쿠키리스 시대를 위해 데이터 자생력을 갖추는 방법
고객 정의를 통한 고객 이해도 향상과 고객 데이터 수집
퍼포먼스 마케팅의 끝, 쿠키리스 시대라고 해요. 아직 국내 사이트에서는 그런 경우를 많이 보지 못했지만, 확실히 최근에 해외 사이트에 들어가면 쿠키 제공에 동의하는지 묻는 경우가 많더라고요. 심지어 쿠키에 동의하지 않으면, 사이트 이용을 할 수 없도록 막아 놓은 경우도 종종 볼 수 있었어요.
고객의 서드파티 정보를 이용하지 못하게 되는 쿠키리스 시대에서 가장 중요한 것은, 각각의 기업과 서비스가 데이터의 자생력을 가지는 것이 중요해요. 다른 곳에서 고객의 데이터를 수급해 오지 못하게 되니 고객의 데이터를 직접 수집하여, 문제 해결과 개선을 해나가야 하는 것이죠.
요즘에는 취업 시장에서의 트렌드로 개발 직군 이후로는 데이터 직군에 대한 수요가 떠오르는 것 같아요. 그러면 데이터 중심의 사고란 무엇일까요? 이제는 모두가 잘 알듯이, 의사 결정 시에 경험과 데이터를 기반으로 객관화하여 결정하는 것이에요.
의사 결정이 필요한 것들은 어떤 것이 있을까요?
상품을 더 잘 팔기 위한 마케팅 또는 브랜딩 전략 구축
상품의 상세 설명이 잘 보이게 하기 위한 상품 상세 페이지 기획
우리의 상품 상세 페이지로 더 잘 들어오게 하기 위한 화면 기획
위에 나열된 것보다 더 다양한 것이 있겠죠. 여기서 의사결정의 목적은 모두 '상품'을 위해 하는 것처럼 보일 수 있어요. 하지만 수익을 창출하기 위해 상품을 '고객'에게 판매하는 것이 최종 목표이죠. 대다수 회사의 최종 목표는 똑같을 거예요. 모두 고객이 없으면 수익을 창출할 수 없기 때문이죠.
의사결정은 모두 고객 중심적이에요. 서비스에서 의사결정이 필요한 순간들, 문제를 해결하기 위한 순간 고객을 잘 정의해두면 고객의 니즈에 맞춰 문제를 해결할 수 있어요. 결과적으로 데이터는 고객을 잘 이해하기 위해, 고객의 데이터를 잘 수집해야 하는 것이고, 고객의 데이터를 잘 수집하기 위해서는 서비스의 타겟 고객을 정의하는 것이 가장 중요해요.
LG CNS의 황윤희 상무께서는 데이터 분석을 위해서 고객 정의의 중요성을 매우 강조하면서, 문제 해결을 위해 데이터를 활용하여 상관분석을 하는 경우, 고객과 비교 고객의 공통 기준을 잡으면 디테일한 비교분석이 가능하다고 강조해요.
서비스 기획 측면에서 적용해 보면, 어떤 페이지에서 이탈하는 유저집단A와 이탈하지 않는 유저집단B를 비교해서 이탈률을 줄이기 위한 방안을 도출하고자 하는 상황을 가정해 볼 수 있어요. 이 때 유저집단A와 유저집단B의 차이점만을 확인하는 것이 아니라, 두 집단 간의 공통점을 찾으면 차이점이 명확해지고 디테일한 비교 분석을 통해 문제를 해결하거나 문제의 원인을 찾을 수 있어요. 유저집단A는 20대 남성이고 유저집단B는 40대 남성이라면, 해당 페이지의 이탈 방지를 위해 20대 남성 집단을 위한 요소를 추가하거나, 20대 남성 집단을 위한 별도의 페이지를 생성해 볼 수 있어요. 고객 정의가 명확하면 이렇게 상관분석을 할 때 우리 타겟 고객의 공통점과 차이점을 찾기가 수월해져요.
이처럼 쿠키리스 시대에서 데이터 자생력을 갖추고 문제를 해결하기 위해서는 서비스의 고객 정의를 통해 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 고객의 데이터를 수집하는 것이 중요해요. 또한 데이터는 수집과 인사이트 도출에서 끝나는 것이 아니라, 그것을 활용하는 것이 중요해요. 그러니 고객을 정의하고 고객 데이터에 대한 인사이트를 도출했다면, 인사이트를 어떻게 활용할 것인지 고민하여 활용 방법을 도출하시기를 바랄게요.
