의사 결정 플레이북을 사용하여 데이터의 ROI를 수량화하는 방법

게시 됨: 2022-11-09

저는 한 대형 소매업체의 마케팅 부사장과 데이터 문제에 대해 이야기하고 있었습니다. 나는 그들이 더 많은(또는 더 나은) 데이터를 얻는 방법, AI에 대한 권장 사항 또는 그가 탐구해야 할 기술에 대해 나에게 묻기를 기대했습니다. 대신 그는 자신의 팀이 더 적은 데이터와 더 많은 통찰력을 원한다고 말했을 때 나를 놀라게 했습니다.

다른 회사에서도 비슷한 변화를 목격하고 있습니다. 더 많은 데이터를 수집해도 바늘이 움직이지 않는다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. 기업은 데이터가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되기를 원하지만 더 많은 데이터가 항상 정답은 아닙니다.

다음은 더 많은 데이터 없이 더 많은 통찰력을 얻을 수 있는 몇 가지 아이디어입니다.

데이터의 끊어진 링크

데이터에 대한 집착은 이 영역을 심층 조사로부터 보호해 왔습니다. 데이터가 실제로 도움이 되는지 항상 명확하지 않더라도 데이터의 중요성에 대해 이의를 제기하는 사람은 거의 없습니다.

그것은 그것과 비즈니스 결과 사이에 누락된 연결이 있기 때문입니다. 공정하게 말하면 연결이 항상 명확하지 않습니다. 유료 광고 또는 영업 담당자와 같은 다른 것과 달리 인과 관계를 증명하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 매출 증대에 도움이 되었습니까? 아니면 다른 것이었습니까?

모호함 때문에 기업은 데이터의 진정한 ROI를 정량화할 수 없습니다. ROI는 측정하기가 까다롭기 때문에 많은 기업에서 논의를 아예 피하고 있습니다. 데이터는 비용 분석이 필요하지 않은 운영 비용으로 간주됩니다.

이러면 안됩니다.

Macy's는 더 나은 의사결정과 실질적인 가치를 이끌어내는 데이터의 좋은 예입니다. 특히, 다른 소매업체를 괴롭히는 재고 과잉을 피할 수 있었습니다. 고객의 지출 습관(공동 브랜드 신용 카드 사용)을 살펴보면 더 많은 지출이 서비스에 들어가는 것으로 나타났습니다. 이는 다른 경제 지표 및 여행과 같은 다른 서비스 산업의 지출 급증과 일치합니다.

Macy의 리더십 팀은 이러한 모든 데이터 포인트에 대해 논의하고 데이터 이면의 "그래서 무엇"을 결정하는 데 초점을 맞추는 월간 회의를 갖고 있습니다. 이들 중 한 곳에서 그들은 예정된 주문을 변경하고 사무실로 돌아가거나 휴가를 갈 때 사용하는 제품을 더 구입하기로 결정했습니다.

데이터는 Macy's가 값비싼 재고 낭비를 피하는 데 도움이 되었으며 데이터의 끊어진 링크를 수정할 수 있는 방법을 보여줍니다. 본질적으로 Macy's는 데이터 기반 결정을 내리는 명확한 프로세스를 가지고 있습니다. Macy's와 동일한 리소스가 없을 수도 있지만 의사 결정 플레이북 이라는 간단한 아이디어를 활용하여 동일한 이점을 많이 얻을 수 있습니다.

심층 분석: 데이터 기반 마케팅에 관심을 갖는 이유

의사결정 플레이북을 사용하여 데이터 ROI 정량화

데이터는 개인이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 문제는 개인이 결정을 내리는 방식이 많은 회사에서 불투명하다는 것입니다.

여기에서 결정 플레이북이 필요합니다. 결정 플레이북은 결정을 내리는 데 필요한 정확한 단계를 설명하는 문서입니다. 팀에서 전환 유입경로의 핵심 부분에 대해 A/B 테스트를 실행하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 주어진 테스트를 시작하고 평가하는 데 필요한 모든 결정을 알고 계십니까?

다음은 결정해야 할 사항에 대한 간략한 목록입니다.

1단계 : 가장 큰 기회 영역을 결정합니다.
2단계 : 성공을 측정할 KPI를 찾습니다.
3단계 : 여러 변형을 포함하여 테스트를 설계합니다.
4단계 : 테스트 영향을 평가합니다.
5단계 : 향후 테스트를 위해 학습 내용을 캡처합니다.

데이터가 들어오는 위치를 이미 볼 수 있습니다. 1-3단계에서는 일종의 데이터 분석을 사용합니다. 다른 결정에는 더 깊이 들어가면 일부 데이터가 포함될 수도 있습니다.

의사 결정 플레이북에는 성공적인 A/B 테스트를 실행하는 데 필요한 모든 결정이 요약되어 있습니다. 더 중요한 것은 명확한 플레이북을 통해 데이터가 어떤 역할을 하는지 쉽게 알 수 있다는 것입니다. 플레이북을 실행한 후 생성된 가치를 결정할 수 있습니다(예: 매출 5% 증가).

데이터가 성공을 이끄는 유일한 것은 아니므로 데이터에 100% 가치를 부여할 수는 없습니다. 제 경험상 10~20%의 귀인이 합리적입니다. 10%라는 낮은 값을 취하면 조직에 대한 데이터의 가치를 볼 수 있습니다.

여기의 과정은 복잡하지 않습니다. 주요 결정에 의해 생성된 가치를 지속적으로 포착한 다음 그 일부를 데이터에 귀속시킨다면 데이터의 가치를 정당화하기 시작할 것입니다. 무엇보다도 이 숫자가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 알 수 있습니다.

자세히 알아보기: 테스팅이 마케터의 가장 강력한 도구인 이유

마테크를 잡아라! 일일. 무료. 받은편지함

약관을 참조하십시오.

나만의 플레이북 디자인하기

모든 마케팅 팀은 의사결정 플레이북을 활용할 수 있습니다. 그러나 신속하게 시작하고 실행하려면 입증된 접근 방식이 필요합니다. 다음은 일반적으로 회사가 의사 결정에 일관성을 갖도록 돕는 방법입니다.

1. 일관된 의사결정에 대한 인식 제고

많은 팀에서 종종 일관성 없는 결과를 경험합니다. 일부 캠페인은 훌륭하지만 다른 캠페인은 목표를 놓치고 있습니다. 그 차이는 결정이 어떻게 내려졌는지에 달려 있습니다. 플레이북이 없으면 이러한 종류의 결정을 최적화하기 어려울 수 있습니다.

2. 팀이 내리는 가장 중요한 결정을 결정합니다.

A/B 테스트, 새로운 캠페인, 시장 출시 전략 등이 일반적으로 목록의 맨 위에 있습니다. 이러한 결정은 정기적으로 발생하며 상당한 시간 또는 자원 투자가 필요합니다.

3. 이상적인 의사결정 과정을 설계하고 현재와 비교

일부 단계는 종종 건너뛰고 다른 단계는 완전히 완료되지 않습니다. 내가 보는 일반적인 불일치에는 사용된 데이터의 유효성을 검사하지 않는 것, 전체 전략과의 일치가 부족하고 나머지 팀으로부터 피드백을 받지 못하는 것 등이 있습니다.

4. 의사결정 플레이북에 대해 모든 관련자 교육

플레이북은 이러한 결정에 직면할 때 누구나 참조할 수 있는 것입니다. 의사나 조종사가 체크리스트를 사용하는 것처럼 수천 시간의 교육에도 불구하고 마케팅 팀도 매번 최선의 결정을 내리는 방법에 대한 지침이 필요합니다.

당신은 운에 의존할 수 없습니다

마케팅 팀은 결정을 내릴 때 운에 의존할 수 없습니다. 그들이 모든 관련 데이터를 보고 결과를 올바르게 해석하기를 바랍니다.

의사결정 플레이북은 데이터와 통찰력 간의 연결을 보다 명확하게 만들기 시작할 것입니다. 이를 통해 팀은 이 영역에서 지출을 정당화할 수 있으며 무엇보다도 데이터 기반 의사 결정을 추진할 수 있습니다.

모든 것은 데이터에서 더 많은 가치를 얻기로 결정하는 것에서 시작됩니다.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 저자의 의견이며 반드시 MarTech가 아닙니다. 직원 저자가 여기에 나열됩니다.

Google 뉴스 피드에 MarTech를 추가하세요.