효과적인 B2C 데이터 분석 프로세스를 설계하는 방법

생산적인 데이터 분석 프로세스를 통해 마케팅 팀은 현재와 과거의 성과를 정확하게 측정하고 신뢰할 수 있는 예측을 하고 그에 따라 전략을 최적화할 수 있습니다.

이것은 Amazon, Netflix 및 Walmart와 같은 최고의 B2C 브랜드의 성공에 핵심 요소였습니다. 소비자가 일상적인 요구 사항을 충족하기 위한 디지털 방식을 계속 탐색함에 따라 모든 산업 분야의 B2C 마케팅 임원은 고객에게 양질의 경험을 제공하고 ROI를 높이기 위한 데이터 분석의 중요성을 인식하고 있습니다.

이 가이드에서는 데이터 분석 설정의 중요성에 대해 설명하고 회사에서 이를 설계 및 구현하는 프로세스를 안내합니다.

고객 여정 복잡성의 증가

포괄적인 데이터 분석 설정의 필요성은 고객 여정의 날로 증가하는 복잡성과 개인화된 경험에 대한 고객의 기대에서 비롯됩니다.

실제로 고객의 71%는 개인화된 상호 작용을 표준으로 보고 있으며 76%는 이해하지 못할 때 좌절감을 느낍니다. Gartner의 연구에 따르면 개인화에 실패한 브랜드는 고객의 38%를 잃을 위험이 있습니다. 더 세분화해 보겠습니다.

미국과 유럽의 많은 지역에서 일반 가정은 최소 7개의 연결된 장치에 액세스할 수 있으며 그 중 많은 장치를 사용하여 검색, 이메일 및 소셜 미디어를 통해 브랜드와 소통할 수 있습니다. 이는 B2C 기업에 더 많은 고객에게 다가갈 수 있는 기회를 제공하지만 마케팅 및 영업을 더 많은 시간과 노력을 필요로 하게 만듭니다.

발견 단계에서 전환에 이르기까지 고객은 일반적으로 평균 8개의 터치포인트를 사용합니다. 고객의 92%가 처음에 구매할 의도가 없이 온라인 상점을 방문한다고 상상해 보십시오. 실제로 이러한 고객 중 25%는 경쟁사 가격 및 기능을 비교하기 위해 방문하고 45%는 특정 제품 및 서비스에 대해 자세히 알아보기 위해 방문합니다. 마케팅 활동은 소셜 미디어, 비교 사이트, 검색 엔진 및 기타 플랫폼에서 온라인 상점 외부에서도 계속됩니다. 구매가 완료된 후에도 고객 여정은 계속되며 이러한 사람들은 개인화된 추천 및 제안을 원합니다.

즉, 여러 접점에서 고객에게 마케팅하려면 엄청난 양의 데이터가 필요하고 생성됩니다. 이 데이터에는 전환 여정의 다양한 단계에서의 소비자 행동, 고유한 요구 사항, 가장 매력적으로 보일 개인화된 제안을 만드는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

여러 소스의 대용량 데이터를 처리하려면 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 기업은 종종 고립되고 낮은 품질의 데이터로 끝나게 되어 고객에게 제공하는 경험의 품질을 떨어뜨립니다. 이는 차례로 전 세계 소비자 판매에서 약 4조 7천억 달러의 손실을 초래합니다.

사이클을 깨기 위해 기업은 최신 기술과 데이터 관리 방식을 활용해야 합니다.

데이터 기반 운영: 데이터 접근성 및 데이터 정리

InfoTrust와 Forrester의 웨비나에서 수석 분석가인 Richard Joyce는 "데이터 접근성이 10%만 증가해도 일반적인 Fortune 1000대 기업의 경우 6,500만 달러 이상의 추가 순이익이 발생할 것"이라고 말했습니다.

데이터 접근성은 조직 내에서 사용할 수 있도록 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 데이터 처리에 있어 다양한 경험을 가진 다양한 부서의 사람들이 데이터에 액세스하거나 데이터를 요청하고 사용 가능한 상태로 가져올 수 있는 위치와 방법을 알고 있음을 의미합니다.

깨끗한 데이터에 대한 접근성은 데이터 중심 B2C 회사의 핵심 측면 중 하나입니다. 이를 통해 고객 대면 부서는 미션 크리티컬 인사이트를 활용하여 위에서 언급한 바와 같이 전환율을 높이고 순이익을 높일 수 있습니다. 데이터 접근성의 많은 이점에는 다음도 포함됩니다.

향상된 의사 결정

다양한 부서의 경영진이 데이터에 액세스하고 사용할 수 있게 되면 각 리더는 회사의 전반적인 비즈니스 성과와 팀 활동이 최종 목표에 어떻게 기여하는지 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

이 정보는 회사가 목표에 더 가까이 다가가는 동시에 긍정적인 결과를 생성하는 전략을 실행하고 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 의사 결정에 사용되는 데이터의 품질을 결코 무시해서는 안 된다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.

Gartner에 따르면 기업은 품질이 낮은 데이터를 기반으로 한 결정으로 인해 연간 평균 1,500만 달러의 손실을 보고 있습니다.

데이터 품질 측정 및 개선 방법 알아보기

향상된 데이터 품질

사일로는 비즈니스에서 저품질 ​​데이터의 주요 원인입니다. 데이터가 여러 부서에 분산되어 있으면 중복 및 불일치가 발생하기 마련이고 회사의 고객, 파트너 및 제품에 대한 전체적인 관점을 구축하기가 어려워집니다. MIT에 따르면 품질이 낮은 데이터로 인해 회사는 수익의 15~25%를 잃을 수 있습니다.

그러나 데이터에 액세스할 수 있게 되면 상황이 바뀝니다. 팀은 더 많은 최신 데이터를 얻고 중복 및 일관성 없는 정보가 제거되며 더 나은 통찰력이 생성되고 회사는 더 많은 이익을 얻습니다.

보다 효과적인 예산 할당

적절하게 구성된 데이터에 액세스할 수 있으면 최상의 결과를 산출하는 채널과 전략을 식별하는 것이 가능해집니다. 이를 알면 각 비용을 정당화하고 실적이 우수한 영역에 더 많은 예산을 할당할 수 있습니다.

더 나은 고객 경험

고객 대면 팀 간의 소비자 데이터 교차 수정을 통해 다양한 부서에서 고객이 행동하는 방식과 여정의 모든 단계에서 고유한 요구 사항에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 판매 지원 콘텐츠를 생성하고, 개인화된 제안을 생성하고, 고객과 더 나은 관계를 구축하는 데 중요합니다.

B2C 기업을 위한 데이터 분석 프로세스 설계

데이터 분석에는 데이터 분석 수명 주기라고 하는 6가지 주요 단계가 포함됩니다.

이 섹션에서는 데이터 분석 수명 주기의 다양한 단계를 사용하여 B2C 분석 프로세스를 구축하는 방법에 대해 설명합니다.

발견 및 준비

발견 단계는 데이터 자체보다 비즈니스 요구 사항에 더 중점을 둡니다. 여기에서 팀의 명확한 목표를 설정하고 이를 달성하는 방법에 대한 전략을 세워야 합니다. 업계 동향을 조사하고 사용 가능한 리소스 및 기술 요구 사항을 평가해야 합니다.

그런 다음 회사의 데이터 소스가 무엇인지, 데이터가 전달하고자 하는 이야기를 식별하게 됩니다. 이 데이터는 일반적으로 현재 시장 시나리오를 기반으로 비즈니스 요구 사항을 해결하는 가설 테스트를 통과합니다.

발견 단계 후에 준비 단계가 이어집니다. 여기서 초점은 비즈니스 목표에서 데이터 요구 사항으로 이동합니다. 데이터 준비에는 내부 및 외부 소스에서 들어오는 비즈니스 데이터를 캡처, 처리 및 정리하는 작업이 포함됩니다. 수집된 데이터는 정형(정의된 패턴 포함), 반정형 또는 비정형일 수 있습니다.

B2C 브랜드로서 데이터 소스에는 Amazon Advertising, Facebook Ads 및 Shopify가 포함될 수 있습니다.

모델 계획 및 구축

이제 필요한 데이터를 캡처했으므로 다음 단계는 데이터를 로드하고 변환하는 것입니다. 이것이 바로 모델 계획 단계의 모든 것입니다.

분석 샌드박스에 데이터를 로드하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다. 두 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

1. ETL(추출, 변환 및 로드): 이 절차는 샌드박스에 로드하기 전에 사전 정의된 비즈니스 규칙을 사용하여 데이터를 추출하고 변환합니다.
2. ELT(추출, 로드 및 변환): 여기에서 원시 데이터를 샌드박스에 로드하고 나중에 데이터를 변환합니다.

ETL 프로세스에 대한 초보자 가이드 읽기

이 단계에서 더티 데이터를 필터링하거나 완전히 제거할 수 있습니다. 사용할 수 있는 다른 기술에는 데이터 집계, 통합 및 스크러빙이 있습니다.

구축 단계에는 교육 및 생산 목적을 위한 데이터 세트 개발이 포함됩니다. 여기에서는 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 및 신경망과 같은 기술에 의존합니다. 이 단계는 또한 설계된 모델의 실행을 다루며, 보다 강력한 환경이 필요할 경우 확장이 용이하도록 실행 환경의 특성을 정의하고 준비합니다.

결과 커뮤니케이션

이 단계에는 회사 내 이해 관계자에게 모델 실행 결과를 알리는 작업이 포함됩니다. 이해 관계자는 보고서를 면밀히 조사하여 발견 단계에서 규정한 비즈니스 기준을 충족하는지 결정합니다. 여기에는 분석에서 중요한 결과를 식별하고, 결과와 관련된 비즈니스 목표를 측정하고, 회사 이해 관계자를 위해 요약 가능한 요약을 생성하는 작업이 포함됩니다.

운영화

이 단계에서는 샌드박스에서 데이터를 이동하고 실제 환경에서 모델을 구현합니다. 생성된 모델이 예상 결과를 반환하는지 확인하기 위해 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석합니다. 결과가 예상과 다를 경우 언제든지 돌아와 수정할 수 있습니다.

Improvado로 데이터 분석 자동화

데이터 파이프라인을 수동으로 구축하고 관리하는 것은 특히 페타바이트 규모의 데이터가 있는 엔터프라이즈급 기업의 경우 시간이 많이 걸리고 리소스를 많이 사용하며 오류가 발생하기 쉬운 프로세스일 수 있습니다.

평균적으로 엔터프라이즈급 기업의 데이터 엔지니어는 하루 중 40%를 잘못된 데이터와 손상된 데이터 파이프라인을 수정하는 데 보냅니다.

수동 ETL의 오류가 발생하기 쉬운 특성은 데이터 엔지니어가 파이프라인 내에서 인시던트를 감지하는 느린 속도로 인해 악화됩니다. Wakefield에 따르면 엔지니어는 오류를 감지하는 데 평균 4시간이 걸리고 오류를 수정하는 데 약 9시간이 걸립니다.

이로 인해 잘못된 데이터가 자주 발생하고 이는 해당 기업 매출의 26%에 영향을 미칩니다. 나쁜 데이터의 위협을 억제하기 위해 기업은 Improvado와 같은 자동화된 ETL 플랫폼을 활용해야 합니다.

Improvado는 옴니채널 마케팅 분석 및 보고를 대규모로 자동화하는 수익 데이터 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 회사의 데이터 분석 수명 주기(집계, 변환 및 정리)의 중요한 영역을 자동화하여 원하는 웨어하우스, BI, 분석 또는 시각화 도구에 깨끗한 분석 준비 데이터를 제공합니다.

이를 통해 보고 시간을 최대 90% 절약하고 회사 데이터를 더 잘 제어할 수 있으며 궁극적으로 ROI를 높일 수 있습니다.

커브 앞서기

소비자 환경이 날이 갈수록 복잡해짐에 따라 데이터 중심 조직은 자동화된 옴니채널 수익 플랫폼으로 분석 스택을 강화하고 수동 ETL을 뒤로 함으로써 계속 앞서나가고 있습니다.

이를 통해 기존 데이터를 중앙 집중화하고, 새로운 데이터 소스로 확장하며, 영향력 있고 성장 지향적인 통찰력을 발견하는 데 집중할 수 있습니다.

Improvado가 귀사를 위해 강력하고 확장 가능한 데이터 분석 프로세스를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알고 싶다면 언제든지 연락하십시오. 기꺼이 도와드리겠습니다!