마케팅 데이터의 불일치를 방지하는 방법
게시 됨: 2024-05-27일치해야 하는 데이터 세트가 다양한 플랫폼과 시스템에서 불일치를 나타낼 때 데이터 불일치가 발생합니다. 예를 들어 웹사이트 분석 플랫폼은 전자상거래 플랫폼보다 전환율이 훨씬 더 높을 수 있습니다.
이러한 불일치는 중요한 비즈니스 결정에 심각한 영향을 미쳐 잠재적으로 전략적 실수와 운영 비효율성을 초래할 수 있습니다. 마케팅 담당자가 결함이 있는 전환 데이터를 기반으로 채널에 더 많은 자금을 할당하면 결국 리소스가 낭비될 수 있습니다.
이런 상황을 방지하기 위해 데이터 불일치가 무엇인지, 그 원인은 무엇인지, 어떻게 효과적으로 관리하고 최소화할 수 있는지 알아보겠습니다.
데이터 불일치란 무엇입니까?
데이터 불일치로 인한 비용
데이터 불일치는 조직에 상당한 비용을 부과하며, 이는 직접 비용과 간접 비용으로 분류될 수 있습니다.
직접 비용
부정확한 예산 할당
브랜드는 전략 개발에 사용된 데이터의 정확성을 검증하지 않고 마케팅 캠페인에 투자하는 경우가 많습니다. 이로 인해 잘못된 ICP를 대상으로 하는 영업 및 마케팅, 비효율적인 채널에 투자, 예산 낭비라는 복합적인 문제가 발생합니다.
운영 비용 증가
데이터 불일치를 해결하려면 상당한 시간과 자원이 필요한 경우가 많습니다. 마케팅 분석가는 문제 해결, 데이터 감사 수행, 수정 구현에 추가 시간을 투자해야 할 수도 있습니다. 이는 시간과 자원을 전략적 활동에 집중하지 못하게 할 뿐만 아니라 운영 비용도 증가시킵니다.
간접비용
잘못된 의사결정
데이터 불일치는 의사결정 프로세스에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 결함이 있는 통찰력을 기반으로 한 잘못된 전략으로 이어져 궁극적으로 캠페인 효과와 비즈니스 결과에 해를 끼칠 수 있습니다.
캠페인 성과 감소
데이터 불일치가 있으면 캠페인 성과를 정확하게 측정하고 최적화하는 것이 어려워집니다. 마케팅 팀은 어떤 채널과 전술이 실제로 결과를 이끌어내는지 파악하는 데 어려움을 겪어 최적이 아닌 캠페인 실행을 초래하고 개선 기회를 놓칠 수 있습니다.
잃어버린 신뢰성
데이터의 정확성에 대한 의문이 지속적으로 제기되면 분석 및 보고에 대한 신뢰가 약화되어 고위 경영진에 대한 마케팅 전략 및 투자를 정당화하기가 더 어려워집니다. 지속적인 데이터 검증 및 수정의 필요성으로 인해 마케팅 팀이 시장 변화에 신속하게 대응하는 능력도 저하됩니다.
규정 준수 위험
부정확한 데이터는 특히 재무 지표나 고객 데이터를 보고할 때 규정 준수 문제로 이어질 수도 있습니다. 마케팅 전문가는 업계 규정을 준수하고 잠재적인 법적, 재정적 영향을 피하기 위해 데이터 정확성을 보장해야 합니다.
데이터 불일치와 관련된 직간접 비용을 이해하고 해결함으로써 마케팅 팀은 데이터 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 사전 조치를 취할 수 있으며 궁극적으로 데이터 기반 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 먼저 데이터 불일치의 원인이 무엇인지부터 이해해 보겠습니다.
데이터 불일치의 원인 이해
데이터 불일치 문제를 더 효과적으로 해결하고 발생을 방지하려면 먼저 근본 원인을 이해하는 것이 중요합니다. 불일치의 원인을 식별하면 마케팅 팀이 데이터 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 효과적인 전략을 구현할 수 있습니다.
아래에서는 마케팅 활동에 영향을 미칠 수 있는 데이터 불일치의 몇 가지 일반적인 원인을 살펴보겠습니다.
1. 일관성 없는 데이터 입력
일관되지 않은 데이터 입력은 데이터 불일치의 일반적인 원인입니다. 이는 서로 다른 팀 구성원이 시스템에 데이터를 입력할 때 다양한 형식, 약어 또는 명명 규칙을 사용하는 경우 발생할 수 있습니다. 예를 들어 한 사람은 "New York"을 입력하고 다른 사람은 "NY"를 입력할 수 있으며 이로 인해 데이터 세트가 일치하지 않거나 부정확해질 수 있습니다.
2. 통합 문제
다양한 마케팅 플랫폼 간의 통합 문제로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. CRM 시스템, 이메일 마케팅 도구, 소셜 미디어 플랫폼과 같은 여러 소스에서 데이터를 가져올 때 이러한 시스템이 효과적으로 통신하지 못하거나 데이터 매핑이 올바르지 않으면 불일치가 발생할 수 있습니다.
3. 타이밍 차이
데이터 보고의 시간 차이로 인해 불일치가 발생할 수 있습니다. 서로 다른 시스템이 서로 다른 시간에 업데이트될 수 있으므로 데이터 스냅샷이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 한 플랫폼은 매일 보고하고 다른 플랫폼은 실시간으로 보고하므로 캠페인 성과나 판매 수치와 같은 지표가 일시적으로 잘못 정렬될 수 있습니다.
4. 추적 오류
추적 오류는 데이터 수집에 사용된 추적 코드나 태그가 잘못 구현되었을 때 발생합니다. 이로 인해 데이터가 누락되거나 불완전해질 수 있습니다. 예를 들어 UTM 매개변수를 잘못 입력했거나 추적 픽셀이 제대로 배치되지 않은 경우 결과 데이터는 사용자 상호 작용을 정확하게 반영하지 않습니다.
5. 데이터 처리 지연
데이터 처리가 지연되면 불일치가 발생할 수 있습니다. 데이터가 적시에 처리 및 업데이트되지 않으면 이 데이터에서 생성된 보고서가 오래되었을 수 있습니다. 이러한 지연으로 인해 실제 성능 지표와 보고된 성능 지표 간에 차이가 발생할 수 있습니다.
6. 플랫폼별 측정항목
다양한 마케팅 플랫폼에서는 측정항목을 계산하기 위해 자체 알고리즘과 방법론을 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어 Google Analytics와 Facebook 광고는 ' 참여'를 다르게 정의하고 측정할 수 있습니다. 이러한 변형으로 인해 플랫폼 간 데이터를 비교할 때 불일치가 발생할 수 있습니다.
7. 인간의 실수
인적 오류는 데이터 불일치의 불가피한 원인입니다. 데이터 입력 오류, 잘못된 데이터 처리 또는 데이터의 잘못된 해석과 같은 실수는 모두 불일치로 이어질 수 있습니다. 자동화된 시스템을 사용하더라도 데이터 무결성을 보장하려면 사람의 감독이 필요합니다.
8. 데이터 중복
중복된 데이터 항목으로 인해 불일치가 발생할 수 있으며, 특히 여러 소스의 데이터를 통합할 때 더욱 그렇습니다. 예를 들어 동일한 고객이 이름이나 이메일 주소가 약간 다르기 때문에 CRM에 두 번 나열되는 경우 분석 및 보고가 왜곡될 수 있습니다.
9. 데이터 정의의 변경
시간이 지남에 따라 데이터를 정의하거나 분류하는 방식이 변경되면 불일치가 발생할 수도 있습니다. 마케팅 팀이 캠페인 도중에 "적격 리드"의 정의를 변경하면 리드 수와 전환 지표에 불일치가 발생할 수 있습니다.
데이터 불일치 최소화
데이터 불일치의 영향과 발생을 효과적으로 줄이기 위해 조직은 기술과 엄격한 관리 관행을 모두 통합하는 포괄적인 접근 방식을 채택할 수 있습니다.
1. 중앙 집중식 데이터 관리
중앙 집중식 데이터 관리 시스템을 구현하는 것이 중요합니다. 이 시스템은 단일 정보 소스 역할을 하여 플랫폼 전체의 모든 데이터 항목이 일관되고 최신 상태인지 확인합니다. 수동 데이터 처리를 통해 발생하는 오류를 최소화하고 전반적인 데이터 무결성을 향상시킵니다.
Improvado는 응집력 있는 마케팅 분석 프레임워크를 위한 견고한 데이터 기반을 제공합니다. 이 플랫폼은 500개 이상의 마케팅 및 영업 플랫폼, CRM, 오프라인 소스에서 데이터를 집계하고 분석을 위해 자동으로 준비하며 선택한 데이터 웨어하우스나 BI 도구에 안전하게 로드합니다. Improvado는 브랜드가 데이터에 대한 신뢰를 회복하고 실행 가능한 실시간 통찰력에 액세스할 수 있도록 돕습니다.
2. 사전 오류 감지 및 수정 메커니즘
데이터 이상 및 불일치에 대한 실시간 경고를 제공하는 기술을 구현하면 즉각적인 수정 조치가 가능합니다. AI와 머신러닝이 탑재된 시스템은 잠재적인 오류가 나타나기 전에 이를 예측하여 데이터 정확성을 유지하기 위한 사전 예방적 솔루션을 제공할 수 있습니다.
3. 명확한 데이터 표준 및 프로토콜
모든 부서와 지역 마케팅 팀에 걸쳐 명확한 데이터 표준과 프로토콜을 확립하고 시행하면 데이터 입력, 처리 및 관리의 일관성이 보장됩니다. 이러한 표준은 데이터를 처리하고, 형식을 지정하고, 저장하는 방법을 자세히 설명하여 모호성과 불일치 위험을 줄여야 합니다.
5. 정기 데이터 감사
불일치를 조기에 발견하고 수정하려면 정기적인 감사를 수행하는 것이 필수적입니다. 이러한 감사는 사람의 실수, 시스템 오류, 통합 문제 등 데이터 불일치의 근본 원인을 식별하는 데 도움이 됩니다. 정기적으로 데이터를 검토함으로써 조직은 고품질 표준을 유지하고 정확성을 보장할 수 있습니다.
마케팅 데이터가 의사결정 준비가 되었는지 확인하세요
데이터 불일치를 최소화하는 것은 단순히 데이터를 깨끗하게 유지하는 것만이 아닙니다. 이는 데이터가 의사결정 준비가 되었는지 확인하는 것입니다.
마케팅 팀의 경우 이는 데이터에 대한 완전한 신뢰를 갖고 언제든지 모든 데이터 자산을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다. 정확하고 일관된 데이터를 통해 효과적인 전략 수립, 정확한 타겟팅 및 효율적인 리소스 할당이 가능합니다.
Improvado는 데이터 통합, 검증 및 보고를 자동화하는 강력한 플랫폼을 제공하여 마케팅 데이터가 항상 정확하고 최신 상태이며 즉시 실행 가능하도록 보장함으로써 이러한 의사 결정 준비의 기초 역할을 합니다. 이를 통해 마케팅 팀은 최적화된 성과와 더 나은 비즈니스 성과를 위해 자신있게 데이터를 활용할 수 있습니다.