데이터로 고객을 만드는 CDP(Customer Data Platform)

디지털 광고가 기하급수적으로 나날이 성장하고 있습니다. 이 가운데 가장 중요한 것은 데이터라는 것은 모두 동의할 것이라고 생각합니다. 그렇기 때문에 기업 또는 광고주들은 고객의 데이터를 수집하고 효과적으로 활용하기 위해서 데이터를 정리하고 적용시키는데 엄청난 투자를 하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 고객의 데이터를 가지고 있는 CDP에 대해서 알아보겠습니다.

 

CDP란 무엇인가?

글로벌 유명 기업 가트너가 정의하기를 CDP는 ‘다양한 고객 접점 채널에 대해 효과적인 최적의 마케팅 활동을 구성할 수 있는, 마켓터가 직접 조작 가능한 통합된 고객 데이터베이스’라고 정의했습니다. 쉽게 말하자면, 실제 고객에 대한 다양하고 서로 다른 데이터를 관리할 수 있는 플랫폼입니다. CDP를 통해 데이터 기반으로 고객을 이해하고 고객이 흥미를 기질만한 것을 알아내고, 관련 제품의 구매 또는 광고주의 프로모션 참여 및 광고주에게 이익이 되는 여러 행동을 유도해 광고의 효율을 극대화할 수 있게 됩니다.

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이러한 CDP에 집계 되어지는 데이터는 여러 종류입니다. 간략하게 몇 가지를 언급하자면,

  • Personal & Demographic : 고객의 나이, 성별, 국적 등의 개인 데이터
  • Onsite Behavioural Data : 고객의 인터넷을 통한 방문 사이트 및 구매 등의 데이터
  • Engagement Data : 특정 이벤트에 대한 고객의 참여 데이터
  • Transactional Data : 구객의 구매 및 거래 정보에 관한 데이터
  • Mobile & Device Data : 고객이 사용하는 스마트폰 및 디바이스 데이터

단, 오해하지 말아야 할 것들이 있습니다. 단순히 CDP가 고객을 타겟팅하거나 마케팅적 요소로만 사용될 것이라는 오해가 종종 생기곤 합니다. 하지만 CDP는 고객 관리, 데이터 분석 등 고객과 관련 된 모든 활동에 기본적인 요소입니다.


 

어떻게 작동하는가?

앞서 언급한 것과 같이 CDP는 고객과 관련된 모든 활동의 기본적인 요소입니다. 그렇기 때문에 기업의 특정한 업무에만 맞춰있어 사용하는 것이 아닌, 모든 업무에 사용할 수 있는 형태로 되어 있어야 합니다.

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1차적으로 CDP는 수집되는 데이터를 잠재 고객 또는 고객의 프로필에 적절하게 배치하고 중복되는 경우에는 덮어쓰기를 사용하여 데이터를 표준화시킵니다. 이렇게 쉽게 활용할 수 있는 데이터 셋 형태로 완성되면, 해당 데이터 셋을 활용하는 동시에 데이터를 수집하고 정리하는 작업을 반복적으로 사용하여 순환구조를 만듭니다.


 

CDP, DMP는 무엇이 다른가?

데이터를 관리하는 플랫폼이라는 점에는 CDP와 DMP는 비슷한 면이 있습니다. 하지만 엄밀히 말하자면, 같지는 않습니다. 자칫하면 혼돈해서 사용할 수 있는 CDP와 DMP의 차이점에 대해서 간략하게 알아보겠습니다.

DMP는 앞서 ADTech 시리즈를 다루면서 언급한적이 있습니다. DMP에 대해서 더 자세히 알고자 하시면 아래의 포스팅에서 자세히 확인할 수 있습니다.

[AD Tech(애드테크)] DSP(Demand Side Platform)와 DMP(Data Management Platfrom)

DMP

데이터 유형

IP 주소, 장치 및 쿠키와 같은 데이터 위주의 타사 데이터

사용 유형

광고 플랫폼에 사용하며 광고 효율을 높이기 위한 고객 타겟팅에 사용

데이터 유지

광고 타겟팅에 사용되어, 상대적으로 데이터 유지기간이 짦음


CDP

데이터 유형

실제 사용자로부터 직접 수집되는 데이터 위주의 자사 데이터

사용 유형

고객의 데이터가 필요로 하는 모든 시스템에 사용

데이터 유지

자사의 고객에 대해서는 지속적 분석을 위해 데이터 유지 기간이 긴편


 

결국 CDP는?

간략하게 말해서 높은 효율을 가지고 오는 데이터 셋이라고 CDP를 말하고자 합니다. CDP를 통해서 데이터를 기반으로 잠재된 고객 또는 자사의 고객들에게 광고 및 마케팅을 하면서 높은 효율을 얻을 수 있게 되었습니다. 또한 광고 효율 이외의 마케팅 담당자들이 더 이상 불필요한 데이터 소스를 분석할 필요 없이 잘 정리 된 데이터 셋을 통해서 기존에 낭비되던 시간과 돈을 줄이게 되었습니다.


 

※ 참고자료

 

By CLABIT

 

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