Defining Data Sources

데이터 소스 정의는 잠재 고객 데이터 수집의 출발점으로, 고객 맞춤 캠페인을 효율적으로 구축하기 위해 수집되어야 하는 정보의 출처와 그 세부 필드들을 규정하는 과정을 말한다.

‘데이터 소스’란 데이터를 수집할 수 있는 채널을 의미하며, 이러한 데이터 소스들은 기업이 고객과 접촉하는 모든 지점에 존재한다.데이터 소스를 체계적으로 정의하고 분류하는 작업은 향후 고객 맞춤형 CRM 활동과 마케팅 전략을 효과적으로 수행하기 위한 핵심 기반 중 하나로 작용한다.

나아가, 데이터 소스만큼 중요한 것은 바로 데이터 필드의 정의다. ‘데이터 필드’란 각 데이터 소스에서 수집되는 고객 관련 정보 항목들을 의미하며 이름, 이메일, 구매 차종 등의 구체적인 데이터 항목이 이에 해당한다. CRM 활동의 목적에 따라 필요한 데이터 필드는 달라질 수 있으며, 목적에 부합하는 데이터 필드를 선별하고 일관된 형식으로 관리하는 방안을 고려해볼 필요가 있다.

우리는 잠재 고객 데이터를 관리하기 위해 보유 데이터 소스의 현황을 조사하고 이를 바탕으로 운영 중인 항목과 필요 항목을 선별할 수 있다. 이를 위해 현재 운영 중인 CRM 플랫폼 내에서 관리 중인 자사 보유 데이터 및 외부 수집 데이터 소스를 파악하고, 각 데이터 소스에 포함된 데이터 필드의 구조를 정리해야 한다.

운영 중인 CRM 플랫폼 내에는 다양한 데이터 소스가 존재하며, 대부분은 내부에서 수집한 자사 보유 데이터 소스로 구성된다. 효과적인 CRM 운영과 마케팅 활동을 위해, 자사가 보유한 데이터 소스를 초반부터 명확히 파악하고 활용 가능성을 이해하는 것이 중요하다.

운영 중인 CRM 플랫폼에는 내부에서 수집한 자사 데이터뿐만 아니라, 외부 채널과 연계된 데이터 소스도 포함될 수 있다. 이처럼 다양한 출처의 데이터 확장 가능성을 염두에 두고 향후 잠재 고객 정보의 공백을 보완하며 보다 포괄적인 고객 관리를 실현할 수 있는 기반을 마련해야 한다.

각 자사 보유 및 외부 데이터 소스에는 소비자 정보를 담고 있는 다양한 데이터 필드가 존재하며, 이러한 필드들은 ‘고객 정보’, ‘차량 정보’, ‘마케팅 활동 정보’, ‘구매 정보’, ‘서비스 정보’, ‘라이프스타일 정보’ 및 ‘웹 활동 정보’로 카테고리화할 수 있다. 데이터 필드를 카테고리별로 분류함으로써 잠재 고객에 대한 다양한 측면의 정보를 파악할 수 있으며, 어떤 카테고리에서 정보가 부족한지도 쉽게 확인할 수 있다.

우리는 잠재 고객 데이터를 관리하기 위해 보유 데이터 소스의 현황을 조사하고 이를 바탕으로 운영 중인 항목과 필요 항목을 선별할 수 있다. 이를 위해 현재 운영 중인 CRM 플랫폼 내에서 관리 중인 자사 보유 데이터 및 외부 수집 데이터 소스를 파악하고, 각 데이터 소스에 포함된 데이터 필드의 구조를 정리해야 한다.

차량 정보는 고객이 소유하거나 관심을 갖고 있는 차량의 세부 사양 및 상태를 중심으로 수집되는 데이터를 말한다. 제조사, 모델, 연식, 주행 거리 등의 정보가 포함되며, 이를 바탕으로 차량의 수명 주기를 예측하고 업셀링 제안이나 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

마케팅 정보는 고객이 브랜드와의 다양한 접점에 행동을 기반으로 수집되는 데이터를 말한다. 이메일 오픈 여부, 광고 클릭, 캠페인 참여 이력 등 고객의 상호작용 이력이 포함된다. 고객의 관심사와 행동 패턴을 파악해 맞춤형 타겟팅 전략 수립과 채널별 성과 측정에 효과적으로 활용될 수 있다.

구매 정보는 고객이 실제로 차량을 구매할 때 발생하는 다양한 거래 관련 데이터를 포함한다. 계약 조건, 결제 방식, 이용한 금융 상품 등이 이에 해당한다. 이 데이터는 고객의 구매 패턴을 분석하는 데 활용되며, 재구매를 유도하기 위한 맞춤형 제안부터 개인화된 금융 상품 추천에 이르기까지 다양한 전략적 마케팅 활동에 활용될 수 있다.

서비스 정보는 고객이 차량 정비, 수리 등의 서비스를 받을 때 발생하는 상세 데이터를 의미한다. 이러한 데이터를 기반으로 정비 주기를 예측하거나 적절한 시점에 서비스 알림을 제공할 수 있으며, 고객 만족도 향상과 장기적인 리텐션 확보를 위한 전략 수립에 활용될 수 있다.

라이프스타일 정보는 고객의 여가 활동, 소비 성향, 취미, 가족 구성 등 생활 방식 전반에 걸친 데이터를 포함한다. 이러한 정보는 직접적인 거래 기록에는 나타나지 않는 고객의 가치관 및 관심사를 파악하는 데 유용하며 맞춤형 경험 전략 수립에 활용될 수 있다.

웹 활동 정보는 고객이 브랜드의 디지털 채널(웹, 모바일 앱 등)에서 보인 행동 데이터를 포함한다. 방문 빈도, 체류 시간, 검색 키워드 등과 같은 사용자의 디지털 행동 패턴이 포함된다. 이러한 정보는 디지털 채널의 성과를 평가하고, 고객 관심사에 기반 전략 수립에 활용될 수 있다.

우리는 CRM 플랫폼 내 다양한 데이터 소스를 더욱 효율적으로 운영하기 위해 각 데이터 소스의 유용성을 다각도로 평가하고, 그 결과에 따라 유지 여부를 결정 할 수 있다. 기존 데이터의 관리뿐만 아니라, 신규 데이터 소스를 도입할 때도 같은 기준의 전략적인 접근이 필요하다. 이를 위해 데이터의 중요성 및 운영 등을 기준으로 우선순위를 설정하고, 가장 핵심적인 데이터부터 단계적으로 도입함으로써, 전체 데이터 운영의 효율성을 높일 수 있다.

CRM 플랫폼에서 관리되고 있는 자사 보유 데이터와 외부 데이터 소스의 유지 여부를 판단하기 위해서는 정량적인 평가 기준이 필요하다. 이를 위해 RICE 모델을 적용해 데이터 소스 대상 범위(Range), 비즈니스 기여도(Impact), 데이터의 신뢰도(Confidence), 그리고 운영 비용(Effort)을 기준으로 데이터를 일관되게 비교하고 관리 리소스를 전략적으로 배분하는 것이 핵심이다.

데이터 소스를 RICE 모델 평가 점수를 기반으로 각 소스의 운영 우선순위를 ‘필수’, ‘선택’, ‘비핵심’으로 구분할 수 있다. 이러한 기준은 신규 데이터 소스를 도입할 때도 동일하게 적용되어야 하며, 이를 통해 일관된 기준 아래 효율적인 데이터 운영이 가능해진다. 평가 결과 ‘필수’로 분류된 데이터 소스는 CRM 시스템에 우선으로 도입하거나 유지하며, 중요도가 낮은 항목은 리소스 상황에 따라 단계적으로 검토되어야 한다. 이처럼 데이터 소스의 우선순위를 명확히 설정하는 과정은, 제한된 자원 내에서 CRM 활동을 효과적으로 운영하기 위한 핵심 단계이다.