CRM 데이터의 품질은 아래에서 위로 전체 조직에 영향을 미칩니다.
마케팅 팀은 고품질 데이터에 의존하여 연락처를 분류하고, 메시지를 개인화하고, 타겟 캠페인을 만듭니다.
영업 팀은 잠재 고객의 가장 큰 우려 사항을 해결하기 위해 정확한 데이터가 필요합니다.
고객 지원 팀은 고객과의 대화에서 상황에 맞는 정확한 데이터가 필요합니다. 재무 팀은 예측을 위해 정확한 고객 데이터가 필요합니다. 경영진조차도 전략적 의사 결정을 위해 정확한 CRM 데이터에 의존합니다.
대부분의 조직이 이것을 알고 있습니다. 아직, 잘못된 데이터는 미국 기업에 3조 달러의 손실을 입힙니다. 연간 최대 조직의 60 % 잘못된 데이터의 실제 비용을 계산하지 마십시오.
이는 많은 기업에서 데이터 유지 관리에 개선의 여지가 많다는 신호입니다. 규모에 관계없이 모든 기업은 고객 데이터베이스의 부정확한 데이터로 인해 영향을 받을 것입니다. 비록 일상적인 문제가 레이더 아래에 있기 때문에 그 영향이 얼마나 고통스러운지 알지 못할 수도 있습니다.
그 많은 "나쁜" 데이터는 특히 마케팅 팀에 큰 문제를 나타냅니다. 고객이 누구이며 무엇에 관심을 갖고 있는지 정확히 알 수 없는 경우 고객의 가장 큰 우려 사항에 대해 어떻게 말합니까? 당신의 주장에 확신을 가지려면 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.
오늘날 기업은 데이터 문제를 해결하기 위해 수작업에 너무 많이 의존하는 경우가 많습니다. 이는 팀에 매우 많은 시간이 소요되고 소모적일 수 있습니다. 직원에게 데이터를 내보내고 복잡한 수식을 사용하여 Excel에서 수정한 다음 문제 없이 CRM으로 다시 가져오도록 하는 것은 큰 문제입니다.
열악한 데이터 품질이 마케팅 팀에 어떤 영향을 미치고 새 캠페인을 시작할 때 속도를 늦추고 덜 창의적인 옵션을 제공하는지 고려해 보겠습니다.
마케팅 노력에 대한 데이터 품질의 영향
열악한 고객 데이터 품질의 영향은 조직 전체에서 느껴지지만 특히 마케팅 팀에 변동성이 큰 영향을 미칩니다.
마케팅 팀이 수행하는 모든 것(모든 전략 사용, 캠페인 시작, 메시지 전달 및 제작된 크리에이티브)은 고객 데이터의 영향을 받습니다. 또는 적어도 그래야 합니다.
이것이 바로 훌륭한 마케팅 팀이 하는 일입니다. 고객을 깊이 이해하고 공감할 수 있는 방식으로 직접 이야기합니다. 당신이 그들을 모른다면 그렇게 할 수 없으며 데이터에 의존할 수 없다면 당신이 그들을 알고 있다고 확신할 수 없습니다.
데이터 문제와 낮은 품질의 데이터가 마케팅 팀에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 구체적인 방법을 살펴보겠습니다.
분할
모든 마케터가 하는 일의 큰 부분은 세분화입니다. 또는 긴 고객 목록을 분석하고 더 작은 목록으로 세분화하여 각 세그먼트의 우려 사항에 대해 보다 안정적으로 말할 수 있도록 하는 방법입니다.
CEO와 마케팅 관리자 모두에게 동일한 방식으로 B2B 소프트웨어 제품을 마케팅하지 않을 것입니다. 둘 다 귀사 제품의 타겟 구매자 페르소나일지라도 말입니다. 그들은 서로 다른 필요와 관심사를 가지고 있습니다. 당신이 시도한다면, 당신이 사용하는 언어는 결코 둘 다 완전히 공감하지 못할 것입니다.
그래서 당신은 물건을 분해합니다. 당신은 당신이 말하고 있는 사람들의 목록을 더 작고 관리하기 쉽게 만듭니다. 그런 다음 해당 세그먼트에 공감할 특정 언어를 사용할 수 있습니다. 그러나 데이터가 신뢰할 수 없으면 데이터를 더 작은 그룹으로 효과적으로 분할할 수 없습니다.
마케터는 일치하지 않는 데이터가 있는 연락처를 적절하게 분류할 수 없습니다. 불일치로 인해 기본 캠페인을 만드는 것조차 모든 뉘앙스를 이해하는 전문가가 필요한 복잡한 분석 노력이 됩니다. 결과적으로 마케터가 효과적인 캠페인을 만들지 못하게 하고 신속하게 실행할 수 있는 능력을 방해합니다.
예를 들어 보겠습니다. B2B 소프트웨어 회사이고 HubSpot CRM에서 CEO에게 이메일 캠페인을 보내려고 한다고 가정해 보겠습니다.
직함 필드 데이터를 정기적으로 표준화하고 형식을 지정하지 않는 경우 CEO가 다양한 방식으로 데이터베이스에 나열되어 있음을 알 수 있습니다.
- 대표이사
- CEO
- 최고 경영자(CEO)
- 설립자 / CEO
- 설립자 겸 CEO
- 소유자 및 CEO
- 등등
그리고 다른 많은 변형도 있을 수 있습니다.
철저한 캠페인을 실행하려면 이러한 서로 다른 직책이 모두 사실상 동일한 직책이기 때문에 함께 가져와야 합니다. 이렇게 하려면 몇 가지 독창적인 Excel 공식을 실행하거나 모든 관련 제목을 "잡기" 위해 복잡한 검색 필터를 만들거나 개발자의 도움을 받아야 합니다. 어느 쪽이든, 여전히 현장에서 모든 단일 오류를 포착할 가능성은 낮습니다.
여기에는 데이터의 오타 및 기타 오류도 포함되지 않습니다. 일부 사람들은 "CEOn"으로 나열되거나 다른 데이터 문제를 포함하는 직함을 나열할 수 있습니다. 그리고 이러한 표준화 및 데이터 품질 문제는 잠재적으로 전체 데이터베이스에 영향을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 이 표준화 문제는 CEO뿐만 아니라 데이터베이스의 모든 직함에도 영향을 미칩니다. 또는 CRM 연락처를 도시, 국가, 지역 코드 또는 경력 연도별로 분류하려면 어떻게 해야 합니까? 데이터 문제는 모든 분야에 존재합니다.
데이터베이스의 모든 데이터 요소에는 연락처를 분류하고 KPI 목표를 충족하는 효과적인 캠페인을 제공하는 능력에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 문제가 많이 있습니다.
데이터 문제는 세분화 작업을 복잡하고 신뢰할 수 없게 만듭니다. 궁극적으로 마케팅 팀은 문제가 수정될 때까지 덜 자주, 덜 창의적으로 분류해야 합니다.
개인화
데이터 문제는 메시징을 개인화하는 능력에도 영향을 미칩니다. 그리고 개인화된 메시지는 성공적인 캠페인에 매우 중요합니다.
소비자의 80 % 개인화된 경험을 제공하는 브랜드를 구매할 가능성이 더 높습니다. 소비자의 72 % 개인화된 메시지에만 참여한다고 말합니다.
메시징을 개인화하는 능력은 매우 중요하며 CRM의 일관된 고품질 데이터에 의존합니다. 이메일을 받았는데 이름이 대문자가 아니거나 성이 잘못 언급된 적이 있습니까?
본질적으로 이것이 단순한 데이터 감독이라는 것을 알고 있을 것입니다. 그들은 당신의 성을 언급하려는 것이 아닙니다. 그러나 그것은 여전히 문제의 회사에 대한 당신의 감정에 영향을 미치지 않습니까? 의도적으로 무례한 것은 아니지만 고객 데이터를 혼란스럽게 유지하는 것은 비전문적입니다.
그리고 {FirstName} 또는 {JobTitle}에 관한 것만은 아니지만 중요합니다. 사실, 심층 개인화는 데이터를 직접 참조하지 않을 수 있지만 해당 데이터에서 도출된 결론을 사용하여 메시지를 안내합니다.
예를 들어 CRM 데이터 문제에서 발생하는 일반적인 개인화 문제 중 하나는 연관에서 비롯됩니다. HubSpot CRM에서 B2B 연락처는 회사와 연결됩니다.
해당 연결이 누락되고 연락처의 일부가 유동적이라면 계정 기반 마케팅 전략을 실행할 수 없습니다. 또한 데이터가 누락된 경우 계정 참여를 기반으로 메시지를 개인화하는 것이 어려워집니다.
일관되지 않은 연관성은 계정 기반 마케팅에서 부정확한 리드 점수에 기여합니다. 계정 내 개별 연락처에 대한 변수를 기반으로 계정 수준에서 점수가 적용되기 때문에 누락된 연락처는 계정 점수에 영향을 줍니다. 궁극적으로 리드 점수의 차이는 전체 계정의 수명 주기 단계에 영향을 주어 파이프라인을 통한 이동 속도를 늦추고 잠재적으로 거래를 탈선시킬 수 있습니다.
고객상담
세분화 및 개인화 문제는 궁극적으로 고객이 고객 여정에서 경험하는 경험에 영향을 미칩니다. 반향을 일으킬 가능성이 적은 덜 구체적인 마케팅 메시지를 사용하면 브랜드에 대한 경험과 의견이 나빠질 것입니다.
마케팅 전문가의 92 % 개인화를 고객 경험의 "중요한" 요소로 봅니다. 그리고 개인화는 종종 관련 메시지를 전달하기 위해 고객 데이터를 효과적으로 분류하는 능력에 의존합니다. 이러한 모든 영향은 상호 연결되어 전체 마케팅 운영에 피해를 줍니다.
중복 데이터예를 들어, 브랜드 평판에 잠재적으로 해를 끼칠 수 있는 고객 경험 문제를 나타냅니다. 정기적으로 중복 항목을 병합하지 않으면 많은 고객이 여러 번 메시지를 받게 됩니다. 이는 캠페인 비용을 증가시키고 브랜드 평판을 손상시키며 보고의 신뢰성을 떨어뜨립니다.
중복 제거는 연락처와 계정의 데이터를 모두 하나의 시스템에서 안정적으로 찾을 수 있는 단일 고객 보기를 달성하는 데 도움이 됩니다. 하나의 '진실 기록'이 있다는 것은 마케팅 팀이 커뮤니케이션을 효과적으로 분류하고 개인화할 수 있다는 것을 의미합니다. 단일 고객 보기는 팀에 데이터에 대한 믿음을 제공하여 팀이 다른 영역에 주의를 집중할 수 있도록 합니다.
데이터 품질은 모든 단계에서 고객에게 영향을 미칩니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 없으면 각 터치포인트가 저렴해집니다. 데이터가 적거나 신뢰할 수 없는 데이터는 사용할 수 있는 항목과 팀이 각 연락처에 대해 알고 있는 정보를 제한합니다. 몇 달에 걸쳐 수십 개의 터치포인트가 추가됩니다.
기업이 이러한 문제를 해결할 수 있는 유일한 방법은 데이터 관리 전략과 정기적인 CRM 데이터 유지 관리를 인식하고 수용하는 것입니다.
CRM 데이터 유지 관리란 무엇입니까?
CRM 데이터 유지 관리는 CRM 데이터를 감사하고 문제를 식별하며 데이터베이스 내에서 해당 문제를 수정하는 지속적인 프로세스입니다.
CRM 데이터를 유지 관리하는 더 큰 프로세스는 다음과 같은 다양한 초점 영역으로 나눌 수 있습니다.
- 데이터 품질
- 데이터 정리
- 데이터 작업
- 데이터 중복 제거
- 데이터 삭제
- 데이터 모니터링 및 KPI
데이터 품질
데이터 품질은 액세스 가능하고 일관되며 관련성이 있는 데이터를 나타냅니다. 전체 조직은 개별 캠페인에서 더 큰 전략적 결정에 이르기까지 데이터 품질의 영향을 받습니다.
액세스 가능하다는 것은 데이터가 정확할 뿐만 아니라 조직 내 적절한 사람들이 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 고립된 데이터는 조직의 속도를 늦추는 관료적 중복을 생성합니다.
데이터 일관성은 주로 데이터베이스에서 데이터가 얼마나 일관성 있게 형식화되고 표준화되는지를 나타냅니다. 전화번호 형식이 균일합니까? 당신의 직책은 표준화되어 있습니까? 귀하의 연락처 이름은 적절하게 대문자로 표기되어 있습니까? 일관성을 사용하면 흥미로운 방식으로 데이터를 분할할 수 있습니다.
그런 다음 관련성이 있습니다. CRM에 XNUMX만 개의 완벽하게 정확한 레코드가 있어도 목표 시장에 하나도 없다면 문제가 되지 않습니다. 수집하는 데이터는 관련성이 있어야 유용합니다.
데이터 품질은 데이터 정리와 같은 다른 데이터 유지 관리 프로세스를 통해 달성됩니다.
데이터 정리
데이터 정리는 CRM 내에서 올바르지 않거나 형식이 잘못되었거나 중복되거나 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 프로세스입니다.
- 이름과 성의 대문자 사용 문제 수정(jane vs. Jane)
- 주소 및 전화번호 표준화(1234567890 vs 123-456-7890)
- 직위 표준화(CEO vs. CEO vs. CEO)
- 중복 데이터 제거
- 부정확하고 가짜 데이터 제거
- 특수 문자 제거
- 외부 문제 식별 및 수정
데이터 정리 프로세스는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 종종 데이터베이스 덩어리를 분리하고 수정 사항과 작업을 팀 구성원에게 할당하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 데이터를 Excel로 로드하고 VLOOKUP 및 복잡한 수식을 사용하여 데이터의 오류를 식별하고 수정합니다. 완료되면 데이터를 CRM으로 다시 가져와야 합니다.
정확하지 않은 과정입니다. 팀에 진정한 Excel 마법사가 없으면 많은 문제를 놓치고 데이터를 대량으로 업데이트하려면 개발자의 지속적인 도움이 필요합니다.
데이터 중복 제거
모든 회사는 중복 데이터를 처리합니다. 고객이 양식에 수동으로 입력하거나 팀이 백엔드 CRM을 통해 수동 입력을 통해 연락처 또는 회사 레코드가 중복 생성될 수 있습니다. 또는 데이터 가져오기 또는 다른 소프트웨어와의 통합을 통해 생성될 수 있습니다.
중복 레코드가 아무리 생성되더라도 마케팅 팀에 가시가 될 수 있습니다.
데이터가 중복되면 캠페인 비용이 증가하고 생산성이 저하됩니다. 팀이 다른 영역에 집중하는 대신 데이터 문제를 해결하는 데 시간을 보내므로 기회를 놓치게 됩니다. "올바른" 또는 가장 완전한 기록을 식별하기 위해 기록을 샅샅이 뒤지는 매초마다 시간 낭비입니다. 신뢰할 수 있는 단일 '진실의 출처'가 없기 때문에 중복 데이터는 단일 고객 관점을 산산조각냅니다.
복제율이 높으면 마케팅 팀은 항상 그 사실을 알고 있을 것입니다. 그들은 새로운 캠페인이 시작되기 전에 모든 잠재 고객 또는 고객 목록을 중복 제거해야 하며 모든 캠페인 시작에 새로운 작업을 추가해야 한다는 것을 알고 있습니다.
가장 중요한 것은 중복 데이터가 고객 경험에 해를 끼친다는 것입니다. 혼합 메시지와 중복 메시지를 수신할 가능성이 있기 때문만은 아닙니다. 그러나 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 고객을 이해하는 능력이 절반으로 줄어들기 때문에 반복적으로 만족스러운 상호작용이 줄어들게 됩니다.
데이터 작업
데이터 작업에는 CRM 데이터를 유지 관리하고 조직 전체에서 해당 데이터의 유용성을 보장하는 데 필요한 지속적인 일상 작업이 포함됩니다.
데이터 운영 작업에는 데이터의 일상적인 대량 업데이트, 필드 및 중복 데이터 통합, 자유 텍스트 필드를 선택 목록으로 마이그레이션, 데이터 가져오기(이벤트 또는 타사 소스에서) 및 기타 작업이 포함됩니다.
이러한 작업은 고품질 데이터와 데이터 정리가 가능한 한 효과적일 수 있는 위치에 데이터를 배치하는 데 필요합니다.
데이터 삭제
데이터 제거에는 불필요한 데이터, 오래된 데이터, 중복 데이터 및 데이터베이스를 어지럽히는 역할만 하고 평판과 이메일 열기율에 부정적인 영향을 미치는 저품질 데이터의 제거가 포함됩니다.
잠재적으로 레코드를 삭제하기에 좋은 후보로 만들 수 있는 데이터 문제 유형은 많습니다. 예는 다음과 같습니다.
- 배달되지 않은 이메일
- 명백한 가짜 데이터
- 오래된 기록
- 자격이 없는 잠재 고객
- 통합의 잘못된 기록
- 불완전한 연락처 데이터
- 무료 및 역할 기반 이메일 주소
- 참여하지 않은 연락처
- 부적격 연락처
- 연락처를 중복
이 데이터를 제거하는 것은 CRM 데이터의 유용성을 전체적으로 개선하는 데 매우 중요합니다. 캠페인을 위해 가비지 데이터를 계속해서 살펴보고 제거할 필요 없이 생산성이 향상됩니다.
복잡하지 않으면 팀이 일반적으로 삭제된 레코드를 처리하는 데 소비하는 시간과 함께 데이터 저장 및 연락처 기반 CRM 비용에 대한 비용을 절감할 수 있습니다.
낮은 품질의 데이터로 인해 이메일 전송 및 공개율이 저하되지 않으면 불이익을 받지 않고 발신자 평판이 향상됩니다.
데이터 모니터링 및 KPI
CRM 데이터베이스의 문제를 해결하려면 해당 문제가 있는 위치를 식별할 수 있어야 합니다. 데이터베이스에서 찾을 수 있는 다양한 데이터 문제 사이에서 이러한 문제가 무엇인지, 어떤 종류의 문제가 있는지 이해하면 가장 영향력 있는 문제 해결의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
물론 KPI를 모니터링하고 수동으로 보고서를 생성할 수 있습니다. 그러나 여기에는 보고서를 실행하거나 데이터를 Excel로 내보내고 분석하는 작업이 포함됩니다. 그러나 일부 도구는 진단 및 수집 KPI를 자동화할 수 있습니다.
예를 들어, CRM 데이터 그레이더 HubSpot에 직접 연결하고 CRM 데이터베이스를 분석하고 수정해야 하는 특정 문제를 표시하는 도구입니다. 이를 통해 데이터 품질에 대한 가시성과 이러한 문제를 처리하기 위한 실행 가능한 통찰력을 확보할 수 있습니다.
데이터베이스의 깨끗한 레코드 비율과 같은 명확한 핵심 성과 지표를 사용하면 진행 상황을 추적하고 고객 데이터의 전반적인 상태를 빠르게 평가할 수 있습니다.
차이점 데이터 유지 관리 및 표준 정리 프로젝트
표준 데이터 정리 프로젝트는 단기적이고 전술적입니다. 불을 찾으면 꺼집니다. 데이터 정리 프로젝트는 필요하기 때문에 반응적입니다. 때때로 예기치 않은 데이터 문제로 인해 작업이 중단될 수 있으며 즉시 수정해야 합니다. 이러한 요구 사항은 항상 존재하지만 데이터 유지 관리 전략에서는 덜 자주 발생합니다.
일회성 정리 프로젝트와 달리 데이터 유지 관리는 지속적인 전략입니다. 일관된 투자와 관심이 필요하지만 최신 데이터 관리 도구를 사용하면 대부분의 데이터 유지 관리 작업을 자동화하여 팀 전체의 운영을 개선할 수 있습니다.
고객 데이터가 증가함에 따라 해당 데이터의 관리가 더 복잡해집니다. 데이터에 액세스할 수 있고 일관되며 관련성이 있는지 확인하려면 더 많은 집중과 계획이 필요합니다.
이러한 일이 발생하면 기업은 진정한 데이터 유지 관리 최적화를 향한 여러 단계를 거치는 경향이 있습니다.
- 정의되지 않고 혼란스럽습니다. 문제에 대한 이해가 없고 처리할 프로세스가 없습니다.
- 시계. 데이터 관련 문제를 인식하면 정기적으로 자동 생성된 보고를 통해 데이터베이스의 특정 문제에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.
- 표준화. 데이터 품질 표준 및 데이터 기대치 및 목표에 대한 부서 간 팀 간의 조정을 설정했습니다. 효과적으로 실행하려면 표준이 자동으로 시행되어야 합니다.
- 최적화. 자동화를 사용하여 데이터를 사전에 정리 및 유지 관리하고, 반복적인 수동 작업을 피하고, 데이터 수정 및 협업을 간소화하고, 예외에 대해 경고합니다.
데이터 유지 관리는 한 번하고 다시는 하지 않는 것이 아닙니다. 이 프로세스는 계속 반복해서 수행해야 하는 작업입니다. 시간 투자를 최소화하려면 정확한 문서와 프로세스가 필요합니다.
새로운 데이터는 항상 CRM 데이터베이스로 유입되며, 해당 데이터와 함께 조직의 거의 모든 팀의 속도를 저하시킬 수 있는 다양한 문제와 오류가 발생합니다. 다음과 같은 도구 인시클 기존 데이터를 감사하고, 일반적인 데이터 문제를 식별하고, 자동화된 일정에 따라 수정하는 데 도움이 됩니다.
CRM 데이터 유지 관리 프로세스를 개선하면 마케팅 팀이 향상된 세분화, 개인화 및 육성을 통해 더 많은 마케팅 적격 리드를 생성할 수 있습니다.
품질 데이터는 고객과의 모든 커뮤니케이션에서 전문적으로 브랜드를 대표하는 동시에 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 고객 경험을 개선할 수 있음을 의미합니다.
출처: https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-crm-data-maintenance
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