DaaP(Data-as-a-Product) 이해: 원칙, 구현 및 이점
게시 됨: 2024-05-15데이터를 제품으로 취급한다는 것은 데이터를 실제 제품처럼 선별, 관리 및 수익화할 수 있는 귀중한 자산으로 보는 것을 의미합니다.
데이터를 하나의 제품으로 취급하면 데이터의 정확성, 일관성, 최신성이 보장되어 더 나은 결정을 내릴 수 있고 궁극적으로 더 높은 수익과 ROI를 얻을 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 잘 관리되는 데이터를 통해 마케팅 팀은 고객 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 타겟팅 및 세분화를 최적화하고 마케팅 활동을 개인화하여 고객 참여 및 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다. 정확한 데이터를 통해 캠페인 성과를 보다 정확하게 추적할 수 있으므로 마케팅 담당자는 예산을 보다 효율적으로 할당하고 고수익 전략에 집중할 수 있습니다.
이제 그 이유를 알았 으니, 기본 사항, 회사에서 이를 구현하는 방법, 주요 고려 사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.
제품으로서의 데이터(DaaP)란 무엇입니까?
DaaP에는 엄격한 데이터 거버넌스, 포괄적인 문서화, 사용자 친화적인 인터페이스가 포함되어 있어 다양한 애플리케이션에서 데이터를 쉽게 검색하고 사용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 데이터는 단순한 운영 부산물이 아니라 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 신중하게 관리되는 귀중한 자산이 됩니다.
데이터 제품과 제품으로서의 데이터(DaaP)
이 주제를 더 깊이 살펴보면서 서로 관련되어 있지만 서로 다른 두 가지 개념, 즉 데이터 제품과 제품으로서의 데이터를 구별해야 합니다.
DaaP는 생성 및 처리부터 유지 관리 및 전달에 이르기까지 전체 데이터 수명주기를 포괄하는 데이터 관리에 대한 전체적인 접근 방식입니다.
마케팅 팀은 데이터 제품을 전체적인 데이터 관리 시스템의 일부가 아닌 격리된 결과로 보는 경우가 많습니다. 마케팅 담당자는 DaaP와 같은 일관된 접근 방식을 채택하는 대신 각 프로젝트에 대한 데이터를 정리하고 준비하는 데 과도한 시간을 소비할 수 있습니다. 이로 인해 지연이 발생하고 운영 비용이 증가합니다.
제품으로서의 데이터의 핵심 원칙
이제 제품으로서의 데이터가 무엇이고 그것이 무엇을 포함하는지 이해했으므로 데이터를 마케팅 전략의 귀중한 자산으로 만드는 핵심 원칙을 살펴보겠습니다. 이러한 원칙을 통해 데이터는 그에 합당한 관심과 주의를 기울여 처리되어 비즈니스를 위한 새로운 석유로 변모할 수 있습니다.
1. 데이터 품질
데이터 품질은 제품으로서의 데이터의 기초입니다. 고품질 데이터는 정확하고 일관되며 최신이므로 모든 마케팅 결정이 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 이루어집니다.
Improvado는 응집력 있는 분석 프레임워크를 위한 견고한 데이터 기반을 제공합니다. 이 플랫폼은 500개 이상의 마케팅 및 판매 플랫폼, 내부 시스템, 오프라인 소스로부터 데이터를 집계하고 분석을 위해 자동으로 준비한 후 선택한 데이터 웨어하우스나 BI 도구에 데이터를 안전하게 로드합니다. Improvado는 브랜드가 DaaP의 기반을 구축하고 데이터에서 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 도출하도록 돕습니다.
2. 데이터 접근성
데이터는 필요한 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 이는 마케팅 팀과 기타 비즈니스 사용자가 필요한 데이터를 신속하게 찾고 사용할 수 있는 사용자 친화적인 플랫폼과 도구를 갖추는 것을 의미합니다. 예를 들어, 마케팅 전문가가 기술 지원 없이 액세스할 수 있는 자연어 처리 기능을 갖춘 분석 도구를 사용하면 실시간 데이터 통찰력을 기반으로 캠페인 조정을 신속하게 수행할 수 있습니다.
Improvado AI Agent는 일반 영어 명령을 통해 원활한 데이터 탐색, 분석 및 시각화를 지원하는 대화 분석 및 셀프 서비스 BI 플랫폼입니다. 에이전트는 마케팅 데이터 세트에 연결되어 있으며 임시 질문을 하고, 대시보드를 구축하고, 데이터를 분석하는 등의 작업을 할 수 있는 채팅 인터페이스를 갖추고 있습니다.
3. 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 제품으로서의 데이터의 또 다른 핵심 원칙입니다. 여기에는 데이터가 정확하고 안전하게 관리되도록 정책과 절차를 설정하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 데이터에 액세스할 수 있는 사람과 데이터로 무엇을 할 수 있는지 정의하고 규정을 준수하며 개인 정보 보호 표준을 준수하는 것이 포함됩니다.
마케팅 분석 데이터 거버넌스 도구의 한 가지 예는 Improvado Workspaces입니다. 작업 영역을 사용하면 사용자는 하나의 포괄적인 상위 환경 내에서 별도의 하위 환경을 만들 수 있습니다. 이러한 하위 환경은 특정 계정이나 데이터 소스에 맞게 맞춤화될 수 있으며 관리자는 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 관리할 수 있습니다.
예를 들어 전체 브랜드에 대한 Improvado 분석 환경이 있지만 별도의 작업 공간에 있는 각 제품 라인에 대한 별도의 분석이 있을 수 있습니다.
데이터 거버넌스 표준 준수를 모니터링하려면 Cerebro와 같은 자동화된 솔루션을 활용하는 것이 좋습니다. Cerebro는 운영 및 비즈니스 데이터 지침 준수 여부를 모니터링하고 설정된 규칙에서 벗어나는 경우 경고를 보내는 AI 기반 데이터 거버넌스 플랫폼입니다. 모든 규칙은 일반 영어로 된 자연어 입력을 사용하여 설정됩니다.
4. 데이터 일관성
데이터의 일관성은 모든 플랫폼과 도구에서 동일한 데이터를 사용할 수 있고 동일하다는 것을 의미합니다. 이는 잘못된 결정으로 이어질 수 있는 불일치를 방지합니다. 예를 들어, 영업부와 마케팅 부서가 일관되지 않은 정보가 포함된 서로 다른 데이터 소스를 사용하는 경우 전략이 잘못 조정될 수 있습니다. 일관된 데이터는 모든 팀이 동일한 페이지에 있음을 보장합니다.
5. 데이터 유용성
제품으로서의 데이터의 또 다른 핵심 원칙은 데이터가 잘 정리되어 있고 분석하기 쉽도록 보장하는 데이터 유용성입니다.
사용 가능한 데이터는 마케팅 분석가가 실행 가능한 통찰력을 신속하게 추출할 수 있는 형식으로 제공되어야 합니다. 예를 들어, 핵심 성과 지표(KPI)를 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 시각화하는 대시보드는 마케팅 전문가가 캠페인 성과를 추적하고 데이터 기반 결정을 효율적으로 내리는 데 도움이 됩니다.
6. 데이터 수명주기 관리
데이터 수명주기를 관리한다는 것은 데이터 생성부터 삭제까지 데이터를 감독하는 것을 의미합니다. 여기에는 데이터 수집, 처리, 저장 및 최종 폐기가 포함됩니다.
효과적인 수명주기 관리는 오래되었거나 관련 없는 데이터가 시스템을 방해하지 않도록 하여 마케팅 팀이 가장 최신의 가치 있는 정보에 집중할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 마케팅 데이터베이스를 정기적으로 감사하여 오래된 캠페인 데이터를 제거하면 시스템 성능이 향상되고 분석가가 최신 정보를 사용하여 작업할 수 있습니다. 데이터 분류 시스템을 구현하면 관련성과 사용 빈도에 따라 데이터를 분류하는 데 도움이 되므로 우선 순위를 지정해야 하는 데이터와 보관하거나 삭제할 수 있는 데이터를 더 쉽게 식별할 수 있습니다.
또 다른 예는 마케팅 자료 및 콘텐츠 자산에 대한 버전 제어를 사용하는 것입니다. 다양한 버전의 데이터를 관리하고 가장 관련성이 높은 최신 버전만 쉽게 액세스할 수 있도록 유지함으로써 마케팅 팀은 혼란을 피하고 캠페인의 일관성을 보장할 수 있습니다.
7. 데이터 통합
다양한 소스의 데이터를 통합하면 고객 여정에 대한 포괄적인 시각이 보장됩니다. 이는 CRM 시스템, 소셜 미디어, 웹사이트 분석 등의 데이터를 결합하여 통합된 보기를 생성하는 것을 의미합니다. 이러한 전체적인 관점을 통해 마케팅 분석가는 고객 행동을 더 잘 이해하고 그에 따라 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
이러한 핵심 원칙을 따르면 마케팅 팀은 데이터를 제품으로 활용하여 전략을 강화하고, 캠페인 성과를 최적화하며, 더 나은 비즈니스 결과를 도출할 수 있습니다.
Data-as-a-Product(DaaP) 구현의 과제와 솔루션
데이터를 제품으로 구현하는 것은 기술적 복잡성과 조직 적응의 필요성으로 인해 어려울 수 있습니다. 그러나 타겟 전략을 사용하면 이러한 문제를 효과적으로 관리하여 DaaP의 이점을 극대화할 수 있습니다.
기술적 및 조직적 준비
DaaP(Data-as-a-Product)를 채택하려면 대규모 데이터 세트와 복잡한 분석을 지원하는 강력한 기술 인프라가 필요합니다. 이는 종종 기존 시스템을 업그레이드하는 것을 의미하며, 이는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 또한 고급 분석 도구를 통합하고 현재 시스템과의 호환성을 보장하는 것은 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 조직은 데이터 요구 사항에 따라 성장할 수 있는 확장 가능한 클라우드 기반 인프라에 투자하는 것을 고려해야 합니다.
기술 업그레이드와 함께 데이터 중심 문화를 조성하는 것도 중요합니다. 교육 프로그램과 워크숍은 전환을 쉽게 하여 직원들이 데이터 중심 의사 결정 프로세스를 수용하도록 장려할 수 있습니다. 또한 리더십은 전략 계획 및 일상 업무에서 데이터 사용을 옹호하여 데이터의 중요성을 강화하고 데이터 중심적 사고를 회사 문화에 통합해야 합니다.
비즈니스 목표에 맞춰 데이터 전략 조정
데이터 전략이 전반적인 비즈니스 목표와 일치하는지 확인하는 것은 어려울 수 있습니다. 비즈니스 목표에 직접적으로 기여하지 않는 데이터 이니셔티브는 실질적인 이점을 제공하지 못한 채 귀중한 시간과 예산을 소비할 수 있으므로 정렬이 잘못되면 리소스 낭비가 발생할 수 있습니다.
처음부터 데이터 전략 계획 프로세스에 주요 이해관계자를 참여시킵니다. 여기에는 비즈니스의 핵심 목표와 우선 순위를 이해하는 임원, 부서장 및 기타 의사 결정자가 포함됩니다. 데이터 이니셔티브를 정기적으로 검토하고 조정하여 비즈니스 목표를 지원하는지 확인하세요.
실시간 데이터 가용성 보장
많은 비즈니스 결정에는 실시간 데이터 가용성이 필요하지만 데이터를 지속적으로 업데이트하고 액세스할 수 있도록 보장하는 것은 기술적으로 어려울 수 있습니다. 상당수의 회사는 캠페인 중에 적시에 조정할 수 있을 만큼 빠르게 데이터를 집계하고 매핑할 수 없기 때문에 여전히 캠페인 후 최적화에 의존하고 있습니다. 이러한 데이터 처리 및 가용성 지연은 오래된 정보를 기반으로 결정이 내려져 잠재적으로 최적이 아닌 캠페인 성과와 리소스 낭비를 초래하므로 기회를 놓칠 수 있습니다.
Improvado와 같은 특정 사용 사례에 맞춰진 자동화된 데이터 처리 도구는 실시간 데이터 가용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. Improvado는 데이터를 효율적으로 매핑하고 변환하는 사전 구축된 데이터 모델과 함께 500개 이상의 마케팅 및 판매 플랫폼에 대한 기본 데이터 커넥터를 갖춘 마케팅 분석 플랫폼입니다. 이를 통해 분석 준비가 완료된 데이터를 거의 실시간으로 표시할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 실시간 대시보드와 경고를 설정하면 주요 지표와 문제에 대한 즉각적인 가시성을 제공하여 더욱 민첩하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
DaaP가 브랜드의 미래에 미치는 영향
데이터를 제품으로 활용하는 접근 방식을 채택하는 것은 조직이 데이터를 관리하고 활용하는 방법에 있어서 혁신적인 변화를 의미합니다. 다른 제품과 마찬가지로 엄격하고 전략적으로 중요하게 데이터를 처리함으로써 기업은 실시간 통찰력과 급변하는 시장 상황에 적응할 수 있는 보다 민첩하고 대응력이 뛰어난 마케팅 기능을 구축할 수 있습니다.
제품으로서의 데이터 접근 방식을 채택하면 기업은 사후 대응보다는 사전 대응에 더 적극적으로 대처할 수 있습니다. 실시간 데이터 통찰력을 통해 기업은 시장 동향을 예측하고 새로운 기회를 식별하며 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 이러한 미래 지향적 역량은 조직에 경쟁 우위를 제공하여 역동적이고 빠르게 변화하는 시장 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 해줍니다.