Adobe Analytics를 사용한 성공을 위한 실무 안내서

비전 공유

비전 공유

경영진 수준의 후원자로서 귀하의 역할은 분석 프로그램의 전반적인 성공에 매우 중요합니다. 장기적인 목표를 정의하고, 리소스를 할당하며, 팀 간 파트너십과 조정을 구축하여 관행을 성장시킵니다. 그러나 성공적인 Adobe Analytics 출시를 위해서는 조직 내부와 외부 모두에서 분석에 대한 비전을 공유해야 합니다.

조직 내부: 팀이 기본 목표를 알면 이를 통해 많은 구현 결정이 이루어지고 나중에 채택 및 사용이 결정됩니다. 여기에는 분석 전략이 전반적인 비즈니스 목표와 KPI를 어떻게 지원하는지에 대한 이해가 포함됩니다. 피드백을 요청하면 신뢰가 쌓이고 모두가 공통 목표를 향해 나아갈 수 있습니다.

조직 외부: 분석의 힘과 기능을 완전히 이해하지 못하는 이해 당사자와 공동 작업자가 많을 것입니다. 이는 팀이 수행하는 작업을 공유하고, 분석에 대한 기대치를 설정하며, 향후 조정 회의를 위한 기반을 마련할 수 있는 좋은 기회입니다. 더 큰 비전과 부서에 대한 이점을 확인하면 조직 전체에 챔피언이 빠르게 생길 것입니다. 결과적으로 데이터 중심 문화를 조성하는 분석의 광범위한 채택이 촉진됩니다.

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작업: “Adobe Analytics를 선택해야 하는 이유”와 그 역할에 대해 2~4문장으로 작성합니다. 1) 전반적인 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되고 2) 개별 부서가 자체 성과 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 내용을 팀 및 다른 부서의 이해 당사자와 공유하세요. Adobe Analytics가 귀하의 비전을 얼마나 잘 구현하고 있는지 지속적으로 확인하기 위해 피드백을 자주 요청하세요.

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팀 구성

팀 구성

성공적인 Adobe Analytics 팀에는

강력한 분석 소유자 와 같은 여러 주요 구성원이 있습니다. 강력한 분석 소유자는 Adobe Analytics 성공의 기본입니다. 특징은 다음과 같습니다.

• 경영진 및 비즈니스 파트너의 주요 연락처가 됩니다.
• 조직 내 자체 디지털 분석을 소유합니다.
• 경영진 후원자(귀하일 수도 있음)와 긴밀히 협력합니다.
• 지역 또는 사업부 문제에 대한 가시성을 유지하면서 기업 수준 문제에 집중합니다.
• 조직 내에서 문화 변화와 제품 채택을 촉진합니다.
• Adobe Analytics를 통해 각 사업부가 자립하는 데 도움이 되는 교육 계획을 수립합니다.
• 사업부 전반에서 기회를 찾습니다.
• 핵심 팀을 관리하여 조직의 KBO를 지원하도록 돕습니다.

이상적으로, 이 후보자는 전략적이고, 웹 및 기술에 정통하고, 분석 전문가이며, 뛰어난 의사소통 능력을 갖추고, 부서 간 프로젝트를 편안하게 이끌 수 있는 사람이어야 합니다. 마케팅 경험도 있다면 더욱 좋습니다.

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작업: 직원 중 한 명을 식별하거나 해당 역할을 맡을 노련한 분석 소유자를 고용합니다.

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비즈니스 분석가. 비즈니스 분석가는 비즈니스 파트너 KPI에 중점을 두고 사업부 전반에서 해당 KPI를 분석합니다. 그들은 최종 사용자의 변화하는 요구 사항을 이해하고 적절한 보고를 보장하며 조직에 새로운 사용자 교육을 제공하기 위해 비즈니스 파트너에게 적극적으로 연락합니다. 또한 분석 성공 사례를 문서화하고 소셜화합니다.

기술 아키텍트. 기술 아키텍트는 기술 책임자와 함께 모든 비즈니스 파트너를 위한 분석의 기술적 측면을 조정합니다. 여기에는 비즈니스 질문에 답하기 위한 구현을 설계하는 최적의 방법 식별, 구현 문서 라이브러리 유지, 새 계정 및 권한 관리가 포함됩니다.

기술 책임자. 기술 책임자는 지정된 비즈니스 파트너에 대한 분석의 기술적인 측면을 담당하는 사람입니다. 구현 개발자에게 자세한 태그 지정 지침을 제공하고, 기업 표준을 준수하는지 확인하며, 비즈니스 파트너 프로젝트의 데이터 수집에 대한 QA 노력을 지원하여 지속적인 데이터 무결성을 보장합니다.

구현 개발자. 구현 개발자는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 변경 사항을 코딩합니다. 또한 분석 태그 지정에 대한 초기 테스트도 수행합니다. 대부분의 Adobe 고객은 서로 다른 IT 팀이 Adobe 태그 지정을 이해하도록 시도하는 것보다 중앙화된 팀이 이 직무를 더 잘 수행한다는 것을 알고 있습니다.

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작업: 분석 소유자와 회의를 정하여 직원을 식별하고 이러한 역할에 할당합니다.

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성공 측정

성공 측정

Adobe Analytics는 조직의 목표와 목표에 따라 다양한 방식으로 비즈니스에 가치를 제공합니다. 가장 영향력 있는 이점은 다음과 같은 범주에 속합니다.

• 사용자가 디지털 경험 전반에서 CX 인사이트를 빠르고 효율적으로 발견하여 비즈니스 결정을 내리고 마케팅 결과를 이해할 수 있는 능력을 통해 생산성이 향상 됩니다. 이전에는 완료하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸렸던 분석을 Adobe Analytics에서는 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. 사업부 전반의 셀프 서비스를 통해 주요 데이터 포인트에 더욱 시기적절하게 액세스할 수 있으며 디지털 분석 팀이 더 복잡한 분석에 집중하여 영향력이 큰 비즈니스 기회를 발견할 수 있게 됩니다.
  • 측정: 월간 활성 Adobe Analytics 사용자 수, Adobe Analytics를 활용하여 인사이트를 얻는 시간 단축, 분석 팀에 대한 지원 요청 감소.
• 비즈니스 KPI 최적화: 데이터 기반 고객 행동 인사이트를 통한 CX 변경 이용. Adobe Analytics를 사용하면 조직에서 KPI 벤치마크를 쉽고 빠르게 설정하고 어떤 주요 사용자 흐름과 작업이 해당 KPI에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 관계를 파악하면 최적화를 위해 리소스의 우선 순위를 정할 고객 경험 요소가 무엇인지 알 수 있으며, 조직에서는 벤치마크와 관련하여 이러한 최적화가 KPI에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.
  • 측정: 리드 생성, 전환율, 셀프 서비스 증가, 통화량 감소 등과 같은 주요 지표가 개선됨.

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작업: 조직에서 Adobe Analytics를 실행하기 전에 지금 벤치마크를 설정하면 쉽게 효율성을 비교하고 KPI 개선 사항을 측정하며 절감액 계산을 생성할 수 있습니다.

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거버넌스의 중요성

거버넌스의 중요성

Adobe는 강력한 데이터 거버넌스 모델이 데이터 무결성, 신뢰, 채택 및 워크플로우 효율성을 극대화하고 궁극적으로 Analytics 프로그램을 통해 운영 우수성을 달성하는 데 중요하다는 것을 알고 있습니다.

Analytics 프로그램의 모든 측면이 고려되도록 다음 4가지 요소로 구성된 데이터 거버넌스 모델을 권장합니다.

1. 조직 및 팀 준비: 솔루션을 실행하고 운영하기 위해 적절한 전문가 팀을 구성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. Adobe는 또한 모든 주요 이해 당사자 그룹의 리더십 대표로 구성된 운영 위원회를 만들 것을 권장합니다. 또한 전문가 조직(COE)을 설립하면 분석 조직이 기업에 대한 서비스로 설정됩니다. COE는 비즈니스 전반에서 강력한 분석 문화를 구축하고 유지하는 데 필수적인 표준, 프로세스 및 관행을 관리합니다. SME(Subject Matter Expert)는 주요 이해 당사자 그룹 전반에서 자연스럽게 등장하며 소속 팀의 분석 챔피언이 될 것입니다.
2. 데이터 수집 전략: 무엇보다도 분석 솔루션은 가치를 제공하기 위해 비즈니스 목표와 핵심 성과 지표를 해결하도록 설계되어야 합니다. 또한 GDPR과 같은 조직 및 정부 데이터 규정 준수 정책을 준수해야 합니다. 분석 솔루션의 발전을 반영하기 위해 솔루션 문서를 정기적으로 작성하고 업데이트해야 합니다. 공식적인 태그 지정 접수 프로세스를 개발하면 요청의 우선 순위를 정하고 적절하게 실행할 수도 있습니다.
3. 데이터 상태 수집 전략: 디지털 분석에서는 데이터에 대한 신뢰가 필수적이며, 잘 정의되고 철저한 테스트 및 검증 프로세스를 통해 높은 수준의 데이터 충실도가 보장됩니다. 데이터 상태에 대한 강력한 거버넌스가 없으면 필연적으로 조직 내 구현에 대한 신뢰를 약화시키는 데이터 무결성 문제가 발생하여 보고와 인사이트의 채택이 적거나 아예 채택되지 않게 됩니다.
4. 데이터 민주화: 이 요소는 적절한 비즈니스 파트너가 적시에 적절한 데이터와 인사이트를 사용할 수 있도록 하는 데 중요합니다. Adobe Analytics가 셀프 서비스를 제공하고 생각의 속도에 맞춰 인사이트를 얻을 수 있을 때 조직은 가장 큰 성공을 거둘 수 있습니다. 데이터 민주화가 없으면 고객 경험 최적화 기회를 놓치게 되며 조직은 데이터 중심 의사 결정 문화를 수용할 가능성이 없습니다.

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작업: Analytics 소유자가 데이터 거버넌스 성숙도 모델의 4가지 요소를 포함하는 잘 정의된 Adobe Analytics 거버넌스 계획을 개발하도록 합니다.

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