저자에 대해 자세히 알아 보려면 클릭하십시오. 에릭 크레인.

잠재 고객의 참여를 유도하고, 제품을 소개하고, 평가 프로세스를 거쳐 최종적으로 사업을 시작하는 작업을 마친 후, 마지막으로 원하는 것은 새로운 고객을 참여시키고 비즈니스 서비스를 시작하는 첫 번째 중요한 상호 작용에서 비틀거리는 것입니다. .

비즈니스가 디지털 방식으로 변화하고 데이터 교환이 지속적으로 발생함에 따라 장애물이있다 새로운 고객을 가로막는 것: 데이터 온보딩의 도전. 고객 데이터 온 보딩에는 고객의 필수 데이터를 SaaS (Software-as-a-Service) 제품.

고객은 데이터가 제대로 마이그레이션되지 않으면 새 애플리케이션을 사용하거나 새 제품에서 가치를 얻을 수 없습니다. 리드 없이는 마케팅 자동화를 설정할 수 없습니다. SKU 없이는 전자 상거래 제품을 판매 할 수 없습니다. 정확한 직원 프로필 없이는 급여를 실행할 수 없습니다. 새로운 데이터의 양이 계속해서 급증함에 따라 데이터 온 보딩 프로세스가 점점 더 중요 해지고 있습니다. 

거의 모든 산업에서 데이터 온 보딩이 필요합니다. 예를 들면 :

• 물류 회사를위한 배송 정보
• 도서관 및 박물관을위한 디지털 자산
• 건설 및 인프라 이니셔티브를위한 프로젝트 데이터
• 투자 평가를위한 재무 데이터

현재 데이터 온 보딩 상태를 확인하기 위해 당사는 100 개 이상의 기업을 설문 조사하여 기업이이 문제를 해결하는 방법에 대한 통찰력을 얻었습니다. 설문 조사 결과 응답자의 90 % 이상이 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송할 필요가있는 반면, 그들 중 XNUMX/XNUMX 이상이 데이터 온 보딩 프로세스에서 "가끔 또는 자주"문제를 겪는 것으로 나타났습니다. 

데이터 온 보딩이 어려운 이유

데이터 생성 및 유지 관리에 가장 많이 사용되는 형식 중 하나 인 CSV 파일 가져 오기는 문제가됩니다. 지저분한 데이터, 엣지 케이스, 인코딩 형식, 오류 해결 및 비 기술적 사용자는 모두 비즈니스에 심각한 문제를 안겨줍니다. 

데이터 업로드와 관련된 고객은 회사가 스프레드 시트 템플릿과 긴 설명 기사를 제공 할 때 쉽게 실망합니다. 데이터를 제공하는 고객이 제대로 업로드 할 수있는 파일을 준비하는 데 어려움을 겪으면서 좌절감이 커집니다. 

한편, 엔지니어링 및 제품 팀은 고객을 대신하여 데이터를 가져 오는 가장 좋은 방법을 찾아야하기 때문에 귀중한 활동에서 벗어나는 경우가 많습니다. 제품에 대한 새로운 기능을 구축하는 대신 개발자는 복잡한 파일을 정리하고 고객 데이터를 마이그레이션하는 데 도움이되는 사용자 지정 데이터 가져 오기 도구를 만들 수 있습니다. 

좌절 한 고객과 불만족스러운 엔지니어링 팀은 데이터 온 보딩 프로세스를 지속적으로 최적화하고 전체 고객 온 보딩 전략의 핵심 부분으로 만드는 것이 왜 중요한지 보여줍니다.

일반적인 데이터 온 보딩 문제

설문 조사에서 발견 된 핵심은 데이터 온 보딩이 빈번한 이벤트라는 것입니다. 응답자의 절반 이상이 매일 데이터를 가져와야한다고 답했으며 21 %는 하루에 여러 번 프로세스를 수행한다고 답했습니다. 빈도에도 불구하고 설문 조사에 따르면 데이터 온 보딩은 안타깝게도 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 응답자의 절반은 데이터 온 보딩이 처음부터 끝까지 몇 시간이 걸렸다 고 말했습니다. XNUMX 분의 XNUMX은이 과정에 몇 주 또는 몇 달이 걸린다고 답했습니다. 

응답자들은 고객 데이터를 온 보딩 할 때 직면하는 다양한 문제를 지적했습니다. 응답자 10 명 중 거의 46 명이 언급 한 데이터 형식화 및 데이터 검증 문제가 그 길을 주도했습니다. 지저분한 데이터 문제가 회사를 괴롭히고 성공적인 가져오기를 위해서는 깨끗하고 정확한 데이터가 필요하다는 점을 감안할 때 이러한 발견은 의미가 있습니다. 인용 된 기타 일반적인 문제로는 열 일치 (응답자의 28 %), 데이터 액세스 (28 %), 데이터 민감도 (27 %) 및 데이터 볼륨 (XNUMX %)이 있습니다. 이러한 결과는 기업이 데이터 논쟁 팀의 엔지니어를 데이터 관리인으로 만드는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있습니다. 

설문 조사 응답자들은 데이터 가져 오기가 고객에게 맡겨지면 원활하게 이루어지지 않을 가능성이 높다고 강조했습니다. 기업이 고객에게 튜토리얼을 읽고, 심층적 인 비디오를보고, 이해하기를 바라는 경우 잠재적 인 이탈 가능성이 있습니다. 

데이터 온 보딩의 문제는 사라지지 않습니다. 엄청난 양의 데이터가 증가함에 따라 기업은 데이터 온 보딩 프로세스를 가장 잘 처리하는 방법을 해결해야합니다. 대안은 엔지니어링 및 제품 팀이 데이터 가져 오기 도구를 구축하는 데 전념하는 귀중한 시간을 낭비하는 반면 고객은 데이터 마이그레이션을 시도하는 데 어려움을 겪고 있음을 의미합니다. 데이터 온 보딩이 고객 온 보딩 전략의 일부입니까? 그럴 때가되었습니다.  

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

출처 : https://www.dataversity.net/data-onboarding-the-critical-yet-difficult-first-step/