데이터 수집 : 올바른 방법으로 데이터를 수집하기 위한 방법 및 예 찾기

데이터를 수집하면 현재 및 잠재 고객에 대한 중요한 정보를 저장할 수 있으며, 이를 분석하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 방식으로 데이터를 수집하면 향후 마케팅 및 리타게팅 캠페인을 위한 고객 데이터베이스를 생성할 수 있으므로 비즈니스에서 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

이를 위해서는 효과적인 수집 전략이 있어야 합니다. 아래에서 우리는 7가지 훌륭한 데이터 수집 방법을 소개하고 귀하의 비즈니스에서 구현할 수 있는 실용적인 예를 제공합니다.

데이터 수집 이해

최고의 데이터 수집 방법 중 일부를 설명하기 전에 이것이 무엇인지 더 자세히 설명하겠습니다. 데이터 수집은 특정 주제에 대한 정보를 수집하는 방법론적 프로세스입니다.

수집 단계에서 데이터를 완성하고 윤리적이고 합법적인 방식으로 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 분석이 부정확할 뿐만 아니라 막대한 벌금과 법적 문제에 직면할 수 있습니다.

일반적으로 사용자 데이터에는 세 가지 유형이 있습니다.

자사 데이터 – 비즈니스에서 사용자로부터 직접 수집
제2자 데이터 – 다른 기업이 고객에 대해 공유하는 데이터
제3자 데이터 – 귀하의 비즈니스 또는 사용자에 대한 링크가 없는 비즈니스에서 집계 및 판매 또는 임대한 데이터

제3자 및 제2자 데이터가 어떤 경우에는 가치가 있을 수 있지만, 제1자 데이터는 청중이 어떻게 느끼고 생각하고 행동하는지에 대한 정보를 받기 때문에 더 가치가 있습니다. 이 모든 정보는 신뢰할 수 있는 출처에서 나옵니다. 또한 이를 통해 마케팅 담당자가 더 나은 캠페인을 만들고 최적의 수익을 보장할 수 있는 분석 메트릭이 생성됩니다. 다음으로, 우리는 최고의 데이터 수집 방법 중 일부를 볼 것입니다.

가장 좋은 데이터 수집 방법은 무엇입니까?

이제 데이터 수집에 대해 더 잘 이해했으므로 최상의 방법을 살펴보겠습니다.

1. 양식 빌더 사용

데이터 수집과 관련하여 시작할 수 있는 곳은 단 한 곳이며 온라인 양식 빌더를 사용하는 것입니다. 더 많은 대중에게 결과를 일반화할 목적으로 대상 응답자로부터 데이터를 수집할 수 있는 자체 설문지 또는 설문조사를 작성할 수 있습니다.

데이터 수집에 관련된 거의 모든 사람, 특히 학계 및 상업 부문의 사람들은 대상 청중으로부터 신뢰할 수 있는 통찰력과 데이터를 추출하기 위해 설문지와 설문 조사에 어느 정도 의존합니다.

이 접근 방식과 관련된 많은 이점이 있습니다. 데이터를 평가할 때 큰 유연성을 누릴 수 있습니다. 또한 선호도, 가치 및 의견을 포함한 광범위한 데이터를 수집하게 됩니다. 한 가지 예는 온라인 소매 산업에서 더 적절하게 들릴 것입니다. 이 마케팅 담당자는 이 방법을 사용하여 잠재 고객에게 다가가기 위한 소매 마케팅 전략 중 하나로 데이터를 수집합니다.

다음은 질문할 수 있는 다양한 시장 조사 질문의 몇 가지 예입니다.

• 귀하의 월 쇼핑 예산은 얼마입니까?
• 경쟁 제품보다 이 제품을 선택하시겠습니까?
• 시장에서 경쟁 제품에 대해 가장 좋아하는 것은 무엇입니까?
• 이 제품을 어떻게 개선할 수 있습니까?
• 이 제품을 선택하시겠습니까?

2. 인터뷰 실시

면접은 면접관이 피면담자에게 질문을 하여 정보를 수집하는 두 사람 간의 공식적인 만남으로 정의됩니다.

인터뷰 대상자로부터 정보를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 다른 사람들의 기술에 대한 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 인터뷰는 주제에 대해 더 많은 데이터를 수집하려는 경우 매우 효과적입니다. 참가자의 경험, 행동 및 관점에 대해 배울 수 있습니다.

인터뷰도 더 정확하고 다른 방법과 달리 주제를 더 잘 이해할 수 있도록 개방형 대화를 제공합니다.

면접의 종류도 다양하기 때문에 어떤 스타일이 더 적합한지 고민해야 합니다. 예를 들어, 개인의 능력을 기반으로 하는 경우 문제 해결 인터뷰를 수행할 수 있습니다.

3. 사람들이 데이터를 수집하는 것을 관찰하십시오.

고려해야 할 또 다른 옵션은 특정 장소에 있는 사람들을 관찰하거나 특정 시간과 날짜에 설정하여 데이터를 수집하는 것입니다. 기본적으로 사람이나 주변 환경의 행동을 연구합니다. 이것은 참가자 기반, 자발적 또는 제어될 수 있습니다.

이 접근 방식은 간단하기 때문에 옹호됩니다. 연구원은 데이터 수집과 관련하여 기술 또는 전문 기술이 필요하지 않습니다.

또한 상세한 데이터 수집을 최대한 활용할 수 있습니다. 연구자는 피험자의 행동과 행동을 평가하거나 설명할 때 가능한 한 상세하게 설명할 수 있는 자유와 능력을 갖게 됩니다.

이 접근 방식은 또한 누군가의 적극적인 참여에 의존하지 않습니다. 사람들이 자신에 대한 정보를 공유할 필요가 없습니다. 많은 사람들이 자신의 생각과 의견에 대해 이야기하는 것을 불편하게 느낄 수 있기 때문에 진입 장벽을 낮추기 때문에 중요합니다.

관찰 방법을 채택할 때 사용할 수 있는 세 가지 접근 방식이 있으며 다음과 같습니다.

참가자 관찰 – 연구원은 환경에 몰두하고 관찰 중인 그룹의 구성원이 됩니다.
자연주의적 관찰 - 이것은 사람들이 자연 환경에서 관찰되는 경우입니다.
구조화된 관찰 – 이것은 개인이나 환경을 관찰하기 위해 정의된 절차를 사용하는 것을 말합니다.

4. 문서 및 기록 사용

또 다른 옵션은 조직에 있는 기존 문서 및 기록을 평가하여 지정된 기간 동안 중요한 변경 사항을 추적하거나 예상할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 회의록
• 정보 로그
• 데이터베이스
• 통화 기록
• 직원 보고서
• 이메일 로그

원천

문서와 기록을 데이터 수집 방법으로 사용함으로써 기업이 얻을 수 있는 많은 이점이 있습니다. 첫 번째는 데이터가 이미 사용 가능하다는 것입니다. 즉, 필요한 모든 정보가 이미 사용 가능하므로 적극적인 연구를 수행하는 데 시간과 노력을 들일 필요가 없습니다.

수집된 데이터를 추적하는 것도 쉽습니다. 문서와 기록을 통해 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 될 수 있는 특정 이벤트의 이력을 다시 확인할 수 있습니다.

5. 사용자 테스트를 통해 데이터 수집

기업은 일반적으로 서비스 또는 제품을 개발하는 동안 또는 제품/서비스가 개발된 후에 사용자 테스트를 활용합니다.

개발 전반에 걸쳐 이 옵션을 사용하기로 결정했다면 사용자가 제품을 탐색하기 어렵다고 느끼는지 파악하기 위한 것일 수 있습니다. 또한 일부 업데이트 및 개선 사항을 원할 경우 서비스 또는 제품을 출시한 후 이를 사용하기로 결정할 수도 있습니다.

데이터를 수집할 때 이 옵션을 사용하기로 결정했다면 참가자가 스스로 서비스나 제품을 살펴보도록 하는 것이 좋습니다. 이것은 자신의 지식 영향이나 편견이 사용자 테스트 결과에 영향을 미치지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

6. 디자인 씽킹 방법

디자인 사고 방식은 종종 참가자와 브레인스토밍하여 고유한 솔루션이나 아이디어를 생성하는 데 집중합니다. 비즈니스에서 제공하는 제품을 사용할 때 고객이 여정에서 직면하는 문제를 해결하려는 경우 기업에서 이를 사용할 수 있습니다.

이러한 세션은 참가자와 연구자의 기반에 따라 가상으로 또는 대면으로 발생할 수 있습니다.

어떤 접근 방식을 선택하든 참가자가 아이디어를 그룹화하도록 하면 기술적 또는 물리적 스티커 메모를 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

7. 포커스 그룹

마지막으로, 지금까지 언급한 제안 외에도 포커스 그룹은 데이터를 수집할 때도 효과적일 수 있습니다. 포커스 그룹은 공통 관심사 또는 비슷한 자질을 가진 6명에서 12명 사이의 인터뷰 그룹입니다.

사회자는 여러 계획된 주제를 통해 그룹을 안내합니다. 그들은 모두가 자신의 의견과 생각을 토론할 수 있는 분위기를 조성할 것입니다.

이것은 정보가 기술적이며 통계적으로 정량화할 수 없는 질적 데이터 수집의 한 형태를 나타냅니다.

이 형태의 수집과 관련된 다양한 이점이 있습니다. 첫째, 직관적인 정성적 데이터 수집 방법이다. 사회자는 응답자의 반응을 파악하기 위해 쉽게 질문할 수 있습니다.

이뿐만 아니라 비언어적 신호도 쉽게 관찰할 수 있습니다. 여기에서 중재자의 존재가 중요한 역할을 합니다. 중재자는 대화를 안내할 수 있습니다. 참가자의 비언어적 응답에서 쉽게 데이터를 얻을 수 있습니다.

올바른 방법으로 데이터 수집

데이터 수집과 관련하여 사용할 수 있는 다양한 접근 방식 및 옵션에 대한 통찰력이 있습니다.

위에서 언급한 모든 방법에는 장단점이 있습니다. 비즈니스와 수집하려는 데이터의 종류에 따라 어떤 접근 방식이 가장 합리적인지 파악하는 것이 중요합니다.

샘플 크기에서 인구 통계에 이르기까지 이 모든 사항을 고려해야 하며 비즈니스 요구에 맞는 올바른 데이터 수집 방법을 선택하는 데 문제가 없을 것입니다.