데이터 조화를 활용하여 영업 및 마케팅 성과를 높이는 방법

귀하의 판매 및 마케팅 노력은 귀하의 데이터만큼 좋습니다. KPI 기반의 꿈을 오염되거나 정리되지 않은 데이터에 고정하는 것은 순무에서 피를 짜내는 것만큼 유용합니다. 영업이나 마케팅 담당자에게 물어보세요.

진정으로 성공하기 위한 노력을 위해서는 고객과 잠재 고객이 원하고 필요로 하는 것을 기반으로 결정을 내려야 합니다. 그러나 응집력 있는 이야기를 전달하는 깨끗하고 고품질의 데이터가 무엇인지 이해할 수 있는 유일한 방법입니다.

데이터를 마스터하면 유용성과 가치가 크게 향상됩니다. 데이터를 사용하기 쉬운 조직 도구로 조화시키는 것은 데이터를 더 나은 판매 및 마케팅 성과로 전환하는 가장 빠른 방법입니다.

데이터 조화란 무엇입니까?

조화는 데이터 관리의 중요한 부분입니다. 여러 데이터베이스 또는 구조의 마스터 데이터를 하나의 단일 소스로 통합하는 프로세스입니다. 또한 서식 차이, 중복 또는 기타 부정확성으로 인해 부서 또는 사용자 간에 존재할 수 있는 지식 격차를 해소합니다. 요컨대, 조화는 원시 데이터를 쉽게 소화할 수 있는 기능적 통찰력으로 바꿉니다.

조화가 없으면 핵심 성과 지표에 대한 정확한 그림을 얻을 수 없으므로 마케팅 노력이 기껏해야 무질서하게 될 것입니다. 데이터를 적절하게 분석할 수 있는 능력이 없으면 엄청난 비용이 드는 실수를 저지를 위험도 있습니다. 실제로 우리는 전 세계 600개 이상의 조직을 조사한 결과 응답자의 거의 절반이 낮은 품질의 CRM 데이터로 인해 연간 수익이 10% 이상 손실되었음을 발견했습니다.

데이터 조화는 어떻게 작동합니까?

데이터 조화는 진공 상태에서 발생하지 않습니다. 단순히 원시 데이터로 가득 찬 마스터 스프레드시트를 공유하는 것은 누구에게도 도움이 되지 않을 것입니다. 결국 어떤 정보가 표시되고 있습니까? 어디에서 왔습니까? 최신 정보입니까? 무엇을 말하고 있습니까? 이는 모두 CRM 데이터 관리의 핵심 구성 요소인 효과적으로 조화된 데이터를 통해 답변할 수 있는 질문입니다. 다음은 적절한 조화의 핵심 구성 요소입니다.

데이터 매핑(마스터 데이터와 정렬)

가장 먼저 해야 할 일: 이질적인 데이터가 매번 똑같은 방식으로 구성될 가능성은 거의 없습니다. 데이터 매핑은 다양한 소스(스프레드시트, 수집을 통해 얻은 데이터 등)에서 데이터를 가져와 한 세트에서 다른 세트로 필드를 일치시키는 프로세스입니다. 이러한 방식으로 데이터를 표준화하면 말하자면 모든 쿼리를 깨끗한 상태로 시작할 수 있습니다.

그것에 대해 생각해보십시오. 스프레드시트에서 CRM으로 데이터를 마이그레이션하려고 시도했지만 필드가 모두 잘못되어 일치하는 항목을 찾지 못하셨습니까? 아니면 값은 같지만 필드 이름이 다르게 지정됩니까? 이 데이터 관리 단계는 사용자의 온전함을 위해서만 중요한 것이 아니라 해당 데이터를 변환하는 방법을 성공적으로 결정할 수 있도록 설정합니다.

데이터 변환

데이터 변환은 정보의 형식, 구조 또는 값을 변경하고 보다 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 방식으로 원시 데이터를 정렬하면 비즈니스 인텔리전스의 품질을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 원하는 방식으로 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

데이터 변환의 예는 다음과 같습니다.

• 데이터 정리: 데이터 문제를 식별하고 수정하는 프로세스입니다. 이러한 문제에는 부정확하거나 형식이 잘못되었거나 손상되었거나 중복되거나 불완전한 데이터가 포함될 수 있습니다. 적극적이고 일관된 데이터 정리 계획을 시작하면 조직이 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터와 유용한 데이터 분석을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 집계 를 사용하면 원하는 방식으로 데이터를 합성, 대조 및 비교할 수 있습니다. 이것은 높은 수준의 정보를 한 눈에 소화하려고 할 때 특히 유용합니다.
• 필터링 을 통해 필요한 정보만 얻을 수 있습니다. 또한 데이터에 액세스하는 모든 사람이 필요한 정보만 볼 수 있도록 하여 데이터 침해 위험을 최소화하는 방법이기도 합니다.
• 유효성 검사 는 수집한 데이터의 무결성(및 정확성)을 확인하는 프로세스입니다. 결국, 오타가 있는 이메일 주소와 같은 잘못된 데이터는 아무 소용이 없습니다.
• 조직에서 데이터 수집 방법을 두 가지 이상 사용하는 경우 통합 이 중요합니다. 매핑과 유사하게 정보를 하나의 읽기 쉬운 구조 및/또는 인터페이스로 통합합니다. 이는 우선 순위와 데이터가 자주 겹치는 영업 및 마케팅 팀에게 특히 중요합니다.
• 데이터 분할 은 사용자가 큰 데이터 세트를 더 작은 하위 집합으로 나눌 때 발생합니다. 또한 데이터를 두 그룹으로 나누는 데도 작동하며 그 중 하나는 지정된 "훈련" 세트입니다. 훈련 세트는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되는 초기 데이터입니다. 보다 복잡한 세분화 기술(예: 고객 점수 부여)을 담당하는 경우 주요 데이터 포인트를 분석하는 데 도움이 되는 기계 학습 자동화가 필요할 수 있습니다.

머신 러닝에 대해 말하자면, 이 시점에서 식은땀을 흘렸다면 데이터 조화는 일반적으로 인공 지능 자동화와 수동 측정 간의 결합된 노력이라는 점을 기억하십시오. 간단히 말해서, 당신은 그것을 혼자 갈 필요가 없습니다!

기술이 데이터 조화를 돕는 3가지 방법

당신의 회사가 성장하는 고객과 함께 번성하는 회사라면 데이터 관리는 한 사람에게 너무 큰 프로젝트일 수 있습니다. 데이터 관리 소프트웨어에 투자하면 회사의 시간과 비용을 절약하고 사용자가 데이터 품질을 우선시하도록 권장합니다.

Validity의 DemandTools와 같은 솔루션을 활용하면 훨씬 더 빠른 속도로 더 높은 정확도로 데이터 품질 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, 데이터 조화를 위해 기술을 활용하면 여러 가지 다른 이점이 있습니다. 즉…

구현이 쉬워집니다.

올바른 기술 도구를 사용하면 반복 가능한 작업을 수행하기 위해 회사 내 개인에게 의존하지 않기 때문에 조화 프로세스를 확장할 수 있습니다. 데이터 관리 소프트웨어는 시간이나 리소스 제약으로 인해 사람이 할 수 없는 단계를 수행합니다. 강력한 데이터 관리 플랫폼은 훨씬 더 많은 양의 데이터를 처리하고, 전 세계적으로 액세스할 수 있도록 데이터를 중앙 집중화하고, 기술 스택의 스토리지에 과부하를 주지 않고 데이터베이스를 정리할 수 있습니다.

오류 가능성을 줄여줍니다.

휴먼 에러라고 하는 이유가 있죠? 반드시 오류가 없는 것은 아니지만(결국 우리 인간이 기술을 설정하는 사람임) 소프트웨어 도구를 사용하여 반복적인 워크플로 및 쿼리를 자동화하면 훨씬 더 효율적인 데이터 처리가 가능합니다. 예를 들어, 그러한 작업을 기술에 맡기면 충분한 수면을 취하지 않아 실수를 저지를 가능성이 거의 없습니다.

모든 사업부에 대한 단일 정보 소스 생성

조화를 통해 원시 데이터를 소화하기 쉬운 방식으로 표준화하여 비즈니스 인텔리전스를 보다 쉽게 ​​처리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 전 세계 사용자가 볼 필요가 있는 대량의 원시 데이터로 작업하는 경우 일관성이 중요합니다. 누락, 부정확성 또는 리소스 제약에 대해 걱정하지 않으면 가까운 정보에 더 쉽게 집중할 수 있습니다.

데이터 관리에 적합한 도구를 선택하는 것의 또 다른 이점은 UI/UX 관점에서 정보가 표시되는 방식을 통합한다는 것입니다. 데이터 관리 소프트웨어는 모든 부서가 이해할 수 있는 인터페이스에 필요한 정보를 종합하여 모든 부서의 공평한 경쟁의 장을 마련합니다. 복잡한 수식이나 다른 Excel 시트를 파헤칠 필요가 없습니다. 각 부서에 지정된 보기가 있든 검색 기능이 훨씬 더 직관적이든 관계없이 데이터 관리 기술자는 정보를 쉽게 찾을 수 있어야 합니다.

데이터를 안전하게 보호합니다.

IBM의 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 데이터 유출의 평균 비용은 2021년 424만 달러에서 2022년 435만 달러로 증가했습니다. 데이터 관리 소프트웨어는 조직이 불법 처리로부터 고객 데이터를 보호하고 GDPR과 같은 규정을 준수하도록 돕습니다. . 또한 기업이 내부 오용을 방지하기 위해 조직 데이터에 대해 주어진 사용자가 가질 수 있는 액세스 수준을 설정할 수 있는 방법을 제공합니다.

실시간 데이터를 활용하는 데 도움이 됩니다.

실수하지 마십시오. 데이터 처리, 관리 및 분석에 대해 이야기할 때 단순히 과거 데이터에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 기술을 활용한다는 것은 영업 및 마케팅 팀이 끊임없이 변화하는 실시간 데이터에서 작업하여 현재 고객 태도를 기반으로 주요 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.

비즈니스가 성장함에 따라 기술 스택에 추가하는 아이디어는 벅차게 보일 수 있습니다. 그러나 안심하십시오. 모든 회사의 요구 사항에 맞는 통합과 함께 사용할 수 있는 충분한 도구가 있습니다. 주변에서 쇼핑을 해야 할 수도 있습니다.

판매 및 마케팅 성과에 대한 통합 데이터의 의미

조직에서 데이터를 더 잘 이해할수록 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터가 더 통합될수록 영업과 마케팅이 같은 페이지에 더 쉽게 도달할 수 있습니다. 모든 사람이 같은 이야기를 하기 때문에 제시된 사실을 바탕으로 회사를 쉽게 조종할 수 있습니다.

데이터 조화는 비즈니스에 명확하고 가치 있으며 무엇보다도 실행 가능한 데이터 통찰력을 제공하는 것입니다.

데이터가 비즈니스에 미치는 영향과 완벽한 데이터 관리 프로그램을 구현하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 2022년 CRM 데이터 관리 현황 보고서를 읽어보세요.