자사 데이터의 힘: 이메일 마케터 및 영업팀을 위한 가이드

끊임없이 변화하는 데이터 개인 정보 보호법, 항상 존재하는 보안 위반 위협, 엄청난 속도로 진화하는 AI 사이에서 오늘날의 소비자는 데이터 소유권을 그 어느 때보다 중요하게 생각합니다.

실제로 Accenture의 연구에 따르면 "소비자의 87%가 기업이 개인 정보를 보호하는 것이 중요하다고 [믿었습니다]."

그러나 즉각적인 (그리고 개인화 된) 만족이 표준인 세상에서 어떻게 추적합니까? 정보를 최대한 존중하면서 고객이 원하는 서비스 품질을 제공하는 데 필요한 데이터를 어떻게 얻을 수 있습니까?

다행스럽게도 오늘날의 영업 및 마케팅 팀에는 각각 고유한 장점이 있는 다양한 커뮤니케이션 채널이 있습니다. 그리고 그 달콤한 자사 데이터를 수집하기 위해 고객의 동의를 얻기 위해 직접 연락할 수 있는 기회가 있습니다.

자사 데이터란 무엇입니까?

자사 데이터는 조직이 자체 고객으로부터 직접 수집하는 데이터입니다. 이 정보는 직접적인 상호 작용을 통해 수집되며 귀하의 비즈니스와 고유하게 연결됩니다. 따라서 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객 경험을 개선하며 기타 전략적 비즈니스 결정을 내리기 위해 고객의 선호도, 행동 및 관심사에 대한 통찰력을 얻으려는 영업 및 마케팅 팀에서 매우 가치 있는 것으로 간주됩니다.

이 데이터는 사실 매우 귀중하여 Think With Google과 Boston Consulting Group의 2021년 공동 연구에서 "주요 마케팅 기능에 자사 데이터를 사용하는 사람들은 최대 2.9배의 수익 증대와 1.5배의 비용 증가를 달성했습니다. 절약"이라고 언급했습니다.

"명확한 이점에도 불구하고 [...] 대부분의 브랜드는 아직 자사 데이터의 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있습니다."

0, 1차, 2차, 3차 데이터 비교

제1자 데이터가 존재하는 세상에서 왜 제2자 데이터와 제3자 데이터 같은 것이 있는지 궁금할 수 있습니다. 그것은 모두 수집 방법에 달려 있습니다.

제로 파티 데이터는 고객이 인지하고 자발적으로 브랜드와 공유하는 정보입니다.

자사 데이터는 데이터 를 수집하는 조직이 소유하며 직접적인 일대일 상호 작용(즉, 고객 또는 잠재 고객이 리드 양식을 작성함)을 통해 생성됩니다.

제2자 데이터는 한 법인에서 수집한 후 상호 이익을 위해 신뢰할 수 있는 다른 파트너 법인과 공유했습니다.2차 데이터는 추가 통찰력을 제공하고 회사 데이터의 범위를 확장하여 보다 표적화된 마케팅 및 고객 확장을 허용합니다.

제3자 데이터는 제휴되지 않은 외부 법인에 의해 수집(그런 다음 공유, 라이선스 또는 판매)됩니다.데이터는 다양한 소스(예: 데이터 브로커, 애그리게이터, 공공 기록 등)에서 생성되며 일반적으로 더 광범위한 고객 타겟팅, 시장 조사를 찾거나 기존 데이터의 공백을 메우기 위해 회사에서 구입하거나 라이선스를 받습니다. 즉, 제3자 데이터는 광범위하고 일관성 없는 출처로 인해 항상 신뢰할 수 있거나 정확하지 않을 수 있습니다.

자사 데이터의 유형

자사 데이터 전략에 관계없이 모든 정보는명시적으로 리드 생성 또는 문의 양식을 통해 또는 암시적으로다른 계약(서비스 약관)을 통해 소유자의 동의를 얻어 수집해야 합니다.

이 때문에 자사 데이터는 다음과 같은 많은 유형의 정보를 캡슐화합니다.

1. 인구 통계 데이터

여기에는 사용자의 나이, 성별, 위치, 소득 수준 및 기타 관련 인구 통계 정보와 같은 세부 정보가 포함됩니다.

2. 거래 데이터

여기에는 주문 내역과 같은 구매 관련 정보와 날짜, 시간 및 금액과 같은 거래 세부 정보가 포함됩니다.

3. 행동 데이터

이 데이터는 웹사이트 방문, 브라우징 패턴, 검색 쿼리, 콘텐츠 유형 소비 및 선호도와 같은 고객의 행동과 관련이 있습니다.

다른 유형의 자사 데이터에는연락처 데이터 (예: 이름, 이메일 주소 및 전화번호), 소셜 미디어 데이터(예: 사용자 이름, 프로필 정보, 상호 작용 및 기타 활동),고객 피드백(예: 설문 조사) 등이 포함됩니다. 응답, 리뷰 및 평가).

자사 데이터 사용 사례

자사 데이터는 마케팅 노력 강화 및 고객 경험 개선에서 전반적인 비즈니스 전략에 대한 정보 제공에 이르기까지 다양한 방식으로 사용될 수 있으며 조직 내 모든 팀이 가지고 있는 귀중한 정보입니다. 다음은 자사 데이터를 활용하는 일반적인 사용 사례입니다.

이메일 마케터용

개인화 및 타겟팅: 가입자의 관심을 끌려면 이메일 트렌드를 따르는 것 이상이 필요합니다.자사 데이터는 마케팅 팀이 개인의 선호도, 행동 및 인구 통계를 기반으로 메시지와 노력을 개인화할 수 있도록 지원합니다. 마케팅 담당자는 이 데이터를 적절하게 분석하여 이메일 개인화 노력을 강화하고 관련성이 더 높은 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 추천하고 원활한 옴니채널 경험을 제공할 수 있습니다.

마케팅 귀속 및 ROI 분석 : 자사 데이터를 통해 마케팅 팀은 특정 고객 행동 또는 전환에 대한 노력을 추적하고 귀속시킬 수 있습니다.이 데이터를 사용하여 캠페인의 효과를 측정하고 마케팅 예산을 최적화하며 투자 수익을 보다 정확하게 해석할 수 있습니다.

영업팀용

고객 유지 및 충성도: 영업팀은 자사 데이터를 사용하여 충성도 높은 고객을 추적 및 식별하고, 고객의 선호도를 더 잘 이해하고, 보상 및/또는 유지를 위한 대상 프로그램을 만들 수 있습니다.행동 데이터를 활용하여 보다 개인화된 서비스를 제공함으로써 조직은 고객의 평생 가치를 더욱 높일 수 있습니다.

교차 판매 및 상향 판매: 자사 데이터는 고객 거래에 대한 귀중한 정보를 제공하므로 영업 담당자는 교차 판매 및 상향 판매 기회를 보다 쉽게 ​​식별할 수 있습니다.이 데이터를 통해 회사는 보다 관련성 높은 제품 추천 또는 보완 서비스를 제공할 수 있으며 궁극적으로 고객 만족도를 높이는 동시에 평균 주문 금액을 높일 수 있습니다.

CRM 관리자용

고객 세분화: 자사 데이터는 관리자가 거래 내역에서 지리적 인구 통계에 이르기까지 다양한 특성을 기반으로 고객의 CRM 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.결과적으로 이를 통해 마케터는 전략과 커뮤니케이션을 특정 대상 세그먼트에 맞게 조정하여 더 관련성 높은 메시지와 더 높은 참여율을 보장할 수 있습니다.

고객 여정 매핑: 자사 데이터는 초기 거래에서 채팅 기록 등에 이르기까지 고객 여정에 대한 통찰력을 제공합니다.관리자는 고객 행동, 접점 및 전환 경로를 분석하여 중요한 순간, 문제점 및 최적화 기회를 식별하여 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

제품 팀용

제품 개발 및 혁신: 자사 데이터는 제품 개발 및 혁신을 위한 귀중한 피드백 및 통찰력의 소스입니다.고객 피드백, 리뷰 및 제안을 수집하고 분석함으로써 제품 팀은 개선이 필요한 영역을 효율적으로 식별하고, 새로운 제품 또는 서비스 라인을 구상하고, 정보에 입각한 결정을 내려 고객의 요구 사항을 보다 효과적으로 충족할 수 있습니다.

고객 서비스 담당자용

고객 서비스 및 지원: 지금까지 오랫동안 짐작하셨겠지만 자사 데이터는 담당자가 고객 문제를 개인화된 접촉으로 신속하게 해결하도록 지원하는 데 사용함으로써 조직이 개인화되고 효율적인 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.

물론 이것은 자사 데이터 마케팅이 사용되는 방식(및 비즈니스의 모든 영역에 이점이 있음)에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 보시다시피 많은 부분이 겹치므로 협업이 불가피하고 적절한 데이터 관리가 중요합니다.

자사 데이터(및 해당 솔루션) 사용의 4가지 과제

삶의 모든 것과 마찬가지로 자사 데이터를 사용할 때 발생할 수 있는 잠재적인 위험과 문제가 있습니다. 아래에서 잘못될 수 있는 몇 가지 사항(및 이를 수정하기 위해 수행할 수 있는 작업)을 분석합니다.

문제 1: 품질이 낮거나 낮은 데이터

신뢰할 수 없는 자사 데이터에는 오류, 불일치 또는 기타 유효하지 않거나 누락된 정보가 포함되어 있으며 모든 조직이나 팀에 나쁜 소식입니다. 데이터가 수집되는 위치와 방법에 주의하지 않으면 평범한 잘못된 데이터의 큰 더미로 끝날 수 있습니다. 이 데이터는 필연적으로 다음으로 이어집니다.

• 잘못된 의사결정
• 비효율적인 개인화 노력
• 잘못된 고객 타겟팅
• 최적이 아닌 캠페인 실적
• 관련 없는 메시지, 추천 또는 제안
• 신뢰와 브랜드 인지도 하락
• 부정적인 고객 경험

솔루션: 강력한 데이터 수집, 검증 및 정리를 통해 데이터 품질을 우선시합니다.즉, 자사 데이터의 품질과 신뢰성을 개선하고 유지하기 위한 정기적인 데이터 감사, 우수한 데이터 위생 및 확고한 데이터 거버넌스 프레임워크를 의미합니다. 올바른 데이터 관리 기술에 투자하는 것도 나쁘지 않습니다!

과제 2: 잘못된 데이터 통합 ​​도구

올바른 도구, 플랫폼 또는 통합 없이 자사 데이터를 활용하려고 시도하는 것은 망치 없이 못을 박는 것과 비슷합니다. 적절한 데이터 통합 ​​도구가 없으면 자사 데이터가 격리된 시스템이나 부서에 저장될 수 있습니다. 조직에서 다양한 소스의 데이터를 적절하게 통합하는 데 어려움을 겪고 있다면 수동으로 문제를 수정하려고 시도하기 때문에(시간이 많이 걸리고, 오류가 발생하기 쉽고, 확장할 수 없음) 엄청난 좌절과 부담이 될 수 있습니다. 언급 할 필요없는:

• 격리되거나 조각난 데이터
• 오래되었거나 불완전한 고객 데이터
• 부서 간 협업 감소
• 부정확한 데이터 분석
• 비효율적인 교차 채널 마케팅
• 단절된 메시징
• 데이터 처리 지연
• 대용량 데이터를 처리할 수 없습니다.

솔루션: 위에서 언급한 바와 같이 강력한 데이터 통합 ​​도구 세트에 투자하면 원활한 데이터 통합, 변환 및 동기화가 용이해집니다.이를 통해 조직은 서로 다른 데이터 소스 간의 점을 연결하고, 데이터 파이프라인을 자동화하고, 높은 데이터 품질을 보장하고, 고객에 대한 통합된 보기를 제공할 수 있습니다.

과제 3: 제한된 데이터 양

데이터 양이 제한된 자사 데이터를 활용하는 것은 까다로울 수 있습니다. 결국, 이러한 소량의 데이터는 정확한 분석 및 통찰력을 위한 충분한 통계적 유의성을 제공하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우 제한된 양의 데이터에서 파생된 통찰력은 더 큰 고객 기반이나 시장을 대표할 가능성이 낮습니다(정확히 도움이 되지 않음). 제한된 정보 풀에서 작업하려고 하면 다음과 같은 결과가 발생할 수도 있습니다.

• 불충분한 데이터 포인트
• 부정확한 결론 또는 데이터의 잘못된 해석
• 비효율적인 예측 분석 및 예측 모델
• 의미 있는 실험이나 A/B 테스트를 수행할 수 없음
• 외부 소스 또는 산업 표준에 대해 벤치마킹할 수 없음

해결책: 다시 한 번 말하지만, 사용 가능한 제한된 데이터가 정확하고 최신인지 확인하면서 높은 데이터 품질에 집중하는 것도 중요합니다.또한 데이터 모델링 또는 합성 데이터 생성과 같은 데이터 증대 기술을 탐색하여 데이터 볼륨을 확장할 수 있습니다(분석 및 모델링 목적).

과제 4: 규정 미준수

데이터 개인 정보 보호 규정을 고려하지 않고 자사 데이터를 활용하는 것은 큰 실수이며 중대한 결과를 초래합니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정), CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법) 또는 기타 해당 법률과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 무시하는 것은 고객의 신뢰와 안전을 크게 위반하는 것일 뿐만 아니라 적절한 보안 조치를 구현하지 않는 것입니다. 데이터 보호 관행은 또한 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다.

• 벌금, 과태료 및 법적 조치로 인한 금전적 손실
• 부정적인 홍보
• 브랜드 충성도 하락
• 고객 이탈 증가
• 비효율적인 데이터 거버넌스
• 조직적 위험 증가
• 무단 액세스, 해킹 또는 데이터 유출
• 데이터 품질 문제
• 국경 간 서비스 수행 불가(즉, 국제 데이터 전송)
• 제한된 데이터 흐름 및
• 제한된 데이터 액세스 및 공동 작업.

솔루션: 데이터 프라이버시를 우선시하고 모든 관련 규정을 준수하도록 합니다.여기에는 데이터 수집에 대한 적절한 동의 획득, 강력한 보안 조치 구현, 데이터 거버넌스 프레임워크 구축, 무엇보다도 귀하의 관행에 대해 고객에게 투명하게 공개하는 것이 포함됩니다. 개인 정보 보호 정책 및 절차를 정기적으로 평가하고 업데이트하여 변화하는 규정과 발전하는 모범 사례에 부합하도록 해야 합니다.

ZERO-party 데이터로 마케팅 활동을 개인화하고 고객 유지를 개선하십시오.

소비자는 브랜드로부터 개인화된 경험을 기대하지만 끊임없이 변화하는 개인 정보 보호 환경으로 인해 기업은 이를 제공하기가 어렵습니다. 다행스럽게도 제로 파티 데이터를 통해 개인화와 프라이버시가 (드디어!) 공존할 수 있습니다.

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