미디어 환경에 흔들리지 않는
1st Party Data Marketing | 구축 사례
바로 어제, Branch의 Mobile Growth 행사의 연사로 초대받았습니다.
1st Party Data의 중요도가 높아지는 최근의 마케팅 시장 속에서 1st Party Data의 역량을 키우고, 어떻게 1st party 데이터 마케팅 환경을 구축하고 실무에 적용하여 성과를 냈는지에 대해 이야기하는 자리였습니다.
사실 연사로 초대받은 것은 처음이라 많이 떨려서 거절을 고민했었지만, 마케터·기획자·그 외 현업에 종사하시는 분이라면 모두 공감하시고 고민하실만한 내용이라 참여를 결정했습니다.
그럼 이제부터 제가 Branch의 Mobile Growth 행사에서 나눈 이야기를 글로 정리해 보고자 합니다.
iOS ATT에 이어 Google Sandbox까지, 트래킹 시장이 급변하고 있습니다.
이러한 변화 속에서도 안정적인 데이터 환경을 만들기 위해 시도한 1st Party Data 구축 과정에 대해 소개합니다.
■ 프로젝트 개요
먼저, 최근 개인정보 보호 강화 흐름에 맞춰 1st Party Data 구축을 시작했습니다.
3rd Party Data에 제공하는 데이터가 점점 더 제한되며 3rd Party Data는 실제 데이터가 아닌 추측성 데이터로 변했고, 이에 따라 데이터 분석의 핵심이라고 할 수 있는 신뢰도가 감소되어갔기 때문에 신뢰 가능성을 높이기 위하여 1st Party Data의 활용이 절실했습니다.
또한, 1st Party Data와 3rd Party Data 간의 정합성이 잘 맞지 않는 부분들이 있었습니다.
특히 KPI와 관련된 주요 지표인 회원가입과 구매 데이터에서 3rd Party와 1st Party 간 오차율이 높아 개선이 필요했습니다.
마지막으로 기존에는 다양한 트래킹 툴을 사용하고 있었고, 이에 따라 여러 트래킹 툴에 데이터가 쌓이면서 중복을 제거한 Unique data를 확인하기 어려운 환경이었습니다.
■ 전체 구조도
위 이미지가 이 작업의 전체 구조도입니다.
앞서 말한 문제를 해결하기 위하여 3rd Party Data와 1st Party Data를 JOIN 하는 작업을 통해 1st Party Data를 구축하였습니다.
비용과 유입에 대한 데이터는 3rd Party로 확인하고, 정합성이 맞지 않았던 회원가입과 구매에 대한 데이터는 1st Party로 확인할 수 있도록 두 데이터를 JOIN 하였습니다.
JOIN 시 JOIN KEY로는 CUID를 활용하였습니다.
그 후 3rd Party와 1st Party Data를 JOIN 하여 하나의 테이블로 만들었으며, 이 과정에서 내부적으로 설계한 로직을 반영하여 적재하였습니다.
마지막으로 적재가 완료된 데이터는 인사이트를 쉽게 얻을 수 있도록 태블로를 통해 시각화하였습니다.
물론 이 방법은 회원번호를 JOIN KEY로 쓰기 때문에 비회원에 대해서 알 수 없기 때문에 완벽한 방법은 아닙니다.
또한, 3rd party와 1st party를 합친 것이기 때문에 완벽한 의미의 1st party는 아닐 수 있습니다.
다만, 주요 전환에 대한 데이터 신뢰도를 높이기 위하여 위와 같은 구조도로 1st party data 구축을 시도했습니다.
■ 트래킹 일원화
3rd Party Data와 1st Party Data를 JOIN 하려면, 먼저 사용할 3rd Party Data를 수집하는 트래킹 툴이 일원화되어있어야 하고 동일한 규칙으로 수집이 되어야 합니다.
기존에는 퍼포먼스마케팅팀과 CRM마케팅팀이 사용하고 있는 트래킹 툴이 모두 달랐습니다.
때문에 채널별로 데이터를 측정하는 기준이 달랐고, 이로 인해 중복을 제거한 유니크한 데이터를 확인하기 어려웠습니다.
이를 해결하기 위하여 CRM마케팅팀의 트래킹 툴을 퍼포먼스마케팅팀이 사용하고 있는 트래킹 툴로 변경하여 일원화하였습니다.
그 결과 교차 채널 마케팅 계획을 세울 수 있는 기반을 마련할 수 있었습니다.
그리고 트래킹 룰을 일원화하였습니다.
퍼포먼스마케팅·CRM마케팅·온드미디어마케팅 등 각자 채널마다 다른 규칙이 적용되어 있었고, 이로 인해 채널별 기여도 확인이 어려웠습니다.
때문에 캠페인·애드셋·애드 뎁스 내에서 수집할 정보를 정하고 이에 따라 트래킹 룰을 통일하였습니다.
캠페인 뎁스 예시를 보여드리면, 수집할 정보를 필수 요소와 옵셔널로 구분하였습니다.
실제 뎁스와는 좀 차이가 있지만, 필수로 채널·플랫폼·타겟팅·운영목표를 기입하고 옵셔널로 노출 위치를 기입하는 형태로 트래킹 룰을 설정하였습니다.
■ 시각화
마지막으로, 트래킹을 일원화하고 1st Party Data와 3rd party data를 JOIN 한 데이터를 가지고 태블로에 시각화 작업을 하였습니다.
시각화는 트래킹 규칙에 의해 수집된 정보를 기반으로 데이터를 그룹핑하고 필터링하여 시각화하였습니다.
예를 들어서 앞서 보여드릴 캠페인 뎁스 예시의 경우 채널·플랫폼·타겟팅·운영 목표에 따라 시각화를 하였습니다.
위의 예시 1번은 타겟팅 별로 유입의 등락과 유입된 플랫폼의 비중을 볼 수 있는 그래프이고, 예시 2번은 채널별로 거래액에 대한 비중이 얼마나 되는지와 전체 거래액의 등락을 볼 수 있는 그래프입니다.
이 외에도 예시와 같이 중요한 데이터를 시각적으로 빠르게 확인하고 인사이트를 얻을 수 있도록 구성하였습니다.
지금까지 안정적인 데이터 환경을 만들기 위한 1st Party Data 구축 과정에 대해 소개해 드렸습니다.
1st Party Data를 어떻게 활용해야 할 지 막막하신 분들께 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
