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세일즈 데이터가 폭증하는 이유 '그리고 해결책'

2012.04.06 Jeff Vance   |  CIO


에코사인의 무료 계정에 가입하면, 3통의 리드 육성 이메일을 받게 된다. 첫 번째는 가입 감사 메일이다. 그리고 나머지 2통은 사용 팁을 알려주는 메일이다. 당연히 각 메일에는 유료 서비스 소개와 링크가 포함되어 있다.

대부분의 이메일 광고에서, 첫 번째 매일의 클릭률이 가장 높다. 그러나 점차 클릭률이 떨어진다. 0.1%에 불과하다. 에코사인의 로레타 존스 마케팅 책임자는 "우리는 한 달 정도 기다렸다가 다시 이메일을 보내봤다. 결과는 놀라웠다. 한 달 뒤에 보낸 이메일의 클릭률은 처음 보낸 감사 이메일의 클릭률과 비슷했다”라고 말했다.

만약 존스가 첫 번째 이메일의 결과를 중복 기록하는 방식으로 각 기록을 관리했다면, 이런 패턴이 창출되지 않았을 것이다.  그러나, 이런 패턴을 발굴하기 위해서는 엄청난 양의 데이터를 저장해야 한다. 기본적으로, 데이터 증가와 가시성은 서로 밀접한 관계에 있는 것이다.


데이터 폭증을 불러오는 세일즈 가시성
만약 잠재적 소비자(Prosepect)와 고객 이벤트를 모두 기록한다면, 데이터는 기하급수적으로 불어나게 된다. 일부 세일즈 주기의 경우, 세일즈를 종료하거나 포기하기 전까지 수십 차례 기록을 갱신할 수도 있다. 잠재적 소비자가 웨비나(Webinar)에 참석하고, 백서를 다운로드 받고, 전시회의 부스에 들를 때마다 기록을 갱신해야 한다. 이어지는 이벤트 사이의 타임랙(Time Lag) 또한 중요하다. 즉 특정 세일즈 수명주기 동안, 수백 버전의 기록이 존재하게 된다.

앞서 1,000명으로 구성된 세일즈 팀이 아주 쉽게 2만5,000명 이상의 잠재적 소비자에 대한 기록을 보유하게 된다고 설명을 했다. 즉 흔히들 그렇듯, 변경된 내용을 비효율적으로 관리한다면, 2만5,000명 잠재적 소비자에 대한 기록 데이터베이스는 수백 만 건의 기록으로 불어나게 된다.

그렇다면, 모호한 세일즈 패턴 발견 확률이 이런 방대한 데이터를 저장, 관리, 유지하는 것을 정당화시킬 만큼은 될까?

클라우드9의 벌레이는 그렇다고 믿고 있다. 벌레이는 "거래는 물론 세일즈 담당자들조차 패턴을 따르는 경향이 있다. 또 특정 이벤트와 결합해 판매 가능성을 높일 수 있다. 이들 세일즈 촉발요소(Trigger)의 일부는 예측이 불가능하다"라고 설명했다.


이 밖에 세일즈 담당자들의 행동이 다를 수 있다. 일부는 다른 사람들에 비해 더 많은 성과를 창출한다. 여기에는 이유가 있다. 뛰어난 세일즈 매니저는 세일즈 담당 직원들이 얼마나 성공적으로 행동하는지 알고 싶어한다. 시간이 지나면서 성공적인 영업에 대한 패턴이 만들어진다. 베스트 프랙티스와 정확한 전망으로 이어지는 패턴이다. 벌레이는 "뛰어난 세일즈 매니저는 데이터가 세일즈 담당자가 기입증된 성과 창출 패턴에서 벗어나는 시점을 알고 싶어한다"라고 말했다.

잠재적 소비자가 제품 시연에 참가하는 것과 같은 단순한 사건도 아주 다양한 결과를 도출해낸다. 벌레이는 "대부분의 기업들은 이런 정보를 수집하긴 하지만, 제대로 보지를 못한다. 예를 들어, 잠재적 소비자가 제품 데모를 확인한 것은 파악하지만, 정확한 시점과 단계는 추적하지 못하는 경우가 많다"라고 설명했다.

예를 들어, 너무 일찍 제품을 시연하게 될 경우, 세일즈 기회를 놓칠 수 있다. 반면 이보다 늦게, 그러나 너무 늦지 않게 시연을 하면, 세일즈 기회를 판매로 전환할 수 있다.

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