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  • 퍼스트파티 데이터를 활용한 구글 리타깃팅 광고

    퍼스트파티 데이터를 활용한 구글 리타깃팅 광고

    퍼스트파티 데이터를 활용한 구글 리타겟팅 광고

    (참조 자료: Google Retargeting with First-party Data: eCommerce Success)

    전 세계적으로 진행되고 있는 데이터 개인정보 보호 정책 강화로 인해 구글 리타겟팅 광고 캠페인 실적이 급격히 감소했을 수 있습니다. 캠페인 성과가 더 떨어지기 전에 리타겟팅 캠페인이 무엇인지, 어떻게 대처해야 하는지 알아보고자 합니다.

    마케터는 앞으로 다가올 모든 변화에 적응할 준비가 되어 있어야 합니다. 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 구글 리타게팅 광고 캠페인 성과를 확장하여 높은 ROAS를 달성할 수 있는데요, 퍼스트 파티 데이터 기반으로 최적화된 구글 리타겟팅 캠페인은 어떻게 진행할 수 있는 걸까요?

    구글 리타겟팅이란?

    구글 리타겟팅이란 웹사이트 방문자가 웹사이트를 떠난 후 구글 검색, 지메일, 지도 그리고 기타 애드센스가 있는 모든 웹사이트 등 구글 제품에서 관련 광고를 표시하는 것을 말합니다.

    리타겟팅 광고 전략은 이미 제품이나 서비스에 관심을 보인 잠재 구매자가 실제 구매로 이어지도록 유도하여 전환율을 높일 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 또한 이전 웹사이트 방문자(알려진 방문자 및 알 수 없는 웹사이트 방문자 포함) 또는 기존 고객에게 업셀링 또는 크로스셀링을 하려는 비즈니스에 유용할 수 있습니다.

    행동 리타게팅 광고(Behavioral Retargeting Ad)의 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면, 이커머스 전환율을 2배로 높이는 비결에 대한 블로그를 읽어보세요.

    구글 리타게팅 광고 캠페인 실적이 갑자기 감소한 이유?

    구글 리타겟팅 광고 캠페인의 실적 저하에 기여한 몇 가지 요인이 있으며, 주요 원인은 다음과 같습니다.

    • 전 세계 다양한 국가의 정부로부터의 데이터 개인정보 보호 업데이트.
    • 사파리나 파이어폭스와 같은 브라우저는 써드파티 쿠키 추적을 차단하므로 Pixel이 사용자 행동을 추적하기 어렵습니다.
    • 애플의 iOS 14.5 이상 업데이트 – 앱 및 브라우저 전반에서 사용자 행동 트래킹을 제한합니다.
    • iOS 14+ 업데이트와 유사한 구글의 안드로이드 개인정보 보호 업데이트.

    위에서 언급한 것처럼 픽셀 트래킹은 웹사이트 방문자, 행동 등을 트래킹하는 데 도움이 됩니다. 최근 개인정보 보호 규정인 Apple iOS’14+ 업데이트와 같은 이벤트로 인해 구글의 트래킹 기능이 심각하게 제한되어 iOS’14 사용자 행동 데이터에 대한 구글의 접근이 거의 불가능하게 되었습니다.

    이로 인해 최근 구글 광고의 캠페인 실적 보고서를 통해 광고 캠페인 실적이 점차 감소하는 것을 목격했을 수 있습니다.

    참고: 페이스북 캠페인에도 위와 동일한 문제가 적용됩니다.

    누가 영향을 받을까요?

    데이터 개인정보 보호 업데이트와 위의 변경 사항들은 개인화된 리타겟팅 광고를 운영하는 디지털 마케터에게 영향을 미칩니다;

    광고 캠페인 실적이 떨어지면 ROAS가 하락하고 CAC가 상승하여 마케팅 전략이 비효율적으로 됩니다.

    퍼스트 파티 데이터를 사용하여 구글 리타게팅 광고 실적을 개선하기 위한 전략

    이러한 업데이트의 영향을 받지 않고 구글 광고 실적에 걸림돌 없이 지속적으로 성장하려면 유일한 구세주인 퍼스트파티 데이터를 수집해야 합니다.

    구글 & 메타 광고 플랫폼 AI 및 머신러닝 도구는 알고리즘을 학습하고 모든 사용자에게 완벽하게 맞춤화된 경험을 제공하기 위해 퍼스트파티 데이터의 필요성을 강조하고 있습니다. 따라서 가능한 한 빨리 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 것이 중요하다는 점을 다시 한 번 강조하고 있습니다.

    맥킨지의 ‘Next in Personalization 2021 Report’에 따르면, 70% 이상의 사람들이 개인화된 경험을 기대한다고 합니다.

    퍼스트 파티 데이터의 도움을 받는 전략은 구글 광고 실적을 향상시킬 수 있는 솔루션이 될 것입니다.

    퍼스트 파티 데이터 – 광고의 미래

    퍼스트파티 데이터는 웹사이트를 비롯한 다양한 채널을 통해 고객으로부터 직접 수집한 정보입니다. 웹사이트 방문자 중 전체 프로필 데이터를 확인할 수 있는 방문자는 2%에 불과합니다. 나머지 97~98%의 익명의 웹사이트 방문자 데이터는 구글/메타 또는 기타 광고 플랫폼에서 수집, 식별 및 리타게팅이 사실상 불가능하기 때문에 제외되어 있습니다.

    퍼스트 파티 데이터에는 브라우저 ID, 클릭 ID, IP 주소 등과 같은 매개변수가 있습니다, 각 웹사이트 방문자를 광고 플랫폼과 동기화하여 매칭율을 높이고, 이를 통해 더 나은 사용자 어트리뷰션을 통해 구글 또는 기타 광고 플랫폼에서 리타겟팅 광고 캠페인 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 따라서 적합한 시기에 적절한 광고로 많은 사용자를 리타겟팅할 수 있으며, 이는 향후에 초개인화된 사용자 경험을 구현할 수 있습니다.

    고급 오디언스 세분화를 통한 광고 맞춤화 향상

    광고 캠페인의 성과를 높이고 행동 기반의 맞춤형 광고를 집행하려면 행동에 따라 오디언스를 세분화해야 합니다. 오디언스의 행동을 기반으로 잠재고객을 세분화할 수 있습니다.

    퍼널 기반 익명 방문자에 대한 세그먼트 예시

    • 60일 이상 버려진 장바구니 – MoFu(퍼널의 중간)
    • 제품 보기 2회 이상 – MoFu(퍼널의 중간)
    • 지난 90일 동안 구매하지 않음 – MoFu(퍼널의 중간)

    익명의 방문자의 경우, 위의 세그먼트는 방문자의 행동에 따라 생성됩니다. 따라서 세그먼트 버킷을 기반으로 개인화된 광고 캠페인을 실행하여 높은 ROAS로 이지게 할 수 있습니다. 이러한 세그먼트를 구글과 페이스북 플랫폼과 동기화하면 더 높은 전환을 유도할 수 있습니다.

    예시: 흰색 신발과 같은 특정 제품을 확인한 익명의 방문자를 세분화하여 흰색 신발에 대해 30% 할인된 맞춤 광고를 표시하여 해당 제품을 구매하도록 유도할 수 있습니다.

    식별된 방문자에 대한 세그먼트 예시

    구매 고객

    • 작년 블랙 프라이데이 구매자
    • 6개월 이전에 의류 청바지를 구입한 고객
    • 작년 크리스마스 양초 구매자
    • 작년 연말 시즌 블랙 수트 구매자

    또는 뉴스레터 또는 이메일을 구독자가 있을 수 있습니다.

    이처럼 식별된 방문자 행동 세그먼트를 구축하는 목적은 재구매를 유도하기 위한 것입니다.

    예시: 지난 크리스마스에 양초를 구매한 고객 그룹을 세분화하여 올해 할인이 적용된 광고를 게재하여 이번 휴가 시즌에 다시 구매하도록 유도할 수 있습니다.

    구글 리타겟팅과 함께 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 더 높은 매칭율을 달성!

    구글과 메타의 매칭율이 기대치를 크게 밑돌고 있습니다. 메타는 픽셀에서 수집한 데이터로 약 25%의 맞춤 오디언스 매칭율만 제공할 수 있습니다. 그리고 구글은 29%와 62%이며, 식별된 방문자와 익명의 방문자 모두 그 이상은 없습니다.

    웹사이트에서 퍼스트파티 데이터를 수집하고 구글과 동기화한 결과, 다음과 같은 놀라운 결과를 확인할 수 있습니다:

    이러한 놀라운 결과는 구글 리타겟팅 광고 캠페인 실적을 향상시키고 광고 캠페인을 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.

    위와 유사하게, 수집된 퍼스트파티 데이터를 사용하여 메타 광고 관리자에서 80% 이상의 높은 맞춤 잠재고객 매칭율을 달성될 수 있습니다.

    뿐만 아니라 구글 광고의 캠페인 성과 보고서에는 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 광고 캠페인을 운영했을 때 높은 성과를 확인할 수 있게 됩니다.

    Google의 최신 업데이트

    2023년과 향후 몇 년은 디지털 마케팅 분야에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 이러한 변화는 모두가 알고 있는 기존의 마케팅 환경을 완전히 바꿔놓을 것입니다.

    구글은 최근 다음과 같이 발표했습니다.

    1. 더 이상 구글 광고에서 유사 잠재고객(Similar Audience 또는 Similar Segments 라고도 함) 기능이 제공되지 않습니다.

    2. 구글의 퍼포먼스 맥스 캠페인(Performance Max Campaigns)에 대한 집중도 증가

    퍼포먼스 맥스 캠페인은 유튜브, 구글 검색, 지메일, 디스커버, 디스플레이 그리고 구글 지도를 포함한 다양한 채널에서 광고 캠페인의 실시간 성과를 기반으로 예산, 기여도 및 잠재고객을 최적화하여 원하는 목표를 달성할 수 있도록 도와줍니다. 따라서, 리타게팅 광고 캠페인의 구글 광고 성과 개선이 가능합니다.

    그렇기 때문에 비단 크리테오 뿐만 아니라 구글, 메타 등 모든 업계 리딩 플랫폼들이 2023년 마케터들에게 퍼스트파티 데이터는 필수 전략이라고 말하고 있습니다.”First-party data is the go-to-to-grow-up strategy!”

    구글 리타겟팅에 대한 간략한 요약

    구글 리타겟팅 전략은 ROAS를 높이는 데 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 그러나 최근 데이터 개인정보 보호 정책의 업데이트로 인해 퍼포먼스 맥스 캠페인의 성과를 포함한 전반적인 구글 광고 캠페인 성과가 축소되고 있습니다. 구글의 제안에 따라 비즈니스의 광고 캠페인 성과를 높이려면 우선 퍼스트 파티 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

    구글 리타겟팅에서 퍼스트 파티 데이터를 사용할 때의 이점

    • 경제성(Economical): 가장 경제적인 비용으로 퍼스트 파티 데이터를 수집할 수 있기 때문에 다른 데이터 소스에 의존할 필요가 없습니다. 따라서 다른 데이터를 수집하는 것에 비해 비용이 적게 듭니다.
    • 더 높은 정확도(More accuracy): 퍼스트파티 데이터는 써드파티 데이터보다 정확도가 높아 광고 캠페인에 더 나은 성과를 제공합니다.
    • 고유성(Unique): 퍼스트파티 데이터는 고유하기 때문에 경쟁사가 데이터에 액세스할 수 없습니다.
    • 광고 캠페인 성과 향상(Increased Ad campaign performance): 퍼스트파티 데이터는 마케팅 성과와 광고 캠페인 성과를 높이는 데 도움이 됩니다.
    • 향상된 개인화(Improved Personalization): 사용자에게 고도로 개인화된 광고를 표시할 수 있습니다.
    • 높은 전환율(High Conversion Rate): 퍼스트 파티 데이터는 고도로 개인화된 광고로 전환율을 높여 ROAS를 향상시킵니다.

    고급 오디언스 세분화를 통해 전환율을 2배로 늘리고, 매출을 20% 이상 향상시킬 수 있는 퍼스트 파티 데이터로 구글 리타게팅의 장점을 극대화하세요.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • 프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

    (참조 자료: How to Use First-Party Data in Programmatic Advertising?)

    프로그래매틱 광고에서의 퍼스트 파티 데이터 활용은 사용자로부터 직접 수집한 데이터에 기반하여 프로그래매틱 캠페인에 해당 정보를 제공하는 것을 의미합니다. 이 데이터는 타겟팅의 정확성과 효율성을 높이는 데 사용되어 보다 관련성 높고 성공적인 광고 캠페인으로 이끌 수 있습니다.

    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법
    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

    데이터 기술의 발전으로 프로그래매틱 광고는 더욱 정확하고 효율적으로 되어가고 있습니다. 또한 프로그래매틱 광고를 집행하는 기업들은 퍼스트 파티 데이터를 통해 적절한 메시지와 타이밍으로 관련성 높은 타겟 오디언스에게 도달할 수 있다는 이점을 누릴 수 있습니다. 따라서 프로그래매틱 광고에서의 퍼스트 파티 데이터 활용은 다른 형태의 디지털 마케팅보다 정확한 타겟팅과 높은 ROI를 위해 매우 필수적입니다. 물론 퍼스트 파티 데이터를 활용하는데 있어서 기업이 GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호 규정을 준수하는 것도 중요합니다.

    맥킨지에 따르면 2020년 프로그래매틱 광고는 미국 광고 지출의 78.4%를 차지했습니다. 프로그래매틱 광고 지출은 2023년에 1,200억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 기존 예상보다 훨씬 더 가파른 성장세입니다.

    퍼스트 파티 데이터는 고객이 기업이 소유한 소스를 통해 해당 기업에게 직접 제공하는 정보입니다. 고객은 웹사이트 방문자 또는 사이트에서 제품이나 서비스를 구매하는 사람일 수 있습니다. 여기서 말하는 소스는 웹사이트, 앱, 디지털 페이드 미디어(Paid Media)와의 인터렉션 등 온라인에 있을 수도 있고, POS(Point-of-Sale)나 A/S 센터와 같은 오프라인이 될 수도 있습니다.

    본 글에서는 프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터의 역할과 이를 통해 마케팅 성과와 ROI를 극대화하는 방법에 대해 설명하고자 합니다.

    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터의 역할

    오늘 날의 많은 비즈니스들은 데이터 기반 의사결정에 대해 그 중요성을 잘 알고 있습니다. 프로그래매틱 광고에 있어 퍼스트 파티 데이터가 중요한 이유는 다음과 같습니다:

    • 퍼스트 파티 데이터는 비용이 저렴한데다 정확도가 높기 때문에 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 따라서 프로그래매틱 광고에서 광고를 더 잘 타겟팅하고 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
    • 기업은 점차 강화되고 있는 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 퍼스트 파티 데이터를 수집하고 운영해야 합니다.
    • 마케터는 개인화 기반의 캠페인을 진행할 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터를 활용하여 이상적인 고객에 초점을 맞춘 캠페인을 만들면 고객이 원하는 행동을 취할 가능성이 높아집니다.

    프로그래매틱 광고는 서드파티 데이터도 사용할 수 있지만 이는 퍼스트 파티 데이터에 비해 효율성이 떨어질 수 밖에 없습니다.

    데이터 유형(퍼스트, 세컨드, 서드 파티 데이터)

    프로그래매틱 광고에는 퍼스트 파티 데이터, 세컨드 파티 데이터, 서드 파티 데이터 등 세 가지의 데이터 유형이 사용됩니다.

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    퍼스트 파티 데이터

    퍼스트 파티 데이터는 기업의 웹사이트 또는 앱에서 직접 수집됩니다. 여기에는 페이지 조회수, 사이트 체류 시간, 장바구니에 추가된 아이템, 기업의 다양한 온라인 에셋 등과의 인터렉션 등과 정보가 포함될 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 기업이 고객의 특정 행동을 기반으로 타겟팅 캠페인을 진행할 수 있기 때문에 가장 가치 있는 데이터 유형으로 간주됩니다.

    세컨드 파티 데이터

    세컨드 파티 데이터는 마케팅 목적으로 사용될 것이라는 상호 협의 하에 두 회사 간에 공유되는 데이터입니다. 이러한 유형의 데이터는 퍼블리셔가 우선 수집한 후 광고 네트워크나 다른 기업의 마케터에게 판매하는 경우가 많습니다. 세컨드 파티 데이터는 이미 오디언스별로 세분화되고 퍼블리셔에 의해 정리되어 있기 때문에 특정 집단의 오디언스를 타겟팅하려는 마케터에게 매우 유용할 수 있습니다.

    서드 파티 데이터

    서드 파티 데이터의 예로는 데이터 마켓플레이스나 거래소에서 공유되거나 매매되는 e커머스 또는 기타 온라인 서비스 플랫폼에서 수집되는 데이터가 있습니다. 서드 파티 데이터는 쿠키 기반이기 때문에 타겟팅에 유용할 수 있지만, 퍼스트 파티 또는 세컨드 파티 데이터보다 정확도가 떨어지는 경우가 많으며 다른 추적 방법을 사용하면 부정확한 결과가 나올 수 있습니다.

    서드 파티 쿠키가 없는 세상

    최근 추이를 보면 서트 파티 쿠키는 점차 사라지는 추세에 있습니다. 마케터들은 기업이 자체적으로 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자에게 광고가 전달되는 서드 파티 쿠키가 없는 세상으로 전환되고 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 서드 파티 쿠키 데이터보다 선호되는데, 이는 사람들이 무엇을 할 것이라고 대략적으로 생각하는지보다는 실제로 무엇을 했는지에 대한 구체적인 데이터에 기반하기 때문입니다.

    퍼스트 파티 데이터의 또 다른 장점은 광고가 타겟팅되는 방식을 더 잘 제어할 수 있다는 것입니다. 서드 파티 쿠키를 사용하면 누가 광고를 보는지, 광고가 어떻게 타겟팅되는지 기업이 전혀 제어할 수 없는 다른 플랫폼 기업이 사람들의 브라우저에 설치한 쿠키에만 의존하게 됩니다.

    광고에 관심을 가질 가능성이 높은 사람들에게만 광고가 노출되도록 하려면 퍼스트 파티 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

    프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 사용의 이점

    퍼스트 파티 데이터를 사용하여 타겟팅의 정교함을 향상시키고, ROI를 높이고, 프로그래매틱 광고 생태계의 투명성을 높일 수 있습니다.

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    1. 보다 정확한 퍼스트 파티 데이터

    퍼스트 파티 데이터가 보다 정확한 데에는 몇 가지 이유가 있습니다:

    • 퍼스트 파티 데이터는 소스인 소비자로부터 직접 수집됩니다.
    • 퍼스트 파티 데이터는 데이터를 수집하는 기업이 직접 검증할 수 있습니다.
    • 퍼스트 파티 데이터는 일반적으로 설문조사 또는 뉴스레터 가입과 같은 옵트인 방법을 통해 수집됩니다.

    전반적으로 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 캠페인 성과가 향상됩니다. 퍼스트 파티 데이터는 기업이 소유한 소스를 통해 직접 수집되고, 해당 기업이 직접 그 데이터를 검증하기 때문에, 서드 파티 데이터보다 훨씬 더 정확하고 활용성이 높습니다. 이는 즉, 소비자가 의도적으로 더 정확하고 최신 정보를 기업에게 제공하고 있다는 것을 의미하며, 훨씬 더 솔직하게 반응할 가능성이 높습니다.

    2. 정교한 타겟팅

    마케터는 퍼스트 파티 데이터를 통해 오디언스를 매우 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. 인구 통계, 관심사, 행동, 그리고 기타 맞춤화된 세그먼트 기준에 따라 오디언스를 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 전환 가능성이 가장 높은 잠재고객에게 광고를 게재할 수 있습니다.

    다음은 퍼스트 파티 데이터가 어떻게 더 나은 타겟팅을 제공하는지에 대한 몇 가지 예시입니다:

    • 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 기업의 제품 또는 서비스와 더 관련성이 높은 키워드와 게재 위치에 입찰할 수 있습니다.
    • 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 고객으로 전환할 가능성이 높은 맞춤형 오디언스를 생성하여 타겟팅 성과를 향상시킬 수 있습니다.
    • 프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 타겟팅이 향상되고 캠페인이 더욱 효과적입니다.
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    3. 고객 여정 단계에 대한 높은 이해도

    고객 여정(Customer Journey) 단계를 최적화하려면 고객이 브랜드와 인터렉션하고 있는 방식을 완전히 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 고객 여정의 단계와 각 단계에서 고객에게 동기를 부여하는 요소들이 무엇인지 이해하는 것이 포함됩니다. 일반적인 고객 여정은 세 단계로 나눌 수 있습니다: 크게 인지(Awareness), 고려(Consideration), 구매 결정(Decision)의 세 단계로 나눌 수 있습니다.

    인지(Awareness)는 고객이 자신의 문제점이나 니즈 자체를 인지하게 되는 단계입니다. 여기서는 잠재적인 해결 방안이나 솔루션에 대한 정보를 검색하기 시작합니다.

    고려(Consideration)는 고객이 선택의 폭을 어느 정도 좁히고 여러 솔루션들을 비교하는 단계입니다. 이 단계에서 고객은 제품 리뷰, 가격 정보 또는 제품 사양 등 세부 정보를 찾게 됩니다.

    구매 결정(Decision)은 고객이 특정 솔루션을 구매하거나 선택하는 것을 말합니다. 할인, 무료 배송 또는 다른 고객의 긍정적인 리뷰 등 같은 요인에 영향을 받을 수 있습니다.

    이러한 단계들을 깊숙하게 이해함으로써 기업은 고객 여정의 각 단계에 최적화된 마케팅 캠페인을 타겟팅할 수 있습니다.

    4. 고객 생애 가치에 대한 인사이트

    마케터는 퍼스트 파티 데이터를 통해 고객이 브랜드와 인터렉션하는 방식과 채널별 반응 데이터를 확인할 수 있습니다. 이러한 이해는 고객 생애 가치(CLV, Customer Lifetime Value)를 창출하는 효과적인 마케팅 전략과 프로그램을 개발하는 데 필수적이며, 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 이러한 오디언스들을 세분화하고 개별 고객들의 세부 프로필을 생성할 수 있습니다.

    퍼스트 파티 데이터에서 얻을 수 있는 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

    • 고객의 일반적인 구매 프로세스는 어떻게 되는가?
    • 평균 구매 금액은 얼마인가?
    • 일반적으로 고객이 기업과 인터렉션하게 되는 총 생애 기간은 얼마나 되는가?
    • 고객이 생애 기간 동안 일반적으로 지출하는 금액은 얼마인가?
    • 고객 여정 단계에서 주요 접점들은 무엇인가?
    • 고객 이탈의 주요 원인은 무엇인가?

    고객의 생애 가치에 대한 인사이트는 마케터가 고객과 더 깊은 관계를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 마케터는 고객 라이프사이클의 각 단계에 맞는 마케팅 전략과 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 전환율을 높이고, 고객 이탈률을 낮추며, 고객 생애 가치를 향상시키는 결과로 이어집니다.

    5. 경쟁사는 동일한 데이터를 보유하지 않아

    퍼스트 파티 데이터를 사용하여 상세한 구매자 페르소나를 생성한 다음 이러한 페르소나를 사용하여 프로그래매틱 광고 타겟팅을 진행할 수 있습니다. 물론 경쟁사도 이와 동일한 정보를 가지고 있을 수 있지만, 여러분만큼 자세하거나 동일한 정보를 가지고 있지는 않을 것입니다. 또한 고객에 대한 이해도가 높지 않기 때문에 광고를 효과적으로 타겟팅하지 못할 수도 있습니다. 결과적으로, 프로그래매틱 광고 캠페인이 경쟁사보다 더 성공적일 가능성이 높습니다.

    6. 보다 개인화된 브랜드 경험 제공

    퍼스트 파티 데이터는 개인화된 브랜드 경험을 만드는 데 필수적입니다. 이를 통해 오디언스를 보다 정확하게 타겟팅하면서, 그들에게 공감되고 관련성 높은 광고를 게재할 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 프로그래매틱 광고 생태계의 투명성을 높여줍니다. 마케터는 타겟팅 대상과 각 광고 노출에 대해 지불하는 비용을 정확히 확인할 수 있습니다. 이러한 높은 수준의 투명성은 기존 미디어나 일반적인 디스플레이 광고 등 다른 형태의 광고에서는 불가능합니다.

    퍼스트 파티 데이터 수집 소스

    잠재 고객을 발굴하고, 관계를 구축하고, 행동을 취하도록 설득하는 것이 기업의 목표인 경우가 많습니다. 기업은 웹사이트 데이터, CRM 데이터, 소셜 미디어 데이터, 모바일 데이터 등을 주요 소스로 사용하여 사용자가 자사의 웹사이트를 클릭할 때마다 사용자 행동을 추적하여 사람들이 온라인에서 브랜드와 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.

    CRM 시스템(온라인 및 오프라인)

    CRM 데이터에는 이메일 주소, 고객 이름, 연락처 정보, 구매 내역 등을 포함한 다양한 데이터 포인트들이 포함됩니다. CRM 데이터를 프로그래매틱 광고 플랫폼과 통합하면 제품이나 서비스에 관심이 있을 가능성이 높은 개인에게 보다 정확하고 효율적으로 광고를 타겟팅할 수 있습니다.

    CRM 시스템에는 온라인과 오프라인, 두 가지 주요 유형이 있습니다.

    온라인 CRM 시스템은 일반적으로 클라우드 기반이며 기업이 어느 위치에서나 고객 데이터를 관리할 수 있습니다. 오프라인 CRM 시스템은 일반적으로 기업 내 서버에 설치되며 유지 관리 및 업데이트를 위해 IT 지원이 필요합니다. 온라인과 오프라인 CRM 시스템 모두 장단점이 있으므로 비즈니스 니즈에 적합한 시스템 유형을 선택하는 것이 중요합니다.

    설문조사 응답

    설문조사는 잠재 고객들이 자발적으로 참여하기 때문에 설문조사에 참여하는 사람들은 자신의 의사 결정 과정에 대한 정보를 구체적으로 제공합니다. 설문조사는 제품 및 서비스에 대한 통찰력 있는 고객 피드백을 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 경쟁사 브랜드 대신 자사의 브랜드를 선택한 이유를 묻는 시장 조사 설문조사를 설계할 수 있습니다.

    설문조사에서 생성된 퍼스트 파티 데이터는 소비자들을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 리드 너처링 및 세일즈 파이프라인 구축에 활용될 수 있습니다. 또한 여러 채널에 걸쳐서 브랜드를 트래킹하고, 리타겟팅 및 광고 게재 위치 파악 등에 활용할 수 있습니다.

    뉴스레터 또는 구독 신청

    퍼스트 파티 데이터를 수집하는 기업이라면 고객으로부터 뉴스레터 구독 신청을 받는 것을 우선적으로 고려해야 합니다. 뉴스레터를 통해 고객에게 최신 제품 및 혜택에 대한 최신 정보를 제공하는 것은 기본이고, 고객의 이메일 주소를 받음으로 인해서, 고객에게 개인화된 프로그래매틱 광고를 노출시킴과 동시에 그들에게 자신이 원하는 타겟팅 광고를 선택할 수 있는 기회를 줄 수 있습니다.

    웹사이트 분석 및 구매 내역

    웹사이트 분석은 사용자가 웹사이트 내에서의 행동, 관심 있는 콘텐츠, 웹사이트 최초 방문부터 구매 결정까지의 경로에 대한 정보를 제공합니다. 여러 플랫폼에서 광고 지출을 최적화하는 가장 중요한 방법은 어떤 마케팅 채널이 가장 가치 있는 트래픽과 전환을 생성하는지 더 잘 이해하는 것입니다.

    효율적인 프로그래매틱 광고의 또 다른 필수 요소는 구매 이력 데이터입니다. 이 정보를 사용하여 잠재 고객을 찾을 수 있으며, 고객의 취향과 구매 습관에 따라 보다 관련성 높은 맞춤형 광고를 타겟팅할 수 있습니다.

    성공적인 프로그래매틱 광고 캠페인을 운영하기 위해서는 웹사이트 분석과 구매 이력 정보가 모두 중요합니다. 퍼스트 파티 데이터에 액세스하지 않으면 이는 어려운 일이 될 것입니다.

    결론

    프로그래매틱 광고에서는 기존의 수동적인 프로세스가 아닌 시스템 기반으로 자동으로 광고에 입찰하고 구매하게 됩니다. 이러한 자동화를 통해 광고주는 이전보다 더 정확하고 효율적으로 특정 오디언스를 타겟팅할 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    (참조 자료: 3 WAYS TO USE FIRST PARTY DATA IN PAID SEARCH)

    써드파티 쿠키와 기타 트래킹 기술이 더 이상 사용되지 않게 되면서 마케터들은 광고를 최적화하고 보다 효율적인 지출을 창출하기 위해 퍼스트 파티 데이터에 더욱 주목하고 있습니다.

    구글 광고와 관련하여 퍼스트 파티 데이터를 활용할 수 있는 세 가지 방법을 소개합니다. 마케팅에 퍼스트 파티 데이터를 사용하기 전에 법률 전문가와 우선 상의하시기 바랍니다. 본 게시물에서는 퍼스트 파티 데이터를 ‘어떻게 사용해야만 하는지’를 설명하는 내용이 아니라 퍼스트 파티 데이터를 ‘어떻게 사용할 수 있는지’에 대한 대략적인 방법을 소개합니다.

    고객 매칭(Customer Match)

    2015년에 출시된 구글 광고는 구글 검색, 유튜브, 지메일, 구글 디스플레이 전반에서 광고주에게 타겟팅 옵션으로 고객 매칭 기능을 제공합니다. 광고주가 퍼스트 파티 데이터를 광고 계정에 업로드하면 구글은 광고주가 제공한 데이터를 기존 구글 사용자들과 대조하여 매칭해줍니다. 그러면 광고주는 광고를 개인화하고 입찰을 최적화하여 전환을 늘릴 수 있습니다. 그러면 고객이 자신의 구글 계정에 로그인할 때마다 광고주가 적용한 개인화된 광고가 표시됩니다.

    과거에는 고객 매칭 세그먼트를 수동으로 적용해야 했지만, 2022년부터는 스마트 입찰을 사용하는 모든 캠페인에서 고객 매칭 목록이 자동으로 포함됩니다.

    고객 매칭 기능을 사용하여 고객을 리타겟팅하는 것 외에도 이전에는 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 고객이 아닌 사용자를 타겟팅할 수도 있었습니다. 첫째, 고객 매칭에 잠재 고객들을 업로드할 수 있으며 지금도 가능합니다. 고객 매칭을 사용하여 고객이 아닌 유사 타깃 그룹을 타겟팅하는 두 번째 방법은 2023년부터 더 이상 사용이 불가합니다.

    유사 세그먼트(Similar Segments)라고도 하는 유사 잠재 고객(Similar Audiences)은 고객 매칭 목록에서 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 구축된 기능입니다. 해당 고객 목록이 적합한 경우 구글은 플랫폼에 업로드한 고객과 공통 관심사 또는 유사한 검색 행동을 보이는 사용자 세그먼트를 자동으로 생성합니다.

    유사 타겟이 더 이상 사용되지 않음에 따라 구글은 광고주에게 각각 2019년과 2021년에 출시된 오디언스 확장(Audience Expansion) 및 최적화 타겟팅(Optimized Targeting)을 선택하도록 권장하고 있습니다. 오디언스 확장은 고객 매칭 목록을 사용하지 않지만, 최적화 타겟팅은 고객 매칭 목록을 사용하게 됩니다.

    또한 최적화 타겟팅은 전환 고객의 속성을 확인하여 프로필을 생성하고 해당 프로필을 기반으로 다른 추가적인 사용자들을 타겟팅하는 기능입니다. 구글은 전환 데이터와 랜딩 페이지를 사용하여 이 프로필을 생성한다고 언급하고 있지만, 구글이 사용하는 요소의 광범위한 목록은 자세히 공개되지 않았습니다. 따라서 이 기능은 구글이 제공하는 또 다른 최적화 및 타겟팅의 블랙박스라고 생각하면 됩니다.

    마케터가 사용할 수 있는 퍼스트 파티 데이터

    • 이메일
    • 전화번호
    • 이름
    • 주소

    데이터의 주요 활용 방법

    • 휴면 상태의 고객을 다시 참여시키세요.
    • 광고 캠페인에서 기존 고객 제외
    • 기존 고객의 업셀링 또는 크로스셀링
    • 여러 디바이스에 걸쳐서 타겟팅

    오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적은 오프라인 전환을 가져와서 구글 애즈 캠페인의 효과를 더 잘 측정할 수 있는 기능으로 2013년에 구글 애즈에서 사용할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 다음과 같이 두 가지 방식 중 하나로 작동했습니다.

    1. GCLID를 통한 오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적을 활용하는 첫 번째 방법은 사용자가 전환을 완료한 후 웹사이트 방문에 첨부된 gclid*를 저장한 다음 구글 광고로 다시 가져오는 것입니다. 이 매개변수는 수동 방법을 통해 다시 가져오거나 Salesforce, Zapier 또는 Hubspot과 같은 구글 파트너 통합 중 하나를 사용할 수 있습니다.

    2. 전화번호를 통한 오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적을 활용하는 두 번째 방법은 전화번호를 이용하는 것입니다. 구글 착신 전환 번호를 사용하는 경우 구글에서는 전화 통화를 통해 발생한 오프라인 전환을 캡처할 수 있는 파일을 업로드할 수 있습니다. 이 파일에는 발신자의 전화번호, 통화 시작 시간, 전환 이름 및 시간 필드가 포함되어 있습니다.

    사용할 수 있는 퍼스트 파티 데이터

    • Gclid(Google 클릭 ID)
    • 전화 번호

    이 데이터를 사용하는 방법의 예

    • 광고 문구와 같은 캠페인 에셋 최적화
    • 키워드 최적화
    • 구글 광고 캠페인이 비즈니스 목표에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다(90일 되돌아보기 기간 포함).

    향상된 전환(Enhanced Conversions)

    2022년에 출시된 향상된 전환은 구굴이 제공하는 추가 기능으로, 전환 픽셀을 통해 퍼스트 파티 데이터로 구글 애즈에 전송하는 데이터를 개선하여 페이드 미디어(Paid Media) 캠페인의 효과를 더 잘 측정할 수 있도록 해줍니다. 픽셀을 웹사이트에 직접 배포하든 태그 관리 솔루션을 통해 배포하든, 향상된 전환을 사용하면 양식 필드를 스크래핑하여 구글로 전송할 수 있으며, 구글은 스크래핑된 데이터를 두 가지 소스 중 하나와 대조하여 일치시킬 수 있습니다.

    리드를 위한 향상된 전환(Enhanced Conversions for Leads)

    리드에 대한 향상된 전환은 구글 광고의 오프라인 전환 추적과 가장 유사합니다. 사용자가 웹사이트에서 리드 양식을 제출하면 구글은 구글 광고 픽셀과 함께 전송되도록 설정한 퍼스트 파티 데이터를 기록하여 저장합니다. 나중에 리드가 최종적으로 전환되면 전환된 리드 목록을 구글에 업로드합니다. 이 목록은 수집된 퍼스트 파티 데이터의 초기 목록과 비교하여 참고되어 집니다.

    이 기능은 구글 광고의 오프라인 전환 추적과는 별개의 기능으로, gclid나 전화 번호가 필요하지 않습니다. 향상된 전환과 오프라인 전환 추적의 또 다른 차이점은 룩백(lookback) 기간입니다. 오프라인 전환에는 90일의 룩백 제한이 있는 반면, 향상된 전환에는 룩백 기간에 대한 언급이 전혀 없습니다. 실제로 향상된 전환을 통해 자동화된 리드 피드를 설정한 후 30일이 지나면 구글은 퍼스트 파티 데이터를 통한 전환과 추적 픽셀을 통한 전환 중 어느 비율의 전환이 발생했는지 알려주지 않습니다.

    웹을 위한 향상된 전환(Enhanced Conversions for Web)

    웹용 향상된 전환은 리드용 향상된 전환과 유사하게 작동합니다. 사용자가 웹사이트에서 리드 양식을 제출하면 구글은 구글 광고 픽셀과 함께 전송되도록 설정한 퍼스트 파티 데이터를 기록하고 이를 저장합니다(참고: 구글 문서에 이 데이터 삭제에 대한 언급이 없기 때문에 ‘저장’이라는 단어를 사용했습니다). 그러나 이 데이터를 나중에 업로드한 퍼스트 파티 데이터와 일치시키는 리드에 대한 향상된 전환과는 달리, 웹에 대한 향상된 전환은 실제로 이 데이터를 모든 구글 계정에 대해 일치시킵니다.

    구글 광고 픽셀은 사용자가 어떤 트래픽 소스를 통해 유입되었는지에 관계없이 실행됩니다. 픽셀이 실행될 때 퍼스트 파티 데이터를 전송하도록 설정하면 이제 사용자의 최종 트래픽 소스에 관계없이 다양한 기기에서 광고와 상호 작용하고 최종적으로 전환한 사용자를 확인할 수 있습니다.

    사용 가능한 퍼스트 파티 데이터

    • 이메일
    • 전화
    • 이름
    • 주소

    데이터 사용 방법

    • 광고 카피와 같은 캠페인 에셋 최적화
    • 키워드 최적화
    • 구글 광고 캠페인이 비즈니스 목표에 미치는 영향(단, 전체 고객 여정에 대한 가시성은 떨어집니다).

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net