데이터 수집 유형

데이터 수집이란?

비즈니스에서 데이터 수집이란 의사 결정에 도움이 되는 추가 분석을 위해 상세한 정보를 수집하는 프로세스를 말합니다. 기업이 타겟 변수 또는 특정 데이터 포인트를 기반으로 정보를 수집하고, 해당 정보를 사용하여 질문에 답하고, 성과를 측정하고, 조직에 지침이 되어줄 전략을 수립하는 것도 포함됩니다.

데이터 수집 시 중요한 것은 정보의 정확성과 일관성입니다. 데이터가 부정확하거나 일관성이 없다면 잘못된 결론을 도출하거나 전략적 상황을 제대로 이해하지 못할 수 있습니다. 리더는 수집한 데이터, 데이터 활용 목표, 일관성을 유지하기 위해 따라야 할 프로세스를 잘 알고 있어야 합니다.

데이터는 자사 데이터 수집, 제휴 데이터 수집, 서드파티 데이터 수집 등 다양한 방법으로 수집됩니다. 사용자로부터 직접 데이터를 수집하거나 파트너나 공급업체를 통해 정보에 액세스하는 등 데이터 수집 방법에 따라 데이터 품질과 양이 결정됩니다.

고품질 데이터는 기업이 자체적으로 다양한 채널을 통해 사용자 또는 고객에게서 수집합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠지만, 일반적인 예로는 디지털 설문조사, 거래 추적, 온라인 방문자 추적, 인터뷰 등이 있습니다.

데이터 수집의 유형

정량적 데이터 vs. 정성적 데이터

정량적 데이터는 금융 비용과 같이 숫자로 나타내거나 셀 수 있는 정보입니다. 이점은 다음과 같습니다.

• 정성적 데이터보다 수집이 간편합니다.
• 숫자를 다루기 때문에 분석이 더 빠릅니다.
• 특징보다는 수치를 보고하는 것이므로 편향성이 포함될 가능성이 낮습니다.
• 광범위한 비즈니스 결론을 도출하는 데 유용합니다.

정성적 데이터는 설명이나 리뷰와 같이 평가는 가능하지만, 객관적으로는 측정할 수 없는 관찰 가능한 속성이 해당됩니다. 정량적 데이터와 달리 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 사용자에게 행동이 언제, 어디서, 왜 영향을 미치는지에 대한 심층적인 인사이트를 제공합니다.
• 기본적인 영향이나 영향을 미치는 정도 이상의 정보를 알려줍니다.
• 소비자의 경험과 의견을 명확히 파악하여 더 많은 가치를 제공합니다.

1차 데이터 수집 vs. 2차 데이터 수집

1차 데이터란 기업이나 연구진이 직접 수집한 정보를 말합니다. 기업이 자사의 고객층을 대상으로 실시하는 설문조사가 대표적인 예입니다. 전담 애널리스트가 출처를 알고 수집 방법을 제어하므로 정보의 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 그러나 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 마감 일정 때문에 빠른 데이터 수집이 필요한 프로젝트의 경우 지연될 가능성이 있습니다.

2차 데이터는 이미 수집된 다른 소스를 통해 얻은 정보입니다. 데이터를 사용할 기업에서 수집 방법을 제어하지 않았으므로 오래되었거나 연관성이 낮을 수 있습니다. 그러나 기업이 직접 액세스할 수 있는 소스 그 이상의 인사이트를 제공할 수 있습니다.

효과적인 데이터 수집의 이점

데이터는 기업에 높은 가치를 제공하지만 효과적으로 수집된 경우에만 그렇습니다. 데이터를 효과적으로 수집하려면 특정 질문이나 분석 영역에 맞춰 일련의 데이터 포인트를 선별해야 합니다. 그래야 예측을 정확하게 수행하고 트렌드를 조사할 수 있습니다.

수집 프로세스에 결점이 있다면 불완전한 데이터가 생성되며, 중복, 부정확성, 불완전성 등의 문제가 야기될 수 있습니다. 해당 데이터는 검토를 거친다 하더라도 리더들이 데이터를 기반으로 한 의사 결정에 사용할 가치가 없는 정보가 되어버립니다.

정확하고 연관성 높은 데이터의 장점은 다음과 같습니다.

• 고객 타겟팅 시 정확성 향상
• 신규 고객 확보
• 고객 행동 파악
• 오류 감소
• 시장 세분화와 같은 마케팅 활동 강화 및 개선

효과적인 데이터 수집은 기업이 더 현명한 의사 결정을 내리고 전반적인 성과 향상에 기여하며, 제품 판매부터 고객 서비스까지 모든 측면에 영향을 미칩니다. 이를 통해 운영 효율성, 일관성, 투명성을 높이면서 수익을 증대할 수 있습니다.

데이터 수집 기법

기업의 요구 사항, 리소스, 목표에 따라 데이터 수집 옵션은 다양합니다. 전형적인 정보 수집 기법으로는 설문조사, 관찰, 인터뷰가 있으며, 오늘날은 온라인 활동을 통해 데이터를 수집하는 경우가 많습니다.

설문조사

설문조사는 주요 그룹의 특정 응답을 수집할 때 좋습니다. 설문조사에 참여한 모든 응답자에게 동일한 질문이 제시되고 그 답변도 일관적이므로 쉽게 합산하고 비교하여 분석할 수 있습니다. 오늘날 디지털 설문조사는 흔하게 사용되고 있으며, 정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 수집할 수 있습니다.

관찰

데이터는 관찰을 통해서도 수집됩니다. 비즈니스 애널리스트는 하나의 상황 또는 일련의 상황을 관찰한 다음, 패턴이나 변수를 결정하여 특정 문제에 대한 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

포커스 그룹과 인터뷰

설문조사와 마찬가지로 일련의 사람들에게 질문 목록을 제시하고 결과를 기록하여 도표를 작성하고 분석합니다. 포커스 그룹은 여러 사람으로 구성되어 있으며, 참여자들끼리 토론하면서 상호 작용하도록 유도합니다. 인터뷰는 관찰자가 특정한 데이터를 수집하고 후속 질문을 할 수 있는 일대일 세션입니다.

온라인 추적

많은 기업이 온라인 추적을 활용하여 고객과 잠재 고객의 행동에 대한 데이터를 수집합니다. 쿠키 추적과 같은 전략을 통해 사용자 행동을 모니터링하고 클릭, 쇼핑 선호도, 디바이스 사용, 위치, 검색 기록 등의 정보를 수집할 수 있습니다.

양식

온라인 양식은 사용자 데이터를 수집하는 가장 쉬운 방법입니다. 가장 좋은 양식은 필수 정보만 수집하도록 간소화된 양식입니다. 하지만 추가 세부 정보를 수집하거나 고객 프로파일을 점진적으로 작성하기 위해 양식을 활용하는 기업도 많습니다. Adobe Real-Time CDP(Customer Data Platform)를 통해 사용자 및 계정 프로파일을 실시간으로 수집할 수 있습니다.

정확한 데이터 수집의 중요성

데이터 기반의 의사 결정은 데이터의 품질에 달려있습니다. 정확한 데이터를 관리하고 선별하면 예측을 수행하거나 트렌드를 파악할 때 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 기업은 통합 데이터를 바탕으로 전략을 수립할 수 있지만, 해당 데이터를 신뢰할 수 없다면 불가능합니다.

데이터가 부정확하면 다음과 같은 문제가 발생합니다.

• 잘못된 데이터 입력. 부정확한 정보를 입력하면 실수가 발생하거나 타겟 고객을 잘못 파악할 수 있습니다.
• 표준화되지 않은 데이터. 제대로 구성되지 않은 데이터는 패턴과 요약 결과를 효과적으로 식별하기 어렵습니다.
• 중복 데이터. 중복되는 정보로 인해 데이터 세트를 검토할 때 올바른 의사 결정을 할 수 없게 됩니다.
• 오래된 데이터. 오래된 정보는 부정확할 가능성이 있으므로, 실시간으로 연관된 의사 결정을 지원하려면 데이터를 업데이트하고 정기적으로 확보해야 합니다.

데이터를 수집할 때 이러한 문제를 방지하고 정확성을 유지하려면 다음 과정이 필요합니다.

• 신뢰할 수 있는 데이터 소스 사용. 데이터를 직접 수집하고 일관성을 유지하기 위해 허용된 필드와 입력을 제어합니다.
• 수집할 데이터 이해. 수집된 정보가 내부의 전략적 의사 결정 목표와 부합하는지 평가합니다.
• 편향성 제거. 인터페이스를 사용하기 쉽게 구성하고, 대표적인 모집단 표본에서 가능한 한 객관적으로 정보를 수집합니다.
• 자동화 고려. 데이터 수집 및 입력을 자동화하여 효율성을 높이고, 고객 행동에 대한 인사이트를 추가로 확보합니다.

데이터 수집의 모범 사례

저장, 보안 등 데이터 수집의 모범 사례를 살펴보겠습니다.

투명성 유지

수집된 데이터가 어디에 어떻게 사용되는지 고객에게 공개하고, 고객이 원할 때 데이터 사용을 쉽게 거부할 수 있도록 합니다. 이를 통해 법적 문제를 방지하고, 고객 및 잠재 고객과 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

간단한 언어 사용

데이터 정책을 설명할 때 이해하기 쉬운 단어를 사용해, 투명성을 높이고 고객이 기업의 목표와 자신의 권리를 모두 이해할 수 있도록 합니다.

데이터의 정확성 확보

적합한 툴을 사용하여 데이터 수집을 간소화하고, 모든 입력 방법과 모든 기법에서 일관성과 정확성을 유지합니다.

데이터 보호

백업 사용, 저장된 데이터 암호화, 백신 소프트웨어 실행 등 업계 표준을 준수하여 데이터를 안전하게 보호합니다.

Adobe Real-Time CDP에는 정책 툴, 데이터 사용 시행 등의 보안 기능이 포함되어 있으므로 모든 사용자는 데이터 수집의 모범 사례를 따를 수 있습니다.

데이터 수집 시작하기

지금까지 데이터 수집의 이점, 다양한 유형의 데이터 수집을 관리하는 방법, 모범 사례를 살펴본 것을 바탕으로 직접 해볼 차례입니다. 다음은 데이터 수집을 시작하기 위한 간단한 단계별 가이드입니다.

1. 문제 식별. 특정 이니셔티브에 대한 데이터를 수집하여 어떤 결론을 추론해야 하거나 어떤 문제를 해결해야 하는지 명확히 파악합니다.
2. 요구 사항 파악. 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 얻기 위해 수집할 정보를 정확히 확인합니다.
3. 방법론 결정. 필요한 데이터를 성공적으로 수집하고 추정할 수 있는 것인지 확인합니다.
4. 범위 설정. 어떤 모집단 규모와 유형이 목표에 맞게 편향되지 않고 상세한 결과를 제공할지 확인합니다.
5. 포맷 결정. 애널리스트가 데이터에 가장 효과적으로 액세스하고, 표시하고, 평가할 수 있도록 데이터를 저장하는 방법을 선택합니다.
6. 계획 마무리. 운영 정의, 범위, 제한, 방법, 툴, 전략, 단계, 포맷을 포함하는 데이터 수집 계획을 수립합니다.

데이터 수집 툴

이러한 단계를 수행하려면 마케터와 비즈니스 리더는 수집된 정보의 자동화와 분석을 지원하는 강력한 툴셋을 구축해야 합니다.

Adobe의 데이터 수집 기능

Adobe의 데이터 수집 기능

다양한 툴로 수집한 데이터를 어떻게 통합하고 검토할지 계획하는 것이 중요합니다. Adobe Real-Time CDP는 여러 채널에서 기업 데이터를 수집하고 검토할 수 있는 중앙 플랫폼을 제공합니다. 데이터 중복 제거와 같은 데이터 정리 옵션이 내장되어 있으므로 정보를 쉽게 간소화할 수 있습니다. 또한 고급 대시보드는 IT 부서의 개입 없이도 데이터에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.

Adobe Experience Platform은 다양한 클라이언트 측 소스와의 통합을 지원하므로 데이터를 강화하고 사용 가능한 정보로 변환할 수 있습니다. 데이터는 웹 기반 애플리케이션, 모바일 앱, OTT 애플리케이션에서 수집할 수 있습니다.

소개 영상과 제품 둘러보기를 통해 Adobe Real-Time CDP에 대해 자세히 알아보세요.