마케터는 귀중한 소비자 데이터 산 위에 앉아 있습니다. 그러나 모든 데이터가 유용하지는 않습니다. 품질이 낮은 데이터로 작업하면 마케팅 활동에 악영향을 미치고 기회를 놓치게되며 궁극적으로 수익성이 저하됩니다.



520 천사 수

잘못된 데이터는 상황에 따라 종종 손상되는 데이터입니다. 그리고 우리가 생각하는 것보다 더 흔합니다. 고의적이거나 악의적이지 않으며 종종 사람의 실수 나 부적절한 수집의 결과입니다. 때로는 이메일 주소가 시간이 지남에 따라 변경되는 것처럼 간단합니다. 다른 경우에는 프로세스에서 중단되는 것입니다. 원인은 간단 할 수 있지만 분석의 틈과 부정확성으로 인해 측정하는 모든 것이 비 효과적 일 수 있습니다.



모든 조직의 팀에 데이터 챔피언이있는 것은 아니지만 기업이 데이터 우선 문화를 점점 더 많이 수용함에 따라 데이터 상태의 우선 순위를 지정하는 것이 필수가 될 것입니다.

잘못된 데이터는 표준화되지 않았습니다.

개인 생활에는 일반적으로 데이터를 조정하는 방법이 있습니다. 은행 계좌에서 불일치를 발견했다고 가정 해 보겠습니다. 수입과 지출을 알고 있으며이를 은행 명세서의 이전 데이터와 비교할 수 있습니다. 즉, 당신은 진실의 근원을 가지고 있습니다. 그러나 마케팅에는 기준선이없는 경우가 많습니다. 마케터는 당연히 무엇이 옳은지에 대한 아이디어를 가지고 있지만 모든 데이터는 그 자체와 관련이 있습니다.

이 문제는 새로운 것이 아니라 레이더 아래로 쉽게 날아갑니다. 예를 들어 Google Analytics를 사용하여 모든 웹 페이지의 트래픽을 추적하고 어떤 이유로 든 스크립트가 페이지의 10 %를 추적하지 않는 경우 10 개가 누락되었다는 사실을 알 수 없습니다. 데이터의 %. 이와 같은 간격은 여러 가지 방법으로 발생할 수 있습니다. 그러나 이것이 발생하는 한 가지 큰 방법은 표준화 부족입니다.

SaaS 비즈니스의 경우 '사이트 방문자'를 측정하는 것은 '플랫폼의 사용자'와 동일한 의미가 아닐 수 있습니다. 다양한 분석 플랫폼에서 이러한 측정 항목을 설정하고 마케팅에서 영업, 엔지니어링에 이르는 여러 부서에 걸쳐이를 세분화하면 차이가 발생합니다. 애드워즈의 '클릭 수'는 신규 사용자, 순 방문자수 및 총 세션 수간에 차이가 있기 때문에 반드시 전체 트래픽으로 변환되는 것은 아닙니다. 대규모로 수백 개의 소스에서 데이터를 가져옵니다. 측정 한 내용을 표준화하지 않고 모두 동일하게 취급하는 것은 잘못된 데이터를 만드는 방법입니다.

잘못된 데이터는 비용이 많이 듭니다.

문제를 해결하는 방법을 모르기 때문에 문제를 무시하든, 아니면 아직 인식하지 못 했든 관계없이 품질이 낮은 데이터로 작업하는 것은 마케팅 외부의 많은 비즈니스에 영향을 미칩니다. 데이터가 어디에나 있으면 귀중한 이니셔티브를 중단하고 수익을 떨어 뜨립니다.



111 수비학 의미

데이터가 연간 70 % 씩 감소하기 때문에 잘못된 데이터로 인해 기업은 평균 연간 970 만 달러 . 하버드 비즈니스 리뷰 의사 결정권자, 관리자, 데이터 과학자 및 기타 팀 구성원이 부정확성과 잘못된 소스를 찾아 내고 실수를 수정하는 등 일상 업무에서 불일치를 수용해야하기 때문에 잘못된 데이터 비용이 너무 많이 든다고 결론지었습니다. 이렇게하면 시간과 비용이 많이 듭니다.

비용 외에도 잘못된 데이터는 전략을 훼손하고 정보에 입각하지 않은 비즈니스 결정으로 인해 기회를 낭비하게됩니다. 여러 소스를 통해 다양한 형식과 빈도로 제공되는 대량의 데이터를 처리하는 것은 단편화 된 프로세스입니다. 마케팅 부서에는 이러한 모든 데이터를 지속적으로 분석, 이해 및 활용할 수있는 인력이 부족한 경우가 많습니다.

좋은 데이터는 깨끗합니다

데이터를 정리, 확인 및 구성하는 데 시간을 할애하면 좋은 데이터 결과를 얻을 수 있으므로 오래된 정보, 중복 또는 부정확성과 같은 일반적인 문제가 더 이상 시스템을 괴롭히지 않습니다.



77 번의 의미

이러한 복잡성을 해결하려면 표준화, 최적화,보고 및 민첩한 접근 방식을위한 전용 리소스와 잘 정의 된 프로세스 및 정책이 필요합니다. 이는 대부분의 조직이 익숙한 월별보고, 분기 별 예측 및 일화 적 통찰력 생성에서 벗어난 것입니다. 그러나 이러한 변화는 점점 더 데이터 중심 세상에서 성공하기 위해 매우 중요합니다. 세계적 수준의 마케팅 조직은 데이터, 분석, 전략, 사람, 프로세스 및 기능을 원활하게 융합하여 비즈니스 결과를 제공해야합니다.

조직이 성장하고 있고 부서간에 데이터를 공유 할 수있는 수문을 열었다면 고객에 대한보다 완전한 그림을 얻을 수 있도록 정보를 병합 할 수있는 영역을 찾으십시오. 팀 구성원이 파이프 라인의 다른 부분을 소유하고 조직에서 좋은 데이터를 옹호하는 태스크 포스를 구성하는 것을 고려하십시오.

데이터 파이프 라인을 수동으로 정리하기 위해 태스크 포스에 리소스를 할당하는 것이 비현실적인 옵션 인 경우 다음을 고려하십시오. AI 도구 구현 . 예측 머신 러닝은 데이터 측정 항목의 기본 동작을 학습 할 수 있으며 방대한 양의 데이터를 신뢰할 수있는 비즈니스 정보로 신속하게 변환하고 이상 징후 발견을 자동화 할 수 있습니다.

파이프 라인을 청소하기위한 전용 리소스는 당면한 문제를 해결하지만 이러한 원칙을 사전에 적용하는 것보다 더 보호 할 수있는 방법은 없습니다. 팀에서 잘못된 데이터를 수정하는 데 시간을 할애하고 처음부터 안전하고 정확한 데이터 프로세스를 구축하는 데 소요되는 시간으로 바꾸십시오.

천사 번호 928

완벽이 아닌 추구

현실적이되는 것이 중요합니다. 그리고 나쁜 데이터의 현실은 그것을 정리하는 것은 끝없는 프로세스라는 것입니다. 목표는 모든 것이 완벽한 최종 상태가 아닙니다. 목표는 더 나은 데이터를 장려하는 작업장의 습관과 프로세스를 지향하는 것입니다.

즉, 데이터 품질은 궁극적으로 모든 사람의 비즈니스입니다. 숫자로 직접 작업하든 그렇지 않든 데이터는 조직의 모든 산출물에 영향을 미칩니다. 깨끗하고 유지 관리 된 파이프 라인은 귀하와 귀하의 팀이 잘못된 비용을 절감하고 건전한 데이터 전략을보다 쉽게 ​​추구 할 수 있음을 의미합니다.

진정한 데이터 우선 문화로 마케팅을 옮기는 것은 긴 여정이 될 수 있습니다. 하지만 그 가치를 증명하는 것입니다.

이 글은 데이터 기반 마케팅에 관한 시리즈의 일부로, 전문가가 팀 개발의 핵심과 데이터에 기반한 전략적 접근 방식을 탐색합니다. 첫 번째 기사 읽기 여기 .

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