정 브랜드나 제품에 대한 언급을 자동으로 추적하는 AI 스크립트를 만들어보거나, 경쟁사 분석 대시보드를 개발해보는 거야. 이렇게 하면 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 실용적인 AI 코딩 스킬을 키울 수 있을 거야!