비즈니스를 효과적으로 진행하기 위해선 아래와 같은 항목들을 살펴봐야 하는데요, 이외에도 기업들은 비즈니스의 효율적인 운영을 위해 많은 항목들을 살펴보고 있습니다.
- 세일즈 분석 및 핵심 지표 정의
- 마케팅 액션 도출
- 리타기팅을 위한 최적화
- 웹사이트 고객 경험 개선
특히, 비즈니스 효과성을 더욱 확장시키는 방법 중 하나는 바로 ‘데이터를 활용하는 것’입니다. 데이터를 활용한다면 위에 언급된 항목뿐만 아니라 비즈니스 목적에 맞는 다양한 항목들을 살펴볼 수 있습니다. 그래서 이번 콘텐츠에서는 데이터를 바탕으로 성장하기 위해 조직 내에서 갖춰야 하는 역량과 이로 인해 얻는 이점이 무엇인지 함께 살펴보겠습니다.
조직의 전략 및 니즈에 맞게 데이터 분석을 수행한다면 비즈니스를 긍정적인 방향으로 확장시킬 수 있는데요, 이를 위해선 데이터를 활용하여 분석을 진행해야 합니다. 이때, 데이터 분석을 시작하기 앞서 가장 중요한 첫 단계가 존재하는데요, 바로 ‘데이터 정합성 검증’ 입니다.
데이터 검증
데이터의 정합성을 검증하는 것은 기초 기반을 확인하는 단계로 가장 필수적인 단계입니다. 현재 데이터가 올바르게 수집되는지, 체계가 잘못되지는 않았는지 파악하여 조직이 데이터를 탐색할 수 있는 환경인지 알아봐야 합니다.
만약 환경 조성이 되어있지 않다면, 조직의 전략에 맞게 데이터를 확보하고 활용할 수 있도록 수집 및 구조화하는 작업에 차질이 생기게 됩니다. 이는 곧 데이터 기반 성장을 저해하고, 전략을 구체화하는데 어려움을 겪게 됩니다. 그래서 데이터 검증 및 정상 수집 여부를 체크하여 정규화된 체계에 맞춰 데이터가 계획적으로 수집/적재될 수 있도록 기반 작업을 진행해야 합니다.
데이터 분석 및 전략 수립
데이터를 위한 검증이 끝났다면 이제 비즈니스 방향에 맞는 인사이트 발견 및 액션 수립을 위한 데이터 분석 역량도 갖추어야 하는데요, 이를 통해 조직에 맞는 기획 분별력과 내부 문제 요인을 개선할 수 있는 방향성 등 비즈니스 전반 과정에 대한 정답을 찾을 수 있습니다.
또한, 생성되는 다양한 데이터를 조직에서 필요한 형태로 통합하고 분석 수행하는 과정을 통해 고객 여정 및 페르소나 등 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위한 환경을 조성할 수 있습니다.
데이터 시각화
이제 분석까지 완료했다면 전략적이고, 지속적인 관리를 위해 데이터를 원하는 형태로 가공 및 시각화하는 능력도 필요합니다. 데이터 시각화를 통해 고객 행동 데이터와 성과 데이터를 결합하여 전체 고객 여정을 입체적으로 분석할 수 있고, 효과적인 캠페인 설계를 가능하게 합니다.
또한, 시각화 자료를 통해 분석 지식이 없더라도 누구든지 쉽게 데이터 인사이트를 발견할 수 있는 장점이 존재합니다. 이로 인해 데이터를 효과적으로 활용하여 조직 내에 다양한 인사이트가 공유되고, 데이터 기반으로 의사결정 할 수 있는 환경이 갖춰지게 됩니다.
함께보면 좋은 콘텐츠 : 데이터 시각화 차트 유형과 활용사례 기본↗
비즈니스에 데이터를 접목하기 위한 필수 요건, 역량 등에 대해 알아보았는데요,
그렇다면 이렇게 조직 내에 데이터 문화가 흐른다면 오는 이점은 무엇이 있을까요?
고객 세분화 및 개인화
다양한 차원의 요건을 결합하여 기존고객, 신규고객, 잠재고객 등 각 유형별 고객 페르소나 정의가 가능해집니다. 캠페인 목적에 맞는 타깃 선정이 가능해짐으로써 고객별 맞춤형 메시지를 전달할 수 있고, 고객 경험을 확대시켜 비즈니스 성공을 위한 운영 전략 수립에 효과적입니다.
또한, 온라인 비즈니스가 중요해진 현 시점에서 최적의 고객군을 발굴하고, 맞춤형 마케팅 메시지를 제안하는 것은 개인별 마케팅 피로도 범위 내에서 지능적으로 마케팅을 수행할 수 있는 것을 뜻합니다. 이를 통해 고객은 최적화된 경험으로 브랜드와의 관계에서 더욱 높은 충성도를 보일 수 있습니다.
웹사이트 개선
데이터를 활용한다면 웹사이트에서 고객이 어떤 서비스를 주로 이용하고, 어떤 경로로 다니는지 고객 여정 맵을 그려 웹사이트를 분석할 수 있습니다. 이러한 맵을 통해 주요 관리포인트와 이탈포인트를 파악하여 웹사이트 전반을 개선할 수 있습니다.
이를 통해 고객은 웹사이트에서 좀 더 편리하게 원하는 정보를 파악할 수 있으며 이는 곧 최종 전환을 자연스럽게 유도하게 됩니다. 이로 인해 성공적인 매출 상승과 같이 브랜드는 고객과의 상호작용에 긍정적인 효과를 얻을 수 있습니다.
커머스 및 세일즈
마지막으로 제공하는 구매 서비스에 대한 프로세스를 데이터로 점검할 수 있습니다. 예를 들어, 이탈률이 높은 구매 단계에 있어 실질적인 검증을 진행하고, 세일즈 체계 자체에 대한 진단을 해볼 수 있습니다. 이와 같이 데이터로 객관적인 검증이 가능함으로 구매 퍼널에 있어 최적화된 방안을 제시할 수 있습니다.
또한, 고객 행동, 주문기록과 상품 특성 데이터를 결합하여 상품 관리 및 추천 시스템을 고객에게 제공할 수 있고, 상품설명, 뉴스 콘텐츠 등 텍스트 내용의 키워드 추출과 연관 분석을 통한 추천/개인화 시스템도 진행할 수 있습니다.
함께보면 좋은 콘텐츠 : 비즈니스 성장 및 고객 경험 향상을 위한 데이터 분석 컨설팅↗
이렇게 데이터를 기반으로 조직이 성장하기 위해선 데이터 검증 및 확인 단계부터 분석, 시각화까지 꼼꼼하게 체크하며 진행해나가야 하는데요, 그러나 중요성과 내용은 이해되지만, 내부적인 리소스 한계, 전문 인력 부재 등 여러가지 이유로 시작조차 하지 못하는 기업도 많을 것입니다. 데이터 전문 기업의 도움을 받아 비즈니스 성장을 이루시길 바랍니다.
