공급이 넘치는 등 오늘날과 같은 마케팅 환경에서 성장하기란 여간 쉬운 게 아니다. 하지만 고객의 행동을 제대로 이해하면 성장곡선을 가파르게 올릴 수 있다. 이를 위해 고객군, 채널 및 제품 카테고리가 서로 교차하고 있는 지점에서 기회를 파악하고 우선순위를 설정해야 한다.
고객 정보는 기업에게 최고의 자산인 동시에 짐이기도 하다. 디지털 시대에 기업들은 고객에 대한 다양한 데이터를 입수할 수 있게 됐다. 그러나 고객군, 유통 채널, 매장 포맷, 제품 카테고리가 다양해짐에 따라 기업들은 이같은 정보를 새로운 방식으로 결합하고 통합해야 하는 과제에 직면하게 됐다.
구체적으로 말하자면, 마케팅 담당자의 경우 단순한 고객 데이터를 의미 있는 정보로 만들기 위해서는 여러 유형의 정보들이 교차하고 있는 상태, 예를 들어 고객의 니즈, 매장 형태와 제품 품목 간의 정보를 파악해야 한다. 왜, 언제, 어떻게, 어디에서 고객들이 무엇을 사는가에 대한 통상적인 이해를 넘어서는 지식을 구축해야 하기 때문이다. 고객에 대한 의미 있는 분석은 2개 이상의 정보가 결합될 때 얻어진다. 외관상 유사해 보이지 않는 고객그룹들을 연결하는 공통된 특징은 여러 시각에서 조망할 때만 얻을 수 있다. 마케팅 담당자가 이런 교차점, 즉 ‘셀(cell)’ 에 초점을 둔다면, 단순히 평균적인 소비자 선호도 파악을 넘어서, 고객에 대한 심층적 이해를 토대로 성장의 새로운 기회를 모색할 수 있을 것이다.
그러나 대부분의 기업들은 고객에 대한 심층적 이해를 여전히 별도의 연구 역량으로 간주하고 있다. 그 결과 고객군, 채널 및 카테고리가 교차하는 지점의 데이터를 수집할 수 있도록 조직 역량이 구성되어 있지 않으며, 고객에 대한 심층적 이해를 위해 필요한 정보 통합이 제대로 이루어지지 않고 있다. 그 대신 마케팅 부서는 브랜드에만 초점을 두며, 영업부서는 지역, 채널 유형 및 키어카운트(key accounts) 위주, 시장조사 기관은 시장을 고객군별로 조망한다.
이의 해결책은 조직 내에 새로운 부서를 만드는 것이 아니라, 여러 주체들 간의 연계를 개선시켜 셀 차원의 이해를 향상시키고, 이를 토대로 움직이는 것이다. 이는 여러 부분들의 상호 연결된 시스템, 즉 네트워크의 구축을 의미한다. 이러한 네트워크는 태도, 행동, 거래 등에 대한 데이터를 통합할 뿐만 아니라, 외부 전문가(복잡한 데이터 관리, 또는 혁신적인 정성적 연구 기법 숙달을 지원함), 주요 공급업체 및 고객들(지역 또는 매장 차원에서 시장 현황 정보 구축에 필요한 거래 데이터를 제공해 줄 수 있음)과의 관계를 포괄해야 한다.
대형 할인점(예를 들어 월마트) 내 매출을 증가시키고자 고심하고 있는 한 가전회사가 있다고 가정하자. 일반적인 시장조사 접근방식으로는 문제의 원인을 딱 끄집어 낼 수 없었다. 그러나 영업 지점의 데이터와 매장 내 쇼핑 패턴 및 고객 관심사에 대한 온라인 설문조사를 결합시키자, 월마트에서 TV를 구매하는 고객들의 상당수가 스포츠 시청에 특히 관심이 있다는 사실을 알아냈다. 여기에다 스포츠를 좋아하는 TV 구매자들이 가장 중시하는 TV 기능에 대한 조사 결과를 결합시킴으로써 이 회사는 월마트에서 판매하는 제품의 조합과 기능을 재조정하고, 매장 내 마케팅을 스포츠 팬 위주로 변화시키는 기회를 마련할 수 있었다.
이 기회를 살리기 위해서는 브랜드와 영업 기획, 신상품 개발, 마케팅 투자 및 기타 사업 기획 프로세스를 재조정해, 조직의 주요 결정에 이를 반영해야 한다. 여러 지역과 부서에 걸쳐 공통된 현장 정보를 수집하고, 여기에서 도출한 사항들을 구체적인 행동 및 조치로 전환시킴으로써, 즉 통합되고 네트워크화한 방식으로 움직임으로써, 의사 결정에 대한 회사 전체의 능력을 개선할 수 있다.
교차점에서의 성장 포착
기업들은 구매 시점의 고객에 초점을 둠으로써 상당히 유용한 정보를 확보할 수 있다. 고객에 대한 심층적 분석의 중요성을 인식한 일부 기업들은 셀 차원에서 고객 정보를 수집하기 시작했으며, 이를 마케팅 및 영업 활동에 적용하고 있다. 사례를 보자.
사례 ①
유럽의 유통업체인 테스코는 4개의 주요 매장 형태(Express, Metro, Extra, Supermarket) 내 제품 카테고리 별 매출과 니즈에 기반을 둔 고객군이 교차하는 지점에서 발생하는 기회에 초점을 두고 있다. 니즈에 기반을 둔 고객군은 사람들이 무엇을 원하며 어떻게 구매하고자 하는가가 교차하는 지점에 위치한 일단의 고객들로 구성된다. 예를 들어, 테스코는 고객들이 구매하는 제품들에 대한 데이터와 고객들이 구매하지 않는 제품에 대한 설문조사를 결합했다. 그 결과 일부 형태의 매장에서는 젊은 엄마들이 약국을 더 신뢰하기 때문에 매장에서 유아용품을 덜 구입한다는 사실을 발견했다. 따라서 테스코는 베이비클럽을 신설해 전문지식을 제공하고 쿠폰을 제공하는 서비스를 개시했다. 이후 테스코의 영국 내 유아용품 판매 점유율이 2000년 16%에서 2003년 24%로 늘어났다.
사례 ②
베스트바이(Best Buy)는 구매 고객에 대한 조사, 판매 시점의 데이터, 고객의 기본 정보 분석을 통합해 특정 지역에서 어떤 고객군이 과하게 아니면 적게 분포되어 있는지를 파악했으며, 이를 바탕으로 매장 형태를 변화시키는 작업에 착수했다. 예를 들어 부유한 전문직 남성들이 밀집한 지역에 위치한 매장은 고급형 홈 시어터 제품을 구비했으며, 특별 결제 방식, 당일 배송 등의 서비스를 제공했다. 어린이를 동반하는 여성들이 많은 매장은 부드러운 컬러를 사용하며, 개인 쇼핑 도우미, 어린이용 전자 제품 코너를 갖췄다. 이렇게 매장을 목표 고객군에 맞추어 변경시킨 후 매출은 7%, 총이익율은 50% 증가한 것으로 나타났다.
사례 ③
최근 한 유선 통신업체는 고객의 쇼핑 행태, 인터넷 사용, 통신 니즈에 대한 전화 설문 조사 내용과 시내·장거리 전화, 데이터, 초고속 인터넷 서비스 전반에 걸친 고객 유형별 소비 패턴 정보를 통합하는 작업을 실시했다. 분석 결과 인터넷을 많이 사용하는 부유한 가구들을 대상으로 하는 마케팅이 불충분했음이 파악됐다. 따라서 이 업체는 광고 매체(웹 광고를 보다 늘림)와 채널 프로모션(웹을 많이 사용하는 고객들이 방문하는 매장 체인의 비중을 늘림)의 조합을 재조정했다.
이런 성공 사례에서도 브랜드, 채널, 제품, 지역 전체에 걸쳐서 고객 정보를 통합하기 위한 접근법을 정의하거나 필요한 역량 개발을 시도한 업체는 그리 많지 않다. 한 가지 이유는 브랜드 팀, 시장조사 그룹, 지역 영업 팀, 채널 파트너들이 시장에 대해 각기 다른 시각을 갖고 있기 때문이다(표1). 그 결과 각 부서가 엄청난 양의 데이터로부터 각기 다르고, 연관성도 없는 자료를 추출하게 된다. 한 소비재업체의 경우, 마케팅 부서는 최종 소비자들을 정교한 방식으로 분류하지만, 유통 조직은 소매업체 유형별로 채널 전략을 수립한다. 이런 불일치는 채널 차원, 고객군 차원 및 브랜드 차원에서 데이터를 통합하는 것을 어렵게 만들며, 가치가 높은 고객 셀을 이해하고 효과적으로 겨냥하기 위해 협력하는 것을 사실상 불가능하게 만든다.
그리고 설령 셀 차원에서 일련의 유용하고 의미 있는 정보를 구축했다 하더라도, 조직 내 부서들 간 유기적 연계가 부족해 이런 정보를 영업·마케팅 측면에서 효과적인 활동으로 전환시키는데 어려움을 겪는 경우도 많다. 예를 들어 한 맥주 회사는 와인 및 양주 브랜드와 경쟁해 성장하기 위해서는 어떤 특정 지역에 집중해야 할지를 잘 알고 있었다. 이 업체는 또한 어떤 레스토랑 체인 및 어떤 유형의 바에서 어떤 고객군을 겨냥해야 할지도 파악했다. 그러나 최근까지 마케팅 담당자는 영업 인력과 유통 협력업체들에게 보다 세부적인 지역별 고객 또는 채널 정보를 제공해 영업 활동이 보다 효과적으로 이루어질 수 있도록 지원하는 대신 전국을 대상으로 한 개략적인 마케팅 프로그램만을 제공했을 뿐이다. 결국 이 업체는 셀 차원의 유용한 정보를 제대로 활용하지 못하고 사장시켜 버린 셈이다.
심층 분석 네트워크 구축
기업들은 심층적 정보 네트워크 내에서 여러 다양한 원천으로부터 정보를 수집하고 다기능적(cross-functional) 접근 방식과 공통 역량을 수립하고 공유하는 작업을 통해, 데이터를 통합하고, 심층적 이해를 도출하며, 이를 셀 차원의 활동으로 전환할 수 있다. 이러한 네트워크는 데이터 제공 및 분석을 도와주는 고객 및 외부 업체들을 포함하기도 한다.
심층 분석 네트워크 수립의 첫 단계는 어떤 데이터를 필요로 하는가를 정의하는 것이다. 먼저 회사의 부서들이 공동으로 개발하고 공유하는 일련의 ‘기본’ 데이터(시장 및 채널 차원의 판매 또는 카테고리 데이터)가 필요하다. 그런 다음 기본 데이터를 고객 및 방문객들에 대한 보다 세부적인 정보 또는 회원 카드, 판매 지점, 정량적 설문 조사, 정성적 인터뷰 및 기타 해당 업체만이 입수할 수 있는 정보 등과 통합시켜야 한다. 목표는 고객들을 다양한 렌즈를 통해 보는 것이기 때문에, 선정된 데이터 원천들이 현재 (또는 잠재) 고객들이 누구이고, 무엇을 원하며, 언제, 어디에서 왜 구매하고자 하는가에 대해 정확한 정보를 제공해 줄 수 있는지를 확인해야 한다. 통신사의 경우, 기본 데이터 원천은 개인 가입자의 사용 내역, 기본 인적 사항 및, 가구별 통신 니즈에 대한 시장조사 등을 포함할 수 있다. 소매업체의 경우에는 회원 카드, 판매 시점 데이터 등이 될 수 있으며, 이것을 지역별 고객 분류 데이터 및 구매 고객의 행태를 유도하는 동인들에 대한 조사 등과 결합할 수 있다. 그리고 기업이 새로운 성장 원천을 추구함에 따라, 현재 고객뿐만 아니라 미래의 고객에 대한 데이터까지 필요하게 될 것이다. 조사 및 분석의 초점도 이에 따라 바뀌어야 한다.
고객에 대한 정성적인 관찰이 필요하다. P&G의 경우, 고객들의 하루 일과를 관찰하는데 바로 여기에 해당하는 좋은 예가 된다. 소매업체 및 의류업체들 사이에서 공통적으로 적용될 수 있는 방식은 옷장을 살펴보는 것이다. 집을 방문해 옷장과 서랍을 열어보고 사람들이 어떤 옷을 입는지 알아보는 것이다.
기업들 대부분의 경우, 심층적인 데이터 분석이 의미를 갖는 것은 추출된 데이터가 적극적인 문제 해결을 통해 주요 사업 결정과 연결될 때이다. 이를 위해 여러 유형의 사람들을 참여시켜야 한다. 예를 들어 지역에 대한 지식, 거래 또는 가격에 대한 정보, 브랜드 또는 키어카운트 관리에 대한 전문지식 등을 갖춘 인력들이 참여해야 한다.
이것이 어떻게 실제로 운용될 수 있는가를 잘 보여주는 예가 있다. 유럽의 한 건전지업체가 대형 소매 매장 내 판매 확대를 모색하다가, 높은 마진의 첨단 건전지의 재고가 종종 부족한 것을 발견했다. 이 업체는 첨단 기기 사용자들이 수요를 리드하고 있다고 믿고, 디지털 기기에 사용할 때 유용한 장점들을 강조한 새로운 디스플레이를 선보였다. 그러나 예상과는 달리 매출이 떨어졌다.
지역의 한 하이퍼마켓에서 일련의 조사를 한 후에야 이러한 직관에 어긋나는 고객의 반응을 깨닫게 됐다. 이 업체는 건전지를 구입한 고객들을 대상으로 인터뷰를 실시해 왜 구입했는지를 파악하고 고객들이 매장 내에서 어떻게 구매하는지를 관찰했다. 그 결과 드러난 사실은 고객들 중에서 디지털 기기용으로 이 건전지를 선택한 사람들은 별로 없었다는 것이었다. 그 대신 이들은 건전지 수명이 길다고 생각해서, 아니면 단지 우연히 구매한 것이었다. 이 업체의 DIY 코너는 디스플레이를 원래대로 되돌렸으며, 멀티미디어 코너만 첨단 기능을 강조한 새로운 디스플레이를 사용했다. 디지털 기기에 좋다는 점을 더 이상 강조하지 않게 되자 시범 매장에서의 매출이 20% 상승했다. 이렇게 이 업체가 적절히 대응할 수 있었던 것은 판매 시점의 데이터 및 일반 카테고리 정보를 채널 내 설문 조사 및 관찰 내용과 효과적으로 통합시켰기 때문이었다.
제조업체, 공급업체, 소매업체들은 자신들이 보유한 데이터가 상호보완적이기 때문에 데이터를 서로 공유하고 이를 바탕으로 협력하는 방식을 배워야 한다. 소매업체들은 제품 카테고리 차원에서 매우 세부적인 거래 데이터를 보유하고 있다. 채널의 또 다른 끝에 위치한 브랜드 제조업체는 고객군 및 지역별로 브랜드, 카테고리의 소비자와의 관계에 대해 매우 풍부한 정보를 보유하고 있다.
심층적인 정보의 공유는 각 당사자들에게 큰 이점을 준다. 예를 들어 알루미늄 제조업체인 알코아(Alcoa)의 한 보드지 공급업체는 소비자들이 냉장고에 음료수를 놓는 방식에 대한 조사 결과를 알코아와 공유했다. 이를 토대로 알코아는 코카콜라에 새로운 냉장고 친화형 용기를 제안했다. 새로운 용기가 도입된 지 3개월 후 코카콜라의 매출이 10% 상승했다. 또 다른 예로 월마트는 명확하고 일관된 판매 시점 데이터를 체계적으로 수집하고 조직하는 유럽 내 유일한 업체다. 월마트는 ‘Retail link’(리테일 링크) 툴을 통해, 주요 공급업체들에게 온라인으로 정보를 제공함으로써 공급업체들을 지원할 뿐만 아니라 공급업체들도 자신들의 분석 자료를 공유함으로써 이들로부터 많은 도움을 받고 있다.
네트워크는 심층적 분석 역량을 보유한 공급업체를 포함해야 하며, 관계 중심의 모든 서비스를 제공하는 공급업체로부터 여러 유형의 정보가 교차하는 지점을 심도 깊게 분석할 수 있는 능력이 있어야 한다. 이러한 공급업체들은 데이터 클렌징(data-cleansing) 및 예측 모델링 인류학자 네트워크, 심층 인터뷰, 소매업체들의 거래 기록을 정리하는 업체 등을 포함한다. 이런 공급업체들이 제공하는 전문 역량은 마케팅 담당자가 자체적으로 구축하기 힘들고 비용도 많이 든다.
공급업체와의 협력은 가치가 낮은 과제를 아웃소싱하고 전술적인 조사(예를 들어 콘셉트 테스트)를 의뢰하는 것으로부터 셀 차원의 기회를 파악하는 것으로 옮겨갈 것이다. 따라서 공급업체와 일하는 프로세스 또한 데이터 처리를 위한 조립 라인으로부터 (즉, 마케팅 담당자가 가정을 제시하면, 공급업체는 조사를 실행하며, 애널리스트는 데이터를 해석함) 공동으로 데이터를 수집하고 분석하는 등의 협력으로 전환될 것이다. 협력은 마케팅 담당자와 공급업체 파트너 간 수많은 연결 및 지속적인 관계를 창출할 것이다. 이는 마케팅 및 영업 조직으로 해금 셀 차원의 심층적 분석을 개발하는데 필요한 역량을 구축하도록 많은 도움을 제공할 것이다.
의사 결정 단계 시 심층 정보의 반영
진정한 가치를 실현하기 위해서는, 셀 차원의 심층적 정보가 상품 개발, 브랜드, 영업, 카테고리 관리, 키어카운트 팀 등을 망라하는 통합된 마케팅 및 영업 활동을 수립하는데 사용되어야 한다. 이를 위해 일반적으로 대부분의 회사들이 해 왔듯이 심층적 정보를 특정 팀 내에서만 관리하는 대신 모든 마케팅 활동의 지침이 되는 기획 프로세스 및 자원 할당 결정에 반영해야 한다.
전통적으로 고객에 대한 심층 정보는 마케팅 및 브랜드 기획의 일부 부문에서 주요 결정과 관련해 사용됐다. 예를 들어, 브랜드 포트폴리오 전반에 걸쳐 시장점유율을 올리기 위한 우선순위 설정, 잠재력이 높은 고객군 또는 채널을 겨냥한 전략 수립, 광고 및 판촉 투자 할당 등이 있다. 한 포장재 회사는 이런 기존의 마케팅 계획 관행을 새로운 셀 차원의 심층적 정보(예를 들어, 즉 주요 채널의 핵심 고객군의 쇼핑 습관)와 결합시켰다.
이를 통해 도출된 분석은 회사의 채널별 포장 및 가격 수립 계획에 영향을 미쳤다. 심층적 정보를 마케팅 계획에 보다 확실히 반영하기 위해서는 여러 부문과 연계된 애널리스트 및 마케팅 관리자가 요구된다. 이들은 채널별 고객에 대한 심층 정보를 핵심 고객군별 전통적인 분석과 결합시켜야 할 뿐만 아니라 브랜드, 제품, 포장 및 현장 영업팀과의 공동 작업을 통해 심층 분석을 토대로 계획 및 결정을 수정하고 완성시켜야 한다.
기업들은 심층 정보를 사용해 새로운 상품의 기회를 파악하고 개발의 각 단계별로 아이디어에 계속 투자할 것인지에 대해 보다 현명한 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어, 수익성 높은 시장에서 유망한 제품·서비스를 모색하는 한 휴대폰 제조업체는 고객 패널을 구성했다. 그리고 고객 패널에게 PDA와 무선기기를 어디에서 어떻게 사용했는지를 꼼꼼히 기록하도록 요청했다. 여기서 획득한 정보를 바탕으로 이 회사의 브랜드 및 고객군 관리자는 제품 개발 단계의 주요 시점마다 비즈니스 또는 엔터테인먼트 위주의 브라우저 인터페이스 설계 등과 같은 적절한 신제품 및 서비스 아이디어를 제시함으로써 개발 노력이 주요 시장의 목표 고객군의 니즈를 충족시킬 수 있도록 했다. 이들은 또한 새로운 제안이 목표 고객군을 효과적으로 겨냥하기 위해 필요한 영업 계획 수립을 지원했다. 첨단 기술 또는 시장 추세를 토대로 신상품을 개발하는 것과 같은 과거의 관행으로는 이와 유사한 결과를 창출하기는 어려울 것이다.
기업들은 소매업체로부터의 데이터와 공급업체의 정보를 결합해 키어카운트 계획을 보다 향상시킬 수 있다. 이를 통해 획득되는 방대한 규모의 정보는 고객별, 지역별 및 매장별 제품 범위, 조합 및 가격 목표를 수립하는데 사용될 뿐만 아니라 대형 고객의 경우 카테고리 관리 목표를 세우는데 이용될 수 있다.
심층 정보는 기업 내 직원들, 특히 마케팅 및 영업 인력들이, 여러 부서에 걸쳐서 효과적으로 협력해 일할 때만 의미 있는 영향을 미칠 수 있다. 다기능성을 효과적으로 확보하기 위해서는 심층 정보와 관련해 조직 내 누가 주요 역할을 담당할 것인가를 명확히 정의해야 한다. 이런 역할은 채널, 지역, 고객별 심층 분석을 브랜드, 제품, 포장 및 가격에 대한 계획에 반영하는 것뿐만 아니라 구매자에 대한 심층 정보와 채널 파트너와의 협력을 통해 획득한 정보를 영업 인력이 효과적으로 사용하는 것을 가능케 하도록 키어카운트 계획을 창출하는 것을 포함한다.
인적 자원이 문제가 되지는 않는다. 이미 충분한 인력이 조직 각 부문에서 일하고 있기 때문이다. 여기에서 관건은 공통적인 데이터에 접근하고, 공통적인 접근 방식을 사용하고, 올바른 역량을 갖추고, 체계적인 방식으로 작업하도록 하는 것이다. 다음은 타이어 제조업체가 어떻게 이런 목표를 달성했는가를 보여준다.
다기능적 통합의 중요성
이 업체는 영업, 마케팅, 시장조사 부서의 인력 중에서 채널 기회에 대해 통합적인 관점을 개발하는데 심층 정보를 제공하고 기여할 수 있는 적임자를 파악했다. 영업 조직 인력은 소매업체로부터 물량 데이터를 수집했으며, 마케팅 부서의 인력은 쇼핑 행태에 대한 조사를 실시했다. 시장조사 그룹의 인력은 여러 채널의 쇼핑객에게 설문조사를 실시하고 결과에 대해 공동 분석을 실시했다. 이런 심층 정보를 통합해 다기능 그룹은 소비자들이 할인 채널로 전환하지 않도록 하면서 보다 높은 가격을 받아 낼 수 있는 제품 라인을 파악했다. 마지막으로 기존의 브랜드, 영업 및 사업 기획 프로세스를 통해서 고객 계획을 수립했으며, 이 고객 계획이 각 고객별로 가격 정책의 변화의 근거를 명확히 제시하도록 했다.
앞선 예에서 볼 수 있듯이, 심층 분석과 관련해 주요 역할을 담당하는 브랜드, 영업, 채널 관리자를 새로 외부에서 채용하거나, 업무 시간 전체를 이에 할애할 필요는 없다. 이 업체의 경우 일정 기간 동안만 원래 업무에서 벗어나 심층 분석을 수행하도록 했으며 공유 데이터 및 분석 툴의 사용에 기반을 둔 공통 방식을 통해 담당 인력들을 관리했다.
심층 분석을 하나의 독립된 업무로 관리하는 한 회사가 여러 분야의 인력들의 참여를 통해 전사적인 역량 개발로 전환하고자 한다고 가정하자(표 2). 우선, CEO와 최고마케팅담당자(CMO) 및 영업 책임자 등이 심층 분석에 대한 공동 관행 및 정의에 합의하겠다는 강력한 의지를 표명해야 한다. CMO 및 영업 책임자는 브랜드, 채널, 지역 간 우선순위에 대한 이견을 조정하고 셀 차원에서 성장 목표를 설정하는 등 총괄적인 관리 역할을 수행해야 한다. 이들은 또한 심층 분석에 대해 단일한 언어를 사용하고 브랜드 또는 카테고리 성과에 대한 측정 지표를 공유하도록 직원들을 독려해야 한다. 측정 지표 사용 자체는 간단해 보이지만 기업들이 이를 채택하기 위해서는 적어도 2년에 걸친 연간 계획 수립 사이클이 소요된다. 마지막으로 협력 프로세스를 효과적으로 운용하기 위해 고위 경영진은 사회적 기술 및 다니엘 골맨(Daniel Goleman)이 사용한 ‘감정 지수’의 역할을 간과해서는 안 된다. 이런 역량과 기술을 가진 인력을 고용하고 개발함으로써, 기업은 심층 분석 네트워크의 성과를 개선할 수 있을 것이다.
오늘날과 같이 성장하는 마케팅 환경은 셀 차원의 고객 심층 정보를 도출하고 그에 따라 행동함으로써 경쟁자를 앞지르고 능가할 수 있는 기회를 제공한다. 이를 위해 마케팅 및 영업 조직은 우선 적절한 데이터를 창출해 분석하기 위해 파트너를 포함하는 심층 정보 네트워크를 만들어야 한다. 이와 더불어, 관련된 역량을 조직의 주요 기획 및 의사 결정 프로세스로 접목시켜야 한다.
이 글은 <The McKinsey Quarterly> 2006 No. 3에 실린 원문을 번역한 것임을 밝혀 둡니다.