데이터 기반 의사 결정이 성공적인 CX의 기반인 이유

실행 가능한 데이터가 없으면 고객 경험 전략은 실패할 수밖에 없습니다. SAS의 고객 인텔리전스 솔루션 책임자인 Lisa Loftis는 MarTech 컨퍼런스 프레젠테이션에서 Futurum Research의 흥미로운 CX 결과에 대해 논의했습니다.

"가장 중요한 발견 중 하나는 CX의 미래는 실시간 데이터 수집 분석에 있으며 이러한 활동을 조정하여 고객 요구 사항을 사전에 충족하고 초과할 수 있다는 것입니다."라고 그녀는 말했습니다.

그녀는 "우리 철학에서 데이터는 조직을 바꾸는 것이 아니라 결정을 바꾸는 것"이라고 덧붙였습니다.

마케터는 특히 사용 가능한 기술이 주어지면 의사 결정 프로세스에 더 많은 데이터를 추가할 책임이 있습니다. 마케팅 자동화 플랫폼은 마케터의 시간을 많이 잡아먹는 작업을 간소화하여 의사 결정을 보다 효율적으로 만들었습니다.

"자동화 의사결정은 마케터와 CX 리더에게 새로운 초점이 아닙니다."라고 그녀는 말했습니다. "문제는 우리가 이야기한 유행병으로 인한 디지털 행동이 CX에서 의사결정 자동화의 중요성을 점점 더 높인다는 것입니다."

성공적인 CX 전략에 데이터 기반 의사 결정이 필요한 몇 가지 이유가 있습니다.

데이터는 고객 컨텍스트를 추가합니다.

분석 및 CRM 시스템에서 가져온 데이터는 마케팅 담당자에게 더 나은 캠페인 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 브랜드가 앞으로 이러한 선택을 자동화하는 데 필요한 기반을 만들 수 있습니다.

Loftis는 "회사가 고객과 얼마나 관련이 있는지 이해하기 시작할 수 있습니다."라고 말했습니다. “제품이 있습니까? 그들이 원하거나 필요로 하는 제품이 있고 과거에 귀하와 상호 작용했을 때 어떻게 생각합니까? 이 정보는 거의 전적으로 CRM 범주에 속하며, 세그먼트 행동과 같은 것을 이해하고 개인화를 제안하는 데 사용할 수 있습니다.”

그녀는 “우리는 개인에게 동기를 부여하는 것이 무엇이며 영향력 가치가 무엇인지 이해할 수 있습니다. 개인적인 맥락을 구성하는 데이터는 제3자가 구매한 정보와 소셜 미디어 활동이 혼합된 것입니다.”

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자동화는 차선책을 결정합니다.

Loftis는 자동화된 의사 결정을 사용하는 대규모 은행에 대한 익명의 사례 연구를 제공하여 자동화의 이점을 설명하는 데 도움이 되었습니다. 그녀는 캠페인이 어떻게 이 은행에 상당한 이익을 가져다주었고, 처음 몇 년 동안 100%가 넘는 마케팅 ROI에서 연간 600만 명의 리드와 연간 80,000~100,000개의 신규 계정을 생성했다고 설명했습니다."

그녀는 또한 성공적인 마케팅 팀이 이러한 기술로 작업하는 프로세스를 설명했습니다. “마케팅 그룹은 중앙 의사 결정 엔진에 제출되는 개별 대상 리드 목록을 생성합니다. 엔진은 예측 분석과 머신 러닝, 비즈니스 규칙, 미리 결정된 제약 조건을 조합하여 각 고객에 대한 잠재적 제안 목록을 개발합니다."

그녀는 "따라서 고객이… 포함된 채널을 방문하면 채널이 의사 결정 엔진에 연락하여 가능한 제안 목록을 확인합니다."라고 덧붙였습니다.

마케터는 선택한 자동화 시스템을 검사하여 의사 결정 프로세스가 조직 목표와 일치하는지 확인하는 것이 좋습니다. 이러한 기술을 올바르게 배포하면 실시간으로 고객 제안을 최적화하여 최상의 CX를 제공할 수 있습니다.

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스트리밍 데이터는 의사 결정을 촉진합니다.

많은 조직에서 데이터 파이프라인 문제를 해결하도록 설계된 솔루션인 데이터 스트리밍으로 전환하여 의사 결정 과정에서 그 가치를 인식하고 있습니다.

"스트리밍 데이터는 새로운 것이 아니지만 우리가 데이터를 처리하는 방식은 지난 몇 년 동안 상당히 많이 바뀌었습니다."라고 Loftis가 말했습니다. "사실, 그것은 데이터 웨어하우스의 더 작은 버전이자 또 다른 데이터 사일로였으며 데이터를 저장하기 위해 존재한 이유 중 하나였습니다."

“문제는 그 과정에 거의 항상 지연이 있었다는 것입니다.”라고 그녀는 덧붙였습니다.

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데이터 스트리밍은 마케터가 자동화된 마케팅 프로세스를 촉진하는 데 사용할 수 있는 대량의 고객 데이터를 캡처하고 집계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 또한 모두 실시간으로 수행되어 고객이 원활한 경험을 즐길 수 있도록 합니다.

로프티스는 “고객의 기대치를 충족하려면 스트리밍 데이터는 몇 시간이 아니라 스트림에 들어오는 즉시 분석하고 조치를 취해야 합니다. “데이터 및 분석 결과는 실시간 전달을 요구하지 않는 작업의 특성을 고려하여 나중에 사용할 수 있도록 항상 저장할 수 있습니다. 그러나 오늘날 디지털 참여 모델은 데이터가 스트림을 통해 이동할 때 분석을 적용해야 함을 의미합니다."

그녀는 "진정한 스트리밍 데이터 플랫폼의 목표는 고급 분석을 데이터에 직접 적용하는 것"이라고 덧붙였다.