때로는 특정 잠재 고객에게 도달하기위한 노력에 투자하는 것이 큰 도박처럼 보일 수 있으며 확률은 당신에게 쌓여 있습니다.

여기에는 흥미 진진한 미디어 구매로 가득 차 있으며, 말 그대로 수천 개의 데이터 제공 업체가 자신의 통찰력을 사용하면 완벽한 잠재 고객을 찾을 수 있다고 말합니다. 그러나 어떤 선택이 당신을 승자로 만들 것입니까?

모든 것을 시험해 볼 시간이나 돈이 충분하지 않다고 가정하면 데이터를 구입하기 전에 10 가지 질문을해야합니다.

1. 데이터가 실제 구매자를 반영합니까, 아니면 단순히 비슷하게 보입니까?

누군가가 10 년마다 미국 인구 조사와 의사 소통하는 방법은 그 사람이 얼마나 충성도가 높은지에 대한 완전한 그림을 제공하는 것과는 거리가 멀다.

데이터는 광고된 제품/서비스를 구매했거나 구매를 선동하는 조치를 취한 소비자를 반영해야 합니다. 데이터 세트는 단순히 나이, 성별 또는 수입 때문에 광고에 "가능성이있는"사람들의 고정 관념을 나타내서는 안됩니다.

데이터 세트에 도전하여 "여성 18 ~ 54"와 같은 레거시 인구 통계 학적 세그먼트 이상에 도달하십시오. 해당 데이터 세트가 실제로 과거의 소비자 행동을 측정하는지 확인합니다.

당신은 당신의 제품이나 서비스의 실제 소비자에게 도달하기를 원하며, 단지 하나처럼 보이는 사람이 아닙니다.

2. 데이터는 어디에서 (그리고 언제부터) 왔습니까?

너무 자주 마케터는 자신이 사용하는 데이터 세트의 출처를 알지 못합니다. 귀하의 데이터가 어디에서 왔는지 아는 데는 무수한 이유가 있으며, 그 중 가장 중요한 것은 데이터를 구매하는 사람에게 영향을 줄 수있는 개인 정보 보호 또는 책임 문제입니다.

그러나 일관성을 위해 데이터 소스를 이해하는 것도 중요합니다. 지난 한 해 동안 동일한 출처가 사용 되었습니까? 그렇지 않다면, 당신은 다른 년 동안 다른 결과를 가질 위험이 있으며 효과가 있었는지 또는 그렇지 않은지 실제로 이해할 수있는 방법이 없습니다.

판매자가 데이터의 출처를 공개하지 않으면 이유가있을 수 있습니다 ... 그리고 그것은 아마도 당신의 이익이 아닐 것입니다.

3. 데이터가 단지 크지 않고 대표적(스마트)하다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?

데이터가 도달하기를 원하는 소비자를 진정으로 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다.

소비재 포장재(CPG) 판매에 대한 데이터를 고려하십시오. 이는 현재 디지털 마케터가 사용할 수 있는 업계 데이터 세트의 예입니다. 소매 판매 데이터를 사용하여 광고를 볼 수 있는 가구의 우선 순위를 지정하는 경우 식료품점, 대형 박스 또는 편의점뿐만 아니라 모든 매장에서 구매한 제품에 대해 계정을 사용하는 데이터 세트를 완전히 확인해야 합니다.

CPG의 예를 더 자세히 살펴 보겠습니다 : 화장지 마케팅 담당자라고 상상해보십시오. 오프라인 판매 데이터를 사용하여 디지털 캠페인을 볼 수있는 정밀 마케팅 잠재 고객을 만드는 것이 분명해 보일 수 있습니다. 그러나 해당 데이터가 오프라인 식료품 판매 데이터 집합에서만 파생되는 경우 어떻게 될까요? 큰 상자나 편의점에서 화장지를 사는 모든 잠재 소비자를 놓칠 것입니다. 데이터가 화장지를 구입하는 모든 매장을 대표하지 않는 경우 세분화 전략은 특정 고객을 놓치고 해당 위치에서 이루어진 총 증분 매출을 과소 평가합니다.

마지막으로, 모든 데이터 세트가 연결되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다 (미디어를 서비스하는 세대 또는 사람의 경우). 데이터 세트가 서로를 "볼"수 없다면 단일 데이터 세트 만 갖는 것과 같습니다. 데이터 세트의 결합은 "큰"데이터와 "스마트"데이터의 주요 차이점 중 하나입니다.

4. 소스는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

일부 데이터 연령이 빠르게 증가: 시장은 변동성이 있을 수 있으며 소비자 태도는 빠르게 바뀔 수 있습니다. 특히 범주가 계절적 변동, 빈번한 리콜, 지역에 따른 이질적인 추세 또는 가용성 문제가 발생하기 쉬운 경우 데이터 원본이 업데이트되는 빈도를 고려하는 것이 중요합니다.

5. 당신은 당신의 근원에 대해 어떤 통제권을 가지고 있습니까?

오고 가는 데이터 세트에 주의하세요. 새로운 데이터가 생성되고 오래된 데이터가 놓아 둘 가치가있는 것은 드문 일이 아니지만 확실히 그것에 대해 선택하는 것은 드문 일입니다. 출처를 찾아 귀하의 동의없이 증발 할 수 없는지 확인하십시오.

6. 귀하의 데이터는 개인 또는 전체 가구를 둘러싸고 있습니까?

모든 마케팅 담당자는 서로 다른 목표를 가지고 있습니다. 텔레콤 광고주는 개인의 프로필에 더 많은 관심을 가질 가능성이 높지만 CPG 마케팅 담당자는 가계 측면에서 구매 행동을 고려할 수 있습니다. 어느 쪽이든, 데이터가 누가 제품을 구입할 수 있는지, 그리고 이미 구매했는지 여부에 대한 완전한 그림을 제공하는지 확인하려고합니다.

7. 어떤 수준의 세분성을 얻을 수 있습니까?

구매 데이터 세트의 세분성을 이해하는 것은 그 유용성을 이해하는 데 중요합니다.

SKU- 대 UPC 수준 데이터의 예를 고려하십시오. SKU("재고 관리 단위"의 줄임말) 데이터는 브랜드와 하위 브랜드를 구분하지 않습니다. UPC 수준 데이터는 관련 제품을 크게 구분합니다.

8. 데이터 (가정 또는 개인)에 대한 기록은 얼마입니까?

강력한 과거 데이터는 계절성의 도전을 극복하거나 시간이 지남에 따라 천천히 일어날 수있는 시장의 거시적 추세를 이해하려는 마케팅 담당자에게 필요합니다. 새로운 직업, 자녀, 결혼 및 무한한 다른 가능성도 소비자가 제품을 구매하는 방법과 여부에 영향을 미칩니다.

또한 시간이 지남에 따라 데이터를 모니터링하여 행동이 진정으로 새로운 것인지 아니면 일시적인 방식으로 표면화되는지 여부를 결정하는 것이 중요합니다.

9. 데이터는 어디에서 어떻게 활성화할 수 있습니까?

특정 데이터 세트를 활성화하는 데 어떤 제한이 있는지 미리 이해하십시오. 데이터가 적용될 수도 있고 적용되지 않을 수도 있는 특정 장소와 사용 사례를 알고 있어야 합니다.

10. 데이터에 대한 일반적인 반응 또는 반응은 무엇입니까?

규범과 벤치 마크는 매우 중요합니다. 모든 데이터 세트에 대해 이것을 묻는 것이 공정하지 않은 것처럼 보일 수도 있지만 어떤 결과를 사용할 수 있는지 물어볼 필요가 있습니다. 사례 연구와 모든 종류의 증거는 당신이 차를 타기 위해 차를 타는 첫 번째 사람이 아니라는 것을 증명할 수 있어야합니다.

다음은 주요 테이크 아웃입니다.

• 모든 데이터 세트가 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 엔터프라이즈 수준 데이터 원본에 투자하기 전에 어떤 질문을 해야 하는지 파악합니다.
• 원본 또는 수집 방법을 공유하지 않는 회사의 데이터 세트를 사용하지 마세요.
• 빅 데이터는 스마트 데이터가 아닌 경우 오도 될 수 있습니다 (작고 균형 잡힌 데이터 세트로 조정됨).
• 기록 수집, 데이터의 세분성 및 데이터 세트가 얼마나 대표적인지는 비용뿐만 아니라 효율성과 비용 모두에 영향을 미칩니다.

이 기사는 원래 www.marketingprofs.com 에 게시되었습니다.