풍부하고 신뢰할 수 있는 고객 프로파일의 개념이 수년 동안 존재해 왔지만 실제로 몇몇 기업만 고객 싱글 뷰를 사용하는 이유는 무엇일까요? 실제로 보고에 따르면 기업의 18%만이 마케팅 애플리케이션 전체에서 고객 싱글 뷰를 사용 중이라고 한다. 문제는 대부분의 고객 경험 이니셔티브가 다음과 같은 5가지 중요한 오해로 인해 실패한다는 것이다.

1. 애플리케이션 관점에서 문제를 고려
하지만 실질적으로 중요한 것은 바로 데이터이다. 이러한 단순한 한 가지 이유 때문에 CRM 시스템 또는 마케팅 자동화 플랫폼이 신뢰할 수 있는 단일 소스를 제공할 것으로 기대할 수 없다. 모든 애플리케이션은 내부에 저장되어 있는 데이터에 대한 뷰만 표시할 수 있다. 그리고 대부분의 기업에서는 종합적인 고객 관계 뷰를 위해 필요한 데이터는 여러 애플리케이션에 나누어져 있다.

2. 데이터를 쉽게 관리할 수 있다는 생각
하지만 정말로 중요한 사실은 꾸준한 노력이 요구된다는 점이다. 데이터는 항상 변화하며 시간이 지나면 쓸모 없어진다. 개별 애플리케이션 내에서 고객 정보가 변경될 경우 모든 애플리케이션에서 이 정보를 업데이트해야 한다. 그렇지 않으면 해당 애플리케이션을 사용하는 팀에서만 주소 변경에 대해 알 수 있다. 기업 전반에서 고객 데이터를 지능적으로 관리하지 못하는 경우 데이터는 매우 빨리 쓸모 없어지고 잘못될 수 있다.이는 고객 경험을 위한 노력이 실패할 수 있음을 의미한다.

3. 수동으로 작업할 수 있다는 생각
수동 프로세스는 일반적으로 느리고 유연하지 않으며 오타, 잘못된 정보, 필드 누락 등 오류가 많다. 그리고 이러한 오류는 계속 쌓이게 된다.게다가 데이터를 수동으로 수정하는 경우(분석을 위해 Microsoft Excel에서 수행되기도 함) 원래의 데이터 소스에 이러한 수정 사항을 다시 전달해야 한다. 그렇지 않으면 이 데이터 소스를 사용하는 다음 작업자가 처음부터 다시 시작하게 되며 이는 엄청난 생산력 저하이다. 이러한 프로세스를 자동화하는 방법에 투자하지 않으면 더 우수한 품질의 데이터와 우수한 고객 프로파일을 사용할 수 없다.

4. 고객 데이터가 고객 프로파일의 전부라는 생각
종합적인 고객 관계에서 가장 해결하기 어려운 부분은 바로 '관계'이다. 데이터를 자세히 확인해 보면 종합적인 고객 관계가 실제로 고객 이상으로 확장된다는 점을 알 수 있다. 제품, 위치 및 이해 관계자의 복잡한 네트워크 내에서 고객에 대해 알고 있는 내용을 관련지을 수 있어야 하며, 고객의 선호도, 주택, 영향을 미치는 사람, 구매한 제품, 사용하는 서비스, 영업하거나 서비스를 제공하는 채널 또는 파트너에 대해 이해할 수 있어야 한다. 실용적인 관점에서 보면 고객 데이터는 시작점일 뿐이다.

5. 미래의 혁신 기술에 쉽게 적응할 수 있다는 생각
이러한 경우는 극히 드물다. 마케팅 역사에서 명확한 것이 있다면 항상 새로운 채널과 새로운 데이터 소스가 있다는 점이다. 오늘 마케팅 캠페인을 지원하기 위해 데이터를 사용하고 있지만, 내일 제품 팀에서 고객 요구를 충족시킬 수 있도록 우수한 데이터를 공급해야 하는 새로운 모바일 제품을 소개할 수도 있다. 그리고 내년에는 유사한 모델링에 기반하여 새로운 고객을 찾기 위해 소셜 네트워크를 활용해야 할 수 있다.고객 경험이 새로운 기회를 활용할 만큼 충분히 확장되는 데 어려움이 있다면 고객을 잃게 된다.

애플리케이션이, 데이터 소스, 채널이 변하고 있다. 가장 중요하게는 고객이 변하고 있다. 고객 전략의 성공은 모든 변수를 해결하는 능력에 달려 있다. 자신에게 맞는 우수한 데이터의 기반을 구축하고 유지하기 위해서 다음의 5가지 필수 기준을 명심해야 한다.

1. 자동화
앞에서 언급한 것처럼 수동 데이터 관리는 시간이 많이 소모되고 오류가 발생하기 쉽다. 이 방법으로는 확장하는 것은 불가능하며, 자동화된 프로세스와 반복적인 베스트 프랙티스의 유연한 기반을 구축해야 변화에 놀라울 정도로 쉽게 적응할 수 있다.

2. 중앙 집중화
지속적으로 중앙에서 고객 정보를 전략적으로 구축하고 관리하는 방법을 생각해 보자. 이 방법을 통해 정제되고 완벽한 최신의 고객 데이터로 애플리케이션을 구동할 수 있다. 우수한 기반을 중앙 집중화하면 이 위치에서 복잡한 고객 관계를 지능적으로 관리하고, 정보의 소스 위치를 추적하며, 변경을 식별할 수 있다.

3. 조정
데이터를 사용 중인 사람이 데이터를 관리하는 사람과 작업을 조정하지 않는 경우 모든 사림이 어려움을 겪게 된다. 고객을 직접 상대하는 일선 부서 및 분석 팀은 시작부터 데이터를 관리하는 IT 팀원과 협업해야 한다. 고객은 누구이고, 고품질의 데이터가 의미하는 바는 무엇이며, 어떠한 보안 규정을 구현해야 하는지에 대한 공통된 정의에 있어 조정이 필요하다.

4. 유연성
현재 프로세스의 요구 사항만 충족하도록 구축된 엄격한 데이터 모델에 고객 데이터를 설정하는 것은 스스로 실패할 상황을 만드는 것이다. 종합적인 고객 관계 뷰의 핵심에는 새로운 고객 특성, 새로운 관계, 새로운 애플리케이션, 새로운 데이터 소스 및 새로운 활용 사례를 해결하기 위해 유연한 데이터 프레임워크가 필요하다.

5. 거버넌스
데이터 가치를 극대화하려는 경우 데이터 거버넌스가 중요하다. 데이터를 비즈니스 자산으로 관리할 수 있도록 데이터 거버넌스에는 필요한 프로세스 및 규정이 포함되어 있다. 데이터를 정제되고 안전하며 연결된 상태로 유지해 주는 적절한 데이터 품질 규칙, 표준 및 개인 정보 요구 사항을 정의하고 관리하는 것이 바로 데이터 거버넌스이다.

 

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