Identifying Additional Data Sources

Identifying Additional Data Sources

Lead Validation → Identifying Additional Data Sources
Identifying Additional Data Sources
추가 수집 데이터 발굴

개요

정의

추가 수집 데이터 발굴 및 정의는 기존 CRM 시스템에 포함되지 않은 리드 데이터를 체계적으로 식별·확보하여 고객 이해의 깊이를 넓히고, 맞춤형 캠페인 실행 및 리텐션·전환 성과를 동시에 향상시키기 활동이다.
이를 위해 신뢰성·접근성·활용성·법적 적합성 등 여러 평가 기준을 바탕으로 자사 및 외부 제휴 채널을 진단하고, 채널 별로 확보 가능한 데이터 항목과 수집 방식을 구조화한다. 또한 확보된 데이터의 전사 활용을 전제로 필드 구조와 명칭을 표준화하고, 카테고리별 관리 기준을 설정하여 시스템 간 연동성과 해석의 일관성을 확보한다.
추가 수집된 데이터는 실질적 활용성과 전환 성과 기여도를 지속적으로 평가해야 한다. 그 결과를 바탕으로 우선순위에 따라 핵심 및 보조 필드를 구분하여 유지 또는 확장 여부를 결정함으로써 데이터 전략의 정확도, 효율성, 확장성을 동시에 강화할 수 있는 기반을 마련한다.

목표

1. 추가 수집 대상 정의 및 채널별 확보 가능 데이터 기준 수립
CRM 성과 향상을 위한 잠재 고객 데이터를 체계적으로 확보하기 위해, 다양한 신규 수집 채널을 사전 기준에 따라 진단하고, 수집 목적에 따른 우선 수집 항목을 정의한다. 또한 채널 별 확보 가능한 데이터 항목과 수집 방식을 기준화 함으로써, CRM 기반 데이터 확장 전략을 실행 가능한 수준으로 구체화한다.
2. 추가 수집 데이터의 통합을 위한 필드 구조 및 명칭 기준 정립
기존 CRM 시스템과의 정합성 유지를 위해, 신규 수집 데이터의 필드 구조와 명칭을 표준 체계에 맞춰 정의하고, 카테고리 별 관리 기준을 수립한다. 특히 수집 항목이 다양해지는 만큼 일관된 데이터 해석과 시스템 간 연동을 가능하게 하는 표준 필드 체계를 구축하는 것이 중요하다.
3. 수집 채널 선정 기준 체계화 및 내부·외부 채널 전략 구분 정립
신규 데이터 확보를 위한 수집 채널의 유효성과 전략적 가치를 평가할 수 있도록 신뢰성, 접근성, 데이터 활용성, 리텐션 기여 가능성, 법적 적합성, 비용 효율성 등을 포함한 다면적 채널 평가 기준을 정립한다. 또한 채널의 성격에 따라 자사 채널과 외부 제휴 채널로 구분하여 관리함으로써, 각 채널의 수집 목적, 데이터 유형, 법적 책임 범위 등을 명확히 구분하고 운영 효율성을 높인다.

표준화 원칙

1. 추가 수집 데이터 확대를 위한 채널 선정 기준 정립
추가 수집 채널은 채널 신뢰성, 접근성, 데이터 활용성, 리텐션 기여 가능성, 법적 적합성, 비용 효율성 등의 기준에 따라 평가된다. 각 기준은 채널 도입 전 사전 진단 및 우선순위 설정에 활용된다. 이를 통해 데이터 수집의 객관성과 일관성을 확보하고, CRM 전략의 효과성을 높일 수 있다.
2. 확장된 수집 데이터 확보를 위한 데이터 소스 정의
추가 수집 데이터는 기존 CRM 시스템에 포함되지 않더라도 장기적 리텐션 강화 및 세일즈 활성화에 필수적인 항목일 경우 수집이 필요하다. 또한 리드 수집이 가능한 채널을 명확히 규정하고, 채널별 로 확보 가능한 데이터 항목을 정의해야 한다.
3. 추가 수집 데이터 필드 구조 및 형식 표준화
각 데이터 소스에 포함되는 데이터 필드의 카테고리와 명칭은 기존 데이터 소스와 유사하게 정의되어야 하며, 동일한 기준과 해석 방식에 따라 일관되게 관리되어야 한다.

관련 KPI

1. 수집 채널 진단 정확도 및 기준 적용률
추가 수집 채널 선정이 평가 기준(신뢰성, 접근성, 활용성 등)에 따라 적절히 선정 되었는지를 평가한다. 선정된 채널이 실질적인 데이터 확보로 이어졌는지, 수집한 항목이 향후 CRM 활용성과 연계 되었는지를 점검한다.
2. 데이터 품질 및 표준화 수준
데이터는 정의된 주기 내에 최신 상태로 유지되어야 하며, 동일 항목 간의 채널 간 불일치는 최소화되어야 한다. 또한 수집된 데이터가 사전에 정의된 구조와 형식에 따라 일관되게 정리되어야 통합 관리와 분석이 가능하며, 리텐션 및 타겟 마케팅의 기반이 되는 필수 정보가 충분히 충족되고 있는지도 함께 점검해야 한다.
3. 데이터 연동 안정성 및 준법성
수집된 데이터는 CRM 시스템을 비롯한 내부 시스템에 오류 없이 연동되어야 하며, 기술적 안정성이 확보되지 않으면 실시간 마케팅과 데이터 기반 운영에 차질이 발생할 수 있다. 동시에 개인정보 보호법 등 국내외 규제 요건을 충족하는 방식으로 수집·활용되고 있는지를 점검함으로써, 데이터 운영의 법적 신뢰성과 지속 가능성을 높일 수 있다.
4. CRM 활용 성과 성과 기여도
데이터는 실제로 마케팅, 세일즈, 고객 서비스 등 다양한 캠페인에 얼마나 활용되고 있는지를 기준으로 평가되어야 하며, 전환율, 응답률 등 주요 지표에 대한 기여도를 통해 실질적 가치를 판단할 수 있다. 단순 수집을 넘어 실무에 효과적으로 연결되는 데이터만이 유지·확장되어야 하며, 이를 기반으로 데이터 전략의 효율성과 정밀도를 높일 수 있다.

실행 방법론

수집 채널 평가 기준 수립 및 채널 후보군 사전 분류

표준화 원칙 1. 추가 수집 데이터 확대를 위한 채널 선정 기준 정립
데이터 수집 채널을 효과적으로 확장하기 위해 채널 선정의 타당성과 우선순위를 평가할 수 있는 사전 기준을 명확히 정의해야 한다. 신뢰성, 접근성, 활용성, 리텐션 기여 가능성, 법적 적합성, 비용 효율성 등의 항목을 중심으로 정량·정성 평가 지표를 수립한다.

평가 기준 수립

각 채널에 대해 평가할 수 있는 세부 항목(e.g. 데이터 정확도, 접근 방식, 전환율 기여 가능성 등)을 설정하고, 가중치 및 최소 기준을 설정한다.

수집 가능 채널 후보군 분류

현재 수집 중인 채널 외에, 내·외부에서 수집 가능한 채널을 광범위하게 리스팅하고, 유형(온라인/오프라인, 내부/외부 등)에 따라 구조화한다.

예비 수집 채널 진단 및 우선순위 설정

수집 채널 후보군을 기준에 따라 사전 평가하고, 실현 가능성 및 전략적 필요도에 따라 우선순위를 분류한 뒤 순차 도입 계획을 수립한다. 이러한 채널 진단 및 사전 평가 체계를 통해 실효성 있는 채널 중심의 데이터 확장 전략을 구체화할 수 있으며, 중복 수집 방지 및 리소스 효율성을 확보할 수 있다.

추가 발굴 가능한 데이터 소스 진단

표준화 원칙 2. 확장된 수집 데이터 확보를 위한 데이터 소스 정의
우리는 장기적 관점에서의 리텐션 제고 및 세일즈 증대 유도 활동을 위해 추가로 발굴할 수 있는 데이터 소스와 채널을 정의해야 한다. 현재 미 적재된 항목이더라도 내·외부에서 확보 가능한 리드 및 채널 정보를 정리하고 수집 가능성과 연동 여부를 검토해야 한다.

자사에서 취득할 수 있는 데이터 소스

운영 중인 CRM 시스템에 수집되지 않더라도, 효과적인 CRM 운영과 마케팅 활동을 위해 자사에서 추가 확보 가능한 데이터 소스와 그 필요성을 명확히 파악하고, 활용 가능성을 검토하는 것이 중요하다.
오프라인 데이터 소스 확장
외부 오프라인 거점 및 행사에서 확보할 수 있는 고객 데모 및 관심도 관련 데이터
e.g. 시승 신청 설문, 현장 상담 정보, AI 기반 CCTV 분석을 통한 비식별 정보 등
커뮤니케이션 채널 확장
(이메일, 뉴스레터, 전화)
전화 응대, 뉴스레터, 설문조사 등 간접 채널을 통해 확보할 수 있는 고객 의견 및 행동 이력 데이터
e.g. 시승 후기, 서비스 응대 내역, 캠페인 클릭 여부 등
웹/앱/모바일 행동 데이터
공식 홈페이지 내 시승 신청, 차량 조회, 검색, 1:1 문의 등 고객 행동 기반의 관심도 및 구매 목적 추정 데이터
e.g. 시승 신청 내용, 차량 조회 로그, 챗봇 상담 대화 이력 등
ICT* 데이터 확장
카페이, 커넥티드카, 네비게이션/지도 앱 등에서 얻을 수 있는 주유·충전·주행 관련 이동 데이터
e.g. 주행거리, 차량 이동거리 및 속도, ADAS*, 차선 변경 등 차량 상태 기반 정보
*ICT (Information and Communication Technology, 정보 통신 기술) : 정보를 생성·저장·처리·전달·공유하는 데 사용되는 모든 기술
*ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, 첨단 운전자 보조 시스템) : 전자의 안전하고 편리한 주행을 돕기 위해 차량에 탑재되는 전자 시스템

외부 제휴처 연계를 통해 추가로 수집 가능한 데이터 소스

운영 중인 CRM 시스템에는 내부에서 추가로 수집할 수 있는 자사 데이터 뿐만 아니라, 외부 채널과 제휴를 통해 확보 가능한 데이터 소스도 포함될 수 있다. 외부 채널 연계를 통해 확보한 신규 데이터는 기존 CRM에 없던 정보를 보완하고, 고객 데이터 활용 범위 확대와 타겟 마케팅 고도화 기반을 마련할 수 있다.
외부 제휴 데이터 확장
카드사, 내비게이션 앱, 티켓 결제 플랫폼 등 제휴 채널을 통해 금융/신용 정보, 결제 이력, 주행 정보, 고객 데모 정보를 확보
e.g. 소득 범위, 금융 상품 가입 이력, 주 활동 권역, 연령·가구 수 등 인구 통계 정보

데이터 필드 카테고리 정의

표준화 원칙 3. 추가 수집 데이터 필드 구조 및 형식 표준화
기존 CRM 시스템 내 데이터 외에도 보다 정교한 고객 이해와 마케팅 고도화를 위해 추가적으로 수집이 필요한 데이터 필드가 존재한다. 이러한 필드들은 ‘고객 정보’, ‘차량 정보’, ‘마케팅 활동 정보’, ‘구매 정보’, ‘서비스 정보’, ‘라이프스타일 정보’, ‘웹 활동 정보’ 등으로 분류할 수 있으며, 각 카테고리는 미 수집 또는 보완이 필요한 데이터 항목을 식별하는 기준이 된다.
추가 데이터 수집 시에는 ‘데이터 소스’와 ‘데이터 필드’ 모두를 함께 확장하거나 경우에 따라 한 가지만 확장할 수도 있으며, 이는 각 항목의 수집처와 목적에 따라 달라진다. 카테고리 별 정보 수집 범위를 확장함으로써 기존 CRM의 한계를 보완하고, 고객 행동 기반 맞춤 전략 수립이 가능하다.

고객 정보

기존 항목 외에도, 고객의 가구 구성, 결혼 여부, 자녀 유무 등 인구통계 기반 추가 정보는 세분화된 타겟 마케팅 및 프로모션 전략 수립에 유용하다.
데이터 소스 및 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
캐피탈/카드
금융/신용 정보
소득범위, 금융 정보,
금융 상품 가입/만기/상태
데이터 소스 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
캐피탈/카드
고객 데모
연령대, 생일, 결혼기념일, 가구 수, 자녀 보유
외부 오프라인 행사
고객 데모
개인 정보 (이름, 이메일, 생년월일, 전화번호 등)
오프라인
(전시회/시승센터, 지점/대리점)
차량 관심도
방문 고객 수, 성별/연령 별 통계, 유동인구 대비 전환율
*일부 데이터는 라이프 스타일 카테고리로도 분류 가능

차량 정보

기본 차량 보유 정보 외에도 차량 이용 빈도, 주 활동 권역, 이용 목적(출퇴근/레저) 등은 차량의 수명 주기 예측, 업셀링 기회 발굴, 개인 맞춤형 차량 및 서비스 제안에 활용될 수 있다.
데이터 소스 및 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
커넥티드카/네비게이션/지도 앱
주행 정보
주 활동 권역
네비게이션/지도 앱
주행 정보
이동 데이터 (차량 위치, 이동 경로 출발지, 도착지)
ICT
주행 정보
이동 디바이스 데이터 (차량 상태, 속도, 이동거리, 평균 속도, 가감속도, ※ADAS, 차선, 방향 지시등, 앞차와의 거리)

마케팅 정보

기존의 이메일 오픈 여부, 광고 클릭, 캠페인 참여 이력 등 마케팅 활동 반응률 외에도 서비스센터 방문 후 만족도, 전시장 응대 이력, 전화·챗봇 상담 내역과 같은 오프라인 상호작용 데이터 고객의 관심사 및 행동 패턴을 보다 입체적으로 파악할 수 있는 근거가 된다. 이는 맞춤형 타겟팅 전략 수립, 채널별 성과 측정, 옴니채널 연계 전략에 효과적으로 활용될 수 있다.
데이터 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
설문조사, 뉴스레터
시승
시승 후기
설문조사, 뉴스레터
서비스/유지
서비스센터 예약/이용 내역
전시장 및 시승센터 방문 응대 기록
시승/상담
상담 주제, 체류 시간, 방문 목적, 관심 차종 등
고객센터 전화 응대 기록
서비스/상담
문의 유형, 상담 시간, 대응 결과, 불만 제기 여부
챗봇 상담 내역
서비스/유지
챗봇 상담 내역
(질문 내용, 추천된 차량, 상담 전환 여부)
* 일부 데이터는 서비스 정보 카테고리로도 분류 가능

구매 정보

기존의 계약 정보 외에도 구매 고려 단계에서의 비교 차종, 결제 직전 이탈 사유와 같은 행동 기반 데이터와 함께 금융/신용 정보는 리마케팅 대상 선별, 보완 제안 설계, 구매 재유도 전략 수립에 활용될 수 있다.
데이터 소스 및 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
캐피탈/카드
금융/신용 정보
HAP 가입/만기/상태, 워런티 가입/만기/상태

서비스 정보

기존 정비 이력 외에도, 서비스 이용 과정 전반에서 발생하는 예약 내역, 시승 신청, 상담 이력 등은 고객 접점에서의 행동과 니즈를 파악하는 데 유용하며, 사후관리 강화 및 충성도 제고를 위한 기반 데이터로 활용될 수 있다.
데이터 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
드라이빙 라운지, EV스테이션 (전화)
시승
비교 시승 (2대 이상)
챗봇 상담 내역
서비스/유지
챗봇 상담 내역
(질문 내용, 추천된 차량, 상담 전환 여부)
기타 시승 관련 요청 사항
시승
차량 관심도, 시승 목적 등
서비스/멤버십
서비스/유지
서비스센터 예약/이용 내역
카마스터 안내 전화 및 차량 구매 상담 진행 내역
차량 관심도
차량 관심도, 구매 목적
* 일부 데이터는 웹 행동 데이터로도 분류 가능

라이프 스타일 정보

기존 데이터로는 파악이 어려운 고객의 활동 유형, 여행/레저 선호도, 주요 관심 카테고리 등의 정보는 고객의 생활 방식에 맞춘 타겟팅 전략에 활용될 수 있다.
데이터 소스 및 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
카드/백화점/멤버십 등
결제 데이터
고객 성향 데이터 파악
e.g. 액티브/럭셔리/미니멀리스트/에코 프렌들리/안전/경제적
카페이
결제 데이터
주유, 충전소, 주차장 결제 정보 등

웹 활동 정보

웹사이트 내 행동 데이터는 고객의 관심 차종, 구매 목적 등 실질적 니즈를 파악하는 데 활용되며, 전환 유도 및 맞춤형 커뮤니케이션 전략 수립의 기반이 된다.
데이터 필드 확장
수집 데이터 소스
데이터 소스 유형
데이터 필드 예시
차량 조회 페이지
차량 관심도
차량 관심도, 구매 목적
검색
기타 (후순위)
차량 관심도, 구매 목적
1:1 문의
기타 (후순위)
문의 주제, 관심 모델, 구매 희망 시점 등

관리 및 고도화

CRM 활용성 및 전환 성과 기여도

추가 수집 데이터가 실질적으로 리드 전환과 마케팅 성과에 얼마나 기여하고 있는지를 판단하기 위한 기준을 세워야 한다.
1. 추가 수집 데이터의 핵심 여부 판단 및 업데이트 주기 설정
리텐션 제고 및 마케팅 실행에 있어 반드시 확보해야 하는 핵심 리드 정보인지 여부를 판단하고, 전략적 중요도가 높은 항목은 우선 수집 대상으로 설정한다. 핵심 리드 정보는 다음과 같은 기준에 따라 판단한다.
1
해당 데이터가 캠페인 타겟 조건으로 직접 사용되는가
2
메시지 콘텐츠나 추천 상품을 개인화하는 데 필요한 정보인가
3
이전 캠페인 또는 고객 전환 분석에서 성과 기여도가 높게 나타났는가
4
세일즈 퍼널(관심–검토–구매)의 각 단계 구분에 실질적 기준이 되는가
선정된 항목은 ‘핵심 리드 필드’와 ‘보조 리드 필드’로 구분하여 태그 또는 우선순위 마크를 부여하며, 보조 리드 필드는 성과 분석 결과나 운영 필요성에 따라 승격하거나 제외할 수 있다. 핵심 항목은 필드 목록을 고정 유지하되, 보조 항목은 유동적(e.g. 캠페인 별)으로 구성한다.
업데이트 주기는 정기적 검토(분기/반기) 또는 신규 캠페인, 타겟 변경, 소스 도입 등과 같이 이벤트를 기준으로 하는 등 조직 운영 방식에 따라 유연하게 설정할 수 있다. 또한 수집 소스나 활용 채널이 변경되는 경우, 해당 항목의 수집 가능성 및 전략 적합성을 함께 검토하여 핵심 여부를 재조정한다.
2. 추가 수집 데이터의 활용성 확인
수집된 데이터가 조직의 실제 비즈니스 운영에서 얼마나 유의미하게 사용되고 있는지를 평가한다.
먼저 해당 항목이 어떤 전략적 목적(e.g. 타겟팅, 세분화, 개인화, 전환 유도 등)과 연계 되는지를 사전에 정의하고, 이후 마케팅, 세일즈, CS 등 주요 부서별로 해당 항목이 어떤 방식으로 활용될 수 있는지를 구체적인 활용 시나리오로 도출한다. 또한 각 부서의 필요와 업무에 추가 수집 데이터가 얼마나 통합 및 활용되고 있는지를 점검한다.
특히 해당 데이터가 실제로 캠페인 조건 설정, 고객 세그먼트 분류, 리포트·대시보드 구성 등에 사용되고 있는지를 기반으로 정량적·정성적 활용 여부를 평가한다. 실질적인 비즈니스 연결성이 낮은 항목은 제외하거나 보조 필드로 전환하고, 핵심 캠페인 연계도가 높은 항목은 우선 활용 필드로 관리함으로써 데이터 운영의 효율성과 정밀도를 높일 수 있다.
3. 추가 수집 데이터 활용에 따른 전환 성과 확인
추가 수집된 데이터가 리드 전환율 개선, 캠페인 성과 향상 등에 실제로 기여하는지에 대해 분석하며, 활용도가 낮은 항목은 유지 여부를 재검토할 수 있다.
기여도 평가는 A/B 테스트, 캠페인 전후 KPI 변화 분석, 전환 고객 특성 분석 등 다양한 방식으로 수행할 수 있으며 해당 항목이 고객 여정의 어느 시점에서 활용되었는지도 함께 고려해야 한다.성과에 대한 기여가 입증된 항목은 핵심 필드로 유지하고, 기여도가 낮거나 분석 대상에서 제외된 항목은 일정 기간 보조 필드로 유지하면서 추가 활용 여부를 재검토한다.
이때 단순히 활용 빈도로 평가하기 보다는 전환 기여도 중심의 판단 기준을 바탕으로 유지·제외 여부를 결정함으로써 데이터 운영의 전략적 명확성과 실효성을 동시에 확보할 수 있다.