종합: 훌륭한 고객 경험을 위해서는 데이터 협업이 필요합니다
게시 됨: 2023-06-16가치 있는 고객 경험은 성공적인 브랜드의 핵심이며 개인화된 상호 작용은 강력한 CX의 중요한 구성 요소입니다. McKinsey에 따르면 실제로 소비자의 71%는 기업이 개인화된 상호 작용을 제공하기를 기대하며 76%는 그렇지 않을 때 좌절합니다.
그러나 개인화를 실현하려면 올바른 이해 관계자에게 올바른 데이터를 제공해야 합니다.
그렇기 때문에 데이터 협업이 필수가 되고 있습니다. 부서가 조정되고 정보를 공유하면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 즉, 데이터 품질과 효율성이 향상되고 궁극적으로 중요한 혁신을 가능하게 하는 새로운 통찰력을 발견할 수 있는 위치에 있게 됩니다.
모두 좋아 보이지만 항상 쉬운 것은 아닙니다. 너무 자주 데이터 키친에 요리사가 너무 많고 많은 시간과 노력이 필요한 상당한 규제 요구 사항이 있는 수동 프로세스이기 때문에 기업은 정렬 및 데이터 구성의 우선 순위를 지정하지 못합니다.
이제 문제를 해결하고 브랜드를 위한 더 나은 공유 데이터 에코시스템을 구축하여 미디어 믹스 전반에서 중요한 이점을 얻을 수 있습니다.
데이터 협업의 이점: 공유 목표를 향한 작업
데이터 협업은 모든 데이터를 한 더미에 넣는 것을 의미하지 않습니다. 이는 팀과 부서, 이상적으로는 전체 조직에서 공유 목표를 달성하기 위해 더 많은 권한을 활용하기 위해 데이터에 대한 액세스를 민주화하는 것을 의미합니다.
데이터 협업에 대한 강력하고 조정된 접근 방식의 이점은 다음을 포함하여 전체 비즈니스에 도움이 됩니다.
- 개선된 통찰력: 조직은 서로 다른 소스의 데이터를 결합하여 운영, 고객 및 시장 동향을 보다 포괄적으로 이해할 수 있으며, 이를 통해 정보에 입각한 의사 결정과 더 나은 최종 결과를 얻을 수 있습니다.
- 효율성 향상: 데이터 공동 작업을 통해 중복 작업을 줄이고 프로세스를 간소화하여 전반적인 생산성을 높여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
- 향상된 혁신: 데이터 공유는 새로운 아이디어와 잠재적인 혁신의 풍부한 소스를 의미합니다. 다른 팀과의 협업은 테이블에 더 많은 관점을 제공하여 창의성을 촉발하고 새로운 솔루션을 생성합니다.
- 향상된 데이터 품질: 조직은 소유한 데이터의 오류 또는 불일치를 식별하고 수정하여 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
- 더 나은 이해관계자 참여: 데이터 협업은 팀 구성원에서 파트너, 고객에 이르기까지 조직의 거의 모든 수준에서 신뢰와 참여를 구축하여 관련된 모든 사람에게 더 강력한 관계와 더 나은 결과를 생성합니다.
원인이 무엇이든, 특히 데이터와 같은 미션 크리티컬 리소스의 경우 어떤 팀도 사일로에 갇혀 있어서는 안 됩니다. 그러나 영향력을 극대화하기 위해 올바른 사람들을 테이블에 초대하고 있는지 확인해야 합니다.
데이터 협업 및 더 나은 의사 결정: 다기능 팀 구축
목표는 전체 조직에 데이터를 공개하는 것이므로 각 부서가 프로세스 및 최종 결과에서 발언권을 얻을 수 있도록 오른쪽 교차 기능 팀을 구성하는 데 주의를 기울여야 합니다. 데이터 생태계는 한 사람이나 한 부서의 책임이 될 수 없습니다.
마케팅을 위한 데이터 사용에 대한 새로운 주 법률이 증가함에 따라 시작하기에 좋은 곳은 법무팀입니다. 그들은 현재 및 향후 개인 정보 보호법이 수신 및 발신 데이터를 처리하는 방법에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 무게를 둘 수 있습니다.
최고 기술 책임자(CTO)도 데이터 생태계의 미래와 관련된 모든 결정에 참여해야 합니다. 기술 팀은 특히 다음과 같이 데이터 관리에 대한 중요한 질문을 할 때 법적인 조치를 취해야 합니다.
- 우리는 얼마나 많은 데이터를 받고 있으며 이를 처리하기 위해 어떤 프로세스를 사용해야 합니까?
- 개인 식별 정보(PII) 전환 정책을 마지막으로 검토한 때는 언제입니까?
- 데이터는 실제로 어떻게 저장됩니까?
- 데이터 관리 프로세스에 악용될 수 있는 것이 있습니까?
법무팀과 기술팀이 협력하기 시작하면 마케팅 또는 영업팀 구성원과 같이 가치 교환을 시도하는 사람들을 불러들입니다. 주제에 대해 말할 수 있고 원하는 결과를 기반으로 협업 기회를 정의할 수 있는 올바른 전문 지식을 갖춘 의사 결정자가 있어야 합니다.
전체 그룹이 함께 결정을 내릴 때 리더를 설정해야 합니다. 일부 조직에서는 영업 리더와 같이 고객과 더 가까운 사람이거나 제품 팀 구성원과 같이 가치 창출을 담당하는 사람일 수 있습니다. 다른 팀의 중요한 지원 기능을 빼앗아서는 안 됩니다. 대신, 그들은 모든 사람이 올바른 목표에 집중할 수 있도록 하는 캐러밴의 운전사입니다.
필요한 도구: 클린룸 및 협업 플랫폼 활용
개인 정보가 우선인 오늘날의 세상에서는 클린룸과 같은 안전한 환경 없이는 데이터 협업을 촉진할 수 없습니다. 클린룸은 브랜드의 자사 데이터가 제3자 데이터(일반적으로 광고 플랫폼의 집계 데이터)와 상호 작용할 수 있는 장소로, 고도로 통제된 환경에서 마케터는 데이터를 플랫폼 자체와 공유하지 않고도 분석할 수 있습니다(또는 그 반대의 경우도 가능). .
클린룸은 공동 작업자가 데이터를 직접 처리하거나 복사하지 않고 데이터에 액세스하고 작업할 수 있는 안전하고 통제된 작업 공간을 제공하기 때문에 데이터 공동 작업을 가능하게 하는 가장 중요한 개인 정보 보호 솔루션 중 하나입니다. 그것. 대신 데이터는 안전한 저장소에 저장되며 엄격한 사용 및 보안 프로토콜을 준수해야 하는 승인된 사용자에게만 액세스 권한이 부여됩니다.
또한 결과에서 민감하거나 기밀 정보가 노출되지 않도록 하면서 협업 데이터 분석 및 시각화를 가능하게 하는 도구 및 인프라를 제공할 수 있습니다.
예를 들어 소매업체인 경우 데이터 클린룸을 사용하여 브랜드 및 광고주와 익명으로 집계된 쇼핑객 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 안전한 환경 내에서 광고주와 협력하여 타겟팅, 성과 및 측정을 개선할 수 있습니다.
출처: iab.com
고려해야 할 또 다른 중요한 도구는 여러 사용자가 공통 데이터 세트 또는 프로젝트에서 함께 작업할 수 있는 데이터 협업 플랫폼입니다. 데이터 워크플로를 표준화 및 쿼리하고 파트너 및 고객에게 데이터를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 협업 프로세스: 조치 취하기
귀하의 목표가 우수한 고객 경험이라면 잘 찾아오셨습니다. 이 일반 데이터 협업 프로세스 흐름을 사용하여 시작하십시오.
- 여러 소스에서 데이터 수집: 소셜 미디어, 이메일, 웹사이트 분석, 고객 피드백 등 다양한 소스의 데이터를 사용해야 합니다. 이러한 폭을 통해 고객과 고객의 요구 사항을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
- 데이터 분석: 데이터를 수집했으면 이를 분석하여 고객의 행동, 선호도 및 요구 사항에 대한 통찰력을 얻으십시오. 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 도구를 사용하여 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.
- 다른 부서와 협업: 데이터에 대해 함께 작업하는 주요 이해 관계자를 통해 다른 부서와 학습 내용을 공유합니다. 다른 부서와 협력하면 다양한 관점을 열어 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 잠재고객 분류: 분석에서 배운 내용을 사용하여 유사한 관심사, 행동 및 선호도를 가진 그룹으로 잠재고객을 분류합니다.
- 개인화된 콘텐츠 및 경험 개발: 각 세그먼트의 특정 관심사와 요구 사항을 충족하는 개인화된 콘텐츠 및 경험을 만듭니다. 여기에는 개인화된 제품 추천, 맞춤형 이메일 또는 표적 광고가 포함될 수 있습니다.
- 지속적인 개선: 작업에서 가능한 최대 가치를 얻고 가능한 최상의 고객 경험을 제공할 수 있도록 데이터 협업 노력을 지속적으로 분석하고 개선합니다. 고객 피드백은 여전히 개선할 수 있는 영역을 식별하여 그에 따라 변경할 수 있도록 도와줍니다.
항상 고객 개인 정보 보호 및 데이터 보안을 우선시하고 고객 데이터 사용 방식을 투명하게 유지해야 합니다.