데이터 보강이란 무엇입니까?
게시 됨: 2020-02-04B2B 도메인에서 데이터 강화는 데이터 위생의 중요한 요소 중 하나입니다. 데이터는 현대 비즈니스의 생계 수단으로 간주되며 데이터 없이는 고객 서비스, 마케팅 및 판매 전략 수립이 불가능합니다. 전 세계의 비즈니스 리더는 데이터를 사용하여 의사 결정 프로세스를 강화하고 회사의 성장과 수익성을 이끌어냅니다.
추측을 제쳐두고 비즈니스 리더는 데이터와 관련된 사실과 추세를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다. 많은 비즈니스 리더는 또한 분석과 같은 더 나은 사용을 위해 데이터를 변환하고 매핑하는 프로세스인 데이터 랭글링을 사용합니다. 이 프로세스는 기존 데이터를 정리하고 구조화하여 의사 결정 프로세스를 더욱 도와주며 그 중요성이 널리 인정되었습니다. 데이터 강화는 데이터 랭글링 프로세스의 단계 중 하나이며 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 보강이란 무엇입니까?
데이터 보강은 사용 가능한 자사 클라이언트 데이터 데이터베이스를 신뢰할 수 있는 외부 소스에서 가져온 타사 데이터베이스와 병합하는 프로세스입니다. 조직은 매우 유용하고 많은 통찰력을 제공할 풍부한 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 보강은 원시 데이터를 보강하여 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 여러 주요 브랜드에서 이미 사용되었습니다. 기업의 경우 원시 고객 데이터에는 웹 사이트 트래픽, 이메일 목록, 소셜 미디어 분석 등이 포함됩니다. 원시 형식의 이 데이터는 거의 쓸모가 없습니다. 정리되고 구조화되고 외부의 권위 있는 데이터와 혼합되면 유용하고 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 전체 프로세스는 원시 데이터에 가치 있는 형태를 부여하여 관련성을 높입니다.
브랜드는 더 깊은 통찰력을 통해 고객의 라이프 패턴을 이해함으로써 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 강화는 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 가장 일반적인 기술 중 하나는 내부 판매 데이터와 외부 광고 데이터를 결합하여 광고의 관련성과 효과를 이해하는 것입니다.
데이터 강화의 2가지 일반적인 유형
지리 데이터 보강
이 프로세스는 고객 주소와 같은 사용 가능한 데이터 세트와 결합된 위도 및 경도 데이터 또는 우편 데이터를 사용합니다. 매핑 통찰력, 도시와 마을 간의 지리적 경계, 우편 번호 등을 포함하는 이 데이터를 제공하는 많은 기업이 있습니다. 이 데이터 강화는 기업이 확장하는 데 도움이 될 지리적으로 풍부한 데이터를 제공하므로 기업에 유용합니다. 계획. 또한 이 데이터를 사용하여 데이터의 통찰력을 활용하여 특정 지역 내의 고객을 타겟팅할 수 있습니다.
인구통계학적 데이터 보강
인구통계 데이터 보강 프로세스에서 기업은 기존 고객의 데이터와 혼합된 소득 수준 및 결혼 여부와 같은 인구 통계 데이터를 사용합니다. 이 데이터를 수집하기 위한 여러 소스가 있을 수 있으며 하위 집합도 많습니다. 가치, 소유 자산, 자녀 수 등의 측면에서 주택 데이터와 같은 요소가 있을 수도 있습니다. 다양한 기업에서 대상 접근 방식을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 신용 대출 회사는 고객에게 신용 카드 제안을 하기 전에 개인의 신용 등급을 사용할 수 있습니다.
데이터 강화의 이점
- 비용 절감
데이터 강화는 유용하지 않은 정보가 저장되지 않기 때문에 기업이 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 오히려 기존 데이터를 외부의 권위 있는 데이터와 결합하여 보강합니다. 데이터베이스에 대한 지출이 없을 것이며 그 돈은 다른 활동에 사용될 수 있습니다. - 의미 있는 관계
기존 데이터가 외부 데이터로 풍부해지면 매우 중요한 개인화된 커뮤니케이션으로 이어집니다. 의미 있는 고객 관계와 비즈니스 기회의 범위를 더욱 확대할 것입니다. 관련 고객 데이터를 사용하면 고객의 요구 사항을 충족할 수 있는 커뮤니케이션 채널 및 전략을 훨씬 쉽게 개발할 수 있습니다. 고객은 개인의 취향과 선호도에 맞는 브랜드와 관계를 맺을 가능성이 더 큽니다. - 고객 세분화
데이터 강화를 통해 대상 고객의 세그먼트를 식별하고 해당 고객을 위한 개인화된 커뮤니케이션을 설계할 수 있습니다. 타겟 커뮤니케이션은 매출과 고객 충성도를 높일 수 있는 가치 중심 정보를 제공합니다. - 타겟 마케팅
기업이 현재와 미래에 성공하려면 표적 마케팅에 의존해야 합니다. 획일적인 마케팅 접근 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. 특히 경쟁이 심화되는 이 시대에는 더욱 그렇습니다. 데이터 강화는 타겟 마케팅의 성공에 필수적인 데이터를 효과적으로 분할하는 데 도움이 됩니다. - 매출 향상
데이터 강화는 기업이 영업 효율성과 투자 수익(ROI)을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 효과적인 정보를 제공합니다. 기업이 이미 고객에 대한 올바른 데이터와 지식을 갖고 있기 때문에 상향 판매 및 교차 판매의 기회가 더 있습니다. 비즈니스에서 연락처 목록에 막대한 금액을 투자하여 잠재 고객 및 후속 고객으로 전환하지만 데이터가 구식이 될 수도 있습니다. 기업은 그러한 손실을 감당할 수 없습니다. - 관련 없는 데이터 제거
관련이 없고 중복된 데이터는 비즈니스에 막대한 비용을 초래하고 고객 손실, 수익 손실 및 나쁜 평판을 초래할 수 있습니다. 중복 데이터는 어떤 데이터를 저장하고 무엇을 삭제할지 잘 모르기 때문에 기업에서 매우 일반적입니다. 또 다른 문제 요소는 원시 데이터에서 매우 일반적이며 전체 데이터 품질에 영향을 미치는 중복 데이터입니다. 데이터 강화는 중복 데이터를 제거하고 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. - 고객 경험 향상
데이터 강화에 대해 깊숙이 들어가면서 많은 사람들이 이 둘을 혼동하기 때문에 데이터 정리가 무엇을 의미하는지 이해하는 것도 중요합니다.
데이터 정제 vs. 데이터 강화
데이터 정리 또는 데이터 정리 프로세스에는 데이터를 일관되고 정확하며 신뢰할 수 있도록 만드는 작업이 포함됩니다. 기본적으로 사용 가능한 많은 데이터를 필터링하여 고객의 동기와 행동에 대한 품질과 유용한 통찰력을 식별합니다. 데이터 강화와 데이터 정리의 주요 차이점은 후자는 불일치를 해결하고 오래되거나 잘못된 데이터를 업데이트하거나 삭제하는 것과 관련이 있다는 것입니다. 한편, 위에서 이미 보았듯이 데이터 강화는 하나의 데이터세트를 다른 신뢰할 수 있는 소스의 데이터로 보완하고 있습니다.
예를 들어 데이터 프로젝트를 시작하려는 경우 기존 데이터를 정리하여 관련 없는 모든 정보를 제거하는 것으로 시작할 수 있습니다. 타사 데이터를 사용하여 신뢰할 수 있는 데이터를 추가할 수 있습니다. 데이터 정리는 고객 데이터베이스에서 중복, 손상 또는 부정확한 기록을 식별하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 자동화되지 않으면 매우 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
데이터 강화가 장기 프로세스로 중요한 이유는 무엇 입니까?
데이터 강화는 데이터 관리의 매우 중요한 측면이며 지속적으로 수행해야 하는 작업입니다. 고객의 데이터는 아무리 많은 세부 정보를 제공하더라도 완전한 그림을 제시하지 못합니다. 결혼 상태가 변경될 수 있고, 소득 수준이 변경될 수 있으며, 물리적 주소가 변경될 수 있고 자산 소유가 변경될 수 있습니다. 여성의 이름도 결혼할 때 변경될 수 있습니다. 이러한 모든 요인으로 인해 데이터 보강 프로세스가 매우 중요해지고 지속적으로 수행되어야 합니다. 그렇지 않으면 데이터가 오래되고 구식이 되기 때문에 고객이 관련 없는 제안을 받게 될 수 있는 구식 정보의 범위가 많습니다.
특히 데이터 크기가 큰 경우 데이터베이스를 최신 상태로 유지하려면 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 따라서 대부분의 기업이 데이터를 정리하고 사용하는 데 시간을 소비하지 않는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 시간이 많이 소요되기 때문에 가능한 한 프로세스를 자동화하는 것이 매우 중요합니다. 이 프로세스를 돕기 위해 기계 학습 알고리즘은 프로세스를 간소화하고 인간에 비해 훨씬 빠른 속도로 데이터를 일치 및 병합할 수 있으므로 중요한 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 강화 프로세스가 언제든지 실행되고 기업이 데이터를 항상 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.
이것은 궁극적으로 더 나은 개인화, 표적 마케팅, 판매 개선 및 브랜드 충성도로 이어질 것입니다. 데이터 강화는 비즈니스 성공에 이상적일 수 있습니다. 지역 기반이든 인구 통계 기반이든 상관없이 기업은 최고의 제안과 거래를 통해 고객을 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. 비즈니스가 리드를 정확하게 타겟팅할 수 있다면 더 나은 결과를 기대할 수 있습니다. 또한 기업에서 가장 최근 데이터로 작업하는 데 사용할 수 있는 추가 데이터 생성으로 이어질 것입니다.
마지막 생각들
비즈니스가 무엇이든 영업 팀은 업무가 엄청나게 데이터 중심적이라는 사실을 알게 되었습니다. 매출 향상에 필요한 데이터를 얻는 것은 어렵지 않습니다. 여기서 핵심은 적시에 올바른 정보에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 이 격차를 메우기 위해 데이터 강화가 작동합니다.