데이터 붕괴: 만료된 데이터의 백만 달러 가격표
게시 됨: 2022-07-25데이터와 케첩 패킷의 차이점은 무엇입니까?
둘 다 유효기간이 있지만 뒷면에 날짜가 인쇄된 것은 하나만 있습니다. 유통기한이 지난 케첩을 먹으면 속이 더부룩해질 것입니다. CRM에서 만료된 데이터를 사용하면 수백만 달러의 수익을 잃게 되고 죽은 리드에 무수히 많은 공수를 낭비하게 됩니다.
그리고 용의자 명단 1위는 누구인가요? 데이터 부패라는 이름의 해충. 그렇다면 데이터 붕괴는 무엇이며 어떻게 GTM 엔진을 손상시킬 수 있습니까? 여기 당신이 알아야 할 모든 것이 있습니다.
B2B 데이터 쇠퇴는 데이터베이스 품질의 저하로 정의할 수 있습니다. 데이터는 시간이 지나면 만료됩니다. 데이터베이스의 리드는 사용자 모르게 이메일을 변경하거나, 전화번호를 변경하거나, 위치를 이동하거나, 회사를 변경할 수 있습니다. 그리고 이 데이터는 판매 및 마케팅 노력의 원동력이기 때문에 부패에 대한 가격표는 상당히 비쌀 수 있습니다.
Marketing Sherpa에 따르면 월 평균 B2B 컨택 데이터 소멸률은 2.1%로 연간 22.5%입니다. 한편, 충격적인 수의 B2B 조직은 계속해서 데이터 붕괴 비용에 대해 무지하고 있습니다. 무지는 행복이지 않습니까?
데이터 붕괴의 실제 영향에 대해 설명하기 위해 저는 영업 성장 컨설턴트 Dale Yasunaga, Syncari의 파트너십 및 제휴 책임자 Mary Vue, Syncari의 수익 운영 책임자인 Mollie Bodensteiner와 이야기했습니다.
주요 내용 :
- 데이터 붕괴의 다양한 징후
- 논리적 데이터 감소
- 논리적 데이터 붕괴의 유형 및 종류별 비용
- 데이터 붕괴로 인한 총 수익 손실
- 데이터 붕괴가 영업 및 마케팅 팀에 의미하는 것
- 데이터 붕괴가 영업 팀에 미치는 영향
- 마케팅 팀에 대한 데이터 붕괴의 영향
- 데이터 붕괴에 대한 해결책
- Slintel이 데이터 붕괴를 방지하는 방법
데이터 붕괴의 다양한 징후
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데이터 붕괴의 두 가지 주요 형태는 기계적 데이터 붕괴 와 논리적 데이터 붕괴입니다.
기계적 데이터 붕괴는 데이터베이스 시스템에 데이터를 손상시키거나 완전히 지워버리는 하드웨어 오류가 있을 때 발생합니다. 하드 드라이브 오류는 가장 널리 사용되는 기계적 데이터 손상입니다. 다른 형태에는 손상된 서버와 사이버 공격이 포함됩니다.
논리적 데이터 붕괴와 비교할 때 기계적 데이터 붕괴는 예방하기가 더 쉽습니다. 데이터를 정기적으로 백업하기만 하면 예방할 수 있습니다.
그러나 이것은 오늘 우리가 논의할 내용이 아닙니다. 논리적 데이터 붕괴에 대해 이야기하고 마케팅/영업 데이터베이스에 피해를 줄 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.
논리적 데이터 감소
논리적 데이터 붕괴는 데이터의 시간에 민감한 특성으로 인해 데이터베이스의 데이터가 오래되거나 올바르지 않을 때 발생합니다. 통계에 따르면 미국인은 일생에 약 11번 이동하며 PhoneArena에서 실시한 설문조사에서 응답자의 32%가 매년 전화번호를 변경한다고 보고한 반면 23%는 일년에 한 번 이상 변경한다고 보고했습니다.
논리적 데이터 붕괴의 일반적인 형태는 다음과 같습니다.
- 오래된 정보
- 철자 오류
- 중복 항목
- 부정확성/사양 부족
- 잘못 해석된 데이터
- 새로운 데이터 부족 등이 있습니다.
이 중 가장 흔한 것은 오래된 정보입니다. 사람들은 이사를 하고, 직업을 바꾸고, 전화번호를 바꾸고, 결혼 후 이름을 바꿉니다. 그들이 3개월 전에 세부 정보를 보낸 한 웹사이트가 반드시 처음 경고를 받는 곳은 아닙니다.
“논리적 데이터 붕괴의 가장 큰 부분은 일반적으로 사람들이 회사를 떠나거나 직장을 옮기는 것입니다. 그런 다음 주소, 전화번호, 이메일 주소가 변경됩니다.”
— Mollie Bodensteiner , Syncari 수익 운영 책임자
즉, 판매 데이터베이스의 데이터는 시간이 지남에 따라 쓸모없게 되는 경향이 있으며 데이터를 논리적 데이터 손상에 노출된 상태로 두면 위험합니다.
"품질 비용" 또는 "1-10-100 규칙"은 예방이 치료보다 낫고, 결과적으로 실패보다 낫다고 말합니다. 예방에 1달러를 투자하는 것이 치료에 10달러를 쓰는 것보다 낫고, 실패로 100달러를 잃는 것보다 낫습니다.
(원천)
이유가 없는 것은 아닙니다. 논리적 데이터 손상을 방지하는 것은 실제로 업데이트를 시작하기도 전에 부패된 데이터를 식별하고 관련 데이터에서 분류하는 데 많은 시간과 에너지가 소요되기 때문에 더 어렵습니다.
데이터가 손상될 수 있는 기회가 너무 많은데도 정리를 위해 다음 달, 분기 또는 연도까지 기다릴 위험이 있습니까?
논리적 데이터 붕괴의 유형 및 종류별 비용
- 접촉 데이터 붕괴
- 펀딩 데이터 붕괴
- Firmographic 데이터 붕괴
- 기술 데이터 붕괴
#1 연락처 데이터 붕괴
Dale에 따르면 기존 데이터베이스는 90일을 넘지 않는 기간 동안 가장 적합합니다. 이것은 매일/매주 기준으로 새로운 연락처 데이터를 추가함으로써 가장 잘 보완됩니다.
“제 생각에 연락처 데이터는 정기적으로 업데이트해야 하는 가장 중요한 데이터 유형입니다. 이는 많은 판매 및 마케팅 노력의 기초입니다. 이누이트족에게 얼음을 팔 수 있는 최고의 제품과 최고의 영업 사원을 가질 수 있지만, 팔 사람이 없다면 누가 상관하겠습니까?”
“저는 리드 데이터를 1년에 한 번만 업데이트하는 회사에서 일했습니다. 오늘날 우리 삶의 변화 속도에 따라 리드 정보는 매우 빠르게 구식이 됩니다. 따라서 정기적으로 업데이트되지 않으면 큰 피해를 입게 될 것입니다.”
— Dale Yasunaga , 솔로 판매 성장 컨설턴트
때로는 잘못된 정보를 얻었는지 알 수 있는 방법이 없습니다. 비활성 이메일 주소로 메시지를 보내고 결국 "블랙홀" 받은 편지함에 들어갈 수 있습니다. "안녕하세요. 이 사람은 더 이상 여기서 일하지 않습니다.”
귀하의 관점에서 귀하의 리드는 실제로는 관심 있는 잠재 고객일 수 있음에도 귀하의 이메일을 무시했습니다. 이는 수익 손실일 뿐만 아니라 영업 팀의 시간과 에너지 손실입니다.
연락처 데이터 감소로 인한 연간 수익 손실을 추정해 보겠습니다.
(원천)
앞서 우리는 연락처 정보의 월 평균 데이터 소멸률이 2.1%라고 언급했습니다.
데이터베이스에 50,000개의 회사가 있다고 가정합니다. 이제 이 데이터베이스의 유효성을 1/4 아래로 합성하고 계산해 보겠습니다.
- 1개월: 50,000 * (100-2.1)% = 48,950
- 2개월: 48,950 * (100-2.1)% = 47,922
- 3개월: 47,922 * (100-2.1)% = 46,915
단 4분의 1만에 데이터베이스의 6.17%가 쓸모 없게 되었습니다(자체 데이터베이스에서 이 계산을 실행하여 시스템의 연락처 데이터 붕괴 비용을 이해할 수 있습니다). 이는 반기 분기에 데이터베이스의 거의 12%, 연말에는 약 22.5%에 해당합니다.
이 데이터베이스에 있는 50,000개 회사 중 11,241개가 올해 말까지 폐기되었습니다. 해당 회사의 최소 15%가 전환하고 각각의 평균 B2B ACV 가치가 $1080라고 가정해 보겠습니다.
연락처 데이터 손상으로 인한 총 수익 손실 = 182만 달러.
#2 펀딩 데이터 붕괴
자금을 지원받는 회사는 일반적으로 더 많은 기술을 구매하기 위해 시장에 나오므로 자금 조달 정보는 의도가 높은 잠재 고객을 찾는 데 중요할 수 있습니다. 90일이 너무 늦어서 그렇게 오래 기다릴 수는 없습니다. 자금 조달 데이터의 시간에 민감한 특성으로 인해 자금 조달 정보를 얻을 수 있는 가장 좋은 시기는 발표되는 시점입니다.
“펀딩은 중요한 데이터 세트입니다. 그래서 실시간 펀딩을 원합니다. 작년의 자금을 알고 싶지 않습니다. 지난주 자금 조달을 알고 싶지 않습니다. 오늘 아침에 발표된 자금을 알아야 합니다.”
— Mary Vue , Syncari의 파트너십 및 제휴 책임자
이전 계산과 동일한 조건을 가정하지만 이번에는 데이터베이스의 1%가 매월 기금을 받고 있으므로 놓친 리드 수를 계산해 보겠습니다.
- 1개월: 50,000 * (100-1)% = 49,500
- 2개월: 49,500 * (100-1)% = 49,005
- 3개월: 49,005 * (100-1)% = 48,514
분기 내에 가장 활발한 구매자를 지적할 가능성이 있음에도 불구하고 자금 정보에 대한 최신 정보를 업데이트하지 않음으로써 데이터베이스 내 기회의 2.97%를 놓쳤습니다. 이는 반기 분기에 데이터베이스의 거의 5.85%, 연말에는 약 11.36%로 변환됩니다.
데이터베이스에 50,000개의 회사가 있는 상태에서 한 해 동안 5,681개의 기회를 잃었습니다. 최근에 자금을 지원받은 회사가 귀하에게서 구매할 가능성이 더 높기 때문에 해당 회사의 최소 25%가 전환하고 각 회사는 평균 B2B ACV 가치 $1080에 해당한다고 가정해 보겠습니다.
펀딩 데이터 붕괴로 인한 총 수익 손실 = 153만 달러
#3 Firmographic 데이터 붕괴
Firmographics는 회사 규모, 서비스 산업, 총 수익, 시장 점유율, 인수 및 회사 프로필을 작성하는 데 도움이 될 수 있는 기타 정보와 같은 속성을 나타냅니다.
(원천)
조직의 성과를 분석하는 것은 리드 생성의 중요한 단계입니다. 그러나 이 정보는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 한때 의도가 낮은 리드가 의도가 높은 리드가 되거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
그렇기 때문에 조직의 기업 통계 데이터를 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 물론 그 비중은 연락처나 자금 조달 정보만큼 무겁지 않을 수 있습니다. 그러나 모든 형태의 데이터 붕괴는 수익을 갉아먹을 가능성이 있으므로 펌로그래픽 데이터 붕괴를 무시할 수 없습니다.
이전 계산과 동일한 조건을 가정하지만 이번에는 데이터베이스의 0.4%가 매월 회사 통계를 변경하므로 데이터베이스가 사용되지 않는 비율을 복합적으로 계산해 보겠습니다.
- 1개월: 50,000 * (100-0.4)% = 49,805
- 2개월: 49,805 * (100-0.4)% = 49,611
- 3개월: 49,611 * (100-0.4)% = 49,417
분기 내에 데이터베이스의 1.16%가 부분적으로 신뢰할 수 없게 되었습니다.
이는 반기 분기에 데이터베이스의 거의 2.32%, 연말까지 약 4.79%로 변환됩니다.
데이터베이스에 있는 50,000개 회사 중 2,395개가 회사 데이터 측면에서 연말까지 쓸모가 없어졌습니다. 다시 한 번, 해당 회사의 최소 15%가 전환하고 각각의 평균 B2B ACV 가치가 $1080라고 가정해 보겠습니다.
확고한 데이터 붕괴로 인한 총 잠재적 수익 손실 = $387,000
#4 기술 데이터 붕괴
(원천)
Technographics는 현재 소프트웨어 스택, 기술 사용 행동 및 소프트웨어 채택/거부를 기반으로 한 조직의 프로파일링입니다.
본질적으로 기술 데이터는 대상 계정에서 사용하는 소프트웨어 및 도구에 대한 정보를 제공합니다. Firmographics와 마찬가지로 기술 데이터의 쇠퇴도 수익 비용에 덜 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 이 정보를 통해 현재 기술 스택, 과거 기술 스택 및 소프트웨어 사용에 대한 지식을 기반으로 어떤 계정이 고객으로 전환될 가능성이 가장 높은지에 대한 통찰력을 추론할 수 있으므로 주의하여 처리해야 합니다.
이전 계산과 동일한 조건과 0.4%의 월별 기술 데이터 감소율을 가정하면 기술 데이터 감소로 인한 총 잠재적 수익 손실은 $387,000 에 이르는 회사 데이터 감소와 유사하게 계산할 수 있습니다.
데이터 붕괴로 인한 총 수익 손실
네 가지를 모두 고려하여 수익 손실을 계산합니다. 데이터베이스에 50,000개 회사가 있고 각각 연간 평균 ACV 가치가 $1080인 회사는 데이터 붕괴로 인해 잠재적인 평균 연간 수익 손실이 100만 달러 에 달합니다.
물론 이 수치는 가능한 가장 낮은 변수를 사용하여 계산한 것입니다. 실제 비용은 회사의 유형과 대상 시장에 따라 다릅니다. 실제로 기업이 잘못된 데이터로 인한 매출 손실로 추정하는 실제 연간 수치는 1,300만 달러 입니다.
데이터 붕괴가 영업 및 마케팅 팀에 의미하는 것
"데이터 붕괴는 영업 및 마케팅 팀에 막대한 영향을 미칩니다. 수익 기회를 놓치고 있고, 고객 경험을 개선할 기회를 놓치고 있으며, 스팸을 공격하고 도메인을 위험에 빠뜨릴 가능성도 높아집니다. .”
— Mollie Bodensteiner , Syncari 수익 운영 책임자
데이터 붕괴가 영업 팀에 미치는 영향
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1. 판매 파이프라인의 악화
파이프라인에 오래된 데이터가 포함된 수많은 리드가 있는 경우 영업 팀은 리드를 전환하는 데 큰 타격을 받습니다. 마케팅 팀과 비교할 때 이러한 기회 부족은 일대일 잠재 고객 발굴에 시간을 보내고 파이프라인에 정해진 수의 리드만 있기 때문에 더 큰 상처를 줍니다.
“미국 기업은 일반적으로 CRM의 데이터를 기반으로 영업 담당자의 영역을 구축합니다. 그들이 100만 달러의 할당량으로 1000개의 리드 영역을 할당했지만 해당 리드의 20%가 구식이라면 영업 담당자에게 해당 할당량으로 해당 영역을 제공하는 것이 정말 공정한가요?"
— Dale Yasunaga , 솔로 판매 성장 컨설턴트
2. 부패를 해결하는 데 낭비되는 시간
파이프라인에 오래되거나 잘못된 데이터가 있는 리드가 너무 많기 때문에 영업 담당자는 오래된 항목을 수정하는 데 상당한 시간을 낭비합니다. 이것은 할당량에서 초점을 멀어지게 하고 에너지를 가장 잘 사용하지 못합니다.
도달할 수 있는 리드가 충분하더라도 해당 잠재 고객과 관련된 CRM 데이터의 상당 부분이 오래되어 전환율이 낮아질 수 있습니다.
3. 전반적인 매출 부진 및 매출 하락
데이터의 특정성 부족 또는 부정확성은 영업 팀의 시간과 에너지를 낭비하고 전반적인 영업 성과를 저하시킵니다. 이는 수익이 크게 감소하는 것으로 해석됩니다. 한편 CRM을 업데이트하는 회사는 승률이 23% 더 높습니다.
마케팅 팀에 대한 데이터 붕괴의 영향
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1. 블랙리스트에 올릴 위험
부패한 데이터를 기반으로 이메일을 보내면 도메인 이름이 위험에 처할 수 있으며 향후 이메일을 받는 사람의 스팸 폴더로 보낼 수 있습니다. 이로 인해 이메일 이탈률이 증가합니다.
손상된 도메인 평판은 고치기가 매우 어렵습니다. 도메인이 얼마나 오랫동안 손상되었는지 알게 된 후에야 가능합니다.
2. 3D 마케팅에 미치는 영향
고객이 주소를 변경할 때마다 귀하가 알지 못하는 경우 실제 제품을 잘못된 주소로 보낼 위험이 있습니다. 또는 잘못된 사람이 잘못된 제품을 얻을 수 있습니다.
그러나 이메일과 달리 이는 패키지가 발신자에게 다시 돌아갈 때 대부분 즉시 감지할 수 있습니다. 그러나 적절한 데이터 위생으로 예방할 수 있었던 막대한 시간과 비용 낭비를 초래합니다.
데이터 붕괴에 대한 해결책
지금까지 시내를 돌아다니며 하늘이 무너지는 모습을 전하고 있습니다. 그러나 해결책은 무엇입니까? (구현하기는 어렵지만) 데이터 붕괴에 대한 한 가지 그럴듯한 솔루션은 인바운드에 크게 초점을 맞춘 마케팅 전략입니다.
다음은 인바운드 마케팅을 사용할 때(주황색 선)를 사용하지 않을 때(회색 선)와 대조하여 데이터베이스에 있는 연락처 수의 연간 진행 상황을 시각적으로 나타낸 것입니다.
(원천)
"명확한 관리 전략을 포함하여 데이터 붕괴를 제어하는 방법에 대한 표준 가이드를 갖는 것은 데이터 붕괴를 수정하는 방법의 큰 부분입니다."
— Mollie Bodensteiner , 수익 운영 책임자, Syncari
그러나 인바운드 마케팅 계획을 시작하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 붕괴와 싸우기 위한 다른 강력한 구제책은 다음과 같습니다.
- 비활성 고객의 마지막 연락처 보고서를 제공하는 CRM 사용
- Neverbounce(이메일 확인용) 및 Voicent(전화번호 확인용)와 같은 자동화 앱 사용.
- 잘 정의된 데이터 위생 전략을 개발합니다.
(원천)
Slintel이 데이터 붕괴를 방지하는 방법
매년 30%에서 70%의 데이터베이스가 구식이 되기 때문에 항상 좋은 데이터 관리 시스템에 투자하는 것이 좋습니다. 사람들이 이동할 수 있고, 기술 스택이 변경될 수 있으며, 비즈니스가 병합되어 자금을 받을 수 있습니다. 그러나 Slintel이 귀하를 백업하므로 데이터베이스는 항상 최신 상태입니다.
데이터베이스는 무시할 위험이 있는 것이 아닙니다. 잘못된 데이터는 비즈니스 목표에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 올바른 전략과 데이터베이스를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 되는 올바른 데이터 관리 도구를 사용하면 항상 최고의 자리를 유지할 수 있습니다.