대부분의 B2B 및 B2C 기업과 마찬가지로, 고객의 행동과 욕구를 더 깊이 이해하는 것은 상업적 성공을 위해 필수적인 요소가 되었습니다. 그러나 고객 데이터는 여러 시스템과 데이터 저장소에 갇혀 있어 기업이 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 추출할 수 있는 실행 가능한 인사이트가 제한되어 있습니다. 

이러한 요구는 한 주요 소프트웨어 개발 회사가 고객 참여에 영향을 미치는 다양한 회사 역할에 사용할 수 있는 확장 가능하고 안전하며 강력하면서도 유연한 Customer 360 솔루션을 구현하는 출발점이 되었습니다.

고객 360: 데이터의 통합

지난 몇 년 동안 비즈니스가 성장하면서 고객 데이터는 조직의 다른 부서에서 각각 소유하고 있는 거의 10개의 서로 다른 내부 및 외부 데이터 저장소와 시스템에 분산되어 있습니다. 예를 들어, Marketo는 고객 및 잠재 고객과의 이메일 커뮤니케이션을 처리하고, Salesforce는 주문 및 구매를 관리하며, Zendesk는 지원팀과 수많은 스프레드시트 및 대시보드를 관리합니다. 이러한 소스가 동기화되지 않아 수동으로 유지 관리해야 하는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.

기존 데이터 인프라의 문제점은 세 가지였습니다: 

    1. 고객과 사용자는 단일 데이터베이스와 상호 작용하기를 원하며, 명확하고 일관성 있는 참여를 기대합니다.  
    2. 고객 대면 팀은 각 시스템을 탐색하고, 필요한 데이터를 찾고, 시스템 간에 일관성 없이 명명된 고객 간의 분석 점을 수동으로 연결하는 방법을 배워야 합니다.
    3. 고객 간 분석과 BI는 불가능했습니다. 

기업의 지속적인 성장과 효율성은 고객 관련 데이터에 대한 보다 일관되고 안전하며 탐색하기 쉬운 액세스를 제공하는 데 달려 있습니다. 이러한 필요성에서 새로운 이니셔티브가 탄생했습니다: 모든 사람이 액세스할 수 있는 통합된 종합 고객 360 리포지토리 및 대시보드를 구축하는 것이었습니다. 주요 임무는 영업 조직의 생산성을 개선하는 동시에 제품 효율성과 향후 방향에 대한 인사이트를 제공하는 것이었습니다.

실시간 고객 인사이트

이 새로운 고객 360 리포지토리에 대한 쿼리는 심층적이면서도 광범위해야 했습니다. 일부 그룹은 다음을 위해 모든 고객 관련 데이터에 대한 포괄적인 뷰가 필요했습니다. 주어진 고객 실시간. 다른 그룹은 BI 분석에 액세스해야 합니다. 모든 고객 기반, 현황 및 방향성. 새로운 리포지토리는 두 그룹의 요구 사항을 모두 충족해야만 이 의무의 목표를 진정으로 달성할 수 있었습니다.

Dataworkz Customer 360 use case with Couchbase Capella

현대화 대 사용자 지정 ETL 파이프라인

이러한 과제에 대한 첫 번째 접근 방식은 여러 소스에서 데이터를 이동할 수 있는 다양한 도구를 사용하여 ETL 프레임워크를 구축하는 것이었습니다. 이 도구는 데이터 리포지토리를 유연하고 확장 가능한 대상 리포지토리로 이동하여 새로운 Customer 360 애플리케이션 및 BI 대시보드의 기반이 되었습니다. 대상 리포지토리는 이미 Couchbase를 사용하고 있었기 때문에 쉬운 부분이었습니다. ETL 파이프라인은 적절했지만 단점이 금방 드러났습니다. 첫째, 새로운 리포지토리나 데이터 소스(주로 영업 및 마케팅 부서에서 제공)를 구축하려면 새로운 ETL 파이프라인과 전문화된 IT 시간과 리소스가 필요했기 때문에 유연하지 않았습니다. 마찬가지로, ETL 프로세스는 문제가 발생하면 이를 조사하고 해결하기 위해 IT 리소스가 필요했습니다. 당연히 ETL 솔루션은 핵심 데이터 품질, 거버넌스, 보안 및 안정성 문제를 해결하지 못했습니다.

프로젝트의 첫 번째 단계가 끝날 무렵, 결론은 데이터베이스로서의 Couchbase(처음에는 Couchbase Server, 나중에는 Couchase Capella)가 고객이 통합 데이터 저장소에 필요한 모든 확장성, 유연성 및 안정성을 제공한다는 것이었습니다. 하지만 안타깝게도 수작업으로 만든 ETL 파이프라인은 이 문제를 해결하지 못했습니다. '자체 구축' 방식은 기존 사용자, 데이터 집합, 쿼리에는 잘 작동했습니다. 하지만 새로운 데이터 원본, 새로운 사용자, 새로운 비즈니스 질문이나 분석에 적응하는 데는 적합하지 않았습니다. 

노코드 데이터 파이프라인으로 가치 실현 시간 단축

이 시점에서, 데이터워크즈 는 데이터 관리 스택을 간소화하기 위해 도입되었습니다. 데이터워크즈는 데이터 검색, 카탈로그화, 변환, 계보 및 모니터링 등 데이터 관리 스택의 여러 계층을 통합하는 SaaS 서비스입니다. 자세한 보안 검토를 거쳐 CRM에 대한 액세스 권한(Salesforce), 잠재 고객 발굴(outreach.io) 및 지도(Marketo) 리포지토리를 사용하여 몇 분 만에 데이터 검색을 시작할 수 있습니다. 이 접근 방식은 속도와 단순성 외에도 몇 가지 장점이 있었습니다:

      • 데이터 워크즈는 데이터 거버넌스, 처리, 품질 및 계보를 제공하여 운영 분석 대시보드를 구축합니다.
      • 데이터는 Dataworkz에 저장되지 않고 항상 소스 또는 대상 리포지토리에 저장되므로 보안이 강화되고 전체 저장 공간과 비용이 절감됩니다.  
      • 마케팅 팀의 비즈니스 사용자는 Dataworkz의 사용하기 쉽고 유연한 인터페이스를 활용하여 부족한 IT 리소스 없이도 요구 사항의 변화에 따라 데이터 파이프라인을 변경할 수 있습니다. 
      • 데이터워크즈는 소스 데이터의 스키마 변경을 자동으로 감지하여 관련 이해관계자에게 알림을 보냅니다. 이러한 기능은 SaaS 데이터를 관리하는 운영 팀(예: SFDC), Customer 360 애플리케이션을 구축하는 분석 팀, 경영진 대시보드를 구축하는 마케팅 팀 간의 협업을 간소화합니다. 
      • 데이터워크즈의 내장된 데이터 모니터링 및 사전 예방적 이상 징후 탐지 기능을 통해 탄력적인 파이프라인을 생성하여 다운스트림 데이터 소비를 간소화할 수 있었습니다. 

No-code data management using Dataworkz and Couchbase Capella

프로젝트 주기 단축

완전한 기능을 갖춘 Customer 360 애플리케이션 및 데이터 파이프라인 프로젝트는 요구 사항을 수집하고, 데이터 흐름을 구축 및 반복하고, 분석을 추가하고, 비즈니스 사용자에게 배포하는 데 9개월 이상 걸립니다. 데이터워크즈와 카우치베이스 카펠라의 결합으로 이 프로세스가 3개월로 단축되었습니다. 

코드가 필요 없고 정의하기 쉬운 Dataworkz의 시각적 인터페이스 덕분에 며칠 또는 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 기본 데이터 흐름을 구축할 수 있었습니다. 추가 요구 사항을 수집하고 데이터 흐름 변경을 반복하는 데는 기존의 DIY ETL 접근 방식에서는 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 것이 며칠이면 충분했습니다. 마지막으로, Couchbase의 기본 제공 분석 기능 덕분에 추가 BI 분석을 구축하는 데 필요한 시간이 단축되었습니다.

카우치베이스 카펠라를 통한 분석의 미래

이 조직은 데이터워크즈의 포괄적인 데이터 관리 기능, 고객 360 리포지토리인 Couchbase Capella 및 비즈니스 분석을 위한 Power BI를 적용하여 운영상의 그리고 중앙 집중화된 일관된 데이터 세트에서 분석 워크로드를 처리할 수 있습니다.

이 프로젝트의 초기 단계에서는 고객 기반에 대한 전체적인 뷰를 생성하는 데 중점을 두었다면, 다음 단계에서는 비즈니스 프로세스에 ML과 AI를 도입합니다. 다양한 고객 여정 단계(잠재 고객 발굴, 마케팅, 영업, 지원)에서 다양한 소스 애플리케이션의 일일 스냅샷을 통해 데이터워크즈에 내장된 ML과 AI를 사용하면 AI 기반 비즈니스 의사 결정으로 전환할 수 있습니다.

지금 바로 고객을 더 잘 이해하기 시작하세요:

데이터워크즈와 카우치베이스 파트너십

이 게시물은 Couchbase와 Dataworkz의 협업으로 작성되었습니다.
작성자::

    • 사친 스모트라의 공동 설립자 겸 CEO 데이터워크즈
    • 페리 크루그, 공유 서비스 담당 이사 카우치베이스.

작성자

게시자 페리 크루그

페리 크루그는 고객 솔루션에 중점을 둔 CTO실의 아키텍트입니다. 그는 8년 이상 Couchbase에서 근무했으며 12년 이상 고성능 캐싱 및 데이터베이스 시스템과 함께 일해 왔습니다.

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