이 모든 숫자로 할 일: 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환

비즈니스 전략에 정보를 제공하려면 데이터가 필요하지만 해당 데이터에 대한 전체 스토리가 없으면 데이터를 가장 잘 사용하는 방법을 알 수 없습니다. 도와드리겠습니다.

대부분의 경우 3대 1은 공정한 싸움이 아닙니다. 그러나 세 마리의 작은 돼지와 한 마리의 큰 나쁜 늑대에 대해 이야기한다면 상황이 조금 더 흥미로워집니다.

맥락이 중요하고 "아기 돼지 삼형제"가 어린 아이들의 청중에게는 다른 교훈을 줄 수 있지만 우리의 목적을 위해 이야기의 교훈은 다음과 같습니다.

양적 데이터는 무슨 일이 일어나고 있는지 완전히 이해하기에 충분하지 않습니다. 실제로 일어나고 있는 일과 이에 대해 할 수 있는 일을 이해하는 데 도움이 되는 정성적 데이터입니다.

즉, 마케터는 훨씬 더 많은 데이터(및 데이터 유형)를 살펴봐야 합니다. 대부분의 경우 잠재 고객 및 구매자를 적절하게 이해하는 데 필요한 핵심 컨텍스트와 이들을 적절하게 마케팅하는 방법을 포함하여 지식 기반에 공백이 있을 수 있습니다.

정성적 데이터가 제공하는 가치, 이를 수집 및 분석하는 방법, 배운 내용을 기반으로 전략을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

1단계: 정량적 데이터 외에 정성적 데이터 수집

필요한 질적 데이터를 얻을 수 있는 유일한 방법은 수집하는 것입니다. 하지만 시간과 자원이 필요하고 소중한 물건을 놓기가 조금 꺼려질 수도 있습니다.

괜찮아! 정성적 데이터를 수집하는 데 무엇이 필요한지, 그리고 더 중요하게는 이것이 중요한 이유에 대한 몇 가지 질문에 답해 보겠습니다.

정성적 데이터는 마케팅 전략에 가치를 더합니다.

정성적 데이터는 고객 중심 사고의 핵심입니다. 리드와 고객을 단지 데이터로만 본다면 구매자 행동의 관점에서 무엇을 기대해야 하는지 충분히 이해할 수 있을 것입니다.

그러나 이 데이터를 정성적 데이터가 제공하는 컨텍스트화와 함께 연결하면 완전한 스토리를 갖게 됩니다. 그리고 그 완전한 이야기를 통해 전략의 관점에서 다음 단계가 무엇인지 훨씬 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

정량적 데이터에 따르면 리드의 30%가 선택 단계에서 유입경로에서 탈락한다고 가정해 보겠습니다. 질적 데이터를 수집할 때까지는 리드가 제공되는 기능 목록을 찾기가 어렵기 때문이라는 것을 알 수 없습니다.

두 가지 유형의 데이터 모두 방향 감각이 있습니다. 당신은 당신의 리드와 그들이 겪고 있는 일을 더 잘 이해하고 있습니다. 행동할 수 있습니다. 정성적 데이터를 수집해야만 가능한 일입니다.

질적 데이터 수집 방법

질적 데이터를 수집하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

가장 광범위한 버전은 제품에 대한 소셜 미디어 게시물을 추적하는 것입니다. 이것은 지나치게 침습적이지 않고 피드백을 수집할 수 있는 쉬운 방법이며 이미 수집한 정량적 데이터를 가지고 있고 더 많은 질문으로 귀찮게 하고 싶지 않은 사람들에게 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

아직 데이터를 수집하지 않았지만 수집할 계획이라면 설문조사를 사용하는 것이 좋습니다. 사용자 정의가 가능하여 질적 및 양적 질문을 한 번에 할 수 있으므로 순간의 사람들의 감정을 쉽게 추적할 수 있습니다.

더 많은 리소스를 사용할 수 있는 경우 포커스 그룹이나 인터뷰를 활용할 수 있습니다. 이 두 가지 전술을 모두 사용하면 후속 질문을 하고, 설명을 얻고, 고객과 리드가 생각하는 방식에 대한 추가 통찰력을 수집할 수 있습니다.

포커스 그룹은 일대일 인터뷰보다 리소스 부담이 적지만 그룹의 한 구성원 및/또는 그룹 구성원이 서로 영향을 미치고 결과를 오염시키는 시간 독점의 위험이 있습니다. 인터뷰는 더 개인적인 것이지만 수행하는 데 더 많은 시간과 돈이 필요합니다.

2단계: 어떤 정성적 데이터가 실제로 중요한지 파악

리드와 고객 모두에게서 수집한 숫자와 단어 사이에서 데이터가 헤엄치고 있습니다. 일부는 지금 중요하고 일부는 한동안 중요하지 않을 수 있으며 일부는 전혀 중요하지 않을 수 있습니다. 그렇다면 어느 것이 어느 것인지 어떻게 알 수 있습니까?

먼저 이 정보로 정확히 무엇을 하고 싶은지 알아야 합니다. 제품, 사이트, 콘텐츠, 마케팅 캠페인 등을 완전히 변경할 방법을 찾고 계십니까?

수집한 데이터가 지금 분석하는 데 가장 가치가 있는지 확인하려면 해당 질문에 답해야 합니다. 거기에서 정성적 데이터의 전반적인 감정과 감정 분석에서 발견한 추세를 모두 분석하고 싶을 것입니다.

예를 들어, 귀하의 웹사이트가 혼란스럽다고 생각하는 사람들이 귀하의 제품에 대한 전반적인 부정적인 감정도 보고한다고 가정해 보겠습니다. 또한 고객 지원과의 좋은 상호 작용을 보고한 사람들은 여전히 ​​귀하의 제품에 대해 전반적으로 부정적인 감정을 보고합니다.

이 경우 웹 사이트와의 상호 작용 추세를 살펴보는 것이 이해하려는 내용 때문에 고객 지원 직원과의 상호 작용 추세를 보는 것보다 더 큰 영향을 미칩니다.

현재 위치에서 가장 영향력 있는 데이터를 식별했다면 이제 이를 맥락화할 때입니다.

3단계: 정성적 데이터 분석으로 정량적 데이터의 맥락화

당신은 당신의 양적 데이터를 가지고 있습니다. 질적 데이터가 중요하다는 것을 알고 있습니다. 이제 두 사람이 어떻게 조화를 이루는지 볼 차례입니다.

이 단계에서 찾고 있는 것은 이 두 데이터 유형 간의 상관 관계입니다.

귀하의 목표가 고객 지원을 개선하는 것이라고 가정해 보겠습니다. 레스토랑 업계의 1인 기업가는 고객 지원팀에 평균 5번 연락했으며 매번 경험한 대기 시간에 대해 매우 부정적으로 말했습니다.

하지만 외식업계 기업체들은 평균적으로 같은 속도로 고객지원센터에 문의했지만 대기시간이 다소 긴 점을 인정하면서도 고객지원에 열광했다.

이 경우 회사 규모와 고객 지원에 대한 일반적인 느낌 사이에는 강한 상관 관계가 있습니다. 대기 시간에 대한 정성적 데이터는 개선할 수 있는 부분을 정확히 알려주고 일부 소규모 고객은 고객 서비스 담당자의 도움을 기다리는 데 필요한 시간이 없다는 것을 확실히 이해합니다.

그러한 깨달음은 당신에게 강한 방향 감각을 줄 것입니다. 고객 지원 시스템을 개선하려면 개인사업자를 위해 해결하기 쉬운 문제를 해결하거나 지식 기반을 늘리거나 더 많은 고객 서비스 담당자를 고용하기 위해 라이브 채팅 서비스 또는 챗봇을 제공하는 것과 같은 솔루션을 고려해야 합니다.

데이터 상관 관계에 의해 밝혀진 문제를 해결하기 위해 선택하는 방법에 관계없이 길을 안내할 정성적 데이터가 있습니다.