효과적인 마케팅 정보 관리 전략을 구축하는 방법

온라인 비즈니스 소유자로서 빅 데이터가 오늘날 디지털 마케팅의 화폐라는 말을 들을 필요는 없을 것입니다. 소셜 미디어 참여를 분석하기 위해 데이터를 수집하든, 이메일 마케팅을 개인화하든, 웹사이트 성능을 모니터링하든, 여러분은 이미 데이터를 사용하고 있습니다. 그렇다면 우리가 수집한 모든 데이터를 어떻게 관리하여 최상의 용도로 사용할 수 있는지에 대한 질문이 생깁니다.

이것은 한 번에 완전히 대답할 수 없는 중요한 질문이지만 필요한 구성 요소를 얻을 수 있도록 최선을 다할 것입니다. 저장해야 하는 데이터부터 비즈니스에 도움이 되는 방법까지 마케팅 정보 관리의 중요한 측면을 살펴보겠습니다. 그런 다음 관리 전략 수립에 대한 몇 가지 팁과 진행하면서 피해야 할 일반적인 실수를 제공합니다.

시스템이든 사람이든 어떤 유형의 관리도 제대로 하기 어려울 수 있습니다. 획일적인 전술이 아니라 추상적 개념이기 때문이다. 즉, 데이터 관리와 같은 개념을 이해하는 가장 좋은 방법은 이를 관리 가능한 부분으로 나누는 것입니다.

전략 vs. 시스템

간단히 말해서 마케팅 정보 관리는 정보(이 경우 마케팅 통찰력)를 수집, 구성, 저장 및 사용하는 프로세스입니다. 그리고 이를 제대로 수행하려면 재치 있게 접근하고 올바른 도구를 사용해야 합니다.

전략은 첫 번째 부분입니다. 조직의 목표와 데이터 사용을 통해 얻고자 하는 것에 대해 비판적으로 생각하십시오. 다음과 같은 질문을 합니다.

• 현재 마케팅 데이터를 어떻게 사용하고 있습니까?
• 앞으로 어떻게 사용하기를 희망합니까?
• 데이터 저장이나 마케팅 성과에 어떤 문제가 있습니까?

대조적으로, 시스템은 당신이 사용하는 도구입니다. 이는 데이터베이스, 플랫폼 및 이미 보유하고 있는 데이터를 저장, 분석 및 시각화하는 기타 방법입니다.

어떤 데이터?

귀하에게 가장 중요한 정보는 조직의 목표에 따라 다릅니다. 그러나 몇 가지 일반적인 마케팅 데이터 범주에는 판매 통찰력, 과거 마케팅 캠페인의 메트릭, 리드 및 고객 획득 데이터, 경쟁사 데이터 등이 포함됩니다.

이 데이터는 여러 소스에서 가져옵니다. 고객 및 직원 정보와 같이 수집하는 데이터가 있습니다. 또한 Google Analytics와 같은 도구를 통해 수집한 정보 및 파트너의 시장 조사뿐만 아니라 구매할 수 있는 타사 데이터도 있습니다.

특전

강력한 마케팅 정보 관리를 사용하면 내부 비즈니스 운영에서 고객 상호 작용에 이르는 모든 것과 관련하여 많은 이점이 있습니다.

• 개인화: 마케터에게 있어 고객을 알아가는 것은 틀림없이 데이터 분석의 가장 중요한 목표입니다. 다양한 페르소나에 맞게 제품과 광고를 더 잘 맞춤화하기 위해 잘 세분화된 고객 데이터보다 더 좋은 것은 없습니다.
• 경쟁 연구: 혼잡한 시장에서 경쟁을 모니터링하는 것이 가장 중요합니다. 업계 데이터를 사용하여 경쟁업체에 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 이해하고 군중과 차별화할 수 있습니다.
• 협업: 조직화된 데이터는 다른 팀 간에 더 쉽게 공유할 수 있습니다. 모든 사람이 데이터의 위치와 액세스 방법을 알면 훨씬 더 쉽게 의사 소통하고 함께 작업할 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수: 부적절하게 구조화된 데이터베이스와 모니터링되지 않는 데이터 액세스는 해커의 꿈입니다. 또한 수집하는 데이터가 많을수록 산업 규정을 위반할 위험이 커집니다. 예를 들어, 모든 지불 데이터가 익명화되고 암호화되면 고객과 클라이언트를 위한 온라인 지불 방법에 대한 PCI 규정 준수를 훨씬 쉽게 유지 관리할 수 있습니다.

이제 마케팅 정보 관리의 중요성을 알았으므로 성공적인 전략을 구현하기 위해 필요한 몇 가지 단계를 살펴보겠습니다.

수집하고 저장할 데이터의 우선 순위 지정

모든 비즈니스 전략의 첫 번째 단계 중 하나는 조직으로서 우선 순위를 논의하는 것입니다. 마케팅 데이터 관리의 경우 이는 캠페인에서 어떤 데이터 소스와 핵심 성과 지표(KPI)가 가장 중요한지 자세히 살펴봐야 함을 의미합니다. 예를 들어 대상 고객의 행동 및 선호도에 대한 데이터, 리드 데이터 및 기존 고객 데이터가 최우선 순위가 됩니다.

또한 정량적 데이터(데이터의 가치가 수치적 가치로 중요한 경우)를 정성적 데이터(데이터를 관찰하고 특성화할 수 있는 곳)로 맥락화해야 합니다. 고객에 대한 통찰력(예: 행동 또는 인구 통계 데이터)을 찾기 위해 어려운 숫자를 분석해야 하지만 사용자가 리뷰와 소셜 미디어에서 말하는 내용도 들어야 합니다.

플랫폼 선택

내부 기록 및 시장 조사 외에도 분석을 더 쉽게 하는 도구가 필요할 수 있습니다. 이것은 종종 MDSS(마케팅 의사결정 지원 시스템)라고 하며, 데이터를 가져와서 어려운 숫자에서 더 쉽게 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터를 해석하는 도구입니다.

또한 데이터를 저장하고 구성하는 방법에 대해서도 비판적으로 생각해야 합니다. 일부 조직은 자체 데이터베이스를 구축하는 반면, 다른 조직은 클라우드를 사용하고 데이터 센터 및 분석을 효과적으로 관리하기 위해 소프트웨어에 투자합니다.

전담 데이터베이스 전문가나 분석가가 없다면 안전한 스토리지와 직관적인 분석을 제공하는 보다 포괄적인 제품군을 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 레이크로 끝날 위험이 있습니다. 데이터 레이크 란 무엇입니까? 데이터 레이크는 분석 애플리케이션에 필요할 때까지 원시 형식으로 방대한 양의 원시 데이터를 보관하는 스토리지 리포지토리입니다. 기존 데이터 웨어하우스는 데이터를 계층적 차원 및 테이블에 저장하지만 데이터 레이크는 플랫 아키텍처를 사용하여 주로 파일이나 개체 스토리지에 데이터를 저장합니다. 이를 통해 사용자는 데이터 관리, 저장 및 사용에 대해 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 검색, 정리 및 사용 방법을 모르는 원시 파일.

사용자와 소통

다가오는 전략 변화 및 소프트웨어 마이그레이션에 대해 관련 팀과 커뮤니케이션하십시오. 최소한 내부 마케팅, 영업, 데이터 과학자, IT 및 조직 내에서 전환에 대한 발언권이 필요한 모든 사람이 여기에 포함되어야 합니다.

새 시스템에 액세스하고 사용하는 방법에 대해 사전에 직원을 교육하십시오. 또한 회사의 모든 데이터를 살펴보기 위해 기술 팀을 보내기 전에 기술 팀을 교육해야 할 수도 있습니다. 평균 온라인 코딩 과정은 완료하는 데 4개월 미만이 소요되며 온라인으로 플랫폼별 자습서도 있습니다. 분석가, 보안 담당자 및 기타 관련 팀 구성원이 소프트웨어 마이그레이션 이전과 도중에 준비하도록 할 수 있습니다.

이에 도달하기 전에 이러한 일반적인 함정을 염두에 두어 피할 수 있는 오류의 희생양이 되지 않도록 하십시오.

데이터 사일로에 주의

사전에 생각하지 않고 데이터 관리를 구현하는 것은 아무도 탐색할 수 없는 다루기 힘든 시스템으로 끝나는 확실한 방법입니다. 또는 공유하지 않는 다른 팀에서 제어하는 ​​사일로 데이터로 끝납니다. 어느 쪽도 안전하지도 지속 가능하지도 않습니다.

대신 해야 할 일은 세분화에 집중하는 것입니다. 여기에는 분석 목적으로 유용한 범주를 기반으로 데이터를 분류하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 사용자 인구 통계 또는 위치를 기반으로 고객 데이터를 구성할 수 있습니다. B2B(기업 간 거래) 공간에서 일하는 경우 관련 세그먼트는 산업 및 구매 내역별로 분류될 수 있습니다.

분석 마비 피하기

너무 많은 분석이 있습니다. 이런 틀에 얽매이면 애초에 전략에서 찾고 있던 효율성이 제한될 수 있습니다. 분석 모델을 구성하고 실행하는 데 너무 집착하여 보고 있는 결과와 그 결과로 수행할 작업에 대해 비판적으로 생각하는 것을 잊어버리지 마십시오.

이것은 우선순위로 돌아갑니다. 마케팅 정보 관리 전략을 구현하는 이유를 절대 놓치지 마십시오. 실수를 해도 괜찮습니다. 모든 캠페인이 가장 효과적인 것은 아니지만 목표는 데이터에서 배우고 성장에 따라 개선하는 것입니다.

자만하지마

훌륭한 데이터 관리 시스템이 있다고 해서 작업이 완료된 것은 아닙니다. 데이터 분석에 대한 소유권을 갖고 조직이 항상 새로운 아이디어를 찾도록 하십시오. 예를 들어, 키워드 조사와 같은 마케팅 기능에 관해서는 단순히 데이터가 그들이 하는 일이 인기가 있다고 해서 경쟁자를 모방하는 것을 피해야 합니다.

또한 시스템이 아무리 견고하다고 생각하더라도 데이터는 여전히 위험에 노출되어 있습니다. 정기적으로 팀에게 우수한 사이버 위생에 대해 교육하고 플랫폼 액세스를 위한 다단계 인증을 구현하여 데이터 거버넌스를 회사 문화의 일부로 만들 수 있습니다. 특히 소규모 기업의 경우 데이터 보호 및 보안의 우선 순위를 정하기 어려울 수 있습니다. 그러나 돈을 절약하려는 경우 보안은 모서리를 자르는 곳이 아닙니다.

마케팅 정보 관리는 복잡한 프로세스처럼 느껴질 수 있지만 실제로는 마케팅 성공을 달성하기 위해 올바른 도구와 전략을 활용하는 것입니다. 시작하기 위한 다음 단계를 통해 데이터를 효과적으로 보호, 구성 및 활용하는 데 도움이 되는 전략을 계획하고 구현할 수 있습니다.

참고: 이 문서에 언급된 응용 프로그램은 상황에 맞는 기능을 보여 주기 위한 예이며 보증 또는 권장 사항이 아닙니다. 그것들은 출판 당시 신뢰할 수 있는 출처에서 얻었습니다.