데이터 마비에서 벗어날 수 있는 5가지 도구

데이터 마비는 실제 문제입니다. 마테크 도구와 마케팅 접점의 확산으로 인해 데이터 관리, 분석, 보안 및 일관성과 관련하여 비즈니스에 도움이 되지만 문제가 될 수 있는 풍부한 데이터가 생성되었습니다.

Fospha Marketing이 약 400명의 마케터를 대상으로 실시한 2018년 설문조사에 따르면 응답자의 3분의 1이 자신의 회사가 사용 가능한 모든 소비자 데이터의 20% 미만을 분석한다고 생각하는 것으로 나타났습니다.

동일한 설문 조사에 따르면 브랜드의 33%만이 현재 측정이 모든 미디어 및 데이터에 대한 정확한 속성을 수행한다고 믿고 있습니다.

마르텍이 주는 것, 마르텍이 앗아갈 수 있는 것

너무 많은 데이터의 문제는 기업이 소비자로부터 정보를 얻기 위해 사용하는 마테크 도구의 확산으로 인해 악화됩니다. 이를 해결하기 위해 마케터는 기술 스택에 더 많은 도구를 추가하기 시작했습니다.

Fospha 설문 조사에 따르면 기업은 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 평균 7가지 기술을 사용합니다.

CRM, CX 소프트웨어, 마케팅 측정 및 분석 플랫폼, 기타 데이터 기반 기술은 포괄적인 고객 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 항상 고객의 요구 또는 구매 여정에 대한 명확한 그림을 그리는 것은 아닙니다.

그러나 마테크 환경이 성장함에 따라 기업이 데이터를 이해하는 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 새로운 도구(대부분 AI 기반 도구)가 등장했습니다.

이 게시물에서는 마케터가 고객 및 비즈니스 데이터를 수집, 정리, 관리 및 분석하는 프로세스를 자동화하고 간소화하여 데이터 마비를 극복하는 데 도움이 되는 5가지 솔루션을 다룰 것입니다.

• 솔루션 #1: Insycle로 CRM 데이터 정리
• 솔루션 #2: LeanData로 리드 라우팅 및 매칭 자동화
• 솔루션 #3: AI 지원 비즈니스 통찰력을 위해 IBM Watson 사용
• 솔루션 #4: Medallia로 자동화된 CX 인사이트 확보
• 솔루션 #5: Google 데이터 스튜디오로 캠페인 및 웹사이트 데이터 시각화

솔루션 #1: Insycle로 CRM 데이터 정리

잘못된 데이터는 비용이 많이 들고 한 연구에 따르면 비용이 연간 약 3조 달러에 달하는 것으로 추산됩니다. 데이터세트에는 형식 오류 및 불일치가 포함되는 것이 일반적입니다.

오래되었거나 오류가 많거나 불완전한 데이터는 기계 학습에 안정적으로 사용할 수 없습니다. 또한 불완전하거나 잘못된 연락처 정보로 인해 품질이 좋지 않은 리드를 추적하거나 기회를 놓치는 데 지나치게 많은 시간을 소비할 수 있습니다.

데이터 정리는 필요하지만 시간이 많이 걸리므로 CRM에서 수집한 데이터의 대부분을 사용할 수 없게 되는 경향이 있습니다. 데이터를 수동으로 통합하고 정리하는 데 필요한 막대한 시간과 리소스 외에도 사람의 실수라는 또 다른 큰 문제가 있습니다.

다행스럽게도 잘못된 데이터 문제를 해결하는 Insycle과 같은 도구가 있습니다. Insycle은 HubSpot, Mailchimp, Marketo, Pipedrive 및 Salesforce(특히)를 비롯한 다양한 데이터 기반 앱과 통합하여 일반적인 데이터 품질 문제를 자동으로 수정합니다.

이 도구는 대량 업데이트/삭제, 중복 병합, 일관성을 위한 데이터 형식 지정, 데이터 표준화/정리를 비롯한 다양한 데이터 정리 작업을 수행합니다.

샘플 Insycle 대시보드 - 출처: Insycle

Insycle은 웹사이트에 "저품질 데이터는 마케팅 개인화 및 자동화에 해를 끼치고 잠재 고객과의 대화를 위해 신뢰할 수 있는 컨텍스트가 필요한 영업 팀을 방해하며 수명 주기 전반에 걸쳐 고객 경험에 영향을 미칩니다."라고 적습니다.

솔루션 #2: LeanData로 리드 라우팅 및 매칭 자동화

영업 담당자의 시간 중 35%만 영업에 사용되며 나머지 65%는 데이터 입력, 회사 회의 및 기타 영업과 관련되지 않은 작업과 같은 관리 작업에 사용됩니다.

적격 리드(핵심 판매 활동)를 추적하는 데 소요되는 시간을 최대화하려면 영업 담당자는 CRM 시스템, 광고 캠페인 및 콜 센터와 같은 다양한 소스에서 사용할 수 있는 고객 및 잠재 고객 데이터를 찾아야 합니다.

이것은 압도적일 수 있습니다. 많은 양의 자격이 없는 리드를 선별하거나 가장 적절한 계정에 리드를 수동으로 연결하려고 하면 데이터가 마비될 수 있습니다.

LeanData와 같은 도구는 리드 라우팅 및 매칭 프로세스를 자동화하여 영업 팀이 가장 적격한 리드 및 계정에 집중할 수 있도록 합니다.

LeanData의 기술에는 리드, 연락처, 계정 및 기회를 조직 내의 적절한 사람이나 부서로 라우팅하도록 설계된 도구 모음이 포함되어 있습니다.

LeanData 리드 흐름 대시보드 - 출처: LeanData

LeanData의 CEO인 Evan Liang은 “기업이 성장 과정에서 힘들게 얻은 잠재 고객과 고객 데이터를 수동으로 관리하는 것이 단순히 지속 불가능한 지점에 도달했습니다. "LeanData의 플랫폼은 이 프로세스를 지능적으로 자동화하여 이러한 회사가 올바른 데이터를 일치시키고 올바른 판매자에게 라우팅하고 올바른 조치를 취할 수 있도록 지원하므로 리드 관리 프로세스가 확장되어 비즈니스가 성장함에 따라 지원됩니다."

솔루션 #3: AI 지원 비즈니스 통찰력을 위해 IBM Watson 사용

비즈니스 통찰력에 사용되는 운영 데이터 분석보다 더 큰 데이터 마비 소스는 없을 것입니다.

수동으로 수행하는 경우 비즈니스 의사 결정 및 개선을 위한 데이터 분석에는 다양한 소스의 데이터 내보내기 및 결합, 적절하게 차트화 및 분석할 수 있도록 데이터 중복 제거, 특정 데이터 포인트 직접 입력 등 많은 단계가 필요합니다. .

이 모든 수작업은 분석이 이루어지거나 실행 가능한 통찰력이 결정되기 전에 발생해야 합니다. 여기에 더해 다양한 내부 및 외부 소스에서 데이터가 지속적으로 생성되고 있으며 자동화의 도움 없이 지속적이고 일관된 방식으로 데이터를 검토하는 작업은 불가능합니다.

기업이 "미래 결과를 예측 및 구체화하고, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 직원의 시간을 최적화"하는 데 도움이 되는 정교한 AI 플랫폼인 IBM의 Watson을 입력하십시오.

Watson은 매우 많은 양의 데이터를 관리하도록 설계된 엔터프라이즈급 도구입니다. 애플리케이션 제품군에는 IT, 고객 서비스, 위험/규정 준수 및 재무 데이터 분석을 위한 솔루션이 포함됩니다.

데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 지원하기 위한 최고의 플랫폼이라는 말 외에 Watson이 비즈니스를 위해 할 수 있는 일을 요약하는 쉬운 방법은 없습니다.

Watson의 "AI Ladder" 그림—출처: IBM

솔루션 #4: Medallia로 자동화된 CX 인사이트 확보

최적의 고객 경험을 제공하는 것은 데이터 기반 연습입니다. 접점에 관계없이 고객 커뮤니케이션을 최적화하고 고객과의 상호 작용을 개선하기 위한 계획이 없으면 이탈률을 줄이고 고객을 행복하게 유지하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

메달리아는 AI 기반 경험 플랫폼으로 기업이 고객 데이터를 사용하여 패턴을 감지하고, 고객 요구를 예측하고, 행동을 예측하여 고객 경험을 개선하는 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원합니다.

메달리아는 SMS 대화, 음성/음성 상호작용, 웹사이트, IoT 장치, 소셜 미디어와 같은 디지털 터치포인트, 그리고 온라인이든 오프라인이든 사용자가 상호작용하는 거의 모든 장소에서 신호를 캡처하는 강력한 도구 모음을 통해 다양한 방식으로 이를 수행합니다. 당신의 고객과 함께.

기업이 신호를 포착하는 데 메달리아가 어떻게 도움이 되는지 보여주는 예 - 출처: 메달리아

메달리아는 다중 채널 접점에서 신호를 캡처하는 것 외에도 데이터를 사용하여 추적하는 신호를 기반으로 결과를 분석하고 예측합니다.

이를 통해 기업은 호텔과 같은 환대 비즈니스의 체크인 프로세스를 간소화하는 도구인 Zingle 및 고객 신뢰와 충성도를 높여 상향 판매/교차 판매 기회를 제공하는 고객 성공 플랫폼인 Strikedeck과 ​​같은 제품군을 통해 조치를 취할 수 있습니다.

솔루션 #5: Google 데이터 스튜디오로 캠페인 및 웹사이트 데이터 시각화

위의 각 도구는 데이터 수집, 관리 및 정리와 관련된 일부 또는 모든 단계를 자동화하여 이러한 데이터 마비 문제를 해결하지만 때로는 높은 수준의 통찰력을 얻기 위해 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 간단한 도구가 필요합니다.

시간이나 돈을 크게 투자하지 않고도 데이터 마비를 극복하는 데 도움이 되는 저렴한 무료 도구가 급증하고 있습니다.

그 중 하나는 Google Ads, Google Analytics, BigQuery 등과 같이 일반적으로 사용되는 플랫폼에서 데이터를 가져와 기업이 시각적 대시보드를 만들 수 있도록 해주는 Google의 무료 도구인 Google Data Studio(GDS)입니다.

GDS는 Google Analytics와 같은 플랫폼에서 데이터를 가져온 다음 자동으로 이해하기 쉬운 차트, 그래프 및 표로 변환합니다. 이 도구는 설정이 거의 필요하지 않으며 기존 계정에 쉽게 연결할 수 있습니다.

Adobe Analytics, Adroll 및 Bing Ads와 같은 인기 플랫폼에 대해 200개 이상의 통합(Google에서는 이를 "커넥터"라고 함)을 지원합니다. 참고: 모든 통합이 무료는 아닙니다.

다음은 Google Analytics 샘플 데이터를 사용하여 웹사이트 활동에 대한 빠른 스냅샷을 제공하는 Google 데이터 스튜디오 보고서의 예입니다.

출처: Google 데이터 스튜디오

GDS 대시보드는 실시간으로 업데이트되며 드롭다운 메뉴를 통해 날짜 범위를 변경할 수 있으므로 보고서를 수동으로 내보내거나 스프레드시트 및 그래픽을 업데이트할 필요가 없습니다. 대시보드가 ​​생성되면 기본적으로 완료된 것입니다.

당신의 연구를 수행

여기에 나열된 도구는 데이터를 관리하고 활용하는 데 도움이 되는 기술의 예일 뿐입니다. 메달리아 및 IBM 왓슨과 같은 일부는 막대한 가격표가 붙은 엔터프라이즈급 도구입니다.

예산과 비즈니스 유형에 맞는 솔루션을 찾는 데 어려움을 겪지 않도록 하십시오.

결국 8000개 이상의 회사가 2020년 마테크 환경에 속하며 매일 새로운 기술이 등장하고 있습니다. 비즈니스에서 데이터 마비로 어려움을 겪고 있는 경우 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 활용하여 계속해서 성장을 주도할 수 있도록 도와주는 도구가 시중에 나와 있을 것입니다.