【단순 데이터가 의미없는 이유 : 데이터와 정보의 차이점 인지하기】 ✅ B2C고객의 입장뿐만이 아니라, B2B 고객의 입장에서 데이터를 생각해보기 '데이터 팔이' 사업모델과 수익모델은 B2C와 B2B가 합쳐진 생각보다 매우 까다로운 아이템입니다. 때문에 B2B 고객 입장에서 이미 수십 가지 정보 채널과 루트가 존재하는 현 상황에서 이 정보를 추가할 필요가 있는지 냉정하게 고민해야 합니다. 1. 데이터를 구매할 B2B 고객의 사업, 그리고 그 사업에 성과를 더해줄 인사이트를 고려한다. 2. 고객이 결과를 분석하기 위해 어떤 데이터 항목들이 필요한지 고려하여 정돈한다. 3. 이를 위해 B2B 고객들이 원하는 데이터에 대해 해당 산업의 전문가인 고객보다도 더 전문가가 되어야 한다. 4. 데이터 클렌징에 드는 비용을 무시하지 않고 데이터 세팅을 철저하게 한다. 5. 이 모든 것들이 정 서비스에 반영되어 클린한 데이터 추출이 가능해야 한다. 6. 데이터를 정리하여 어떠한 정보로 내보낼 수 있는지 설명한다. 데이터 클렌징? : 편향없이 깨끗한 데이터를 확보하는 작업 [백업 -> 보기 -> 결측데이터 저리] ---- 💭 IT 기업들의 BM과 수익구조를 공부하다 보면, 자연스럽게 쌓인 데이터를 어떻게 가공하면 좋을지에 대해 많은 생각을 하게 됩니다. 데이터 가공을 하기에 앞서 B2C, B2B 고객의 속성과 접근방식이 완전히 다름을 이해하는 것이 중요할 것입니다.