디지털 트윈을 소개합니다.

디지털 트윈을 만든 이유#

엔지니어는 기계의 디지털 트윈을 만들어, 실제 기계를 건드리기 전에 모델에서 먼저 변경 사항을 테스트합니다. 고객은 모델링하기가 더 어렵고, 고객이 구매하는 방식도 바뀌고 있습니다. 이제 더 많은 고객이 사이트에 오기도 전에 AI 어시스턴트에게 무엇을 사고 누구를 선택할지 묻습니다.

그런 대화를 옆에서 지켜볼 수는 없습니다. 새로운 가격에 어떻게 반응할지 구매자 천 명에게 쉽게 물어볼 수도 없습니다. 트윈을 활용하면 실제로 결정을 내리기 전에 고객 여정을 탐색할 수 있습니다.

트윈이란#

트윈은 하나의 완전한 인물로 작성된, 모델링된 고객입니다. 트윈의 프로필은 세 부분으로 구성됩니다.

• 인물: 이름, 나이, 가구, 직업과 고용주, 거주지.
• 구매 주체: 이 인물이 대신해 구매하는 가구나 회사, 그 규모와 경제적 여건, 그리고 결정에 함께 관여하는 사람.
• 해결하려는 과제: 계기가 된 일, 니즈의 기능적·정서적·사회적 측면, 제약 조건, 그리고 성공의 모습.

대부분의 트윈은 실제 개인이 아니라 시장의 한 부분을 대표하는 모델링된 인물입니다. 예외는 HubSpot이나 Salesforce에서 팔로우하는 연락처의 실명 트윈입니다.

Point11이 트윈을 만드는 방법#

출발점은 웹사이트입니다. Point11은 웹사이트에서 비즈니스를 조사해 사업 프로필을 만듭니다. 무엇을 판매하는지, 어느 시장에서 판매하는지, 어떤 대상 고객에게 서비스하는지를 담습니다.

다음으로 시장의 현실적인 구성 비율을 계획합니다. 각 대상 고객에는 해결해야 할 과제, 해당 카테고리에서 선택에 얼마나 가까워졌는지, 거주 지역, 사용하는 언어, 나이와 소득 또는 회사 규모와 역할 같은 차원별로 가중치가 부여됩니다. Point11은 요청한 트윈 수를 이 가중치에 따라 나눕니다. 또한 각 값의 쌍이 얼마나 자연스럽게 어울리는지 점수를 매기므로, 그 때문에 어떤 그룹이 할당된 비중에 조금 못 미치더라도 불가능한 조합의 트윈은 만들어지지 않습니다.

그런 다음 각 트윈을 단계별로 작성합니다. Point11은 각 인물을 해당 시장 안의 실제 장소에 배치하고, 그 인물에 맞는 실제 고용주나 조직을 고릅니다. 이어서 인물을 완전하게 작성하고 상세 주소를 제안하는데, 이 주소는 지도 데이터로 확인된 경우에만 유지합니다.

다른 곳에서 시작할 수도 있습니다.

• 직접 쓴 말로 고객을 설명하고, Point11이 그 설명에서 읽어낸 구성 비율을 검토하세요.
• Manual Profile로 구성 비율을 직접 설정하세요.
• CSV, HubSpot 또는 Salesforce에서 대상 고객을 가져와 자체 고객 데이터를 바탕으로 트윈을 구성하세요.
• CRM 연락처를 팔로우해 실제 인물의 실명 트윈을 레코드와 통화 내용이 바뀔 때마다 최신 상태로 유지하세요.
• 위치를 추가해 매장마다 자체 프로필에서 만든 트윈을 갖게 하세요.

트윈이 정직함을 유지하는 방법#

트윈은 듣고 싶은 말만 하지 않을 때 비로소 쓸모가 있습니다. 제품은 바로 이 원칙을 중심으로 만들어졌습니다.

• 계획을 검증합니다. 트윈을 게시하기 전에 Point11은 각 트윈이 계획에서 정한 자리와 일치하는지 확인합니다. 어떤 단계에서 트윈을 뒷받침할 수 없으면 그 트윈은 제외하고 그 수를 집계하며, 몰래 다른 트윈으로 대체하지 않습니다.
• 고정관념을 배제합니다. 트윈의 성별과 민족은 트윈의 이야기를 쓰는 모델에 전달되지 않으며, 어떤 조합이 어울리는지 결정하는 데도 쓰이지 않습니다.
• Discovery 질문에는 브랜드 이름이 나오지 않습니다. 트윈의 첫 질문에는 브랜드나 추적 중인 경쟁사의 이름이 나오지 않으며, 트윈은 어시스턴트가 이미 제시한 선택지만 언급합니다.
• Experience 목표는 사이트를 보지 않고 작성합니다. 트윈의 목표는 어떤 사이트도 보기 전에 작성되므로, 자사 사이트 방문과 경쟁사 사이트 방문을 서로 비교할 수 있습니다. 녹화 내용은 별도의 모델이 채점하며, 이때 방문이 어땠는지에 대한 트윈 자신의 설명은 사용하지 않습니다.
• Research 응답자는 스크립트를 보지 못합니다. 트윈은 조사 목표나 앞으로 나올 질문을 모르는 상태에서 한 번에 한 질문씩 답합니다.

트윈이 모든 고객의 행동을 정확히 예측하지는 않습니다. 트윈은 결정을 내리기 전에 탐색할 수 있게 해 줍니다. 실제 고객 피드백, 분석 데이터, 사업 실적과 함께 읽으세요.

트윈으로 할 수 있는 일#

같은 트윈이 모든 캠페인에 참여할 수 있습니다.

• Discovery: 트윈이 자신의 말로 AI 어시스턴트에게 추천을 요청합니다. 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지, 누가 추천받는지, 왜 선택받거나 선택받지 못하는지 확인하세요.
• Experience: 트윈이 컴퓨터나 휴대폰으로 웹사이트에서 원하는 일을 해내려고 시도합니다. 녹화된 방문을 보며 어디에서 막히는지 확인하세요.
• Research: 아이디어, 가격, 제안, 의사결정에 관해 트윈을 인터뷰하고, 답변의 근거가 되는 인터뷰를 읽어보세요.
• Alpha: 캠페인 데이터에 관해 질문하고, Advisor가 근거와 함께 다음 단계의 우선순위를 정하게 하세요. 트윈의 프로필에서 Win this customer(이 고객 확보하기)를 선택하면 Alpha에서 계획이 열립니다.

어떤 트윈이든 열어 모든 캠페인에 걸친 여정을 따라가고 직접 인터뷰할 수도 있습니다. 같은 트윈이 다시 참여할 수 있으므로 메시지, 페이지, 제안을 바꾼 뒤 무엇이 달라지는지 확인할 수 있습니다.

데이터 처리 방식#

• 가져오기에는 식별자가 포함되지 않습니다. CSV는 브라우저에서 읽습니다. Point11은 연결 항목을 추천하기 위해 열 이름과 몇 가지 샘플 값을 확인한 뒤, 연결한 열만 받되 개인 식별자로 보이는 값은 제거합니다. 이름, 이메일, 전화번호, 규제 대상 데이터, 보호 대상 특성으로 보이는 열은 잠겨서 매핑할 수 없습니다.
• 실명 트윈은 개인 데이터입니다. Point11은 연락처의 이름, 매핑한 필드, 연락처에 연결된 통화 및 회의 녹취록을 읽습니다. 연락처 잊기를 실행하면 이러한 읽기가 즉시 중단되고, 30일 후 개인 데이터가 삭제되며, 그 전까지는 복원할 수 있습니다.
• 인터뷰에는 그 성격이 명시됩니다. 실명 트윈과의 인터뷰에는 본인이 아닌 AI 시뮬레이션이라는 표시가 붙습니다.
• 트윈은 조직 안에만 머뭅니다. 데이터베이스는 조직별로 고객을 분리해 보관하며, Point11은 CRM 인증 정보를 절대 저장하지 않습니다.

데이터 사용에 관한 전체 내용은 디지털 트윈 문서에서 확인할 수 있습니다.

시작하기#

계정을 만들고 웹사이트를 입력하세요. Point11이 사업 프로필과 첫 트윈을 만든 다음 첫 Discovery 캠페인을 실행합니다.