데이터 성숙도 향상이 디지털 잠재력을 발휘할 수 있는 이유

데이터로 역량을 활용하고 투자하는 브랜드가 잠재적인 수익을 최대화하는 브랜드가 될 것이라는 점은 부인할 수 없습니다. 그러나 오늘날의 마케터는 손끝에 풍부한 데이터를 보유하고 있지만 어떤 데이터를 사용하고 어떻게 사용해야 하는지 아는 것이 가장 큰 두 가지 과제입니다.

이 기사에서 우리는 기업이 데이터 성숙도 여정에서 현재 위치를 파악하는 데 도움이 되는 전략적 프레임워크와 혁신과 성장을 주도하기 위해 데이터 기능과 문해력을 향상하는 방법을 공유합니다.

경제의 디지털화로 인해 데이터 생성이 폭발적으로 증가했습니다. 지난 10년 동안 세계는 2012년 6.2제타바이트에서 2022년 약 97제타바이트로 늘어났습니다.

데이터가 극적으로 증가할 수 있는 기회는 산업 전반에 걸쳐 있는 비즈니스 경영진에게 있어서 손실되지 않습니다. 이들 중 다수는 데이터를 사용하여 고객에 대해 가능한 한 많이 분석하기 위해 애쓰고 있습니다. 빅 데이터 분석 솔루션 지출은 올해 전 세계적으로 2,157억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

그러나 기업 전체에서 데이터를 사용하는 것은 일관성이 없는 경험입니다. 일부 회사는 데이터 성숙도를 개발하는 데 현명하게 투자했습니다.

사전 통지 없이 유연하게 전환하여 예측할 수 없는 경제 환경에서 수익 기회를 극대화할 수 있습니다. 다른 사람들은 혼합된 결과로 이전의 성공을 복제하려고 시도할 때 수익이 감소하는 주기를 경험합니다.

마케팅의 데이터 성숙도

중요한 목표를 달성하기 위해 고급 데이터 및 분석 기술을 활용하는 데 능숙한 마케터는 당연히 수요가 높습니다.

데이터 성숙도가 낮은 비즈니스의 마케터와 달리 데이터 성숙도와 이해도가 높은 마케터는 데이터를 중요한 비즈니스 자산으로 변환하는 방법을 이해합니다. 그들은 상당한 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 사용하여 애플리케이션과 비즈니스 목표에 미치는 영향을 관리합니다.

그러나 데이터 성숙도란 정확히 무엇을 의미합니까? 이 기사에서 우리는 데이터 성숙도의 정의에 대해 논의하고, 우리가 경험한 몇 가지 학습 사항을 공유하고, 마케터가 자신의 데이터 성숙도 수준을 벤치마킹하는 데 사용할 수 있는 간단한 프레임워크를 간략하게 설명합니다.

데이터 성숙도란 무엇입니까?

데이터 성숙도는 회사의 데이터 기능의 진화를 나타냅니다. 언뜻 보기에 논쟁의 여지가 있는 것처럼 보일 수 있지만 덜 개발된 회사가 어떻게든 '미성숙'하다는 의미일 수 있지만 실제로는 그렇지 않습니다.

데이터 성숙도라는 용어는 매우 구체적인 맥락적 의미를 갖습니다. 강조점은 개발에 있으며, 모든 회사는 다른 곳에서 시작하고 발전하기 위해 특정 조치가 필요하다는 사실을 이해합니다.

데이터 성숙도가 중요한 이유는 무엇입니까?

조직의 데이터 성숙도를 이해하는 것은 5가지 중요한 이유로 중요합니다. 데이터 성숙도에 대한 감사는 마케터가 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 정렬: 더 넓은 범위의 비즈니스가 해결하려고 하는 문제와 과제를 이해하고 목표를 지원하기 위해 전략을 조정합니다.
• 감사: 현재 비즈니스가 잘하는 것과 더 나은 데이터 의사 결정을 내리기 위해 개선이 필요한 부분을 냉정하게 분석합니다.
• 평가: 데이터 활용 능력 수준을 벤치마킹하고 교육 및 기술 향상 리소스를 적용하여 혁신적인 사고를 지원하는 개방형 학습 환경 도입을 보장합니다.
• 예상: 비즈니스의 데이터 기능이 성숙해짐에 따라 흥미진진한 고급 분석 기능을 기대하십시오.
• 보정: 기술 및 인프라를 최적화하여 현재 최대 가치를 추출할 뿐만 아니라 미래에 필요할 수 있는 리소스에 대해 정확하게 계획합니다.

앞서 언급했듯이 일부 조직은 경쟁에서 앞서 나가 균형을 유지하고 역량을 가속화했습니다. 고급 데이터 성숙도가 일부 기업을 나머지 기업보다 우위에 놓은 최고의 예를 살펴보겠습니다.

몬조

2015년에 설립된 Monzo는 내부 협업을 인상적인 수준으로 우선시했습니다. 도전자 은행은 내부에 전통적인 BI(비즈니스 인텔리전스) 팀이 없는 구조를 선택했습니다. 대신 데이터 과학자는 종단 간 분석 워크플로를 자율적으로 수행할 수 있습니다.

Monzo는 팀이 비즈니스 전체에 도움이 되는 데이터 모델을 개발하도록 권장합니다. 치열하게 경쟁하는 핀테크 시장에도 불구하고 Monzo는 소매 금융 분야에서 시장의 힘으로 명성을 계속 공고히 하고 있습니다. 2020년에 Monzo는 45억 달러(USD)로 평가되었으며 유럽에서 세 번째로 가치가 높은 네오뱅크입니다.

아소스

소매 부문은 아마존의 우위가 전통적인 거리 소매업을 뒤집은 이후 지난 20년 동안 어려움을 겪었습니다.

ASOS는 트렌드를 성공적으로 극복한 패션 브랜드 중 하나입니다. 이 패스트 패션 대기업은 데이터 전략, 특히 확장하기 전에 가치를 증명하기 위해 미니어처에서 가설을 테스트하는 등 데이터 전략에 큰 성공을 거뒀습니다.

이 회사는 시장 전반에 걸쳐 지리적 실험과 함께 브랜드 광고효과 연구를 실행했습니다. 대유행이 시작되면서 수집된 정보를 사용하여 2020년 전략을 결정했습니다. 2021년에 이 브랜드의 가치는 13억 달러(USD)로 세계 경제에서 전례 없는 시기에 가치가 높아졌습니다.

넷플릭스

Netflix의 추천 알고리즘은 추천 콘텐츠를 생성하여 동적 방식으로 시청자에게 타이틀을 추천합니다. 각각은 다른 카테고리(일반적으로 장르 또는 테마)를 가지며 사용자의 관심과 가장 일치할 가능성이 가장 높은 제목이 먼저 배치됩니다.

추천 항목은 시청 기록, 시청 시간, 현재 사용 중인 장치 등을 포함한 여러 요인에 따라 자동으로 생성되고 정렬됩니다. 회사는 사용자가 제안을 건너뛴 데이터와 시청자가 건너뛴 제목에 대한 데이터를 캡처합니다.

최첨단 추천 알고리즘은 사용자가 애플리케이션에서 보내는 시간을 늘리는 데 도움이 됩니다. 관심 경제에서 Netflix는 경쟁자들이 정기적으로 어려움을 겪고 있는 곳에서 계속해서 우위를 점하고 있습니다. Amazon Prime은 8%, Disney Plus는 4%에 불과한 반면 미국 전체 스트리밍 시간의 34%를 차지하고 있습니다.

바빌론

바빌론은 투명성을 큰 효과로 받아들였습니다. 바빌론은 회사의 잠긴 문 뒤에서 결과를 완전히 기밀로 유지하는 대신 플랫폼이 사용자에 대해 알고 있는 정보를 공유할 것을 제안합니다.

회사의 목표는 사용자 기반의 지속적인 충성도를 유도하기 위해 고객에게 데이터 리소스를 제공하는 것입니다.

위의 예는 고급 데이터 성숙도의 동급 최고의 사용 중 일부를 나타냅니다. 그러나 조직이 데이터 성숙도가 높은 상태에서 갑자기 나타나는 것이 아니라는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 진행을 위해 취할 수 있는 단계가 있습니다.

26에서 선임 마케터 및 CMO와 협력하여 LEAP 프레임워크를 개발할 수 있었습니다. 3단계와 단계가 있는 간단한 데이터 성숙도 곡선입니다.

LEAP 프레임워크를 이해하려면 먼저 데이터 성숙도를 정의하는 내부 구조의 중추적인 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

내부 구조의 데이터 성숙도: 도약 데이터 성숙도 곡선 소개

내부 구조는 보이지 않는 장벽을 세우거나 다양한 정도의 비즈니스 간 협업을 가능하게 하기 때문에 데이터 성숙도 수준과 얽혀 있습니다. 비즈니스 부문 전반에 걸친 작업을 기반으로 데이터 성숙도와 관련하여 내부 구조를 세 가지 범주로 나누었습니다.

1. 사일로

데이터 성숙도 여정을 시작하는 기업은 독립적으로 운영되는 내부 구조를 가질 가능성이 높습니다. 특히 마케팅은 비즈니스의 나머지 부분과 별개의 기능으로 존재할 것입니다. 통합이 이루어지지 않으면 부서가 고립되어 작업하게 됩니다. 통찰력은 팀 간에 널리 공유되거나 액세스할 수 없습니다.

결과적으로 팀은 액세스하거나 제어할 수 있는 항목으로만 작업할 수 있으므로 KPI와 목표는 본질적으로 매우 기본적이고 일반적입니다. 마케팅 성과는 주로 현장 전환과 같은 KPI를 기반으로 하며 아마도 채널별로 채널을 기반으로 할 것입니다.

마케팅에서 오프라인 고객 판매로 인한 전환을 설명하는 것은 불가능합니다. 오프라인 고객 판매는 해당 데이터를 쉽게 사용할 수 없고 판매 팀과 함께 하기 때문입니다. 마찬가지로 영업 팀은 어떤 마케팅 캠페인이 양질의 리드를 유도했는지에 대한 가시성을 확보하지 못할 수 있습니다.

목표는 일반적으로 깔때기를 채우는 데 초점을 맞추고 활동은 반응적이며 다른 모든 고려 사항보다 비용 효율성에 중점을 둡니다.

상태: 비용 효율성 및 전환에 중점을 둔 제한적, 격리 및 사후 대응.

2. 동기화됨

동기화된 팀은 부서 및 기능 간에 함께 작업하여 공유되고 공통된 비즈니스 목표를 달성합니다. 공유 학습의 신속한 보급을 위해 사용 중인 플랫폼이 통합되었습니다. 비즈니스 전반의 데이터 사용에 포함된 윤리 및 규정 준수 표준과 함께 데이터 거버넌스가 수립되고 정기적으로 검토됩니다.

동기화된 팀은 보다 능동적이고 부서 간에 조직화되며 생산성과 협업을 중요하게 생각합니다. 데이터가 기업 자산으로 적용되고 평가되기 시작했습니다.

상태: 생산성을 최우선으로 하여 조직화되고 동기화되었습니다. 데이터 통찰력에 대한 비즈니스 차원의 접근성은 높이 평가되고 존중됩니다.

3. 스마트

데이터 성숙도의 가장 진보된 단계에서 팀은 고도로 통합되고 품질의 일관된 데이터를 사용하여 모든 부서에 깊숙이 포함됩니다. 신속한 실험, 지속적인 개선 및 공동 생성이 신속하며 팀 간에 정보가 정기적으로 속도에 맞춰 공유됩니다.

특히 데이터 팀은 보다 정확한 통찰력을 생성하고 관련 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용되는 유용한 기계 학습 모델을 구축 및 배포할 수 있는 고도로 숙련되어 있습니다.

마케팅 캠페인은 윤리적이고 지능적으로 배포됩니다. 플랫폼이 통합되고 소비자 여정의 여러 접점에서 성능이 이해됩니다.

데이터 성숙도의 가장 진보된 단계에서는 속도와 혁신이 중요합니다.

상태: 최대의 경쟁 우위 및 고객 인텔리전스를 위해 최적화되었습니다.

3 데이터 성숙도 수준이 다른 기능의 예

LEAP 프레임워크는 데이터 성숙도의 각 구조적 단계에서 비즈니스의 기능을 이해하는 데 유용한 방법입니다. 각 단계는 데이터 성숙도의 다음 수준으로 진행하고 마케팅 담당자가 팀이 발전하도록 지원하기 위해 수행해야 하는 작업에 중점을 둡니다.

1단계: 학습 및 지원

데이터 성숙도의 초기 단계에서 마케터는 다음을 기대해야 합니다.

• 기본 분석 및 데이터 활용 능력 교육
• Google Analytics와 같은 기본 분석 도구의 광범위한 사용
• 전환과 같은 기본 KPI의 정확한 추적
• 정확성 및 규정 준수에 대한 데이터 표준.

2단계: 신청

데이터 성숙도의 다음 단계에서 마케터는 다음을 구현해야 합니다.

• 데이터 기반 기여 모델의 중요성 증가
• 접근 가능한 통찰력을 위한 내부 셀프 서비스 대시보드가 ​​있는 서버 측 분석
• 성과 향상 및 개인화를 혼합하여 전환 최적화를 통합한 마케팅 활동
• 실제 고객 집단에 대한 더 깊은 이해를 위한 의도 채점, RFM 모델링 및 LTV 분석.

3단계: 예측

마지막으로, 데이터 성숙도의 가장 발전된 단계에서 기업은 데이터 자산의 예측 분석을 다음과 같이 자신 있게 적용할 수 있을 것으로 기대해야 합니다.

• 오프라인 및 온라인 통합 통합
• 단일 고객 보기 및 퍼지 매칭
• 클라우드 지원, 스트리밍 이벤트 데이터 및 실시간 준비
• 빅 데이터 지원 인프라
• 자동화 구현
• 패턴 마이닝 및 감정 분석.

이 단계에서 기업은 상시 테스트 및 학습 프로그램을 통해 머신러닝을 사용할 준비가 되어 있어야 합니다. 마케팅 팀은 지속적으로 최적화된 데이터 기반 기여 모델에서 명확성을 신속하게 활용할 수 있습니다.

그들은 성향 모델링과 같은 방법을 사용하여 고객의 요구와 문제점을 예상하고 추천 시스템이 있는 활성 사용자로부터 더 높은 참여를 이끌어냅니다.

사일로 구조에서 벗어나는 것은 이해 관계자 간의 조정된 노력에 달려 있습니다. 그렇다면 마케터는 데이터 성숙도를 높이는 데 적합한 팀을 어떻게 구성할 수 있을까요?

데이터 성숙도를 높이는 데 적합한 팀을 구성하는 방법

데이터 성숙도는 전체 비즈니스에 적용됩니다. 이는 한 영업 또는 마케팅 팀의 우선 순위를 넘어서는 조직 전체의 노력입니다.

따라서 데이터 전략의 변경이 모든 사람이 동일한 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 식별하기 위해 다양한 내부 영향 요인을 함께 모으는 것이 중요합니다. 이해 관계자의 구성은 모든 비즈니스에 고유하므로 개별 비즈니스의 우선 순위에 따라 다릅니다.

내부 팀이 기존의 고립된 사고에서 벗어나는 것이 어려울 수 있으므로 외부 파트너와 협력하여 중립적인 기반을 구축하는 것이 좋습니다. 자격을 갖춘 제3자는 데이터 성숙도 향상 프로젝트 뒤에 있는 팀을 통합할 수 있는 상호 장애물을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

모든 사람이 균형추 역할을 하는 중재 영향력과 함께 접근 방식에 동의하면 프로젝트가 쉽게 채택될 가능성이 더 큽니다.

미래를 예측하기 위한 데이터 성숙도 업그레이드

데이터 성숙도를 높이는 것은 마케팅 기능을 혁신하는 데 필수적인 단계입니다. 명확한 프레임워크, 보다 광범위한 비즈니스 목표에 맞춰진 정확한 목표, 기능 전반에 걸친 이해 관계자의 동의를 통해 마케터는 보다 일관된 결과를 제공할 수 있습니다.

시간이 지나면 마케터는 조직이 엔터프라이즈 데이터 자산과 고급 데이터 성숙도를 활용하여 선구적인 기업과 경쟁하도록 도울 수 있습니다.

그러나 성공 여부는 도전적인 방식으로 부서 간의 조정을 발전시키는 데 달려 있습니다. 외부 당사자는 부서 간 토론을 촉진하는 데 도움이 될 수 있지만 마케팅 담당자는 데이터 성숙도를 높이고 디지털 마케팅의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 책임을 주도해야 합니다.

데이터 성숙도를 개선하여 비즈니스의 미래 경쟁력 확보

스물식스는 마케터가 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원하는 광범위한 이해관계자 관리 경험을 갖춘 전문 컨설팅 회사입니다. 우리는 마케팅 담당자와 협력하여 데이터 성숙도를 개발하고 분석을 통해 역량을 향상시킵니다.

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