블로그
데이터 인텔리전스 인사이트
사업자 데이터·B2B 영업·구매 신호를 사실 기반으로 정리합니다.
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.
전화로 닿을까, 이메일로 닿을까 — 연락처 데이터의 완전성
같은 사업체라도 전화번호는 공개돼 있는데 이메일은 없는 경우가 흔하다. 한국 SMB 데이터에서 채널별 연락처 확보율이 왜 갈리는지, 완전한 연락처가 어떻게 영업 채널 선택을 좌우하는지 사실 기반으로 정리한다.
나쁜 리스트의 숨은 비용 — 데이터 품질이 영업 성과를 가른다
폐업한 곳에 건 전화, 틀린 주소로 보낸 메일은 공짜가 아니다. B2B 데이터가 매년 얼마나 빠르게 노후되는지, 그 비용이 어디서 발생하는지, 그리고 1-10-100 법칙으로 본 데이터 품질의 경제학을 사실 기반으로 정리한다.
막연한 '우리 고객'을 실제 리스트로 — ICP를 데이터로 정의하기
막연한 '우리 고객'을 측정 가능한 ICP로 정의하고, 그 정의를 공개 데이터에서 실제로 연락 가능한 타겟 리스트로 변환하는 절차를 단계별로 정리한다.
상담 다음이 안 보인다면 — 전환을 데이터로 관리하는 법
리드를 아무리 모아도 전환 단계가 깜깜하면 매출은 예측 불가다. 파이프라인 단계·전환율·이탈 지점을 데이터로 남기는 것이 왜 영업의 나침반이 되는지, 작은 팀이 무엇부터 기록해야 하는지 사실 기반으로 정리한다.
경쟁사보다 먼저 연락하는 법 — 신설법인·개업 데이터로 잡는 영업 타이밍
막 문을 연 사업자는 거래처가 비어 있는 가장 결정적인 영업 타이밍이다. 신규 개업·신설법인 데이터가 왜 강한 신호인지, 어디서 나오는지, 그리고 짧은 기회의 창을 어떻게 시스템으로 만드는지 실전 관점에서 정리한다.