제로 파티 데이터(Zero Party Data)
애플이 앱 추적 투명성 기능을 업데이트 한지 1년이 되어가고 있고, 구글도 이에 맞춰 기능을 업데이트하였습니다.
수많은 개인 사용자들은 개인의 프라이버시를 지킬 수 있음에 반가워하고 있고,
메타(구 페이스북)나 스냅챗 같은 업체들이 어닝쇼크를 맞게 되는 중요 원인이 되기도 했죠.
수집된 개인정보 데이터(서드 파티 데이터)를 가지고 타겟형 마케팅을 하던 서비스들은 고객에 맞는 데이터를 수집하지 못하자 효과적인 마케팅을 하는 것이 불가능해졌으니까요.
이에 대한 대안으로 떠오르는 것이 퍼스트 파티 데이터입니다.
퍼스트 파티 데이터는 고객 및 잠재 고객과의 직접적인 인터렉션을 통해 수집하는 데이터를 총칭합니다. 여기에는 인구통계 데이터, 구매 내역, 웹사이트 활동, 반응, 관심사, 모바일 앱 데이터 및 웹사이트의 기사 읽기 등의 행동이 포함됩니다.
여기서 잠깐
퍼스트 파티 데이터(1st Party Data)는 기업이 직접 보유한 데이터.
세컨드 파티 데이터(2nd Party Data)는 신뢰할만한 파트너가 보유한 데이터입니다. 예를 들어, 제가 네이버 스마트 스토어에 입점한 판매자라면, 네이버가 제공하는 20대 여성의 마케팅 데이터를 활용할 수 있는 것이죠.
서드 파티 데이터(3rd Party Data)는 외부의 데이터를 통해 사용자를 분석하여 활용되는 데이터입니다.
퍼스트 데이터 만으로도 큰 효용을 얻을 수 있습니다. 데이터가 명확한 만큼, 명확한 데이터를 기반으로 정확한 메시지를 전달할 수 있습니다. 장바구니에 물건을 넣은 고객이 구매하지 않을 때, 푸시 메시지를 보낸다든지, 한 제품의 구매 페이지를 자주 방문하는 고객에게 할인 쿠폰을 보낸다든지 하는 방법으로요.
하지만 많은 고객 정보를 전달받던 기업의 입장에서 데이터에 대한 목마름을 가시기에는 퍼스트 파티 데이터만으로는 부족함이 있습니다. 하지만 개인 정보 보호 관련 법규 GDPR이나 CCPA 같은 법들이 발효되고, 앱 추적 투명성 기능이 업데이트됨에 따라 기존의 서드 파티 데이터의 활용은 어려운 상황입니다.
이러한 상황에서 각광받고 있는 데이터가
제로 파티 데이터(ZPD: Zero Party Data)입니다.
제로 파티 데이터를 통해 기업은 유저 동의하에 설문조사 등의 형태를 통해서 자신의 선호와 취향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 큐롤로지라는 회사는 고객에게 셀피를 받은 후, 개선하고 싶은 항목을 체크받아 고객에게 샘플 화장품을 제공합니다.
넷플릭스의 콘텐츠 선호 화면넷플릭스나 왓챠의 경우 선호하는 영상 콘텐츠를 선택하거나 별점을 매길 수 있죠.
제로 파티 데이터는 고객이 의도를 가지고 제공한 데이터이기에 상황에 맞춰 데이터를 감안하여 분석해야 한다는 단점이 있습니다. 하지만 제로 파티 데이터를 통해 기업은 좀 더 명확한 전략을 구상하여 기업 운영을 할 수 있으며, 유저의 취향에 맞는 콘텐츠를 타겟팅 할 수 있을 것입니다. 이러한 제로 파티 데이터를 얻기 위해
왓챠의 영상 콘텐츠 별점 화면서비스 프로덕트 매니저, 디자이너 및 개발자들은 몰입할 수 있는 UI 화면을 설계해야 합니다. 이용자가 자발적으로 데이터를 제공할 수 있게, 수집 화면에 데이터를 쌓는 재미를, 데이터를 입력하는 재미를, 데이터를 찾는 재미를 부여해야 합니다.
마케터들은 로열(충성도) 마케팅에 힘써야 할 것입니다. 유료 사용자와 무료 사용자, 유료 사용자의 등급만으로 고객을 나누는 것이 아니라, 제로 파티 데이터를 제공할 정도로 플랫폼에 충성도가 있는 고객을 따로 분류하여 집중 관리하려는 노력이 필요합니다. 또한 브랜드 단위에서 신뢰를 쌓고 충성도 있는 팬을 만드는 작업을 지속하여, 제로 파티 데이터의 축적과 충성도 높은 팬의 유입이 선순환이 이루어지도록 전체적인 UX를 설계해야 합니다.
참고
1. https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=7022
2. https://brunch.co.kr/@junkwon/1
3. https://www.itworld.co.kr/t/65210/bi%20%7C%20%EB%B6%84%EC%84%9D/128434
