데이터 무결성: 사용자 행동을 이해하는 것이 중요한 이유

오늘날 개인화된 마케팅 시대에 마케팅 담당자는 풍부한 고객 데이터가 없으면 길을 잃게 됩니다. 그러나 많은 마케팅 담당자가 수백만 개의 데이터 포인트를 클라우드에 푸시하면서 잊어버린 것은 데이터 포인트의 품질과 무결성의 중요성입니다.
고품질 데이터는 모든 팀의 삶을 더 좋게 만듭니다. 마케팅 팀은 더 나은 캠페인을 구축할 수 있고, 분석 팀은 변형이나 해결 방법 없이 더 나은 결정을 내릴 수 있으며, 제품 팀은 정보를 바탕으로 제품 결정을 내릴 수 있습니다.
다음은 간단한 예입니다. 한 달에 수백만 건의 구매 이벤트를 푸시하지만 어느 날 제품 이름을 이벤트의 속성으로 매핑했다는 사실을 깨닫게 됩니다. 이는 논리적이거나 사소해 보일 수 있지만, 정확히 동일한 이름을 가진 여러 제품이 있다고 상상해 보십시오. 이로 인해 숫자가 부풀려지고 귀하와 귀하의 전략적 마케팅 파이프라인이 오해될 수 있습니다. 제품 ID 또는 SKU를 구매 이벤트에 매핑했다면 이 문제를 피할 수 있었습니다.
데이터를 신뢰할 수 없다면 분석을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 것이 결코 편하지 않을 것입니다.

데이터 무결성을 저하시키는 일반적인 상황

데이터 복제
중복은 데이터 무결성에 좋지 않을 뿐만 아니라 저장 용량으로 인해 비용 증가로 직접 이어질 수도 있습니다. 이는 사용자 프로필이 중복되거나 한 번 발생했어야 하는 동일한 이벤트가 여러 번 발생하는 경우일 수 있습니다.
중복의 일반적인 예: 통합 SDK는 기본적으로 앱 실행 또는 클릭한 알림과 같은 일부 "시스템 이벤트"를 추적하지만 개발자는 이를 간과하고 이벤트를 수동으로 발생시킵니다. 이러한 경우 동일한 이벤트를 두 번 저장하게 되어 이벤트 추적 할당량을 더 빨리 초과하게 되므로 플랫폼 비용이 상승하게 됩니다. 수백만 명의 사용자 규모에서 이러한 추가 비용은 마케팅 및 분석 예산에 큰 타격을 줄 것입니다.
시간대 관리
마케팅 캠페인의 상당 부분은 시간 기반이며 잘못 지정된 사용자 시간대는 오후 7시가 아닌 오전 3시에 전달되기 때문에 캠페인이 눈에 띄지 않게 될 수 있음을 의미합니다. 이는 국제 비즈니스를 운영하는 경우 특히 중요합니다.
위치 데이터
앱에서 얻을 수 있는 위치에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 대략적인 위치:  

이는 GPS 액세스 없이 모바일 네트워크 제공업체 및 Wi-Fi 액세스 포인트를 사용하여 추출할 수 있지만 정확도는 높지 않습니다.
이는 캘리포니아 사용자와 같이 대략적인 위치를 기반으로 캠페인을 보내거나 사용자를 분류하려는 경우와 같은 사용 사례에 충분할 수 있습니다.
대략적인 위치 데이터만으로도 시장 침투, 고객 채택 등과 같은 가치 있고 필수적인 통찰력을 얻는 데 충분할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 얻기 위해 더 비용이 많이 드는 정확한 사용자 위치를 수집할 필요는 없을 것입니다.

2. 정확한 위치:  

이는 GPS 액세스를 사용하며 몇 미터 이내의 정확도를 갖습니다.
높은 정확도의 위치 데이터는 전자상거래, 식품 및 식료품 배달 등과 같은 산업 전반에 걸쳐 더욱 중요합니다. 사용자 위치는 특별 거래, 위치 기반 개인화, 추천 등에 중요합니다.
예를 들어, CleverTap의 클라이언트 중 상당수는 지오펜싱을 사용하여 사용자가 클라이언트 매장 근처에 있을 때 쿠폰을 보내는 등 사용자에게 매우 정확한 위치 기반 참여를 제공합니다. 상상할 수 있듯이 이를 위해서는 몇 미터 이내의 정확한 위치 데이터가 필요합니다.
높은 정확성을 보장하려면 최종 사용자의 GPS 액세스가 필요합니다. 최종 사용자가 개인 정보 보호 및/또는 배터리 문제로 인해 위치 데이터 액세스 권한을 거부하기로 선택한 경우 이러한 참여가 어려워질 수 있다는 점을 명심하세요.
특정 마케팅 사용 사례에서 위치 데이터의 중요성을 이해함으로써 필요한 위치 데이터의 정확성을 선택할 수 있습니다. 정확한 위치 데이터를 검색하는 데 드는 비용은 많은 경우 이점보다 클 수 있습니다. 위치 데이터 제공을 거부한 사용자로부터 데이터를 얻지 못할 수 있고 해당 사용자에 대해 수정된 여정이 필요할 수 있기 때문입니다.
그러나 대략적인 위치 데이터를 고수하기로 선택한 경우 모든 이해관계자는 위치 데이터가 모호할 수 있으며 정확한 위치가 필요한 곳에 사용되어서는 안 된다는 점을 인식해야 합니다.
잘못된 이벤트 이름 지정
애플리케이션 이벤트의 이름을 지정하는 방식은 데이터의 명확성에 장기적인 영향을 미칠 수 있습니다. 제품이 표시되는 이벤트의 이름을 다음과 같이 지정할 수 있습니다.

1. 제품보기
2. 본 제품
3. 본 제품
4. 사용자제품보기
5. 제품_조회함
6. 제품 조회
7. 제품 보기

"명사 + 동사" 구문을 권장합니다. 예: 제품 조회, 등록 완료.
무엇을 선택하든 명명 규칙이 모든 플랫폼에서 유지되는지 확인하고 팀이 동일한 페이지에 있도록 하세요. iOS 및 Android 앱에서 동일한 이벤트의 이름이나 철자가 다르게 지정되는 경우가 관찰되었으며 이로 인해 데이터 손실이나 잘못된 정보가 발생하고 수정하기가 까다로울 수 있습니다.
간단한 작업 흐름을 보장하려면 이름을 일관되고 명확하게 지정하세요. 원활한 상호 운용성과 낮은 오버헤드를 위해 마케팅, 데이터 과학팀 등 관련 내부 팀과 반드시 ​​상의하세요.
좋은 출발점을 찾으려면 업종별 샘플 이벤트를 확인하세요 .
고유한 사용자 식별 문제
ID 관리는 마케팅 활동에서 매우 중요한 부분입니다. 사용자를 고유하게 식별하고 동일한 캠페인을 동일한 사용자에게 여러 번 전송하는 등의 실수를 방지해야 합니다.
마케팅 플랫폼에서 사용자 ID 설정에 대한 몇 가지 중요한 권장 사항은 다음과 같습니다.

1. ID가 없으면 ID를 설정하지 마세요. 예를 들어 여러 사용자에게 ID를'없음'으로 설정하면 해당 '없음' ID 아래의 모든 사용자가 함께 그룹화될 수 있습니다. 즉, '없음' ID를 가진 모든 사용자는 동일한 사용자로 간주됩니다. 내부 고유 ID를 할당하는 플랫폼은 거의 없습니다. CleverTap처럼 전달된 ID가 Null인 경우 사용자에게 ID를 부여하며, 이 ID는 계속해서 개별 사용자를 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
2. 변경될 수 있는 ID를 할당하지 마십시오. 예를 들어, 누군가의 이메일이 앱 내에서 변경될 수 있는 경우 이메일을 ID로 허용하는 것은 좋지 않습니다. 대부분의 마케팅 플랫폼은 이메일을 변경하면 그 사람을 새로운 사용자로 표시합니다. 휴대폰 번호, Facebook ID 등에도 동일하게 적용될 수 있습니다.

여러 사용자가 하나의 기기에서 앱을 사용하는 등 특별한 사용 사례가 있을 수 있습니다. CleverTap과 같은 정교한 플랫폼은 현재 로그인한 사람에 따라 다양한 사용자 프로필 간에 전환 할 수 있습니다.
이벤트 데이터
개발자와 비즈니스 관점 모두에서 이벤트 데이터가 신중하게 계획되고 구현되었는지 확인하세요.
이벤트와 이벤트 속성을 체계적으로 생각해 보세요. 제품 ID를 이벤트 속성으로 사용하지 않고 구매 이벤트를 발생시키고 싶지 않습니다.
각 이벤트의 트리거 포인트를 식별하고 이벤트가 올바른 시간에 발생하는지 확인하세요.
그리고 iOS 앱과 비교하여 Android 앱 사용자 여정의 다양한 지점에서 이벤트를 발생시키지 마세요. 예를 들어 Android에서는 홈 화면 로드가 시작될 때 실수로 "홈 화면 조회" 이벤트가 발생했지만 iOS에서는 페이지가 로드된 후 발생했을 수 있습니다. 이로 인해 Android와 iOS 수치 사이에 명백한 불일치가 발생하고 잘못된 통찰력으로 이어질 수 있습니다. 홈 화면이 로드되는 동안 많은 사용자가 앱을 닫을 수 있고, 이로 인해 iOS 사용자의 수가 상대적으로 낮아져 결과적으로 불필요한 작업을 수행하게 될 수 있기 때문입니다. 변화.
테스트 계정과 테스트 사용자를 사용하여 사용자 프로필 페이지에서 발생한 이벤트로 실제 앱 작업을 확증합니다.
이벤트 데이터의 데이터 유형
이벤트 속성에 적합한 데이터 유형을 식별하는 것은 신중하게 결정해야 합니다. CleverTap과 같은 마케팅 플랫폼에는 각 이벤트 속성에 대한 데이터 유형을 정의하는 데 도움이 되는 스키마 관리 도구가 내장되어 있습니다.
사용자 생일이 앱에서 Date 개체 대신 문자열로 전달되는 경우가 관찰되었습니다. 이는 "내 사용자 중 몇 %가 Gen-Z에 속합니까?"와 같은 간단한 쿼리 때문에 데이터를 대부분 쓸모 없게 만듭니다. 빨리 대답할 수 없습니다.
최근에는 거래 금액 데이터를 정수 대신 문자열로 보내는 클라이언트가 있었습니다. 이로 인해 많은 간단한 수학 연산을 실행할 수 없게 됩니다.
단순한 실수로 인해 상당한 리소스 낭비가 발생할 수 있습니다. 즉, 사후에 데이터를 변환하려고 시도하거나 데이터를 완전히 폐기해야 하는 것입니다.

높은 데이터 무결성을 어떻게 유지할 수 있습니까?

다행히도 데이터 무결성을 유지하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 그러나 약간의 계획과 사전 고려가 필요합니다.
다음 모범 사례를 따르세요.

1. 문서와 플랫폼 전체에서 일관되고 명확한 이벤트 이름 지정.
2. 마케팅 플랫폼과의 초기 통합 중에 추가 시간을 투자하여 플랫폼 전반에서 발생하는 이벤트를 수동으로 철저하게 테스트하세요. 실시간으로 시작하기 전에 테스트 계정과 사용자 프로필의 활동 스트림을 사용하세요. 이렇게 하면 앞으로 많은 시간과 고통을 줄일 수 있습니다.
3. 철저한 감사를 자주 수행해야 하며, 특히 일부 이벤트 구조가 수정되거나 추가되는 경우에는 더욱 그렇습니다.
4. 추적하려는 이벤트가 무엇인지 신중하게 생각하고 너무 지나치지 말고 중요한 이벤트를 놓치지 마십시오. KPI와 사용 사례를 명확하게 정의하십시오.
5. 마케팅팀, 경영진, 개발자, 데이터 과학자 등 데이터를 사용할 수 있는 관련 팀에 문의하세요.
6. 이벤트 발생 시기를 결정할 때 모든 플랫폼 팀(Android, iOS, SDK)이 동일한 페이지에 있는지 확인하세요.
7. 이벤트 스키마를 유지하는 데 시간을 투자하세요. 스키마에 대한 자세한 내용과 스키마가 데이터 무결성을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 설명서를 방문하세요 .

데이터 무결성 달성 및 유지

데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 내릴 계획이라면 데이터를 신뢰할 수 있는 것이 매우 중요하며, 필요한 것은 이러한 신뢰를 구축하는 데 약간의 추가 시간과 노력뿐입니다. 데이터 무결성을 유지하면 귀하와 귀하의 회사가 앞으로 겪게 될 많은 어려움을 줄일 수 있습니다.