마케팅 데이터 관리 문제를 극복하는 방법
게시 됨: 2022-06-30효과적인 디지털 마케팅 전략은 데이터라는 한 가지를 중심으로 구축됩니다. 특정 웹사이트를 방문한 후 갑자기 제품에 대한 광고를 본 사람은 누구나 자신의 데이터가 수집되고 있다는 것을 알고 있습니다.
이 전략은 확실히 새로운 것이 아닙니다. 마케터는 오랫동안 데이터를 수집했습니다. 60년대에 마케팅 담당자는 광고가 판매에 얼마나 영향을 미치는지 알아보기 위해 미디어 믹스 모델링을 이미 사용하고 있었습니다.
한동안 존재했지만 데이터 수집은 크게 바뀌었습니다. 오늘날 데이터 수집 방법론은 훨씬 더 정교하고 정확합니다.
마케터는 첫 번째 클릭부터 최종 구매까지 각 개인의 여정을 추적할 수 있습니다. 그들은 방문한 페이지, 각 페이지를 본 시간, 장바구니에 추가된 제품, 최종적으로 구매 여부를 확인할 수 있습니다.
현재 마케터에게 제공되는 엄청난 양의 데이터는 축복이자 저주입니다. 한편으로 마케터는 그 어느 때보다 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다. 청중을 더 작고 표적화된 그룹으로 분류하여 더 효과적인 캠페인을 만들 수 있습니다. 반면에 이 방대한 양의 데이터는 감당하기 힘들고 관리하기 어려울 수 있습니다.
마케팅 데이터 관리와 관련된 다양한 문제와 중앙 집중식 데이터 웨어하우스가 분산형 데이터 웨어하우스와 어떻게 다른지 논의할 것입니다.
건너뛰고 싶으신가요?
- 마케팅 데이터 관리 문제
- 격리된 데이터
- 신뢰할 수 있는 마케팅 보고
- 데이터 거버넌스
- 중앙 집중식 데이터 웨어하우스
먼저 데이터 관리가 조직에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
데이터 관리가 조직에 미치는 이점
많은 조직에서 마케팅 데이터는 사후 고려 대상입니다. 일부는 시간이 너무 오래 걸리거나 단순히 자신의 전략과 관련이 없다고 생각합니다.
기업을 위한 효율적인 데이터 관리 시스템을 설정하면 많은 이점이 있습니다.
- 성장을 보장하기 위해 새로운 시장을 식별하고 타겟팅합니다. 데이터는 목표로 삼을 수 있는 새로운 시장을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 새로운 시장에 진입하거나 비즈니스를 성장시키려는 경우에 특히 유용합니다.
- 청중에 대한 통찰력을 얻어 이상적인 고객 프로필인 ICP를 업데이트합니다. 데이터를 정기적으로 검토하지 않으면 대상 고객에 대한 통찰력을 놓칠 수 있습니다. 이 정보는 ICP를 업데이트하는 데 사용할 수 있으며, 이는 더 많은 타겟 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다.
- 고객 기반에 대한 360도 보기 생성. 고객에 대한 데이터를 검토하면 고객을 360도 볼 수 있습니다. 이를 통해 보다 개인화된 경험을 만들고 고객 유지율을 높일 수 있습니다.
- 매우 구체적인 데이터를 기반으로 특정 세그먼트를 타겟팅합니다. 데이터가 많을수록 세그먼트가 더 세분화될 수 있습니다. 이를 통해 전환 가능성이 더 높은 집중 캠페인을 통해 특정 그룹의 사람들을 타겟팅할 수 있습니다.
- 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인합니다. 데이터 개인 정보 보호 규정이 더욱 엄격해짐에 따라 규정 준수를 보장하는 데이터 관리 시스템을 갖추는 것이 중요합니다.
이제 마케팅 데이터 관리의 몇 가지 문제를 살펴보겠습니다.
마케팅 데이터 관리의 문제점은 무엇입니까?
마케팅 데이터 관리의 주요 문제는 복잡성입니다.
마케터는 이제 처리해야 할 소비자의 엄청난 양의 데이터를 가지고 있습니다. 그들이 가지고 있는 문제는 그들이 모든 것을 어떻게 이해하느냐 하는 것입니다. 데이터 통합과 제한된 데이터 분석 리소스라는 두 가지 주요 영역이 마케터에게 문제가 됩니다.
데이터 통합
첫 번째 과제는 데이터 통합입니다. 데이터를 이해하기 위해 마케터는 모든 데이터를 하나의 중앙 위치로 가져올 수 있어야 합니다. 데이터가 여러 부서와 시스템에 분산되어 있는 경우가 많기 때문에 이는 어려울 수 있습니다. 모든 데이터를 한 곳에 모으는 것이 아니라 정확하고 최신 정보인지 확인하는 것입니다.
소비자 데이터를 실행 가능한 정보로 바꾸는 것은 어려울 수 있습니다. 한 가지 일반적인 걸림돌은 마케터가 즉시 비교할 수 없는 다양한 지표를 수집한다는 것입니다. 마케터가 대상 고객에 대해 균형 잡힌 시각을 가질 수 있도록 다양한 소스의 캠페인 전반에 걸쳐 활동을 정규화하는 것이 중요합니다.
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마케팅 데이터 통합: 그것이 무엇이며 관심을 가져야 하는 이유
제한된 데이터 분석 리소스
두 번째 과제는 제한된 데이터 분석 리소스입니다. 마케터는 데이터 통합의 어려움을 극복할 수 있다 하더라도 이를 효과적으로 분석해야 합니다. 대부분의 마케터가 이를 효과적으로 수행하는 데 필요한 리소스나 전문 지식이 없기 때문에 이는 문제가 될 수 있습니다.
이러한 리소스 부족은 부정확성을 초래하여 잘못된 의사 결정과 기회를 놓칠 수 있습니다.
종종 데이터 분석가는 데이터를 검토하는 데 너무 오랜 시간을 소비합니다. 데이터가 알려 주는 내용을 마침내 이해하면 일반적으로 작업 중인 캠페인에 해당 정보를 사용하기에는 너무 늦습니다.
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마케팅 업계에 데이터 문제가 있는 이유와 해결 방법
사일로 데이터가 가장 큰 데이터 관리 문제인 이유
그래서 무엇이 사일로 데이터입니다.
격리된 데이터는 다른 데이터 세트와 통합되지 않고 격리된 데이터입니다. 이는 다양한 데이터 소스, 부서 경계, 다른 소프트웨어 응용 프로그램 또는 호환되지 않는 형식과 같은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.
이것이 가장 중요한 데이터 관리 문제인 몇 가지 이유입니다.
불완전한 데이터 세트를 제공합니다.
사일로 데이터의 주요 문제 중 하나는 개별적으로 불완전한 데이터 세트를 제공한다는 것입니다. 이는 사용 가능한 전체 데이터의 하위 집합만 포함하기 때문입니다. 예를 들어 Facebook 광고 캠페인의 실적을 Google Ads와 비교하려는 경우 동일한 위치에 있지 않으면 매우 수동적인 작업입니다. 모든 수동 작업은 시간이 지남에 따라 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.
데이터는 사일로에 잠겨 특정 사용자가 액세스하지 못하도록 하는 경향이 있으며, 그로부터 혜택을 받을 수 있는 일부는 알지 못할 수도 있습니다. 이렇게 하면 조직에서 사용 가능한 모든 데이터를 기반으로 결정과 전략을 세우는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.
일관성 없는 데이터
사일로 데이터의 또 다른 문제는 종종 일관성이 없다는 것입니다. 각 사일로에는 데이터를 저장하고 구성하는 고유한 방법이 있습니다. 예를 들어, 한 부서는 다른 부서와 다른 필드 이름이나 코드를 사용할 수 있습니다. 이로 인해 서로 다른 사일로의 데이터를 함께 결합하기 어려울 수 있습니다.
부서마다 동일한 용어에 대해 다른 정의를 갖는 것도 일반적입니다. 예를 들어, 한 부서에서 고객을 구매한 사람으로 간주할 수 있습니다. 또 다른 부서에서는 고객이 구매 여부에 관계없이 회사와 상호 작용한 모든 사람으로 간주할 수 있습니다. 이러한 불일치로 인해 혼란과 오류가 발생할 수 있습니다.
중복 데이터 플랫폼 및 프로세스
사일로화된 데이터는 종종 중복된 데이터 플랫폼과 프로세스로 이어집니다. 각 부서 또는 사업부에는 자체 데이터 플랫폼과 데이터 관리 프로세스가 있습니다.
변경이 필요할 때마다 유지 관리해야 하는 여러 플랫폼과 프로세스가 있기 때문에 이는 비효율성을 초래할 수 있습니다. 그리고 변경 사항이 있을 때마다 두 플랫폼이 일치하지 않는 데이터로 끝날 가능성이 높아집니다.
최종 사용자 간의 협업 감소
또한 사일로 데이터는 최종 사용자 간의 협업을 감소시킬 수 있습니다. 조직의 각 부서에 고유한 데이터 관리 방식이 있는 경우 협업이 어려울 수 있습니다. 격리된 데이터는 다른 부서의 최종 사용자가 서로의 데이터에 액세스하고 사용하기 어렵게 만들 수 있습니다.
동일한 데이터에 대한 공유 액세스가 없으면 부서 또는 팀 구성원이 효과적으로 작업하기가 훨씬 더 어렵습니다.
부서의 사일로 사고방식
데이터가 사일로에 저장되면 부서에서 사일로 사고방식으로 이어질 수 있습니다. 각 부서에서 데이터를 가장 중요하게 생각하기 때문입니다. 이것은 부서가 데이터를 공유하는 것보다 데이터를 보호하는 데 더 관심을 갖는 '우리 대 그들' 사고로 이어질 수 있습니다.
이러한 사일로 사고방식은 조직에 해로울 수 있으며 팀 간의 신뢰와 협업 부족으로 이어질 수 있습니다. 또한 조직 전체가 회사의 최대 이익이 되는 결정을 내리기 어렵게 만들 수도 있습니다.
데이터 보안 및 규정 준수 문제
사일로 데이터의 또 다른 문제는 종종 데이터 보안 및 규정 준수 문제로 이어질 수 있습니다. 이는 사일로마다 고유한 보안 절차와 정책이 있을 수 있기 때문입니다.
조직에 고객 신용 카드 정보와 같은 민감한 데이터가 있는 경우 이 데이터를 적절하게 보호해야 합니다. 데이터가 고립되면 진입점이 여러 개 있으므로 보안을 유지하기가 더 어려울 수 있습니다. 이는 데이터 침해의 위험을 증가시킬 수 있습니다.
위의 이유로 사일로 데이터는 조직이 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정을 준수하기 어렵게 만들 수도 있습니다.
그러한 규제 기관을 위반하는 조직에는 막대한 벌금이 부과될 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 마케팅 데이터를 효과적으로 보고
격리된 데이터에서 가장 자주 발생하는 문제 중 하나는 마케팅 데이터를 효과적으로 보고하는 것을 더 어렵게 만들 수 있다는 것입니다. 이는 각 사일로마다 데이터를 추적하고 보고하는 고유한 방법이 있기 때문입니다.
사일로화된 데이터의 네 가지 결과를 살펴보겠습니다.
표준화된 매핑 및 분류가 어렵습니다.
부서마다 동일한 항목에 대해 카테고리 이름이 다른 경우가 많습니다. 이로 인해 한 사일로에서 다른 사일로로 데이터를 매핑하기가 어렵습니다. 결과적으로 여러 사일로의 데이터를 포함하는 정확한 보고서를 작성하기 어려울 수 있습니다.
마케팅 캠페인 성과에 대해 보고하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 캠페인의 데이터는 각각 고유한 분류 시스템이 있는 두 개의 다른 위치에 저장됩니다. 이로 인해 정확한 보고가 어렵습니다.
데이터를 적절하게 중앙 집중화하려면 이 매핑을 수행해야 하는 것이 사실이지만 필요할 때마다 데이터를 매핑하도록 개인에게 맡기는 것보다 한 번만 수행하고 제대로 수행하는 것이 훨씬 낫습니다.
귀속이 어렵다
마케팅에서 기여는 영업 팀과 시장이 특정 목표(예: 고객 구매)에 미치는 영향을 고려할 수 있도록 하는 보고 전략입니다.
고립된 데이터를 사용하면 속성을 정확하게 파악하려면 고객이 상호 작용하는 모든 마케팅 채널의 데이터를 확인해야 하기 때문에 속성을 적용하기가 어렵습니다. 데이터가 중앙 집중화되지 않은 경우 이는 매우 어렵습니다.
예를 들어 고객이 Facebook에서 광고를 보고 클릭한 다음 귀하의 웹사이트에서 구매했습니다. Facebook과 웹사이트 데이터가 서로 다른 사일로에 저장되어 있는 경우 구매를 Facebook 광고로 간주하기 어려울 수 있습니다.
자동화된 교차 채널 보고는 실제로 불가능합니다.
조직에는 종종 각 채널에 대해 서로 다른 사일로에 데이터가 저장되어 있습니다. 이로 인해 여러 채널의 데이터가 포함된 보고서를 작성하기가 어렵습니다.
예를 들어 모든 채널에서 마케팅 캠페인의 성과를 보고한다고 가정해 보겠습니다. 각 채널의 데이터가 다른 사일로에 저장되어 있는 경우 각 사일로에서 데이터를 수동으로 가져와서 하나의 보고서로 결합해야 합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
데이터 거버넌스로 신뢰 구축
모든 조직에서 주요 데이터 자산이 공식적으로 관리되도록 하는 것이 중요합니다. 주어진 데이터를 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리는 경우 해당 데이터에 대한 상당한 신뢰가 있어야 합니다. 바로 여기에서 데이터 거버넌스가 등장합니다.
데이터 거버넌스로 신뢰를 구축할 때 사일로 데이터는 이를 어렵게 만듭니다. 여기 이유가 있습니다.
진실의 단 하나의 근원은 없다
단일 출처가 없는 경우 유사한 개념에 대해 다른 정의가 있을 수 있습니다. 이로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기가 어렵습니다.
데이터 및 워크로드 복제
데이터가 서로 다른 저장 영역에 걸쳐 복제되면 비용이 몇 배로 증가합니다. 데이터를 저장하는 비용, 해당 데이터를 처리하는 데 드는 비용, 무엇보다 변경 사항이 있을 때 유지 관리에 드는 비용.
사용자의 신뢰가 떨어짐
데이터가 고립되면 유사한 정의에 대해 다른 계산이 사용될 수 있습니다. 이것은 데이터에 대한 이해에 대한 확신을 잃는 사용자로부터 불신을 만듭니다.
개인 식별 정보에 대한 통제력 부족 - PII
데이터가 고립되면 PII를 제어하고 관리하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 잘못된 사람의 손에 넘어가면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
중앙 집중식 데이터 웨어하우스는 조직에 모든 보안 조치가 적용된 단일 정보 소스를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
명확한 데이터 계보 없음
사일로 데이터를 사용하면 데이터의 출처와 변환 방법을 파악하기 어려울 수 있습니다. 이는 변경 사항이 있을 때 다른 데이터에 바람직하지 않은 영향을 미치지 않도록 하기가 매우 어렵다는 것을 의미합니다. 또한 비즈니스 결정에 사용된 데이터가 계산된 방식을 보여줄 수 없는 경우 법적 영향을 미칠 수 있습니다.
중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 이점
이제 사일로화된 데이터에는 많은 문제가 있음을 확신하게 되었습니다. 이러한 이유로 더 많은 조직이 분산되고 사일로화된 데이터 시스템에서 중앙 집중식 시스템(가장 일반적으로 데이터 웨어하우스)으로 이동하고 있습니다.
중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다.
데이터에 쉽고 빠르게 액세스
중앙 집중식 데이터 웨어하우스를 통해 필요할 때마다 데이터에 쉽고 빠르게 액세스할 수 있습니다. 모든 데이터를 하나의 중앙 위치에 저장하면 여러 사일로에 액세스하지 않아도 되므로 시간과 리소스가 절약됩니다.
또한 데이터 웨어하우스가 데이터를 제공할 때 보고 및 데이터 시각화의 성능도 크게 향상됩니다.
데이터에 대한 기록 액세스
중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 또 다른 이점은 데이터에 대한 기록 액세스 권한이 있다는 것입니다. 즉, 시간이 지남에 따라 변경 사항과 추세를 추적하고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
보고서에서 직접 데이터를 사용하고 중앙 집중식 데이터 웨어하우스에 저장하지 않는 경우 향후 데이터를 다른 용도로 사용할 수 없습니다.
데이터 무결성 및 보안 향상
중앙 집중식 데이터 웨어하우스를 사용하면 이 단일 자산에 보안을 집중할 수 있습니다. 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 보다 쉽게 모니터링하고 활동을 추적할 수 있습니다.
또한 중앙 집중식 데이터 웨어하우스를 통해 데이터 무결성이 향상됩니다. 모든 데이터가 한 곳에 있으므로 데이터가 정확하고 최신 상태인지 더 쉽게 확인할 수 있습니다.
비용 절감
중앙 집중식 데이터 웨어하우스는 비용 절감에도 도움이 됩니다. 조직은 데이터가 고립되어 있을 때 각 플랫폼을 지원하기 위해 서로 다른 하드웨어와 소프트웨어에 투자해야 하는 경우가 많습니다. 이것은 빠르게 합산되어 매우 비쌀 수 있습니다.
중앙 집중식 데이터 웨어하우스는 여러 플랫폼의 필요성을 줄여 장기적으로 비용을 절감합니다.
향상된 의사 결정
중앙 집중식 데이터 웨어하우스는 조직에 향상된 의사 결정 기능을 제공합니다. 모든 데이터가 한 곳에 저장되므로 보고서 작성 및 분석이 용이합니다. 이는 귀하가 귀하의 비즈니스에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.
사일로화된 데이터 문제를 해결하기 위한 데이터 중앙 집중화
우리는 이미 사일로화된 데이터의 다양한 문제와 중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 이점에 대해 꽤 많이 다루었습니다. 지금쯤이면 데이터 중앙 집중화가 사일로 데이터와 관련된 다양한 문제와 과제를 해결한다는 것이 분명해야 합니다.
데이터는 모든 비즈니스가 가질 수 있는 가장 기본적인 자산 중 하나입니다. 따라서 모든 데이터 기반 의사 결정이 조직의 최선의 이익이 되도록 효율적이고 효과적으로 관리해야 합니다.
그렇기 때문에 많은 기업이 중앙 집중식 데이터 웨어하우스에 투자합니다.
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마케팅 측정의 미래: 데이터 세계에서 승리하는 방법
저자 소개
Lee는 데이터에 몰두한 20년 이상의 경험을 가지고 있습니다. ETL에 중점을 두고 데이터 웨어하우스를 전문으로 하는 개발자-컨설턴트로 시작한 그는 데이터 아키텍처, 솔루션 디자인 및 인력 리더십 분야의 역할을 통해 전환하여 데이터 중심 사고에 대한 멘토링에 대한 열정을 불태웠습니다. Lee는 호주 출신으로 뉴질랜드와 영국에서 근무했으며 현재는 핀란드에 거주하고 있습니다. 그는 Supermetrics의 수석 영업 엔지니어로 고객이 마케팅 데이터에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 지원합니다.