경기 침체에서 살아남는 가장 좋은 방법은? 데이터 품질 강화

우리는 모두 헤드라인(및 LinkedIn 상태)을 본 적이 있습니다. 경기 침체 가능성에 대비하면서 소비자 및 기업 지출이 심각한 압박을 받고 있습니다.

그러나 기업이 비용을 절감하고 허리띠를 졸라매면서 많은 기업이 한 가지 중요한 비용 절감 조치를 간과하고 있습니다.

어려운 경제 환경에서 연락처 데이터 품질을 개선하는 것은 매출과 이윤을 보호하려는 조직을 위한 견고한 방어 전략입니다.

이것을 분해합시다.

Gartner는 열악한 데이터 품질로 인해 조직에 매년 평균 1,290만 달러의 비용이 발생한다고 보고합니다. Gartner의 수치는 가장 큰 조직뿐만 아니라모든조직을 대상으로 하기 때문에 이 수치는 거의 확실하게 더 높습니다.

몇 년 전 Royal Mail은 품질이 좋지 않은 고객 연락처 데이터 비용을 조직의총 연간 수익의 거의 6%로 계산했습니다 .

이러한 높은 이해 관계를 염두에 두고 깨끗한 연락처 데이터가 조직이 가능한 경기 침체의 영향을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 구체적인 방법을 살펴보겠습니다.

고품질 데이터로 고객 유지 지원

Forbes는 신규 고객을 확보하는 데 기존 고객을 유지하는 것보다 약 5~7배 더 많은 비용이 든다고 밝혔습니다. 해당 산업에 따라 다릅니다. 그 이유는 확보에 더 많은 리소스가 필요하고 더 많은 마케팅 지출이 필요하며 결과적으로 신규 고객보다 뒤쳐진다는 사실을 포함합니다. 수익성이 있습니다.

경기 침체기에는 고객을 단단히 감싸는 것이 당연하며 마케팅이 중요한 역할을 합니다. 견고한 마케팅은 판매하려는 제품과 서비스를 전달하고 고객이 경험할 가치를 명확하게 표현합니다. 마케팅은 또한 충성도를 구축하고 감사를 강화하며 공감을 전달합니다 .

간결한 태그라인과 시선을 사로잡는 크리에이티브도 중요하지만 비즈니스 연락처 데이터(이름, 주소, 구매 내역 등 포함)의 품질은 마케팅 성과의 가장 중요한 동인입니다.

고품질 데이터는 고객 타겟팅 및 세분화, 개인화, 캠페인 타이밍을 비롯한 다양한 마케팅 모범 사례를 가능하게 합니다.

고객이 적시에 관련 메시지를 전달하기 위해 구매할 준비가 되었는지 파악하는 것이 수익 창출에 중요한 역할을 하며 이는 정확한 최신 데이터에 달려 있습니다.

반대로 개인화가 좋지 않은 마케팅 캠페인(오래되었거나 부정확한 데이터의 결과일 가능성이 높음)은 마케팅 메시지의 영향을 망칠 수 있으며 종종 비용이 많이 드는 이탈로 이어집니다.

Validity가 최근 발표한 2023년 SMS 마케팅 현황 보고서는 소비자들에게 브랜드 메시지에 짜증을 내는 요인에 대해 질문했습니다. 불만 1위는 자신의 필요와 관심사와 관련이 없는 메시지를 받는 것이었습니다(34% ).

Apple Mail을 비롯한 앱에서 사용자 행동 추적을 제한하는 Apple의 MPP(Mail Privacy Policy ) 와 같은 개인 정보 보호 이니셔티브로 인해 이러한 관련성을 달성하는 것이 더 어려워졌습니다 .

이로 인해 마케팅 활동을 촉진하기 위해 제로 파티 데이터(고객이 명시적으로 제공한 데이터)를 소싱하는 방향으로 긍정적인 전환이 이루어졌지만, 이 데이터는 입력 시점에서 부정확할 가능성이 더 높고 더 빨리 소멸되므로 적시성과 정확성을 보장하기 위해 정기적인 데이터베이스 유지 관리가 필요합니다. 훨씬 더 중요합니다.

고품질 데이터는 기업이 최고의 인재를 유지하는 데 도움이 됩니다.

경제적 역풍은 기업이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 하려고 한다는 것을 의미합니다. 높은 이자율과 인플레이션으로 인해 비용 절감에 레이저 초점이 맞춰졌습니다.

결과적으로 데이터 품질에 대한 예산 약속(데이터 관리 소프트웨어, 인력, 직원 교육 등에 할당될 수 있음)은 리더가 더 높은 프로필 프로젝트 및 작업의 우선 순위를 지정함에 따라 위협을 받고 있습니다.

데이터 품질이 저하됨에 따라 잘못된 데이터에 대한 직원의 불만은 작업이 올바르게(또는 전혀!) 완료되지 않는다는 것을 의미하며, 이로 인해 직원이 퇴사할 수도 있는 성장 및 생산성 감소의 악순환이 발생합니다.

Validity의 최신 CRM 데이터 관리 상태 보고서에서 응답자의 64%는 강력한 CRM 데이터 품질 계획에 추가 리소스가 할당되지 않으면 현재 역할을 그만둘 것을 고려할 것이라고 말했습니다. 그리고 그것들을 교체하는 비용이 상당합니다.

결과적으로 직원 이직률은 데이터 품질 저하로 이어집니다! 인력의 변화는 지역의 잘못된 재할당 및 완전히 교육을 받지 않은 새 직원의 데이터 입력 오류와 같은 요인으로 인해 연락처 데이터 붕괴를 악화시킵니다.

현명한 기업은 이러한 데이터 품질 기능을 자동화하여 마찰을 줄이고 생산성을 높일 것입니다.

고품질 데이터는 기업이 미래를 위해 구축하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 2023년의 뜨거운 주제이며 기업이 자동화를 통해 효율성과 비용 절감을 추구함에 따라 이 대화와 매우 관련이 있습니다.

최근까지 AI 이니셔티브는 거의 엄청나게 비쌌습니다. 그러나 ChatGPT 및 DALL-E 2와 같은 새로운 솔루션을 통해 이제 더 많은 사용자가 액세스할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 AI가 카피라이팅 및 이미지 소싱과 같은 시간 집약적인 활동을 어떻게 도울 수 있는지 적극적으로 탐색하고 있습니다.

AI는 거의 확실하게 향상된 데이터 품질(예: 이상 감지, 관련성 평가 및 데이터 세트의 격차 채우기)을 제공할 것입니다. CRM은 공식 및 유효성 검사 규칙을 생성하는 AI 기반 애플리케이션을 통해 이점을 얻을 수 있습니다.

그러나 마케터는 AI의 "아킬레스 건"을 인식해야 합니다. AI는 훈련된 데이터만큼만 우수합니다. 표준 이하의 데이터는 항상 "GIGO"(쓰레기 입력, 쓰레기 출력!)가 됩니다. 데이터 품질 저하가 AI 실패의 주요 원인입니다. 다른 잠재적인 AI 킬러에는 데이터 전략, 데이터 가용성, 데이터 준비성 및 데이터 해독 능력의 단점이 포함됩니다.

데이터 편향은 또한 AI의 큰 과제입니다(예: 확증 편향, 선택 편향, 역사적 편향 등). Netflix는 고객의 시청 습관에 대해 모든 것을 알고 있을 수 있지만 Netflix 구독자가 아닌 사람들에 대한 데이터는 훨씬 적습니다!

기업은 효율성과 비용 절감을 제공하기 위해 AI 솔루션을 개발하는 동안 낭비되는 지출을 피해야 합니다. 데이터 품질은 AI 성공의 기초이며 훌륭한 데이터는 훌륭한 AI를 제공합니다.

미래를 위한 투자

데이터 품질에 대한 약속을 줄이는 기업은 단기적인 비용 절감을 달성할 수 있지만 장기적인 고통을 안겨주는 것은 잘못된 경제입니다. 열악한 데이터는 영업 및 마케팅의 효율성 저하, 생산성 감소, 직원 이탈 증가, 새로운 이니셔티브 실패 가능성 증가 등을 의미하며 모두 큰 비용을 의미합니다.

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Validity는 CRM 데이터 정리 및 유지 관리를 위한 안전한 데이터 관리 플랫폼인 DemandTools와 통찰력을 편집 가능한 스프레드시트 단순 보기에 결합하는 데이터 생산성 플랫폼인 GridBuddy Connect를 포함하여 다양한 데이터 품질 및 영업 생산성 솔루션을 제공합니다.

아직 사용하고 있지 않다면 지금이 투자에 대해 생각해 볼 적기입니다. 자세한 내용은 데이터 전문가 팀에 문의하십시오.