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리테일 마케팅을 위한 CDP 활용 사례 7가지

(참조 자료: The top 7 CDP use cases for retail marketing in 2023)

고객 데이터를 정리하고 리테일 마케팅을 한 단계 더 발전시키기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자하는 것을 고려하고 계신가요? CDP는 실시간 데이터를 사용하여 고객을 이해할 수 있기 때문에 모든 마케팅 관행의 근간이 되며, 특히 리테일 비즈니스에게는 상당한 이점을 제공합니다.

이번 글에서는 리테일 마케팅에 가장 많이 사용되는 7가지 CDP 활용 사례를 소개하겠습니다.

1. 타깃 오디언스 세분화

CDP는 고객 데이터를 수집하고 통합하여 각 고객에 대한 일관된 단일 프로필을 구축할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 솔루션입니다. 리테일 비즈니스에게 CDP가 필요한 이유는 무엇일까요? 간단히 말해, 모든 고객은 동일하지 않기 때문입니다. 모든 고객은 각자의 관심사, 선호도, 구매 습관이 다릅니다. 따라서 눈에 띄려면 이러한 데이터 포인트에 맞게 마케팅 캠페인을 맞춤화해야 합니다. 2023년에는 일반적인 마케팅 메시지에는 통하지 않을 것이며, 고객들은 여전히 이러한 메시지를 사용하는 브랜드에서 떠날 준비가 되어 있고 기꺼이 떠날 것입니다.

리테일 비즈니스의 경우 고객 데이터 플랫폼을 활용하면 구매 이력, 설문조사 데이터, 인구통계 정보를 기반으로 고객을 세분화하여 개인화와 관련성을 모두 극대화할 수 있습니다. 즉, 정리되지 않은 테라바이트 규모의 고객 데이터를 일일이 검색하는 대신 CDP가 이를 대신 수행하도록 할 수 있습니다. 대부분의 CDP는 데이터를 논리적으로 정리, 구조화, 구성하므로 고객 세그먼트를 쉽고 직관적이고 사용자 친화적으로 구축할 수 있습니다.

2. 개인정보에 관한 정부 규제 준수 보장

많은 기업들이 고객 데이터를 처리하는 데 있어 어렵지 않은 자유를 누려왔습니다. 제한이 거의 없었고 원하는 것은 무엇이든 할 수 있었습니다.

하지만 세상은 더 나은 방향으로 빠르게 변화하고 있으며, 리테일 비즈니스들은 계속 사업을 운영하려면 엄격한 정부 규정을 준수해야 합니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)와 같은 정책이 이러한 규제의 대표적인 예입니다. 그럼에도 불구하고 전 세계 정부는 놀라운 속도로 새로운 법안을 도입하고 있습니다.

고객 데이터를 체계적이고 안전하게 관리하지 않으면 막대한 벌금이 부과될 수 있습니다. 예를 들어,룩셈부르크는 데이터 규정을 준수하지 않았다는 이유로 2021년에 Amazon에 7억 4,600만 유로의 벌금을 부과한 바가 있습니다.

따라서 이러한 벌금을 피하려면 CDP, 특히 데이터 클린룸 기능을 갖춘 CDP가 필수입니다.

3. 온라인 행동을 트래킹하여 오프라인 매장 내 구매 촉진

또한 리테일러들은 온라인과 오프라인 고객 경험을 연결하기 위해 CDP에 기록된 지오펜스(geofences)를 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 고객이 장바구니에 상품을 추가했는데 무언가 팝업이 뜬다고 가정해 보겠습니다. 와이파이가 끊기거나 확인할 사항이 있을 수 있습니다. CDP는 이러한 데이터 포인트를 저장하고, 고객이 오프라인 매장을 방문하면 해당 품목을 구매하라는 메시지가 표시됩니다. 여러 디바이스와 채널을 넘나들며 구매에 참여하는 구매자에게 더 이상 단절된 옴니채널 경험을 제공할 필요가 없습니다;

이렇게 하면 구매하고 싶었지만 잊고 있었던 제품을 상기시켜주므로 더욱 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

4. 장바구니 이탈 후의 사용자 리타겟팅

리테일 비즈니스에게 CDP는 온라인 잠재 고객을 유지하는 데도 도움이 됩니다.

고객이 웹사이트를 처음 방문했을 때 무언가를 구매하는 경우는 거의 없습니다. 다행히도 CDP를 사용하여 고객 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 여기에서 Google 또는 Facebook 리타겟팅을 활용하여 잠재 고객이 구매를 계속하도록 유도하세요. 광고 플랫폼을 활용하여 마케팅 이메일 구독을 취소한 사용자와 같은 사용자에게 도달하고 재참여를 유도할 수 있습니다.

이러한 알림은 설정하는 데 거의 비용이 들지 않으며, 장바구니를 포기한 고객 중 일부만 전환할 수 있다면 수익률을 높일 수 있습니다.

5. 과거 구매 내역 트래킹

고객의 구매 패턴을 추적하여 CDP에 저장하면 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 온라인 스토어에서 에스프레소 머신을 구매했다면 좋은 커피를 만들기 위해 원두가 필요할 가능성이 높습니다.

따라서 고객이 다음에 매장을 방문할 때 가장 인기 있는 원두 및 기타 액세서리를 맞춤형 제품 추천으로 제시할 수 있습니다. 고객은 홈페이지에 모든 것이 있으므로 원하는 제품을 검색할 필요가 없습니다.

6. 오프라인 고객에게 온라인 구매 홍보

리테일 비즈니스들도 온라인 구매를 오프라인 고객에게 홍보하기 위해 CDP를 사용하기 시작했는데요,

오프라인 매장에서 고객 거래 기록이 있는 경우 CDP를 사용하여 이 정보를 가져와 온라인 매장에서 제품을 크로스 셀링 및 업셀링할 수 있습니다. 예를 들어 비디오 게임을 판매하고 고객이 PS4를 구매하는 경우 고객이 웹사이트를 방문할 때 좋아할 만한 게임을 제안할 수 있습니다.

7. 광고 빈도 제어

리테일러의 가장 큰 문제는 같은 사람에게 동일한 광고와 마케팅 메시지를 여러 번 보여줌으로써 프로모션이 성가시고 비효율적일 수 있다는 점입니다. 여러 플랫폼에서 잠재고객과 소통하는 경우 이를 관리하는 것은 특히 어렵습니다.

다행히도 고객 데이터를 저장, 구성 및 구조화하면 특정 잠재 고객에게 광고가 표시되는 빈도를 제한할 수 있습니다. 이를 통해 고객 참여와 마케팅 지출을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

결론

위에서 열거한 바와 같이, CDP 솔루션은 리테일 마케팅의 성공을 위해 필수적인데, 이는 타협이나 운영 중단 없이 고객을 세분화하고, 정부 규정을 준수하며, 이전 구매 습관을 기반으로 고객 경험을 개인화할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 고객의 니즈에 관심을 갖고 있다는 것을 고객에게 보여줄 수 있습니다. 단순 추측에 기반한 마케팅 메시지를 만들지 않으므로 경쟁사의 가격이 더 저렴하더라도 고객이 브랜드를 선택하도록 유도할 수 있습니다. 그리고 고객 충성도는 특히 그것이 지속될 때 그 가치는 더할 나위 없이 높습니다.

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

CDP 프로그램 파일럿 론칭을 위한 가이드

(참조 자료: How To Launch A Customer Data Platform Pilot Program)

고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자하면 기업 내 전반에 걸쳐 여러 팀들이 고객들을 효율적으로 타깃팅, 신규 유입 및 유지하려는 목표를 달성하는데 도움을 줍니다.

우선 CDP 이니셔티브의 영향력 측정을 시작하려면 소규모로 시작하는 것이 좋습니다. 주요 CDP 베스트 프랙티스에 초점을 맞춘 파일럿 프로그램을 통해 단기적인 성공의 발판을 마련하고 장기적인 목표를 달성할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 비즈니스에 미치는 더 큰 영향과 시간이 지남에 따라 고객 데이터 플랫폼 전략을 어떻게 확장할 수 있는지 확인해 보세요.

1. 적합한 이해관계자 모으기

CDP를 구현하기 위한 첫 번째 단계 중 하나는 관련된 이해관계자와 이들이 수행할 역할을 이해하는 것입니다;

CDP 구현 팀의 주요 이해관계자는 프로젝트 관리자와 그 팀원에부터 마케팅, 영업, 고객 서비스, IT 부서의 임원과 HR 관리자에 이르기까지 다양합니다. 이러한 이해관계자들은 각기 프로젝트에 투자하는 시간도 다르지만 CDP 실행 계획에 대한 의사 결정 권한과 해당 파일럿 프로그램에 적용하기 적합한 베스트 프랙티스도 각기 다릅니다.

프로젝트를 올바른 단기 및 장기 목표에 맞춰 조정하기 위해 필요한 모든 이해관계자들이 처음부터 참여하도록 하세요. 이렇게 하면 프로젝트가 예산 범위 내에서 순조롭게 진행되고 모든 관련 팀의 우선순위가 정해지는 데 필요한 동의를 얻을 수 있습니다.

2. 활용 사례(Use Case)에 맞춰 로드맵 만들기

프로젝트의 “대상”을 파악했다면 이제 “무엇을”, “언제”, “어떻게” 할 것인지에 대해 고민할 때입니다. 이제 CDP 파일럿 프로그램에 적합한 베스트 프랙티스를 결정하고 아이디어를 실제 프로젝트 로드맵으로 구체화시키는데 초점을 맞춰야 합니다.

고객 세분화, 리타겟팅, 고객 여정 최적화, 마케팅 자동화 등 CDP가 도움을 줄 수 있는 일반적인 베스트 프랙티스는 매우 많습니다. 모든 이해관계자들은 이러한 활용 사례의 우선 순위를 결정해야 합니다;

또한 이해관계자는 이러한 활용 사례를 언제 구현할 수 있는지 결정해야 합니다. 실행에 옮길 초기 베스트 프랙티스를 길게 나열하고 싶을 수도 있지만, 우선 어떤  CDP 활용 사례를 우선적으로 집중할지 고려할 때는, 현실적인 목표를 유지하는 것이 중요합니다.

범위, 결과물, 타임라인, 마일스톤을 포함하는 현실적이고 포괄적인 로드맵을 작성하는 동시에 통합과 같은 다른 기술 단계를 고려하면 우선순위에 맞는 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 데이터 소스의 식별과 우선순위 지정

이제 데이터 통합을 위한 계획에 접근할 차례입니다. CDP에서 수집할 수 있는 데이터 유형에 관해서는 많은 기회가 있습니다. 이는 무한한 가능성을 열어주지만, 어디서부터 시작해야 할지 파악하기 어렵게 만들 수도 있습니다.

로드맵을 참조하여 한 단계에서 다음 단계로 이동하는 데 필요한 데이터 소스를 결정하세요. 여기서 로드맵은 비즈니스 목표에 따라 추진되어야 하므로, 데이터 통합 전략을 영업, 마케팅 또는 고객 서비스 KPI를 지원하는 구체적인 결과와 연결되어야 합니다.

MarTech의 편집 디렉터인 Kim Davis에 따르면 다음과 같은 질문들을 스스로에게 던져야 한다고 합니다: 첫째, 우리 데이터의 현재 상태는 어떤가? 둘째, 고객 데이터로 무엇을 할 수 있기를 원하는가? 셋째, 이를 운영할 수 있는 인력과 인력을 확보하고 있는가?”

모든 이해관계자에게 알리는 것도 중요하지만, 통합을 구현할 책임은 데이터 팀에 있으므로 반드시 데이터 팀과 상의하세요. 로드맵의 실행 가능성을 이해하고 확인하려면 데이터 팀의 초기 동의와 지시가 매우 중요합니다.

4. CDP 파일럿 프로그램 시작

우선 활용 사례에 대한 이해관계자간의 조율이 완료되었다면 이제 파일럿 프로그램을 실행할 차례입니다. 파일럿 프로젝트를 실행하면 계획한 내용을 실행에 옮기고 활용 사례 로드맵을 향해 진전을 이룰 수 있습니다;

성공적인 파일럿을 운영하려면 프로젝트를 책임질 사람과 프로젝트의 성과를 측정하는 데 사용할 KPI를 결정해야 합니다. CDP의 성과를 측정하기 위해 선택할 수 있는 KPI는 여러 가지가 있지만, 이들 중 어떤 것들은 다른 것과 비교하여 파일럿 프로그램과 더 관련이 높을 것입니다. 프로젝트를 관리하고, KPI를 추적하고, CDP의 롤아웃을 지원할 팀을 선택하세요.

예를 들어, 활용 사례 중 하나가 광고 지출을 줄이는 것이라면 페이드 미디어(Paid Media) 마케팅 팀원들을 데이터 팀과 협력하도록 구성하는 것부터 시작할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 팀은 프로젝트에 필요한 데이터(예: POS 데이터, 소셜 미디어 데이터, 디바이스별 데이터)가 CDP에 통합되었는지 확인하기 위해 함께 작업하게 됩니다;

이후 페이드 미디어 팀은 이 데이터를 사용하여 광고 타깃팅을 향상시키고 광고 타겟팅을 향상시키는 동시에 기존 고객들의 페르소나와 일치하는 잠재 고객에들게도 도달할 수 있는 유사 타깃팅(Lookalike)을 구현할 수 있습니다.

그런 다음 팀은 클릭당 비용과 전환율과 같은 지표를 통해 CDP 사용 전후의 광고 실적을 비교할 수 있습니다.

5. 성과 측정

파일럿의 성공 여부를 측정하려면 여러가지 지표들을 고려해야 합니다. 파일럿 기간 동안 트래킹한 지표들을 확인하는 것 외에도 참여한 모든 사람에게 다음과 같은 질문을 하세요:

• 계획대로 작동한 것과 그렇지 않은 것은 무엇인가요?
• 활용 사례에 대한 예상 결과를 확인하셨나요? 왜 또는 왜 안 되나요?
• 이 활용 사례에 대해 CDP에 가져와야 하는 다른 데이터 소스이 있나요?
• 향후 활용 사례를 위해 개선해야 할 사항은 무엇인가요?
• 향후 CDP를 더 잘 활용하기 위해 팀의 워크플로우(예: 데이터 팀, 마케팅 팀)를 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

설문조사, 인터뷰, 회의 등을 통해 이러한 질문을 할 수 있습니다. 결과를 얻기 시작하면 해당 답변을 로드맵에 있는 새로운 활용 사례를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

6. 향상, 그리고 반복

다른 신기술과 마찬가지로 CDP에도 학습 곡선이 있습니다. 로드맵을 진행하면서 계속 인사이트를 수집하여 목표를 향해 나아갈 수 있는 최선의 기회를 마련하는 것이 중요합니다;

또한 학습한 내용을 향후 다른 활용 사례에 적용하여 더 많은 팀들이 함께 작업하고 동시에 CDP를 활성화할 수 있습니다.하버드 비즈니스 리뷰에서는 팀 전체에게 주요 결과와 타임라인을 제공하고 최종 목표에 도달하기 위한 혁신적인 경로를 찾도록 할 것을 권장하고 있습니다.

더 많은 팀을 CDP에 온보딩하는 방법을 선택하든, 효율성은 ROI 실현의 핵심이므로 목표를 달성할 수 있는 효율적인 워크플로우를 찾는 데 우선순위를 두어야 합니다.

CDP의 강력한 영향력

CDP의 가치는 마케팅 KPI의 특정 수치를 달성하는 능력 그 이상입니다. 조직에서 영업 및 마케팅 활동에 대한 효율적인 비용 지출, 더 강력하고 개인화된 영업 활동, 더 높은 고객 만족도 및 유지율에 우선순위를 두고자 할 때 CDP는 이 모든 목표들을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CDP에서 이러한 가치를 얻으려면 이해관계자들과 긴밀히 협력하고, 로드맵을 계획하는 데 시간을 투자하고, 새로운 활용 사례를 실행할 때마다 다음 활용 사례를 개선하기 위해 학습해야 합니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)의 9가지 ROI

(참조 자료: The ROI Of A Customer Data Platform: Metrics For Marketers)

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 사일로화된 데이터를 통합하여 세부적인 고객 인사이트를 제공하고 고객 여정을 연결합니다. 이를 통해 고객과의 인터렉션의  개인화와 타이밍을 최적화할 수 있지만, CDP가 마케팅과 비즈니스 전반에 가져다주는 부가가치를 어떻게 정량화할 수 있을까요?

마케터가 고객 데이터 플랫폼의 ROI를 측정하고 비즈니스에 미치는 영향을 파악하는 데 사용할 수 있는 9가지 지표들을 살펴보겠습니다.

CDP의 ROI 측정을 위한 주요 지표

1. 광고비 지출 최적화

인지도, 리드 생성, 판매 등 광고 캠페인 목표를 최소한의 광고 비용으로 달성하는 것은 모든 광고 캠페인의 기본 목표이기도 합니다. 캠페인 타깃을 구매 가능성이 높은 오디언스로 좁히면 광고 지출을 줄이면서도 캠페인의 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

CDP를 사용하면 어느 한 채널을 통해 확보한 잠재 고객 리스트를 다른 채널의 새로운 광고 캠페인에서 제외하여 타깃팅을 중복하지 않고 효율적으로 집행할 수 있습니다. 평균 클릭당 비용과 같은 광고 성과 데이터를 비교하면 고객 데이터 플랫폼에서 제공하는 인사이트가 광고 지출을 개선하는 데 도움이 되는지 알 수 있습니다.

2. 전환율 향상

전환율은 총 전환 수(예: 양식 작성, 제품 구매 등)를 오퍼(Offer) 혹은 랜딩 페이지의 총 방문자 수로 나눈 값으로 정의됩니다. 현재 업계 평균보다 낮은 전환율은 제공되는 제품이나 서비스가 타깃팅하고 있는 잠재 고객이 느끼는 가치 사이에 큰 갭이 있음을 나타내는 지표입니다.

CDP는 과거 고객에게 더 관련성 높은 오퍼를 제공하거나 잠재 고객이 온라인에서 찾고 싶은 답변을 검색할 때 해당 위치별 콘텐츠를 홍보하는 등의 데이터 기반 활동을 지원하여 전환율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 활동이 의도한 효과를 거두었는지 측정하려면 매 분기마다 전환율의 변화를 측정하여 개선점을 파악해야 합니다.

3. 고객 충성도 및 유지율 향상

고객 충성도(Loyalty)와 유지(retention)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있습니다. 설문조사 외에도 기업이 기존 고객과의 성공 여부를 판단하기 위해 측정할 수 있는 몇 가지 고객 유지 지표가 있습니다.

CDP 내의 데이터는 팀이 고부가가치 고객에게 마케팅 노력을 집중할 수 있는 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이탈할 가능성이 있는 고객에게 최고의 리소스와 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 영역에서 CDP가 미치는 영향을 파악하려면 고객 유지율(즉, 고려 중인 기간 말 기준으로 총 고객 수에서 신규로 확보한 고객 수를 뺀 값을 모두 기간 초의 고객 수로 나눈 값)과 같은 충성도 및 유지 지표부터 시작하세요.

또 다른 유용한 지표는 재구매 비율(즉, 재구매 고객 수를 총 고객 수로 나눈 값)일 수 있습니다. 이러한 수치를 몇 달 또는 몇 분기에 걸쳐 추적하여 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.

4. 반품률 감소

반품률(즉, 반품된 품목 수를 해당 기간 동안 판매된 품목 수로 나눈 값)은 고객 만족도와 밀접한 관련이 있을 수 있지만, 마케팅 활동이 과연 애시당초 적합한 고객을 타겟팅하고 있는지를 나타내는 지표가 될 수도 있습니다.

Shopify는 반품의 70% 이상이 사이즈, 핏, 스타일과 같은 개인 선호나 취향 등의 이유로 이루어진다고 밝혔습니다. CDP의 고객 프로필 데이터를 사용하면 비즈니스가 제공하는 제품에 맞는 개인별 선호도를 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. CDP를 구현한 후 주기적으로 반품률을 확인하여 보다 정확한 타깃팅의 효과를 측정하세요.

5. 고객 생애 가치(CLV) 증대

마케터라면 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)에 대해 잘 알고 있을 것입니다. CLV를 계산하는 것은 다른 계산법보다 조금 더 복잡하지만, 그 결과 수치를 통해 다양한 고객 세그먼트에서 비즈니스가 기대할 수 있는 수익을 명확하게 파악할 수 있습니다.

개인화 향상, 마케팅 세분화, 업 셀링/크로스 셀링 기회 증가 등 CDP가 CLV에 영향을 미칠 수 있는 방법은 매우 다양하기 때문에, CDP가 제공하는 인사이트를 바탕으로 새로운 전략을 구현할 때 CLV가 어떻게 변화하는지 계속 추적하세요.

6. 고객 만족도 향상

기존 고객은 신규 고객보다 보다 높은 전환율을 보일 뿐만 아니라 동료에게 제품을 추천하고 브랜드 옹호자가 될 수 있습니다. 단골 고객들을 대상으로 마케팅하고자 하는 모든 비즈니스는 고객 만족도를 최우선으로 고려해야 합니다.

고객 데이터 플랫폼은 모든 고객 상호 작용을 하나의 중앙 센터로 통합하여 고객 서비스 전문가가 고객이 브랜드와 상호 작용한 방식과 고객 서비스 상호 작용에서 기대하는 바에 대한 상황별 인사이트를 제공함으로써 고객이 문제를 해결하고 경험을 개선하도록 쉽게 도울 수 있도록 합니다. 제품 구매 후 또는 고객 서비스 상호 작용 후와 같이 최적의 시점에 고객 만족도 설문조사를 실시하면 고객 만족도에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

7. 최적화된 개인화 캠페인

마케팅 콘텐츠, 영업사원과의 통화, 챗봇 지원 등 대부분의 고객은 자신의 니즈와 비즈니스와의 이전 상호 작용을 기반으로 개인화된 경험을 기대합니다.

마케터는 적절한 형식의 깔끔한 고객 데이터 기록을 통해 인공지능(AI)을 사용하여 고객의 의도나 맥락에 기반한 콘텐츠를 보여 주거나 고객이 표현한 관심사를 기반으로 개인화된 이메일을 보내는 등 고객과 소통하기 위해 취할 수 있는 차선책을 파악할 수 있습니다.

CDP에서 최적화된 개인화의 성공 여부를 측정하기 위해 이메일 오픈율, 클릭률, 참여율, 잠재 고객이 마케팅 검증 리드(MQL)로 전환되는 등의 상태 변화 등 마케팅 운영 전반에 걸쳐 여러 가지 지표를 살펴볼 수 있습니다.

8. 옴니채널 캠페인 향상

전통적으로 마케터는 소셜 미디어, 이메일, 긴 형식의 콘텐츠 등 고객 여정 전반에서 고객을 지원하기 위해 여러 도구와 채널을 사용합니다. CDP가 이러한 채널에 필요한 모든 기술을 대체할 수는 없지만, 옴니채널 마케팅을 위해 적합한 다음 단계를 오케스트레이션하고 자동화함으로써 고객 여정을 지원할 수 있습니다.

옴니채널 캠페인의 성공 여부를 측정하는 것은 이 게시물에서 논의한 다른 지표보다 더 어려울 수 있습니다. 소셜, 이메일, 웹사이트 등 각 채널에 대해 이미 측정하고 있는 지표를 통해 측정하는 것이 중요합니다. 그러나 마케팅 ROI에 대한 보다 포괄적인 지표를 사용하면 다양한 마케팅 채널의 성공에 대한 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다.

9. 예측 분석을 통한 보다 정확한 수요 및 캠페인 계획

효과적인 마케팅 캠페인을 계획하려면 정확한 과거 데이터와 해당 데이터를 사용하여 미래 트렌드를 예측할 수 있어야 합니다. 과거에는 분석가의 몫이었지만, AI와 고객 데이터 플랫폼을 통해 예측 분석을 자동화하고 향후 고객 수요를 충족시킬 수 있는 미래의 이니셔티브를 계획하는 것이 더욱 쉬워지고 있습니다.

수요 및 캠페인에 대한 계획 향상이 정확히 따지면 측정 지표는 아니지만, 이는 마케팅에서 시작되는 비즈니스 혜택이라 할 수 있습니다. 앞서 설명한 다른 마케팅 지표, 특히 마케팅 ROI와 고객 만족도 중심의 지표를 사용하면 이렇게 세운 캠페인 계획의 성공 여부를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 각 캠페인 목표에 대한 성과를 파악하는 것도 전체 계획의 성공 여부를 확인할 수 있는 좋은 방법입니다.

고객 데이터 플랫폼에서 비즈니스 가치 확인

고객 데이터 플랫폼의 ROI를 정량화할 수 있으면 이에 대한 투자를 정당화시키고 CDP가 비즈니스에 진정한 가치를 제공하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. CDP를 구현하면 팀이 추적하고 더 큰 조직과 공유할 수 있는 주요 마케팅 및 비즈니스 지표에서 분명한 향상이 나타나야 합니다. 가장 중요한 지표를 통해 ROI를 결정하면 고객에게 최적화되고 개인화된 여정을 제공하는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터 플랫폼 평가 가이드

(참조 자료: Customer Data Platform Evaluation: A How-To Guide)

고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용해보고 싶으신가요? 경쟁에서 우위를 점할 수 있게 도와주는 기능이 무엇이고 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶으신가요? 어떤 이점을 찾아야 하고 어떤 특정 기능이 비즈니스에 가장 큰 이점을 제공하는지 알고 계신가요? 본 글에서는 고객 데이터 플랫폼 평가를 직접 수행할 수 있는 간단한 방법을 안내합니다.

고객 데이터 플랫폼 평가

점점 더 많은 기업들이 앞다투어 소비자들의 관심과 충성도를 높이기 위해 CDP를 도입하고 있습니다. 시장 조사에 따르면 2021년부터 2026년까지 글로벌 CDP 시장은 약 34.6%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 수많은 공급업체들이 이렇게 증가하는 수요를 충족시키기 위해 서두르고 있는 상황에서 자사 비즈니스 니즈와 기대에 부합하는 CDP 솔루션을 어떻게 찾을 수 있을까요?

먼저 자사의 니즈에 맞는지 평가하세요. 다양한 사용자에게 특별한 이점을 제공하는 특정 CDP 기능을 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기능은 고객 데이터 플랫폼 평가에서 비교 기준이 될 수 있습니다. 다음은 여기서 고려해볼 수 있는 네 가지 CDP 기능입니다:

1. 옴니채널 기능(Omnichannel Capability)

디지털 환경에서 고객 채널이 점점 다양해지면서 많은 브랜드는 고객과의 연결성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 우수한 CDP 솔루션은 오프라인 채널과 외부 정보 소스를 포함하여 모든 접점에 걸쳐 사용 가능한 고객 데이터를 수집할 수 있는 기능을 갖추고 있어야 합니다. 이러한 CDP는 풍부한 고객 데이터 기반을 위해 대량의, 스트리밍되고, 실시간적인 정보도 수집할 수 있습니다. 더 많은 고객 데이터를 수집할수록 잠재적인 고객 인사이트가 더욱 풍부해집니다.

고려해야 할 또 다른 사항은 옴니채널을 구축할 수 있는 CDP 솔루션의 기능입니다. 즉, 고객은 다음 채널에서 일관된 메시지, 광고, 지원 및 브랜딩을 제공받아야 합니다:

• 웹 사이트
• 모바일 웹사이트
• 모바일 앱
• 소셜 미디어 페이지
• 이메일
• 매장 내 디스플레이
• 고객 지원 센터
• 기타

고객 데이터 플랫폼 솔루션을 평가할 때 옴니채널 고객 데이터를 수집하고 브랜드에 대한 옴니채널 입지를 구축할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 확인하는 것은 필수입니다.

2. 데이터 수집(Data Ingestion)

다음으로, 좋은 CDP 솔루션은 온라인, 오프라인, 외부 데이터 소스에서 다양한 유형의 정보를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 다음과 같은 데이터 유형들이 포함됩니다:

정형 데이터(Structured data): 행과 열에 포함된 고객 이름, 주소, 전화번호와 같이 체계적이고 사전에 정의된 데이터입니다.

비정형 데이터(Unstructured data): 오디오 파일, 문자 메시지, PDF, 설문조사 양식, 콜센터 녹음 등 사전 정의된 조직이나 구조가 없는 임의의 데이터입니다.

반정형 데이터(Semi-structured data): 발신자 이름과 주소가 포함된 이메일 메시지와 같이 어느 정도 정의된 구조가 있는 데이터로, 일부 비정형 콘텐츠가 포함되어 있습니다.

이상적으로 CDP 솔루션은 스키마 없이 로우 레벨 또는 이벤트 레벨의 데이터를 수집할 수 있는 수집 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 시간이 지남에 따라 그 정의가 변경되더라도 정보를 수집할 수 있습니다. 또 다른 유용한 기능은 빠르고 효율적인 데이터 수집을 위해 기업의 기존 마케팅 기술 솔루션과 원활하게 통합되는 것입니다.

3. 고객 프로필 통합(Customer Profile Unification)

이제 옴니채널 데이터 수집과 스키마가 필요 없는 수집 기능을 갖춘 CDP를 갖추게 되었습니다. 데이터 수집은 여기까지입니다. 다음으로, CDP가 수집한 로우 데이터를 사용하여 고객 프로필을 통합할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 좋은 CDP 솔루션은 이를 수행할 수 있어야 합니다:

• 여러 데이터 포인트를 적합한 특정 개인에게 올바르게 어트리뷰션하여 해당 고객의 신원을 식별하세요.
• 개별 고객에게 고유 ID를 할당하여 영구적인 고객 프로필을 생성하세요.
• 연결된 다양한 채널 및 소스에서 정보를 수집하여 프로필을 지속적으로 업데이트합니다.
• 자바스크립트, 모바일 태그, 그리고 디바이스 ID를 추적하여 익명의 사용자 데이터를 사용합니다.
• 수십억 개의 데이터 포인트를 처리하여 프로필을 지속적으로 통합하고 강화하세요.

이것이 왜 중요할까요? 브랜드의 고객 데이터 기반이 얼마나 탄탄한지에 따라 추출할 수 있는 인사이트의 품질이 결정됩니다. 통합된 고객 프로필은 정확한 분석, 고객 세분화, 유사 고객, 개인화 그리고 고객 경험을 혁신하고 비즈니스 성장을 촉진시키기 위한 여러 이니셔티브의 토대를 제공합니다.

4. 사용자 친화성(User-Friendliness)

마지막으로, 좋은 고객 데이터 플랫폼 솔루션은 비기술 직군의 직원들도 쉽게 사용할 수 있고 직관적이어야 합니다. 다음과 같은 기능을 살펴보십시오:

• 직관적인 대시보드 및 제어 기능
• 간단한 사용자 인터페이스
• 접근성이 뛰어난 데이터 시각화
• 신속한 고객 지원

CDP의 가장 큰 장점 중 하나는 마케팅, 영업, 고객 지원 그리고 IT 팀의 니즈를 충족하기 위해 고객 데이터를 중앙 집중화한다는 점입니다. 따라서 고객 데이터와 인사이트를 사용하여 마케팅 또는 영업 활동을 구체화시키는 작업을 IT 담당 직원에 대한 의존도를 최소화하면서 쉽게 수행할 수 있어야 합니다.

정리하면, 브랜드는 고객 데이터 플랫폼을 평가할 때 옴니채널 데이터 수집 및 활성화 기능, 스키마 없는 데이터 수집, 고객 프로필 통합, 사용자 친화성 등의 기능을 확인해야 합니다. 엔터프라이즈급의 CDP는 기존에 사용하던 마케팅 기술 솔루션과 통합하여 확장성을 확보할 수 있도록 이상적으로 설계되어야 합니다. 또한 CDP 솔루션은 최소한의 IT 지원으로 마케팅, 영업, 고객 서비스 활동을 지원할 수 있도록 사용이 간편하고 직관적이어야 합니다.

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