1. 데이터는 ‘팩트’입니다. (예측이나 추측이 아닙니다.)
옛날 옛적, 소비자의 행동과 인사이트를 이해하는 것망이 중요한 때가 있었습니다. 마케팅 담당자들이 해야 할 일은 설문지와 인터뷰를 통한 “리서치”였습니다. 많은 기업들이 따로 직원을 고용해 제품 라인과 가격을 비교하는 프린트물을 만들었고 이외에 팸플릿, 쿠폰 등을 나눠줬습니다.
단체 설문조사 기법 (방에 6~10명을 모아 제품과 서비스, 컨셉 또는 마케팅 캠페인에 대한 피드백을 조사)을 실시했습니다. 원하는 만큼의 충분한 정보를 수집할때 까지요. 하지만 아마도 그것은 소비자들의 진정한 니즈를 반영하지 않았을지도 모릅니다.
오늘날의 빅 데이터 수집은 다양한 출처, 용도, 디바이스 등의 정보를 수집하는 것입니다. IoT 디바이스 또한 엄청난 양의 데이터를 제공합니다. ETL(추출, 변환 및 로드)과 같은 기존의 메커니즘과 기술은 오늘날의 대량의 정보를 수집하는데 효율적인 방법이 아닙니다. 빅 데이터에는 테라바이트 크기의 데이터와 케이블을 통해 흐르는 테라바이트급 데이터를 수집하는 새로운 기술이 필요하고 곧 우리의 손에서 위성으로 전송됩니다. 어떤 방법을 사용하든 데이터 수집은 밀리초 이내에 분석적 또는 비즈니스 목적으로 처리되어야 합니다.
우리는 데이터가 시스템에서 제공되기 때문에 ‘팩트’라고 말합니다.
하지만 실제 데이터 통계는 어디에서 나온 것일까요?
우리가 아는 빅 데이터의 대부분은 소셜 데이터, 기기 데이터, 트랜잭션 데이터의 세 가지 주요 소스에서 생성됩니다. (참고: https://link.mondomarketing.jp/REFDATA1)
소셜 미디어 데이터는 페이스북, 유튜브, 인스타그램 등과 같은 SNS에서 사람과의 상호 작용에 의해 생성됩니다. 여기에는 마케팅, 영업 및 지원 기능에 유용한 이미지, 비디오, 인용문, 텍스트 및 오디오 형태의 방대한 양의 빅데이터가 포함됩니다. 이 정보는 일반적으로 비정형 또는 반정형 형식으로 제공됩니다.
따라서 이는 소비와 분석에 있어 고유한 과제가 됩니다. 이 시대에 Facebook/Linkedin/Groups같은 플랫폼은 다른 소셜 데이터 수집 방법에 비해 누구나 쉽게 접근해 많은 데이터를 얻을 수 있습니다.
이 흐름은 사물 인터넷(IoT)과 기타 연결된 장치에서 나옵니다. 웨어러블 기기, 인공기능 차량, 의료 및 산업용 장비, 드론, 자동 도어 잠금 장치, GPS 추적 장치, 스마트 음성 애플리케이션, 자동차 내비게이션 시스템 등의 정보를 제공합니다. 빅 데이터가 도착하면 어떤 데이터를 보관하고 더 분석할지 결정할 수 있습니다.
공공 데이터는 정부 또는 개방형 데이터 포털과 같은 대규모 오픈 소스에서 나옵니다. 기타 빅데이터는 중앙 저장소, 클라우드 리소스, 공급업체 및 고객으로부터 제공될 수 있습니다.
‘실제’ 데이터의 중요한 점은 정보를 검색할때 연구 결과를 비즈니스 니즈에 보다 안정적이고 신속하게 대응할 수 있도록 돕는것입니다. 효과적인 마케팅 결정을 내리기 위해서는 올바른 정보를 확보해야 합니다.
다음 포스트에서는 어떻게 데이터가 여러분의 마케팅을 관리하는데 시간을 절약시키는지 다룰거예요. 채널 고정하세요!