"데이터 복잡성"은 현재 마케터에게 가장 큰 과제 중 하나이며 현재 도구로는 충분하지 않습니다.

매장에서 구매하거나, 광고를 클릭하거나, 장바구니에 품목을 담는 등 고객이 브랜드와 상호 작용할 때마다 고객은 자신의 요구 사항, 관심사, 심지어는 싫어하는 것에 대한 중요한 단서를 남깁니다. 그러나 매우 다양한 코너에서 오는 이 모든 데이터는 점을 연결하여 청중 전체와 개인 모두에 대한 명확한 그림을 얻으려는 광고주와 마케터에게 완전히 압도적일 수 있습니다.

그리고 아마도 우리 대부분이 깨닫는 것보다 훨씬 더 많은 데이터가 있을 것입니다. 포브스에 따르면, 우리의 모든 클릭, 탭, 좋아, 심지어 구매는 새로운 데이터의 2.5 quintillion 바이트 매일을 만들 수 있습니다. 그리고 그 데이터에는 고객에 대한 더 깊은 이해를 위한 전례 없는 잠재력이 있지만 생성되는 엄청난 양의 데이터로 인해 이러한 모든 작은 통찰력을 완전한 큰 그림으로 연결하는 데 어려움이 있습니다.

Fospha와 협업하여 제작된 콘텐츠입니다.

"데이터 복잡성"은 현재 마케터에게 가장 큰 과제 중 하나입니다.

최근 Fospha와 함께 370명의 마케팅 전문가를 대상으로 실시한 "마케팅, 측정, 기여 및 데이터 관리 현황" 연구에 따르면 응답자의 3분의 1이 현재 가장 큰 문제 중 하나로 "데이터 복잡성"을 꼽았습니다. 특히, 마케팅 인텔리전스 기술을 보다 효과적으로 사용할 수 있는 데 장애가 됩니다.

조직에서 마케팅 인텔리전스 기술을 보다 효과적으로 사용하는 데 가장 큰 장애물은 무엇입니까? (최대 3개까지 선택하세요.)

우리가 받고 있는 방대한 양의 데이터를 파악하기가 그토록 어려운 이유 중 하나는 기업이 데이터를 정확하게 분석하는 데 필요한 도구와 인재를 확보할 수 없다는 사실입니다. 실행 가능한 통찰력으로 가는 유일한 길입니다.

딜로이트의 2018 CMO 설문조사 에 따르면 많은 기업이 가까운 장래에 데이터 문제에 대한 솔루션을 채택하려고 합니다. 설문 조사에 따르면 마케팅 분석 지출은 향후 3년 동안 200% 증가할 것으로 예상됩니다. 그러나 설문 조사에 따르면 이러한 지출이 문제를 완전히 해결하지 못할 수도 있습니다.

"마케팅 분석이 증가하는 동안 마케팅 분석의 영향을 측정하기 위한 도구/프로세스뿐만 아니라 훈련된 전문가의 부족이 회사 내에서 마케팅 분석을 사용하는 마케팅 리더에게 가장 큰 장애물입니다."

우리의 설문 조사에 따르면 기업이 새로운 기술을 채택하기 위해 더 많은 비용을 지출하지만 여전히 올바른 기술을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 응답자의 30% 이상이 주요 과제 중 하나로 "ROI 증명의 어려움"을 꼽았습니다.

기업은 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 약 7가지 기술을 사용합니다.

풍부한 데이터에는 기회의 축복이 따르지만 감당할 수 없는 양의 부담이 따르듯이 데이터에서 통찰력을 생성하는 데 사용할 수 있는 광범위한 기술도 마찬가지로 압도적입니다.

데이터 중심 시대에 브랜드는 사용할 수 있는 다양한 기여 도구 중에서 선택하기가 어렵습니다. 일부 브랜드는 선택의 역설이 제시될 때 완전히 얼어붙는 것처럼 보입니다. 그리고 정당한 이유가 있습니다. 우리는 "martech 5000"을 매우 빠르게 넘어 섰습니다. 2019년 현재 그 숫자는 7,040개 이상으로 급증했습니다.

그리고 새로운 도구가 시장에 수천 개로 넘쳐나면서 많은 브랜드가 데이터 분석 도구를 채택할 때 더 많이 사용하는 것이 더 낫다고 생각하는 것 같습니다. 설문 조사에 따르면 기업은 평균적으로 약 7가지 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출하고 있습니다.

그러나 그들 중 33%만이 현재 측정 솔루션이 마케팅 캠페인의 정확한 어트리뷰션을 수행한다고 생각합니다.

그러나 이러한 모든 도구를 채택한다고 해서 마케팅 담당자가 미래 전략을 계획하는 데 도움이 될 고객 행동에 대한 완전한 그림을 만들 수 있다는 보장은 없습니다. 실제로는 그 반대가 사실인 것 같습니다. 설문 응답자의 33%만이 현재 측정 솔루션이 모든 마케팅 캠페인에 대해 정확한 어트리뷰션을 수행한다고 생각합니다.

그렇다면 대안은 무엇입니까? 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 여러 도구를 사용하는 것은 때때로 모순된 결과를 의미하므로 통합된 전사적 데이터 전략을 형성하는 것이 불가능할 수 있습니다.

독립적인 데이터 분석 플랫폼을 채택하면 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 더 우수하고 통합된 접근 방식을 찾는 기업에 즉각적으로 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 적절하게 사용될 경우 독립 데이터 분석 플랫폼은 브랜드에 명확성, 투명성 및 더 나은 성과 분석을 제공할 것입니다. 그러면 기업은 어트리뷰션 소프트웨어 및 마케팅 자동화에 투자하고 데이터 이해를 기반으로 전략을 간소화하고 궁극적으로 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내림으로써 분석 도구에 대한 지출을 최대한 활용할 수 있습니다.

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