CRM 관리자: 필수 기술 및 공통 과제

CRM 관리자의 탄생

CRM 관리자는 분명히 문제입니다. 오늘날 LinkedIn은 제목에 이 용어(CRM 관리자, CRM 마케팅 관리자)를 사용하는 133,000명이 넘는 사람들을 표시하고 있으며 미국에서만 거의 3,500개의 일자리가 제공됩니다. * 인디드는 25,000개 이상의 관련 직업과 평균 연봉 $99,000**을 통해 이를 확인합니다. 이를 소셜 미디어 관리자 제안 수와 비교하면 3000개에 불과합니다. 그렇다면 이 직업이 인기를 얻은 이유는 무엇일까요?

*2019년 3월 16일 업데이트: 미국에서만 4,595개의 일자리가 제공됩니다. 전 세계적으로 13,000개의 일자리가 있습니다(둘 모두 LinkedIn에서만).

**2019년 3월 16일 업데이트: US $81,000의 평균 연봉.

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설명은 위의 그림에 제시된 것들에 의해 주도될 수 있습니다. 읽을 수 있는 방법은 다음과 같습니다. 소셜 미디어와 웹 2.0의 영향력은 고객이 온라인에서 구매하는 방식을 변화시켰습니다. 통계에 따르면 고객은 시간의 80%가 이른바 인바운드 경로를 따릅니다. 그 결과 마케팅 팀의 범위가 넓어졌습니다. 그것은 인식을 구축하는 것뿐만 아니라 설득력 있는 의사 결정자까지 확장됩니다. 결과적으로 수천 개의 마케팅 자동화 도구를 위한 공간이 생겼습니다.

C 레벨 직원이 전략을 정의하고 KPI를 선택할 때 이러한 모든 문자열을 모아서 전략에 생명을 불어넣을 사람이 필요합니다.

CRM 관리자는 어떤 일을 하나요? CRM 관리자의 역할에 대한 정의는 여전히 매우 모호합니다. 차이점은 영업 부서 또는 마케팅 부서의 CRM 관리자에 대해 이야기하고 있는지 여부에 따라 다릅니다. CRM 도구와 범주가 증가함에 따라 더욱 복잡해졌습니다. 모든 SaaS 공급업체는 눈에 띄기를 원하고 고유한 용어를 사용합니다. 시장은 다양하며 통합되기까지 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 모든 정의에는 몇 가지 공통적인 부분이 있습니다.

카셰어링 회사인 Ubeeqo의 전 COO인 Stan Miquel 은 CRM 관리자의 역할이 고객을 참여시키는 것이라고 주장하는 데 일리가 있습니다. 그는 계속해서 마케팅 개인화를 통해 참여를 가장 잘 달성할 수 있다는 점을 인정합니다.

내 경험에 따르면 사용자를 다음 단계로 안내하려면 사용자의 손을 잡아야 합니다. 즉, 사용자가 자신의 요구 사항을 이해하고 있다고 느낄 필요가 있습니다. 즉, CRM 관리자의 목표는 다음과 같습니다. (1) 생성 개인화된 콘텐츠 및 (2) 지속적인 커뮤니케이션을 유지, 일명 가능한 모든 커뮤니케이션 채널을 활성화하고 사용자와의 링크를 끊지 않도록 지속적으로 커뮤니케이션합니다.

CRM 관리자의 책임은 무엇입니까? 대규모 마케팅 개인화를 달성하려면 모든 CRM 관리자는 세 가지 영역을 마스터해야 합니다. 여기에는 데이터 분석, 시스템 통합 및 마케팅 기술 툴킷에 대한 지식 이 포함됩니다. 이것이 무엇을 의미하며 어디에서 리소스를 찾아야 하는지 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 이해

인터넷 이전의 대규모 개인화 마케팅 캠페인에 대한 간단한 이야기로 시작하겠습니다. 얼마 전 Sean Terratta는 Hacker News에 다음과 같은 흥미로운 논평을 남겼습니다.

나는 백만 명의 목록에 "개인적인" 편지를 "타자"하기 위해 면봉지에 활판 인쇄를 사용하는 인쇄기에서 IT를 관리했습니다. 우리는 다른 잉크로 편지에 "서명"했습니다. 우리는 우표 대신 일등 우표에 대해 추가로 지불했습니다. 그리고 우리는 각각 이전의 것을 참조하는 시리즈로 최대 5개의 글자를 보낼 것이고, 마지막 글자까지 주요 판매 문구 위에 노란색 형광펜을 인쇄하고 여백에 다른 색의 잉크로 이것이 물건임을 '쓰기'했습니다. 그것은 당신에게 정말 중요합니다. 이러한 캠페인은 치명적이었습니다.

개인화(Personalization)가 오래전부터 마케팅의 핵심 부분이었음을 보여주는 한 예입니다. 오늘날 수집된 데이터의 엄청난 양으로 인해 메시지를 훨씬 더 개인화할 수 있습니다! CRM 마케터는 데이터를 읽고 처리하는 방법을 배워야 합니다. 그렇지 않으면 게임에서 제외됩니다. 올바른 고객을 타겟팅하는 데 효율적이지 않고 미디어 구매 비용이 치솟을 것입니다.

또한 Gartner에 따르면:

마케팅 및 데이터 과학은 이제 막 익숙해지고 있습니다. 분석 기술이 대부분의 워크플로에 내장되고 기계 기반 의사 결정이 보편화되는 시대가 올 것입니다. 그런 시기에 데이터 사이언스는 더 이상 별도의 활동이 아니라 마케팅의 본질이 될 것입니다.

따라서 경쟁업체가 더 일찍 데이터 파이프라인을 설계하기 전에 데이터 파이프라인을 설계하는 방법을 배우는 것이 좋습니다.

데이터 파이프라인을 시작하고 실행하는 이유는 고객의 습관에 대해 질문하기 위한 데이터 기반 시스템을 만들기 위함입니다. 그런데 이러한 질문에 대한 답을 찾는 과정을 행동 분석 이라고 합니다.

데이터 수집 프로세스가 제자리에 있는지 여부를 확인하는 것으로 시작해야 합니다. 여기에는 고객 데이터 추적 및 저장이 포함됩니다.

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데이터 수집

고객 추적부터 시작하겠습니다. 그것은 당신이 관심을 갖고 있는 고객에 대한 정보와 정보를 획득하는 방법에 관한 것입니다. 현재 추세는 웹사이트, 이메일, 소셜 미디어, 오프라인 POS와 같은 가능한 모든 고객 접점에서 가능한 모든 정보를 수집하고 나중에 사용 사례를 고려하는 것입니다. 이 접근 방식을 데이터 최대화 라고 합니다. 그러나 이것은 GDPR이 발효되면 곧 바뀔 것입니다. 데이터 보호 법적 문제를 방지하려면 지금 규정의 결과를 수용해야 합니다.

추적할 수 있는 고객 속성의 수는 실제로 무한합니다. "주문 완료", "카트 포기" 또는 좀 더 세분화된 "제품 X를 카트에 담기", "리타겟팅 광고 본", "로그오프"와 같은 대담하고 카트 관련 항목이 될 수 있습니다. ," "모바일에서 로그인" 등

이러한 이벤트 는 다양한 접점과 시스템에서 발생할 수 있습니다. 이 경우 데이터 무결성 을 관리하는 것이 매우 중요합니다. 그게 뭐야? 데이터 저장소를 선택하기 전에 수집하려는 정보의 형식을 결정해야 합니다. 이는 데이터를 검증하고, 중복을 감지하고, 정확성과 적시성을 보장하는 방법에 영향을 미칩니다. 이는 건전한 데이터 분석 파이프라인을 위한 전제 조건입니다.

이는 종종 데이터 정리 프로세스를 적용해야 할 수도 있음을 의미합니다. 데이터를 정리한다는 것은 데이터를 수정하고 중복 항목을 제거하고 철자 오류를 수정하고 누락된 데이터를 추가하는 것입니다.

실제로 어떻게 작동합니까? 다음은 주의를 기울일 수 있는 데이터 무결성 경고의 몇 가지 예입니다.

• 이벤트의 날짜 형식이 다를 수 있습니다. 이렇게 하면 시간 기반 캠페인이 종료됩니다.
• 누락된 필드 는 이벤트를 처리에서 제외합니다. 이 경우 기본값으로 채워야 합니다.
• 다른 통화의 가격표와 같은 통합되지 않은 단위 . 이를 기반으로 하는 모든 보고서는 잘못된 통찰력을 제공합니다.

데이터 추적(채널, 샘플링 빈도 및 형식)이 작동하는 방식을 이해하면 법률 및 소프트웨어 부서와의 불가피한 논의에 대비할 수 있습니다. 데이터에서 통찰력을 이끌어내는 다음 부분에서도 매우 중요합니다.

데이터 인사이트

데이터를 제자리에 정렬하는 것은 한 가지입니다. 다른 하나는 해당 데이터를 활용하는 것입니다. 이를 수행하는 프로세스를 일반적으로 BI( 비즈니스 인텔리전스 )라고 합니다. 데이터 크런칭에 대한 접근 방식의 수는 셀 수 없이 많습니다. BI 설정은 데이터 품질, 샘플링 빈도, BI 소프트웨어, 컴퓨팅 기능 및 데이터 분석가의 품질을 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다. 우리는 이것을 완전히 다루지 않을 것입니다. 대신 모든 온라인 마케터가 숙지하고 작업 컨텍스트를 자세히 살펴봐야 하는 기본 개념을 설명하고자 합니다. 다음은 비즈니스 인텔리전스 프로세스를 간단히 설명하는 방법입니다.

마케팅 및 판매 목표를 달성하기 위해 모든 비즈니스는 실험을 해야 합니다. 데이터 기반 실험은 비용이 적게 들고 장기적으로 더 효과적이기 때문에 자주 사용됩니다. 그런 다음 CRM 관리자는 데이터 기반 실험을 설계하고 실행하는 방법을 배워야 합니다. 이러한 실험에는 세 가지 요소를 고려해야 합니다.

1. 비즈니스 지표 : 수익성, 브랜드 인지도, 고객 유지와 같이 개선하고 싶은 매개변수입니다(자세한 내용은 Klipfolio 가이드 참조).
2. 고객 세그먼트 : 고객을 몇 가지 특성을 공유하는 그룹으로 나누는 방법. 세그먼트는 다른 가설을 테스트하는 데 사용되는 데이터 샘플일 뿐입니다. 또는 이를 마케팅 용어로 표현하면 메트릭에 대한 고수익 고객을 식별합니다.
3. 데이터 시각화 : 처리된 데이터에서 통찰력을 이끌어 제품 마케팅, 브랜드 관리자, CMO, 수요 창출, 소프트웨어 개발 등과 같은 다른 비즈니스 이해 관계자와 공유하는 방법 (시각화의 예 참조)

요약하자면, 실험 설계 프레임워크는 다음 질문에 답해야 합니다. 누가 (세그먼트), 언제 대상 으로 지정해야 하는지, 무엇을 제공할 것인지, 얼마를 지출할 것인지, 예상 결과 (메트릭)는 무엇입니까? 이것을 구현하기 위해 무엇이 필요한지 봅시다.

알아야 할 기술 기술

달성하고자 하는 마케팅 개인화 수준이 높을수록 더 많은 고급 실험을 구상해야 합니다. 고급 개인화에는 항상 분산 시스템 에서 대량의 데이터 를 수집하는 작업이 포함됩니다. 이것이 마케팅 자동화 전문가가 이러한 시스템이 서로 통신 하는 방식과 데이터가 저장 및 요약되는 방식을 이해해야 하는 이유입니다.

파악해야 할 핵심 개념은 다음과 같습니다.

데이터 저장 : 데이터 분석의 기본 사항을 이해했다면 데이터가 저장되는 방식에 대해 머리를 숙여야 합니다. 레코드 란 무엇이며 데이터 모델 은 무엇이며 스키마 가 필요한 이유는 무엇입니까? 데이터 마이그레이션 은 언제 필요하며 비용은 어떻게 예상됩니까?

아래 과정 중 하나를 진행하는 것이 좋습니다. 그것들은 순수한 SQL에 관한 것이지만 Tableau, Lookr, Power BI 또는 QlikView와 같은 인기 있는 BI 도구는 동일한 기능을 사용하며 이름 지정과 사용자 인터페이스만 다릅니다.

• 마케터를 위한 SQL 튜토리얼
• SQL 시도

시스템 통합 : 모든 마케팅 부서에서 일반 데이터베이스, SaaS 공급자 또는 Excel 시트와 같이 데이터 저장소 간에 데이터를 이동해야 합니다. 이는 분명히 기술 팀의 작업이지만 이것이 어떻게 작동하는지 이해하면 프로세스를 계획하고 실행하는 데 도움이 될 것입니다.

다음은 서버 의 기본 사항과 웹에서 고객 추적이 작동 하는 방식에 익숙해지는 데 도움이 되는 몇 가지 개념에 대한 링크입니다.

• 서버에 대한 비전문가 가이드
• 광고 리타게팅이란

충분히 용감하다면 실습 소프트웨어 연습을 시도할 수도 있습니다 :-)

마테크 툴킷

데이터 처리의 기본 사항을 알고 데이터가 이동하는 방식을 이해한다면 이미 기술에 정통한 마케터의 5%(내 추정치)에 속합니다. CMO에게 설득력 있게 보고하는 방법과 데이터로 소프트웨어 개발자와 협상하는 방법을 알고 있습니다.

그러나 케이크에 장식을 입히려면 한 가지 더 많은 영역에 시간을 투자해야 합니다. 마케팅 기술 제공자의 개요입니다. 좋은 점은 데이터 분석 및 기술 기술이 여기에서 매우 유용하다는 것입니다!

오늘날의 마케팅 부서에서 CRM 관리자는 적절한 기술 스택 없이는 많은 것을 달성할 수 없습니다. 일반적으로 두 가지 방법으로 완료할 수 있습니다.

1. 직접 구축

2. 타사 공급업체에서 구매

두 접근 방식 모두 장단점이 있지만 전체적인 차이점은 기성 소프트웨어가 사내에서 구축하는 것보다 훨씬 빠르게 가치를 제공한다는 것입니다. 동시에 무언가를 처음부터 구현하면 비즈니스에 맞게 기능을 완벽하게 조정할 수 있습니다.

마케팅 소프트웨어와 관련하여 중소 전자 상거래 회사는 프로세스를 신속하게 자동화하기 위해 기성품 소프트웨어를 구입할 수 있습니다. 그러나 까다로운 부분은 소프트웨어 기능을 제대로 활용하지 못하는 경우가 많다는 것입니다. 최근 Gartner의 보고서에 따르면 마케팅 부서는 이미 보유하고 있는 시스템의 가치를 완전히 깨닫지 못하고 있습니다. 대기업은 소프트웨어를 프로세스에 맞게 조정하기 위해 열심히 노력하는 수백 명의 재능 있는 개발자가 있기 때문에 적어도 그 정도까지는 이 문제에 직면하지 않습니다.

어쨌든, "구매" 옵션을 선택할 때 직면하게 될 또 다른 문제가 있는데, 그것은 어떤 공급업체를 선택해야 하는지입니다.

이미 고전적인 차트인 이 차트는 시장에 얼마나 많은 마케팅 기술 제공업체가 있는지 보여줍니다. Scott은 최근 몇 년 동안 몇 가지 통합 노력을 발견했지만 업계는 여전히 확장되고 있습니다.

공급업체의 실사를 기다리며 영원히 시간을 보내지 않고 어떻게 결정 딜레마와 싸울 수 있습니까? 확실한 승자는 없지만 다음 두 가지 방법을 따를 수 있습니다.

통합 플랫폼 사용

베를린에서 빠르게 성장하는 음식 배달 스타트업인 Smunch의 성장 책임자인 Ludovic Manjot를 만나보세요. Ludovic은 이제 팀을 확장하고 있습니다. 그는 그들의 비즈니스에 이상적인 후보자는 기술에 정통하고 기꺼이 배우려는 사람이라고 말합니다. 그런 직원들과 함께 그는 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 많은 목표를 달성할 수 있습니다. 어려운 것은 이런 인재가 드물기 때문입니다.

Ludovic은 사업 초기에 가치를 창출할 다른 방법을 찾아야 합니다. 마케터에게 더 친숙한 소프트웨어 플랫폼은 더 나은 온보딩 및 지원을 제공하며 더 통합된 플랫폼은 여러 마케팅 자동화 도구를 포함합니다.

이 세 가지를 통해 비기술적 마케터는 빠르게 머리를 감고 첫날부터 가치를 전달할 수 있습니다. Ludovic은 많은 마케팅 채널을 통합하는 것처럼 보이기 때문에 HubSpot을 선택했습니다. 그러나 동시에 그는 미래에 대해 매우 걱정하고 있습니다. Hubspot은 비싸고 회사는 1년 간의 약정이 필요하기 때문에 그는 Smunch가 그 기능을 많이 사용하지 않고 결국 좋은 가치 대 돈 비율을 달성하지 못할 것을 두려워합니다.

API 우선 솔루션 사용

따라서 다음을 방지합니다.

• 팀이 완전히 사용하지 않을 소프트웨어에 대한 예산을 낭비하고,
• 처음부터 모든 것을 작성하고,

API 우선 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 이들은 최신 소프트웨어 플랫폼으로 CRM 관리자에게 요구 사항을 거의 100% 충족하기 위해 조합할 수 있는 기성 구성 요소를 제공합니다. 또한 다른 시스템과 통합할 준비가 되어 있습니다. 마지막으로 중요한 것은 일반적으로 사용량 기반 가격 책정이 있기 때문에 선행 지출이 필요하지 않다는 것입니다. 1년 전 이 블로그에서 이러한 도구를 조사하는 방법을 설명한 적이 있습니다. 비개발자를 위한 전자 상거래 API 소개.

API 우선 플랫폼의 힘을 활용하려면 약간의 데이터와 기술 지식이 필요하므로 심층적으로 다루기 전에 위 섹션에서 설명한 기술에 익숙해져야 합니다.

추가 정보를 찾을 수 있는 곳

• Google – 가장 좋은 방법은 해결하려는 문제에 대해 질문하는 것입니다.
• 고객 경험 매트릭스 – 철저한 CRM 플랫폼 검토.
• Capterra, GetApp, G2Crowd – 마케팅 기술을 포함한 다양한 소프트웨어 도구에 대한 리뷰.
• 치프마르텍 블로그.
• 고객 관계 관리: 개념 및 기술.
• 목적지 CRM - 웹사이트.
• CRM 핸드북: 고객 관계 관리에 대한 비즈니스 가이드.
• 빛의 속도로 CRM, 4판: Social CRM 2.0 고객 참여를 위한 전략, 도구 및 기법.
• Capterra의 상위 8개 CRM 블로그 목록입니다.‍

TLDR 요점:

• CRM 관리자의 책임은 데이터 분석, 기술 시스템 통합 및 목표 맥락 내에서 현재 마케팅 기술 제공업체의 검토라는 세 가지 영역을 마스터하는 것입니다.
• 데이터 분석 기술은 다른 두 영역에 영향을 미치기 때문에 가장 중요합니다. 데이터 파이프라인의 모든 단계를 이해하면 CRM 관리자가 CMO 또는 CTO와 같은 다른 이해 관계자와 커뮤니케이션하는 데 도움이 됩니다.
• 오늘날의 마케팅 부서에서 데이터는 여러 소스에 속합니다. 마케팅 목표를 달성하기 위해 데이터를 이동하는 데 필요한 것이 무엇인지 배우는 것은 데이터 기반 마케터 지망생에게 필수 항목입니다.
• 마케팅 기술 시장은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 따라서 마케팅 자동화 캠페인을 위한 최고의 플랫폼을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 앞으로 나아가는 한 가지 방법은 여러 마케팅 채널을 통합하는 도구를 고려하는 것입니다. 다른 하나는 최신 API 우선 소프트웨어를 활용하는 것입니다.