견고한 데이터 전략으로 더 스마트하고 빠른 결정 내리기

빅 데이터 전략이 대기업만을 위한 것이라고 생각하기 쉽습니다. 그러나 데이터는 규모나 유형에 관계없이 모든 회사에 엄청난 가치를 제공할 수 있으며 비즈니스를 발전시키는 자산으로 간주되어야 합니다. 올바른 데이터를 사용하면 고객을 더 깊이 이해하고 비즈니스 운영을 개선하며 더 많은 판매를 유도할 수 있습니다. 실제로 한 연구에 따르면 빅 데이터 분석을 활용하는 회사는 이러한 도구가 없는 회사보다 15% 더 많은 매출을 누리고 있습니다.

이러한 이점을 누리려면 비즈니스 목표를 지원하는 데 필요한 데이터 종류를 식별하는 체계적인 접근 방식인 우수한 데이터 전략이 필요합니다. 또한 데이터 전략은 데이터의 출처, 저장 위치, 데이터를 분석하고 가치 있는 비즈니스 통찰력으로 전환하는 데 사용할 도구를 결정해야 합니다.

데이터를 나중에 고려하지 마십시오

오늘날에는 요구 사항이 너무 많아 데이터 전략의 우선 순위를 지정해야 하는 이유를 알기 어려울 수 있습니다. 반면에 열망을 극복하고 비즈니스 요구 사항에 맞지 않는 복잡한 기술에 투자하기 쉽습니다. 예를 들어, 기능이 압도적으로 많고 지나치게 강력하고 비용이 많이 드는 CRM(고객 관계 관리) 솔루션은 소규모 비즈니스의 요구 사항을 초과할 수 있습니다.

너무 부담이 된다면 더 집중할 수 있는 시간이 될 때까지 데이터 전략 수립을 미룰 수 있습니다. 우리 모두 알다시피, 우리가 우선 순위를 정하지 않는 한 그 시간은 거의 오지 않습니다. 이것이 핵심 비즈니스 요구 사항과 목표를 식별하는 데 시간을 할애하여 앞으로 현실적인 데이터 전략을 수립할 수 있도록 하는 것이 중요한 이유입니다.

전문 서비스를 위한 데이터 전략의 이점은 무엇입니까?

사후 관리에서 사전 예방적 비즈니스 관리로 전환

우리 모두는 2020년이 정상과는 거리가 멀다는 것을 알고 있으며 일상 생활의 모든 측면이 전염병으로 인한 혼란에 대한 반응인 것처럼 보였습니다. 그러나 "정상적인" 시간에도 많은 전문 서비스는 미래에 대한 전략적 계획보다는 사후 대응 방식으로 운영되는 경향이 있습니다. 그러나 소기업이 결국 문을 닫는 10대 이유 중 하나가 사후 관리가 하나이기 때문에 특히 도전적이고 예측할 수 없는 시기에 사전 예방적 관리의 중요성을 과소평가할 수 없습니다.

다음은 실제 세계에서 사전 예방적 관리의 예입니다. 기후 변화로 인한 극한 기상 현상에 작물을 적응시키는 방법을 계획하는 지역 농산물 재배자 그룹을 생각해 보십시오. 여기에는 더 덥고 건조한 재배 조건에 더 적합한 작물에 대한 연구 및 데이터와 더 효율적인 물 및 토양 보존 관행이 포함될 수 있습니다. 이러한 종류의 사전 예방적 접근 방식은 비즈니스 생존에 더 좋을 뿐만 아니라 수익성도 더 높습니다. 이와 같은 경우 재배자는 데이터를 사용하여 특정 조건에서 가장 잘 자라는 채소를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 수확량, 고객 선호도, 저장 수명, 이윤 등을 분석할 수도 있습니다.

좋은 데이터 전략은 모든 종류의 기업이 기존 데이터를 실시간으로 분석하여 사후 대응 모드에서 비즈니스와 고객, 공급업체, 파트너는 물론 비즈니스 자체의 요구 사항을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 궁극적으로 사전 예방적 접근 방식은 비용을 절감하고 기존 고객 관계를 육성하며 브랜드 인지도를 구축하고 수익성을 높일 수 있습니다.

보다 전략적이고 데이터 중심적인 온라인 입지 구축

효과적인 온라인 전략을 수립하려면 효과적인 데이터 전략이 필요합니다. 소기업은 소셜 미디어 페이지를 개인 페이지처럼 취급하는 경우가 너무 많습니다. 게시물은 계획보다 무작위이며 더 큰 브랜드나 제품 캠페인을 지원하지 않을 수 있습니다.

Facebook, Instagram, Twitter, Pinterest 또는 LinkedIn과 같은 소셜 페이지와 웹 사이트를 통해 효과적인 온라인 전략을 구축하려면 해당 사이트를 통해 캡처한 데이터를 사용해야 합니다. 이것은 누가 귀하의 페이지를 방문하고 어디에서 가장 많은 시간을 보내는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 가장 자주 보거나 다운로드한 콘텐츠와 가장 많은 트래픽을 유도하는 검색 엔진 최적화(SEO) 키워드를 식별할 수 있습니다. (사실, 효과적인 SEO는 유기적 소셜 미디어보다 1000% 이상 더 많은 트래픽을 유도하는 것으로 추정됩니다.) 이러한 모든 통찰력은 청중을 가장 잘 참여시키고 전환율을 높일 수 있는 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 됩니다.

제품 및 서비스 제공 개선

현재 매우 성공적인 제품 및 서비스 포트폴리오를 보유하고 있다 하더라도 이를 미래에 어떻게 유지할 계획입니까? 고객이 무엇을 원하는지, 무엇을 좋아하는지, 무엇이 더 좋을지, 어떤 새로운 제품이 향후 경쟁력을 유지하는 데 도움이 될 것인지 어떻게 알 수 있습니까?

여기서 좋은 데이터 전략이 필수 불가결합니다. 데이터 분석은 시장이 어디로 향하고 있는지 관찰하면서 기존 제품의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. Yelp 및 Google과 같은 리뷰 사이트와 소셜 미디어 페이지에서 판매 및 재고 데이터, 경쟁업체 제품, 고객 서비스 로그, 고객 리뷰와 같은 다양한 데이터 소스에서 이 정보를 확인할 수 있습니다. 제품 및 서비스 개선, 고객 서비스 향상, 고객 유지율 증가는 전문 서비스가 빅 데이터 분석의 이점을 얻을 수 있는 가장 좋은 방법 중 일부입니다.

예측 분석의 장점 알아보기

고객 획득 비용(CAC) 및 고객 평생 가치(CLV)는 기업이 고객 유지를 개선하고 재구매를 유도하기 위해 리소스를 더 잘 할당하는 데 도움이 되는 두 가지 중요한 지표입니다. 일부 분석에서 알 수 있듯이 새로운 고객을 확보하는 데는 기존 고객을 유지하는 것보다 5배 더 많은 비용이 들 수 있습니다. 이것이 기업이 마케팅 노력의 ROI를 향상시키면서 CAC를 줄이기 위해 끊임없이 노력하는 이유입니다. 여기에는 개별 구매뿐만 아니라 전체 고객 관계의 가치를 측정하는 CLV를 높이는 데 도움이 되는 기존 고객에 대한 마케팅이 포함됩니다.

이 모든 것이 예측 분석과 어떤 관련이 있습니까? 예측 분석은 과거 고객 결정에서 데이터 기반 통찰력을 추출하여 미래 행동을 예측함으로써 고객 행동에 대한 엄청난 가시성을 기업에 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 "수정 구슬" 접근 방식을 통해 기업은 의사 결정을 크게 개선하고 마케팅 및 영업 노력을 집중할 위치와 방법을 더 잘 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 비즈니스 전략을 극적으로 전환하고 새로운 고객을 확보하기 위해 새로운 인구 통계에 집중해야 할 수 있습니다. 또는 더 낮은 가격이나 더 강력한 충성도 프로그램을 제공하는 경쟁자에게 고객을 잃을 수도 있습니다. 어떤 경우이든 예측 분석은 개선 영역을 식별하여 경쟁 우위를 확보하고 장기적으로 브랜드 인지도와 수익성을 크게 높임으로써 전문 서비스에 도움이 될 수 있습니다.

쉽게 액세스할 수 있는 데이터로 생산성 향상

팀 구성원이 적시에 적절한 데이터에 액세스할 수 있을 때 비즈니스에서 얻을 수 있는 생산성 이점은 끝이 없습니다. 예를 들어 INEX, 장기법! 고객, 모든 팀 구성원이 어디에서 작업하든 고객 계정 정보를 업데이트하고 액세스할 수 있습니다. 고객에 대한 "단일 정보 출처"에 액세스할 수 있기 때문에 신입 직원도 신속하고 완전히 고객과 소통할 수 있습니다. 이 모든 것은 이전 계정 소유자와 함께 고객 이력에 대해 알아보는 데 시간을 할애하지 않고도 가능합니다. 이는 직원의 시간을 절약할 뿐만 아니라 모든 상호 작용이 원활하고 충분한 정보를 제공하도록 하여 고객 서비스를 개선합니다.

INEX가 CRM을 사용하여 원격 직원에게 실시간 데이터에 대한 액세스를 제공하여 의사 결정, 협업 및 워크플로를 개선하는 방법을 알아보려면 여기를 클릭하십시오.

물론 데이터 전략과 데이터 소스는 고객 서비스 및 마케팅 정보 그 이상을 설명할 수 있고 또 설명해야 합니다. 회계 및 관리 목적으로 하드웨어 및 소프트웨어 인벤토리를 쉽게 업데이트할 수 있는 프로세스도 고려해야 합니다. 이것은 또한 귀하 또는 귀하의 IT 팀이 고장이 나서 직원 다운타임을 야기하기 전에 낡거나 오래된 컴퓨터를 교체하도록 보장할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 재고 재고를 유지할 수도 있으므로 재고가 특정 임계값 아래로 떨어질 때 제품을 자동으로 보충할 수 있습니다. 배송 경로 최적화, 채용 및 온보딩 프로세스 개선 등을 포함하여 데이터가 기업을 어떻게 도울 수 있는지에 대한 제한은 없습니다.

마케팅 목표를 지속적으로 개발, 개선 및 달성

우리는 비즈니스가 고객을 더 잘 이해하고, 고객 만족도를 높이고, 제품을 개선하고, 트렌드를 앞서가는 데 데이터가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 이미 이야기했습니다. 그러나 올바른 CRM 플랫폼을 사용하면 해당 데이터를 모두 저장하고 활용하여 마케팅 노력을 최적화하고 마케팅 전략도 개선할 수 있습니다. 예를 들어, CRM 데이터 분석은 지속적인 통찰력을 제공하고 콘텐츠 마케팅, 이메일 마케팅, 소셜 미디어 마케팅, 제품 가격, 판매 판촉, 고객 관계, 로열티 프로그램 등에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 강력한 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 강력한 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내려 수익을 개선할 수 있습니다.

빅 데이터는 더 이상 대기업만을 위한 것이 아닙니다.

좋은 소식은 소규모 전문 서비스 비즈니스의 요구 사항과 예산에 맞는 CRM 및 데이터 분석 도구가 많이 있다는 것입니다. 이제 종량제 구독 플랜을 통해 데스크탑 및 클라우드 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 둘 다 저렴하고 확장 가능합니다. 또 다른 장점은 진행하면서 학습할 수 있으므로 비즈니스 요구 사항이 발전함에 따라 고급 기능을 추가할 수 있다는 것입니다. 지금까지 데이터 전략을 만드는 것이 불가능해 보였다면 Act!와 같은 솔루션을 다시 살펴봐야 합니다. 귀하와 같은 전문 비즈니스의 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 CRM입니다.

데이터 전략이나 데이터 관리가 아직 없다면 지금 만들 때입니다. 방법을 알아보려면 고가치 데이터 전략 생성을 위한 SMB 가이드를 다운로드하십시오!