CRM 사용자를 위한 6가지 새해 결심

점점 더 많은 기업이 데이터 기반 비즈니스 모델로 이동하고 있으며 이러한 추세는 2023년에도 둔화될 기미가 보이지 않습니다.

경제적 불확실성, 팬데믹, 전쟁, 정리 해고와 같은 불안정한 상황 속에서도 우리의 삶과 일하는 방식을 크게 변화시키는 상황에서도 고품질 데이터를 통해 기반을 찾는 데 필요한 정보를 얻을 수 있기 때문입니다.

마케터에게는 새해에 이 데이터를 사용하여 고객 경험을 긍정적으로 변화시킬 기회와 책임이 있습니다. 고객의 니즈가 한순간에 크게 변하는 시대에 데이터는 고객을 따라잡고 참여를 유도하는 열쇠입니다.

2023년에 데이터 관리 관행을 개선하고 CRM 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대해 생각하기 시작하면 목록에 추가해야 할 6가지 해결 방법이 있습니다.

2023년 데이터 관리를 개선하는 방법

2023년에는 중복, 오래되었거나 단순히 잘못된 데이터의 위험이 크게 증가할 것입니다. 다음 팁은 CRM 데이터를 최대한 활용하여 처리하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 데이터 입력 간소화

매일 시스템에 엄청난 양의 새로운 정보가 입력됨에 따라(1조 1천억 MB 이상!) CRM 사용자는 엄청난 양의 데이터에 직면하고 있으며 그 품질을 유지하는 것은 압도적일 수 있습니다.

이 문제를 극복하기 위한 첫 번째 단계는 데이터 입력을 단순화하는 것입니다. CRM 데이터를 입력할 때 사용자가 직면하는 문제를 이해하려고 합니다.

예를 들어 스스로에게 물어보십시오.

• 사용자는 고객 데이터를 어떻게 입력합니까?
• 이것이 기존 워크플로에 맞습니까, 아니면 연결이 끊기나요?
• 수동 오류로 인해 지속적인 문제가 발생합니까?

장애물을 식별했으면 데이터 입력 프로세스를 간소화하는 솔루션을 찾으십시오. 이를 통해 데이터 입력 오류를 방지하고, 사용자 시간을 절약하고, 생산성을 향상하여 데이터에 빠져드는 대신 고객 참여에 집중할 수 있습니다.

경제적 역풍은 2023년에만 전 세계 비즈니스에 계속 영향을 미치므로 정확한 데이터가 그 어느 때보다 중요해집니다. 잘못된 데이터는 정확도와 생산성이 낮아져 비즈니스 성장이 감소한다는 것을 의미합니다. 이는 현재 상황에서 어떤 비즈니스도 감당할 수 없는 일입니다.

데이터 입력을 간소화하고 데이터 품질에 우선 순위를 지정하면 이러한 역풍이 계속될 때 직원이 효과적으로(그리고 신속하게) 작업할 수 있습니다. 데이터 입력 및 관리를 보다 효율적으로 수행하려면 데이터 생산성 도구 구현을 고려하십시오.

2. 악화되는 데이터 부패에 대처하기 위한 준비

2023년에는 인력의 자연 감소와 주요 변화로 인해 연락처 데이터 부패가 악화될 것입니다. 다음과 같은 몇 가지 방식으로 참여 지점에서 데이터 붕괴가 발생합니다.

• 입력 오류
• 감소/이직
• 업체명 변경

수익에 부정적인 영향을 미치기 전에 이러한 부패를 해결하려면 연락처 참여 지점을 확인하고 CRM 레코드의 소유권을 재할당하기 위해 보다 생산적이고 자동화된 프로세스를 조사해야 합니다.

예를 들어 Validity의 연락처 확인 솔루션인 BriteVerify와 같은 도구를 사용하여 이메일, 전화번호 및 주소를 확인할 수 있습니다. 이 작업을 실시간으로 수행하거나 저장된 데이터의 대량 유효성 검사를 수행하여 유효하지 않은 연락처 정보를 식별할 수 있습니다. CRM 내에서 레코드 소유권을 할당하거나 재할당하려면 DemandTools V(DTV) 내의 재할당 모듈을 고려하는 것이 좋습니다.

3. 데이터 프라이버시 및 보안을 우선시합니다.

고객 데이터를 어떻게 보호합니까? 데이터 개인 정보 보호법은 지속적으로 발전하고 있으며 열악한 데이터 보안으로 인해 회사는 위반 위험에 처해 브랜드 평판이 손상될 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안은 악의적인 행위자로부터 데이터를 안전하게 보호하는 것 이상을 포함합니다. 데이터 개인 정보 보호법은 고객도 보호하고 고객 참여 방법에 대한 지침을 제공합니다. 예를 들어 고객은 브랜드 커뮤니케이션 수신에 동의해야 하며 연락처 정보를 사용하거나 판매할 수 없다고 말할 수 있는 간단한 방법이 있어야 합니다.

사람들이 자신의 데이터로 브랜드를 신뢰할 수 있다는 사실을 알게 되면 고객 신뢰와 충성도가 높아지고 브랜드 평판이 강화됩니다. 소비자는 프라이버시를 높이 평가할 뿐만 아니라 요구 하고 있다는 점에 유의해야 합니다. 이 수요는 2023년에만 증가할 것입니다.

실제로 Google에서 제3자 쿠키를 사용하지 않기 때문에 회사의 CRM에서 자사 데이터 또는 회사가 고객으로부터 직접 수집하는 데이터의 정확성과 양이 더욱 강조될 것입니다. 프라이버시에 대한 소비자의 요구는 지원 중단의 주된 이유 중 하나입니다.

올해에는 회사 전체의 팀과 협력하여 CRM 데이터, 특히 자사 데이터를 안전하고 합법적으로 처리하는 방법에 대해 직원을 교육하는 개인 정보 보호 및 보안 교육을 만듭니다.

토론을 안내하고 조직에서 데이터 개인 정보 보호 및 보안의 중요성을 강화하려면 잘못된 데이터 개인 정보 보호 비용을 확인하고 데이터 개인 정보 보호에 대한 6가지 모범 사례를 따르십시오.

4. 인공 지능(AI)을 위한 CRM 준비

인공 지능(AI)이 주류를 이루고 있으며 산업 전반의 근로자가 그 어느 때보다 빠르게 작업할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI 기반 도구는 모든 종류의 반복적이고 수동적인 작업을 자동화하며 깨끗하고 중복 없는 CRM을 유지하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

많은 마케터들은 리드를 분류하고, 고객 서비스 요구 사항을 자동화하고, 고객 행동을 분석하고, 판매 주기와 실행 가능한 리드를 정확하게 예측함으로써 CRM 성과를 높이기 위해 AI에 의존합니다. AI는 명확한 비즈니스 이점과 사용자 경험을 개선하는 방법 모두에서 경쟁력 있는 필수 요소가 되었습니다.

AI를 최대한 활용하려면 먼저 CRM을 준비해야 합니다. 데이터 정리 프로세스를 진행하고 데이터 관리 플랫폼에 투자하는 것으로 시작하십시오(아직 하지 않은 경우). 고객 데이터로 작업하는 모든 팀원은 데이터 품질 문제를 식별하고 수정하는 방법을 이해해야 하며 AI 솔루션을 사용하면 이 프로세스를 쉽게 수행할 수 있습니다.

eBook을 읽고 AI에 대한 준비가 되었는지, CRM의 미래를 위해 데이터를 준비하는 방법을 알아보세요.

5. 다기능 데이터 거버넌스 팀 구성

데이터 거버넌스는 비즈니스 전반에서 CRM 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 데이터 품질을 유지하는 것을 목표로 하는 프로세스, 정책 및 지표를 포함합니다. 2022년에는 데이터 거버넌스에 대한 투자를 늘린 팀의 75%가 데이터 품질 향상을 주요 이점으로 꼽았고 그 다음으로 분석 및 비즈니스 인텔리전스 기능이 뒤를 이었습니다.

회사의 각 부서는 데이터를 다르게 사용합니다. 교차 기능 데이터 거버넌스 팀을 구성하면 조직 전체의 응집력을 촉진하고 데이터가 모든 부서에서 유용하도록 보장하며 데이터 품질 문제를 방지할 수 있습니다.

데이터를 사용하는 각 부서에서 한두 명의 담당자를 식별하여 데이터 거버넌스 팀을 구성할 수 있습니다. 이상적으로는 사용하는 비즈니스 도구, 데이터 생성 및 사용 방법, 개선이 필요한 잠재적 영역에 대해 깊이 알고 있는 관리자 또는 고위 경영진을 포함해야 합니다.

데이터 거버넌스 팀은 팀이 직면하고 있는 데이터 문제와 가능한 솔루션에 대해 논의하고 진행 중인 데이터 전략을 계획하고 효과를 극대화하기 위해 사용해야 하는 도구를 논의하기 위해 정기적으로(매월 또는 분기별로) 회의를 가질 것입니다.

6. 데이터 리터러시 촉진

데이터 해독 능력은 무수히 많은 데이터 소스에 대한 지식, 해당 데이터가 사용되는 방식, 특정 요구에 적합한 데이터를 포함하여 해당 컨텍스트에서 데이터를 이해하는 팀의 능력과 관련된 광범위한 개념입니다.

데이터 해독 능력의 중요한 목표는 직원들이 고품질 데이터를 유지 관리할 책임이 있음을 깨닫도록 돕는 것입니다. 이는 거버넌스, 데이터 규정 준수 및 내부 품질 표준을 통한 데이터 신뢰 구축에 매우 중요합니다.

데이터 리터러시를 촉진하면 비즈니스에서 데이터 품질의 순이익을 달성하고 팀 간의 사일로를 허물어 보다 협업적인 의사 소통과 효율적인 작업 프로세스를 수행할 수 있습니다.

일반적으로 묻는 질문이나 실수를 포함하여 팀이 직면하는 가장 일반적인 데이터 문제를 이해하기 위해 고위급 직원에게 연락하는 것부터 시작하십시오.

그런 다음 다음을 설명하는 교육 리소스를 만들 수 있습니다.

• 조직에서 데이터를 사용하는 방법
• 데이터 품질의 이점
• 시스템에서 고객 데이터를 관리하기 위한 모범 사례
• 추가 지원을 구하는 방법

직원 온보딩 프로세스의 일부로 데이터 리터러시를 포함하고 팀원이 데이터 품질 추세, 과제 및 기회에 대해 자세히 알아볼 수 있는 정기적인 "점심 및 학습"을 주최하는 것을 고려하십시오.

2023년에는 데이터 품질을 최우선 순위에 두십시오.

브랜드는 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 액세스하여 고객을 이해하고 고객을 위한 매우 개인적이고 풍부한 경험을 만들 수 있습니다. 모든 접점은 고객의 충성도를 얻을 수 있는 기회이며 신뢰를 얻는 열쇠는 고객의 데이터에 있습니다.

이러한 해결 방법을 목록에 추가하는 것은 고품질 데이터를 달성하기 위한 여정의 첫 번째 단계입니다. 새해에 성공할 수 있도록 팀을 더욱 강화하려면 치트 시트, CRM 사용자의 상위 5개 불만 사항 및 해결 방법을 확인하십시오 .