데이터 보강이란 무엇이며 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 중심 세상에서 우리는 매일 데이터 강화의 특전을 즐깁니다. Google에서 Netflix 및 좋아하는 온라인 식료품점에 이르기까지 모든 온라인 상호작용은 데이터 증대에 의해 이루어집니다. 그러나 데이터 보강의 힘은 다음으로 좋아하는 Netflix 프로그램을 제안하거나 Google의 자동 채우기 기능으로 시간을 절약하는 것 이상입니다. 비즈니스 환경에서 데이터 증대는 기업이 고객의 마음을 사로잡고 업계 리더가 되는 데 필요한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

다음은 데이터를 처리할 때 회사에서 반복적으로 발생하는 문제 중 하나인 품질입니다. 모든 회사가 채널(마케팅, 영업, 고객 서비스 등) 전반에 걸쳐 데이터 입력 지점을 가지고 있지만 데이터베이스에 입력되는 모든 데이터가 정확하고 가치 있는 것은 아닙니다. Global Databerg 보고서에 따르면 저장된 데이터의 85%가 어둡거나 중복되거나 쓸모 없거나 사소합니다.

오늘날 기업의 데이터 저장 경향은 기업에 새로운 과제를 안겨줍니다. 데이터를 자본화하고 쓸모 없는 정보와 가치 있는 비즈니스 통찰력을 식별하면 수익, 고객 통찰력, 시장 및 고객 기대치 충족 등에 차이를 만들 수 있습니다. 회사에서 저장하는 데이터 중 15%만이 비즈니스 크리티컬 데이터로 분류됩니다.

데이터 유효성 검사 및 보강 도구는 불량 데이터가 운영 및 프로세스에 미치는 광범위한 영향을 제거하기 위한 비즈니스 설정의 황금 표준이 되었습니다. 이러한 소프트웨어는 기업이 수집 순간부터 중복되고 관련 없는 정보를 제거하는 데 도움이 됩니다.

데이터 보강이란 무엇이며 회사는 이를 어떻게 사용합니까?

데이터 강화는 조직에서 자사 데이터를 다양한 내부 시스템에서 수집한 데이터 세트 및 외부 소스의 타사 데이터와 병합하는 데 사용하는 프로세스입니다. 데이터 강화 또는 확대의 주요 목표는 더 많은 통찰력을 제공하고 브랜드가 조직 수준에서 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다.

모든 고객 상호 작용은 데이터를 생성합니다. 각 진입점은 웹 사이트 트래픽, 이메일 목록, 양식 완성 또는 소셜 미디어 상호 작용에서 상당한 양의 데이터를 캡처할 수 있습니다. 그러나 원시 형태에서는 쓸모가 없으며 깊은 통찰력을 생성하지 않습니다. 데이터 강화에서 일단 정보가 캡처되어 데이터 웨어하우스에 저장되면 고객 특성과 청중 기반을 요약하기 위해 정리되고 구조화됩니다. 그런 다음 타사 소스의 데이터로 컴파일됩니다. 데이터 증강은 기업이 모든 고객 상호 작용에서 개인화된 경험을 제공하고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 더 많은 컨텍스트를 제공합니다.

예를 들어, 증강 데이터를 기반으로 구축된 마케팅 이니셔티브는 이것이 필요한 영역에서 교육하고 알리기 위해 개발된 콘텐츠로 고객 여정 전반에 걸쳐 근본적인 격차를 채울 수 있습니다. 또는 데이터 보강을 시작점으로 사용하는 고객 지원 상호 작용은 내부 또는 타사 채널의 여러 채널에서 각 고객, 요구 사항 및 행동에 대한 심층적인 통찰력을 확보하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

데이터 보강 유형

많은 유형의 데이터 보강이 있지만 아래에는 이러한 서비스를 제공하는 회사에서 가장 일반적으로 구현하는 몇 가지에 대한 간략한 설명이 있습니다.

• 사회 인구 통계 데이터 . 소득 수준, 운전하는 자동차 유형, 가구당 자동차 수, 결혼 여부 및 자녀 수와 같은 측면이 구매 결정에 영향을 미칩니다. 사회-인구 통계 데이터를 내부 정보와 병합하여 마케팅 캠페인 또는 대상 유료 광고를 위한 개인화된 메시지를 만들 수 있습니다.
• 지리적 데이터 . 지리적 정보로 내부 데이터 세트를 강화하면 지역 타겟팅을 통해 비즈니스 운영을 개선할 수 있습니다. 이 시나리오에서 기업은 현재 또는 잠재 고객의 밀도가 높은 영역에 대한 정확한 통찰력을 얻습니다. 예를 들어 브랜드는 새 상점을 열 위치를 결정할 때 이 데이터 보강 유형을 사용합니다.
• 구매 의도 데이터 . 제품 조회 빈도는 잠재 고객의 구매 의도를 드러낼 수 있습니다. 이러한 정보를 내부 데이터와 병합함으로써 기업은 타겟 마케팅 활동을 통해 잠재 고객에게 진정한 경험을 제공할 수 있습니다. 구매 의도 데이터 강화 솔루션을 사용할 때 마케팅 부서는 구매 준비가 된 소비자만 대상으로 하고 구매 결정을 전환하여 캠페인 비용을 줄일 수 있습니다.
• 앱 사용 데이터 생성. 이러한 데이터 증대는 기업, 특히 고객 경험(CX) 노력에 도움이 됩니다. 브랜드는 소비자가 사용하는 앱, 운영 체제 및 장치를 식별함으로써 앱 사용자를 위한 원활한 경험을 제공하기 위한 노력을 가속화할 수 있습니다. 또한 이 정보를 통해 사용자 경험에 초점을 맞춘 더 나은 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

데이터 보강의 이점

고객 기반과 잠재 고객에 대한 레이저 뷰를 갖는 것은 데이터 강화 노력을 가속화할 때 얻을 수 있는 확실한 이점 중 하나입니다. 그러나 산업이나 프로필에 관계없이 데이터 증대가 조직을 도울 수 있는 더 많은 방법이 있습니다.

• 데이터 관리 비용 절감 . 데이터 저장 문화에서 기업은 열악하고 중복되고 손실된 데이터에 갇혀 운영 비용의 15%-25%를 차지합니다. 데이터 보강 프로토콜은 기업이 중복 데이터를 제거하고 시스템 및 고객 상호 작용에서 생성된 볼륨을 수익성 있는 방식으로 사용하도록 도울 수 있습니다.
• 고객 상호 작용을 강화하십시오 . 정확하고 완전한 데이터 세트는 브랜드가 고객 유지를 개선하고 브랜드 인지도와 신뢰도를 높이는 궁극적인 결과로 보다 개인화된 고객 상호 작용을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 부서가 고객에 대한 단일 관점을 가질 때 보다 효과적인 커뮤니케이션 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 데이터 보강은 타사 데이터로 내부 정보를 보강하는 데 국한되지 않습니다. 또한 조직 내 여러 부서의 시스템에서 데이터를 수집하는 형태일 수도 있습니다. 이는 궁극적으로 고객 또는 잠재 고객에 대한 완전하고 정확한 관점을 제공합니다. 고객에게 그들이 보고 이해한다는 확신을 주는 것은 구매 결정에 영향을 미칠 것입니다.
• 리드 육성 노력을 가속화합니다 . 홍보할 가치가 있는 리드를 올바르게 식별하지 못하여 리드 육성 노력이 효과가 없는 경우가 있습니다. 증강 데이터를 기반으로 한 납 강화 프로토콜은 더 효과적이고 정확한 것으로 입증되었습니다.
• 정확한 리드 스코어링을 통한 타겟 마케팅 캠페인 . 기업이 보다 정확한 세분화 전략을 개발함에 따라 표적 마케팅은 머지 않아 필수 요소가 될 것입니다. 다시 말하지만, 데이터 확대는 다양한 소스의 정보를 활용하여 결정적인 역할을 합니다.

데이터 강화를 구현하여 ROI를 높이는 방법

데이터베이스 강화는 사방에서 데이터가 들어오는 복잡한 사업처럼 보입니다. 데이터 관리 및 증강 소프트웨어를 사용하여 내부적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어는 일반적으로 더 낮은 비용으로 결과를 제공하는 모든 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 증강 여정의 경로에 관계없이 이를 구현할 때의 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 데이터 보강 목표를 설정하십시오 . 데이터의 품질과 정확성을 개선하는 것이 데이터 보강의 전반적인 목표이지만 예상 결과를 얻고 KPI를 개선하는 데 도움이 되기에는 너무 광범위합니다. 대신 프로세스에서 대상으로 지정하려는 데이터 세트에 집중하십시오. 부서 또는 조직 수준에서 이러한 데이터 세트를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 즉각적인 노력이 판매 증가 또는 고객 경험 개선에 초점을 맞추는 경우 각각 판매 및 고객 지원 데이터 세트부터 시작해야 합니다.
• 재현성과 일관성을 목표로 합니다 . 데이터 보강 프로세스는 재현 가능해야 합니다. 동일한 결과를 지속적으로 제공해야 합니다. 비즈니스 설정에서는 새로운 전략이 일상적으로 나타나므로 비즈니스 프로세스에 추가하는 단계나 양식에 추가하는 필드에 관계없이 일관된 결과를 얻을 수 있다는 확신이 필요합니다.
• 특정 평가 기준 . 프로세스의 각 단계에 명확한 데이터 보강 평가 기준을 부여하는 경우에만 예상 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 최근 결과를 과거 결과와 비교하고 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.
• 확장성. 할당된 리소스, 원하는 일정 및 비용 측면에서 데이터 강화 전략을 확장할 수 있습니까? 데이터 볼륨은 시간이 지남에 따라 증가하므로 일정 및 예산에 영향을 주지 않으면서 데이터 보강 노력을 늘릴 수 있는 프로세스를 구현하십시오. 이를 염두에 두고 자동화된 솔루션을 살펴보십시오.
• 완전성. 새 데이터 세트가 데이터베이스에 입력되고 데이터 유형에 관계없이 가능한 모든 결과를 예상하는 시나리오를 고려하십시오. 그렇게 함으로써 보강 작업에서 유효한 데이터 결과를 얻을 수 있습니다.
• 대부분. 데이터 강화 작업은 다양한 데이터 세트에 적용할 수 있어야 합니다. 다양한 시나리오에서 동일한 논리를 재사용하고 전송 가능한 프로토콜을 생성하면 보강된 데이터의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

랩입니다

귀하의 비즈니스는 놀라운 속도로 데이터를 생성합니다. 많은 브랜드가 잠재력을 최대한 활용하기 위해 매일 새로운 도전에 직면하지만, 데이터 강화는 조직이 시장에서 현재 비즈니스 위치를 명확하게 파악하고 보다 효과적인 전략을 수립하여 궁극적으로 ROI를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

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