데이터의 힘을 과신하고 있습니까? [장미색 안경]

이전 고용주의 CEO인 나의 오래된 상사는 내가 아는 최고의 영업 사원 중 한 명이었습니다.

그는 방에서 일하면서 흥미를 유지하고 대화에서 가치를 이끌어내기 위해 적절한 말을 듣고 알았습니다. 중요하게도 그는 회의를 끝내고 문을 나서야 할 때를 정확히 알고 있었습니다. 그것은 마치 쇼 비즈니스와 같습니다. "그들이 더 원하게 놔두십시오."

나쁜 영업 사원을 경험한 사람이라면 누구나 그 반대를 본 적이 있습니다. 담당자가 대답에 "예"를 받아들이는 방법을 모르는 전형적인 순간입니다. 고객은 일반적으로 다음 단계에 관심이 있음을 암시하거나 노골적으로 말했으며 담당자는 기능, 혜택, 할인 및 부가 가치 서비스를 계속 과도하게 판매합니다. 이 모든 것은 불필요합니다.

우리가 무언가를 과도하게 팔 때 두 가지 결과가 발생합니다. 첫째, 우리는 고객의 구매 결정에 대해 이야기합니다. 나는 한 번 고객이 구매에 관심을 표명한 후에도 담당자가 계속해서 이야기하고 이야기하는 것을 목격했습니다. 담당자가 제품의 향후 개발에 대해 언급했고, 고객은 갑자기 그 로드맵이 자신의 요구 사항과 일치하는지 의문을 갖게 되었습니다. 그것은 판매를 죽였습니다.

두 번째 효과는 거의 비슷합니다. 담당자는 고객이 마침내 "중지"라고 말할 때까지 계속해서 더 많은 혜택을 제공함으로써 과도하게 판매하는 "놀람이 없음"을 확인하기를 간절히 원합니다. 그때까지 영업 담당자는 종종 실패할 정도로 비현실적인 기대를 설정했습니다.

이것이 비즈니스 리더에게 데이터 사용을 판매하는 마케팅 및 콘텐츠 실무자의 상황입니다.

잘못된 목적지로 이동하는 데이터

“우리는 데이터 중심입니다!” 더 큰 마케팅, 브랜드 또는 수요 창출 팀에 측정 전략에 대해 질문할 때마다 1달러가 있다면 해변 어딘가에서 멋진 데킬라를 홀짝이고 있을 것입니다.

대부분의 경우 해당 진술의 이면을 살펴보고 "데이터 기반"은 말 그대로 팀이 데이터에 의해 주도됨을 의미합니다. 그들은 데이터가 어떻게 도움이 되는지에 대한 통찰력이 없습니다.

그들은 메트릭, 분석 및 숫자가 너무 많아서 모든 움직임을 주도하는 일부 데이터를 검색하고 찾습니다. 그들이 하는 모든 일은 데이터에 의해 좌우됩니다. 모든 작업은 데이터를 찾아서 소급적으로 지원됩니다.

이러한 "데이터 기반" 마케터가 깨닫지 못하는 것은 이렇게 함으로써 새로운 시도를 막는 벽도 구축한다는 것입니다.

순수한 "데이터 기반"이 출발점일 때마다 누군가가 혁신하고 새로운 것을 하기를 원할 때 다음 도전이 무엇인지 압니다. 그러기 위해서는 '비즈니스 케이스'를 만들어야 합니다. 누군가(보통 비즈니스 사례를 만드는 책임이 있는 사람)는 필연적으로 "글쎄, 데이터는 무엇을 말합니까?"라고 물을 것입니다.

그러나 데이터는 아이디어가 진정으로 혁신적이라면 결정적으로 아무 것도 말하지 않습니다. 무슨 일이야? 비즈니스 사례 작성자는 이전의 모든 결정을 정당화하는 데 사용한 데이터를 살펴봅니다. 유용한 데이터를 찾을 수 없으면 외부 모범 사례를 살펴보고 혁신적인 것이 다른 사람들이 하는 것과 일치하는지 확인합니다.

물론, 이 혁신적인 것을 가리키는 모범 사례가 많이 존재한다면 그 혁신이 정말 그렇게 혁신적인가?

흠...

내가 말한 것이 아니라 데이터가 말한 대로 하라

지난 10년 동안 콘텐츠 및 마케팅 실무자들은 디지털 경험의 효율성과 성능을 높이는 방법인 데이터의 마법을 팔았습니다. 결과적으로 많은 마케팅 팀은 데이터의 힘을 과도하게 판매하는 콘텐츠로 수행하는 모든 작업에 대한 증거를 보여주기 위해 필사적입니다. 이제 점진적으로 평균보다 높거나 낮은 수준에서 벗어나는 일을 하지 못하도록 막습니다.

저는 최근에 새로운 디지털 사고 리더십 매거진을 발행하고자 하는 B2B 기술 회사와 함께 일했습니다. 그들에게 이것은 업계의 의사 결정권자에게 교육을 제공하는 혁신적이고 새로운 접근 방식이었습니다. 그들은 견고한 "큰 아이디어" 세트를 개발하는 데 시간을 보냈습니다. 실용적인 방법보다는 첨단 아이디어의 콘텐츠 전략을 결정했습니다. 그들은 주제 전문가를 미래로 고객을 끌어들일 수 있는 사람으로 배치할 계획이었습니다. 팀은 흥분했습니다.

이 이니셔티브를 주도한 부사장은 제품, 브랜드, 홍보 및 C-suite 팀의 동의를 얻기 위해 순회했습니다.

잘 되지 않았습니다.

각 대화에서 부사장은 데이터가 말한 내용에 대한 질문으로 많은 저항을 받았습니다. 아이러니하게도 이 다른 팀에서 참조한 데이터는 마케팅 팀이 이전 캠페인의 성공을 입증하는 데 사용한 데이터였습니다. 부사장은 다음과 같이 들었다.

• "이것은 우리의 SEO 데이터가 말하는 것과 반대되는 것처럼 들립니다."
• "데이터에 따르면 최종 구매자는 고위 경영진이 아닙니다. 우리는 구매자만을 대상으로 해야 하는 것 아닌가요?"
• "고위급 리더에게 이 정보가 필요하다는 데이터는 어디에 있습니까?"
• "이로부터 얻을 수 있는 리드 수에 대한 예측은 무엇입니까?"
• "이 주제가 인기가 있는지 여부에 대한 데이터가 있습니까?"

결국 잡지 프로젝트는 보류됐다.

교훈은 회사가 새로운 디지털 잡지를 출시하지 못했다는 것입니다. 교훈은 그들이 그것을 시작하지 못한 이유 입니다.

팀은 그들이 한 모든 일을 정당화하기 위해 데이터 사용을 과도하게 사용했습니다. 그들은 그들이 "데이터 중심적"이라는 것을 확립했습니다. 동료들은 단순히 판매된 제품에 따라 "왜 데이터가 당신을 이런 결론에 이르게 했는가?"라고 대답했습니다.

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콘텐츠 분석에 대한 확실한 가이드: 성공적인 마케팅을 위해 가장 중요한 데이터 이해하기

콘텐츠를 최적화하고 싶으십니까? 올바른 측정항목으로 시작하여 콘텐츠가 잠재고객과 어떻게 소통하는지 측정하세요. 자세한 내용은 가이드를 확인하세요!

데이터는 드라이브가 아니라 샷건을 타야 합니다.

콘텐츠와 경험을 측정하는 것은 어렵습니다. 항상 그래왔고 앞으로도 그럴 것입니다. 내가 쓴 것처럼 우리의 목표는 데이터의 정확성보다 더 중요합니다. 블로그 게시물이나 백서를 찾았는지, 읽었는지, 아니면 행동이 바뀌었는지와 같이 얻을 수 있는 가장 중요한 통찰력이 무엇인지 물어보십시오. 종종 우리는 후자로부터 통찰력을 원하지만 데이터를 사용하고 전자를 기반으로 결정을 내립니다.

데이터와 측정에 관해 내가 가장 좋아하는 책 중 하나는 Eliyahu Goldratt의 The Haystack Syndrome: Sifting Information Out of the Data Ocean입니다. 나는 항상 이 인용문을 생각합니다.

당신이 나를 어떻게 측정할 것인지 말해 주십시오. 그러면 제가 어떻게 행동할 것인지 알려드리겠습니다. 나를 비합리적으로 평가한다면 비논리적인 행동에 대해 불평하지 마십시오.

데이터 기능을 판매할 때 데이터에 반대하거나 데이터 없이 진행해야 하는 상황이 발생할 수 있음을 인정해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 중심으로 평범해집니다.

데이터는 질문에 대한 답을 알려줍니다. 우리는 차를 운전해야 합니다. 데이터는 산탄총을 타고 있어야 합니다.

혁신적인 것을 시도할 수 있는 유연성을 가지려면 콘텐츠 및 마케팅 전략의 가치로 데이터를 판매하는 방식을 재구성해야 합니다. 다음 두 가지 아이디어가 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터를 생명의 증거로 취급 하지 마십시오. 이미 내린 결정을 정당화하기 위해 데이터의 가치를 사용하고 판매하는 것을 중단해야 합니다. 데이터 기반 가치는 "이 캠페인이 효과가 있었습니까?"에서와 같이 소급하여 결정됩니다. 도움이 됩니다. 그러나 데이터가 전체 전략을 주도하게 하면 미래의 콘텐츠 마케팅 아이디어를 상자에 넣을 것입니다. 모든 결정은 마지막 결정을 "이겨내는" 것이 됩니다. 마지막 결정을 "고치"하려고 하지 않는 것은 절대 시도하지 않을 것입니다.
• 콘텐츠 및 마케팅 전략은 위험이 아닙니다. 산더미 같은 데이터를 스캔하는 것 이상으로 전략을 형성하는 질문 형식의 답변을 도출하십시오. 먼저 목적, 도달할 목표를 설정한 다음 해당 목표를 달성하기 위한 계획을 세우는 데 도움이 되도록 주요 비즈니스 질문 목록을 수집합니다. 비즈니스에서는 모르는 것보다 모르는 것을 아는 것이 훨씬 낫다는 것을 기억하십시오. 당신이 모르는 것. 후자에 직면했을 때 데이터를 자세히 살펴보고 가질 수 있는 질문과 일치하는 답변을 찾는 경향이 있습니다.

목표로 시작했다면 목표를 달성하기 위한 핵심 질문을 개발하십시오. 그런 다음 이러한 핵심 질문에 답하는 데 필요한 데이터를 설계합니다. 그래야만 데이터를 사용하여 결정을 정당화하는 것이 아니라 결정을 알리고 있습니다. 실제로 핵심 질문은 "이 작업을 수행해야 합니까?"일 수 있습니다. 하지만 새로운 일이라면 프로젝트가 시작되기 전에는 답을 알 수 없을 수도 있음을 인정할 수 있습니다.

성공하는 법 배우기

때로는 성공하는 것보다 배우는 것이 더 낫습니다.

다음은 팀과 함께 실행할 수 있는 실험입니다. 다음 Zoom 통화에서(또는 새로운 표준이 될 수 있는 사무실에서) 모두에게 세 가지 질문을 하십시오. 첫 번째는 “우리 같은 기업이 혁신적이어야 합니까?”입니다. 나는 90%가 고개를 끄덕일 멋진 칵테일을 장담할 것입니다.

그런 다음 즉시 다음 질문을 하십시오. " 우리 회사(또는 팀)가 혁신적입니까?" 이 쿼리는 거의 확실하게 "Do you mean, like, ever?"라는 질문으로 이어집니다. 또는 "지금 말입니까? 우리는 지금 혁신적입니까?”

필요에 따라 설명합니다. “예. 항상. 우리가 혁신적이었던 적이 있습니까?”

회사의 종류, 나이, 규모에 따라 마일리지가 달라집니다. 그러나 그러한 예 응답의 경우 세 번째이자 마지막 질문인 "그게 언제였습니까?"에 대한 대답에 또 다른 멋진 칵테일을 걸겠습니다.

감히 말하지만, 소수의 예외를 제외하고는 모두가 성공적으로 끝난 것을 인용할 것입니다.

당신은 볼 수 있습니다. 혁신이 효과가 있는 한 누구나 혁신을 사랑하고 기억합니다.

데이터로만 움직이는 비즈니스에서 의사결정을 뒷받침할 데이터가 없고 실패한 새로운 전략에 찬성이라고 대답한 마약 중독자가 되고 싶은 사람은 아무도 없습니다.

"데이터 기반" 비즈니스에서는 데이터가 항상 원동력이 되어야 한다는 생각에 무력해질 수 있습니다. 당신은 당신의 통계를 올바른 방향으로 움직일 것이라고 확신할 수 없는 활동을 시작할 수 없거나 시작할 의사가 없습니다.

데이터 및 측정의 사용을 재구성하고 목표에 대한 동의를 얻은 다음 더 나은 질문을 통해 귀하와 귀하의 팀이 훌륭하게 성공하거나 실패할 수 있는 일을 더 많이 만들 수 있습니다. 노벨상을 수상한 물리학자 닐스 보어(Niels Bohr)는 “전문가는 매우 좁은 분야에서 저지를 수 있는 모든 실수를 저질러본 사람”이라고 말했습니다.

따라서 데이터를 사용하여 최고의 실수를 저지를 수 있는 결정을 내리도록 합시다.

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Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute의 표지 이미지