영업 활동을 위한 인상적인 데이터 강화 도구 5가지

행동 데이터 강화

행동 데이터 강화 도구는 데이터베이스에 행동 패턴을 추가하는 데 도움이 됩니다. 잠재 고객이 좋아하는 것, 싫어하는 것, 관심 있는 것을 추적할 수 있습니다. 기본적으로 이 데이터는 특정 상황에서 잠재 고객이 어떻게 반응할지 예측하는 데 도움이 됩니다. 영업 통화 중에 이러한 지식을 활용하여 더 빠르게 관계를 구축할 수 있습니다.

사회 인구 통계학적 데이터 강화

이러한 유형의 데이터 세트에는 소득, 결혼 여부, 나이, 직업 역할 등이 포함됩니다. 이 영역의 데이터 보강을 통해 마케팅 캠페인을 조정하여 타겟 오디언스를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 

지리 데이터 강화

마지막으로, 지리적 데이터 보강을 통해 잠재 고객의 일반적인 위치를 파악할 수 있습니다. 이는 지역별 기능을 출시하려는 경우 특히 중요합니다.

대체로 데이터 보강은 이 세 가지 범주 중 하나에 속할 것입니다. 하지만 구속력이 있는 것은 아니며 일부 중복되는 부분이 분명히 있을 것입니다.

데이터 보강은 프로스펙팅과 어떻게 다른가요?

데이터 보강과 잠재 고객 발굴은 모두 고객 데이터를 포함한다는 점에서 유사합니다. 유사점은 여기서 끝이 아닙니다.

데이터 보강은 이미 기본 데이터를 가지고 있지만 회사 세부 정보, 고객의 위치 또는 업계와 같은 추가 정보를 추가하여 데이터를 보강하는 것입니다. 데이터의 품질을 개선하기 위해 이렇게 하는 이유는 세부 정보가 많을수록 고객에게 다가갈 때 더 유용하기 때문입니다.

반면에 프로스펙팅은 프로세스를 시작할 때 바로 새로운 리드를 소싱하고 고객 프로필을 처음부터 생성하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 파이프라인을 구축하고, 새로운 리드를 검증하고, 기본적인 고객 데이터를 확보할 때 이 작업을 수행합니다.

시간순으로 보면, 잠재 고객 발굴이 먼저 이루어 지고 데이터 보강은 나중에 각 잠재 고객에 대한 데이터를 증폭하는 데 사용됩니다. 이 두 가지 모두 신규 고객을 확보하고 유지하는 데 필수적인 프로세스입니다.

데이터 강화는 데이터 정리와 어떻게 다른가요?

데이터 정리는 데이터를 정리하는 것입니다. 누락된 이메일이나 반복되는 번호와 같은 실수나 부정확한 데이터를 찾아서 수정하는 데 도움이 됩니다. 데이터 정리의 요점은 시스템에 있는 데이터가 깨끗하고 정확하며 영업팀에서 안정적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 

앞서 언급했듯이 데이터 보강은 시스템에 이미 존재하는 정보에 세부 정보를 추가하여 향상시키는 데 사용됩니다. 

두 가지 모두 잘 구성된 고객 데이터베이스에 매우 중요합니다.