고객 데이터가 깨끗하지 않은 8가지 이유

게시 됨: 2023-04-12

여러 채널에서 고객의 관심과 요구 사항을 추적하는 데 어려움을 겪고 계십니까?
이미 이동한 고객에게 연락하느라 귀중한 시간과 리소스를 낭비하는 데 지치셨습니까?
거래를 성사시키는 대신 끊임없이 데이터를 쫓고 있다고 느끼십니까?

이러한 질문 중 하나라도 "예"라고 대답했다면 데이터 관리에 대한 접근 방식을 최대한 빨리 개선해야 합니다.

결국 그들은 데이터를 21세기 석유라고 부르는 데에는 이유가 있습니다.

석유와 마찬가지로 데이터도 수집 및 처리가 올바르지 않으면 매우 가치가 높으면서도 거의 쓸모가 없습니다.

깨끗한 고객 데이터베이스를 유지하지 못하면 정보에 입각한 결정을 내리고 개인화된 경험을 제공하며 매출 성장을 촉진할 기회를 잃게 됩니다.

요점을 알 수 있습니다. 비즈니스가 성공하려면 데이터 청결에 주의를 기울여야 합니다.

하지만 여기에 질문이 있습니다... 데이터는 어떻게 더러워지나요?

진실은 많은 요인이 그것에 기여할 수 있다는 것입니다.

이 기사에서는 인적 오류, 오래된 데이터, 거버넌스 부족을 포함하여 고객 데이터가 부정확해질 수 있는 8가지 가장 일반적인 이유를 살펴보겠습니다. 또한 비즈니스를 위한 깨끗한 고객 데이터의 중요성에 대해 자세히 알아보고 고객 데이터를 완벽하게 유지하기 위한 실용적인 팁을 공유합니다.

자, 이 모든 난장판이 어디서 오는지 알 준비가 되었다면 시작합시다!

고객 데이터가 지저분한 이유: 상위 8가지 원인 이해

고객 데이터베이스가 엉망이든, 아니면 그 혼란을 피하려고 하든, 부정확한 고객 데이터에 대한 다음 7가지 이유는 주의할 가치가 있습니다.

이유 #1: 표준화 부족

표준화 부족이란 일관된 데이터 정의, 형식 및 구조가 없다는 것을 의미합니다.

고객 데이터가 서로 다른 형식으로 수집 및 저장되고 서로 다른 시스템 간에 일관성이 없으면 데이터를 효과적으로 통합하고 분석하기가 어려워집니다.

데이터의 이러한 불일치로 인해 데이터 유형, 명명 규칙, 형식 및 기타 중요한 세부 정보가 달라질 수 있으므로 여러 출처에서 데이터를 비교하고 분석하기가 어렵습니다.

예를 들어, 영업 사원마다 고객 주소 형식을 지정하기 위해 서로 다른 규칙을 사용하면 데이터베이스가 중복되거나 누락된 레코드로 넘쳐나 고객을 명확하게 파악할 수 없게 됩니다.

게다가 고객 데이터를 다른 형식이나 다양한 세부 정보로 저장하면 타겟 마케팅 캠페인 및 영업 활동을 위해 고객을 정확하게 분류하기 어려울 것입니다.

표준화 부족은 부정확한 보고, 부실한 의사 결정, 트렌드 및 인사이트에 대한 예측 부족으로 이어질 수도 있습니다.

예를 들어 회사가 여러 지역에서 운영되고 동일한 제품 또는 서비스에 대해 다른 이름을 사용하는 경우 판매 또는 고객 만족도와 관련된 데이터를 분석할 때 필연적으로 혼란이 발생합니다. 마지막으로 부정확하거나 일관성 없는 정보가 고객에게 제공되면 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다.

다음은 데이터 입력 프로세스를 표준화하지 못한 경우 고객 데이터베이스에 나타날 수 있는 작지만 해로운 불일치를 설명하는 두 개의 고객 카드입니다.

두 경우 모두 데이터가 동일하더라도 입력 방식이 완전히 다르다는 점에 유의하십시오. 이로 인해 영업 사원이 매크로를 사용하여 커뮤니케이션을 개인화하는 자동화된 이메일에서 잠재 고객의 이름을 "Draco" 대신 "Malfoy"라고 부를 수 있습니다.

데이터 입력을 표준화하면 데이터를 입력하는 모든 사람이 정확성, 완전성 및 일관성을 촉진하는 일련의 지침을 준수하여 보다 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

이유 #2: 불완전한 데이터

불완전한 데이터는 기업이 고객을 완전히 이해하지 못하는 누락되거나 불충분한 정보를 말합니다.누락된 데이터에는 고객의 이메일 주소, 전화번호 또는 구매 내역과같은 정보가 포함될 수 있습니다.

데이터 불완전성은 많은 고객 데이터베이스를 괴롭히는 문제입니다. 불완전한 데이터가 있으면 영업 사원이 잠재 고객에게 연락하는 방법을 파악하거나 특정 리드를 전혀 얻을 수 없게 만드는 데 많은 시간과 노력이 필요할 수 있습니다.

다음 시나리오를 상상해보십시오…

새 리드가 할당되고 리드 고객 카드로 이동하여 그들에게 연락하면 다음을 볼 수 있습니다.

리드 제너레이션 관리자에게 엄청나게 화를 내는 것 외에도 이와 같은 상황은 데이터를 직접 가져와야 함을 의미합니다. 짜증 나는.

이 상황은 최악의 상황도 아닙니다.

불완전한 데이터로 인해 고객을 정확하게 분류 하거나 마케팅 캠페인을 개인화하기 어려워 비즈니스 결과가 좋지 않을 수 있습니다.

또한 고객 경험 에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 고객의 연락처 정보가 누락되거나 올바르지 않으면 고객과 소통하거나 문제를 해결할 수 있는 기회를 놓칠 수 있습니다. 이는 불만과 수익 손실로 이어집니다.

마지막으로 불완전한 데이터는 종종 부정확한 보고 및 분석 으로 이어져 의사 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 회사에서 제품 성능에 대한 데이터를 포함해야 하는 경우 개선 영역을 식별하거나 판매 전략을 최적화하지 못할 수 있습니다.

또한 불완전한 데이터는 편향되거나 불완전한 결론 으로 이어져 기업이 잘못된 정보를 기반으로 결정을 내리게 할 수 있습니다.

이유 #3: 인적 오류

휴먼 에러는 단순히 작업이나 프로세스를 수행하는 동안 실수를 저지르는 것을 의미합니다.고객 데이터 관리와 관련하여 수동 데이터 입력 중에 사람들이 오타를 만들거나 잘못된 필드에 데이터를 입력하는 인적 오류가 발생할 수 있습니다.

이것은 이 목록에서 가장 용서할 수 있는 것입니다. 우리는 모두 사람이고 사람들은 때때로 실수를 합니다. 이 실수는 고객 카드에 John을 "Jhon"으로 잘못 입력하는 것만큼 간단한 것일 수 있습니다. 이는 큰 문제가 아닙니다.

큰 문제는 사람의 실수로 인해 전화번호 또는 이메일 주소의 일부가 잘못 입력되거나 전체 전화번호/이메일 주소가 잘못된 고객 카드에 입력되는 경우입니다.

이와 같은 경우 영업 지원은 옵션이 아닙니다.

때로는 인적 오류로 인해 데이터를 올바르게 다시 채우려면 재생성을 위해 전체 리드를 다시 보내야 할 수 있습니다.

이유 #4: 오래된 데이터

오래된 데이터는 최신 정보 또는 고객 행동의 변화를 반영하도록 업데이트되지 않은 고객 데이터를 의미합니다.여기에는 오래된 연락처 정보, 만료된 제품 또는 서비스 기본 설정 또는 오래된 구매 내역이 포함될 수 있습니다.

부정확성과 실수를 방지하려면 데이터를 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 고객이 전화번호, 주소 또는 이메일을 변경하는 경우 데이터베이스에서 이 정보를 업데이트하는 것을 잊으면 커뮤니케이션 문제가 발생하고 참여 기회를 놓칠 수 있습니다.

오래된 고객 데이터는 또한 마케팅 캠페인에 부정적인 영향을 미쳐 부적절하거나 적절하지 않은 메시지로 이어져 부정적인 고객 경험과 참여 감소를 초래할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 업그레이드할 때 고객이 사용 중인 요금제에 대한 데이터가 변경되지 않으면 영업 사원이 문제를 해결할 때 부정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

또한 의사 결정에 부정확하거나 오래된 데이터를 사용하면 결과가 좋지 않고 리소스가 낭비될 수 있습니다. 판매 예측이 오래된 판매 데이터를 기반으로 하는 경우 잘못된 예측으로 이어져 자원 할당이 비효율적이거나 기회를 놓칠 수 있습니다.

비즈니스 운영의 성공을 보장하려면 데이터를 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다.

이유 #5: 데이터 중복

데이터 복제는 데이터베이스 내에 동일한 데이터의 여러 복사본이 존재하는 것을 의미합니다.데이터 중복은 종종 사람의 실수나 시스템 결함으로 인해 동일한 고객 정보를 여러 번 입력할 때 발생합니다.

데이터 중복은 데이터 입력, 데이터 마이그레이션 또는 시스템 통합과 같은 데이터 관리 프로세스의 다양한 단계에서 발생할 수 있습니다. 불완전하거나 일관되지 않은 데이터 유효성 검사 프로세스로 인해 발생할 수도 있습니다.

고객 데이터의 중복을 해결하지 못하면 비즈니스에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

우선, 중복 기록은 데이터 분석을 왜곡하고 고객 행동이나 비즈니스 성과에 대한 종합적인 이해를 어렵게 만들 수 있습니다.

또한 커뮤니케이션 문제와 고객 만족도 저하로 이어질 수 있습니다. 기업에서 중복 레코드를 사용하여 마케팅 메시지를 보내는 경우 결국 동일한 고객에게 여러 메시지를 보낼 수 있습니다.

일관성 없는 데이터는 또한 고객 데이터를 관리하는 기업의 능력에 대한 혼란과 불신으로 이어져 궁극적으로 고객 충성도를 떨어뜨립니다.

마지막으로 중복 관리는 영업 담당자에게 다소 성가시고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 귀중한 자원을 차지하고 중요한 비즈니스 운영을 지연시킵니다.

중복 항목을 자동으로 식별하고 제거하는 데 도움이 되는 NetHunt CRM과 같은 강력한 CRM 시스템에 투자하는 것이 중요합니다.

NetHunt CRM을 사용하면 깨끗하고 정확한 고객 데이터를 보장하여 더 나은 의사 결정, 향상된 고객 경험 및 궁극적으로 비즈니스에 대한 더 많은 수익성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

NetHunt CRM을 사용해 보십시오. 처음 14일은 무료입니다.

이유 #6: 데이터 거버넌스 부족

데이터 거버넌스는 기업이 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 마련한 프로세스, 정책 및 지침을 의미합니다.

고객 데이터를 수집, 저장 및 사용하기 위한 명확한 정책 및 절차가 없으면 직원이 실수를 하거나 승인되지 않은 활동에 참여할 수 있습니다. 때로는 적절한 동의 없이 제3자와 데이터를 공유할 수도 있습니다.

이로 인해 데이터 부정확성, 중복 및 데이터 품질 손실이 발생할 수 있으므로 실행 가능한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 어려워집니다.

또한 거버넌스의 부재는 조직의 명성과 신용을 해칠 수 있는 데이터 위반 및 규정 위반의 위험을 증가시킵니다.

이를 해결하기 위해 기업은 다음과 같은 조치를 취해야 합니다.

명확한 데이터 거버넌스 정책, 절차 및 역할을 설정하여 조직 전체에서 일관된 데이터 품질 표준 및 관행을 보장합니다.
CRM과 같은 적절한 기술에 투자하여 데이터 거버넌스 정책을 자동화하고 적용하여 오류 및 무단 데이터 활동의 위험을 최소화합니다.
고객 데이터가 지속적으로 정확하고 완전하며 안전하도록 보장하여 조직이 실행 가능한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

이유 #7: 통합 문제

CRM 통합은 훌륭합니다! 이를 통해 기업은 다양한 소스에서 더 많은 리드를 확보하고 모든 기술 스택을 통합할 수 있습니다. 그러나 때로는 통합으로 인해 수집 중인 데이터가 엉망이 되어 올바르지 않은 고객 기록이 생성될 수 있습니다.

통합 문제로 인해 서로 다른 시스템 간에 불일치 및 중복이 발생하여 고객 데이터가 부정확해질 수 있습니다. 여러 시스템이 관련된 경우 데이터가 중복되거나 동기화되지 않아 고객 정보가 일치하지 않을 수 있습니다.

NetHunt CRM과 같이 고객을 배려하는 공급업체의 견고한 CRM을 구현한다고 가정합니다. 이 경우 통합 관련 문제가 훨씬 줄어들고 오류가 발생하면 고객 성공 팀이 도움을 줄 것입니다.

이유 #8: 스프레드시트나 메모를 사용하여 고객 데이터를 관리합니다.

지저분한 데이터에 대한 앞서 언급한 이유는 이미 전용 소프트웨어를 사용하여 적합성을 관리하는 시나리오에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 입력이 수동인 경우 필수 필드를 구성하지 않았거나 중복 방지 기능을 활성화하지 않은 것입니다.

그러나 잠재 고객, 고객 및 거래에 대한 정보를 디지털 스프레드시트에 저장하거나 — 헉! — 실제 메모장에서는 상황이 더 나쁘다고 말하는 것이 안전합니다. 훨씬 나쁜.

전용 데이터 관리 도구를 활용하지 않으면 지금까지 논의한 모든 실수에 취약한 상태가 됩니다.

CRM 시스템과 비교할 때 스프레드시트와 페이퍼백은 열등합니다.고객 데이터를 효과적으로 관리하는 데 필요한 기능이 부족합니다…

1. 데이터 입력을 자동화할 수 없습니다.
2. 중앙 집중식 데이터베이스가 없기 때문에 데이터 비일관성과 비효율성이 발생합니다.
3. 레코드를 상호 참조할 기회를 제공하지 않습니다.
4. 적절한 보안 조치가 부족하여 민감한 고객 데이터를 분실하거나 도난당할 위험이 있습니다.
5. 비즈니스 성장에 따라 잘 확장되지 않아 기회 손실과 효율성 감소로 이어질 수 있습니다.
6. 클라이언트 카드의 변경 감사를 효율적으로 저장할 수 없습니다.

이 주제에 대한 자세한 내용은 팀이 스프레드시트 CRM으로 할 수 없는 작업에 대한 기사를 확인하십시오.

고객 데이터를 깨끗하게 유지하는 것이 왜 중요한가요?

비즈니스 소유자로서 귀하는 벤처의 성공에서 고객이 수행하는 중요한 역할을 알고 있을 것입니다. 연락처 세부 정보, 구매 내역, 선호도 등 수많은 데이터를 수집하고 있을 가능성이 높습니다.

그러나 이 데이터가 정확하지 않고 체계적이며 최신 상태가 아니면 아무 소용이 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 오염된 오일로 엔진을 작동하려고 하는 것과 같다고 생각하십시오. 잠시 동안은 작동할 수 있지만 궁극적으로 심각한 문제를 일으킵니다.

그렇다면 "깨끗한" 데이터란 무엇입니까? 기본적으로 정확하고 최신이며 논리적으로 구성된 데이터를 의미합니다.

예를 들어, 고객이 새 위치로 이사한 경우 고객의 이전 주소는 거의 가치가 없습니다. 마찬가지로 동일한 고객에 대해 철자가 다르거나 정보가 불완전한 여러 항목이 있는 경우 물류상의 악몽이 될 수 있습니다.

고객 데이터가 깨끗하지 않으면 시간과 비용을 포함하여 많은 리소스를 낭비하고 있는 것입니다.

예를 들어 홍보 자료를 잘못된 주소로 보내거나 이미 관심을 보이지 않는 고객에게 연락할 수 있습니다. 또한 데이터를 쉽게 분석할 수 없다면 비즈니스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 통찰력을 놓칠 수 있습니다.

그러나 훨씬 더 중요한 것은 평판에 대한 위험입니다. "Dear [First Name]"으로 시작하는 이메일을 고객에게 보내면 이름이 실제로 "Sue"인데도 "Bob"이라고만 부른다고 상상해 보십시오.

사소한 오류로 보일 수 있지만 부주의하거나 무례하게 보일 수 있습니다.

고객 데이터가 깨끗하고 정확한지 확인하는 방법에 대한 모든 정보를 블로그에 게시한 기사가 있습니다. 확인 해봐!

그게 다야!

우리는 모든 기업이 고객 데이터를 완벽하게 유지하기 위해 필요한 조치를 취할 것을 촉구하고 있습니다. 정책 구현, 올바른 기술에 대한 투자 및 데이터를 최신 상태로 유지하는 것은 모두 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며 사용할 준비가 되도록 보장하는 핵심입니다.

깨끗한 고객 데이터의 우선 순위를 정하면 고객을 더 잘 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리고 궁극적으로 수익 성장을 주도할 수 있습니다.

이제 소매를 걷어붙이고 고객 데이터 정리를 시작해 봅시다!