고객 데이터 품질: 데이터 신뢰성 없이 효과적인 전략 없음

보내는 것만으로는 충분하지 않습니다. 차이를 만드는 것은 데이터의 품질과 사용입니다. 고객 데이터 품질, 이점 및 이를 위해 필요한 사항을 소개하겠습니다.

블로그에서 자주 읽었듯이 이메일 마케팅은 캠페인, 최신 디자인 및 자동 제출에 관한 것만이 아닙니다. 그것은 빙산의 일각일 뿐입니다.

Hidingbeneath는 이러한 캠페인이 진정으로 효과적 일 수 있도록 하는 작업입니다.

이러한 활동 중 하나는 아직 거의 언급되지 않은 것이 핵심인 고객 데이터 품질입니다. 저는 개인적으로 MailUp에서 관리합니다.

고객 데이터 품질은 여전히 ​​과소평가되고 있습니다. 많은 회사에서 이를 "사치품"으로 인식합니다. 너무 엄격하고 세심하여 연속적이고 일정하게 받아들여지기에는 너무 세심한 방법입니다. 실제로 전송 및 성능에 중요한 영향 을 미칩니다. 이는 기지에서 일하고 커뮤니케이션을 위한 견고한 기반을 확보하는 것을 의미합니다. 그러나 처음부터 일을 바로 합시다.

고객 데이터 품질이란?

고객 데이터 품질 은 실제 데이터 인지 잠재적 데이터 인지에 관계없이 수신자를 위한 데이터 의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 일련의 활동을 의미합니다.

언급했듯이 이것은 과소 평가된 활동입니다. 실제로 데이터는 일반적으로 한 번 획득하면 시간이 지남에 따라 추가 유지 관리가 필요하지 않은 것으로 간주됩니다. 반대로 캠페인 비효율 의 주요 원인으로 밝혀진 것은 이러한 유지 관리 부족입니다.

따라서 간단히 말해서 고객 데이터 품질이 필요한 이유는 무엇입니까?

• e-메일 ROI와 데이터 품질은 밀접한 관련이 있기 때문에
  투자 수익은 최종 측정항목이지만 이전 측정항목(개수, 클릭수, 전환수)에 전적으로 의존합니다. 이것이 데이터베이스에 오래되었거나 관련이 없는 정보가 많을 때 메트릭이 절대 상승하지 않는 이유입니다. 따라서 ROI는 체인의 마지막 링크로 사용됩니다. 또한, 우리는 고객 데이터 품질을 통해 가장 구조화된 회사가 평균 구조화된 회사에 비해 수익을 70% 증가시킬 수 있다는 것을 알고 있습니다.
• 그렇지 않으면 모든 사용자 정의 및 자동화 전략이 좌절될 것이기 때문입니다.
  기업들은 점점 더 맞춤화, 자동화 및 인공 지능 기술에 투자하기 시작하고 있습니다. 이러한 모든 리소스는 성능 및 수익 증대를 목표로 커뮤니케이션의 모든 측면을 최적화할 수 있습니다. 그러나 기술이 낮은 품질의 데이터에 의존해야 하는 경우 그 결과는 원하는 도약을 이루지 못할 것입니다. 마케팅 캠페인이 더 구체적이고 타겟팅되기를 원할수록 깨끗한 ​​데이터에 더 많이 의존해야 합니다.
  열악한 데이터 품질이 개인화의 첫 번째 걸림돌인 것은 사실입니다.
• 고객 유지율을 높여 해지율을 낮추기 때문에
  유지 활동이란 고객의 이탈을 최소화하면서 시간이 지남에 따라 고객을 유지하는 것을 의미합니다. 결과적으로 리텐션은 고객을 참여시키고 혜택과 부가가치를 제공함으로써 브랜드와의 관계를 강화하는 것을 의미합니다. 이것은 깨끗하고 품질이 좋고 신뢰할 수 있는 데이터 덕분에 가능합니다.
• 성찰과 분석, 구매자 페르소나 생성이 필요하기 때문에
  자신의 데이터베이스를 분석하고 효율성을 추구함으로써 기업은 자신의 고객 모델에 의문을 제기하고 실제 기업의 목표가 무엇인지에 대한 노력과 자원을 집중하게 됩니다. 우리는 소위 구매자 페르소나, 즉 가상의 사람들과 "전형적인 소비자" 원형에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 인구 통계, 경제 및 지리 정보뿐만 아니라 행동, 상황, 감정 및 관심사 및 취미와 같은 기타 고유한 데이터를 소싱하여 구축됩니다.
• 전달력을 높여주기 때문에
  데이터가 열악하거나 성능이 저하되면 배달 가능성과 전송 평판도 위험해질 수 있습니다. 이러한 악화는 차례로 캠페인 결과와 ROI에 영향을 미칩니다.
  명확히 하자면 유효한 전자 메일은 모든 전자 메일 마케팅 전략의 중추입니다. 반대로, 데이터베이스에 수신 거부 주소가 20% 이상 포함되어 있으면 도메인이 블랙리스트에 포함될 가능성이 높습니다. 즉, 이메일이 수신자의 받은 편지함에 도달하지 않습니다.

매출에 대한 인도 가능성의 영향 측정

사용되지 않는 데이터베이스, 관련 없는 콘텐츠, 낮은 발신자 평판, 인증 프로토콜 부족, 블랙리스트 작성: 이 모든 것이 곧 낮은 전달 가능성으로 이어집니다.
영향 계산

고객 데이터 품질의 범위에는 어떤 종류의 데이터가 포함됩니까?

Customerdata 품질은 연락처 세부 정보 (이메일 주소, 전화 번호 또는 해당되는 경우 우편 주소) 및 프로파일링 데이터를 다루고 작업 합니다 .

연락처 세부정보

연락처 세부 정보의 품질은 올바른 이메일 주소에만 국한되지 않습니다. 또한, 무엇보다도 전자 메일이 사용자가 실제로 사용하는 것이라는 확신 을 포함해야 합니다. 사실, 이제 꽤 자주 사용자가 최소한 두 개의 전자 메일 주소 (업무용 및 개인용)를 갖고 있다는 사실을 잊지 마십시오.

즉, 사용자와 가장 관련성이 높은 이메일 주소 가 아직 있는지 확인해야 합니다. 이 경우 주요 연락처 데이터(이름, 성, 이메일, 전화번호)만 검증하는 캠페인을 시작할 수 있습니다.

이 활동은 B2B 또는 B2C 시장에서 운영하는지 여부에 따라 다를 수 있습니다.

• B2B
  연락처 세부 정보가 정확하고 사용자에 대한 기준선이 충분하지 않은지 확인합니다. 회사 내 적절한 사람에게 이메일을 보내야 합니다. 따라서 각 회사/클라이언트에 대해 각자의 역할과 관련된 더 많은 연락처를 갖는 것이 중요합니다.
  또한 대부분의 회사 데이터베이스에는 오랫동안 같은 회사에서 근무를 중단한 연락처가 저장되어 있습니다. 종종 사람들은 단순히 관계를 유지하기 위해 해당 연락처를 삭제하지 않습니다. 사실상 공허한 투자다.

MailUp에서 우리는 무엇을 합니까?

MailUp 플랫폼에서는 네 가지 역할(관리자, 캠페인 관리자, 기술자, 개인 정보 보호)을 선택할 수 있습니다. 각 역할은 통신 유형을 지정하는 데 필요합니다.

• B2C
  데이터베이스에 이메일 주소가 올바르지 않지만 휴대폰 번호가 있는 연락처가 포함되어 있습니까? SMS를 통해 재참여 캠페인을 시작해 보세요. SMS를 통해서도 피드백을 받지 못하면 비활성 연락처 캠페인을 진행할 때입니다(곧 이야기하겠습니다).

프로파일링 데이터

여기서 더 이상 연락처 세부 정보가 아니라 더 깊은 수준의 지식 에서 프로필을 완성하는 모든 정보가 필요합니다. 여기에는 내담자가 어디에 살고 있는지, 언제 태어났는지, 남자인지 여자인지, 이해관계 등이 포함됩니다. 이 집합은 차별화되더라도 B2B와 B2C 모두에서 핵심입니다.

프로파일링은 복잡한 주제이므로 곧 자세히 설명하겠습니다.

고객 데이터 품질 필요한 활동

잘못된 연락처에서 데이터베이스를 지우고 데이터를 표준화하십시오.

연락처 데이터베이스에는 거의 항상 중복 되거나 불완전한 고객 데이터가 포함 됩니다 (예: 두 번 입력한 리드 또는 오타가 있는 전자 메일 주소). 이러한 오류의 데이터베이스 정리는 필수입니다. 일부는 수동 청소를 선택하고 다른 일부는 자동화를 선택합니다.

MailUp에서 자동 청소는 어떻게 이루어집니까?

플랫폼은 주소를 자동으로 처리하여 구문 또는 입력 오류를 식별하고 반송 메일을 관리하고 구독을 취소합니다.
› 반송: 오류 유형별로 식별 및 분류
› 이중 주소: 가져오기 단계에서 제거
› 잘못된 주소: 추가 확인을 위해 표시합니다.
MailUp이 자동으로 데이터베이스를 최신 상태로 유지하는 방법 알아보기

더 많은 데이터 소스가 있는 회사의 경우 컬렉션의 불일치 위험 이 높습니다. 따라서 데이터의 정리뿐만 아니라 표준화도 필요하다. 표준화 는 기업이 캠페인 비용에 부정적인 영향을 미치는 불필요한 중복 및 기타 실수를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 소스와 관련하여 또 다른 기본 단계는 영업 및 마케팅 데이터 의 통합입니다. 이러한 요소가 일치하면 모든 사용자 지정 및 고객 데이터 품질 활동이 더 쉽고 효과적입니다. 따라서 조언은 데이터 를 공유하고 동기화 하기 위해 서로 다른 시스템을 통합하는 것입니다.

회사 프로필이나 팀에 데이터 품질을 맡기는 것도 중요합니다. 즉석에서 하는 누구보다 효율적이고 철저하게 정보와 관련된 모든 활동을 관리할 수 있을 것입니다.

신뢰할 수 있는 등록 양식 및 프로세스 생성

이메일 마케팅에 필수적이기 때문에 등록 양식 의 세계 를 이미 알고 계실 것입니다(새로운 수신자 등록을 관리하기 위한 양식, 페이지 및 이메일을 만드는 방법을 단계별로 안내하는 이 게시물을 강조합니다).

수동 입력 (양식 및 종이 기록)으로 인한 잘못된 데이터 가져오기에 대해 자세히 살펴보는 것이 더 유용할 수 있습니다. 이 경우 조언은 인터넷 연결 없이도 태블릿에서 직접 이메일 및 SMS 연락처를 수집할 수 있는 Jade와 같은 앱을 사용하는 것입니다. 이것은 특히 상점 , 이벤트 , 무역 박람회 및 회의 와 같은 오프라인 컨텍스트에서 연락처를 수집할 때 필수적인 도구입니다.

프로세스와 관련하여 이중 옵트인은 새 가입자가 입력한 전자 메일 주소가 유효하고 사용자가 실제로 소유하고 있음을 부여하기 때문에 권장 사항 이상 입니다.

프로파일링 캠페인 시작

앞서 언급했듯이 프로파일링에는 두 가지 목표가 있습니다.

• 연락처 세부 정보가 여전히 정확한지 확인합니다 (B2B 및 B2C 모두). 그리고
• 모든 사람이 알고 있듯이 취향, 성향 및 요구 사항이 빠르게 변하기 때문에 관심사 및 선호도 에 대한 정보 가 업데이트 되도록 합니다.

다음 단계는 프로파일링 양식을 만드는 것입니다. 브랜드 아이덴티티와 양식 을 정렬 할 수 있는 가능성이 있는 MailUp 데이터베이스 구축 섹션에 액세스하여 몇 분 안에 이러한 페이지를 만들 수 있습니다. 다음은 양식의 예입니다.

프로파일링 양식이 생성되면 이를 전달하기 위한 최적의 채널 과 전략 을 식별해야 합니다. 다음은 몇 가지 아이디어입니다.

• 환영 이메일 , 새 연락처를 초대하여 관련성이 있고 관심사와 일치하는 커뮤니케이션을 수신하기 위해 프로필을 완성합니다.
• 사이트의 예약 영역( 있는 경우)
• 이메일 캠페인 프로파일링(서비스에 대한 할인 또는 무료 액세스와 같이 수신자에 대한 인센티브가 있을 수 있음)
• SMS 캠페인
• 메시징 앱 캠페인.

비활성 연락처 관리

비활성 연락처 관리는 고객 데이터 품질 프로세스의 필수적인 부분이며 재활성화(또는 재참여) 캠페인을 통해 수행할 수 있습니다. 이러한 캠페인을 구성하는 가장 효과적인 방법은 자동 통신 의 흐름을 구축하고, 트리거 조건 , 대기 시간 및 흐름이 끝날 때 취해야 할 조치를 설정하는 것입니다. 사용자를 "분실"로 분류하기 전에 보낼 전자 메일 수를 독립적으로 선택할 수 있습니다.

자동 워크플로 는 다음과 같이 설정할 수 있습니다(일 수는 순전히 예시일 뿐입니다).

[마지막 상호작용 후 30일]
첫 번째 재활성화 메시지 보내기

[마지막 상호작용 후 60일]
첫 번째 재활성화 메시지를 열지 않은 사용자에게 두 번째 재활성화 메시지 보내기

[마지막 상호작용 후 90일]
1차, 2차 메시지 미개봉자에게 3차 재활성화 메시지 발송

워크플로 종료: 사용자가 클릭하면 활성으로 이동됩니다. 사용자가 클릭하지 않으면 자동으로 Unsubscribed 목록으로 이동합니다.

이렇게 하면 데이터베이스 정리가 제 시간에 완전히 자동으로 지속적으로 실행됩니다.

요약해서 말하자면

고객 데이터 품질은 광범위하고 일련의 전체 활동을 포함하고 통합하기 때문에 중요합니다.

짐작할 수 있듯이 데이터 품질을 개선하려면 기술 과 도구 가 모두 필요합니다. 도구의 경우 무료 플랫폼 평가판을 요청하도록 제안하겠습니다(모든 기능을 30일 동안 테스트할 수 있음). 이 기술의 경우 데이터베이스 구축 및 강화 활동에 전념하는 팀에 의존하는 것이 좋습니다.