참고: 이 내용은 2022. 3. 8에 게시된 컨텐츠(When Hunting for Competitive Advantage, Set Your Sights on New Data Sources)에서 번역되었습니다.

사냥철입니다. 다행히 귀여운 숲 속 동물이 아닌 유용한 비즈니스 통찰이 사냥감입니다. 오늘날 기업은 제품, 서비스 및 고객 경험을 더욱더 차별화하는 데 도움이 되는 새로운 통찰을 사냥감 찾듯이 찾고 있습니다. 이러한 통찰을 제공하려면 새롭고 다양한 데이터 소스가 필요합니다. 한 경험 많은 최고 데이터 관리자는 다음과 같이 말했습니다. “자체 데이터로는 내부적으로만 살펴볼 수 있습니다. 우리는 업계 벤치마크, 지역 동향, 편승해야 할 시류를 확인해야 합니다.”

“자체 데이터로는 내부적으로만 살펴볼 수 있습니다. 우리는 업계 벤치마크, 지역 동향, 편승해야 할 시류를 확인해야 합니다.”

미국 중형 은행 최고 데이터 관리자

다양한 데이터에 기반한 풍부한 통찰

각각의 새로운 데이터 소스는 데이터 모델의 정확도를 향상할 수 있는 정보를 추가하고 결과적으로 새로운 마케팅 캠페인, 신제품 제안 또는 향상된 고객 경험에 영향을 미치게 됩니다. 고객 데이터를 예로 들어보겠습니다. 기본 계층에는 생년월일이나 성별과 같이 (대부분) 일정하게 유지되는 핵심 특성이 포함됩니다. 그러나 기업은 고객을 더 잘 이해하기 위해 일반적으로 주소, 결혼 여부, 교육 수준, 고용 상태 및 기타 선호 사항과 같은 더 많은 컨텍스트를 필요로 합니다.

이러한 데이터 포인트는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으므로 최신 상태로 유지하는 것이 효과적인 참여의 핵심입니다. 그러나 무엇보다 어려운 것은 최근 구매, 현재 위치 또는 최근 생활 사건에 대한 보다 동적인 데이터 계층의 입력을 확보하는 것입니다. 기업은 이 데이터를 바탕으로 고객이 필요로 하고 원하는 것을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 보험사는 새로 부모가 된 사람들에게 생명 보험을, 새로 집을 장만한 사람들에게 주택 보험을 제공할 수 있습니다. 통신 사업자는 디지털 유목민에게 국제 로밍 요금제를, 가족에게 자녀 보호 기능을 제공합니다.

마찬가지로 위치 데이터는 분석에 깊이를 더하는 계층으로 세분화할 수 있습니다. 기본 계층에는 매핑 좌표와 강, 산 또는 해안선과 같은 변하지 않는 특성이 포함됩니다. 자산을 추적하거나 공급 경로를 매핑하는 것에 대해 생각해 보십시오. 상품이 국경 또는 해안가 근처에 있습니까? 이 정보에는 배송 방법에 대한 암시가 포함되어 있습니다. 다시 말씀드리지만 컨텍스트가 더 많을수록 의사 결정이 향상됩니다. 도로가 있는지, 얼마나 좋은지, 강을 건너는 가장 가까운 다리가 얼마나 멀리 떨어져 있는지 말입니다. 마지막으로 동적 계층은 실시간으로 의사 결정을 내리거나 시간이 지남에 따라 패턴을 드러내는 풍부성을 추가합니다. 예를 들어 축구 경기로 인한 교통량과 관중 밀집도는 소매점 위치 선정과 옥외 광고 배치에 영향을 미칩니다.

풍부한 통찰을 원하는 의사 결정권자

오늘날의 경쟁이 치열한 환경에서 의사 결정권자는 가능한 한 모든 출처에서 통찰을 얻고자 합니다. 차이가 근소할 경우 고유한 통찰이 차별화와 경쟁 우위로 이어질 수 있습니다. 내부 데이터로는 충분하지 않습니다. 경쟁이 치열한 미국의 모기지 산업을 예로 들어보겠습니다. 차용자는 더 좋은 이자율을 계속 찾습니다. 고객 확보 비용으로 고객 이탈의 위협이 증가하고 있습니다. 고객 세분화, 고객이 찾고 있는 것, 특정 동인에 대응하는 방법에 대해 분명히 아는 것은 비즈니스의 성공에 있어 매우 중요합니다.

미국 모기지 대출 회사의 전 최고 데이터 관리자는 최근 대화에서 외부 데이터가 대출 오리지네이션 및 서비스의 핵심 요소인 이유에 대해 설명했습니다. 그는 고객 경험 향상, 규정 준수, 위험 관리에 사용하기 위해 36개의 서로 다른 데이터 소스를 수집하는 것을 감독했습니다. 원래 비즈니스에서 데이터를 수집한다는 것은 신용 점수, 고용 상태 및 급여 명세서를 얻기 위해 수백만 달러의 예산을 투입하는 것을 의미했습니다. 데이터가 많을수록 보험 인수가 더 완벽해지고 손실 위험이 낮아집니다. 서비스 측면에서 위험은 더 낮아졌지만 고객 이탈을 억제하는 것은 여전히 어려웠고 고객의 검색어에서 신용 점수 요청에 이르는 모든 것을 알아야 했습니다.

역동적인 시장에서 기업은 끊임없이 새로운 데이터를 찾습니다. Explorium의 2021년 외부 데이터 수집 현황 연구에 따르면 고객 데이터가 가장 큰 비중을 차지합니다. 기업의 62%가 인구 통계 데이터를 수집하고 56%가 기업 데이터를 수집합니다. 절반이 넘는 기업이 익명화된 개인 데이터 및 재무 데이터도 수집합니다. 47%가 지리 공간 데이터를 수집하고 19%가 날씨 데이터를 수집합니다. 일부 기업은 관련성이 있고 고유한 데이터 집합을 찾기 위해 데이터 헌터를 고용하기도 합니다. 그리고 팬데믹 동안 새로운 데이터 소스가 등장했습니다. 최근 Snowflake 팟캐스트에서 1-800-Flowers의 CIO는 수요와 공급을 더 잘 예측하려면 지역 비즈니스에 대한 코로나 19 감염률 변화의 영향을 평가하는 것이 중요하다고 설명했습니다.

수요 증가로 인한 예산 확대

서비스형 데이터 시장에 대한 IDC의 조사에 따르면 50%가 넘는 북미 기업이 2020년에 외부 데이터에 대한 예산을 과도하게 지출했다고 보고했으며 그중 절반은 계획보다 훨씬 더 많이 지출했다고 말했습니다. 팬데믹은 1-800-Flowers처럼 기업이 자주 사용하는 소스에 건강 관련 데이터 집합을 추가함에 따라 수요를 증가시키는 역할을 했습니다. Explorium 연구에 따르면 응답자의 78%는 외부 데이터 수집용 예산을 늘릴 계획이며, 1%만 예산이 전혀 마련되지 않은 것으로 나타났습니다.

분명히 기업은 새로운 데이터를 찾는 것을 매우 진지하게 받아들이고 있으며 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. 또한 이 연구에서는 2020년에 기업의 81%가 외부 데이터 수집에 10만 달러가 넘는 금액을 지출하였으며 31%는 50만 달러가 넘는 금액을 지출한 것으로 확인되었습니다. 절반에 가까운 응답자가 외부 데이터 수집에 50시간 넘게 소비한다고 말했기 때문에 이러한 수치는 전체 투자 금액의 일부에 불과합니다. 그러나 데이터 비용은 데이터 수집에서 큰 문제가 되지 않습니다. 34%만이 데이터 비용을 중요한 문제로 꼽았습니다. 많은 경우에서 가장 큰 문제는 데이터를 찾는 것 그 자체입니다. 46%는 무엇을 찾아야 하는지 모릅니다. 다른 문제로는 규제 제약(44%), 데이터 전처리/통합(43%), 기술 및 도구 부족(39%)이 있습니다.

“분명히 기업은 새로운 데이터를 찾는 것을 매우 진지하게 받아들이고 있으며 더 많은 노력을 기울이고 있습니다.”

이러한 어려움에도 불구하고 대부분의 기업은 2022년에 훨씬 더 많은 외부 데이터에 주목하고 있습니다. IDC의 예측에 따르면 2022년 평균 외부 데이터 예산은 2020년의 707,807달러에서 35% 증가한 954,895달러로, 100만 달러에 약간 못 미칠 것으로 예상됩니다. 그리고 그 데이터는 더 많은 사용 사례에 적용될 것이며, HR, 법률 및 규정 준수, 상거래 등 몇 가지 특정 프로세스에서 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

그러나 기업은 수집 전략 및 실행에 도움이 필요합니다

기업이 외부 데이터의 가치를 뚜렷하게 인식하고 있음에도 Explorium 연구의 응답자 중 28%만이 수집 전략을 갖고 있었습니다. 거의 같은 비율(26%)의 응답자가 데이터 수집을 위한 일반 지침 또는 임시 관행을 사용합니다.

사용 사례가 증가함에 따라 새로운 데이터 소스를 검색, 평가, 통합하는 데 드는 노력과 비용이 급증하고 있습니다. 조직은 보다 총체적인 접근법을 취하고 성숙한 데이터 관행을 추진하기 위한 리더십과 기술에 투자해야 합니다. 이들은 확장 가능한 프로세스를 수립해야 합니다. 또한 외부 데이터에 대한 검색 및 액세스를 용이하게 하고 관련 통찰을 비즈니스 이해 관계자에게 제공하는 경로를 단순화할 수 있는 데이터 플랫폼에 투자해야 합니다.