행동 마케팅 전략 단계별 가이드

행동 마케팅이란 무엇인가?

행동 마케팅은 사용자의 과거 행동, 선호도 및 참여 패턴에 따라 콘텐츠, 광고 및 경험을 맞춤화하는 데이터 중심 전략입니다. 행동 신호(클릭, 사이트 체류 시간, 장바구니 포기 등)를 활용하여 인구 통계만 의존하지 않고 매우 개인화된 마케팅을 제공합니다. HubSpot의 2025 State of Marketing 보고서에 따르면, 뛰어난 성과를 내는 마케터의 77%가 행동 데이터가 가장 중요한 개인화 자산이라고 답했습니다. 이 접근 방식은 이메일, 웹, 광고 캠페인 전반에서 관련성과 ROI를 높이며, 예측 개인화 생태계의 핵심을 형성합니다.

행동 마케팅에 사용되는 데이터 유형

행동 기반 마케팅은 실시간 사용자 의도와 장기적인 참여 패턴을 포착하는 데이터에 기반합니다. 이 데이터는 AI 기반 개인화를 지원하여 브랜드가 채널 전반에서 더 빠르고 정밀하게 대응할 수 있도록 돕습니다. 효과적인 마케팅 전략 형성을 위해 사용되는 주요 행동 데이터 유형을 살펴보겠습니다:

• 참여 데이터

여기에는 페이지 조회수, 클릭 수, 스크롤 동작 및 비디오 시청 시간이 포함됩니다. 이 지표는 관심의 깊이와 콘텐츠의 공감도를 판단하는 데 매우 중요합니다. AI 모델은 재타겟팅 및 콘텐츠 순서를 위해 강한 참여 점수를 가진 사용자를 우선적으로 처리합니다. 이 데이터는 또한 플랫폼 전반에서 동적 경험을 제공하는 데 도움을 줍니다.

• 거래 데이터

거래 데이터는 구매 이력, 평균 주문 금액(AOV), 쿠폰 사용, 장바구니 행동을 포함합니다. 가치, 빈도, 충성도를 기준으로 사용자를 세분화하는 데 중요한 역할을 합니다. 맥킨지의 2025 소비자 행동 벤치마크에 따르면 거래 기반 AI 추천을 활용하는 기업은 판매 증대율이 28% 증가했다고 합니다. CDP는 이제 이 데이터를 사용하여 가격, 번들링 및 재참여 프로세스를 개인화합니다.

• 맥락 데이터

맥락 변수에는 장치 유형, 브라우저, 운영 체제 및 세션 시간이 포함됩니다. AI 시스템은 이 데이터를 처리하여 레이아웃, 콘텐츠 길이, 메시지 톤을 동적으로 조정합니다. 마케터들은 캠페인의 시기를 더 정확히 조정하고 여러 화면에서 사용자 흐름을 개선하기 위해 이를 사용합니다. 이는 마찰을 줄이는 동시에 전환 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 검색 및 탐색 데이터

검색 및 탐색 데이터는 사용자의 직접적인 의도와 사이트 내 방문 패턴을 반영합니다. 여기에는 키워드 입력, 검색 기록, 필터 사용, 카테고리별 소비 시간 등이 포함됩니다. Adobe의 2025 디지털 UX 보고서에 따르면 검색 행동을 기반으로 최적화하면 제품 발견율이 37% 향상되었습니다. AI는 이 데이터를 사용하여 실시간으로 맞춤형 카테고리 추천을 제공합니다.

• 이메일 및 광고 상호작용 데이터

오픈율, 클릭률, 광고 조회수, 이탈 데이터는 아웃바운드 커뮤니케이션 효과성에 대한 피드백을 제공합니다. TTS(Text-to-Signal) 분석을 활용한 예측 모델은 이러한 행동을 점수화하여 타이밍과 빈도를 개선합니다. Klaviyo와 Iterable 같은 플랫폼은 이러한 신호를 이용해 캠페인 성과를 향상시키고 피로감을 줄입니다.

행동 기반 마케팅의 유형

행동 기반 마케팅은 실시간 사용자 데이터와 AI 기반 자동화를 활용한 여러 고효율 전략을 통해 실행됩니다. 이 형식은 추측이 아닌 관찰된 행동을 기반으로 관련 콘텐츠를 전달하는 데 도움이 됩니다. 2025년에 사용되는 주요 행동 기반 마케팅 유형을 살펴봅시다:

• 리타겟팅 광고

리타겟팅은 페이지 조회, 장바구니 이탈, 제품 관심과 같은 행동 신호를 활용하여 여러 플랫폼에서 사용자와 다시 상호작용합니다. 프로그래매틱 광고 시스템은 이러한 사용자를 식별하고 정확한 시간에 디스플레이 또는 동영상 광고를 제공합니다. 예측 점수를 통해 리타겟팅 광고는 이제 전환 확률을 기반으로 최적화됩니다. 이는 낭비되는 노출을 줄이고 ROAS를 개선합니다.

• 트리거된 이메일 캠페인

이메일은 다운로드, 회원 가입, 비활성화와 같은 사용자 행동에 따라 자동으로 전송됩니다. 이는 로직 기반 흐름과 CDP의 실시간 데이터를 사용하여 구성됩니다. ActiveCampaign 및 Klaviyo와 같은 도구는 이제 AI를 활용하여 최적의 발송 시간을 예측하고 동적 콘텐츠를 생성합니다. 이 접근 방식은 일관되게 높은 이메일 열기 및 참여율을 제공합니다.

• 맞춤형 제품 추천

AI 엔진은 과거 구매 이력, 브라우징 기록, 체류 시간 등의 행동 패턴을 분석하여 실시간 제품 추천을 제공합니다. 이 추천 시스템은 협업 필터링 또는 변환기 기반 랭킹 모델을 사용합니다. 맥킨지의 2025 맞춤화 보고서에 따르면, 현재 eCommerce 매출 성장의 71%가 알고리즘 기반 제품 검색에 기인하고 있습니다.

• 동적 웹사이트 콘텐츠

웹 페이지는 행동 입력에 따라 동적으로 적응하며, 특정 사용자 세그먼트에 맞춰 다른 배너, CTA 또는 제품을 표시합니다. AI 의사결정 레이어는 세션 중 행동을 읽어 실시간으로 레이아웃을 조정합니다. 이는 UX를 개선하고 전환 경로를 가속화합니다. 브랜드는 이를 사용하여 고객 유입 과정을 단축하고 이탈률을 줄입니다.

• 행동 기반 푸시 알림

푸시 메시지는 앱이나 사이트 내 사용자 행동에 따라 발송됩니다—예를 들어, 비활동, 찜 목록 활동, 혹은 가격 하락 추적 등이 있습니다. AI 모델은 각 사용자에 대해 긴급성, 타이밍, 콘텐츠 형식을 우선시합니다. Wyzowl의 2025년 데이터에 따르면, 행동 유발 푸시 알림이 시간 기반 캠페인보다 클릭률에서 2.4배 더 높은 성과를 거둡니다.

가장 중요한 행동 신호를 식별하는 방법

모든 사용자 행동의 가치는 같지 않습니다—일부 행동은 명확한 의도를 드러내지만 일부는 단순한 잡음일 뿐입니다. 마케팅 성과를 최적화하려면, 기업은 데이터 과학과 지능형 모델을 사용하여 높은 신호 가치를 가진 행동을 우선시해야 합니다. 마케터들이 2025년에 주목하는 주요 행동 지표는 다음과 같습니다:

• 전환 관련 행동

장바구니 추가, 결제 시작, 가격 페이지 조회와 같이 전환과 직접적으로 연결된 행동은 가장 높은 신호 강도를 가지고 있습니다. 이러한 행동은 리마케팅 워크플로우 또는 할인 프로모션을 트리거하는 데 사용됩니다. AI 모델은 이제 이러한 이벤트에 실시간 확률 점수를 할당하며, 이를 예측 타겟팅의 중심으로 만듭니다:

• 빈도와 최근성

반복 방문과 최근 상호작용은 지속적인 관심 또는 구매 의도를 보여주는 강력한 지표입니다. RFM(최근성, 빈도, 금액) 모델링은 사용자 가치를 평가하고 긴급성을 순위로 정하는 데 널리 적용됩니다. HubSpot의 2025 고객 인사이트 브리프에 따르면, 최근성 중심으로 최적화된 캠페인은 응답률에서 36% 개선을 이루었습니다. 이 접근 방식은 수동적인 브라우저보다 활동적인 잠재 고객을 우선시하는 데 도움이 됩니다.

• 세션 참여 깊이

스크롤 속도, 페이지 체류 시간, 동영상 재생 완료와 같은 지표는 콘텐츠 또는 제품 세부 정보에 대한 더 깊은 관심을 나타냅니다. AI 점수 시스템은 이러한 행동을 평가하여 다음 단계 콘텐츠 또는 제안 배치를 안내합니다. 높은 세션 참여는 일반적으로 중간 단계 준비와 상관관계가 있습니다.

• 내비게이션 흐름 의도

웹 사이트에서의 사용자 경로—예: 카테고리에서 제품으로, 다시 장바구니로 이동—는 종종 전환 순서를 나타냅니다. 히트맵 및 여정 매핑 도구는 가장 예측 가능성이 높은 흐름을 식별합니다. 마케터는 UX를 간소화하고 이탈 마찰을 줄이기 위해 이러한 통찰력을 활용합니다. 경로 분석은 성과가 저조한 전환 경로를 드러내는 데에도 도움을 줍니다.

현대 행동 마케팅은 단순한 데이터만으로는 불충분하며, 사용자 행동과 의도를 반영하는 실시간 시각 콘텐츠를 요구합니다. 그곳에서 Pippit이 등장합니다. Pippit은 AI 기반 창의 엔진으로, 클릭, 장바구니 활동, 브라우징 경로와 같은 행동 신호를 동적이고 맞춤형 시각 자료로 변환합니다. 이미지와 동영상 생성을 대규모로 자동화하여 각 사용자가 개인적으로 유의미하다고 느끼는 콘텐츠를 볼 수 있도록 보장함으로써 참여도, 전환율 및 브랜드 회상을 높입니다.

Pippit을 활용한 행동 마케팅 시각 자료 제작의 간편성

Pippit은 행동 마케팅에 중점을 둔 마케터, SMB, 개인 창작자 및 성장 지향 전문가를 위해 개발된 차세대 AI 기반 플랫폼, 창의적인 AI 에이전트입니다. Pippit은 고급 멀티모달 머신 러닝을 활용하여 모든 유형의 콘텐츠를 사용자 행동과 선호에 직접 맞춰 소통하는 매력적인 동영상, AI 기반 디지털 인간, 대화하는 사진 및 동적 그래픽 디자인으로 변형합니다. Pippit의 강력한 마케팅 적응 기능, 바이럴 콘텐츠 제작 능력, 확장 가능한 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 기능은 Pippit을 가볍지만 다용도로 사용할 수 있는 콘텐츠 엔진으로 만듭니다. 이는 행동에 맞게 시각 콘텐츠를 신속하게 제작하여 청중의 이목을 끌고, 개인화를 향상시키며, 글로벌 시장에서 측정 가능한 추천 및 전환 결과를 이끄는 데 도움이 됩니다.

파트 1: Pippit을 사용하여 행동 마케팅의 성공을 이끄는 동영상을 제작하세요

행동 마케팅에서 성공은 동영상이 사용자 의도와 행동을 얼마나 잘 반영하느냐에 달려 있습니다. Pippit을 사용하면 데이터를 기반으로 한 동영상을 제작하여 주목을 끌고 더 깊은 참여를 유도할 수 있습니다. AI 도구는 시각 콘텐츠를 실시간 행동 트렌드와 조화롭게 맞춥니다. 아래 링크를 클릭하여 청중의 행동을 이끄는 강렬한 동영상을 제작하세요!

단계 1
1. 제품 링크 또는 미디어 업로드

Pippit에 가입하고 행동 통찰력을 활용한 고효율 마케팅을 위해 설계된 AI 기반 "비디오 생성기"를 잠금 해제하세요. 빠른 아이디어를 입력하거나, 사진을 업로드하거나, 제품 페이지를 붙여넣는 등 원하는 방식으로 시작하세요. Pippit이 그다음부터 처리합니다.

단계 2
1. 설정 및 편집

Pippit의 AI 기반 도구를 활용하여 실제 사용자 행동과 선호도에 맞춘 제품 비디오를 제작하세요. "비디오 정보 편집"이라는 레이블의 연필 아이콘을 클릭하세요. 여기에서 브랜드 이름, 로고, 인트로, 카테고리를 입력합니다. 스크롤을 내려 주요 내용, 프로모션 스타일, 타겟 고객 등 추가 캠페인 세부 정보를 입력하세요. "선호 유형 및 스크립트 선택" 기능을 사용하여 사용자가 어떻게 참여하는지 반영하는 비디오 스타일과 메시지를 선택하여 관련성과 반응을 극대화하세요. "비디오 설정"에서 아바타, 음성 해설, 톤을 개인화하여 청중의 의도와 탐색 패턴에 맞추세요. "생성"을 눌러 감정을 연결하고 행동을 유도하는 행동 중심 비디오를 얻으세요.

청중의 행동 특성(예: 스크롤 속도, 콘텐츠 선호도)을 반영하도록 설계된 AI 스마트 비디오 템플릿 중에서 선택하세요. "빠른 편집" 도구를 사용하여 스크립트와 비주얼을 실시간 사용자 동작에 맞게 신속하게 조정하세요. 효과를 극대화하려면 "더 편집"을 눌러 자막, 음성 해설, 톤 등을 모든 계층에서 세부적으로 조정하여 여러분의 사용자가 생각하고 느끼고 행동하는 방식과 일치하는 비디오를 만드세요.

단계 3
1. 비디오 내보내기

공유하기 전에, AI로 생성된 비디오가 행동 통찰과 일치하는지 확인하세요. 청중이 일반적으로 클릭하고 시청하고 공유하는 내용을 반영하나요? 시각 자료, 텍스트 오버레이 및 음성 톤을 조정하여 이러한 참여 신호에 맞게 조정하세요. 최적화가 완료되면 "내보내기"를 클릭하고 플랫폼이나 행동 기반 마케팅 퍼널에 비디오를 배포하세요. 채널별 설정을 사용하여 심리적 일관성을 유지하고 반응률을 높이세요.

파트 2: Pippit을 사용한 단계별 포스터 제작으로 행동 기반 마케팅 성공 달성

실제로 공감을 불러일으키는 포스터를 디자인하려면 청중이 어떻게 생각하고 클릭하며 전환하는지 이해하는 것으로 시작합니다. Pippit을 사용하면 실제 사용자 행동과 선호를 반영하는 행동 기반 포스터를 만들 수 있습니다. 참여 패턴에 맞게 레이아웃, 메시징 및 시각 자료를 사용자 정의하세요. 더 깊은 영향을 주고 행동을 유도하는 포스터를 제작하려면 아래 링크를 클릭하세요!

STEP 1
1. AI 디자인에 액세스

실제 사용자 행동에 맞춘 마케팅 포스터를 설계하세요. Pippit의 "Image Studio"를 사용하여 시작합니다. "AI 디자인" 도구를 선택하고 클릭, 스크롤 깊이, 공유 또는 구매 트리거와 같은 청중 행동에서 영감을 받은 프롬프트를 입력하세요. "프롬프트 강화"를 활성화하여 AI가 행동 신호를 해석하고 공감을 일으키는 시각 자료를 제안하도록 합니다. 제품 포스터와 창의적 포스터 중 선택하고 청중의 감정 및 의사 결정 패턴을 반영하도록 분위기와 스타일을 맞춤 설정합니다. "생성"을 눌러 행동 기반 디자인을 통해 행동에 영향을 주는 시각 자료를 만듭니다.

STEP 2
1. 포스터를 사용자 정의하기

청중의 행동에 맞춘 AI 생성 템플릿으로 시작하세요—그들이 클릭하고, 선호하며, 가장 많이 참여하는 내용을 반영합니다. \"AI 배경\" 도구를 사용하여 사용자 주의 패턴을 기반으로 시각적 맥락을 강화하세요. 타이포그래피와 카피를 세부 조정하여 추천 인센티브를 강화한 다음, \"더 편집\"을 탭하여 필터, 스티커, 효과와 같은 행동에 맞는 디자인 요소를 추가하여 최대 효과를 만드세요.

단계 3
1. 초안을 마무리하고 내보내기

내보내기 전에 행동적 관점을 통해 AI 생성 포스터를 리뷰하세요: 이는 청중의 주의 집중 시간, 선호도 및 감정적 요인을 반영합니까? 폰트 두께, 색상 대비, 레이아웃 계층 구조와 같은 디자인 요소를 조정하여 최대 행동적 효과를 발휘하세요. 디자인을 선명한 JPG 또는 PNG 형식으로 저장하여 행동 유도 캠페인에서 사용할 준비를 하세요. Pippit은 행동 통찰력을 고성능 추천 비주얼로 쉽게 전환할 수 있도록 돕습니다.

행동 마케팅 비주얼을 강화할 Pippit의 기능을 더욱 알아보세요

동영상 생성부터 AI 기반 편집 도구까지, Pippit은 사용자 행동과 선호에 공감하는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다 이 스마트 기능이 어떻게 당신의 마케팅 영향을 확대하고 참여도를 높이는지 알아보세요:

• AI 아바타 동영상

Pippit의 AI 아바타는 클릭 한 번으로 의상 변경, 음성, 성별 및 업종 변경이 가능하며, 진지한 홍보 캠페인과 유쾌한 마케팅 활동 모두에 매끄럽게 적응합니다 이 가상 인간들은 상품을 자연스럽게 보여줍니다 — 실제로 제품을 "들고" 라이브 커머스 환경에서 패션과 뷰티 아이템을 진정성 있게 시연합니다 스크립트를 암송하는 대신 실제 생활 시나리오를 구현함으로써 감정적으로 시청자를 끌어들이고, 사용자의 행동 흐름에 따라 제품 탐색과 시험 과정을 안내합니다 각 아바타의 음성, 성별, 체형, 직업적 톤을 타겟 고객에 맞게 개인화하여 더 높은 공감을 이끌어낼 수 있습니다

• 분석 및 게시자

각각의 시각적 요소에 대해 청중이 어떻게 상호작용하는지 깊이 이해할 수 있습니다. 클릭, 공유, 시청 시간 등을 추적할 수 있습니다. Pippit의 온라인 미디어 분석은 사용자 상호작용 패턴에 따라 콘텐츠를 최적화할 수 있도록 지원하며, 실제 행동에 효과적으로 대응하는 추천 및 전환 전략을 보장합니다. 최대 도달 범위를 위해 일관된 행동 타겟팅으로 여러 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 행동 히트맵과 콘텐츠 성과 곡선을 기반으로 언제, 어디서, 무엇을 공유할지 세부 조정할 수 있습니다.

• 사용자 지정 템플릿

클릭, 공유 또는 전환을 증대하기 위한 특정 행동 마케팅 목표를 충족하도록 설계된 풍부한 템플릿 라이브러리에서 선택하십시오. 쉽게 레이아웃과 메시지를 조정하여 청중의 선호도와 여정 단계를 반영함으로써 개인화되고 효과적인 캠페인을 만드세요. 이 템플릿은 디자인 심리학 원칙을 바탕으로 주의 집중 시간, 결정 트리거, 시청 습관에 맞게 제작되었습니다.

• AI 배경

AI를 사용하여 시청자 주의와 감정 반응 데이터를 분석하여 배경을 자동으로 향상하세요. 핵심 시각 요소에 집중하고 방해 요소를 최소화함으로써 Pippit의 AI 배경 기능은 귀하의 콘텐츠가 중요한 부분에서 주의를 끌도록 보장하여 참여와 추천 효과를 높입니다. 또한 청중의 감정적 프로필에 맞는 분위기 기반 장면을 생성하여 시각 자료의 잠재적 영향을 강화할 수 있습니다.

행동적 마케팅 사용 팁

행동 데이터를 결과로 전환하려면 단순 접근을 넘어 자동화, 적합성, 반복을 기반으로 하는 시스템이 필요합니다 AI 개인화가 표준으로 자리 잡으면서, 핵심은 사용자 여정 전반에 걸쳐 신호를 전략적으로 활성화하는 데 있습니다 다음은 현대 마케터들이 측정 가능한 결과를 얻기 위해 구현하고 있는 필수 기법들입니다:

• AI 기반 CDP를 이용한 세분화 수행

내장된 AI 기능을 갖춘 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 이메일, 웹, 앱 등의 행동 신호를 통합하여 실행 가능한 세그먼트를 생성합니다 이 시스템은 이제 실시간 데이터 파이프라인을 지원하여 개인화된 경험을 자동으로 실행합니다 예를 들어, Salesforce CDP는 행동 기반 프로필을 사용해 대규모로 1:1 맞춤형 제안을 제공합니다

• 트리거 기반 자동화 워크플로 배포

장바구니 이탈, 제품 조회, 반복 방문과 같은 행동 트리거는 지연 없이 워크플로를 시작해야 합니다. HubSpot 및 Klaviyo와 같은 자동화 도구는 이벤트 기반 API와 통합되어 즉시 반응합니다. Klaviyo의 2025 이메일 벤치마크 보고서에 따르면, 장바구니 활동 후 30분 이내에 발송된 트리거 이메일 캠페인은 열람률이 43% 더 높습니다.

• 행동 변수를 지속적으로 A/B 테스트

메시지 효과를 향상시키기 위해 사용자 행동 그룹을 기반으로 콘텐츠를 테스트합니다. 예를 들어, 비디오를 시청한 사용자에게는 다른 두 가지 제안을 보내고, 단지 제품 페이지를 방문한 사용자에게는 또 다른 제안을 제공합니다. AI 테스트 도구는 이제 행동 세그먼트 성과에 따라 실시간으로 자동 최적화됩니다. 이는 클릭, 전환 또는 이탈을 유발하는 요인을 발견하는 데 도움을 줍니다.

• 전체 여정에 걸쳐 개인화하기

행동 데이터를 광고와 이메일뿐만 아니라, 세션 중 웹사이트 개인화, 푸시 알림, 챗봇 응답에도 활용하세요. 친환경 카테고리를 자주 둘러보는 방문자는 세션 중에 지속 가능한 제품 배지를 볼 수 있습니다. 이러한 지속성은 신뢰를 구축하고 모든 접점에서 메시지를 관련성 있게 유지합니다.

• 신호를 전환 목표에 맞추기

행동 신호를 리드 자격, 업셀, 장바구니 복구와 같은 특정 KPI로 매핑하고 그 가치를 점수화하세요. 모든 행동이 동일하지는 않습니다: 이탈 방문은 가격 페이지 열람이나 상품 비교에 사용된 시간보다 덜 중요합니다. Adobe Experience Platform은 행동 점수를 사용하여 판매 깔대기의 이동을 예측하고 이에 따라 맞춤형 추천을 제공합니다.

실제 사례를 바탕으로 한 행동 마케팅 예시들

행동 마케팅은 단순한 이론이 아닙니다. 선도적인 브랜드들이 이를 구현하여 측정 가능한 결과를 만들어 내고 있습니다. 전자상거래부터 엔터테인먼트까지, 기업들은 사용자 행동을 데이터 기반의 실행으로 전환하여 깔대기 전반에 걸쳐 성과를 향상시키고 있습니다. 다음은 행동 기반 마케팅이 실제로 적용된 뛰어난 사례들입니다:

• 아마존의 실시간 제품 추천

아마존은 제품 조회, 이전 구매 및 검색 기록과 같은 행동 신호를 활용하여 모든 접점에서 개인화된 제품 추천을 제공합니다. 맥킨지의 2025 소매 개인화 보고서에 따르면, 이 AI 기반 추천 엔진은 전체 매출의 35% 이상을 차지합니다. 사용자 행동에 따라 동적으로 진화하는 맞춤형 추천입니다.

• Spotify의 Discover Weekly 재생 목록

Spotify는 청취 기록, 건너뛰기 및 재생 행동을 분석하여 매주 개인화된 재생 목록을 생성합니다. 시스템은 협업 필터링과 다중 모달 입력을 사용해 개인적인 취향과 집단적인 트렌드 모두에 맞춘 추천을 제공합니다. 이 행동 기반 개인화 모델은 높은 참여도를 유지하고 이탈률을 낮춥니다.

• Netflix의 개인화된 아트워크 및 썸네일

Netflix는 각 사용자의 시청 기록 및 장르 선호도에 따라 시각적 썸네일과 미리보기 비디오를 변경합니다. 사용자가 로맨틱 드라마를 자주 시청하는 경우, 액션보다 감정적인 장면을 강조한 아트워크를 볼 수 있습니다. 이 작은 시각적 조정은 클릭률과 시청 시간을 크게 증가시킵니다.

• 세포라의 트리거 이메일 캠페인

세포라는 브라우징 활동, 장바구니 행동 및 로열티 등급을 기반으로 행동 트리거 이메일을 보냅니다. 예를 들어, 파운데이션 제품을 버릴 경우 개인화된 이메일이 보내질 수 있으며, 여기에는 톤 맞추기 팁과 Pippit과 같은 도구를 사용해 생성된 튜토리얼 동영상이 포함됩니다. 이 캠페인은 초고도 관련성을 가진 콘텐츠를 제공하여 재참여율과 장바구니 복구율을 개선합니다.

• 사용자 활동 기반 Nike의 앱 내 제품 드롭

Nike의 SNKRS 앱은 사용자 참여, 구매 이력 및 스니커 선호도를 분석해 독점적인 초기 제품 드롭을 제공합니다. 앱 내 행동 점수를 기반으로 활동이 가장 높은 사용자들에게는 한정판 알림이 전송됩니다. 이 전략은 긴급성을 높일 뿐만 아니라 브랜드 충성도를 맞춤형 접근성을 통해 보상합니다.

결론

오늘날의 마케팅 환경에서 개인화는 더 이상 선택 사항이 아니며 기대되는 요소입니다. 행동 기반 마케팅은 브랜드가 일반적인 메시징을 넘어 사람들의 온라인 사고, 감정 및 행동에 맞춘 콘텐츠를 전달할 수 있도록 합니다. 클릭, 검색, 페이지 조회 및 구매 의도까지 모든 상호작용은 하나의 이야기를 전달합니다. 이런 신호를 매력적인 시각적 콘텐츠로 번역할 수 있는 마케터가 신뢰, 충성도 및 추천을 대규모로 구축합니다. 이곳이 바로 Pippit이 등장하는 곳입니다. Pippit은 스마트 크리에이티브 에이전트로서 행동 데이터와 시각적 스토리텔링의 간극을 연결합니다. Pippit은 모달 융합 기술로 구동되는 창의성 중심의 글로벌 크리에이터 친화적 플랫폼으로, 텍스트, 링크, 이미지 또는 프롬프트 등 모든 형태의 콘텐츠를 매력적인 행동 기반 마케팅 자산으로 바꿀 수 있게 해줍니다. 당신이 추천 포스터를 디자인하거나, 토킹 사진을 제작하거나, 제품 비디오를 생성하는 경우에도, Pippit의 낮은 진입 장벽 인터페이스와 직관적인 AI 기능은 마케터의 모든 수준에서 적합한 프로세스를 제공합니다. 행동 통찰력을 스크롤을 멈추게 하고, 높은 성과를 내는 콘텐츠로 변환할 준비가 되셨나요? 오늘 Pippit을 사용해 보세요. 압박 없이 전문가처럼 제작을 시작할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

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1. 행동 변화 마케팅이 개인화된 콘텐츠 제작에 어떤 이점을 제공하나요?

행동 변화 마케팅은 데이터에 기반한 타겟팅된 메시지를 통해 소비자의 행동에 영향을 미치는 것에 중점을 둡니다. Pippit의 AI 생성 동영상 기능은 클릭, 스크롤, 장바구니 이벤트와 같은 사용자 상호작용을 기반으로 실시간 시각 자료 및 동영상을 생성하여 변화하는 행동에 직접 대응하는 콘텐츠 제작을 돕습니다. 이 접근법은 전환 가능성을 높이는 동시에 장기적인 참여를 강화합니다.

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1. 행동 특성은 마케팅 전략에서 어떤 역할을 하나요?

행동 특성 마케팅은 방문 빈도, 과거 구매 기록, 참여 지속 시간과 같은 사용자 습관을 분석하는 것을 포함합니다. Pippit은 이러한 인사이트를 활용하여 개인의 선호도를 반영한 AI 생성 비주얼을 구축합니다. 예를 들어, 반복 방문자는 로얄티 테마 콘텐츠를 볼 수 있고, 최초 사용자에게는 제품 소개 동영상이 제공되어 모든 접점에서의 관련성을 극대화합니다.

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1. 마케팅에서의 행동 경제학 이 AI 비주얼을 통해 어떻게 적용됩니까?

마케팅에서의 행동 경제학은 심리학과 데이터를 결합하여 의사 결정 패턴을 예측합니다. Pippit은 TTS와 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 긴박감이나 사회적 증거와 같은 인지적 편향에 호소하는 아바타 기반 비디오를 제작함으로써 이를 지원합니다. 행동 유발 요인과 결합될 때, 이러한 비주얼은 사용자가 빠르고 감정적으로 주도된 구매를 하도록 유도합니다.

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1. 왜 마케팅에서의 행동 이 관객 타겟팅에 중요합니까?

마케팅에서 행동 분석을 이해하면 브랜드가 정적인 캠페인에서 반응형 실시간 경험으로 전환할 수 있습니다. Pippit은 행동 신호를 문맥 인식 이미지와 짧은 형식의 동영상으로 변환하여 이를 활용합니다. 그 결과 사용자의 여정에서 위치에 따라 적응하는 미디어가 생성되어 타겟팅 정밀도와 창의적 관련성을 모두 향상시킵니다.

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1. 행동 마케팅 분할은 캠페인 ROI를 어떻게 개선하나요?

행동 마케팅 분할은 반복 탐색, 결제 행동, 광고 상호작용과 같은 특정 행동을 기반으로 사용자를 분류합니다. Pippit은 CDP와 연결하여 각 세그먼트에 맞춤화된 비디오 및 이미지 생성을 자동화합니다. 이 정도의 세부 정보는 각 비주얼이 소비자 행동에 맞게 마케팅 트렌드 및 촉발 요인과 일치하도록 보장함으로써 성능을 향상시킵니다.