Automating Data Collection (EN)

Lead Validation → Automating Data Collection

Automating Data Collection

개요

정의

English

목표

1. 자동화된 업무 프로세스로 효율성 향상

REST API, ETL, RPA, CDP 등을 활용해 반복 업무를 자동화하고, 수작업을 최소화하여 운영 리소스를 절감한다.

2. 데이터 품질 및 일관성 확보

표준화된 데이터 스키마와 전처리 공정을 적용하여 중복 제거 및 정제를 수행하고, 데이터 무결성과 일관성을 유지한다.

3. 데이터 기반 의사결정 지원

외부 시스템(ERP, 마케팅 플랫폼 등)에서 수집된 데이터를 실시간으로 통합하여 전략적 인사이트 도출을 지원한다.

표준화 원칙

1. 데이터 품질 유지 방안 확보

데이터 수집 채널, 시점, 포맷의 차이에 따른 해석 오류를 방지하기 위해, 수집 및 기록 기준을 일관되게 정의하고, CRM 시스템 내 데이터의 정확성과 일관성을 유지한다.

2. 데이터 수집 자동화 연동 체계 구축

성능과 안정성을 확보하기 위해 자동화 수단 프로세스를 적용하며, 공식 API 기반의 자동화 수단을 우선으로 활용해 반복 업무를 표준화한다.

실행 방법론

데이터 전처리

표준화 원칙 1. 데이터 품질 유지 방안 확보

데이터 자동화를 위한 데이터 전처리

데이터 자동화 연동 시에는 우선 데이터 무결성과 품질을 보장하기 위해 데이터 소스 정의↗ 에서 제시한 데이터 구조에 맞춰 데이터를 설정한다. 이후 CRM 시스템에서 REST API, RPA, CDP, 웹 스크래핑 등 다양한 자동화 방식을 활용하기 위해, 수집된 데이터의 성격과 업무 요구를 고려하여 앞서 정의된 데이터 구조를 기반으로 표준화된 방식으로 전처리를 적용해야 한다.

외부 시스템에서 수집한 데이터를 CRM 시스템으로 통합하기 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 프레임워크를 활용한 전처리 과정이 필요하다. 이 과정은 먼저 다양한 출처(API, 데이터베이스, 파일 등)로부터 데이터를 추출(Extract)하고, CRM 시스템 스키마에 맞춰 구조화하며 중복 제거, 정제, 형식 통일 등의 변환(Transform) 과정을 거친다. 이후 최종 데이터를 CRM 시스템에 적재(Load)하여 마케팅, 세일즈, 고객 분석 등의 업무에 실질적으로 활용할 수 있도록 한다.

데이터 자동화 연동

표준화 원칙 2. 데이터 수집 자동화 연동 체계 구축

ETL 과정을 통해 데이터 전처리가 완료되면, 이후 CRM 시스템의 활용 목적에 맞춰 표준화된 연동 방식을 적용하는 것이 중요하다. 데이터가 실시간 분석, 마케팅 자동화, 고객 대응 등 어떤 업무에 사용되는지에 따라 REST API, CDP, RPA, 또는 웹 스크래핑 및 데이터 크롤링 방식 등 다양한 연동 방식이 선택될 수 있으며, 연동 안정성과 처리 효율을 고려한 설계가 필요하다.

REST API

REST API는 외부 시스템과 CRM 시스템 간 데이터를 HTTP 기반으로 실시간 조회·등록·수정할 수 있는 연동 방식이다. CRM 시스템은 REST API를 활용하여 다양한 고객 접점 채널에서 발생하는 데이터를 즉시 수집하고, 업무 흐름에 맞게 반영할 수 있다.

이러한 REST API 연동은 다양한 고객 접점에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 업무에 즉시 반영하는 데 효과적으로 활용된다. 예를 들어, 웹사이트나 모바일 앱에서 고객이 시승 신청을 입력하면 해당 정보가 API를 통해 CRM 시스템에 즉시 저장되며, 이후 상담사(딜러)에게 자동으로 배정된다. 광고 플랫폼(Google, Facebook 등)에서 유입된 광고 리드는 사용자의 시청이나 클릭 등의 이벤트 정보를 기반으로 CRM 시스템에 전달되어, 가망 고객 분석이나 데이터 트렌드 파악에 활용된다. 또한, 딜러 관리 시스템(DMS)과의 연동을 통해 매장에서 발생한 차량 구매 정보가 실시간으로 CRM 시스템에 동기화되며, 이에 따른 후속 마케팅 활동도 자동으로 실행된다. 콜센터에 접수된 고객 문의 내역 역시 API 연동을 통해 CRM 시스템에 자동 기록되고, 상담 결과를 기반으로 후속 조치나 예약 관리 등의 업무가 체계적으로 이루어진다.

다음은 REST API를 활용한 고객 데이터 저장 방식의 구체적인 예시이다.


import requests

# Save Lead data using Salesforce REST API
lead_url = "https://yourinstance.salesforce.com/services/data/v57.0/sobjects/Lead/"
headers = {
    "Authorization": "Bearer ACCESS_TOKEN",
    "Content-Type": "application/json"
}
lead_data = {
    "LastName": "Kim",
    "Company": "Hyundai Motors",
    "Phone": "010-1234-5678",
    "Email": "kim@example.com",
    "Status": "Open - Not Contacted"
}

response = requests.post(lead_url, headers=headers, json=lead_data)
if response.status_code == 201:
    print("Lead data has been successfully saved.")
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)

*해당 코드는 Salesforce 기준이며, 플랫폼 별 연동 방식은 상이할 수 있다.

CDP

CDP (Customer Data Platform, 고객 데이터 플랫폼)는 다양한 채널과 시스템에서 수집된 고객 데이터를 통합·분석하고, 이를 기반으로 실시간 개인화 마케팅과 고객 경험 개선을 가능하게 하는 플랫폼이다. CRM 시스템과 연동된 CDP는 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어, 이메일, 오프라인 매장 등에서 발생하는 고객 데이터를 수집해 하나로 통합하며, 이를 통해 전사적 마케팅 전략의 기반이 되는 정확한 고객 인사이트를 제공한다.

우선, CDP는 웹사이트 방문 기록, 차량 구매 이력, 정비 이력 등 여러 출처의 데이터를 통합하여 고객의 관심 모델이나 행동 패턴을 분석하는 데 활용한다.
또한, 고객의 시승 신청, 광고 클릭, 매장 방문 등의 다양한 접점을 하나의 고객 프로파일로 통합해 단일 고객 뷰(Single Customer View)*를 구성함으로써 상담사나 마케터가 고객을 입체적으로 이해할 수 있게 한다.

통합된 고객 데이터를 기반으로 CDP는 실시간으로 고객 세그먼트를 분류하고, 특정 모델에 관심 있는 고객에게는 가격 할인이나 한정 프로모션 정보를 즉시 전달할 수 있다. 아울러, 전기차에 관심 있는 고객에게는 충전소 정보나 유지보수 팁 등을 개인화된 이메일로 제공하여 고객 충성도와 전환율을 동시에 높이는 마케팅 실행이 가능하다.

*Single Customer View (단일 고객 뷰) : 고객의 모든 접점과 행동 데이터를 통합하여 하나의 프로파일로 구성한 정보 구조

RPA

RPA(Robotic Process Automation, 로봇 프로세스 자동화)는 사람이 반복적으로 수행하는 작업을 소프트웨어 로봇이 자동으로 처리하도록 하는 기술이다. 입력, 전송, 정리 등 단순하고 규칙적인 업무를 자동화함으로써 업무 효율을 높이고, 수작업으로 인한 오류를 줄일 수 있다.

예를 들어, 매장에서 딜러가 생성한 고객 데이터를 CRM 시스템에 직접 입력하지 않고, RPA를 통해 자동으로 등록할 수 있다. 또한, 오프라인 이벤트(예: 모터쇼)에서 수집한 고객 정보를 CRM 시스템이나 마케팅 플랫폼으로 자동 전송해 활용성을 높일 수 있다. 정비 서비스 예약과 같은 일정 기반 업무는 RPA로 자동 실행하여 고객 알림을 전송하거나, 특정 구매 패턴이 포착되면 사전 정의된 조건에 따라 프로모션 이메일을 자동 발송할 수도 있다.

RPA는 이처럼 단일 시스템 내 반복 업무 뿐만 아니라 시스템 간 데이터 이동, 조건 기반 프로세스 실행 등 다양한 시나리오에 적용되며, 실제 운영에서 시간을 절약하고 일관된 데이터 처리 체계를 구축하는 데 유용하다.

다음은 Python을 활용한 자동화 스크립트의 구체적인 예시이다.


import pyautogui
import time

# Example: Automating CRM system login
pyautogui.click(100, 200)  # Click the login button
pyautogui.write("user@example.com")  # Enter email
pyautogui.press("tab")
pyautogui.write("password123")  # Enter password
pyautogui.press("enter")
time.sleep(2)  # Wait for page to load

# Example: Automating data entry
pyautogui.click(300, 400)  # Click on the customer info input field
pyautogui.write("Hong Gil-dong")  # Enter customer name
pyautogui.press("tab")
pyautogui.write("010-1234-5678")  # Enter phone number
pyautogui.press("enter")  # Save

웹 스크래핑 및 데이터 크롤링

웹 스크래핑 및 데이터 크롤링은 공개된 웹사이트로부터 대규모 데이터를 자동으로 수집하여 CRM 시스템에 적재하고, 이를 기반으로 영업 기회 발굴, 고객 프로파일링, 시장 분석 등 다양한 비즈니스 활동을 지원하는 방식이다. 이 방식은 특히 RPA 도구, API 연동, ETL 프로세스와 결합하여 웹 데이터를 자동화된 흐름으로 수집·분석할 때 가장 효과적으로 활용된다.

예를 들어, 경쟁사의 고객 리뷰나 차량 가격 변동 정보를 정기적으로 수집하여 CRM시스템에 반영하면, 브랜드 비교 요인이나 가격 민감도 분석에 도움이 된다. 또한, 소셜 미디어 해시태그를 자동 크롤링하여 인기 모델이나 색상 트렌드를 분석하고, 이를 영업팀에 제공함으로써 잠재 고객 니즈를 선제적으로 파악할 수 있다. 특정 브랜드나 모델에 대한 온라인 언급량과 반응을 분석하면 시장 관심도를 파악할 수 있으며, 자주 특정 브랜드 리뷰를 열람하는 고객을 식별하여 맞춤형 프로모션이나 추천 상품을 제안하는 프로파일링 전략에도 활용된다.

다만 웹 스크래핑과 크롤링은 국가별 데이터 보호법에 따라 활용이 제한될 수 있으므로, 반드시 사전에 정책을 확인하고, 가능하다면 공식 API나 문서화된 연동 방법을 우선 적용하는 것이 바람직하다.

다음은 Python + Salesforce API 예제 코드이다.


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Collect potential customer data via web scraping
url = https://www.linkedin.com/some-target-page
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

# Extract name and company information as an example
leads = []
for profile in soup.find_all("div", class_="profile-info"):
    name = profile.find("h2").text
    company = profile.find("span", class_="company-name").text
    leads.append({"Name": name, "Company": company})

# Register leads via Salesforce API
salesforce_url =
"https://yourinstance.salesforce.com/services/data/vXX.0/sobjects/Lead/"
access_token = "your_access_token"

for lead in leads:
    payload = {
"LastName": lead["Name"],
        "Company": lead["Company"]
    }
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
 "Content-Type": "application/json"
    }
   response = requests.post(salesforce_url, json=payload, headers=headers)
   print(f"Response: {response.status_code}, {response.text}")

관리 및 고도화

데이터 수집 자동화는 단순한 연동 구현을 넘어, 지속 가능한 운영과 품질 유지를 위한 전략적 관리 체계가 필요하다. 특히 연동 정책, 품질 기준, 보안 요구 사항 등은 내부·외부 환경 변화에 따라 주기적으로 점검하고 고도화 해야 하며, 다음과 같은 핵심 활동 중심으로 체계를 수립해야 한다.

데이터 품질 관리 체계 강화

데이터 품질은 수집 자동화의 근간이며, 무결성과 일관성을 유지하기 위한 지속적인 관리가 필요하다.
중복 제거, 정제 자동화, 포맷 표준화 등 사전 정의된 품질 기준을 기반으로 데이터 유입부터 적재까지 전 과정에서 품질 점검을 수행해야 한다. 특히 실시간성과 배치 처리를 조합해 데이터 로드 주기를 최적화하고, KPI 기반 모니터링 체계를 통해 이상 징후를 조기에 식별할 수 있도록 한다.

보안 및 규제 대응 체계 확보

데이터 연동은 외부 시스템과의 통신을 전제로 하므로, 보안 위협에 대한 선제적 대응과 글로벌 개인정보보호법(GDPR 등) 준수가 요구된다. 민감 정보에 대해서는 권한 기반의 접근 통제 및 암호화를 적용하고, 데이터 전송 시 보안 프로토콜(TLS/SSL)을 사용해야 한다. 또한 감사 로그를 기반으로 데이터 접근 및 변경 이력을 투명하게 관리할 수 있는 체계가 필요하다.

지속 가능한 모니터링 및 운영 안정성 확보

데이터 흐름을 실시간으로 모니터링하고, API 호출 성공률·처리 속도·응답 시간 등 성능 지표를 정기적으로 점검해야 한다. 이상값 감지, 오류 자동 알림 시스템을 통해 문제를 신속히 대응하고, 외부 위협이나 시스템 장애에 대한 이상 탐지 시스템을 구축함으로써 운영 안정성을 높인다. 연동 대상 시스템이 확장되거나 정책이 변경될 경우를 대비하여 테스트 및 검증 체계도 함께 마련한다.

On this page