고객 데이터를 수집했습니다. 이제 어떻게 하시겠습니까?

디지털 기술은 지난 몇 년 동안 완전히 민주화되어 선호도에서 관심 및 감정에 이르기까지 고객 행동과 관련된 산더미 같은 데이터를 생성하고 있습니다.

COVID-19 대유행으로 인해 고객은 전통적으로 구매에 사용했던 것과 동일한 채널을 사용하지 않고 있으며, 이는 기업이 수집하는 정보에서 실행 가능한 인텔리전스를 보다 효율적으로 확보해야 할 필요성을 가속화하고 있습니다.

기업은 인공 지능, 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 기술을 적용하여 고객 패턴을 더 잘 이해하고 보다 개인화된 경험을 가능하게 하는 예측을 하려고 하지만 제대로 구성되지 않고 구조화되지 않은 데이터가 이를 가로막고 있습니다.

효과적인 데이터 분석 없이 개인화된 경험(온라인 스토어, 챗봇, 모바일 앱)을 제공해야 하는 디지털 참여 시스템을 배포하면 디지털 경험이 열악해질 것입니다.

데이터 분석을 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪는 마케터와 기타 비즈니스 사용자는 세 가지 질문을 해야 합니다. 1. 어떻게 가속합니까? 2. 어떻게 자동화합니까? 3. 통찰력당 비용을 줄이려면 어떻게 해야 합니까?

다음은 비즈니스가 데이터 중심으로 전환될 때 염두에 두어야 할 4가지 주요 모범 사례입니다.

1) 속도가 중요하다

7~10년 전만 해도 디지털 기술이 이렇게 다양해지기 전에 기업이 고객의 구매 행동을 완전히 이해하려면 몇 년 간의 상호 작용과 구매 내역이 필요할 수 있었습니다.

오늘날 고객의 구매 행동에 대한 1분의 기록을 분석하면 구매 패턴에 대한 이해를 바꿀 수 있습니다. 기업은 데이터 분석 및 기록의 인텔리전스 시스템을 번개 같은 속도로 개발하고 배포해야 합니다. 이를 통해 비즈니스는 통찰력을 얻는 시간을 줄이는 동시에 통찰력당 비용을 최적화할 수 있습니다.

2) 기술적인 문제가 없다

오늘날 아무도 비즈니스 정보를 시각화하고 해석할 때 기술이 문제라고 주장할 수 없습니다.

Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake와 같은 기술, Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow와 같은 시각화 도구, 기계 학습 알고리즘 및 보다 정교한 클라우드 데이터 분석과 같은 기술이 계속해서 확산되고 있습니다.

기술, 시스템 및 컴퓨팅 성능을 대규모로 사용할 수 있습니다. 기업이 이러한 많은 기술을 효과적으로 사용하는 데 걸림돌이 되는 것은 부분적으로는 레거시 시스템에 대한 투자이고 부분적으로는 필요하지 않은 사일로에 정보가 있고 현대화 전략이 부족하기 때문입니다.

조직에는 배포 및 분석 사용을 위해 중앙 집중화된 상황 정보가 필요합니다.

3) 데이터 사일로를 깨야 합니다.

많은 마케팅 조직과 기타 비즈니스 사용자가 데이터 레이크와 중앙 집중식 데이터 웨어하우스에 투자하여 다양한 소스의 정보를 저장하고 있습니다. 비즈니스 후원에도 불구하고 여전히 IT 중심입니다.

IT 중심 접근 방식을 사용하면 사일로가 있을 수 밖에 없습니다. 소매업체의 경우 이는 오프라인 매장이 옴니채널과 통신하지 않고 공급망이 재고 관리 및 그 사이의 가능한 모든 조합과 통신하지 않음을 의미하므로 해당 정보의 소비에 지연이 발생합니다.

이것이 바로 데이터 메시 아키텍처가 약속하는 곳입니다. 중앙 집중식 플랫폼이 할 수 없는 방식으로 데이터를 대규모로 배포하고 비즈니스 통찰력을 제공하고 의사 결정을 자동화합니다.

데이터 메시는 비즈니스 그룹에 정보를 보고 결정을 내릴 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 메시는 조직이 다양한 데이터 소스를 활용하여 때때로 정보 레이크에 직면하는 사일로를 깨는 접근 방식입니다.

4) IT 및 비즈니스 그룹의 긴밀한 협업 필요

몇 년 전 CIO는 데이터 분석, 고객 성공 및 비즈니스 분석 이니셔티브와 관련된 대부분의 결정을 내렸습니다. 오늘날, 전체 C-suite와 비즈니스 내의 주요 이해 관계자는 종종 마찰과 사일로로 이어지는 깊이 관여하고 있습니다.

IT 부서는 도구, 기술 및 인프라를 표준화하는 데 여전히 중요한 역할을 합니다. 그러나 데이터에 대한 소비 패턴과 요구 사항이 다르기 때문에 마케팅 조직과 기타 비즈니스 사용자는 IT와 협력하여 정보를 활용하기 위해 더 효과적으로 협력할 수 있는 방법을 이해해야 합니다.

마케팅 조직은 특히 고객 성공의 영역에서 정보에서 통찰력을 얻는 데 지금까지 왔습니다. 그러나 액세스 방법, 자동화 방법 및 통찰력당 비용을 최적화하는 방법에 대한 질문은 계속해서 성공적으로 진행하기 위해서는 여전히 답이 필요합니다.

도전은 결코 사소한 것이 아닙니다. 그러나 고객을 즐겁게 하는 데이터 기반 경험, 효율성 및 자동화의 형태로 얻을 수 있는 잠재적인 보상은 생각만 해도 즐겁습니다.

Radhakrishnan Rajagopalan은 선도적인 디지털 혁신 및 기술 서비스 기업인 Mindtree의 고객 성공 글로벌 책임자입니다.