고객 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 결과 향상

불과 10~20년 전만 해도 우리는 각 보고 기간 말에 주간, 월간 및 분기별 보고서를 실행했습니다. 이전 연도와 현재 추세를 기반으로 우리는 수익을 예측하고 고객 이탈률을 계산하려고 시도했으며 일부는 막대한 양의 가정에 의존하여 감히 마케팅 캠페인 ROI를 계산하려고 시도했습니다.

추측, 가정, 부정확한 예측의 시대는 막을 내리고 있습니다. 플랫폼 의 사용 가능한 기술을 활용하여 이제 필요할 때 언제든지 정확한 실시간 보고서를 생성할 수 있으며 한 달 전 데이터가 아닌 오늘의 데이터를 보고 있음을 알 수 있습니다. 이 기사에서는 고객 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 결과를 달성하는 데 중점을 둘 것입니다.

비즈니스 목표 및 프로젝트 가치 설정

모든 비즈니스 노력과 마찬가지로 우리는 달성하려는 결과가 무엇인지 정확히 알아야 합니다. 이러한 프로젝트 수준 목표는 조직의 더 높은 전략적 목표와 일치해야 합니다. 명확하게 정의된 전략 없이는 분석을 수행할 수 없습니다. 분석 프로젝트 실행에 대한 대중적인 접근 방식은 Bernard Marr가 만든 SMART 프로세스입니다. 약어는 분석 프로젝트에서 가치를 실현하는 단계를 식별합니다.

S = 전략으로 시작
M = 메트릭 및 데이터 측정
A = 데이터 분석
R = 결과 보고
T = 비즈니스 및 의사 결정 변환

Microsoft LuckyTemplates 플랫폼은 기술적으로 까다로운 모든 중간 단계(측정, 분석 및 보고)를 다룹니다. 당신이 해야 할 일은 명확한 전략을 정의하고 고객에 대해 새로 발견한 통찰력에 따라 행동할 수 있도록 조직 내에서 지원을 받는 것입니다.

올바른 질문하기 – 프로젝트 범위 정의

고객 데이터 분석은 고객에 대한 답변을 제공하는 것입니다. 모든 비즈니스 성공의 핵심은 고객을 파악하여 고객의 요구 사항과 일치시키는 것임을 우리 모두 알고 있습니다. 답을 얻으려면 어떤 질문을 해야 하는지 알아야 하는데 생각보다 어려울 수 있습니다. 질문이 너무 일반적이면 답변도 너무 일반적이어서 실행 불가능합니다.

SMART Strategy Board는 전략을 정의하고 고객에 대해 답변을 얻고자 하는 질문을 제시하는 데 도움이 되는 매우 유용한 계획 도구입니다. 예:
Beringer Tame은 틈새 디지털 채용 담당자(분석을 핵심 전략/경쟁력으로 삼는 소기업)이며, 유럽 전역에서 전자 상거래 및 채용 분야의 후보자를 찾는 것을 전문으로 합니다. Beringer Tame이 고용한 직책은 현직이 아니기 때문에 올바른 후보자를 찾기 위해 복잡한 알고리즘이 필요합니다. 그러나 이것이 가져오는 데이터는 채용 담당자가 처리해야 하는 사람 중심의 데이터입니다. 보다 정확하고 실험적인 알고리즘을 개발함으로써 회사는 새로운 결과를 얻을 수 있습니다.

Microsoft의 LuckyTemplates 플랫폼을 사용하면 비즈니스 소유자가 가장 자주 묻는 질문에 대한 답변을 즉시 얻을 수 있습니다. 대화형 대시보드에 포함되어 있지만 그게 다가 아닙니다! "질문하고 답변 받기"와 같은 멋진 기능을 사용하면 훨씬 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. "지난해 제품별 매출은 얼마였습니까?"라고 묻는다고 상상해 보십시오. 놀라운 대화형 시각화를 답으로 얻을 수 있습니다. 일반적으로 BI 이전 시절에 얻게 될 일반적인 Excel 시트보다 분명히 선호할 것입니다. LuckyTemplates를 사용하면 자연어로 질문하고 올바른 차트와 그래프를 답으로 얻을 수 있습니다.

고객 데이터 – 소스, 형식 및 문제

고객 데이터란 무엇입니까? "모든 것"이라고 대답한다면 그리 멀지 않았을 것입니다. 그것은 그들이 하는 것, 그들이 말하는 것, 그들이 보는 것, 그들이 말하는 사람과 같은 범주로 분류될 수 있습니다. 제품 또는 서비스에 대한 참여 수준을 나타내는 고객 상호 작용(또는 부족)을 측정하는 것부터 구매하는 다른 유사한 제품 또는 사용 중인 유사한 서비스에 이르기까지 다양할 수 있습니다.

데이터는 내부 또는 외부의 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 온라인 고객 활동 추적(웹 사이트 분석)이 있거나 고객이 설문 조사를 작성하도록 할 수 있습니다. 일부 회사는 심지어 고객이 회사를 공개적으로 언급하는 시기를 추적하고 고객이 제품을 비판하거나 칭찬하는 시기를 결정하기 위해 소셜 미디어 게시물(예: Facebook 또는 Twitter)의 정서를 살펴봅니다. MS LuckyTemplates도 그렇게 합니다!

그러나 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 일부는 다른 것보다 더 가치 있고 일부는 다른 것보다 더 쉽게 구할 수 있습니다. 일부 데이터는 구조화되어 있으며(예: 1에서 5까지의 고객 만족도 등급) 이러한 정보는 고객에 대한 지식을 얻기 위해 쉽게 활용할 수 있습니다(예: 평균 등급 획득). 반면에 페이지의 방명록 항목이나 Facebook 게시물은 구조화되지 않은 형식입니다. 일반 자유 텍스트 형식이며 대부분의 경우 이를 해석하려면 사람이나 고급 컴퓨터 알고리즘이 필요합니다.

LuckyTemplates 플랫폼을 사용하면 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자 팀이 필요하지 않습니다. 다른 온라인 도구와 통합하면 훨씬 적은 비용으로 사내 기술 팀 없이 동일한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

통합: 통찰을 위한 시각화

고객 데이터 분석 결과를 시각화함으로써 패턴, 고객 세그먼트/범주를 파악하고 서로 다른 메트릭 간의 상관 관계를 탐색하는 것이 더욱 분명해 집니다 . 이것은 과학이자 예술입니다. 숙련된 디자이너, 프로그래머 및 비즈니스 분석가 팀에게도 쉬운 작업이 아닙니다. 이전에는 대기업만 누릴 수 있는 사치였지만 LuckyTemplates 플랫폼을 사용하면 자신과 같은 중소기업 소유주가 동일한 강력한 방법을 사용할 수 있습니다.

내부 데이터(웹사이트 트래픽 분석)와 소셜 미디어의 외부 데이터(예: Twitter)를 결합한 이 멋진 보고서를 살펴보십시오.

이와 같은 인사이트는 고객을 더 잘 알고 고객과 상호 작용하는 시기와 방법을 결정하는 데 매우 중요합니다.

새로운 통찰력에 따라 행동 - 비즈니스 결과 제공

고객 행동에 대한 새로운 통찰력을 얻으면 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 원하는 결과를 얻기 위해 청중/고객에게 보낼 올바른 메시지를 찾는 한 가지 방법을 AB 테스트라고 합니다. 동일한 목적의 PR 또는 마케팅 메시지를 동일한 환경(동일한 기간, 동일한 노출/마케팅 채널)에서 두 가지 버전으로 테스트한 후 그 영향을 측정하는 것을 의미합니다.

예를 들어 애리조나의 석화림 국립공원(Petrified Forest National Park)은 방문자가 석화 나무 덩어리를 훔치는 것을 방지하기를 원했습니다. "석화림의 자연 상태를 보존하기 위해 공원에서 석화목을 제거하지 마십시오"라는 표지판을 게시하고 "많은 방문객들이 공원에서 석화된 나무를 제거하여 석화된 숲의 자연 상태를 변경했습니다.” 큰 임팩트를 지닌 미묘한 문구 차이로 거부할 수 없는 결과를 제공합니다.

고객을 파악하고 접근 방식을 개선하는 것은 지속적인 노력이지만 MS LuckyTemplates의 고객 분석 기능을 통해 이 프로세스가 자동화되고 실행 가능한 통찰력을 훨씬 쉽게 얻을 수 있습니다. 더 열심히 일하지 말고 더 똑똑하게 일하세요.