마케팅부터 서비스까지, 다양하게 활용되는 고객 데이터
이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다.
– 여러 형태로 데이터는 수집하고 있지만, 제대로 활용을 못해서 고민인 기업
– 통합된 고객 데이터로 마케팅 성과를 향상시키는 방법을 알고 싶은 마케팅 담당자
– 마케팅 외에도 실제 기업에서 CDP가 어떻게 활용되는지 궁금한 관리자
Visualisation of CDP(출처: Emailvendorselection.com)CDP(Customer Data Platform) 란,
흩어진 개별 고객 데이터를 결합하여 고객별 통합 프로파일에 연결하는 것으로,
다양한 고객 데이터를 한 곳에 모으는 곳이라 할 수 있습니다.
온라인과 오프라인을 모두 포함하여, 모든 고객들은 소비 활동을 하며 데이터를 남깁니다.
관심 상품과 구매 목록, 체류 시간 등 다양한 데이터가 모두 기록됩니다. 데이터의 중요성이 대두되자 많은 기업들은 고객 데이터를 확보했으나, 여러 채널에서 데이터가 수집되다 보니 동일한 고객의 데이터가 산재되어 고객이 정말로 필요로하는 정보를 찾을 수 없었습니다. 산재되어 있는 한 명의 고객 데이터를 결합하여, 하나의 데이터로 볼 수 있어야 합니다.
고객 데이터를 결합하여 하나의 데이터로 보는 것이 CDP의 목적으로, 결합된 데이터를 활용하여 개별 고객에게 필요한 인사이트를 발견하고, 적절한 때에 알맞는 정보를 제공할 수 있는, 올바른 전략을 세울 수 있습니다.
참고로 마케팅에서는 ‘3사 쿠키(3rd party)’를 활용하여 사이트를 방문했던 방문자를 대상으로 광고를 송출하는 리타겟팅 광고가 활용되고 있는데요, 지난해 1월, 구글은 크롬(chrome)에서 3사 쿠키를 지원하지 않겠다고 발표했었습니다.
※ 구글은 크롬에서 2022년부터 쿠키 지원 종료하겠다고 선언했으나, 최근 중단 시점을 2023년 말로 늦췄습니다.
1사 쿠키 vs 3사 쿠키 비교 (출처: 다니엘의 라이브러리)3사 쿠키가 종료되면 내 사이트에 방문한 고객에게 추가적인 메세지를 발송할 수 없게 되어, 재방문을 유도하기가 어렵게 됩니다. 고객이 사이트에 방문하기까지 많은 비용이 들었을텐데, 사이트 이탈 후에 재방문을 유도할 방법이 없게되면 마케팅 뿐만 아니라 전체 비용적으로 큰 손실이 발생하게 됩니다.
사이트를 이탈한 방문자의 재방문 유도를 위해서라도 회원정보 확보가 중요합니다.
회원가입이나 뉴스레터 구독, 쿠폰 이벤트 참여 등 자사 사이트에 적합한 방법을 활용하여 회원정보를 확보함에 힘을 쏟아야합니다.
고객 데이터는 고유 식별자를 통해 고객 구분 및 결합이 가능합니다.
수집한 회원정보에서 이름, 이메일, 연락처 등 각 회원별 고유한 데이터를 활용하며, 다양한 채널에서 수집된 고객 데이터 중 동일한 고유 식별자를 확인하여 동일한 고객 데이터로 간주하여 결합합니다.
결합된 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 마켓팅 등 다양한 마케팅 전략을 수행할 수 있습니다.
뿐만 아니라, 중앙 집권화된 고객 데이터를 바탕으로 마케팅부터 영업, 서비스, 비즈니스 인텔리전스 등 여러 부서에서도 비즈니스 성장에 필요한 데이터를 활용할 수 있습니다. CDP는 데이터 수집 외에도 여러 데이터를 분석하여 인사이트, 추천사항, 각 고객에 대한 총체적 시각을 제공할 수 있습니다.
마케팅 외에도 활용할 수 있는 방법으로 비즈스프링의 CDP 구축 사례를 공유합니다.
CDP의 다양한 활용방법을 확인해보시고, 자사의 비즈니스 문제와도 비교해보시기 바랍니다.
사례1. 고객 행동 데이터 및 자사 DB 결합
[배경]
▶ 외부 데이터 분석 Tool(Google Analytics 360)을 이용 중으로, GA360 데이터와 내부 DB를 결합하여 활용하고자 함
▶ 데이터는 수집하고 있지만 데이터 활용에는 많은 제약사항이 있었음
▶ 내부 요건에 맞게 데이터를 가공하여 내부 DB와 결합이 필요한 상황
[구현 방향]
▶ 온라인 고객/잠재고객의 행동 데이터의 빅데이터화 및 기존 활용 분석 툴 GA360 데이터를 내부 CRM DB에 적재
▶ GA360 와 Google BigQuery를 포함한 Google Cloud Platform 활용으로 에코시스템 구현 및 데이터 확장성 확보
▶ 머신러닝/인공지능 활용을 위한 다양한 데이터 항목과 속성값 분류체계의 구조화된 빅데이터 구축
[결과 내용]
▶ 조직 외부 솔루션 GA360와 내부 CRM 고객데이터를 통합 분석하여, 고객관리 채널 전체의 마케팅 효과를 파악할 수 있어 수 개월 분량의 업무 부담 절감
▶ 활용 가능한 형태로서의 데이터 적재 및 조직 내 데이터 접근/활용성 강화
▶ 내부에 전문인력 없이도 고차원 데이터 분석을 위한 기반 마련
사례2. 고객/상품/캠페인 데이터 결합 Funnel 수집/설계
[배경]
▶ 데이터가 통합 설계되어 있지 않아서 효율적인 데이터 공유 및 활용이 어려움
▶ 정형화된 틀에서 벗어나, 실무 활용이 가능한 데이터 설계 및 분석이 필요
[구현 방향]
▶ 비즈니스에 최적화된 고객과 상품, 캠페인을 결합한 Funnel 설계 및 수집/적재
▶ 다양한 데이터의 가공/통합으로 분석 리포팅 및 데이터 레이크 구축
▶ 클라우드 기반의 Google BigQuery로 향후 확장성 문제 방지
[결과 내용]
▶ 데이터 분석 프로세스를 보완하고 실무에서 보다 신속하게 해결책을 찾을 수 있는 환경 구현으로 민첩한 대응의 기반 마련
▶ 머신러닝/인공지능 활용을 위한 클라우드-빅데이터 환경 구축
▶ 중요한 비즈니스 혁신에 주력할 수 있는 물리적 시간 확보
‘데이터가 있느냐’ 보다 ‘데이터가 잘 있느냐’ 가 더 중요합니다.
실무에서 활용할 수 없는 데이터라면, 수집한 데이터에 무슨 의미가 있을까요?
데이터는 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
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비즈스프링이 데이터 전문 비즈니스 파트너로서 여러분과 함께 하겠습니다.
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