9편-오늘의 마케팅용어 : 퍼스트파티 데이터란?

마케팅 필수 용오 : 쿠키 종말에 따른 퍼스트파티 데이터의 중요성 

고객의 개인정보가 강화 이슈가 생긴후 2018년에 애플 ATT 가 시작으로 2019년에는 구글 크롬이 서드파티(3rd Party) 쿠키 지원을 중단할 것이라고 선언한 후, 구글은 1월 4일부터 구글 크롬 브라우저 사용자의 1%에 대해 서드파티(3rd Party) 쿠키 추적을 중단했으며, 3분기에는 모든 서드파티(3rd Party) 쿠키 지원을 중단할 예정이라 발표했습니다. 

해당 사안은 글로벌 이슈로 전세계가 adapting to a cookieless를 주제로 쿠키리스에 대해 많은 기업들이 대응하고 있습니다. 그럼으로 더욱더 퍼스트파티데이터가 부상하고 있습니다. 

오늘날 디지털 마케팅 환경에서 특히, 퍼스트파티(1st Party) 데이터는 기업이 고객의 동의를 구하고 직접 수집한 고객 데이터입니다. 이러한 데이터는 기업이 소유한 웹사이트, 모바일 앱, 등 다양한 채널에서 직접 고객으로부터 수집됩니다.

퍼스트파티 데이터는 동의 후 고객이 브랜드와 직접적으로 상호작용하는 모든 순간인 구매, 문의, 웹사이트 방문 등—은 고유한 데이터 포인트를 생성하며, 이러한 데이터는 기업이 고객에 대해 더 깊이 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들면, 고객회원 정보 기반으로 고객의 구매 이력, 선호, 제품 카테고리, 서비스 상호작용 등은 모두 퍼스트파티 데이터의 일부입니다.

홈쇼핑을 예로 들면 1) 고객의 선호하는 홈쇼핑사 2) 선호하는 카테고리 3) 선호하는 서비스(라이브/프로모션) 등 입니다.

퍼스트 파티 데이터 유형의 구분은 두 가지 주요 카테고리로 나눌 수 있습니다:   

엔티티 데이터: 이는 고객의 개인 식별 정보(PII), 연령, 거주 지역, 성별, 취향 및 선호도 같은 정보를 포함합니다. 이 데이터는 고객의 라이프스타일과 취향을 알수 있습니다.

이벤트(또는 행동) 데이터: 고객이 기업의 플랫폼 내에서 수행하는 모든 활동을 포합합니다.클릭, 페이지 뷰, 장바구니 추가, 구매, 구독 등—을 포함합니다. 이 정보는 고객의 구매 여정과 상호작용 패턴을 파악하는 데 매우 유용합니다.

출처 : ✦퍼스트 파티(First-party) 데이터✦ 왜 중요하며, 어떻게 수집해야 할까 - maxonomy

퍼스트파티 데이터는 CRM(Customer Relationship Management) 전략의 핵심 구성 요소입니다. 고객과의 직접적인 관계를 통해 수집된 이 데이터를 활용함으로써, 기업은 보다 맞춤화된 마케팅 메시지를 전달하고, 고객 경험을 개선하며, 결국은 고객 충성도와 장기적인 가치를 증대시킬 수 있는 데이터드리븐(Data-Driven) 을 하기 위해 꼭 필요한 정보입니다. 

예를 들어, 고객이 최근에 특정 제품을 조회했다면, 이 데이터를 기반으로 관련 제품이나 서비스를 제안하는 타겟 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

또한, 퍼스트파티 데이터를 활용한 코호트 분석을 통해, 비슷한 행동 패턴이나 관심사를 가진 고객 그룹을 식별하고, 이들에게 보다 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다. 

코호트 분석은 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 분석하는 기법인데요.

가장 흔하게 쓰이는 방법은 특정 날짜를 기준으로 사용자들을 하나의 집단으로 묶어 이들의 행동을 분석하는 것입니다. 실무적으로는 고객들의 이탈률과 재방문의 비율을 파악하여 정기적으로 문제를 진단하고 해결 전략을 도출하기 위한 대시보드로 많이 활용되며, 고객 집단 별로 고객 생애 가치(LTV, Lifetime Value)를 계산하고 서비스의 고착도(Stickiness)를 판단할 수 있는 중요한 수단이 됩니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 2023년 1월에 가입한 고객들을 대상으로 코호트를 구성하고, 이들의 구매 여부와 재구매 주기 등을 분석할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 쇼핑몰 운영자는 고객들이 어떤 제품을 선호하는지, 어떤 이벤트나 프로모션이 효과적인지 등을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 

또한, 코호트 분석을 통해 고객들의 이탈률을 파악하고, 이에 대한 대응 방안을 마련할 수도 있습니다.

또 다른 예시로는 보험회사에서 일정 기간 내에 건강검진을 받은 사람들을 대상으로 코호트를 구성하고, 이들의 건강 상태와 보험금 청구 내역 등을 분석할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 보험회사는 고객들의 건강 위험도를 예측하고, 이에 맞는 보험 상품을 개발할 수 있습니다. 또한, 코호트 분석을 통해 고객들의 보험금 청구 패턴을 파악하고, 이에 대한 대응 방안을 마련할 수도 있습니다.

코호트 분석은 사용자 행동의 이해를 깊게 하고, 전환율을 높이며, 고객 유지율을 개선하는 데 중요한 도구입니다. 이 분석을 통해 얻은 인사이트는 제품 개선, 마케팅 전략 조정, 사용자 경험 최적화 등에 활용될 수 있습니다.

결론적으로, 퍼스트파티 데이터는 기업이 고객과의 관계를 심화시키고, 맞춤화된 마케팅 전략을 개발하는 데 있어 필수적인 자원입니다.  쿠키종말의 시대가 다가온 만큼 퍼스트파티 데이터를 통해 효과적인 전략과 활용만이 위기를 기회로 만드는 발판이 되지 않을까 싶습니다.