Pardot 데이터 클렌징 가이드(1)

2월 28 업데이트됨


새로운 리드 발굴과 관심이 높은 잠재고객 관리에 힘을 쏟다 보면 상대적으로 관심이 없는 잠재고객이 우리의 데이터 베이스와 이메일 리스트를 어지럽히고 있다는 사실을 간과할 수 있습니다.


만약, 데이터 클렌징을 하지 않는다면 무슨 일이 발생할까요???





  1. 비용 : 데이터 사이즈에 따라 비용이 청구된다면 관심 없는 잠재고객들, 즉 Cold prospect 때문에 우리는 돈을 낭비하고 있을 수도 있습니다.

  2. 측정 결과 오류 : Cold prospects들은 오픈율, 클릭률 (CTR)등 캠페인 효율 측정에 필요한 여러 KPI에 좋지 않은 영향을 미칠 수 있습니다.

  3. 전달률 감소 : 인터넷서비스사업자 (ISP)는 특정 KPI를 모니터링합니다. 만약 우리가 보낸 메일이 대다수의 잠재고객에 의해서 무시되고 스팸처리 된다면 해당 도메인에 대한 전달률과 평판이 낮아질 수 있습니다.

  4. 스팸률 증가 : 잠재고객이 옵트인을 한다고 해서 그들이 평~생 메일을 받고 싶어하는 것은 아닐 수 있습니다. 이러한 사람들은 스팸신고를 할 경향이 높으며, 높은 스팸신고율은 우리의 이메일 발송 IP를 블랙리스트로 분류할 수 있습니다.



그럼 데이터 클렌징을 위해 무엇을 해야 할까요?


가장 빠른 방법은 ‘Dynamic List’를 활용해 Cold prospect를 삭제해버리는 것입니다. 좀 더 전략적인 방법은 Cold Prospect를 위한 ‘Permission Pass’ 프로세스를 설정하고 이들을 ‘Re-engagement nurturing program’ 즉, 재관여 캠페인에 포함시켜 다시금 그들을 환기시키고 참여율을 높이는 것입니다.


오늘은 ‘Dynamic List’를 활용해 빠르게 데이터 클렌징 하는 방법을 소개합니다.


이미 Pardot 데이터베이스 제한을 초과하고 데이터베이스가 재참여할 가능성이 없는 잠재 고객으로 가득 차 있다는 것을 알고 있다면 대량의 잠재 고객을 삭제하는 것이 가장 빠른 방법일 수 있습니다.


예를 들어, 최소 18개월 전에 생성되었으나 12개월동안 활동이 없는 Prospect를 찾기 위한 Dynamic list를 만들어 봅시다. 리스트가 완성되면 해당 Prospect를 삭제하면 됩니다. 삭제된 Prospect는 ‘Recycle Bin’ 즉 휴지통에 보관되며 언제든 원복될 수 있습니다.



Step 1. Database Limit 확인하기

In Pardot, Pardot Settings > Account Settings > Usage and Limits




Step 2. Dynamic list 만들기

In Pardot, Prospects > Segmentation > Segmentation Lists, ‘+Add List’ 클릭


지난 포스팅 바로가기 '따라하기만 하면 되는 마케팅 자동화(Marketing Automation) - Dynamic Lists'



Step 3. Cold Prospect 삭제하기

Pardot의 Database는 Mailable Prospect 즉, 메일발송이 가능한 Prospect만을 카운트합니다. 따라서 삭제된 Prospect는 더 이상 Database에 포함되지 않으며, 검색도 되지 않고, Activity를 추적하지도 않습니다.



Step 4. Recycle Bin에서 원복하기

In Pardot, Pardot Settings > Recycle Bin, ‘Prospect’ 클릭

Recycle Bin에 있는 Prospect가 Pardot의 다른 폼을 제출했을 경우 자동으로 원복되며, 수동으로도 원복이 가능합니다.

☞관련 Help 문서 바로가기




만약 데이터베이스에서 Cold Prospect를 제외하고 싶지만 계속해서 Activity를 추적하고 싶을 경우엔 어떻게 해야 할까요???

삭제 대신 ‘Do Not Email’을 활성화하면 Mailable Prospect로 카운트되지 않지만 계속해서 Activity는 추적할 수 있습니다.



좀 더 자세한 내용은 Pardot Database Cleaning Guide를 통해 확인하실 수 있으며,

다음 번에는 Permission Pass 프로세스를 활용한 데이터 클렌징 방법을 소개해드리도록 하겠습니다.






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