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데이터 인텔리전스 인사이트
사업자 데이터·B2B 영업·구매 신호를 사실 기반으로 정리합니다.
같은 가게가 업종마다 다르게 잡히는 이유
업종으로 타겟을 좁혔는데 엉뚱한 업체가 섞여 나오고, 있어야 할 업체는 빠진다. 원인은 수집 오류가 아니라 분류 체계가 여러 개라는 데 있다. 표준산업분류·국세청 업종코드·인허가 업종·플랫폼 카테고리가 어떻게 어긋나는지, 실무에서 어떻게 다뤄야 하는지 정리한다.
수신거부 명단은 지우는 게 아니라 보관하는 것
수신거부 요청을 받으면 그 데이터를 삭제하는 것이 맞다고 생각하기 쉽다. 실제로는 반대다. 지우면 다시 수집돼 다시 발송된다. 억제 목록이라는 개념과 그것을 데이터 구조에 어떻게 반영하는지 정리한다.
데이터는 균일하게 낡지 않는다 — 항목별 감쇠 속도
6개월 된 리스트는 얼마나 못 쓰게 되었나. 이 질문에 하나의 답은 없다. 상호와 주소, 대표번호, 담당자 이름, 이메일은 각각 다른 속도로 낡는다. 항목별 감쇠 속도를 구분해야 갱신 주기와 비용을 설계할 수 있다.
공개된 정보는 어디까지 써도 되나 — 출처별 이용 범위
인터넷에 공개돼 있다는 사실이 마음대로 써도 된다는 뜻은 아니다. 공개 사업자 정보, 홈페이지 게시 연락처, 공공데이터, 플랫폼 게시물 — 출처마다 이용 가능 범위가 다르다. 출처별로 무엇이 허용되고 무엇이 걸리는지 정리한다.
법인 정보는 개인정보인가 — B2B 데이터와 개인정보보호법의 경계
B2B 영업 데이터를 다루는 사람이 가장 자주 묻는 질문이다. 사업장 대표번호는 개인정보인가. 대표자 이름은. 개인정보보호법상 개인정보의 정의에서 출발해 법인 정보와 개인정보가 갈리는 지점, 그리고 실무에서 위험해지는 구간을 정리한다.
시·구·동이 만드는 차이 — 지역 데이터 세분화의 힘
'서울'이라고만 적힌 데이터와 '역삼동'까지 적힌 데이터는 같은 리스트가 아니다. 행정구역 체계와 법정동·행정동의 함정, 지역 세분화가 타겟 데이터의 실행 가능성을 어떻게 바꾸는지 사실 기반으로 정리한다.
연락처 리스트의 시대는 끝났다 — 데이터 인텔리전스란 무엇인가
단순 연락처 DB가 왜 한계에 부딪히는지, '데이터 인텔리전스'가 그것을 어떻게 넘어서는지 — B2B 영업·마케팅의 데이터 관점 변화를 사실 기반으로 정리한다.
'누구에게'를 넘어 '왜 지금' — B2B 인텐트 데이터(구매 신호) 이해하기
B2B 구매 여정의 대부분이 영업과 무관하게 일어나는 시대, '구매 신호(인텐트 데이터)'가 왜 영업 데이터의 핵심이 되는지 — 신호의 종류와 한국 시장 적용을 사실 기반으로 정리한다.