소프트웨어 제품에 대한 데이터 온보딩 문제를 극복하는 방법

이 기사는 사람과 데이터 사이의 장벽을 제거하기 위해 아름답고 인간 중심적인 경험을 만드는 Flatfile의 친애하는 친구들의 따뜻한 지원을 받았습니다. 감사합니다!

새로운 소프트웨어에 좋은 돈을 기꺼이 지불하는 회사는 처음부터 시작하지 않을 가능성이 큽니다. 그들은 잘 구축되고 문서화된 프로세스를 통해 확립된 비즈니스를 운영하고 있습니다. 따라서 이월할 데이터가 엄청나게 많습니다.

결과적으로 새로운 앱을 접하게 된 결정은 가볍게 받아들이는 결정이 아닙니다. 내부 프로세스를 변경해야 합니다. 팀이 새로운 솔루션을 채택하도록 하려면 시간이 걸릴 수 있습니다. 기존 시스템 및 외부 도구와 통합하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 아, 그리고 규정 준수 문제도 걱정해야 합니다.

즉, 처음부터 최고 수준의 경험을 제공해야 하는 새 소프트웨어에 대한 많은 압력이 있습니다. 기업에 데이터를 온보딩하는 간단하고 직관적인 방법을 제공하지 못하면 결과적으로 높은 고객 이탈률을 기대할 수 있습니다.

가치가 있기 위해 고객의 데이터가 필요한 제품을 설계하는 경우 데이터 온보딩 프로세스 구축에 대해 알아야 할 사항이 있습니다.

데이터 온보딩과 사용자 만족도의 상관관계

비즈니스 소프트웨어는 본질적으로 사용자 데이터로 채워지기를 기다리는 빈 상자에 불과합니다. 사용자 데이터를 완벽하게 온보딩하는 기능이 없으면 소프트웨어는 본질적으로 무용지물이 됩니다.

데이터 온보딩 프로세스를 올바르게 수행하면 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다.

최종 사용자 이점

데이터 온보딩 부분을 잘 잡을 수 있다면 최종 사용자가 다음과 같은 이점을 얻을 수 있을 것으로 기대하십시오.

• 그들은 그들의 결정에 더 확신을 가질 것입니다.
  완전하고 정확한 데이터가 소프트웨어로 전송되어 사용자는 실제로 등록한 직후 데이터의 가치를 알 수 있습니다. 이것은 그들의 결정을 다시 추측할 여지를 거의 남기지 않으며, 이는 제품에 대한 전반적인 만족도를 높이고 궁극적으로 귀하의 비즈니스에 더 많은 돈을 가져다 줍니다.
• 더 큰 팀 바이인을 얻을 수 있습니다.
  긍정적인 데이터 온보딩 경험을 통해 고객은 제품을 더 빨리 사용하여 가치를 얻는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 따라서 실제로 데이터 온보딩은 고객과 팀이 앱의 나머지 부분을 어떻게 볼 것인지에 대한 단계를 설정합니다.
• 그들은 소프트웨어로 더 많은 성공을 경험하게 될 것입니다.
  사용자는 데이터 형식 지정 및 정리 또는 오류가 많은 가져오기 프로세스 문제 해결에 대해 스트레스를 받을 필요가 없으므로 제품과 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

소프트웨어 개발자 혜택

소프트웨어 공급자(귀하 및/또는 귀하의 클라이언트)도 다음과 같은 이점을 얻습니다.

• 사용자 만족도를 향상시킵니다.
  최종 사용자는 데이터를 제품에 온보딩하는 방법을 알아내기 위해 기술 마법사가 될 필요가 없습니다. 이 작업을 가볍게 수행하면 이탈을 줄이고 더 많은 사용자를 유치하며 장기적으로 충성도가 높은 사용자 를 유지할 수 있습니다.
• 고객 서비스에 더 적은 시간을 할애하십시오.
  잘못된 데이터 온보딩 프로세스를 지원해야 하는 것은 물론 사용자를 위한 데이터 형식 지정 및 유효성 검사와 같은 작업을 인수해야 하는 걱정을 멈출 수 있습니다. 대신, 항상 불을 끄기보다 고객과 더 나은 관계를 구축하는 데 시간과 에너지를 투자하십시오.
  Tablecloth의 공동 설립자이자 CTO인 Kelly Abbott는 다음과 같이 증언합니다.
  

  “파일과 씨름하는 시간을 95% 줄였습니다. 우리는 기본적으로 때때로 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 사람이 노력했습니다.”

• 제품에 대한 더 큰 확신을 가지십시오.
  유연하고 강력한 데이터 온보딩 솔루션이 있으면 사용자가 가져올 수 있거나 가져올 수 없는 데이터를 제한할 필요가 없습니다. 더 이상 제한이 없습니다.
  Abbott는 다음과 같이 설명합니다.

  “우리가 고객에게 요구하는 데이터에 대해 더 숙고하게 되었습니다. 더 이상 수정하는 데 너무 많은 시간이 필요할 수 있는 데이터를 요청하지 않아도 됩니다. Flatfile은 이러한 문제를 제거하고 분석에 통합할 수 있는 다양한 유형의 데이터를 실험하려는 의지를 향상시켰습니다. 다양한 데이터 유형을 수정하는 데 더 많은 시간을 할애할수록 시장에서 추가 가치를 창출하는 통찰력을 발견할 가능성이 커집니다. 우리 같은 스타트업에게 없어서는 안 될 일입니다.”

• 돈 절약.
  타사 데이터 온보딩 솔루션에 비용을 지출해야 하지만 맞춤형 데이터 가져오기, 온보딩 프로세스 및 클라이언트 관계를 관리하는 데 드는 시간과 비용을 회사에서 절약할 수 있습니다. (예를 들어, 식탁보는 Flatfile을 채택했을 때 수만 달러를 절약했습니다.)

소프트웨어 제품에 대한 데이터 온보딩의 과제

데이터 온보딩의 일반적인 문제와 Flatfile Concierge가 이를 제거하는 방법을 살펴보겠습니다.

과제 #1: 집계해야 할 데이터가 많다

새 비즈니스 소프트웨어에 가입할 때 사용자는 기본 계정 정보 입력, 설정 구성 및 사용자 추가와 같은 약간의 작업을 미리 수행할 것으로 예상할 수 있습니다. 마지막으로 하고 싶은 일은 더 많은 일을 하게 될 데이터 가져오기로 그들을 놀라게 하는 것입니다.

예를 들어 CRM을 구축했다고 가정해 보겠습니다.

소프트웨어가 신생 기업 및 기타 새로운 비즈니스를 대상으로 하지 않는 한 사용자는 가져올 외부 데이터가 엄청나게 많을 것입니다. 예를 들어:

• 고객, 잠재 고객, 공급업체, 파트너 및 팀 구성원의 연락처 정보
• 계정 및 판매 내역과 같은 기존 고객 데이터
• 통신 이력과 같은 잠재 데이터;
• 판매 파이프라인 세부 정보
• 팀 및 개인 목표 및 측정항목.

귀하의 CRM이 사용자의 모든 이전 CRM과 직접 통합되지 않는 한 이 데이터를 어떻게 이전할 것입니까? 복사 및 붙여 넣기? CSV 템플릿?

또한 CRM이 정보를 가져오는 다른 모든 소스에 대해서도 생각해야 합니다. 지불 게이트웨이. 영업 팀의 드라이브에 있는 스프레드시트입니다. 귀하의 회사에 이메일 또는 팩스로 전송된 서명된 계약서. 다양한 장소와 사람들에서 오는 많은 데이터가 있습니다.

수정

Flatfile Concierge가 이 문제를 해결하기 위해 수행하는 작업에는 여러 가지가 있습니다.

우선 다양한 파일 형식에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

• CSV,
• TSV,
• XLS,
• XML,
• 그리고 더.

이러한 종류의 유연성을 통해 사용자는 데이터를 하나의 특정 파일 형식으로 전송한 다음 전송 중에 발생하는 오류를 정리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Flatfile Concierge는 다양한 데이터 유형의 다양한 파일 유형을 처리하고 모든 파일의 유효성을 쉽게 확인할 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 사항은 소프트웨어가 가져온 각 파일과 해당 데이터를 추적하고 구성하는 방법입니다.

Flatfile을 통해 사용자는 데이터를 배치할 협업 작업 공간을 만들 수 있습니다. 팀 구성원이 작업 공간에 새 데이터를 추가하면 다음을 포함하는 레코드가 캡처됩니다.

• 업로드 날짜,
• 파일 이름,
• 데이터를 제출한 사용자,
• 추가된 행 수,
• 버전 기록,
• 업로드 오류.

이렇게 하면 모든 사람이 자신이 기여한 데이터에 대해 책임을 지도록 유지하면서 일을 정리할 수 있습니다. 중앙 집중식 대시보드에서 쉽게 사용할 수 있는 이 정보를 사용하면 누가, 언제 무엇을 업로드했는지에 대한 비밀이 없습니다. 스프레드시트 데이터를 다시 업로드할 필요 없이 가져오기 오류를 공동으로 수정할 수도 있습니다.

과제 #2: 다양한 상태에서 데이터를 가져옴

소프트웨어 사용자에게 데이터를 제품으로 전송할 수 있는 기능을 제공하면 최종 사용자의 데이터를 미리 포맷하거나 정리하는 측면에서 귀하 또는 소프트웨어 팀이 할 수 있는 일은 많지 않습니다. 또한 그렇게 해서는 안 됩니다. 당신의 임무는 고객이 소프트웨어의 가치를 볼 수 있도록 하는 것입니다. 데이터를 가져오는 데 어려움을 겪지 않도록 합니다.

그들에게 스프레드시트 템플릿을 줄 수는 있지만, 그렇게 하려면 모든 데이터를 다시 포맷하는 데 시간을 소비해야 합니다. 그들에게 지식 기반을 알려줄 수 있지만, 다시 말하지만 이는 최종 사용자가 기꺼이 추가 작업을 수행할 것이라고 가정합니다.

실제로 사용자는 새 소프트웨어에 들어가 작업을 시작하기 위해 서두르게 될 것입니다. 그들은 이것을 처리하기 위해 멈추지 않을 것입니다. 그것이 소프트웨어의 역할입니다.

그러나 많은 데이터 온보딩 솔루션이 지저분한 스프레드시트를 잘 처리하지 못합니다. 일부 데이터가 무엇인지 인식하는 데 어려움을 겪을 뿐만 아니라(종종 데이터 모델이 자체 모델과 일치하지 않기 때문에) 애플리케이션이 특정 스프레드시트 열을 수락하지 않습니다.

데이터를 적절하게 구성하거나 레이블을 지정하지 않거나 팀에 그렇게 하는 방법을 가르치는 최종 사용자의 잘못이더라도(또는 처음에 무엇을 해야 할지 모르는 경우) 결국 누가 책임을 질 것 같습니까? 데이터를 가져올 수 없을 때?

수정

Flatfile Concierge의 가져오기 도구는 AI 기반입니다. 즉, 소프트웨어(및 데이터 가져오기 도구)가 최종 사용자를 위한 작업을 실제로 수행할 수 있습니다.

고급 유효성 검사 논리를 사용하여 데이터 가져오기 도구는 데이터가 무엇인지, 어디로 가는지 파악할 수 있습니다.

Flatfile이 열 및 해당 데이터를 소프트웨어의 실제 데이터 필드와 자동으로 일치시키는 동안 사용자는 시스템에 허용하기 전에 해당 데이터를 확인할 기회를 얻습니다.

이러한 일이 발생하기 전에 Flatfile이 사용자 데이터로 무엇을 해야 하는지 확인하기 위해 백엔드에서 약간의 작업을 수행할 수 있습니다.

• Flatfile이 사용자가 가져오려고 하는 복잡한 스프레드시트 형식과 데이터 유형을 탐색할 수 있도록 대상 데이터 모델을 만드십시오.
• Flatfile의 AI가 모든 것을 매핑하는 방법을 정확히 알 수 있도록 유효성 검사 규칙이 있는 템플릿을 만듭니다.
• 다른 데이터베이스에 대해 가져온 데이터의 유효성을 검사하여 시간이 지남에 따라 데이터를 컨텍스트화, 유효성 검사 및 정리할 수 있습니다.

사전 작업을 완료하면 나머지 작업은 쉽습니다.

가져온 데이터를 깨끗하고 유용한 것으로 변환할 때 작업의 대부분은 Flatfile Concierge가 수행합니다. 실제로 가져온 열의 약 95%가 Flatfile의 기계 학습 및 퍼지 일치 시스템 덕분에 소프트웨어에 자동으로 매핑됩니다.

최종 사용자는 데이터에서 오류가 포함된 부분을 검토할 수 있습니다. 오류가 발견되면 스프레드시트에서 오류를 수정하고 다시 가져올 필요 없이 Flatfile 내에서 오류를 수정할 수 있습니다.

과제 #3: 여러 사용자로부터 데이터 가져오기 및 추적

주방에 요리사가 많으면 잘못될 수 있는 일이 많습니다.

데이터는 때때로 팀 구성원의 컴퓨터에 저장되거나 더 나쁜 경우 이메일을 통해 전송될 수 있으며, 이는 민감한 데이터에 대한 큰 보안 문제가 될 수 있습니다. 이는 사용자에게 소프트웨어 플랫폼에 대한 액세스 권한이 부여되지 않았거나 데이터 가져오기 도구가 사용하기에 너무 위협적인 경우 발생할 수 있습니다.

반대로 잘못된 데이터 온보딩 프로세스를 사용하면 사람들이 회사 데이터에 원하는 것을 무엇이든 추가하는 모든 사람에게 무료처럼 될 수 있습니다. 데이터를 가져오는 동안 검토 프레임워크가 없으므로 회사의 데이터베이스는 오류와 중복 항목으로 가득 차 있습니다.

최종 사용자는 회사 데이터와 같은 심각한 데이터를 처리할 때 특히 소프트웨어를 사용할 수 있게 하려는 경우 질서, 제어 및 보안을 유지할 수 있어야 합니다.

수정

Flatfile Concierge는 데이터 온보딩 프로세스를 협업 프로세스로 설계했습니다.

보시다시피 회사 관리자는 특정 공동 작업자(예: 고객)를 초대하여 작업 공간에 데이터를 추가할 수 있습니다. 그러나 이것은 데이터를 가져오라는 포괄적인 초대가 아닙니다.

관리자는 승인 프로세스를 생성할 수 있습니다. 그들은 다음을 얻습니다:

• 팀 구성원에게 특정 데이터 세트를 요청하십시오.
• 데이터를 가져올 수 있는 작업 공간을 제어합니다.
• 승인된 데이터를 플랫폼으로 보내기 전에 모든 데이터 제출을 검토하십시오.

관리자는 고객을 대신하여 데이터를 가져올 수도 있습니다. Flatfile Concierge는 데이터 온보딩이 고객에게 절대 막다른 골목이 되지 않도록 합니다.

이렇게 하면 올바른 데이터가 소프트웨어에서 끝날 뿐만 아니라 제어된 흐름으로 인해 데이터가 더 깨끗하고 정확해집니다. 이 모든 것이 사용자에게 원활한 데이터 온보딩 경험을 제공하는 동시에.

과제 #4: 데이터 보안은 항상 문제입니다.

웹 및 앱 개발과 관련하여 사용자 개인 정보 보호 및 보안이 최우선입니다. 고객과 방문자가 자신의 정보가 눈에 띄지 않고 안전하다는 사실을 믿지 않는다면(또한 광고주에게 판매되지도 않음) 처음부터 당사 솔루션 사용을 중단할 것입니다.

소프트웨어에서도 동일한 일이 발생합니다. 보안에 대해 걱정해야 하는 것은 회사의 개인 데이터만이 아닙니다.

종종 기업에서 데이터를 소프트웨어로 가져올 때(예: CRM 예) 고객의 개인 및 민감한 데이터를 가져옵니다. 그것이 손상되도록 허용하면 소프트웨어에 작별 인사를 할 수 있습니다.

따라서 소프트웨어 자체를 보호해야 합니다. 그것은 주어진 것입니다. 그러나 데이터 온보딩 프로세스도 마찬가지입니다. 확인하지 않은 채로 두면 큰 취약점입니다.

수정

Flatfile Concierge가 하는 첫 번째 일은 사용자 친화적인 데이터 온보딩 솔루션을 제공하여 사용자가 이메일, FTP 및 기타 보안되지 않은 플랫폼을 통해 민감한 데이터를 공유하지 않도록 권장하는 것입니다.

두 번째로 하는 일은 사용자가 데이터를 가져오고 유효성을 검사하고 소프트웨어에 게시할 수 있도록 인증되고 규정을 준수하는 작업 공간을 제공하는 것입니다.

Flatfile Concierge가 작업 공간을 보호하는 방법은 다음과 같습니다.

• 각 공동 작업자는 인증된 초대를 통해 데이터 가져오기 도구에 들어갑니다.
• 데이터는 전송 중에 암호화되어 암호화된 Amazon S3 버킷에 저장됩니다.
• 데이터 온보딩 플랫폼은 100% GDPR을 준수합니다.
• Flatfile은 HIPAA 및 SOC2를 준수하며 필요에 따라 다른 규정 준수 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

또한 데이터가 애플리케이션으로 성공적으로 마이그레이션되면 Flatfile에서 삭제됩니다. 이렇게 하면 소프트웨어 내에서 데이터를 보호하는 것에 대해서만 걱정하면 되며 이전 플랫폼에서는 영향을 받지 않습니다.

마무리

데이터 온보딩 프로세스가 충분하지 않거나 오류가 발생하기 쉬운 경우 귀하, 소프트웨어 제공업체 및 최종 사용자는 수동으로 스프레드시트를 정리하고 검증하는 데 너무 많은 시간을 소비하게 됩니다. 이것은 초기 사용자 가입 중에만 발생하지 않습니다. 데이터 가져오기 도구가 작업에 적합하지 않으면 데이터를 기존 고객으로부터 플랫폼으로 업로드하거나 전송해야 할 때마다 엄청난 시간과 리소스를 낭비하게 될 것입니다.

물론 이 모든 것은 수입업체가 사용자 데이터를 소프트웨어로 가져올 수 있다고 가정합니다. (슬프게도 이것은 너무 많은 맞춤형 솔루션에서 발생합니다.)

말할 필요도 없이 데이터 온보딩 프로세스는 팀과 고객을 위해 완벽해야 합니다. 사용자 이탈률을 낮추고 사용자 만족도를 높이는 유일한 방법입니다.

데이터 온보딩은 처리하기가 정말 복잡한 프로세스입니다. 자체 데이터 온보딩 솔루션을 개발하는 데 드는 수고와 문제를 해결하는 데 드는 시간을 절약하십시오. Flatfile Concierge와 같은 AI 기반 데이터 가져오기 도구를 사용하면 모든 것이 알아서 처리됩니다.