마케터에게 자동화된 데이터 통합이 필요한 이유

오늘날 디지털 시대에 마케터들은 데이터의 바다에서 헤엄치고 있습니다.

데이터 소스의 양과 사용 가능한 데이터의 세분성은 계속해서 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

이러한 데이터 홍수는 양날의 검이 될 수 있습니다. 한편으로는 마케터에게 고객 행동과 시장 동향에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다. 반면에, 특히 여전히 수동 데이터 통합 ​​방법에 의존하고 있다면 이는 부담스러울 수 있습니다.

상황을 좀 더 넓은 시각으로 볼 때, 최근 연구 보고서는 몇 가지 놀라운 통계를 보여줍니다. CMO(최고 마케팅 책임자)를 대상으로 한 설문 조사 에 따르면 99%가 마케팅 활동에 10개 이상의 데이터 소스를 사용하고 있습니다.

따라서 CMO의 67%가 액세스할 수 있는 마케팅 데이터의 양에 압도당한다고 답한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그리고 데이터 양이 계속 증가함에 따라 데이터를 스프레드시트에 복사하여 붙여넣는 것은 데이터 전략을 실행하는 데 있어 지속 불가능한 방법이 되고 있습니다.

따라서 자동화된 데이터 통합 ​​도구는 작업 부하를 줄이기 위한 필수 요소가 되고 있습니다.

이 블로그에서는 자동화된 데이터 통합에 수반되는 사항과 이것이 마케터에게 필수적인 이유를 살펴보겠습니다.

수동 및 자동 데이터 통합이란 무엇입니까?

데이터 통합에는 데이터 검증, 데이터 매핑 , 데이터 강화 등의 작업을 포괄하는 다양한 프로세스가 포함됩니다. 간단히 말해서, 이는 모든 데이터를 분석에 적합한 형식으로 한곳에 모으는 것을 의미합니다.

아주 간단해 보이죠?

하지만 이 작업을 수동으로 수행하는 경우 개인이 여러 플랫폼에 로그인하고, 각 소스에서 데이터를 추출하고, 이 데이터를 통합 문서(종종 스프레드시트)에 복사하여 붙여 넣어야 하며, 대개 조정해야 합니다. 다른 명명 규칙, 다른 통화 또는 다른 지역을 반영하기 위한 데이터입니다. 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업이며 데이터에 사람의 실수가 발생할 가능성이 높습니다.

반면, 자동화된 데이터 통합은 이러한 작업을 전문 소프트웨어에 위임하여 전체 프로세스를 간소화합니다.

예: 캠페인 최적화

수동 데이터 통합의 과제를 이해하기 위해 실제 사례를 살펴보겠습니다. 마케팅의 중요한 측면인 캠페인 최적화를 고려해보세요.

시나리오 : 여러 채널과 위치에서 마케팅 캠페인을 실행하고 있습니다. 귀하의 목표는 어느 위치가 반응이 좋은지 파악하는 것입니다.

문제 : 수동 데이터 통합은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집, 검증 및 통합할 때 귀중한 시간이 낭비됩니다.

결과 : 특정 위치의 실적이 매우 우수하다는 사실을 발견할 수 있습니다. 그러나 더 많은 리소스를 할당하기에는 이제 너무 늦었습니다.

이 시나리오의 결과는 분명합니다. 기회를 놓친 것입니다.

위험을 발견하는 데에도 동일한 논리가 적용됩니다. 예를 들어, AdWord 캠페인을 운영하는 경우 느린 분석으로 인해 비효율적인 AdWord 캠페인이 자금을 리디렉션하기에는 너무 늦을 때까지 눈에 띄지 않게 예산이 계속해서 소모될 수 있습니다.

수동 데이터 통합은 캠페인을 신속하게 최적화하고 정보에 입각한 결정을 내리는 능력을 방해합니다. 캠페인 최적화를 효율적이고 효과적으로 탐색할 수 있도록 자동화된 데이터 통합이 중요한 곳이 바로 여기입니다.

자동화된 데이터 통합의 이점

데이터 통합과 관련된 이러한 반복적인 작업을 자동화하면 마케팅 담당자는 뚜렷한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

빠르게 변화하는 마케팅 영역에서는 타이밍이 가장 중요합니다.

정확한 데이터에 신속하게 액세스하고, 분석하고, 조치를 취할 수 있는 능력은 새로운 트렌드를 활용하는 것과 절호의 기회를 놓치는 것의 차이를 의미할 수 있습니다. 자동화된 데이터 통합이 이루어지는 곳입니다.

자동화된 데이터 통합의 장점은 다음과 같습니다.

데이터 품질 및 데이터에 대한 신뢰도 향상

자동화는 인적 오류의 위험을 줄여 데이터 품질을 높이고 데이터 정확성에 대한 신뢰도를 높입니다.

보다 시기적절한 의사결정

자동화된 데이터 통합을 통해 마케팅 담당자는 실시간 또는 거의 실시간 데이터에 액세스할 수 있으므로 적시에 결정을 내리고 시장 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

캠페인 최적화에 대한 더 많은 정보에 입각한 결정

자동화된 데이터 통합은 캠페인 성과에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하므로 마케팅 담당자는 효과를 극대화하기 위해 전략을 최적화할 수 있습니다.

예산을 더 늘리세요

효율적인 데이터 통합을 통해 최상의 결과를 산출하는 전략과 채널에 마케팅 예산을 할당하고 투자 수익(ROI)을 최적화할 수 있습니다.

데이터 보안 및 개인정보 보호 규정을 준수하는지 확인하세요.

자동화된 도구는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 규정을 일관되게 시행하여 위반 위험과 규제 위반 벌금을 줄일 수 있습니다.

시간 확보

데이터 통합의 일상적인 측면을 자동화함으로써 마케팅 담당자는 데이터 수집 및 통합에 과도한 시간을 소비하는 대신 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

데이터 성숙도 지원

학술 연구에서는 데이터 성숙도가 높은 기업과 경기 침체와 같은 경기 침체에 대한 회복력 사이의 강력한 상관관계를 밝혀냈습니다. 데이터가 성숙한 조직은 경제적 충격을 흡수하고 진화하는 시장 상황에 적응하는 더 높은 능력을 보여줍니다.

자동화된 데이터 통합을 구현하는 데 어떤 어려움이 있습니까?

자동화된 데이터 통합은 수많은 이점을 약속하지만, 데이터 통합 ​​자동화에는 어려움도 따릅니다. 기술 환경, 예산 고려사항, 조직 역학을 탐색하는 것은 복잡할 수 있습니다.

도구 부족

다양한 옵션이 제공되므로 비즈니스 요구 사항에 맞는 적절한 자동화된 데이터 통합 ​​도구를 선택하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다.

예산

자동화된 데이터 통합 ​​도구 및 인프라에 투자하는 것은 재정적으로 어려울 수 있으며 모든 기업이 그러한 계획을 지원할 예산을 갖고 있는 것은 아닙니다.

기존 데이터 스택과 통합

자동화된 데이터 통합 ​​도구를 기존 데이터 인프라와 효율적으로 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

통찰력을 얻는 시간

자동화된 데이터 통합의 모든 이점을 실현하려면 시간이 필요할 수 있으며 조직은 즉각적인 결과를 경험하지 못할 수도 있습니다.

데이터 중심 문화 조성

데이터 기반 의사결정을 수용하는 기업 문화를 육성하는 것은 사고방식과 관행의 변화를 필요로 하는 중요한 과제를 제시할 수 있습니다.

데이터 인재 격차 - 기술 향상과 채용

조직 내 데이터 인재 부족 문제를 해결하려면 기존 직원의 기술을 향상할지 아니면 필요한 기술을 갖춘 새로운 직원을 고용할지 결정해야 합니다.

마케팅 담당자가 데이터를 최대한 활용하려면 세 가지가 필요합니다.

데이터 성숙도를 높이려면 조직은 데이터 기반 문화를 조성하고 전략적 기술 투자를 하며 자동화를 옹호하는 데 집중해야 합니다. 이러한 전략은 경제 위기 중에 지속적으로 세전 이익을 높여줍니다.

위기 상황에서는 단기적인 비용 절감 조치를 우선시하려는 유혹이 강하지만, 장기적인 관점을 채택하고 설득력 있는 마케팅 노력에 투자하면 기업이 폭풍을 헤쳐나가는 데 도움이 될 뿐만 아니라 더욱 강해질 수 있습니다.

탄력성과 경쟁력을 달성하고 유지하는 것은 데이터 성숙도에 대한 꾸준한 노력에 달려 있습니다. 따라서 비즈니스 데이터를 성숙하게 만드는 요소를 더 잘 이해하기 위해 데이터 성숙도의 세 가지 핵심 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

출처: 역경

원칙 1: 기술

조직이 경쟁 우위를 확보하려면 올바른 데이터 스택을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 자동화 도구를 복잡한 보고 프로세스와 통합하는 것은 어려울 수 있지만 장기적인 성공을 위해서는 필수적입니다.

최근 연구 에 따르면 불충분한 데이터 도구는 조직의 18%에 영향을 미쳐 팀이 압도당하고 효과적인 의사 결정을 방해하게 됩니다. 이 문제를 해결하려면 CMO는 데이터 관리 및 보고 프로세스를 간소화하는 데이터 도구에 투자해야 합니다.

기둥 2: 사람

데이터 자동화 도구를 이해하고 운영하려면 전문 지식이 필수적입니다. 그러나 CMO의 85%가 경쟁 우위를 인식하고 있음에도 불구하고 팀 내 데이터 기술 부족으로 인해 데이터 자동화 도구에 대한 투자가 제한됩니다.

데이터 기술 인재 격차로 인해 데이터 전문가를 고용하고 유지하는 것이 어려워집니다. 이러한 과제를 극복하려면 자동화, 교육, 실험 문화를 통해 데이터 전문가가 성장할 수 있는 환경을 조성하는 것이 필수적입니다.

기둥 3: 문화

자동화된 데이터 워크플로를 구축하는 것도 중요하지만, 데이터가 올바른 사람에게 전달되고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것도 마찬가지로 중요합니다. 모든 직원이 데이터에 효과적으로 접근하고 활용할 수 있도록 하는 데이터 민주화는 데이터 중심 문화 조성에 기여합니다.

최고 경영진의 지원 부족은 일반적인 문제로, 조직의 17%에 영향을 미칩니다. 데이터 기반 문화에 대한 하향식 지원을 조성하려면 중요한 비즈니스 질문 측면에서 데이터 기반 솔루션을 구성해야 합니다.

레거시 시스템과 병목 현상도 진행을 방해하여 조직의 15%에 영향을 미칩니다. 그러나 격차를 해소하고 데이터를 민주화하는 도구에 투자하면 사일로를 허물고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

자동화된 데이터 통합 ​​수용

마케팅 담당자가 사용할 수 있는 데이터 소스의 양과 데이터의 세분화가 계속 증가함에 따라 자동화된 데이터 통합은 사치가 아닌 필수가 되었습니다. 이를 통해 기업은 쉽게 액세스할 수 있고 정확하고 잘 관리되는 데이터의 견고한 기반을 구축할 수 있습니다.

결과적으로 이 기반은 멀티 터치 속성, 쿠키 없는 추적, 개인화된 콘텐츠 제공, 인공 지능(AI) 및 예측 분석과 같은 기술이 관련된 고급 분석을 포함한 흥미로운 기회를 열어줍니다.

요약하면, 자동화된 데이터 통합은 마케팅 담당자에게 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 오늘날의 역동적인 마케팅 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

자동화된 데이터 통합을 수용하는 것은 단순한 선택이 아닙니다. 이는 데이터 중심 마케팅 시대에 성공하려는 기업에게 전략적 필수 요소입니다.

데이터 통합 ​​기술과 이러한 기술이 전략적 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보세요.