MARKETING TRENDS

트렌드M만의 6가지 트렌드 패턴과 18가지 트렌드 이슈 분석으로

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CX 트렌드 | 데이터에서 보물 찾기

아이디어_마케팅

Trend

데이터는 고객에 대한 이해를 돕는 중요한 도구이다. 디지털화의 가속화로 인해 데이터 처리 속도가 빨라지면서, 데이터의 다양성과 상관관계에 집중해야 한다. 그러나 기술적 도구의 변화에 비해 브랜드의 방법론과 사고방식은 아직 적응이 더딘 상황이다. 고객을 잘 이해하기 위해서는 포괄적인 데이터를 활용해야 한다. 전체 데이터를 분석하면 세부 사항과 연결점을 찾을 수 있다. 또한, 고객 불만을 감지하기 위해서는 전체 데이터를 분석하고 분석의 지속성도 필요하다. 데이터 양이 많아질수록 정밀성이 떨어질 수 있다. 그러나 데이터의 양이 적을 때는 정확한 데이터를 확보하기 위해 노력했지만, 한정된 데이터만 분석하면 작은 오류도 증폭시키고 결과의 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 따라서 브랜드는 방대한 데이터 속에서 고객 패턴을 측정하고 이해해야 한다. 데이터의 방대함으로 세부 정보와 변화 양상을 얻을 수 있지만, 충분한 자원을 투자해야 오류를 극복할 수 있다. 데이터 습득 기준을 조금 느슨하게 풀어주어야 하며, 데이터의 정밀한 부분만 이용하려다가 폭넓은 이해와 세부사항을 놓칠 수 있다. 데이터는 브랜드의 중요한 자산이자 비즈니스의 필수적인 인풋이다. 브랜드는 데이터를 통해 고객지향적인 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있다.

Insight

데이터를 통해 고객지향적인 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있는 방법은 무엇인가?
데이터의 정밀한 부분만 이용하려다가 놓치는 것은 무엇인가?
데이터 습득 기준을 느슨하게 푸는 것이 왜 중요한가?
데이터의 방대함으로 세부 정보와 변화 양상을 얻기 위해 어떤 자원을 투자해야 하는가?
브랜드가 방대한 데이터 속에서 고객 패턴을 측정하고 이해하는 방법은 무엇인가?
데이터의 양이 많아질수록 정밀성이 떨어지는 이유는 무엇인가?
고객 불만을 감지하기 위해 전체 데이터를 분석하고 분석의 지속성을 유지하는 것이 왜 필요한가?
전체 데이터를 분석하여 세부 사항과 연결점을 찾는 것이 왜 중요한가?
브랜드의 방법론과 사고방식이 데이터 기술의 변화에 적응하기 어려운 이유는 무엇인가?
데이터의 다양성과 상관관계에 집중하는 것이 왜 중요한가?
고객 데이터를 분석하여 어떻게 고객에 대한 이해를 높일 수 있을까?

Keyword

고객 데이터, 데이터 처리 속도, 데이터의 다양성, 고객 이해, 전체 데이터 분석, 고객 불만, 데이터 양, 정밀성, 고객 패턴, 데이터 자원, 데이터 습득 기준, 브랜드 자산, 비즈니스 모델

Reference

[원문기사/이미지] [이현정의 CX 트렌드]〈19〉고객 데이터 속 숨은 보물

* 본 콘텐츠는 Crowd Filtering을 통해 수집된 데이터를 기반으로 AI가 요약한 내용입니다.

6-Patterns
Enhancement	Expansion	Connectivity	Reversal	Reduction	Disruption

18-Issues
Tech-centric	Culture	Type	Personalization	Originality	Luxury
Sense	Space	Ecosystem	Environment	Time	Curation
Experience	Co-creation	Community	Diversity	Subculture	Human-Centric