답변
고객 데이터 품질 문제를 발견하면 ①식별자 정합성(같은 고객이 다른 ID로 중복 집계되거나 채널 간 매칭이 틀린 경우) ②핵심 이벤트 누락 ③중복 집계 ④지연 반영 순서로 우선순위를 매겨 수정한다. 식별자가 틀리면 그 위에 쌓은 모든 지표·세그먼트 분석이 함께 틀어지기 때문에 다른 문제보다 먼저 고쳐야 손실을 막을 수 있다. 실제로 자주 나오는 문제는 이렇습니다. 이메일·푸시 자동화에서 흔한 데이터 품질 문제는 오탈자·휴면 이메일 주소가 섞인 발송 리스트, 수신거부 처리가 발송 시스템에 실제 반영되지 않아 거부한 고객에게 계속 나가는 경우, 트리거 이벤트가 중복 발생해 같은 고객에게 같은 메시지가 여러 번 나가는 경우다. 수신거부 미반영은 법 위반 소지까지 있어 가장 먼저 고쳐야 한다. 수신거부 미반영 문제는 법적 리스크까지 있으니, 다른 데이터 품질 이슈보다 최우선으로 발송 시스템과 동의 DB를 대조하는 점검을 이번 주 안에 한 번 도세요.