데이터 거버넌스 및 성과 측정의 주요 과제 3가지

2020년의 디지털 참여 가속화는 온라인 소비자 행동을 이해하는 데 분석이 점점 중요해지고 있음을 보여줍니다.

실시간 데이터는 고객 경험과 관련된 전략 및 의사 결정에 필요한 방대한 정보를 제공하지만, 여전히 해결해야 할 과제가 남아있습니다.

이 글에서는 세 가지 주요 과제와 더불어 데이터 거버넌스 및 성과 관리 플랜이 신속한 과제 해결에 도움이 되는 이유를 살펴볼 것입니다.

과제 1: 방대한 데이터 수집

지난 수십 년간 분석 기술 발전에 힘써온 기업의 모든 노력이 드디어 결실을 맺고 있습니다. 이제 기업은 웹 사이트의 모든 요소에서 방대한 양의 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.

그러나 데이터 양의 증가가 품질 향상을 뜻하는 것은 아닙니다. 오히려 데이터 양이 많을수록 데이터를 분류, 정리 및 분석하는 데 더 많은 시간과 리소스가 필요합니다. 방대한 데이터 규모로 인해 정확도를 보장하기가 어렵기 때문입니다. 또한 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 우선순위가 아닌 데이터를 수집하고 분석할 경우, ROI에 별로 도움이 되지 않는 작업에 시간과 에너지를 낭비하게 됩니다.

프론트엔드 데이터 수집 프로세스를 설정하고 유지하는 데는 많은 시간이 소요됩니다. 실제로 체계적인 웹 사이트 분석은 고객 행동을 이해하고 모니터링하는 데 유용한 분석 태그가 수천 또는 수백만 개나 포함되어 있어 매우 복잡한 작업입니다. 이 엄청난 양의 태그에는 지속적인 디버깅, 업데이트 및 유지관리 노력이 필요합니다. 하물며 모든 작업을 수동으로 진행할 경우 천문학적인 시간과 인적 오류가 발생할 뿐만 아니라, 현재의 경제 위기를 고려할 때 오래 지속하는 것 자체가 불가능합니다.

과제 2: 부서 간 의견 조율

일반적으로 데이터 거버넌스와 관련한 문제는, 한 팀이 여러 팀의 공동 사용을 위한 데이터 수집 시스템과 프로세스를 구축하더라도 부서 간 소통이 원활하게 이루어지지 않아 누군가가 시스템과 프로세스를 위반하게 된다는 것입니다.

여러 팀이 같은 웹 사이트의 분석 작업을 수행하면서도 팀마다 다른 목표를 갖게 됩니다. 예를 들어 마케팅 팀의 웹 사이트 분석 목표는 고객 경험과 ROI 향상인 반면, IT 팀은 사이트의 기능과 보안에 더 집중합니다. 즉, 부서 간 목표를 조율하지 않으면 분산된 목표로 인한 실수(예: 고객 여정 단절, URL 철자 오류, 중복 태깅)가 지속적으로 발생하게 됩니다.

과제 3: 시간 및 리소스 할당

고객 확보 및 유지를 통해 브랜드를 성장시키는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히 이러한 목표 달성을 위해 시간과 리소스를 할당하는 방법이 수없이 다양한 경우에는 더욱 어렵습니다.

이 과제의 핵심은 정확한 캠페인 기여 분석을 수행하는 역량에 달려 있습니다. 분석 역량 없이는 효율적인 예산 편성에 필요한 인사이트를 얻을 수 없습니다.

해결 방안: 데이터 거버넌스 및 성과 측정

그렇다면 이 과제를 어떻게 해결할 수 있을까요? 해답은 QA 테스트와 데이터 거버넌스에 있습니다.

수동 무작위 검사(spot-checking)와 QA 테스트는 데이터 정확도 향상에 도움이 되지만, 동시에 시간과 리소스 낭비 및 스프레드시트 관리량 증가와 같은 문제를 야기할 수 있습니다. 그러나 효과적인 데이터 거버넌스와 성과 측정 프로세스 및 솔루션은 매 릴리스 전후 또는 도중에 태그가 정확한 위치에서 제대로 기능하는지 지속적으로 자동 감사를 실시함으로써 태깅 및 QA의 복잡성 문제를 해소할 수 있습니다.

수동 또는 자동 테스트를 위한 권장 사항은 다음과 같습니다. 사이트 전체를 테스트하는 경우, 라이브 프로덕션 환경에서 종합 테스트 전략은 권장되지 않습니다. 웹 사이트 규모가 큰 경우, 릴리스 후 정기적으로 종합 테스트를 실행하면 막대한 시간과 리소스가 소모됩니다. 또한 프로덕션 중에 종합 테스트를 실행하면 방대한 양의 데이터를 걸러내야 할 뿐만 아니라 태그 오류가 데이터 품질을 손상시킨 후에야 라이브로 확인하게 됩니다.

이와 달리 라이브 되기 전에 사전 제작 단계에서 중요한 페이지를 대상으로 테스트를 수행하면 손쉽게 오류를 잡아낼 수 있습니다. 일반적으로 웹 사이트는 약 80%의 매출이 약 20%의 사이트 기능에서 창출되는 80/20 규칙을 따릅니다. 즉, 오류가 실시간으로 전송되어 데이터 품질을 저하하는 것을 막으려면 이 20%의 기능을 대상으로 중점적인 자동 또는 수동 테스트를 실시해야 합니다.

매번 라이브 되기 전에 확장 가능한 특정 테스트를 수행하면 방대한 데이터의 태깅 오류로 인한 문제를 효율적으로 예방할 수 있습니다.

팀 분석 목표 조율

먼저 팀 간의 소통을 통해 표준, 목표 및 지식을 공유하는 단계부터 시작해야 합니다. 이를 위해서는 각 팀의 리더들이 서로 다른 표준과 언어를 통합하는 방법에 대해 논의한 다음, 공통된 KPI 용어와 목표를 조율하고 완성된 프로젝트의 형태와 팀별 업무 분장 등 다양한 작업의 구상 기간을 설정해야 합니다.

IT와 분석 및 마케팅 팀이 KPI 용어와 목표 및 워크플로우 항목을 통합해야 커뮤니케이션 격차를 좁히고 협업 효율성을 개선할 수 있습니다.

또한 자동화 기술을 통해 사용자 권한을 설정하면 고객 데이터의 무단 사용과 팀 간의 데이터 실책을 방지하는 데 도움이 됩니다. 이와 함께 알림 기능을 설정하면 태깅 시 변경 사항 또는 문제가 발생할 때마다 알림을 전송할 수 있습니다.

정확한 기여도 분석을 통한 예산 할당

시간과 리소스를 효과적으로 할당하려면 정확한 기여도 분석이 필요하며, 여기에 유용한 것이 바로 태그 거버넌스와 성과 측정입니다.

핵심은 데이터 수집을 시작하기 전에 데이터 표준을 사전 정의하는 것입니다. 그래야 오프라인 고객 접점을 비롯한 모든 데이터의 통일성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 모든 캠페인에서 정확한 데이터 인사이트를 얻어 ROI 극대화를 위한 예산을 편성할 수 있습니다.

일부 조직은 여전히 스프레드시트를 이용하여 기여도 분석을 관리합니다. 그러나 스프레드시트를 통해 수동으로 _캠페인 관리_를 할 경우, 인사이트 확보가 복잡해질 뿐만 아니라 인적 실수와 시간 낭비를 초래할 수 있습니다. 데이터 거버넌스와 성과 측정을 자동화하면 기여도 분석을 자동 관리할 수 있으며, 투자 영역을 정확하고 효과적으로 파악할 수 있습니다.

다음 단계

태그 거버넌스와 성과 측정 자동화는 두 가지 옵션을 제공합니다. 첫 번째 옵션은 고유한 자동화 솔루션을 구축하는 것으로, 이를 위해서는 데이터 수집, 처리, 저장 및 쿼리 분야의 폭넓은 전문 지식을 보유한 개발 팀이 필요합니다. 또한 개발 팀은 시각화 기능, UX/UI, 알림 및 보고 기능을 통합할 수 있어야 합니다.

이러한 솔루션을 구축, 사용자 정의 및 유지 관리하려면 막대한 시간과 리소스를 투자해야 합니다.** **현실성을 고려할 때, 이 옵션은 방대한 시간, 비용 및 인력 자원은 물론 지속적인 솔루션 지원과 유지관리 역량을 갖춘 대규모 팀만이 선택할 수 있습니다.

그러나 대부분의 팀은 고유한 니즈에 맞게 자동화된 테스트 솔루션을 구축하고 유지하려면 많은 노동이 필요하므로 제3자에 지원을 요청합니다.

이 솔루션은 외부에서 구축 및 관리되므로, 팀원들은 각각 역할을 분담하여 자동 테스트를 설정하고 결과를 모니터링하여 손쉽게 데이터 인사이트의 품질을 보장할 수 있습니다.

이 중 어떤 선택이든 태그 거버넌스 및 성과 측정 프로세스 구현을 통해 정확하고 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있으므로, 조직의 성장을 위한 핵심 동력을 제공합니다. 2020년에 여러 여건상 디지털 활동이 급증함에 따라, 이러한 프로세스 자동화는 데이터 기반 성공을 보장하는 가장 효과적이고 효율적인 방법 중 하나가 되었습니다.

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