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2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지
2023년을 위한 추천 데이터 관리 플랫폼(DMP) 7가지

(참조 자료: Top 7 Data Management Platforms in 2023)

오늘 날 마케팅 세계에서 데이터는 점점 더 중요해지고 있습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼을 갖추는 것이 중요합니다. 2023년에 가장 추천할 수 있는 7가지 데이터 관리 플랫폼(Data Management PlatformsDMP)를 소개하고자 합니다.

Experian에 따르면, 83%의 기업들이 데이터를 비즈니스 전략 수립의 필수적인 부분으로 여기지만, 불과 29%만이 공식적인 데이터 전략을 가지고 있습니다.

이는 기업이 해야 한다고 알고 있는 것과 실제로 하고 있는 것 사이에 큰 격차가 있다는 것을 보여줍니다. 이 격차를 줄이기 위해 기업은 데이터와 관리를 더욱 진지하게 받아들이고 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 필요한 리소스에 투자해야 합니다.

데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 고객에 대한 인사이트와 데이터를 제공하며, 마케터가 고객을 더 쉽게 세분화하고 타깃팅할 수 있도록 도와줍니다.

기본적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 고객 분석, CRM 및 마케팅 자동화 노력을 지원하려는 마케터가 그 출발점으로 시작하는 경우가 많습니다.

어떤 데이터 관리 플랫폼을 선택해야 할지 고민하고 있는 마케터들을 위해 추천할 수 있는 주요 7가지 DMP 리스트들을 소개합니다. 한번 살펴보세요.

7가지 최고의 데이터 관리 플랫폼(DMP)

디지털 광고 생태계에는 여러 DMP가 넘쳐나지만, 크리테오는 최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택했습니다. 여기에는 다음과 같은 7가지 플랫폼들이 포함됩니다:

1. Adobe Audience Manager
Adobe Audience Manager

Audience Manager (AM)는 가장 포괄적인 기능으로 설계되어 있는 데이터 관리 플랫폼입니다. 여기서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.
- 차세대 커넥티드 데이터 플랫폼을 갖춘 AM은 거의 모든 소스에서 고객에 대한 정보를 수집하고 병합할 수 있습니다.
- 소비자 행동, 검색 및 구매 패턴 등에 대한 인사이트 강화
- 변화하는 소비자 검색 패턴에 대한 실시간 정보
이러한 장점에도 불구하고 Audience Manager는 다른 데이터 관리 플랫폼보다 비싼 편입니다. 따라서 중소 규모의 기업에게는 적합하지 않습니다. 또한 추가적으로 지원되어야 할 기술들이 많아 제품을 최대한 활용하기 위해서는 상당한 시간이 필요합니다.

2. Lotame

Lotame

다른 DMP와 달리, Lotame은 독립적인 데이터 관리 플랫폼입니다. 새로운 기술과 통합할 수 있어 호환성이 뛰어난 Lotame 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:

향상된 오디언스 세분화.
- 이것은 최고의 리드를 식별하는 데 도움이되는 Lotme의 최고의 기능입니다;
호환성
- 기업은 Lotme를 광고 서버, BI 도구, DSP, SSP 등 모든 주요 플랫폼들과 통합할 수 있습니다.
유연한 가격
- 유연한 가격 정책으로 기업은 맞춤형 솔루션에 대해서만 비용을 지불할 수 있기에 다른 플랫폼에 비해 상대적으로 비용을 절감할 수 있습니다.
3. Oracle의 BlueKai

BlueKai

BlueKai는 세계 최고의 빅데이터 관리 플랫폼으로 인정받고 있습니다. 특히 BlueKai는 기업이 오디언스를 적절하게 세분화하고 분석하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. BlueKai가 제공하는 몇 가지 고유한 기능들은 다음과 같습니다:

Oracle ID 그래프
- 이를 통해 다양한 소스를 통합하여 소비자의 단일 프로필을 형성하는 데 도움이 됩니다. 이 솔루션은 Oracle 마케팅 클라우드와 Oracle 데이터 클라우드로 구동됩니다.
크로스 셀링 기회
- 기업에게는 여러 비즈니스에 동시에 도달할 수 있는 크로스 셀링 기회가 제공됩니다.
소비자 데이터 통합
- BlueKai는 웹사이트 및 모바일 앱 활동, CRM 데이터, 서드파티 데이터 제공업체 등 다양한 소스의 소비자 데이터를 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개별 소비자와 그들의 행동을 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
4. Salesforce DMP

Salesforce DMP

이미 많은 사람들이 Salesforce에서 제공하는 솔루션에 대해서는 잘 알고 있을 것입니다. 또한 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나로 간주되는 DMP를 보유하고 있습니다. Salesforce DMP 사용의 몇 가지 장점들은 다음과 같습니다:

슈퍼 태그 기능
- Salesforce DMP는 모든 태그를 관리하도록 설계되어 기업이 고객들을 손쉽게 리타깃팅할 수 있도록 지원합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 잠재 고객을 쉽게 추적하고 잠재적인 신규 고객을 식별할 수 있습니다.
빠른 지원
- 티깃팅 시스템을 통해 Salesforce DMP 지원팀은 신속하게 쿼리를 해결하여 기업이 원활한 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.
이 제품에 대한 반복적인 피드백은 시스템의 속도가 전반적으로 느리고 Adobe Audience Manager와 BlueKai에 비해 사용 가능한 기능이 제한적이라는 점입니다.

5. SAS 데이터 관리(Data Management)

SAS Data Management

SAS Data Management는 가장 오래된 DMP 중 하나입니다. 오랫동안 기업을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 관리 도구로 사용되어 왔습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 데이터 관리 프로세스 구축 및 편집을 위한 엔드투엔드 이벤트 디자이너입니다.
- 드래그 앤 드롭 기능으로 프로세스를 관리할 수 있는 직관적인 역할 기반 GUI로 프로그래밍의 필요성을 줄여줍니다.
6. Permutive

Permutive

Permutive는 2023년 추천하는 최고의 데이터 관리 플랫폼 중 하나입니다. 프로그래매틱 광고 플랫폼과 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합하여 보다 타깃팅되고 효율적인 마케팅 활동을 수행할 수 있습니다.

통합
- 고객 관계 관리 시스템과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과 통합할 수 있습니다.
- 전반적인 마케팅 활동의 효율성과 효과를 향상시킵니다.
광고
- 프로그래매틱 광고 플랫폼과 통합되어 타깃팅 광고 활동을 가능하게 하고 광고 캠페인 효과를 측정할 수 있습니다.
7. Nielsen DMP

Nielsen DMP

Nielsen 데이터 관리 플랫폼(DMP)은 글로벌 측정 및 데이터 분석 기업인 Nielsen에서 제공하는 데이터 관리 솔루션입니다.

이 플랫폼을 사용하면 웹사이트, 모바일 앱 활동, 타사 데이터 제공업체 등 다양한 소스에서 데이터를 수집, 관리 및 분석할 수 있습니다.

온라인 및 오프라인 데이터 연결
- Nielsen DMP의 주요 기능 중 하나는 온라인과 오프라인 데이터를 연결하여 기업이 고객에 대한 전체적인 관점을 구축할 수 있도록 지원하는 기능입니다.
더 나은 통합
- 또한 Nielsen DMP는 프로그래매틱 광고 플랫폼과 같은 다른 마케팅 및 광고 기술과의 통합을 제공하여 비즈니스가 보다 효과적인 광고 캠페인을 운영할 수 있도록 지원합니다.
데이터 관리 플랫폼의 장점

DMP를 도입하면 얻을 수 있는 장점은 각각 속해있는 업종과 해당 기술을 통해 달성하고자 하는 목표에 따라 다릅니다. 하지만 거의 모든 비즈니스가 DMP 도입으로 인한 데이터 사용으로 인한 이점을 누릴 수 있을 것입니다.

데이터 관리 플랫폼이 제공할 수 있는 장점들은 다음과 같습니다.

1. 수익 증대

데이터 관리 플랫폼을 사용하면 비즈니스는 의도한 잠재 고객에게 보다 정확하게 광고를 타깃팅할 수 있습니다. 그 결과 전환율을 높이고 판매량을 증가시킬 수 있으며, 이는 수익 증대으로 이어질 수 있습니다.

2. 모든 데이터를 위한 허브

데이터 관리 플랫폼을 사용하면 모든 데이터가 하나의 플랫폼으로 통합되어 관리가 훨씬 쉬워집니다. DMP는 데이터를 정리하고 구조화하여 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 방식으로 사용자에게 전달할 수 있도록 합니다.

3. 크로스-디바이스 기술

광고 캠페인은 두 개 이상의 디바이스에 게재되므로 모든 디바이스에서 고객 행동과 상호 작용을 추적할 수 있어야 합니다.

이를 통해 광고 실적이 어떤지, 광고가 적절한 사람들에게 도달하고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

일부 데이터 관리 플랫폼에서 제공하는 크로스 디바이스 기술 덕분에 고객이 사용하는 기기에 관계없이 광고가 고객에게 도달할 수 있습니다.

최신 iPhone을 사용하든 오래된 먼지가 쌓인 PC를 사용하든 누구나 광고를 볼 수 있습니다.

4. 지속적인 학습

데이터 관리 플랫폼(DMP)이 어떤 문제에 대한 단기적인 해결책을 제공할 수 있는 것은 사실입니다. 하지만 기업이 장기적인 전략을 개발하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

데이터 관리 플랫폼을 사용하면 데이터를 이해하기 위해 자주 봐야 하는 대규모 데이터들을 볼 수 있습니다.

또한 DMP는 과거의 패턴을 이해할 뿐만 아니라 미래의 패턴도 예측할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 기반으로 더 나은 조치를 취할 수 있습니다.

5. 마케팅 예산 절감

DMP는 광고의 판도를 바꾸고 있습니다. 더 이상 타깃 고객에게 도달할 수도, 도달하지 않을 수도 있는 값비싼 광고를 인터넷에 스팸으로 뿌릴 필요가 없습니다.

이제 데이터 관리 플랫폼을 사용하여 웹사이트를 방문한 사람이나 이전에 제품을 구매한 고객까지 구체적으로 타깃팅할 수 있습니다.

이를 통해 그 어느 때보다 쉽고 저렴하게 타겟 오디언스에게 도달할 수 있습니다.

최고의 데이터 관리 플랫폼을 선택하는 방법

올바른 DMP를 선택하는 것은 웹사이트에 따라 크게 달라집니다. 최고의 DMP를 찾기 위해서는 우선 DMP를 사용하고자 하는 비즈니스의 목표와 목적을 이해하는 것이 필수적입니다.

또한 Invespcro의 연구에 따르면, 54%의 기업이 마케팅 데이터 관리와 관련하여 데이터의 품질과 완전성이 가장 큰 과제라고 답했습니다. 물론 강력한 분석 기술 외에도 신뢰할 수 있는 데이터 관리 플랫폼이 필요합니다.

다음은 비즈니스에 적합한 데이터 관리 플랫폼을 평가할 때 사용되는 일반적인 지표 3가지입니다.

1. 투자 수익률(ROI)

데이터 관리 플랫폼은 상당히 비싸고 상당한 규모의 투자가 필요할 수 있습니다. 그렇기 때문에 높은 ROI를 기대하는 것은 당연한 일입니다.

이를 측정할 수 있는 가장 좋은 방법은 DMP가 인벤토리에 추가할 수 있는 가치를 평가하는 것입니다. 이를 측정하기 위한 몇 가지 지표에는 잠재 고객에 대한 향상된 인사이트 제공, 데이터에 구조 추가, 데이터 소스 연결 등이 포함됩니다.

2. 캠페인 최적화

좋은 DMP는 항상 진행 중인 광고 캠페인을 최적화할 수 있는 옵션을 제공합니다.

수동 및 자동 캠페인 최적화 기능 제공, 캠페인을 통해 제품 구매에 더 적합한 타깃 오디언스를 식별하여 과도한 캠페인 지출을 줄일 수 있는 기능 등 참고할 수 있는 몇 가지 지표가 있습니다.

3. 데이터 수집 및 정리

일반적으로 DMP는 퍼스트 파티 데이터를 집계하고 적절하게 구성할 수 있어야 합니다. 여기에는 CRM, 가입자 리스트, 온라인, 오프라인 등 모든 퍼스트 파티 소스에서 수집한 데이터들이 포함됩니다.

또한, 최고의 데이터 관리 플랫폼은 플랫폼 내부의 써드 파티 데이터에 대한 액세스도 제공해야 합니다. 써드 파티 데이터 교환 세부 정보도 DMP 자체에서 시작하여 시간과 투자를 절약할 수 있어야 합니다.

데이터 관리 플랫폼 셋업

데이터 관리 플랫폼 셋업은 다양한 프로세스를 거쳐야 하며, 선택한 DMP에 따라 달라집니다. 또한 상당한 전문 지식과 시간이 필요한 작업이기도 합니다. 하지만 DMP를 셋업하기 전에 몇 가지 일반적인 사항들을 염두에 두어야 합니다:
- DMP에서 수집, 병합, 정리할 데이터의 종류를 파악하세요. 여기에는 모바일 앱의 행동 데이터, CRM에서 수집한 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
- DMP는 비용이 많이 듭니다. 따라서 DMP가 필요한 용도를 정확히 정의해야 합니다. 이러한 용도에 따라 필요한 특정 기능만을 구매할 수 있습니다.
- DMP의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 전문성을 갖춘 데이터 사이언티스트 엔지니어와 프로젝트 관리자를 모집하고 고용하세요. DMP는 상당히 기술적이기 때문에 적절한 시간을 투자하지 않으면 서비스 활용도가 떨어질 수 있습니다.
- DMP가 데이터를 정량화하고 정렬하는 데 사용하는 방법론을 이해합니다. 또한 올바른 데이터를 캡처하기 위해 DMP와 어떻게 협력할 것인가? 데이터 관리 플랫폼을 최대한 활용하려면 데이터 수집 방법부터 우선적으로 고려해야 합니다.
- DMP에서 최대한의 이점을 얻으려면 충분한 계획이 중요합니다. 또한 데이터 관리 플랫폼 경험을 시작하기 전에 종합적인 교육을 받는 것도 만족스러운 경험을 보장하는 데 중요합니다.
데이터 관리 플랫폼은 누가 사용해야 하나요?

디지털 광고를 위해 오디언스를 세분화하고자 하는 마케터는 데이터 관리 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 마케팅에 DMP를 사용하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

Keboola에 따르면 데이터와 분석은 엔터프라이즈 분석과 비즈니스 전문가의 90%가 디지털 전환의 핵심이라고 합니다. 즉, 비즈니스 성공을 원한다면 데이터와 분석에 집중해야 합니다.

데이터 관리 플랫폼은 특정 주요 데이터 포인트를 기반으로 유사 타겟을 구성하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 특정 지역에 거주하는 아이폰 사용자들을 타깃팅할 수 있습니다.

무엇보다도 대부분의 마케터는 디지털 광고에만 집중하지 않습니다. 고객 여정을 완벽하게 고려하려면 데이터 관리 플랫폼을 마테크 스택의 다른 구성 요소와 연결하는 것이 합리적입니다.

DMP의 미래에 대한 불확실성 해결

최근 구글은 써드파티 쿠키를 완전히 단계적으로 폐지하겠다고 발표했습니다. 써드파티 쿠키 를 통한 리타깃팅이 불가능해진다면 업계 전문가들은 데이터 관리 플랫폼의 종말을 암시하고 있습니다.

사용자 데이터 규제에 대한 소비자 개입 증가, 써드파티 쿠키의 임박한 종말, 광고 차단 소프트웨어 등이 DMP 기술에 대한 위협으로 떠오르고 있습니다.

그래서 일부 업계 전문가들은 이 기술이 그 위상을 오래 유지하지 못하고 붕괴될 것이라고 생각합니다. 이에 반해 또 다른 업계 전문가들은 유명한 DMP 기업들이 지속적으로 투자하고 발전할 것으로 보고 있습니다.

DMP의 미래에 대한 불확실성이 커지고 있는 가운데, 이 기술이 파트너십과 다른 기술을 통해 지속될 수 있다는 공감대가 형성되고 있습니다. 그리고 이러한 상황이 지속되는 동안 데이터 관리 플랫폼은 마케터에게 도움이 될 것입니다.

데이터 관리 플랫폼에 대해 자주 묻는 질문

Q1. 데이터 관리 플랫폼의 예는 무엇인가요?

데이터 관리 플랫폼의 예는 다음과 같습니다.

Adobe Experience Platform: 이 DMP는 기업이 모든 채널과 디바이스에서 고객 데이터를 관리하여 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다.

Q2. DPM과 CPD란 무엇인가요?

데이터 관리 플랫폼(DMP)은 데이터의 써드파티 부분에 중점을 둡니다. 반면, 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 퍼스타파티 데이터를 포함한 모든 데이터 소스를 활용합니다.

CDP는 모든 마케팅 측면을 다루도록 설계된 반면, DMP는 주로 광고주와 대행사를 위한 광고 타깃팅을 최적화하는 데 중점을 둡니다.

Q3. 마케팅에서 DMP를 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

마케팅에서 DMP를 다양한 방식으로 여러 가지 목적으로 사용할 수 있습니다. 살펴보세요.

타깃팅 및 개인화: 마케팅에서 DMP는 관심사, 행동, 인구통계학적 특성에 따라 오디언스를 세분화하고 이들에게 타깃팅 및 개인화된 메시지를 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

캠페인 측정 및 최적화: DMP는 마케팅 캠페인의 성과를 추적하고 더 나은 결과를 위해 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정: 마케팅에서 DMP는 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석하고 얻은 인사이트를 사용하여 마케팅 전략 및 의사 결정에 정보를 제공하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전반적으로 데이터 관리 플랫폼은 기업이 데이터를 관리 및 분석하고 이를 사용하여 고객에게 타깃팅되고 개인화된 마케팅 경험을 제공하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
April 30, 2023
CDP와 CRM의 역사

CDP와 CRM의 역사

(참조 자료: The History Of The CDP & CRM)

CDP와 CRM의 역사

고객 데이터 플랫폼(CDP)의 역사는 지난 20년 동안 여러 주요 마케팅 기술 솔루션의 진화와도 복잡하게 얽혀있습니다. 고객 데이터 관리의 진화를 추적할 수 있는 방법은 여러 가지가 있을 수 있지만, 본 주제와 가장 관련성이 높은 것은 사실 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 데이터 관리 플랫폼(DMP)의 발전일 것입니다.

최초의 CRM

최초의 CRM 소프트웨어인 TeleMagic은 1985년, Michael McCafferty라는 제작자가 DOS 기반으로 만들어 출시했습니다. McCafferty는 이 소프트웨어를 기능이 크게 향상된 ‘전자 롤로덱스’라고 불렀습니다. Telemagic은 단순히 고객과 잠재 고객의 연락처 정보를 저장하는 데 그치지 않고 워드 프로세서와 회계 시스템과 통합하여 영업팀이 팔로업해야 할 리드들의 우선 순위를 정할 수 있도록 도와주었습니다.

다음으로 1987년, Conductor Software에서 원래 제조 산업을 위해 설계된 CRM 애플리케이션인 Act!입니다. 지난 35년 동안 여러 차례의 인수와 매각을 거쳐 현재까지도 사용되고 있는 Act!는 본래 “고객 연락처 정보를 저장하기 위한 디지털 롤덱스”로 소개되었습니다.

CRM 개발의 다음 주요 이정표는 1989년 McCafferty와 친구인 Elan Susser가 5,000달러를 투자하여 GoldMine CRM을 개발한 것입니다. 1990년에 출시된 Goldmine은 연락처 정보, 캘린더, 영업 데이터, 마케팅 자동화를 하나의 플랫폼에 결합한 최초의 소프트웨어였습니다.

고객 데이터 관리(CDM) 플랫폼의 탄생

고객 데이터 관리(Customer Data Management, CDM) 시장은 앞서 언급한 패키지 CRM의 성공적인 출시 이후 1990년대에 들어서 공식적으로 형성되기 시작했습니다. 당시의 CDM 소프트웨어는 CRM과 마찬가지로 온프레미스 형태였으며 특정 회사나 부서에만 한정되어 사용되었습니다. 그러나 1990년대 말, Microsoft가 Outlook을 출시하고 다른 주요 업계 소프트웨어 회사들이 자체 제품을 출시하게 되면서 시장에 공식적으로 진입했습니다.

그러다가 1999년에 Salesforce가 최초의 소프트웨어 구독 모델을 출시하여 기존의 온프레미스 솔루션을 뒤엎었습니다. 이로 인해 클라우드에서 조직을 위해 소프트웨어를 호스팅하는 애플리케이션 서비스 공급업체(ASP)라는 새로운 분야가 생겨났고, IT 부서에서 내부적으로 소프트웨어를 배포하고 지원할 필요가 없어졌습니다. 결국 자체 아키텍처를 갖춘 이러한 ASP는 2007년경에 기업이 고객 데이터에 온디맨드 방식으로 액세스할 수 있게 된 SaaS(Software-as-a-service) 솔루션으로 대체되었습니다.

그러나 많은 고객들이 초창기 CRM과 데이터 관리 시스템의 과장된 약속에 실망하고 그 결과에 실망하는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. Gartner에 따르면 2006년에는 전체 CRM 구축의 50% 이상이 실패한 것으로 확인되었습니다.

모든 것들을 상호 연결시키다

당시 대부분의 고객 데이터베이스는 해당 공급업체의 소프트웨어 애플리케이션만을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 때문에 고객 데이터베이스는 기술 스택의 다른 레이어와 쉽게 상호 연결되거나 상호 운용될 수 없었습니다. 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 쉽게 이동할 수 없었기 때문에 비즈니스 성과를 향상시키는데 활용할 수 없었습니다.

이러한 한계로 인해 많은 서비스 공급업체들이 고객 데이터베이스에 고급 통합 도구(API)를 추가하고 이를 현재의 고객 데이터 플랫폼(CDP)으로 전환시키기로 결정했습니다.

처음부터 CDP에 API가 내장되어 있기 때문에 CRM과 같은 다른 데이터베이스는 물론 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 디지털 에셋 관리 솔루션(DAM)과 같은 다른 마테크(Martech) 플랫폼에 쉽게 연결하여 고객 경험을 향상시키는데 큰 영향을 미칠 수 있었습니다. 많은 웹 분석 및 태그 관리 공급업체들도 기존 소프트웨어 애플리케이션의 브랜드를 변경하고 이를 CDP로 포지셔닝했습니다.

데이터 관리 플랫폼(DMP)의 등장

DMP(Data Managment Platform)는 2000년대 처음 개발되어 기업이 광고 집행을 위한 익명의 고객 프로필을 구축하는 데 사용할 수 있는 고객 데이터를 수집, 구성 그리고 활성화할 수 있도록 지원해주는 플랫폼입니다. DMP는 이러한 고객 데이터를 애드 익스체인지(Ad exchanges) DSP(Demand side platforms), SSP(Supply side platforms)에 제공하여 타케팅과 개인화의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 만들어졌습니다. DMP는 데이터를 패키징하고 재패키징하는 데 중점을 둡니다.

DMP의 문제점은 주로 광고 네트워크에 익명의 프로필을 제공하는 데 중점을 두었기 때문에 알려진 데이터를 효과적으로 처리하지 못하고 장기간에 걸쳐 데이터를 저장할 수 없다는 것입니다. DMP는 처음부터 다른 마테크 스택 플랫폼과 쉽게 통합되도록 설계되었으며, IT 팀이 관리 및 제어했습니다. 마케터들은 일상적인 활동에서 고객 중심의 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 이러한 DMP가 절실히 필요했습니다.

세분화되는 마테크 플랫폼

2010년대 초반, 마케팅 소프트웨어 기술 환경은 SaaS를 통해 제공되는 CRM과 DMP와 같은 전문 솔루션들으로 인해 더욱 세분화되고 있었습니다. 기업들은 이러한 마케팅 기술 스택에 최대 100개의 서로 다른 도구들을 사용하고 있었습니다.

이러한 모든 새로운 솔루션은 모바일 사용의 급증, 소셜 미디어의 급격한 부상, 디지털 네이티브의 웹에 익숙한 MZ 세대 등 소비자 행동의 변화에 따른 반응이었습니다. 이러한 새로운 사용자 데이터를 모두 취합하고 정제하여 모든 측정 기준(Dimensions)과 속성(Attributes)을 가진 단일 고객 뷰(Single customer view)로 통합시켜 단일 고객 식별자로 통합시킬 수 있는 기회는 매우 중요했습니다.

2013: CDP의 해

고객 데이터 플랫폼(CDP)이라는 용어는 2013년, David Raab의 블로그 게시물을 통해 처음 알려졌습니다.

“점들을 연결하는 데는 시간이 좀 걸렸지만, 이제 새로운 유형의 소프트웨어가 등장할 것이라고 확신합니다. 이러한 시스템은 여러 소스에서 고객 데이터를 수집하고, 동일한 개인과 관련된 모든 정보를 통합시키고, 이렇게 통합된 데이터베이스에 대해 예측 분석을 수행하고, 그 결과를 사용하여 여러 채널에서 마케팅 처리를 안내합니다.”라고 그는 말했습니다.

“새로운 시스템은 영업, 고객 서비스, 온라인 광고, POS, 기타 모든 고객 대면 시스템에도 활용할 수 있습니다. 저는 이 개념을 ‘고객 데이터 플랫폼’이라고 명명하겠습니다.”

Raab은 2013년 9월에 11개의 시스템을 프로파일링한 고객 데이터 플랫폼에 관한 업계 최초의 보고서를 발표했습니다. CDP 카테고리에 대한 관심이 급격히 증가하기 시작한 것은 2016년에 CDP가 가트너 하이프 사이클에 처음 등장하고 고객 데이터 플랫폼 연구소가 설립되면서부터입니다. 이 연구소의 목적은 잠재 사용자, 테크 기업, 미디어 등에게 CDP 카테고리에 대해 설명하는 것입니다.

CDP 시스템은 마케터에게 이전의 데이터 관리 도구가 제공할 수 없었던 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. CDP는 CRM과 DMP 시스템 모두에서 데이터를 수집함과 동시에 두 시스템으로 데이터를 주고 받을 수 있습니다. 또한 CDP는 보다 광범위하고 중앙 집중화된 고객 데이터 관리 솔루션으로, 다른 플랫폼과 함께 작동하여 고객을 확보하고, 연결하고, 참여시키고, 향후 관계를 관리하도록 설계되었습니다.

CDP의 현재와 미래

2013년에 처음 등장한 이후 CDP는 많은 발전을 거듭해 왔으며, 이제는 Gartner와 Forrester와 같은 분석 기관의 관심과 찬사를 받으며 확고하게 하나의 카테고리로서 시장에서 자리 잡았습니다.

오늘 날 전 세계 고객 데이터 플랫폼 시장 규모는 2027년까지 205억 달러에 달할 것으로 예상되며, 34%의 시장 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

서로 다른 소스로부터 고객 데이터를 수집하고 통합하기 위한 중앙 집중식 데이터 플랫폼으로 시작된 CDP는 이제 마테크 스택의 핵심 요소 역할을 하는 올인원 데이터 관리 솔루션으로 성장했습니다.

이제 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 예측 세분화와 분석, 예측 스코어링, 예측 모델링이 가능한 최첨단 인공 지능 및 머신 러닝 기능이 탑재되어 있습니다. 기타 최신 기능으로는 고객 여정 관리, 여정 최적화, 리타겟팅, 유사 타깃 모델링, 마케팅 자동화 기능 등이 있습니다.

또한, 고객 데이터를 중앙에서 관리하기 때문에 GDPR이나 CCPA와 같은 새로운 개인정보 보호 규정을 준수해야 하는 기업에게 CDP는 표준 이슈가 되었습니다. 많은 엔터프라이즈급 CDP에는 이미 내장된 개인정보 보호 관리 기능은 데이터 관리 플랫폼(DMP)에는 아직 없습니다.

지난 10년 동안 CDP는 중앙 데이터 관리 솔루션을 고려하는 기업들에게 각광을 받아왔습니다. 물론 모든 애플리케이션이나 시나리오에 적합하지 않을 수 있으며 CRM이나 DMP와 같은 다른 데이터 관리 플랫폼과 함께 사용할 수도 있지만, 통합된 고객 데이터 프로필의 중앙 집중식 소스로서 나머지 기술 스택에 정보를 제공하는 역할을 합니다.

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

March 4, 2023
서드파티 쿠키가 없는 세상, DMP 기술이 사라지고 있다
서드파티 쿠키가 없는 세상, DMP 기술이 사라지고 있다

(참조 자료: DMP Technology is Going Extinct — Now’s the Time to Evolve)

사라지고 있는 DMP 기술, 지금은 진화해야 할 때

서드 파티의 종말은 일단 연기되었지만, 여전히 전 세계는 개인 정보를 우선시하는 미래로 나아가고 있습니다. 그 첫 번째가 데이터 관리 플랫폼(DMP, Data Management Platform)의 시대가 지는 것입니다.

구글의 서드파티 쿠키의 단계적인 폐지 계획은 기존 2022년 초에서 2024년으로 미뤄졌지만, 전 세계 모든 웹 브라우저에 대한 데이터 보안 및 개인정보 보호법이 더욱 강화되고 있습니다. 이에 대응하여 주요 테크 대기업들은 브랜드들이 소비자들을 트래킹하고 타깃팅하는 것을 더 어렵게 만들고 있습니다.

한편으로는 퍼스트 파티에 대한 의존도가 높아지면서, 브랜드에 더 많은 가치와 더 나은 기회들이 주어질 것입니다. 한편, 이는 일반적인 주요 광고 기술 기업들에 영향을 주는 것 뿐만 아니라 비즈니스 자체에 중대한 변화를 가져올 것입니다.

이제 게임의 새로운 규칙과 함께 이러한 환경에서 이기기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아내야 할 때입니다. 서드파티 쿠기가 사라진 후에도 비즈니스 목표는 변하지 않을 수 있지만, 고객 개인정보에 대한 초점 또한 바뀌어야 합니다.

DMP가 사라지는 것부터 시작해야 하는 이유에 대해 자세히 읽어보세요.

DMP 기술이 사라지고 있다, 지금은 진화해야 할 때

DMP 스타를 죽이고 있는 구글

Gartner는 2020년에 내보낸 ‘The Data Management Platform Endgame‘라는 보고서에서, DMP에 대한 입장을 분명히 했습니다. DMP가 오랫동안 디지털 광고 타깃팅과 측정을 통한 마케터들의 고투(go-to) 소스였다는 것을 인정하면서, 그 글로벌 리서치 및 자문회사는 “이러한 시스템을 부채질하는 쿠키 데이터가 사라지고 있다”고 인정했습니다.

간단히 말해서, Gartner는 브랜드들이 DMP에 투자하는 것에 대해 조심스럽게 생각하고, 서드파티 쿠키 트래킹에 의존하지 않는 디지털 마케팅 노력을 강화할 수 있는 새로운 방법을 찾도록 유도했습니다. 비록 징조가 불길하지만 Adobe, Salesforce, Oracle과 같은 주요 DMP 공급업체들은 이를 반대할 것이라고 생각할 수 있습니다.

Adobe는 최근 DMP가 산업 변화의 결과로 단계적으로 폐지될 것이라고 언급했습니다. 그리고 한때 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)을 ‘지나가는 트렌드’라고 불렸던 마케팅 클라우드 제공업체들은 이제 자신들의 고객들에게 전환을 촉구하고 있습니다.

최근 Audience Studio DMP가 더 이상 판매되지 않는다고 발표한 Salesforce에게 문의해세요. 이 기술이 소멸되고 있다는 또 다른 신호입니다. Gartner의 분석가는 이 뉴스에 대해 다음과 같이 말했습니다. “브랜드들은 다른 곳에서 포스트 쿠키 솔루션을 찾아야 할 것 같습니다.”

진실은 높은 비용과 의문스러운 정확성이 항상 DMP의 가치와 유용성을 저해해왔고, 이제 구글의 결정으로 인해 DMP의 서드파티 쿠키 기반이 사라지게 되면서, 그 장기적인 가치는 무시해도 될 정도라는 것입니다.

불행하게도, 그것은 시간을 되돌리지 않습니다. 2018년으로 거슬러 올라가도, 마케팅과 디지털 미디어 전문가들의 거의 80%가 사용자 데이터를 수집하기 위해 DMP를 사용한다고 보고했습니다. 포스트 쿠키 세계에 가까워짐에 따라 광고 기술 기업부터 리테일 기업까지, 대부분의 비즈니스들이 새로운 솔루션을 찾아야 할 것입니다.

DMP 도구의 코드 절단 준비

그렇다면, DMP 없이 탐색(prospecting), 리타깃팅(retargeting)과 실시간 웹 개인화 등과 같은 DMP 활용 사례를 어떻게 계속 실행할 수 있을까요? 업계 관계자들이 추천하는데로 CDP를 구축하면 됩니다. (CDP와 DMP의 차이는 여기서 확인하세요)

62%의 마케터들이 서드파티 쿠키 사용을 중단하기 위해 퍼스트 파티 데이터 중심의 전략을 세우고 있다고 답했으며, 67%는 이를 위해 CDP 기술을 사용하고 있습니다.

DMP 기술과 작별하려면 아래와 같은 2단계 프로세스를 밟는 것이 좋습니다.
1. 1단계에서는 CDP를 구축하고 이를 마케팅과 광고 활동의 컨트롤 센터로 만드는 동시에, 이를 DMP와 통합하여 퍼블리셔와 DSP(Demand-Side Platform)와 같은 다운스트림 시스템 전반에 걸쳐 데이터를 활성화합니다. 1단계는 DMP가 통합 도구의 역할을 하는 동안 계속됩니다.
2. 2단계에서는 DMP 계약이 만료되었거나 계약 만료가 가까운 경우, 직접 또는 파트너를 통해 CDP를 비즈니스에 필요한 모든 다운스트림 대상과 통합하여 DMP의 플러그를 완전히 뽑을 수 있습니다.
현명한 데이터 관리 시스템 선택

벤더들이 DMP 게임에서 벗어나고 그들의 고객들을 지키기 위해 애쓰다보면, 생각치도 못한 좋은 제안들을 받을 수도 있을 것입니다. DMP 제공업체들이기 때문입니다.

예를 들어, 마케팅 클라우드 DMP를 사용하는 경우, CDP에 투자하면 공급업체에서 DMP 청구서를 없앨 것을 제안할 것입니다. 이러한 인센티브가 한편으로 좋게 들릴 수도 있지만, 이 공급업체들은 어차피 미래가 없는 무언가를 나눠주겠다고 제안하고 있다는 것을 기억하세요. 고객이 실제로 하려고 하는 것은 고객을 생태계에 가두어 고객 데이터 그 이상의 용도로만 솔루션을 사용하도록 하는 것입니다.

모든 CDP가 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다(CDP 마켓 가이드를 참조하세요). 많은 기술 공급업체들이 자사의 솔루션을 CDP라고 부르지만, 의도한 사용자가 누구인지, 사용자가 실제로 제공하는 기능이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 많은 마케팅 클라우드 제공업체들이 최근에 들어서야 CDP를 구축하기 시작했고, 일반적으로 광고 채널과 DSP와의 통합을 넘어 유사 타깃(lookalike) 모델링과 같은 특정 기술을 위해 DMP 기술에 의존하고 있습니다.

옵션을 평가하기 시작하면, 필요한 엔터프라이즈급 확장성, 유연성, 연결성, 그리고 개인정보 보호를 제공하는 솔루션에 집중하세요.

그리고 쿠기가 없는 미래에는 CDP가 DMP를 일대일로 대체하는 것이 아니라는 것을 명심하세요. 서드파티 쿠기가 대여된 시간 내에 사용되기 때문에 현재 디지털 마케팅 전략을 재평가하고 퍼스트파티 데이터에 대한 작업을 위해 현재 작업을 조정하거나 완전히 대체할 방법을 결정해야 합니다.

구글의 서드파티 쿠키의 단계적 폐지를 연기하려는 계획에 따라 안도의 한숨을 내쉬었을지 모르지만, DMP는 여전히 도마 위에 오르고 있습니다. 오늘 날 비즈니스들이 여전히 DMP 기술에 의존하더라도, 기껏해야 미래의 CDP를 위한 또 다른 데이터 소스가 될 것입니다.

모든 비즈니스는 미래를 대비하기 위한 조치를 취해야 합니다. 여기서 CX 허브와 CDP가 역할을 할 것이라 생각합니다. 기술 전환에는 위험과 비용이 수반되는 것은 아니지만, 브랜드들은 쿠키의 종말을 앞두고 벗어나 다음에 닥칠 일에 대비할 수 있는 기회가 주어졌습니다. 이를 통해 자사의 전략을 강화하는 기술을 향상시키는 기회로 활용하세요.

*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
September 16, 2022
CDP와 DMP의 주요 차이점 4가지
CDP와 DMP의 주요 차이점 4가지

(참조 자료: The Key Differentiators between DMP and CDP)

마케터들은 다양한 디지털 접점과 채널을 통해 서비스 공급자와 인터렉션합니다. 디지털 참여도를 높이기 위해 마케터는 일관되고 원활한 사용자 환경을 제공할 수 있어야 합니다. 수년 간 고객 경험을 향상시키려고 노력했던 수많은 디지털 기술 플랫폼들이 있어왔지만, 이들 중 그 어느 것도 CDP와 DMP만큼 성공적인 플랫폼은 없었습니다.

DMP(Data Management Platform는 신규 고객 확보와 광고 캠페인을 위해 오랫동안 써온 마케팅 기술입니다. 대표적인 예로는 구글 애널리틱스가 있지요. 주로 세컨드 혹은 서드 파티의 익명의 데이터 소스에서 작동됩니다. 익명의 쿠키를 트래킹하여 DMP는 마케터들이 디스플레이 광고 타깃팅을 최적화하는데 도움을 줍니다.

DMP는 일반적으로 DSP(demand-side platform)와 결합되어 마케터에 의해 설정된 사용자 세그먼트를 타깃팅합니다. 이러한 세그먼트는 인구통계, 디바이스 유형, IP 주소와 같은 매개변수를 포함하는 사전 정의된 규칙 또는 기준을 기반으로 합니다. 각 세그먼트에 속하는 사용자들은 해당 세그먼트에 대해 마케터가 운영하는 광고에 노출되게 됩니다.

CDP(Customer Data Platform)는 DMP와 비교하면 비교적 최근에 나온 플랫폼입니다. CDP Institute에 따르면, CDP는 ‘다른 시스템에 엑세스할 수 있는 영구적이고 통합된 고객 데이터 베이스를 제공하는 패키지형 소프트웨어’로 정의됩니다. CDP는 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information, PII) 또는 퍼스트 파티 데이터에서 작동됩니다.

CDP는 엔터프라이즈 데이터, CRM 데이터, 웹사이트 데이터, 거래 데이터 등과 같이 다양한 소스에서 오는 데이터들을 한 곳에서 수집할 수 있는 기능이 있습니다. 이러한 데이터들이 적절하게 수집되면, 이 데이터들이 서로 연결이 되고 수많은 사용자 프로필에 걸쳐 360도 싱글 고객 뷰(Single Customer View)로 데이터들이 통합이 됩니다. 적절한 데이터 통합이 이루어지면, 마케터는 개별 고객의 모든 세부 정보를 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 이를 통해 개별 고객의 선호도와 디지털 행동에 대해 자세히 알 수 있고 강력한 마케팅 인사이트를 얻을 수 있게 됩니다. 이러한 인사이트를 통해 마케터는 고객이 선호하는 채널에 개인화된 광고를 집행하여 보다 풍부한 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.

Market Research Future에 따르면, 전세계 DMP 시장은 2023년 말까지 약 30억 달러까지 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 반면 Research and Markets 조사에 따르면 2023년까지 전세계 CDP 시장은 약 32억달러에 이를 것으로 추산됩니다. 이러한 수치를 보면 이 두 데이터 관리 기술 간의 치열한 경쟁의 준비가 되어있는 것이 분명합니다.

마케터들 사이에서 엄청난 인기에도 불구하고, 어떤 디지털 도구가 더 낫고 어떤 것들이 특정 사업이 적합할지에 대해서는 많은 혼란이 있습니다. 다음 인포그래픽은 DMP와 CDP의 주요 차이점을 설명합니다.

데이터 유형(Type of Data)
- DMP
  - 주로 온라인에서의 퍼스트, 세컨드, 서드 파티 데이터에 집중
  - 익명의 쿠키만 타깃팅, PII(Personally Identifiable Information)은 제외
- CDP
  - 온라인 및 오프라인 모두에서의 퍼스트, 세컨드 서드 파티 데이터에 집중
  - PII(Personally Identifiable Information)와 익명 쿠키 모두 타깃팅
데이터 통합과 보관(Data Integration and Storage)
- DMP
  - 최대 90일 동안의 사용자 데이터의 임시 보관
  - 특정 세그먼트에 속하는 사용자 세트에 타깃팅
  - 익명의 사용자 세트를 위한 캠페인 생성
- CDP
  - 장기간 동안의 사용자 데이터 영구 보관
  - 통합된 싱글 고객뷰를 통해 각 개별 사용자들을 타깃팅
  - 각 사용자들의 고객 여정에 기반하여 개인화된 1:1 캠페인 생성
데이터 캡처(Data Capture)
- DMP
  - 사용자들의 온라인 활동을 지속적으로 트래킹하는데 좋음
- CDP
  - 모든 마케팅 채널에 걸쳐 개별 사용자의 구매 성향과 선호도를 분석할 수 있는 기능 제공
고객 획득과 유지(Acquisition and Retension)
- DMP
  - 신규 고객들을 획득하거나 주로 비슷한 선호도를 가지고 있는 사용자들을 리타깃팅하는데 활용
- CDP
  - 1:1 개인화를 통해 잠재 고객들을 획득하거나, 기존 고객들을 유지하거나, 장기적인 고객 관계를 구축하는데 활용
결론

CDP와 DMP는 상호보완적인 관계를 가지고 있습니다. 보다 나은 사용자 세그먼트를 위해, DMP 데이터는 CDP에 전달되어 CDP 자체의 데이터를 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 반대로, DMP 내에서 CDP 데이터를 활용하는 것은 다수의 불특정 잠재고객 대신, 특정한 잠재고객들을 리타깃팅할 수 있도록 도울 수 있습니다.

*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
January 23, 2021
고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축 가이드
고객 데이터 플랫폼(CDP) 구축 가이드

(참조 자료: What’s a Customer Data Platform? The Definitive Guide to CDPs (2020))

고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)이란 무엇인가?

고객 데이터 플랫폼은 소프트웨어어의 일종입니다. 자세히 이야기하자면 일종의 고객 데이터 베이스로서 모든 고객들과 그들의 속성, 그리고 그들의 데이터에 대한 지속적이고 통합된 기록을 만드는 소프트웨어입니다. 훌륭한 CDP는 기존 데이터와 쉽게 통합되고 저장된 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.

CDP는 각각의 개별 고객에 대해 완전한 그림을 그리게 됩니다. 다양한 출처와 시스템을 통해 1차적인 고객 데이터(거래, 행동, 인구통계)를 수집하고, 그 정보를 다시 그 고객과 연결합니다.

이를 통해 360도의 고객 프로필을 생성하게 되며 단일 고객 뷰(Single Customer View)라고도 하며, 서드 파티툴 또는 내장된 마케팅 자동화 툴(독립형 CDP vs CDXP 확인)에서 마케팅 활동을 실행하고 그 성과를 분석할 수 있습니다.

CDP의 특성

1. 사용 준비 솔루션(Ready‑to‑Use Solution)

CDP 내 모든 고객 데이터는 깔끔하게 정리되어 즉시 사용할 수 있습니다. CDP를 구축하고 유지하기 위해서는 일부 기술 자원이 필요하지만 기존의 데이터 웨어하우스에 비해 고도의 기술력이 요구되지는 않습니다.

2. 단일 고객 뷰(Single Customer View)

CDP로 수집하고 정리한 데이터는 각 사용자에 대한 개별 데이터 프로파일을 통해 시각화됩니다. 고객에 대한 이러한 360도 관점은 모든 고객 데이터가 하나의 중심 위치에 위치하기 떄문에 가능합니다.

3. 고객 데이터 통합(Customer Data Unification)

여러 온라인 및 오프라인 소스의 일관성 없는 데이터를 결합하여 단일 고객 뷰를 구축합니다.

4. 서드 파티에 엑세스 가능한 데이터(Accessible Data for 3rd Parties)

CDP에 포함된 데이터는 애드테크와 캠페인 전달에 초점을 맞춘 서드 파티 시스템에서 사용할 수 있습니다.

CDP 스킬 요구사항(CDP Skill Requirements)

여타 다른 데이터베이스 소프트웨어 프로그램들과 달리 CDP는 주로 마케터를 위해 구축된 툴입니다. 그렇다고 해서 반드시 CDP가 기술 지원 없이 운영될 수 있는 것은 아닙니다. CDP를 최대한 활용하려면 일반적으로 다음과 같은 3명의 역할이 필요합니다.
- 마케터: 시장과 고객에 대해 이해하고 있고 CDP에 비즈니스에 최적화된 활용 방안을 제안할 수 있는 사람
- IT 담당자: CDP의 구현 단계에서 마케터를 지원하고 웹후크(Webhooks) 사용, 웹에 추천 사항 배치, 이메일 설정, 통합 지원 등과 같은 작업을 관리하는데 도움을 줄 수 있는 사람. HTML, CSS, Javascript에 대한 지식은 강력한 웹레이어(Weblayers) 구축에 도움이 됩니다.
- 분석가: 데이터 작업 방법을 알고 맞춤형 대시보드에서 트래킹하는 방법, A/B 테스트 방법에 대해 알고 있고 마케팅팀에게 그 결과를 보고할 수 있는 사람. 물론 위 세 가지 역활에 모두 한 명씩 따로 있을 필요는 없지만 CDP의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 위 3가지 역활이 모두 필요합니다.
고객 데이터 플랫폼(CDP)의 역사는?

고객 데이터 관리는 새로운 것이 아닙니다. 손으로 작성하는 프로필 카드부터 거대한 독립형 메인프레임, 그리고 최근에 많이 쓰이는 클라우드 기반의 솔루션에 이르기까지 지난 수 십년간 이 툴들을 많은 발전을 이루어 왔습니다. 특히 오늘 날 보다 강력해진 컴퓨팅 성능은 이러한 발달의 속도를 더욱 증가시켜 점점 더 유용한 툴 개발을 가능케 했습니다.

온라인 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM) 소프트웨어는 90년대에 도입되었으며 기본적으로 기업들이 현재 혹은 미래 잠재 고객과의 인터렉션을 관리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한 이러한 플랫폼은 고객 유지 및 세일즈에 특히 도움이 될 수 있는 데이터 분석을 제공합니다. 물룐 유용한 툴이지만, 기본적으로 이미 기존에 등록되어 있는 클라이언트(고객)에 대한 데이터만 관리하고, 사전에 미리 정의된 자체(First-party) 데이터만 사용할 수 있다는 점에서 제약이 있습니다.

그러나 2000년대 들어, 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform, DMP)의 증가로 이러한 상황이 바뀌었습니다. DMP는 기본적으로 광고를 집행하는 광고주들을 위해 설계되었고 미디어 캠페인의 기획과 실행에 도움을 주었습니다. 자체 데이터(First-party data)만 활용하는 CRM과 달리 DMP는 세컨드 파티(Second-party) 혹은 서드 파티(Third-party)의 데이터로 작업하며 익명의 방문 고객 ID들을 세그먼트할 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)은 향상된 고객 경험과 옴니 채널 마케팅 이니셔티브에 대한 수요에 대한 반응으로 불과 몇 년 전에 처음 도입되었습니다. 오래된 도구는 그 목적에 유용하면서도 데이터 사일로를 만들었습니다. CRM 데이터는 이미 식별된 고객 데이터만 다루었고, DMP 데이터는 그와는 또 다른 데이터였습니다. 그렇기 때문에 마케터들은 회사가 가지고 있는 이 모든 데이터들을 통합적이고 효과적으로 활용할 수 없었습니다.

CDP는 기업의 자체 데이터(First-party)와 여기서 좀 더 확장한 세컨드(Second), 서드 파티(Thrid-party) 데이터까지 모든 데이터를 하나의 포괄적인 플랫폼으로 모아 통합적인 고객 뷰(Unified Customer View)를 제공함으로써 이러한 문제를 해결해 줍니다. CDP의 주요 장점은 바로 웹사이트 상의 특정 이벤트와 같은 매우 세분화된 자체 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다.

고객 데이터가 중요한 이유

오늘 날 고객들은 기업으로부터 많은 것을 기대하고 있습니다. 그들은 훌륭한 개인화 서비스를 이미 경험하고 있기 때문에 여러분의 비즈니스도 그 눈높이에 맞춰 제대로된 개인화 서비스를 제공할 필요가 있습니다. 채널간의 일관된 고객 경험, 적절한 추천 서비스, 고객 맞춤형 커뮤니케이션 등 오늘 날의 고객들이 바라는 것 개인화 서비스는 비단 한 두가지에 그치지 않습니다.

그러나 실제로 이러한 고객 경험을 전달할 수 있는 기업은 많지 않습니다. 하지만 한번 높아진 고객의 기대를 만족하지 못한다면 문제가 생길 수 밖에 없지요. 만약 이러한 부분을 신경쓰지 않는다면 고객들은 다른 경쟁사로 이탈할 것이고 두 번 다시 돌아오지 않을 것입니다. 한번 떠난 고객들을 다시 찾아오는 싸움은 애시당초 그들을 유지하는 것보다 훨씬 더 어려운 것도 사실입니다.

그렇기 때문에 잘 관리되고, 엑세스 가능하고, 깊이 있는 인사이트를 제공하는 고객 데이터를 확보하는 것은 매우 중요합니다. 그리고 CDP는 이걸 가능케 합니다. 단지 정확한 데이터를 수집하는가에 대한 문제일 뿐입니다.

CDP가 수집하는 데이터에는 어떤 것들이 있는가?

디지털 데이터의 엄청난 양과 속도는 점점 더 이해하기 어려워지고 있고 전통적인 데이터베이스 소프트웨어에서는 감당하지 못할 정도로 이것들을 압도하고 있습니다. 그러나 CDP는 이러한 데이터 흐름을 관리하기 위해 특별히 설계되었습니다.

CDP가 이런 유형의 데이터를 수집하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 자체 SDK를 사용하는 것이지만 대부분의 CDP는 JSON(Java Script Object Notation) 혹은 대용량 ETL(Extract, transform, load) 전송을 통해 다른 시스템에서 데이터를 수집하게 됩니다.

CDP가 수집하는 데이터 유형
- 이벤트(Event): 웹사이트, 앱 또는 모바일 브라우저의 세션에서 사용자의 행동에서 발생하는 행동 데이터
- 고객 속성(Customer attributes): 이름, 주소, 연락처, 생일 등의 개인 정보 뿐만 아니라 좋은 CDP들은 머신러닝 기반으로 구매 가능성과 같은 예측 데이터까지 저장할 수 있습니다.
- 거래 데이터(Transactional data): e-커머스, POS 시스템에서의 구매, 반품 및 기타 정보
- 캠페인 지표(Campaign metrics): Engagement, Reach, Impressions 등 캠페인을 통해 얻은 지표
- 고객 서비스 데이터(Customer service data): 실시간 채팅 데이터, 인터렉션 횟수 및 길이, 빈도, NPS 스코어, 기타 CRM 시스템에서 오는 데이터들
CDP가 DMP와 CRM과 다른 이유

여러 데이터 수집 소프트웨어를 비교할 때, 비슷해보이는 용어와 제품 설명 때문에 혼란스러울 수도 있을 것입니다. 과연 어떤 제품이 비즈니스 요구사항에 잘 맞는지 확인하는 것은 결코 쉽지는 않을 것입니다.

고객 관계 소프트웨어(CRM), 고객 데이터 플랫폼(CDP), 그리고 데이터 관리 플랫폼(DMP)을 처음 접할 때 그 기능은 비슷해보일 수 있지만 그 공급업체를 평가하고 비즈니스 요구사항에 맞는 제품을 잘 선택할 수 있도록 이들의 차별성을 이해하는 것이 중요합니다.

CDP vs DMP vs CRM 비교 분석
- 전체 고객 데이터(Holistic Customer Data): 플랫폼이 사용 가능한 모든 소스(행동, 인구 통계, 개인, 결제, 디바이스 등)의 고객 데이터를 결합하고 있는가?
- 고객 프로필 지속성(Lasting Customer Profiles): 플랫폼이 고객 데이터를 장기간 보존할 수 있는가?
- 패키지 시스템(Packaged System): 플랫폼이 바로 사용할 수 있는 소프트웨어로 존재하는가?
- 실시간 기능(Real-time Capability): 플랫폼이 실시간으로 데이터를 업데이트하여 변화에 신속하게 대응할 수 있는가?
- 개방형 플랫폼(Open Platform): 플랫폼에 데이터를 넣는 것이 간단한가? 플랫폼의 데이터를 다른 서비스와 공유하기 쉬운가?
- 크로스 채널 개인화(Cross-channel Personalization): 플랫폼이 서로 다른 고객 접점(customer touchpoints)의 메시지를 각각 개인화할 수 있는가?
- 익명의 데이터(Only Anonymized Data): DMP는 익명의 고객 데이터로 작업합니다. CRM과 CDP는 식별된 고객 데이터를 다루며 개별 고객의 단일 고객 뷰를 제공합니다.
- 고객 식별 해상도(Identity Resolution): 플랫폼은 익명의 방문자들이 동의를 한 후에 기존에 가지고 있는 고객 데이터와 연결시켜줄 수 있는가? 플랫폼이 다양한 디바이스에서 고객을 식별하는가?
- IT 지원 필요(Requires IT Support): 소프트웨어의 일상적인 작동에 IT 부서의 지원이 필요한가?
고객 데이터 플랫폼(CDP)의 유형 및 활용

CDP 시장은 점점 성숙되어 가고 있고 수많은 공급 업체들이 생겨나고 있습니다. 이들 공급 업체들은 타깃 시장과 의도된 활용 사례에 기초하여 차별화하고 있습니다. 몇 가지 차이점들을 살펴봅시다.

독립형(Standalone) CDP vs 고객 데이터 & 경험 플랫폼(Customer Data & Experience Platform, CDXP)

CDP 공급 업체들의 주요 차이점은 CDP에만 해당하는 제품을 제공하는지, 아니면 CDP에 다른 기능을 더한 제품을 제공하는지 입니다. 공급 업체가 무엇을 제공하고 있는지 이해하는 것은 제품 선택에 있어서 매우 중요합니다. 이러한 차이점은 향후 제품 도입 후 비즈니스가 실제로 CDP를 사용하는 방식을 결정하기 때문입니다.

독립형(Standalone) CDP

독립형 CDP는 다른 기능이 추가되지 않은 순수한 고객 데이터 플랫폼입니다. 이 서비스는 회사 내 모든 자체 데이터들을 수집하고 이를 활용하여 모든 고객에 대해 전체적인 그림(단일 고객 뷰라고도 함)을 그려 줍니다. 일반적으로 이 독립형 CDP는 오디언스를 세그먼트하기 위해 분석 기능도 제공합니다.

이 데이터는 다른 시스템에서 사용할 수 있지만 독립형 CDP 자체는 캠페인을 실행하지는 못합니다. CDP를 통해 확보한 종합적인 고객 데이터를 실제로 마케팅에 활용할 수 있는 다른 전용 툴들이 함께 있어야 합니다.

이미 캠페인 실행 툴을 보유하고 있는 기업의 경우, 독립형 CDP가 적절할 수 있지만 그렇지 않은 경우에는 CDXP(Customer Data & Experience Platform)를 고려해봐야 할 것입니다.

독립형 CDP의 구조

고객 데이터 & 경험 플랫폼(CDXP)

CDXP(Customer Data and Experience Platform)는 차세대 CDP라고 말할 수 있습니다. 이 제품은 독립형 CDP의 모든 이점을 경험 클라우드(Experience Cloud)와 결합하여 단일의, 강력하고,고객 중심의 마케팅 플랫폼을 구축합니다.

CDXP는 동급 최고의 CDP에 AI 기반의 마케팅 자동화, 실시간 분석 및 UX 최적화를 결합하여 마케터에게 놀라운 고객 경험을 창출하는데 필요한 완벽한 툴세트를 제공합니다.

CDXP는 워크플로우를 단순화하고 자주 사용하는 툴을 하나의 통합 인터페이스로 수집하여 생산성을 높입니다. 그러나 CDXP 또한 확장성이 있으며 기업의 기존 기술 스택에 맞출 수 있습니다. CDXP은 이미 가지고 있는 툴을 중심으로 형성되어 빈틈을 메꿔주기 때문에 개별 비즈니스가 원하는 최적화된 솔루션을 만들어 줄 수 있습니다.

CDXP의 주요 장점
- 360도 고객 뷰를 위한 기반 제공
- 고객 충성도에 따른 의사 결정 가능
- 고객에 대한 보다 정밀한 타깃팅과 고품질의 인터렉션 가능
- 다양한 채널에 걸쳐서 마케팅 이니셔티브에 대한 의미있는 분석 가능
- 시장 또는 고객 선호도의 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 지원
고객 데이터 & 경험 플랫폼(CDXP)의 구조

고객 데이터 플랫폼 활용 방법(주요 사례)

시중에 유통되고 있는 CDP 공급 업체의 수가 적지 않습니다.공급 업체를 선정할 때 CDP 도입 후 그 사용 목적을 우선 고려하여 그 사례들을 검색해보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 높은 수준의 목표를 갖는 것도 중요하지만(예를 들어 고객 경험을 개선하고 충성도를 높인다) CDP가 낮은 수준의 목표를 달성하는데 어떠한 도움이 되는지도 알고 있어야 합니다.

활용 사례

1. 온오프라인 연결(Online to Offline Connection)

정확한 고객 프로필을 만들기 위해 온오프라인 활동을 통합하세요. 그들이 오프라인 매장에 방문할 때 온라인 활동을 통해 고객들을 식별합니다.

2. 고객 세분화 & 개인화(Customer Segmentation & Personalization)

고객 행동(RFM, LTV 예측)에 따라 고객을 세분화한 후, 전체 고객 라이프 사이클에 걸쳐 개인화된 옴니 채널 경험을 제공하세요.

3. 예측 고객 점수(Predictive Customer Scoring)

예측 데이터(구매, 이탈, 방문, 이메일 오픈 등의 가능성)와 함께 고객 프로필을 더욱 풍성하게 만드세요.

4. 스마트한 행동 리타깃팅 & 유사타깃(Lookalike) 광고

페이스북 광고, 구글 광고 등과 통합하여 웹사이트 외부에서 강력한 고객 획득(Acquisition) 및 유지(Retention) 캠페인을 진행할 수 있습니다.

5. 제품 추천(Product Recommendations)

고객 참여를 이끌고, 브랜드 충성도를 높이고, 제품을 판매하고, 상향 판매(Up-sell), 교차 판매(Cross-sell)를 할 수 있도록 ‘비슷한 제품’ 또는 ‘다른 고객들이 구매한 제품’ 등의 서로 다른 제품 추천 모델을 만들어 최상의 쇼핑 경험을 고객에게 제공하세요.

6. 전환율 최적화 & A/B 테스트(Conversion Rate Optimization & A/B Testing)

전환율 최적화를 위해 페이지 내 컨텐츠와 디자인을 빠르게 변환합니다. 웹사이트 오버레이(팝업)을 사용하거나 장바구니 이탈 후 이메일을 보내 ROI를 증가시키세요. 다양한 디자인을 생성하고 자동 A/B 테스트 기능을 통해 어떠한 수정이 더 나은 성능을 보여주는지 확인하시기 바랍니다.

7. 옴니 채널 자동화(Omni-Channel Automation)

고객이 선호하는 채널로 개인화되고 적합한 시기에 메시지를 보내 전체 라이프 사이클 동안 고객들을 지속적으로 유입시켜 충성 고객을 양성하고 유지할 수 있는 기회를 많이 만드세요.

8. 이메일 전달력 향상(Email Deliverability Enhancement)

이메일 오픈율을 향상시키세요. AI 기반의 알고리즘 덕분에 각 사용자들의 이메일 오픈 습관을 확인할 수 있어, 각 유저별 이상적인 발송 시간을 결정하게 하고 최적화된 시간에 이메일이 전달될 수 있도록 합니다.

9. 리뷰 최적화(Reviews Optimization)

맞춤형 옴니채널 커뮤니케이션 및 NPS 설문 분석을 통해 고객들로부터 더 나은 온라인 사용 후기를 얻으세요.

CDP가 어떻게 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)와 충성도를 향상시킬 수 있는가?

고객 충성도를 높이는 가장 효과적인 방법은 고객이 원하는 것, 즉 일관되면서 고품질의 개인화된 경험을 고객에게 전달하는 것입니다. 고객 데이터 플랫폼을 통해 각 고객의 여정을 맞춤화하여 이러한 경험을 규모에 맞게 제공할 수 있습니다.

CDP는 단편화되고 격리된 데이터의 문제를 해결함으로써 충성도를 높이는 전략을 가능하게 합니다. 그들은 규모에 맞게 개인화를 가능하게 하는 방식으로 고객 데이터를 배열합니다.(개인화 도구 자체가 항상 CDP의 요소인 것은 아닙니다)

데이터가 격리되어 있으면 고객에게 일관된 환경을 제공할 수 없습니다. 중앙 데이터 허브 없이는 고객이 어떤 채널을 통해 커뮤니케이션하는지 상관없이 고객이 경험하길 원하는 옴니채널 환경을 제공할 수 없습니다.

고객 데이터 플랫폼을 구현하는데 걸리는 시간

짧게 이야기하자면 대략적인 추정 기간은 약 4-12주 정도입니다. 그러나 이는 비즈니스 사정에 따라 다릅니다. 기업이 원하는 각각의 세부 사항에 대해 알지 못한다면 이 질문에 대한 일률적인 정답은 없습니다. 여기 몇 가지 고려 사항들이 있습니다.
- 통합 복잡성(Integration complexity): 얼마나 많은 툴과 통합해야 하는가?
- CDP의 결과물(CDP output requirements): CDP를 통해 무엇을 얻고 싶은가?
- 현재 데이터 상태(Current state of your data): 기존 데이터 정리를 위해 구축 시간이 길어질 수 있습니다.
- 고유한 비즈니스 규칙(Unique business rules)
- 고객 프로필의 통합(Identity merging needs): 각각 격리된 데이터로 인해 단일 고객이 서로 다른 플랫폼에 걸쳐 여러 개의 프로필을 가질 수 있으며 이러한 프로필을 통합하는데 시간이 조금 걸릴 수 있습니다.
- 데이터 속성의 세부 수준(Level of detail in data attributes)
CDP의 장점을 아는 모든 기업들은 원하는 요구사항과 목표 및 구조가 제각기 다르기 때문에 구축 프로세스가 얼마나 걸리지 정확한 답을 알 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 대부분의 기업들은 CDP를 구축할 때 이와 유사한 단계를 거칠 것으로 예상할 수 있습니다.

CDP 구축을 위한 기본 단계

아래 이미지를 통해 독립형 CDP와 CDP에 캠페인 실행 및 분석 기능이 포함된 CDXP의 주요 차이점도 살펴보도록 합니다.

비즈니스에 적합한 CDP 선택 방법

어떤 공급 업체의 CDP가 자신의 비즈니스에 적합할지 선택하는 것은 공급 업체가 많기 때문에 우선 구매 프로세스에 대한 계획을 세우는 것이 중요합니다.

비즈니스마다 요구 사항과 활용 목적이 다르겠지만 구매 과정의 일부분은 대부분 비즈니스에게 비슷할 수 있습니다.

첫째, 우선 활용 목적에 대해 정확히 정의해야 합니다. CDP를 어떻게 사용할 계획인가요? 실행까지 가능한 레이어와 개인화 기능이 포함되어 있는 CDXP를 원하신가요? 아니면 단지 고객 식별과 세분화를 위한 독립형 CDP만 있으면 충분한가요? 이 질문에 먼저 답하는 것이 비즈니스의 활용 목적을 이해하는 첫 걸음이 될 것입니다.

일단 이를 결정하고 나선, 비즈니스 요구 사항에 맞는 공급 업체들을 찾아볼 수 있을 것입니다. 그 제품은 비즈니스가 원하는 활용 목적에 맞춰 고객 데이터를 처리할 수 있는지 등을 분석하고 나면 어느 정도 몇몇의 후보만이 남을 것입니다.

다음은 그 후보군들을 평가하는 단계입니다. 플랫폼이 제공하는 최상의 기능만 보여주는 데모에만 의존하지 말고 실제로 많이 쓰일 법한 사용 기능들을 보여주는 데모를 보여달라고 요청하십시오. 이것이 해당 제품이 비즈니스에게 과연 적합한 솔루션인지 아닌지를 판가름해줄 것입니다.

마지막은 이제 결정의 시간입니다. 여기에는 여러분이 선택한 솔루션이 실제로 비즈니스의 요구 사항을 완전히 충족시켜주는지 확인하기 위한 RFP 혹은 파일럿 프로젝트 등이 포함될 수 있습니다. 솔루션을 선택하였다면 이제 CDP가 제공하는 모든 기능을 제대로 활용할 준비가 된 것입니다.

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

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April 4, 2020
고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점
고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

(참조 자료: What is a customer data platform? How is it different from a DMP or CRM?)

오늘 날의 마케팅은 디지털 마케팅 뿐만 아니라 모든 것이 데이터에 의존한다는 사실을 어느 누구도 부정하지는 못할 것입니다.

그래서 수많은 마케터들이 아직 이 기술에 익숙하지 않음에도 불구하고 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)이 다른 마케팅 기술보다 더 각광받고 빠르게 적용되고 있다는 사실은 그리 놀라운 일이 아닙니다.

CDP는 포괄적인 데이터 기반 마케팅의 핵심이며 이는 기업의 모든 고객 데이터가 마케팅(혹은 다른분야에도) 용도로 결합되는 매우 매력적인 마케팅 개념입니다. 데이터와 데이터의 관리 없이는 더 스마트한 캠페인을 가능케 하는 ‘마케팅 브레인(marketing brain)’은 작동될 수 있습니다. 그래서 자료를 모으는 것이 매우 중요합니다.

CRM(Customer Relationship Management)이나 DMP(Data Management Platform)와 같은 유형의 데이터 시스템에 전적으로 의존하는 대신 주요 브랜드가 왜 이들을 적용하고 있는지 설명하는 CDP에는 몇 가지 뚜렷한 특징이 있습니다.

고객 데이터 플랫폼이란?

CDP의 목적은 모든 고객 데이터를 통합하고 이 데이터를 통합 고객 프로파일에 연결하는 것입니다. 그리고 마케터는 이 데이터를 활용하여 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 운영할 수 있습니다.

고객 데이터의 허브나 중심지 역활을 할 수 있는 플랫폼에 대한 이야기는 이미 들어봤다고 할 수 있을 것입니다. 단일 고객 뷰(single customer view)나 360도 고객 프로파일(360 degree customer profile)을 제공한다고 주장하는 기술이 부족했던 적은 없습니다.

그러나 실제로 모든 데이터를 수집하고 동시에 마케터에게 유용하게 사용될 수 있는 인사이트를 제공하는 플랫폼은 이제까지 없었습니다. 마케팅 분석 전문가인 David Raab는 처음으로 2013년 CDP 카테고리를 만들었고 그 의미를 아래와 같이 정의했습니다.

“고객 데이터 플랫폼은 다른 시스템에서도 엑세스할 수 있는 통합 고객 데이터를 지속적으로 생성하는 마케터 관리 시스템(marketer-managed system)입니다.”

Visualisation of a CDP (source: Emailvendorselection.com)

고객 데이터 플랫폼이 우리와 알고 있는 것과 무엇이 다른가?

CRM과 DMP와 같은 시스템과 CDP는 무엇인 다른가?

1. CRM(Customer Relationship Management)과의 차이

CRM 시스템은 고객과 소통하기 위해 구축되며, 고객 프로파일을 지속적으로 생성하기 위해 과거 혹은 일반적인 고객 데이터를 기반으로 합니다. 다만 이 CRM 시스템은 다양한 소스를 통해 들어오는 방대한 양의 고객 데이터를 수집할 수 있도록 구축되지는 않았습니다.

반면 CDP는 내부/외부 데이터, 정형/비정형 데이터, 그리고 일괄적인 축적된 데이터 혹은 스트리밍되는 데이터 등 그 형태와 소스를 가리지 않고 모든 데이터 통합이 가능합니다. 이렇게 하면 훨씬 더 포괄적인 관점에서 고객을 분석할 수 있고 실시간으로 그 분석 인사이트에 따라 실행에 옮길 수 있습니다.

데이터 소스에는 아래와 같은 다양한 카테고리가 포함됩니다.

결제 및 주문 데이터: e커머스 사이트와 관리 및 판매 시스템이 생성하고 있는 구매, 주문 및 재구매 날짜, 고객 및 제품 가치, 버려진 장바구니, 반품 등에 대한 데이터를 말합니다. 이 데이터가 마케팅과 세일즈 모두에게 귀중한 데이터라는 점에는 아무리 강조해도 지나치지 않을 것입니다.

웹과 모바일에서의 행동 데이터: 검색한 제품과 카테고리, 클릭, 스토어, 방문한 페이지 수 등 고객이 웹과 모바일을 통해 브랜드와 인터렉션했던 모든 데이터가 여기에 해당됩니다. 이 데이터는 이벤트 기반 마케팅 캠페인에 매우 필요하며 분석가라면 누구나 원하는 데이터이며 예측 모델에도 유용한 데이터입니다. 이 데이터는 현재와 미래 예상되는 행동과 선호 제품들에 대해서 많은 것들을 이야기하기 때문에 주목해야 할 데이터입니다.

고객 프로 파일 데이터: 고객이 없으면 장사도 안 되겠지요? 그들이 누구인지, 그들이 원하는 것이 무엇인지 알고나면 보다 효과적인 마케팅으로 이어질 것입니다. 이 카테고리는 연락처 데이터와 옵트인(Opt-in)으로 시작해서 심리학적 데이터 포인트들을(가령 예를 들면 라이프 스타일, 문맥, 선호 제품, 심지어 개인 성향까지)까지 매우 세부적이고 풍부하게 포함됩니다.

제품 데이터: 이는 고객 데이터는 아니지만 고객을 위한 개인화된 마케팅을 위해 반드시 필요한 데이터입니다. 특히 제품 재고와 가격 정보, 이 2가지를 가장 중요한 데이터 포인트로 생각해야 합니다.

제품 다양성이 날로 많아질 뿐만 아니라 제품 수명 주기(product life-cycles)가 짧아지고 있어 제품의 관리와 그 데이터는 나날이 증가하고 있습니다. 많은 제품들이 오직 한 시즌에만 유효한데, 예를 들어 몇 달 동안 어떤 자전거를 판매하고 있다가 이후엔 새로운 버전으로 교체될 수 있습니다. 일반적으로 이 데이터는 제품 데이터 관리 시스템(product data management systems) 혹은 e커머스 플랫폼(ecommerce platforms)을 통해 고객 데이터의세계로 들어가게 됩니다. 대기업들은 효율성을 높이기 위해 그들의 벤더와 함께 표준화된 교환 포맷(exchange formats)을 갖게 될 것입니다.

CRM & 오프라인 데이터 소스: 자, 이제 마지막으로 CRM 차례입니다. 대표적인 CRM 데이터의 유형은 고객 프로필인데요, 전화, 이메일, 권한(permission) 및 데이터 범주화(suppression data), 퍼모그래픽스(firmographics) 등이 있습니다. 그러나 이러한 유형의 데이터는 웹을 통한 문의 양식, 설문 조사 정보들도 포함되어 CRM에 기록되어 집니다.

위의 예시들은 빙산의 일각에 불과하지만 CDP는 현재 알려진 어떠한 종류의 데이터라도 모두 처리할 수 있도록 만들어졌기 떄문에 문제가 되지는 않습니다. 새로운 유형의 소스를 자유롭게 추가하고 수정할 수 있기 때문에 중앙 저장소 기능에서 미래 예측을 위한 분석 데이터들을 만들어 낼 수 있습니다.

유일한 변수는 디지털 마케팅 환경이라는 것이 워낙 변화무쌍하다는 점입니다. 새로운 데이터 유형과 소스들이 앞으로 계속 만들어질 수 있습니다. 미래의 사물인터넷 세상에서는 지금보다도 훨씬 더 강력한 데이터 폭발을 확인할 수 있을 것입니다.

2. 맞춤형 통합(Custom integrations)과의 차이

CDP는 기본적으로 마케팅 기능을 염두하고 구축됩니다. 직접 CDP를 구축할 수 있나요? 물론 이론적으로는 자체적으로 구축이 가능합니다. 이미 많은 맞춤형 IT 프로젝트들이 CDP가 하는 기능을 달성하려고 시도 중입니다. 그러나 분명 이같은 큰 IT 프로젝트에는 적지않은 예산과, 리소스, 그리고 시간이 소요됩니다. 또한 여기에는 리스크 요소도 분명 포함됩니다.

CDP는 단순한 고객 데이터 베이스가 아닙니다. CDP는 ‘숨겨진’ 특징들을 표준화하여 하나의 패키지로 만들어냅니다. 이러한 기능에는 데이터 베이스 생성 및 운영을 보다 용이하게 하기 위해 사전에 미리 구축된 마케팅 베이스와 패키지화된 다양한 도구들이 포함되어 있습니다. 데이터를 표준화하고, 붙이고, 정리하는 등의 데이터 처리 기능을 생각할 수 있을 것입니다.

일부 CDP에는 BI, 분석, 보고서 혹은 트래킹과 같은 추가적인 기능들도 내장되어 있습니다.

3. 딜리버리 플랫폼(Delivery platform)과의 차이

CDP의 세계에서는 다양한 채널 터치 포인트에서 잠재 고객들과 상호 작용하는 시스템이 있는데요, 이를 딜리버리 플랫폼(delivery platform) 혹은 참여 플랫폼(engagement platforms)이라고 하며 최근에는 마케팅 자동화 툴이라고도 많이 불리기도 합니다. 예를 들어 여러 소셜미디어 관리 플랫폼과 앱, 이메일 마케팅 소프트웨어, ABM(account based marketing) 시스템 등이 해당합니다.

이러한 딜리버리 시스템은 CDP와 연결되어 소셜미디어 등을 통해 마케팅 메시지를 내보내는 역활을 하는 것 뿐만 아니라 각각의 캠페인 데이터와 고객 참여 데이터를 수집하여 이를 다시 CDP로 전송하기도 합니다. CDP 내에 포함된 플랫폼은 아니지만 일부 CDP의 경우에는 이러한 딜리버리 플랫폼과 아주 밀접하게 통합되어 있으며 캠페인을 계획하고 심지어 CDP 내에서 딜리버리 플랫폼에 연결되어 직접 마케팅 메시지를 내보낼 수도 있습니다.

4. DMP(Data Management Platform)와의 차이

특히 DMP와 CDP를 혼동하기 쉽습니다. DMP는 광고를 운영하고 쿠키 데이터를 활용하여 타깃을 수정할 수 있도록 설계되었습니다. DMP는 단일 고객보다 익명의 세그먼트와 카테고리에 더 초점을 두고 있습니다. DMP에서 대부분의 정보는 익명이며, 일반적으로 90일 이후에는 데이터가 사라집니다.

이에 반해 CDP는 지속적으로 고객 프로필을 생성합니다. 이는 데이터를 영구 저장하고 이러한 히스토리를 보존한다는 것을 의미합니다. 그 다음, 고객에 대한 모든 데이터와 결합함으로써, 단일 고객에 대한 하나의 완성된 기록이 나오게 됩니다.

다시 정리하자면, DMP는 익명의 사용자를 타깃으로 광고를 진행하도록 설계된 반면, CDP는 식별되어진 고객들의 데이터 베이스를 단지 광고 뿐만 아니라 그 이상의 것들을 위해 사용하도록 만들어졌습니다.

5. 데이터 웨어하우스(Data warehouses)와의 차이

데이터 웨어하우스(Data warehouses, DW)란 회사의 각 사업부문에서 수집된 모든 자료 또는 중요한 자료에 관한 중앙창고를 의미합니다. 기존 데이터 웨어하우스는 커다란 기술 노하우가 있지만 마케팅과는 거의 관련이 없는 IT팀에 의해 구축되고 운영됩니다. 기본적으로 데이터 웨어하우스는 사내 모든 데이터를 하나로 모으는 것을 목표로 하지만, 여기에서 마케터는 IT팀에 크게 의존해야만 합니다. 그리고 마케팅 적인 기능을 가지고 아이디어를 실현하는데 보통 큰 어려움을 겪게 됩니다. 운용이 느린 데이터 웨어하우스와 달리, 현실적으로 마케터에게 가장 가치있는 고객 데이터는 빠르게 접근 가능하고 바로 ‘적용 가능한’ 고객 데이터입니다.

물론 기술적인 문제는 오라클이나 아마존 같은 DWMS 공급 업체와 IT 부서가 협력하여 해결할 수 있습니다. 마케터는 마케팅 데이터 베이스에 대한 높은 접근 권한과 추가적인 기능을 확보해야 합니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)이 다른 시스템과 다른 이유

CDP는 지속적으로 고객 데이터 베이스를 생성하는 패키지 시스템입니다. 모든 유형의 데이터 소스를 처리할 수 있고 마케팅 중심의 관점으로 다른 시스템에도 연결되어 그 데이터를 받아옵니다.

CDP와 데이터웨어 하우스, DMP 및 CRM의 기능 비교 차트.

브랜드와 만나는 순간(moment)은 관계의 기본 요소

포괄적인 고객 관점을 만드는 것은 훌륭하고 대단한 마케팅 철학처럼 들리지만 실무로 들어가면 결코 쉬운 일이 아닙니다. 고객들의 순간(moments)을 관찰하는 것부터 시작해야 하는 것이 그 이유입니다.

브랜드와 만나는 순간은 고객과의 관계를 이루는 기본 구성 요소로서 CDP에 의해 활성화될 수 있습니다. 고객들은 다양한 채널을 통해 브랜드와 만난 순간을 기억할 것이고, 이러한 순간을 통해 전반적인 브랜드의 이미지를 형성하게 됩니다. 그렇기 때문에 기업들은 고객들과 접점을 이루는 다양한 채널들을 잘 관리하여 이러한 순간을 잘 활용해야 할 것입니다.

“The Power of Moments: Why Certain Experiences Have Extraordinary Impact” 라는 책에서는 심리학자들이 Peak-End 규칙이라 불리는 것을 아래와 같이 설명합니다.

사람들은 경험을 평가할 때 그 길이를 잊거나 무시하는 경향이 있습니다. 대신 그들은 두 가지의 중요한 순간을 바탕으로 그 경험을 평가하는데요, (1)번은 최고 혹은 최악의 순간이라 불리우는 가장 피크의 순간, 그리고 (2)번은 맨 마지막 순간입니다. 분명한 것은 그 경험을 평가할 때 시시각각으로 느끼었던 감정을 평균내지는 않는다는 점입니다.

때문에 마케터들은 가장 특별하고 기억에 남는 최고의 순간 하나에 집중하여 설계해야 할 것입니다.

CDP를 활용하여 고객들에게 기억에 남는 순간을 제공한 독일의 도이치반(Deutsche Bahn)

독일의 공영철도기업인 도이치반은 CDP와 함께 이 특별한 순간을 구현하기 위해 작업을 시작했습니다.

연구를 통해 도이치반은 철도 여행이 얼마나 힘들 수 있는지 알고 있으며, 그들의 고객들은 기회만 주어진다면 이 상황에서 일등석으로 업그레이드할 가능성이 높아진다는 것을 알게 되었습니다. 도이치반은 CDP를 활용하여 여행자들에게 2등석이 붐빌 때 할인된 금액으로 1등석 업그레이드를 제안하였습니다.

이 업그레이드 제안은 푸시 알림을 통해 도이치반 모바일앱을 통해 제공되는데요, 이 모든 것이 이미 CDP와 연결되어 있기 때문에 사용자가 앱을 통해 그 티켓을 구매했는지, 웹사이트에서 구매했는지, 아니면 다른 채널에서 구매했는지는 별도로 파악하는 것은 크게 중요하지 않습니다.

이 캠페인에서 알아야 할 것 중 하나는 바로 그 고객의 여행 목적지입니다. CDP는 고객 데이터와 상황별 데이터(열차가 여행 중 얼마나 붐비는지)를 결합하여 이를 실현하기 때문입니다. 이것은 DB에 대한 직접적인 수익 창출 뿐만 아니라 고객이 확실히 기억할 만한 특별한 순간이 됩니다.

얼마나 많은 고객들에게 이 업그레이드 제안을 할 수 있는지 어떻게 파악했는지가 궁금하실 수도 있을텐데요, 티켓 예약 시, 고객의 77% 가량이 로그인하기 때문에 여기서 연결되어진 CDP를 통해 타깃팅할 수 있게 됩니다. 한 달에 170만 개의 예약과 270만 개의 로그인 기록은 그저 상당한 숫자의 그룹, 그 이상도 그 이하의 의미도 아니게 됩니다.

결론

고객 데이터 플랫폼은 단일 고객 뷰(Single customer view)를 생성합니다. 하지만 CDP의 진정한 가치는 그것을 실행가능하게 만들고 그렇게 하기 위한 인사이트를 얻는 것입니다. CDP를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 정리하면 다음과 같습니다.
- 이 고객이 현재 구매하기 전에 이전에 구매했던 제품은 무엇이였는가?
- 이 고객은 어느 세그먼트/타깃 그룹에 속해 있는가?
- 이 고객의 이탈할 확률이 높은가?
- 이 고객은 최근에 무엇에 관심을 보였는가?
- 이 고객의 구매 의도와 시기는?
- 이 고객의 가치와 예측가능한 미래 가치는 어떠한가?
- 이 고객은 어느 접점(Touch points)에서 브랜드와 인터렉션하고 특별한 순간을 경험하는 것을 선호하는가?
- 이 고객은 고객 여정(Customer Journey) 상에서 어느 단계에 현재 위치하여 있고, 선호하는 제품은 무엇인가?
위 내용은 사실 CDP를 통해 얻을 수 있는 무궁무진한 인사이트 중 몇 가지 샘플에 지나지 않습니다. 그리고 단순한 분석으로만 보일 수 있습니다. 하지만 CDP는 단일 고객의 CLV(Customer Lifecycle Value)를 향상시키고 이탈을 막기 위해 적절한 세그먼트와 사용자 경로, 메시지, 채널, 그리고 타이밍(가설을 검증하는 동안 A/B 테스트 등을 수행하는 것 등)을 보다 효과적이고 쉽게 결정하게 해줍니다.

일단 마케터가 가지고 있는 기초적인 데이터와 인사이트를 결합하면, 마케팅은 훨씬 더 놀랍고 가치있는 순간들로 고객들에게 전달될 수 있을 것입니다.

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

*취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.
March 28, 2020