불량 데이터가 주는 영향과 이상적인 CRM 구조

데이터는 비즈니스의 전략이나 예상을 추진하는 주된 요인입니다. 하지만 많은 의사결정자가 질 나쁜 데이터의 유지보수 그리고 부정확한 데이터 수집이 자사의 마케팅과 영업 그리고 순익에 어떤 식으로 부정적인 영향을 주는지 완벽히 이해하지 못하고 있습니다.

IBM의 연구에 따르면 미국의 기업들은 불량 데이터로 인해 연간 3조 달러의 비용을 지출합니다. 부정적인 영향은 이외에도 또 있습니다. :

1:10:100의 법칙에 따르면 데이터를 수정하는 비용은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가합니다. 이런 식으로 미국의 기업들이 내는 비용은 대략 1조 달러로 추정됩니다.
1:10:100의 법칙을 고객 관계 관리 시스템에 적용해본다면 질 나쁜 데이터가 CRM 시스템에 들어가는 것을 방지하는 비용은 1달러, 기존 문제를 해결하는 비용은 10달러, 실패가 발생한 이후 문제를 해결하는 비용은 (내부적으로 지출하거나 고객에게 지급하는 등으로) 100달러가량이 투입될 것입니다.
평균적으로 리스트는 매년 22%에서 33%가량 감소하고 있습니다.
Dun & Bradstreet 그리고 Sales & Marketing Institute에 따르면 30분마다 120개의 회사 주소와 75개의 휴대전화 번호가 바뀌고, 20명의 CEO가 퇴직하며, 30개의 기업이 새롭게 설립된다고 합니다.

불량 데이터가 CRM으로 흘러 들어가면 – 데이터가 빠지거나, 정확하지 않다거나, 잘못된 필드에 기재되었다거나, 규격에 맞지 않는다거나 혹은 중복되는 등 수많은 경우 모두 포함하여 – 시스템의 가치는 서서히 저하되고 동시에 작은 데이터 수정하는 비용도 점차 커집니다.

데이터의 품질 불량은 마케팅 플랜에 지대한 영향을 줍니다. 예를 들어보겠습니다. 고객 리스트가 제때 갱신되지 못하는 등 데이터 품질이 불량하다면 자사의 전달률(deliverability rates)은 하락하고, 고객의 스팸처리 비율은 상승할 것입니다.

이런 실수는 단순해 보이지만 수십만 달러를 창출하는 성공적인 캠페인과 도달이나 참여를 간신히 달성하는 캠페인의 차이를 만듭니다. CRM 내 고품질 데이터의 저장은 고객에게 긍정적인 경험을 제공하고, 수익을 늘리는 핵심적인 요소입니다.

유효한 이메일 주소나 정기적으로 전처리한(cleansed and standardized) 데이터 등 정확한 연락처 정보를 활용한다면 고객에게 자사의 뉴스나 제품을 홍보하거나 업 셀링할 기회를 적시에 포착할 수 있습니다.

불량 데이터는 다음과 같은 비용을 사용자 수용단계에서 발생시킬 수 있습니다.

불량 CRM 데이터의 영향

1. ROI가 한계에 부딪힙니다.

사용자 50명을 위해 관리자 기능과 기타 추가 기능이 포함된 CRM을 3년 동안 쓴다고 가정해보았습니다.

해당 링크의 간단 CRM 계산기의 결과에 따르면 대략 40만 달러에 육박하는 비용입니다. CRM의 성과를 믿지 못한다면 낭비나 다름없는 금액입니다.

영업사원은 적절한 고객이나 연락처를 찾기 위해 여러 번 훑어보길 반복하며 시간을 낭비할 것입니다. 만약 데이터가 빠지거나 정확지 못하다면 고객에게 연락하는 작업은 힘들어질 것입니다. 영업사원들은 자연스럽게 다른 방법을 선택하겠죠. CRM을 채택할 가능성은 적어집니다.

2. 오락가락합니다.

핵심은 일관성을 목표로 삼는 것입니다. 데이터 품질이 한결같이 탄탄하다면, 사내 팀은 (특히 해당 데이터를 활용해야 하는 팀들) 데이터를 신뢰하게 될 것이며, 가치 있다고 인식하기 시작할 겁니다. 사업의 결정과 예측에 데이터를 활용하는 경향이 강화되며 업무의 효율성은 올라갑니다.

마케터의 경우도 생각해볼까요? 이메일 주소나 기타 개인정보에 누락이나 오류가 발생한다면, 고객을 세분화하는 작업은 그만큼 어려워집니다. 게다가 부정확한 세분화로 인해 높은 수치의 이탈률을 경험했다면? 마케터의 입장에서도 이 시스템을 신뢰하기 어렵습니다.

3. 나쁜 습관을 조장합니다.

모든 직무에서 발생할 수 있습니다. 불량 데이터를 경험한 사용자는 데이터를 신뢰하지 않을 겁니다. 이후에 스스로 데이터를 입력하면서도 그 품질을 정확히 확인하려 노력하지 않을 겁니다.

하지만 데이터가 양호하며 신뢰할만하다면, 사용자들은 데이터의 품질을 유지하기 위해 노력할 겁니다. 대부분 자신이 실수로 넣은 불량 데이터가 “물을 흐리는” 상황은 원치 않기 때문입니다.

정확한 예측이나 파이프라인을 위해 CRM의 데이터에 의존하는 매니저는 중복되거나, 누락되거나, 정확지 않은 데이터로 인해 부정확한 보고서를 받을 겁니다. 매니저는 데이터를 확인하기 위해 추가적인 리소스를 투입할 것이며, 임원들에게 CRM이 유용하지 못하다고 보고할 겁니다.

다행히도 고품질의 데이터를 수집하거나 유지하여 불량 데이터를 최소화하는 방법이 있습니다. 바로 ‘명확한 절차의 도입’입니다. 아래의 방법을 활용하여 영업 팀, 마케팅 팀 그 밖의 다른 부서들도 믿을 수 있는 데이터로 CRM을 채워보세요.

고품질의 데이터로 채워진 CRM은 마치 기름칠이 잘 된 기계와 같습니다. 시스템에 대한 존중을 함양하고 적절한 관리를 통해 모든 부서의 직원들이 익숙하게 사용할 수 있도록 돕기 때문입니다. 이어지는 내용은 커뮤니케이션과 사업 활동 과정을 개선하기 위해 자사의 CRM에 반드시 저장해야 할 데이터 유형에 관해서 이야기해보겠습니다.

CRM 데이터에는 무엇이 들어가나요?

1. 신원 데이터

신원 데이터는 고객이나 리드의 연락처를 식별하는 데 사용할 수 있는 세부적인 정보입니다. 이상적인 신원 데이터는 자사가 목표로 하는 홍보에 기여합니다. 신원 데이터에는 다음과 같은 종류가 포함됩니다. :

이름 – 일반적으로 고객의 성과 이름 모두를 포함합니다.
우편 정보 – 고객이 우편물이나 제품을 받을 수 있는 실제 주소입니다.
이메일 주소 그리고 휴대전화 번호 – 또한 고객이 선호하는 의사소통 방식이 있는지 파악할 필요가 있습니다.
소셜 미디어 – 소셜 미디어 계정의 링크나 선호하는 소셜 미디어 채널
관련된 개인 정보 – 생년월일, 자사의 제품이나 서비스와 관련된 계정 정보

2. 기술적인(descriptive) 데이터

기술적인 데이터는 고객과 연관성 있는 라이프스타일에 대한 세부정보를 포함합니다. 이 데이터는 자사의 리드와 고객이 전반적으로 어떤 사람인지 좀 더 개인적인 측면에서 바라보고, 이들이 일반적으로 내리는 선택에 대한 인사이트를 제공합니다. CRM에는 다음과 같은 기술적인 데이터가 포함될 수 있습니다. :

경력 및 학력 세부정보 – 회사 이름, 직업 그리고 학력 수준
가족 세부정보 – 고객의 결혼 및 자녀 유무, 자녀의 수
라이프스타일 정보 – 주택 소유 여부, 차량 소유 여부, 일반적인 흥미 분야

3. 정량적인 데이터

정량적인 데이터에는 고객과 회사가 상호작용하는 방식을 해석하는 데에 도움이 될 측정 가능한 데이터들이 축적됩니다. 다음은 CRM의 정량적인 데이터를 대표하는 몇 가지 예시입니다. :

직원이 모은 고객이 어느 정도의 구매를 했는지 그리고 주문 한 건 당의 가치 평균이 어느 정도인지?
고객이 자사의 웹사이트를 얼마나 자주 방문했는지 그리고 웹사이트의 어떤 콘텐츠를 보고 유입되었는지 알 수 있습니다.
제출된 서비스 티켓
소셜 미디어 플랫폼에서 자사의 계정과 얼마나 자주 상호작용했는지

4. 정성적인 데이터

자사의 CRM에 저장된 정성적인 데이터를 통해 구매 결정과 관련된 고객의 태도나 동기 그리고 행동에 대해서 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 일반적으로 회사가 고객으로부터 직접 피드백을 받거나 설문조사를 수행하는 등으로 수집할 수 있습니다. 정성적인 데이터를 수집하기 위해 회사가 던질 수 있는 질문은 다음과 같습니다. :

자사의 고객 서비스에 평점을 매기자면 어느 정도일까요?
구매에 만족하시나요?
이번 구매를 결정하신 이유는 무엇인가요? (자기 자신을 위해서? 혹은 선물?)
해당 물건을 선택한 이유는 무엇인가요?

이상적인 CRM 데이터 구조

이제 독자 여러분은 CRM에 어떤 종류의 데이터를 저장해야 할지 알게 되었습니다. 다음은 이 데이터들을 대체 어떻게 정리하면 좋을지 이야기해보겠습니다. 관련성 있는 데이터를 활용하는 데에는 여러 좋은 방법들이 있습니다. 하지만 이번 포스트에서는 무료 데모를 제공하고 있는 허브스팟을 최대로 활용하여 정리해보겠습니다.

1. Lifecycle Stage

‘수명 주기 단계(Lifecycle stage)’ 기능은 영업이 준비된 정도에 따라 고객의 데이터를 분류합니다. 허브스팟의 CRM이 제시하는 고객의 수명 주기 단계는 아래와 같습니다.

Subscriber (구독자) – 자사가 업데이트하는 콘텐츠를 받기 위해 가입한 사람.
Lead (리드) – 일반적인 구독자 상태를 넘어서 자사의 제품이나 서비스에 관심을 표현하고 있는 개인.
MQL (Marketing qualified lead) – 마케팅 팀의 수준에서 검증한 리드.
SQL (Sales qualified lead) – 한 명의 영업사원이 검증하여 잠재고객으로 확인된 고객.
Opportunity (기회) – 조직 내에서도 자료가 공유된 거래 고객 중 하나.
Customer (고객) – 자사와의 거래나 구매가 끝난 고객.
Evangelist (전도사) – 자사의 제품을 스스로 홍보하거나 타 잠재고객에게 추천하는 고객.
기타 – 위의 기준을 충족하지 않는 고객들이나 정보에 적용.

고객정보의 상태는 import 하여 수동으로 변경할 수 있고, 혹은 워크플로우에서 설정된 영업의 진행률이나 진척 단계에 따라 자동화할 수도 있습니다. 해당 데이터를 필터링하여 살 의향이 크거나, 준비가 끝난 고객에게 집중하여 커뮤니케이션에 리소스를 투입할 수 있습니다.

2. Lead Status

수명 주기 단계 이외에도 sales qualified leads로 분류된 고객의 리드 상태 변화를 추적하면, 자사의 CRM 설정에 유의미한 인사이트를 담을 수 있습니다. 허브스팟 CRM의 리드 상태 옵션은 다음과 같습니다.

진행 중
거래 오픈
자격 부적합
연락 시도 중
연락 완료
타이밍이 안 맞음.

해당 속성들은 위와 마찬가지로 수동으로 업데이트하거나 import 기능 또는 자동화 워크플로우를 사용하여 변경할 수 있습니다. 리드의 상태를 설정하면 영업팀 구성원 간의 커뮤니케이션을 간소화할 수 있고, 다른 동료나 담당자가 완료한 단계를 빠르게 숙지해 다음 단계로 진행할 수 있습니다.