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진실, 신뢰 및 닐슨의 미래

4분 읽기 | 2018년 12월
닐슨의 CEO, 데이비드 케니
데이비드 케니(David Kenny), 닐슨(Nielsen) CEO

진실과 신뢰. 이것이 바로 오늘날 빠르게 변화하고 데이터에 굶주린 세상에서 생존하고 번창하기 위해 훌륭한 비즈니스와 훌륭한 비즈니스 생태계가 필요로 하는 것입니다. 그러나 데이터에는 고유한 모호함이 있어 너무 많으면 혼란스러울 수 있습니다. 더러워서 사용할 수 없습니다. 사일로에 살 수 있으며 주변의 어떤 것과도 관련이 없습니다. 그리고 가장 큰 문제는 오용될 수 있다는 것입니다. 소비자는 매일 이 방정식에 점점 더 많은 데이터 포인트를 추가합니다. 이 모든 데이터는 깨끗하든 더러운든 신속하고 영향력 있는 비즈니스 결정을 내리는 데 방해가 될 수 있습니다.

마케팅 생태계에서 미디어 구매자는 투명성을 원한다는 한 가지 분명한 사실을 알고 있습니다. 그들은 마침내 자신의 노력이 얼마나 효과적인지, 그리고 어떻게 개선할 수 있는지 이해하기를 원합니다. 명확성이 높을수록 궁극적으로 고객이 지불한 만큼 정확하게 받고 있다는 신뢰가 높아집니다.

모든 클릭, 모든 좋아요 및 모든 거래에 대해 이 데이터를 제공하는 소비자는 구매 행동에 참여할 때 보호되는지 알고 싶어합니다. 사실, 역사상 다른 어느 시점에서도 소비자는 자신에 대한 데이터가 어떻게 수집되고 사용되는지에 대해 더 잘 알고 호기심을 갖고 관심을 가졌습니다.

데이터에는 책임이 따릅니다. 소비자를 보호할 책임. 마케팅 생태계를 보호하고 모든 것을 청렴하고 투명하게 관리해야 할 책임이 있습니다.

그렇다면 왜 닐슨일까요? Nielsen은 모델에 많은 장점이 내장되어 있습니다 - 진정한 대표 패널을 사용하여 크고 다루기 힘든 데이터 세트를 스크러빙하고 유용하고 관리하기 쉽게 만듭니다. 우리 전략의 필수적인 초석은 소비자 패널에 대한 Nielsen의 투자입니다. 이들은 미디어와 빠르게 변화하는 소비재 측면 모두에서 사람들이 우리를 집으로 들여보내 지속적으로 직접 측정할 수 있도록 하는 패널입니다. 그리고 그들은 전 세계에서 이 일을 하고 있습니다. 제 생각에는 소비자가 우리 브랜드에 대해 가지고 있는 신뢰로 인해 가능해진 소비자와의 근접성은 값을 매길 수 없습니다.

이러한 패널을 통해 누가 거래하는지뿐만 아니라 종종 언제, 왜, 어디서, 얼마나 거래하는지에 대한 진정한 이해를 얻을 수 있습니다. 비디오 및 오디오 시청자의 중복을 제거할 수 있으므로 고객은 한 명의 몰아보기와 거실에 모여 좋아하는 프로그램을 시청하는 열렬한 가족 간의 차이점을 알 수 있습니다. 누가 구매했는지, 그리고 어떻게 특정 방식으로 특정 시간에 해당 제품을 구매하기로 결정했는지 이해하는 도구는 매우 중요합니다.

우리 패널의 또 다른 중요한 측면은 소비자 개인 정보 보호의 올바른 편에 서 있다는 것입니다. 우리는 모든 사람이 자신에 대한 모든 것이 알려지기를 원하지 않는다는 것을 이해합니다. 그리고 브랜드는 실수로 경계를 넘지 않고 올바른 결정을 내려야 합니다. 개인 정보 보호에 대한 더 엄격한 제한은 괜찮습니다. 그것은 옳은 일입니다. Nielsen은 패널에서 소비자의 명시적인 동의를 얻기 위해 항상 열심히 노력해 왔습니다.

모든 유형과 규모의 회사가 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 스트림은 계속 확장되고 있으며 서로 거의 대화하지 않습니다. 그것은 사실입니다. 그러나 또 다른 현실은 이 모든 빅 데이터를 유용한 데이터로 변환할 수 있는 것은 아니라는 것입니다. Nielsen은 유용한 데이터의 핵심 요소가 라벨링이라는 것을 알고 있으며, 미디어 및 소매업에서 가장 철저하게 라벨링된 데이터를 보유하고 있습니다. 또한 상세하고 검증된 라벨링은 데이터가 기계 학습 및 인공 지능에 더 쉽게 적응할 수 있음을 의미합니다. 마지막으로, 사용 방법, 정리 방법, 다른 데이터 세트와 병합하는 방법 및 훌륭한 데이터 과학을 극대화하는 방법을 이해합니다.

과학적으로 뒷받침되는 고품질 데이터에 대한 Nielsen의 약속은 시장에 필수적인 서비스입니다. 구매자 또는 판매자에 대한 편견과 무관하게 유용한 데이터를 제공하는 능력은 시장에서 더욱 중요해질 것입니다.

이 표준 소비자 패널 데이터를 추적 및 행동 데이터 및 기타 컨텍스트 구축 데이터 세트와 결합한 다음 실제 데이터 과학자 및 알고리즘과 함께 인간과 기계 분석의 고유한 조합을 적용하면 진정한 마법이 시작됩니다. 인공 지능과 기계 학습은 당사와 고객에게 더 많은 가치를 제공할 것입니다.

Nielsen으로의 이직을 고려하기 훨씬 전부터 저는 고객이자 파트너였습니다. 회사가 일하는 방식과 독립성, 청렴성, 소비자 중심이라는 핵심 원칙이 시장에 확신을 준다는 것이 그 당시에도 분명했습니다.

Nielsen에서 기술, 과학 및 데이터는 인간적 요소와 결합됩니다. 여기에는 여전히 잠금 해제해야 할 잠재력이 많이 있으며, 우리 팀은 매일 점점 더 많은 잠재력을 잠금 해제하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 닐슨의 전성기는 미래에 있습니다.

이 기사는 원래 David Kenny가 LinkedIn에 게시했습니다.