데이터는 현대 디지털 경제를 뒷받침하는 통화이다. 매일 3.5조 바이트의 데이터가 생성되는 세상에서 한 가지 분명한 현실은 우리가 정보의 바다에 둘러싸여 있다는 것이다. 이러한 풍부한 데이터는 엄청난 기회를 제공하지만 기업은 정보에 입각한 의사 결정 및 전략적 통찰력을 위한 잠재력을 완전히 활용하는 데 종종 어려움을 겪는다.

이걸 고려해보라. 데이터는 성장을 주도하는 고객 경험을 지원하는 데 있어 모든 회사의 가장 귀중한 자산일 수 있지만, 일반적으로 회사는 의사결정에 정보를 제공하는 데 구조화된 데이터의 절반 미만을 사용한다. 그들은 귀중한 비정형 데이터를 1%도 안 되는 더 적은 양으로 활용한다.

데이터를 적절하게 극대화하고 있다고 확신하는 조직은 15% 미만이다. 아마도 이는 심각한 문제로 인해 조직 전체의 데이터 수집, 통합 및 활성화가 방해를 받았기 때문일 것이다. IT 및 분석 팀은 문지기 역할을 했고, 부서는 사일로에서 운영되었으며, 전략은 여전히 ​​분리되고 불분명하다.

이는 새로운 현상이 아니다. 기업은 데이터 전략에서 직면하는 과제를 잘 알고 있다. 그들은 또한 문제를 해결하는 것이 많은 사람들이 갖고 있는 대역폭이나 리소스보다 훨씬 더 어렵다는 것을 알고 있다. 그 결과 많은 조직은 지금까지 "충분히 좋음"과 "우리가 올바르게 할 수 있는 최선" 사이의 어딘 가에 있는 전략을 종합하는 데 만족해 왔다.

과거에는 그것으로 충분했을 수도 있다. 그러나 오늘날에는 데이터 사용 및 관리에 대한 긴급성이 새롭게 대두되고 있다. 즉, 기업에서는 모든 부서에서 데이터를 정리, 중앙 집중화 및 활용할 것을 요구하고 있다. 새로운 AI 시대에는 데이터가 그 어느 때보다 중요한 역할을 하게 될 것이기 때문이다.

AI와 데이터의 융합

AI는 훈련된 데이터만큼만 우수하다. AI가 인터넷에서 수집할 수 있는 집단 지식은 우리가 이전에 경험했던 어떤 기술보다 훨씬 더 지능적이지만 AI를 보다 집중적인 사용 사례에 사용할 때는 개별 비즈니스 및 산업에 보다 구체적인 데이터를 찾는 것이 중요하다.

예를 들어, 온라인 쇼핑에 챗GPT를 사용하면 검색에 도움이 되지만 모델은 제품이 다음과 같다고 말할 수 없다 .

- 현재 품절이다

- 크기가 다르며 크거나 작다

- 당신이 이미 소유하고 있는 것

- 특정 액세서리와 함께 자주 구매되는 것

이 데이터는 소매업체에 고유하며 AI를 교육하여 고객의 쇼핑 여정을 보다 효과적으로 안내하는 데 도움이 된다. 이러한 데이터 특이성은 소매 업계에만 국한되지 않는다. 모든 산업에는 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 AI를 교육하는 데 중추적인 고유한 데이터 포인트가 있다. 키는 어떤 데이터 포인트가 중요한지 식별하는 것이다.

올바른 데이터 수집

고객에 대한 이해를 높이려면 고객 경험의 주요 접점에서 무의미한 데이터 축적에서 전략적 수집으로 전환하는 것이 중요하다. 예를 들어 중요한 데이터는 고객의 평균 구매 규모 또는 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 채널일 수 있다. 여기에서 기업은 데이터를 통합 CDP(고객 데이터 플랫폼) 또는 기타 데이터 인프라로 통합하고 각 고객에 대한 포괄적인 보기를 얻을 수 있다.

그런 다음 고객이 비즈니스 사이트나 앱에 도착하면 AI가 고객의 데이터를 활성화하여 선호도, 기록, 실시간 고객 행동을 기반으로 맞춤형 경험을 제공하고 고객이 원하는 것과 더 잘 연결해준다. 이를 통해 구매자는 회사가 보다 효율적이고 우수한 품질의 경험을 제공할 수 있다고 신뢰할 수 있으므로 B2B 및 B2C 관계가 심화된다.

예를 들어, D2C 전자상거래 회사는 고객이 사용할 수 없는 품목에 대한 프로모션을 받지 않도록 할 수 있고, 제조업체는 특정 비즈니스에서 사용하는 제품만 추천할 수 있다. 이러한 간소화된 접근 방식은 고객 만족도를 높이고 타겟 마케팅을 가능하게 하는 동시에 여러 데이터 소스의 복잡성을 줄이다.

협업을 통해 데이터 사일로 해소

통합된 고객 보기로 전환하는 것이 중요하지만 이는 단지 첫 번째 단계일 뿐이다. 데이터 기반 의사결정을 완전히 활성화하려면 더욱 강력한 협업을 육성하는 것도 똑같이 중요하다.

역사적으로 기업에서는 주로 데이터를 IT 문제로 간주해 왔다. 그러나 이제 많은 기업이 품질 데이터를 중요한 자산으로 인식하여 고객을 대면하는 모든 역할을 강화하여 보다 우수하고 개인화된 경험을 제공한다. 부서를 데이터 사일로에 국한시키는 낡은 사고 방식이 바뀌기 시작했으며, 팀은 고객 중심 데이터 전략을 중심으로 계속해서 통합하여 부서간 협업 방향으로 나아가야 한다.

IT 리더는 사업부와 협력할 때 핵심 데이터 조언자, 설계자, 관리자 역할을 해야 한다. 한편, 고객을 대면하는 팀은 IT 파트너십을 통해 고유한 통찰력을 전달하는 동시에 적시에 액세스해야 하는 데이터를 더 잘 제어할 수 있는 기회를 식별해야 한다. 이러한 변화는 상호 이해와 책임의 조직 문화를 조성할 것이다.

데이터를 모두를 위한 솔루션으로 만들기

올바른 데이터 전략을 얻으려면 광범위한 조직 변화와 다음 사항에 대한 노력이 필요하다.

- 모든 부서가 데이터에 능숙해질 수 있도록 지속적인 교육

- 요구사항 변화에 따라 지속적인 효율성을 보장하기 위한 정기적인 전략 검토

- 일관성 – 피드백 수집, 지표 모니터링 및 영향 기반 접근 방식 개선

모든 기업은 한발 물러서서 전체적이고 중앙 집중화된 데이터 전략을 구현하기 위해 노력해야 한다. 즉, 여러 기능을 수행하는 팀을 모아 올바른 데이터를 수집하고, 사일로를 무너뜨리고, 모든 고객 접점에서 풍부한 실시간 통찰력을 활성화해야 한다. 데이터 전략을 재구성해야 AI의 혁신적인 힘을 발휘하고 결과적으로 고객 경험을 변화시키고 지속 가능한 경쟁 우위를 창출할 수 있다.