데이터 위생에 관한 빅 딜: 정의 및 달성을 위한 6단계

데이터는 효과적인 마케팅 전략을 주도합니다. 더 진실한 말은 나오지 않았습니다. 실제로 McKinsey는 최고 실적 기업의 50% 이상이 수익을 창출하기 위해 데이터를 사용한다고 보고했습니다.

그러나 원시 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 깨끗한 데이터가 성공으로 이어지는 것입니다. 여기에서 정기적이고 지속적인 데이터 위생 관행이 필요합니다.

마케터는 다양한 데이터 접점을 사용하여 고객 페르소나를 만들고, 다양한 잠재고객 세그먼트를 타겟팅하고, 소비자 동향과 통찰력을 분석합니다. 모든 것은 데이터 사용을 가리킨다.

그러나 마케터는 데이터의 필요성을 이해하고 있지만 클린 데이터의 중요성은 아직 잘 알려져 있지 않습니다. 이 가이드는 데이터 위생의 기본 사항과 기업이 이를 달성할 수 있는 방법을 안내합니다.

데이터 위생이란 무엇이며 왜 중요한가요?

데이터 위생은 데이터가 깨끗한지 확인하는 데 관련된 모든 프로세스를 의미합니다.

클린 데이터는 오류가 없고 일관되며 정확한 데이터입니다. 반면에 더티 데이터는 중복된 정보, 불완전한 세부 정보, 심지어 오래된 데이터까지 포함하는 데이터입니다. 이러한 오류는 실제로 시스템에 진입할 수 있습니다. 진입 지점이든 수동 업데이트든 상관 없습니다.

비즈니스 데이터는 많은 소스에서 나오므로 약간의 오류가 발생할 수 있습니다.

이러한 출처 중 일부는 다음과 같습니다.

• 설문조사
  응답자가 몇 분 안에 답변할 수 있는 쿼리 또는 양식입니다. 일반적으로 설문조사는 웹사이트에 게시되거나 소셜 미디어를 통해 공유됩니다.

• 업무
  이 유형의 데이터에는 정확한 위치, 구매한 제품 및 참여 수준과 같은 고객에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 거래 데이터는 온라인 쇼핑객이 계정을 만들거나 온라인 상점에서 처음 구매할 때 수집됩니다.

• 데이터베이스
  비즈니스에 사용할 수 있는 많은 리드 제공업체가 있으며 모두 데이터베이스를 사용하여 연락처 정보에 액세스합니다. 다음은 최고의 리드 소스 및 데이터베이스입니다.
  
• 마케팅 캠페인
  연락처 정보와 교환하여 잠재적인 잠재 고객에게 가치 있는 것을 제공하는 것이 일반적입니다. 이것은 뉴스레터 구독, 로열티 프로그램, 무료 평가판 또는 가이드북을 통해 수행할 수 있습니다.

데이터 위생의 이점

데이터를 정리함으로써 기업은 더티 데이터로 인한 문제의 결과를 처리할 필요가 없습니다. 이상적으로는 영업 및 마케팅 팀이 데이터를 사용하여 타겟팅할 계정과 산업을 선택할 수 있습니다. 그러나 데이터가 "더러워"지면 영업 및 마케팅 팀은 최선을 다해 전략을 실행할 수 없습니다.

데이터 위생의 다른 이점은 다음과 같습니다.

1. 효율성 및 생산성 향상
   더티 데이터로 인해 일부 비즈니스의 수익이 최대 12% 손실된다는 사실을 알고 계셨습니까? 또한 잘못된 정보로 인해 마케팅 활동을 잘못된 방향으로 이끌 수도 있습니다. 깨끗한 데이터를 사용하면 재정 및 기타 리소스를 낭비하지 않고 보다 정확한 방향을 찾을 수 있습니다.

2. 정보에 입각한 의사 결정
   깨끗한 데이터는 깨끗한 분석을 의미합니다. 깨끗한 분석은 예측 및 기타 판매 및 마케팅 지표와 관련하여 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 의미합니다.
   
3. 더 나은 고객 경험
   리드 또는 고객에 대한 업데이트된 정보를 통해 적절한 사람들에게 올바른 메시지를 전달할 수 있습니다. 이는 전반적으로 더 좋고 개인화된 고객 경험을 제공할 것입니다.

4. 보다 정확한 타겟팅 및 고객 세분화
   깨끗한 데이터가 있으면 고객 세분화 노력이 낭비되지 않습니다. 특정 연락처에 대한 정확한 정보를 통해 자격을 갖춘 리드를 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.
   
5. 정확한 분석
   데이터가 더러우면 분석과 통찰력이 틀릴 가능성이 큽니다. 깨끗한 데이터는 올바른 정량적 결과를 보장하므로 올바른 정성적 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 위생을 위한 6가지 모범 사례

더 이상 단순히 데이터와 정보에 액세스하는 것이 아니라 올바른 데이터를 보유하는 것입니다. 다음은 비즈니스에서 설정해야 하는 6가지 데이터 위생 관행입니다.

#001: 진입 시점의 데이터 표준화

데이터는 위에서 언급한 다양한 수단과 채널을 통해 시스템에 들어갈 수 있습니다.

이제 잘못된 데이터 입력은 일반적으로 더티 데이터의 첫 번째 원인 중 하나입니다. 어떻게? 웹사이트에 사용자가 사례 연구를 다운로드할 수 있는 양식이 있다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 직접 통화를 예약하려는 사람들을 위한 또 다른 양식이 있습니다. 두 양식 모두 전화번호 필드가 있습니다.

한 양식은 텍스트 필드를 사용하고 다른 양식은 지역 번호에 대해 드롭다운을 사용하고 나머지 번호에는 텍스트 필드를 사용합니다. 이는 시스템의 전화번호가 다르게 표시됨을 의미합니다. 사용자가 텍스트 필드를 채우고 지역 코드를 생략하면 어떻게 됩니까? 그것은 이미 데이터를 사용할 수 없게 만듭니다.

또한 한 양식에는 전화 번호가 필요하고 다른 양식에는 필요하지 않은 경우 일부 데이터 항목에 불완전한 연락처 세부 정보가 있을 가능성이 큽니다.

핵심 정보: 각 데이터 포인트는 출처 채널에 관계없이 표준 방식으로 시스템에 입력해야 합니다.

수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

• 가지고 있는 모든 데이터 필드와 모든 진입점을 검사하십시오.
• 이메일, 약어, 주소 및 연락처의 형식을 확인하십시오.
  • 모든 진입점에서 모든 형식을 표준화합니다.
• 표준 운영 절차(SOP) 또는 단계별 가이드를 만듭니다.
• SOP를 팀 전체에 적용합니다.

이제 데이터가 들어갈 때 깨끗하다고 ​​해서 데이터가 영원히 깨끗하다는 의미는 아닙니다. 시간이 지남에 따라 리드가 회사를 이전하거나 개인 정보를 변경하는 경우 일부 연락처 세부 정보를 변경하거나 편집해야 할 수 있습니다.

#002: 쓸모없는 데이터 제거

특히 데이터와 관련하여 더 많은 것이 항상 더 나은 것은 아닙니다.

데이터 위생 관행을 정기적으로 구현하지 않으면 결국 사용할 수 없는 많은 데이터를 얻게 됩니다. 실제로 조직에서는 데이터의 25%가 정확하지 않다고 생각합니다.

쓸모없는 데이터는 다음 중 하나일 수 있습니다.

• 블랙리스트에 있는 리드 또는 연락처를 제거해야 합니다.
• 지난 몇 달 동안 비활성 접촉 또는 이탈
• 전 회사에서 퇴사한 연락처로 인해 더 이상 존재하지 않는 이메일 주소
• 중복 레코드

CRM에 쓸모없는 데이터를 보관하면 생각보다 큰 피해를 입을 수 있습니다.

예를 들어 더 이상 존재하지 않는 주소로 이메일 캠페인을 보내면 이탈률이 증가합니다. 중복된 연락처에 미리 알림을 보내면 이메일을 두 번 보내게 되면 개인화 작업이 중단될 수도 있습니다.

#003: CRM을 활용하고 정기적으로 업데이트하십시오.

영업 담당자의 71%가 데이터 입력에 너무 많은 시간을 낭비하고 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 이 시간은 전도나 피칭에 사용할 수 있는 시간입니다.

이것이 확장 기업이 일반적으로 파이프라인과 기존 고객을 더 잘 관리하기 위해 CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어에 투자하는 이유입니다.

그러나 CRM은 데이터가 얼마나 깨끗한지만큼 강력합니다.

비즈니스 데이터는 정기적으로 변경되므로 데이터 위생 관행의 일부로 CRM을 주기적으로 스크러빙하는 것이 중요합니다. CRM 위생의 일부로 다음 단계를 따르십시오.

1. CRM을 깨끗하게 관리할 담당자를 지정하십시오.
2. CRM에서 데이터 정리를 위한 고정되고 정기적인 일정을 설정합니다.
3. CRM에 있을 수 있는 통합 및 자동화를 활용합니다. 예를 들어 일부 CRM 도구를 사용하면 잘못된 이메일 주소를 자동으로 분류할 수 있습니다.

#004: 데이터의 정확성 검증

가능한 한 입력 시점에서 데이터를 검증할 수 있는 도구를 통합하십시오. 그러나 앞서 언급했듯이 비즈니스 데이터는 정기적으로 변경됩니다. 이것은 무엇을 의미 하는가? 즉, 정기적인 감사 및 업데이트를 수행해야 하므로 유효성을 검사해야 합니다.

작은 데이터 세그먼트에서 시험 실행을 하고 다음과 같은 오류에 대한 경고를 확인하십시오.

• 중복
• 데이터 누락
• 손상된 데이터 값

이 모범 사례에 대한 마지막 팁: CRM 확인 후 데이터 유효성 검사를 수행하도록 정기적인 일정을 설정하십시오.

#005: 데이터 개인 정보 보호 규정 준수 실천

GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CAN-SPAM(요청하지 않은 포르노 및 마케팅에 대한 공격 통제) 법은 모두 온라인 사용자가 원치 않는 이메일을 받지 않도록 보호하는 것을 목표로 합니다.

이러한 표준은 기업이 데이터 관리 관행을 조사하도록 요구합니다. 최종 목표는 온라인 사용자가 자신의 개인 데이터를 더 많이 제어할 수 있도록 하는 것입니다.

데이터가 규정을 준수하는지 확인하기 위해 수행할 작업:

• 모든 데이터 입력 시스템 및 프로세스를 감사하고 평가합니다.
• 관련 없는 작은 데이터 수집을 중단하십시오. 더 많이 수행할수록 더티 데이터를 수집할 가능성이 커집니다. 영업 및 마케팅에 도움이 될 수 있는 데이터만 수집하는 데 집중하세요.
• 리드 생성에 사용된 데이터 필드를 검토합니다. 더 민감한 세부 사항을 영업 프로세스의 후반 단계로 이동합니다.
• 수집된 목적에 더 이상 필요하지 않은 데이터는 파기하거나 보관합니다.
• CRM 및 정기적으로 액세스하는 기타 데이터베이스에 추가 보안 조치를 적용하여 데이터를 보호하십시오.
• 온라인 사용자가 개인 정보 보호 정책에 액세스할 수 있는지 항상 확인하십시오.

개인정보 침해 신고 시 대처 방법

• 기지를 덮으십시오. 철저하고 상세한 내부 조사를 수행하고 전체 프로세스가 문서화되었는지 확인합니다.
• 모든 개인 정보 불만 사항은 일관성과 표준 수준으로 처리되어야 합니다.
• 가능한 한 빨리 문제를 해결하십시오.
• 이 전체 프로세스를 문서화하십시오.

#006: 작업을 수행할 데이터 팀을 모집합니다.

데이터 위생 모범 사례를 구현하는 방법을 아는 것은 한 가지입니다. 실제로 규칙적으로 일관되게 구현하는 것은 다른 문제입니다.

팀의 능력과 데이터 정리 작업을 처리할 수 있는지 여부를 알고 있습니다. 데이터 전문가 팀을 고용하는 것이 좋은 대안이 될 수 있습니다. 결국 그들은 감사, 더티 데이터 제거 및 유효성 검사에서 위에서 언급한 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

이 과정은 복잡하고 사람들의 손에 충분한 시간이 필요합니다. 팀이 데이터 정리 프로세스를 확실히 수행할 수는 있지만 시간을 최대한 활용하는 것인지 재평가해야 합니다.

결국 데이터 전문가는 더 많은 경험을 갖고 더 효율적일 것입니다. 반면 영업 및 마케팅 팀은 성장에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

데이터 정리는 어떻게 작동합니까?

이것은 데이터 정리가 일반적으로 어떻게 작동하는지에 대한 빠른 실행입니다.

일반적으로 팀 구성원이나 전문 데이터 관리 서비스가 수행하는 광범위한 감사로 시작합니다. 노동 집약적인 부분(누락된 데이터 채우기, 중복 제거, 블랙리스트 연락처 삭제 등)이 따릅니다.

힘들 수 있지만 데이터 정리는 정말 중요합니다. 이러한 모범 사례를 구현하지 않고 우수한 데이터 위생 수준을 달성할 수 있는 다른 방법은 없습니다.

요약: 데이터 위생은 일회성이 아닙니다.

노동 집약적이라는 점을 제외하고 데이터 위생을 달성하는 것은 일회성이 아닙니다. 데이터가 오늘 깨끗한 경우 내일 다시 더러워질 수 있습니다.

그러나 업데이트된 관련 데이터베이스는 성공적인 영업 및 마케팅 이니셔티브에 필수적입니다. 데이터가 정확할수록 리드의 품질이 높아지고 전환 가능성이 높아집니다.

하지만 시간과 인력이 부족하다면 아웃소싱이 최선의 방법입니다.

아웃소싱 팀은 비즈니스의 확장 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, TaskDrive는 실제로 CRM으로 이동하여 모든 정보를 업데이트하고 필요한 정보를 제거하고 새로운 연락처 세부 정보를 추가로 제공할 수 있습니다. 이 모든 것을 통해 영업 및 마케팅 팀은 관계를 구축하고 다가오는 대화를 정신적으로 준비하는 데 더 집중할 수 있습니다.

언제든지 전화 예약을 하거나 메모를 남길 수 있습니다. 잠재 고객 생성 및 데이터 정리를 오프로드하여 판매 계획과 같은 다른 영향력 있는 일에 집중할 수 있는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.