챕터 1
서문
데이터가 새로운 석유라는 이야기는 지난 몇 년간 계속해서 언급되어 왔습니다. 그러나 원유를 정제하지 않고는 자동차 휘발유로 사용할 수 없듯이 데이터도 마찬가지입니다. 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 그만큼 신중하게 다루어야 하며, 데이터를 둘러싼 환경이 진화함에 따라 마케터가 직면한 과제도 빠르게 변하고 있습니다.
특히, 서로 다른 기업체 간의 데이터 공유는 엄격한 규제 대상이기 때문에 써드 파티 데이터를 얻기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 분산된 데이터로 인해 발생하는 문제를 보완하기 위해, 이제 퍼스트 파티 데이터를 새로운 수준으로 끌어올려야 할 때입니다.
이처럼 퍼스트 파티 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있는 지금, 마케터가 반드시 알아야 할 퍼스트 파티 데이터 가이드를 소개합니다.
전체적인 흐름과 핵심 포인트
이 가이드에서는 마케터가 퍼스트 파티 데이터를 보다 잘 이해할 수 있도록, 6가지 주요 주제로 나누어 설명합니다.
- 퍼스트 파티 데이터에 대한 이해: 퍼스트 파티 데이터와 그 유형을 정의하고 써드 파티 데이터와 어떻게 다른지를 알아봅니다.
- 점점 높아지는 퍼스트 파티 데이터의 중요성: 개인 정보 보호 규정, 플랫폼 정책 및 유저 기대치의 변화를 살펴보고, 이러한 움직임이 디지털 마케팅 환경을 어떻게 재편하고 있는지 다룹니다.
- 퍼스트 파티 데이터 수집: 유저 친화적인 데이터 수집의 예를 포함하여 법적 규정, 플랫폼 및 유저 경험 고려 사항에 대해 자세히 살펴봅니다.
- 퍼스트 파티 데이터를 깨끗하고 실용적으로: 데이터 품질을 유지하기 위한 적절한 툴, 강력한 분류 체계, 정기적인 유지 관리 및 부서 간 협업 최적화 등의 전략을 제공합니다.
- 퍼스트 파티 데이터를 내부적으로 활용하는 법: 제품 개발, 마케팅 최적화를 위해 퍼스트 파티 데이터를 사용하는 방법을 살펴보고 고객 관리 부서 같이 다른 부서와 활용했을 때의 이점을 살펴봅니다.
- 퍼스트 파티 데이터를 외부 파트너와 함께 활용하는 법: 마지막으로, 미디어 활성화를 위한 맞춤형 오디언스를 생성하고, 커머스 미디어 네트워크를 활용하는 등 퍼스트 파티 데이터를 외부 파트너와 효과적으로 활용하는 방법을 소개합니다.
챕터 2
퍼스트 파티 데이터란?
기초부터 시작해 봅시다. 퍼스트 파티 데이터는 기업이 오디언스 또는 고객의 명시적인 동의하에 직접 수집하는 정보입니다. 이 데이터는 브랜드가 직접 소유하며, 자체적인 디지털 경험 전반에서 이뤄진 다양한 상호작용을 통해 수집됩니다.
퍼스트 파티 데이터의 주요 특징:
- 오디언스로부터 직접 수집
- 유저의 동의를 받아 수집한 데이터 (드물지만 동의가 필요하지 않은 경우도 있음)
- 그렇기 때문에 정확하고 신뢰할 수 있으며 윤리적
- 소비자와의 강력한 관계를 구축할 수 있음
퍼스트 파티 데이터의 유형
퍼스트 파티 데이터는 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
암묵적 데이터– 유저 상호 작용으로부터 수집된 정보로, 주로 백그라운드에서 발생합니다. 앱 사용 패턴, 웹 사이트 방문 빈도, 기능 인게이지먼트 지표, 인앱 동작 등이 암묵적 데이터의 예입니다.
명시적 데이터(혹은 “제로파티 데이터”)는 유저가 적극적으로 공유하는 정보입니다. 여기에는 설문조사 응답, 설문조사 참여, 직접 피드백, 선호도 설정, 온보딩 중에 선택한 관심사 또는 목표가 포함됩니다.
암묵적 및 명시적 퍼스트 파티 데이터는 다음과 같은 광범위한 정보를 포함합니다.
- 인구 통계
- 광고 ID
- 구매 내역
- 구독 세부 정보
- 이메일 인게이지먼트 지표
- 소셜 미디어 팔로워
- 앱 사용 및 행동
- 웹 사이트 상호작용
- 유저의 연락처 정보 (예: 전화번호 및 이메일)
- 유저 피드백 및 선호
퍼스트 파티 데이터 vs. 써드 파티 데이터
아래 표에 정리된 바와 같이, 이 두 가지 데이터에는 매우 중요한 차이점이 있습니다.
간단히 정리하자면
일반적으로 퍼스트 파티 데이터는 써드 파티 데이터에 비해 더 신뢰도가 높습니다. 데이터가 어떻게 수집되었는지를 확인할 수 있기 때문입니다. 같은 이유로 퍼스트 파티 데이터를 통해 고가치 유저에게 도달하기 위한 개인 맞춤화와 타게팅을 더 정확하게 수행할 수 있습니다. 즉, 유저와 브랜드 간에 더욱 좋은 방향의 직접적 관계를 형성할 수 있습니다. Google에 따르면, 퍼스트 파티 데이터를 활용할 경우 성과가 크게 향상됩니다. 주요 마케팅 기능에 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 매출이 최대 2.9배 증가하고, 비용을 1.5배 절감하는 효과가 있다는 것입니다. 퍼스트 파티 데이터에 집중함으로써 마케터는 유저와의 관계를 더욱 강화하고 신뢰를 쌓는 한편, 보다 개인화되고 효과적인 마케팅 캠페인을 제공할 수 있습니다.
챕터 3
퍼스트 파티 데이터: 선택 사항에서 필수 요소로
퍼스트 파티 데이터가 그 어느 때보다 중요한 이유
최근 Deloitte x Google 퍼스트 파티 데이터 보고서에 따르면, 개발자의 65%가 데이터 전략을 재편하고 있으며, 경쟁력을 높이기 위해 신뢰 기반의 퍼스트 파티 데이터를 수집하는데 주력하고 있습니다.
퍼스트 파티 데이터는 앱 개발자와 마케터에게 항상 중요한 자산이었지만, 최근 디지털 환경의 변화로 인해 그 중요성이 전례 없는 수준으로 높아졌습니다.
오늘날의 변화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 퍼스트 파티 데이터가 왜 중요한지 제대로 이해해야 합니다.
써드 파티 시그널의 부분적 손실
수년 동안 마케터는 캠페인을 최적화하기 위해 써드 파티 데이터와 자체 데이터 소스를 통합하는 데 크게 의존해 왔습니다. 즉, 각각의 유저 유입 그리고 리인게이지먼트 캠페인을 통해 올바른 유저를 타겟팅하고 리타겟팅하는 기능에 중점을 두었습니다.
그러나 최근에는 엄격해진 개인 정보 보호 규정(예: GDPR, CCPA)과 플랫폼 수준의 변경(예: Apple의 IDFA 제한, 브라우저 쿠키 제한), 유저 개인 정보 보호에 대한 인식 개선(옵트아웃, 광고 차단 프로그램 및 VPN 사용 증가)로 인해 기존에 실행하던 전략에 제동이 걸리게 되었습니다.
데이터 패러다임의 변화
요즘 디지털 마케팅 환경에서는 유저 데이터에 대한 자유로운 접근이 제한되고, 유저 동의를 바탕으로 개인정보 보호를 준수하는 데이터 수집 전략이 더욱 중요해지고 있습니다.
퍼스트 파티 데이터 우선 전략이 가져오는 이점
마케팅 환경은 하루가 다르게 변하고 있지만, 현재의 상황이 절망적이거나 우울하기만 한 것은 아닙니다. 투자적 관점에서 퍼스트 파티 데이터에 재조명할 만한 분명한 이점이 있기 때문입니다.
- 완전한 소유권 및 컨트롤: 서드파티 데이터와 달리, 퍼스트파티 데이터는 완전히 직접 관리할 수 있어 보다 유연하고 전략적으로 활용할 수 있습니다.
- 정확성 및 신뢰성: 퍼스트 파티 데이터는 유저로부터 직접 제공되므로 특정 잠재고객에 대해 더 정확하고 관련성 깊은 정보를 확보할 수 있습니다.
- 연관성: 실제 유저의 행동, 선호도, 앱 및 커뮤니케이션과의 상호 작용에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 컴플라이언스: 데이터 수집 및 사용 관행이 관련 규정을 완전히 준수하는지 검증하고 확인할 수 있습니다.
- 규제 제한 감소: 퍼스트 파티 데이터의 내부 사용은 써드 파티 데이터에 비해 전반적으로 법적 제약이 적습니다.
- 외부 의존도 감소: 퍼스트 파티 데이터 의존도가 높으면 외부 데이터 원본이나 파트너 정책 변화에 영향을 덜 받습니다.
- 비용 대비 효율성: 퍼스트 파티 데이터의 사용을 극대화하면 외부 데이터 수집과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터와 써드 파티 데이터의 균형 조정
외부 시그널의 일부 손실을 보완하기 위해 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화해야 합니다. 그렇다고 해서 써드 파티 데이터를 퍼스트 파티 데이터로 완전히 대체하는 것이 마케터의 목표가 될 필요는 없습니다. 시그널 손실이라는 복잡 미묘한 문제에도, 써드 파티 데이터는 여전히 중요한 역할을 하며, 특히 미디어 활성화와 같은 일부 상황에서는 대체할 수 없는 요소입니다
또한, 서드파티 데이터는 브랜드 입장에서 서드파티 데이터일 수 있지만, 제공자에게는 퍼스트파티 데이터라는 점을 기억해야 합니다 예를 들어, Meta, Google 또는 기타 퍼블리셔의 입장에서는 자사 유저로부터 얻은 퍼스트파티 데이터이기도 합니다.
따라서, 앱 개발자는 퍼스트파티 데이터와 서드파티 데이터 간 적절한 균형을 맞추기 위해 다음과 같은 접근 방식을 취해야 합니다.
- 퍼스트 파티 데이터 수집 최적화: 유저 상호작용, 설문조사, 인앱 행동을 활용해 더 높은 품질의 퍼스트파티 데이터를 효과적으로 수집합니다.
- 데이터 분석 개선 및 투자: 강력한 애널리틱스 기능을 개발하여 퍼스트 파티 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하고, 원유(데이터)를 일상에서 사용한 가스(캠페인에 대한 인사이트)로 전환합니다.
- 써드 파티 데이터 소스 유지 관리: 퍼스트 파티 데이터에 집중하면서도 동의율을 지속적으로 최적화하고, 가능한 범위 내에서 가치 있는 써드 파티 데이터를 활용하세요.
- 통합된 데이터 전략 수립: 퍼스트 파티 및 써드 파티 데이터 소스를 통합하여 유저와 시장에 대해 포괄적으로 파악하고, 한 곳에서 전체적인 흐름을 최대한 파악할 수 있도록 합니다.
미래를 내다보는 자가 앞서간다
디지털 환경이 계속 진화함에 따라 퍼스트 파티 데이터의 중요성은 더욱 커질 전망입니다. 강력한 퍼스트 파티 데이터 전략에 지금 투자한다면, 개인정보 보호 규정과 유저 기대치의 향후 변화에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.
뒤늦게 따라잡는 것보다 일찍 시작하는 것이 쉽고 효과적입니다. 예상치 못한 때에, 예상치 못한 이유로 마케팅 캠페인에 막대한 피해가 생길 수 있으니 미리 대비하는 것이 좋겠죠.
챕터 4
퍼스트 파티 데이터를 수집하는 방법: 관련 법규, 플랫폼 및 UX 고려 사항
퍼스트 파티 데이터 수집은 마케터에게 매우 중요하지만 관련 법규와 플랫폼 제약 조건 및 유저 경험을 고려하여 적절하게 이루어져야 합니다. 퍼스트 파티 데이터를 수집하기 위해 고려해야할 사항들과 모범 사례에 대해 살펴봅시다.
법적 규제 관련 고려사항
몇 가지 예외적인 상황(예: 법적 의무, 공공 이익 또는 SKAdNetwork를 통해 완전히 익명화된 데이터)을 제외하고, 대부분의 데이터 수집에는 유저의 동의가 필요합니다. 앱 퍼블리셔는 다음과 같은 복잡한 개인 정보 보호 규제를 준수해야 합니다.
- 유럽의 GDPR
- 캘리포니아의 CCPA
- 브라질의 LGPD
- 캐나다의 PIPEDA & Law 25
각 규제의 상세 내용은 서로 다를 수 있지만, 공통적으로 적용되는 기본 원칙이 있습니다.
- 명시적 동의 얻기: 유저에게 자발적이고 명확한 동의를 얻어야 합니다. 동의를 대가로 인센티브를 제공하는 것은 규제를 위반할 수 있으므로 삼가야 합니다.
- 차별 금지: 개인 정보 보호 권리를 행사하는 유저를 차별해서는 안 됩니다. (예: 가격 차별)
- 동의 세분화: 모든 동의를 한꺼번에 요청하는 것은 지양하고, 유저가 특정 데이터 활용에 개별적으로 동의할 수 있도록 하세요.
- 투명성: 데이터 수집의 목적, 데이터 사용 방법, 제3자와 공유 여부를 명확하게 명시합니다.
- 이해하기 쉬운 언어 사용: 길고 전문적인 법률 용어 대신 간결하고 이해하기 쉬운 언어를 사용합니다.
- 유저의 권한 안내: 유저가 데이터에 접근하고, 데이터를 조회, 옵트아웃 및 삭제할 수 있는 방법을 안내하세요.
- 데이터 보안: 데이터 스토리지에 철저한 보안 조치를 적용하고, 위반 사항을 즉시 보고합니다.
살펴본 바와 같이 개인정보 보호 준수를 위해 고려해야 할 사항이 많으며, 마케터는 이러한 상황을 정확히 인식하고 있어야 합니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 보호 책임자(DPO)와 법무팀의 구성원을 이른 단계부터 참여시키고, 이들이 협업을 주도하도록 하여 법적 규제를 100% 준수하는 것입니다.
보너스 팁: 동의 관리 플랫폼(CMP)
복잡해지는 개인정보 보호 규제를 효과적으로 관리할 수 있는 툴을 찾고 있다면, 동의 관리 플랫폼(CMP)을 고려해 보세요.
이러한 플랫폼은 다양한 법규를 준수하면서 동의를 요청할 수 있는 솔루션을 제공하며, 즉시 적용 가능합니다. CMP에 관해서는 이 가이드의 다음 챕터에서 더 자세히 살펴보겠습니다.
플랫폼 제한 사항
앱 개발자는 법적 요구 사항 외에도 플랫폼별 제한 사항 역시 준수해야 합니다. 어떤 데이터 수집에는 위치 서비스, 연락처 목록, 카메라/마이크 접근, iOS 광고 ID(IDFA) 등과 같은 유저의 명시적 권한이 필요합니다.
개발자는 플랫폼별 요구 사항이 다를 수 있다는 점을 인식하고 앱에서 필요한 권한 요청을 구현해야 합니다. 많은 플랫폼이 비슷한 요구 사항을 가지고 있지만, 각 요구 사항이 다르므로 개별적으로 대응해야 합니다.
유저 경험(UX) 고려 사항
데이터를 올바르게 수집할 때 고려해야할 점은 법률 준수 여부 뿐만이 아닙니다. 동의율을 최적화하기 위해 긍정적인 유저 경험을 만드는 것도 중요합니다. 물론 앱마다 상황이 다르지만, 다음과 같은 높은 수준의 기준이 적용되어야 합니다.
- 유저 친화적인 디자인: 데이터 수집이 유저에게 주는 이점을 효과적으로 설명할 수 있도록 매력적인 디자인과 명확한 카피를 제작하세요.
- 타이밍의 중요성: 적절한 순간에 권한을 요청하여, 데이터 수집에 대한 맥락을 제공하고 이에 관한 유저의 이해도를 높이세요.
- 점진적인 요청: 첫 사용 경험에서 유저가 부담을 느끼지 않도록 일부 권한 요청은 꼭 필요한 순간에 진행하세요.
- 명확한 설명: 특정 권한이 필요한 이유를 명확하게 설명하세요. 이에 관한 좋은 예시는 아래에서 확인하세요.
- 사전 프롬프트: 실제로 권한을 요청하기 전에 설명 화면을 통해 유저가 맥락을 파악할 수 있도록 하면, 옵트인 비율을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
예시 및 모범 사례
위 내용을 좀 더 쉽게 이해하도록, 각 기업이 어떤 주요 권한을 일반적으로 요청하는지, 또한 구체적으로 어떻게 요청하는지에 대한 예시를 함께 살펴봅시다.
위치 서비스
가까운 위치의 특가 여행 상품과 팁을 제공하는 여행 앱 TripAdvisor를 살펴보겠습니다. 위치 데이터가 앱 기능을 어떻게 향상시키는지 설명하고, 친근한 브랜드형 사전 프롬프트를 활용해 동의를 얻은 후, 디바이스의 공식 프롬프트를 트리거합니다.
반면, 내비게이션 앱은 동일한 권한을 얻기 위해 상대적으로 적은 노력이 필요합니다. 위치 서비스의 사용 목적이 명확하기 때문에 즉, 위치 서비스 없이는 내비게이션 기능을 사용할 수 없기 때문에 유저는 권한 요청을 당연하게 인식합니다. 이 사례는 권한 요청의 타이밍과 유저의 의도가 동의 여부에 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
연락처 목록 액세스
위치 서비스와 마찬가지로, 해당 권한이 앱 기능에 어떤 이점을 제공하는지 설명하는 것이 중요합니다. 그리고 사진 공유 앱 Cluster의 예시처럼, 적절한 맥락에서 안내하는 것이 좋은 방법이 될 수 있습니다. 맥락과 권한 요청 화면을 함께 제시하면, 유저의 동의를 이끌어내는 데 더 용이합니다. 또한, 권한이 거부될 가능성이 높은 경우, 유저가 직접 입력할 수 있는 옵션을 제공하여 권한 요청 메시지가 나타나지 않게할 수 있습니다.
유저가 특정 기능을 불편하게 느낄 수 있는 순간에 Cluster는 다시 한 번 권한을 요청합니다. 타이밍이 중요하다는 점을 기억하세요. 처음에는 거절했던 사람도 나중에는 옵트인을 선택할 수도 있습니다.
카메라 액세스
많은 앱, 특히 소셜 미디어에서 카메라 액세스를 요청하는 이유는 매우 간단합니다. 사진 공유 분야에서 거대 플랫폼인 Instagram도 권한 수집의 의도를 명확하게 설명합니다. 즉, 권한 수집의 의도가 매우 뚜렷하더라도 유저에게 세부 정보를 안내하는 것이 얼마나 중요한지를 시사합니다.
하지만 항공사 앱이라면 어떨까요? 미국 항공사 United는 적절한 타이밍에 촬영 허가가 필요한 이유를 정확하게 설명합니다. 유저가 자연스럽게 수행하는 행동 자체가 프롬프트이므로, 추가적인 사전 프롬프트가 필요하지 않습니다.
ATT 동의
앱을 운영하는 모든 마케터에게 ATT 동의는 익숙한 문제이며, 각 앱마다 유저 흐름이 다르기 때문에 완벽한 예시를 찾기는 어렵습니다. 어떤 앱들은 공식 ATT 팝업창을 표시하기 전에, 유저 데이터 추적의 이점을 설명하기 위해 사전 프롬프트를 활용합니다. 반면, 일부 앱들은 별다른 맥락 없이 바로 요청하는 직관적인 방식으로도 높은 동의율을 얻고 있습니다. 오디언스에 따라 다양한 접근 방식을 테스트 해보세요.
앱 카테고리 별 다양한 접근 방식
앞서 언급한 예시에서 볼 수 있듯이, ATT 동의의 최적의 권한 요청 방식은 앱 카테고리에 따라 크게 달라질 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
- 건강, 데이트, 금융 앱은 다른 앱보다 데이터 프라이버시에 대해 더 상세한 설명과 보호 조치를 제공해야 합니다.
- 게임 앱은 보다 직접적인 접근 방식을 취할 수 있으며, 때로는 길고 복잡한 사전 프롬프트 없이 바로 권한을 요청하기도 합니다.
신중한 데이터 수집을 위해 기억해야 할 핵심 요약:
- 법적 준수: 데이터 수집 관행이 관련 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인합니다.
- 플랫폼 준수: 권한 요청에 대한 플랫폼별 지침을 따릅니다.
- 유저 중심 접근 방식: 유저 경험을 염두에 두고 데이터 수집 프로세스를 설계합니다.
- 투명성 및 타이밍: 수집하고자 하는 데이터의 이점과 용도를 명확하게 전달하고, 관련이 있을 때 권한을 요청하십시오.
- 유연성: 앱 카테고리와 유저의 피드백에 따라 유연하게 대처합니다.
챕터 5
퍼스트 파티 데이터를 깨끗하고 실용적으로
퍼스트 파티 데이터 수집은 시작에 불과합니다. 데이터의 힘을 극대화하려면, 앱 개발자와 마케터는 데이터를 정제하고 체계적으로 정리해 실질적으로 활용할 수 있도록 관리해야 합니다. 제대로 관리되지 않은 데이터는 사실상 쓸모가 없기 때문입니다. 이 섹션에서는 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화하기 위한 주요 전략과 고려해야 할 사항을 살펴봅니다.
정제되고 실용적인 데이터의 중요성
많은 개발자가 방대한 양의 데이터를 수집하지만, 접근하기 어렵거나 활용할 수 없어 실용적으로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. Google에 따르면, 브랜드의 60% 이상이 기술을 서로 연결시키는 데 어려움을 겪는다고 합니다. 기존에 사용하는 제품 분석 툴에서 유저 행동에 대한 인사이트를 추출해 낼 수 있더라도, 그 인사이트가 고립되어 있다면 앱을 구현하는 개발자나 앱을 광고하는 마케팅 팀에게는 전달되지 않을 것입니다.
따라서 실행 가능하며 정제된 데이터는 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 또한, 유저 경험을 개인화하고, 마케팅 캠페인을 최적화하며, 앱 성능과 기능을 개선하는 데 필수적인 역할을 합니다.
실행 가능한 데이터 관리를 위한 5가지 전략
1. 적절한 툴 구현
퍼스트파티 데이터를 효과적으로 관리하려면 적절한 툴이 필수적입니다.
효과적 관리를 위해 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.
- 제품 애널리틱스 툴 (예: Amplitude, Mixpanel)
- CRM/라이프사이클 툴 (예: Braze, Clevertap)
- 모바일 측정 파트너(MMP) (예: 앱스플라이어)
물론, 대규모 조직에서는 다양한 데이터 소스와 앞서 언급한 여러가지 툴을 연동하기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP, Customer Data Platforms, 예: Segment, mParticle)을 활용할 수도 있습니다.
마이그레이션 도중에 발생할 수 있는 데이터 손실이나 중복을 방지하기 위해 장기 목표에 부합하는 툴을 선택해야 합니다.
2. 효과적인 분류 체계 개발
잘 구조화된 분류 체계 또는 명명 규칙은 일관되고 깨끗한 데이터를 유지하는 데 매우 중요합니다. 효과적인 분류 체계를 구축하면 모든 이해관계자의 데이터를 일관적으로 관리하고, 중복을 방지하며, 분석 및 리포팅을 더욱 용이하게 할 수 있습니다.
다음은 분류 개발에 적용할 수 있는 몇 가지 모범 사례입니다.
- 모든 이벤트, 파라미터 및 유저 속성이 정리돼 있는 통합 문서 만들기
- 이벤트와 속성을 명명할 때 필요한 명확한 규칙 세우기
- 각 데이터 포인트에 대한 예를 구체적으로 제시
- 여러 플랫폼(iOS, Android)에서 구현 상태 추적
- 각 데이터 포인트를 지원하는 툴 확인
- 과거의 이름 변경 또는 불일치를 문서화
분류 체계에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 이 가이드를 확인하세요.
3. 정기적인 유지 관리 및 업데이트
데이터를 정제하고 관련성을 높이려면 꾸준한 노력이 필요합니다. 분류 체계 문서를 검토하고 업데이트하고, 오래된 지표를 제거하여 데이터를 정리하는 것이 그러한 노력의 예라고 할 수 있겠죠. 뿐만 아니라, 중복된 유저의 프로필을 병합하며, 앱 성장에 따라 이벤트 트래킹을 지속적으로 업데이트해야 합니다.
4. 팀 혹은 부서 간 협업 조율
여러분은 한 팀입니다. 따라서 초기에 서로 페이스를 맞추고 지속적으로 조율해야 합니다. 정기적인 모임을 개최해 데이터 요구 사항과 활용 방식에 대해 논의하고, 분류 체계 및 데이터 수집 모범 사례를 교육해야 합니다. 또한, 마케팅, 제품, 개발 팀 간의 원활한 협업을 장려하는 문화를 조성해야 합니다.
5. 데이터 연동 및 접근성
관련 조직 전체가 데이터에 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. CDP를 활용하여 다양한 소스의 데이터를 중앙집중화하고, 쉬운 분석을 위해 데이터 시각화 도구를 구현할 수도 있겠죠. 관련 조직의 구성원이 데이터에 쉽게 접근할 수 있다고 느낀다면, 올바른 방향으로 가고 있는 것입니다.
동의 관리 플랫폼(CMP, Consent Management Platforms)
퍼스트파티 데이터 관리에서 점점 더 중요해지는 동의 관리 플랫폼을 다시 살펴보겠습니다.
동의 관리 플랫폼(CMP)란?
동의 관리 플랫폼(CMP)은 앱과 웹사이트가 데이터 수집 및 활용에 대한 유저의 동의를 관리할 수 있도록 돕는 툴입니다. 일반적으로, 동의를 얻기 위한 유저 친화적인 인터페이스와 유저 동의 기본 설정을 위한 저장 및 관리 시스템이 제공됩니다. 대부분의 CMP는 다양한 데이터 수집 및 분석 툴과도 연동됩니다.
Google에서 인증된 CMP 목록을 제공하고 있으니, 어떤 옵션이 있는지 확인해 보세요.
CMP가 어느 때보다 중요한 이유
앞에서 다룬 더 엄격해진 개인정보 보호 규정과 높아지고 있는 데이터 프라이버시 인식 및 우려로 인해 CMP이 더 매력적인 선택지로 다가오고 있습니다. Apple의 앱 추적 투명성(ATT)과 같은 플랫폼 차원의 변화로 인해 환경이 더욱 까다로워졌습니다.
무엇보다도, 주요 광고 플랫폼은 이제 CMP 사용을 의무화하고 있습니다. 예를 들어, Google은 Google Ads 네트워크에 광고 인벤토리를 포함하려는 앱(광고가 포함된 대부분의 앱)에 대해 CPM을 반드시 사용하도록 규정하고 있습니다. 개발자가 CMP를 구현하지 않으면, Google이 자체 동의 인터페이스를 앱 위에 자동으로 표시하게 됩니다. 이럴 경우, 이중 프롬프트가 발생하여 최적의 유저 경험이 제공하지 못할 수도 있습니다. 이러한 정책 변화로 인해 CMP는 단순히 유용한 툴을 넘어, 앱 개발자가 유저 경험과 광고 연동을 효과적으로 관리하는 데 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다.
앱에 도움이 되는 CMP 기능:
CMP는 위에서 언급한 어려움을 해소하는 것을 목표로 합니다. CMP는 앱 개발자가 개인정보 보호 규정을 준수하면서도 효율적으로 유저 동의를 수집할 수 있도록 간소화된 프로세스를 제공합니다. 또한, 유저 선호도에 따라 세분화된 데이터 수집 제어 기능을 제공하며, 데이터를 투명하게 활용할 수 있기 때문에 유저의 신뢰를 향상시킬 수 있다는 추가적인 이점도 있습니다.
CMP가 적합한 경우 vs 인하우스 동의 관리가 필요한 경우
CMP를 사용하는 것이 적절한지 확신이 없다면, 빠르게 참고할 수 있는 가이드를 준비했습니다.
다음과 같은 상황이라면, CMP를 사용하는 것이 좋습니다.
- Google Ads에 인벤토리를 포함하려는 경우
- 다양한 개인 정보 보호법이 적용되는 여러 관할 지역에서 앱을 운영
- 복잡하거나 광범위한 유저 데이터를 수집하는 경우
- 개인 정보 보호 규정 및 동의 관리에 대한 전문 지식 부족
- 커스텀 솔루션을 개발하는 데 드는 시간과 리소스를 절약하고 싶을 때
다음과 같은 경우에는 자체적으로 동의를 관리하는 것을 권장합니다.
- 앱의 데이터 수집 요구 사항이 간단할 경우
- 단일 관할 구역에 소규모 유저 기반 앱을 운영
- 강력한 개인 정보 보호 및 개발 전문 지식을 자체적으로 보유
- 고도로 맞춤화된 동의 관리 프로세스가 필요한 상황
데이터 품질 유지를 위한 마지막 제언
잘 정제된 데이터가 곧 실행 가능한 데이터입니다. 데이터의 품질을 유지하기 위해선 분석 및 관리를 위한 툴에 투자하고, 일관성과 활용성을 높이기 위해 강력한 분류 체계를 개발, 지속 관리해야 합니다. 데이터의 관련성과 정확성을 유지하기 위해 정기적으로 업데이트하고 정리하는 것이 중요합니다. 또한, 모든 이해관계자가 데이터를 일관되게 활용하고 관리할 수 있도록 조율해야 하며, 개인정보 보호 규정을 효과적으로 준수하기 위해 동의 관리 플랫폼(CMP) 도입을 고려하는 것도 좋습니다.
챕터 6
퍼스트 파티 데이터를 내부적으로 활용하기
자, 지금까지 퍼스트 파티 데이터 수집 기술에 대해서 충분히 알아보았습니다. 이렇게 수집한 퍼스트파티 데이터를 제품 및 마케팅 활동 개선에 활용할 준비가 되셨나요? 앱 개발자와 마케터가 퍼스트파티 데이터를 내부적으로 활용하여 성장과 유저 경험을 개선할 수 있는 다양한 방법에 대해 살펴보겠습니다.
제품 개발 및 개선
우선, 퍼스트파티 데이터는 유저 경험을 획기적으로 개선하는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 퍼스트 파티를 내부에서 효과적으로 활용할 수 있는 구체적인 예를 아래에 확인하세요.
분석 및 인사이트 창출
퍼스트 파티 데이터는 유저 행동과 트렌드를 이해하기 위한 토대가 됩니다. 제품 팀은 퍼스트 파티 데이터를 분석하여 유저 인게이지먼트의 패턴이나 유저 여정의 문제점을 파악하고, 성공적인 기능 및 상호 작용을 식별해 낼 수 있습니다.
이렇게 얻은 인사이트는 제품 로드맵을 알리고, 어떤 기능을 먼저 개발할지 혹은 어떤 문제를 먼저 해결할지 등의 우선 순위를 정하는 데 매우 중요하게 쓰입니다.
유저 경험의 지속적인 개선과 최적화
같은 맥락에서, 유저 행동 데이터는 제품 팀이 새로운 기능 개발의 우선순위를 정하는 데에도 기여합니다. 또한, 개선이나 반복이 필요한 기능을 식별하고, 종료할 기능을 결정하는 데에 데이터를 활용할 수 있습니다.
기억하세요. 때로는 제거해야 할 기능을 제대로 하는 것이 추가할 기능을 아는 것만큼이나 중요합니다. 이러한 결정을 내릴 때 역시 올바른 데이터로부터 도움을 받을 수 있습니다.
A/B 테스팅
퍼스트 파티 데이터의 핵심 용도 중 하나는 A/B 테스트입니다. 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 A/B 테스트를 시행하면 이해 관계에 있는 조직 전체가 다음을 수행할 수 있습니다.
- 기능, 디자인 및 유저 흐름의 다양한 버전 테스트
- 활성화, 리텐션, 수익화와 같은 주요 지표의 변화가 주는 영향을 측정
- 통계적으로 유의미한 결과를 기반으로 데이터에 입각한 의사 결정
퍼스트파티 데이터를 활용한 A/B 테스트를 통해 지속적으로 비즈니스 성과를 자신 있게 개선할 수 있습니다.
퍼스트파티 데이터의 활용 범위는 이보다 훨씬 넓습니다. 제품 개발뿐만 아니라 다양한 분야에서도 퍼스트파티 데이터를 활용해 성과를 극대화할 수 있습니다.
마케팅 최적화
McKinsey & Company 보고서에 따르면 소비자의 76%는 개인화되지 않은 광고와 제품 추천을 받을 때 불편함을 느낍니다. 이러한 소비자의 불만을 해소하기 위해, 마케터는 오디언스를 보다 구체적으로 파악할 필요가 있습니다.
콘텐츠 개인 맞춤화
퍼스트 파티 데이터를 통해 전반적으로 정교한 콘텐츠 개인 맞춤화가 가능합니다. 데이터를 충분히 활용해 유저의 선호도와 과거 행동을 반영한 맞춤형 추천을 제공하세요. 소비자 개인의 니즈에 맞춰 변화하는 다이나믹한 경험을 구축하고, 획일적인 솔루션을 넘어 차별화된 유저 경험을 제공할 수 있습니다.
고객 관계 관리(CRM) 및 라이프사이클 마케팅
퍼스트 파티 데이터는 효과적인 CRM 및 라이프사이클 마케팅 전략의 중추입니다. 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 비즈니스 전략을 효과적으로 조정할 수 있고, 결과적으로 모든 마케터가 추구하는 인게이지먼트, 리텐션 및 수익화 개선을 달성하는 데 도움이 됩니다.
- 고도화된 세분화: 퍼스트파티 데이터를 활용해 과거 및 현재의 유저 행동, 인구 통계, 프로필 및 선호도를 기반으로 더욱 세분화된 유저 세그먼트를 생성하세요.
- 맞춤형 커뮤니케이션: 푸시 알림, 이메일 그리고 인앱 메시지를 통해 유저 맞춤형 메시지를 전달하세요.
- 타이밍 및 채널 최적화: 행동 데이터를 사용하여 다양한 유저 세그먼트와 소통할 수 있는 최적의 시간과 성공적인 채널을 결정하세요.
앱 간 크로스 프로모션
다수의 앱을 보유한 회사는 IDFV(User ID for Vendors)를 사용하여 자체 앱의 전반에 걸쳐 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 유저가 같은 회사의 두 게임을 플레이한다고 가정해 봅시다. 이때, 한 게임에서만 구매 이력이 있다면, 회사는 다른 게임에서도 구매를 유도하는 캠페인을 운영할 수 있습니다.
예측 분석
미래를 보는 것은 불가능한 일이지만, 과거의 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 미래의 유저 행동을 예측하는 일은 가능합니다. 이탈 위험이 있는 유저 식별하거나 가치가 높은 잠재적 유저를 예측하고, 유저의 니즈 및 선호도를 예측하는 것을 예로 들 수 있습니다.
부서 혹은 팀 간 조율에 있어서의 이점
퍼스트 데이터를 사용하면 조직 내부는 물론, 외부적으로도 고객과의 협업을 강화할 수 있습니다.
제품-마케팅 연계
퍼스트파티 데이터는 제품 팀과 마케팅 팀이 유저 행동과 선호도에 대한 인사이트를 공유하는 데 사용하는 공통 언어 역할을 합니다. 또한, 주요 성과 지표(KPI)를 정렬하고, 기능 개발과 마케팅 전략을 협업하는 데에도 필수적이죠.
고객 지원 강화
데이터를 활용하여 고객 지원 담당자에게 유저 이력과 맥락을 제공하면 보다 원활한 상담이 가능합니다. 또한 고객 지원 팀은 행동 패턴을 기반으로 유저 문제를 예측하고, 자주 발생하는 이슈에 대한 사전 예방적 지원을 제공할 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터의 내부적 활용을 위한 핵심 요약
- 퍼스트 파티 데이터는 제품 개발과 마케팅 최적화를 위한 강력한 도구입니다.
- 기능 우선순위 설정부터 개인화에 이르기까지 중요한 제품 결정에 데이터를 반영할 수 있습니다.
- 고도화된 세분화 및 개인 맞춤화를 마케팅 활동에도 활용할 수 있습니다.
- 부서 간 협업을 장려하여 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화합니다.
- 퍼스트 파티 데이터를 사용할 때는 항상 유저의 개인 정보 보호 및 동의를 우선시합니다.
챕터 7
퍼스트 파티 데이터를 외부 파트너와 함께 활용하는 법
퍼스트파티 데이터는 내부 활용에 필수적일 뿐만 아니라, 개인정보 보호 규제로 인해 마케팅 및 파트너십 강화를 위한 외부 활용에서도 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 섹션에서는 규정을 준수하고 효율성을 유지하면서도, 외부 파트너와 함께 퍼스트 파티 데이터 활용을 극대화하는 방법을 살펴봅니다.
컴플라이언스 및 동의
퍼스트 파티 데이터를 외부적으로 활용하기 전에, 외부 사용에 대한 명확한 동의가 이루어졌는지 확인하고, 관련 법규 및 플랫폼 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 그런 다음, 데이터가 수집될 때 사용 사례가 명시되었는지 확인해야 합니다. 유저에게 데이터 활용 방식을 투명하게 공개하는 것은 신뢰 구축에 필수적이기 때문입니다.
이는 특히 EU 및 브라질과 같은 많은 국가에서 절대적으로 중요합니다. 미국 등 일부 지역에서는 ‘옵트아웃’ 정책이 비교적 관대하게 적용되어, 유저가 명시적으로 거부하지 않는 한 기업이 데이터를 수집할 수 있습니다.
맞춤형 오디언스
퍼스트 파티 데이터를 활용하는 가장 좋은 방법은 고도로 세분화된 오디언스를 만드는 것입니다. 먼저, 구독 없이 결제 페이지를 여러 번 방문한 유저나 특정 상품을 장바구니에 담은 유저와 같이 특정 행동을 기준으로 필터링하세요. 그런 다음, IDFA, 이메일, 전화번호와 같은 유저 ID를 활용해 목록을 구축하세요.
커스텀 오디언스 효과적으로 활용하는 법
맞춤 오디언스 활용을 시작하기 위한 아이디어가 필요하다면, 아래의 대표적인 예시를 확인해 보세요.
- 오디언스 제외 목록:
- 기존 유저가 새로운 유저 유입 커뮤니케이션을 볼 수 없도록 방지
- 계절별 할인 프로모션에서 유료 구독자 제외
- 유사 오디언스 (신규 유저 유입의 경우):
- 최적의 기존 프로필을 기반으로 잠재 유저 오디언스를 생성
- Meta, TikTok 및 Google과 같은 플랫폼에서 사용 가능
- 소스 오디언스, 위치 및 오디언스 크기 정의
- 페이드 리마케팅:
- 외부 채널을 통해 기존 유저 또는 휴면 유저에게 도달
- 최적의 결과를 위해 오디언스 관련성과 규모 간의 균형 유지
매칭률에 유의하세요
오디언스를 구축할 때는 항상 매칭률을 염두에 두어야 합니다. 퍼스트 파티 데이터의 맥락에서 ‘매칭률’은 퍼스트파티 데이터에 포함된 이메일 주소나 디바이스 ID와 같은 사용자 식별자가 외부 플랫폼 또는 파트너의 데이터베이스에서 성공적으로 매칭되는 비율을 의미합니다. 매칭률이 높을수록 외부 플랫폼에서 더 많은 오디언스에게 도달하거나 타겟팅할 수 있습니다. 데이터가 정제되고 풍부할수록 매칭률을 더 높일 수 있습니다.
예를 들어, 나의 퍼스트 파티 데이터에 10,000개의 고객 이메일 주소 목록이 있으며, 이를 활용해 SNS에서 타겟 광고 캠페인을 한다고 가정해 보겠습니다. SNS 플랫폼이 이메일 주소 중 7,000개를 시스템의 유저 프로필과 일치시킨다면, 매칭률은 70%가 됩니다. 즉, 해당 플랫폼에서 의도한 오디언스의 70%에게 잠재적으로 도달할 수 있다는 뜻입니다. 최근에는 동의한 유저, 이메일, 전화번호를 조합하면 iOS에서도 높은 매칭률을 얻을 수 있습니다.
커머스 및 리테일 미디어 네트워크
현재, 퍼스트 파티 데이터의 외부 활용 혁신은 커머스 및 리테일 미디어 네트워크가 주도하고 있습니다. McKinsey & Company 리포트에 따르면, 광고주의 70%가 리테일 미디어 네트워크에서의 성과가 다른 채널에 비해 높았다고 언급했습니다.
이러한 강력한 플랫폼은 리테일 기업과 브랜드가 개인정보 보호 규정을 준수하면서 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.
커머스 & 리테일 미디어 네트워크란 정확히 무엇일까요?
커머스 미디어 네트워크는 브랜드가 타깃 광고 및 오디언스 세분화에 활용할 수 있도록 퍼스트 데이터를 수익화하는 기업입니다. 이러한 기업의 예로는 리테일 미디어 네트워크(RMN)를 운영하는 Walmart 또는 Best Buy와 같은 리테일 브랜드부터 커머스 미디어 네트워크(CMN)를 형성하고 있는 금융 기관, 여행, 운송 및 스트리밍 서비스 등에 이르기까지 다양합니다.
그들이 매력적인 이유
리테일 미디어 네트워크가 특히 매력적인 이유는 쇼핑 기록, 거래 데이터, 계정 활동, 콘텐츠 소비 등 소비자와의 직접적인 상호작용을 통해 확보한 방대한 퍼스트파티 데이터를 보유하고 있기 때문입니다. 광고주는 이러한 네트워크를 통해 온사이트(리테일 업체 자체의 생태계)와 오프사이트(Meta 또는 Google과 같은 플랫폼) 모두에서 활성화할 수 있는 세그먼트를 구축할 수 있습니다. 여기서 얻은 데이터를 기반으로 광고주는 더욱 정밀한 맥락 기반 캠페인과 개인화된 마케팅을 실행하여 ROAS를 극대화할 수도 있습니다.
거대한 성장 기회
리테일 미디어는 디지털 광고 지출 비중이 20%를 넘어섰으며, 마진이 50~70%까지 치솟는 등 폭발적으로 성장하고 있습니다. eMarketer의 조사에 따르면 2025년까지 광고 지출이 최대 1660억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이러한 폭발적 성장의 배경에는 다음과 같은 요인이 있습니다.
- 시그널 손실 완화: 써드 파티 데이터의 가용성이 감소하고, 개인정보 보호 규제로 데이터 공유가 어려워지면서 리테일 미디어와 같은 네트워크가 효과적인 대안으로 떠오르고 있습니다.
- 높은 마진율: 리테일 기업들은 네트워크를 통해 데이터를 수익화함으로써 마진을 약 4%에서 최대 70%까지 높일 수 있습니다. 이를 통해 고객의 ROAS 극대화에 매우 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 다양한 광고 기회: 온사이트, 오프사이트, 그리고 매장 내 광고를 게재할 수 있으며, 리테일, 비(非)리테일, 그리고 비연관(non-endemic) 광고주까지 수용할 수 있습니다.
성공을 위한 도전 과제
급성장하는 리테일 미디어 업계는 마케터에게 매력적이지만, 브랜드와 리테일 미디어 네트워크 간의 효과적인 협업을 위해서는 여전히 해결해야 할 문제들이 남아 있습니다. 현재 직면하고 있는 주요 문제들을 함께 살펴보고, 리테일 미디어 파트너십의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 실용적인 솔루션을 아래에서 확인해 보세요.
당면 과제 1: 엄격해진 개인 정보 보호 규정 속에서 균형 잡기
엄격한 데이터 보호법의 시대에 데이터 활용과 규정 준수의 균형을 맞추는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 브랜드와 네트워크는 복잡한 규정을 준수하는 동시에, 가치 있는 고객 인사이트를 확보하고 성공적인 캠페인을 만들어낼 방법을 찾아야 합니다.
솔루션
개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 업계는 개인정보 보호 강화 기술(PETs, Privacy-Enhancing Technologies)을 사용하고 있습니다. 대표적인 예가 데이터 클린룸입니다.
데이터 클린룸은 여러 주체가 로데이터를 직접 공유하지 않고도 각각의 데이터셋을 분석하고 결합할 수 있는 안전한 환경입니다. 데이터 클린룸은 중립적인 제3자 역할을 하며, 개인정보 보호를 철저히 준수하면서도 가치 있는 인사이트를 확보할 수 있도록 합니다.
이외에 다른 중요한 PET는 다음과 같습니다.
- k-익명성(k-anonymity): 데이터셋 내에서 개별 식별을 방지하는 데이터 익명화 방식.
- PII 해싱: 안전한 데이터 처리를 위해 개인 식별 정보를 읽을 수 없는 코드로 변환하는 기술.
- 차등 정보 보호(differential privacy): 개별 정보는 제외하고 데이터셋에 대한 정보를 공개적으로 공유하는 시스템.
당면 과제 2: 자체적으로 얻은 데이터를 보호하는 동시에 신뢰 관리
데이터는 현대 마케팅의 생명선입니다. 당연히, 브랜드와 네트워크 모두 데이터 자산의 오남용이나 경쟁적 불이익을 우려하여 공유를 주저합니다.
솔루션
신뢰를 구축하고 우려를 해소하기 위해, 업계는 위의 개인 정보 보호 강화 기술(PET)을 중심으로 한 엄격한 개인 정보 보호 표준을 채택해야 합니다.
여기서 중요한 점은 기술만으로 모든 문제를 해결할 수 없다는 것입니다. 투명성을 통해 신뢰를 쌓는 것도 마찬가지로 중요합니다. 기업은 데이터 활용 정책과 보안 조치를 명확하게 전달하고, 공유된 데이터가 어떻게 사용되고 보호되는지에 대해 투명하게 공개해야 합니다. 이러한 개방적인 접근 방식은 파트너와 사용자 모두의 신뢰를 얻는 데 도움이 됩니다.
당면 과제 3: 측정의 대혼란, 고립된 데이터, 그리고 표준화를 향한 험난한 여정
리테일 및 커머스 미디어 네트워크에서 제공하는 측정 기능은 부족한 경우가 많습니다. 일부는 아예 측정을 제공하지 않으며, 일부는 기본적인 배너티 지표(vanity metrics)만 제공합니다. 한 가지 확실한 점은 측정이 표준화돼 있지 않고 플랫폼 전반에 걸쳐 적용할 수 있는 일관된 지표가 없으면, 캠페인 성과를 평가하는 것은 추측에 불과하다는 것입니다. 표준화된 측정이 없으면 성과 비교와 최적화가 무의미해지고, 데이터 소스의 파편화 문제는 말할 것도 없습니다.
솔루션
측정의 어려움을 극복하려면 투명하고 명확한 측정 로직이 필수적입니다. 즉, 지표의 계산 및 해석 방식을 명확히 정의하고 공유하여, 모든 이해관계자가 성과 지표를 일관되게 이해할 수 있도록 해야 합니다. 여기서 SSOT(Single Source of Truth)가 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다. 통합 데이터 저장소를 구축하면, 데이터 중복이나 불일치 위험 없이 옴니채널 측정 전략을 강화할 수 있기 때문입니다.
또한, 캠페인 효과를 종합적으로 분석하려면 폐쇄 루프 옴니채널 지표도 필수적으로 도입해야 합니다. 이러한 시스템을 통해 모든 커머스 미디어 캠페인이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 측정할 수 있으며, 온라인과 오프라인 상호작용 간의 격차도 좁혀줍니다.
당면 과제 4: 적합한 오디언스를 구축하기 위한 올바른 툴
정교한 오디언스 구축 기능을 제공하는 플랫폼의 부족으로 인한, 고도로 타겟팅된 세그먼트 생성에 제약
솔루션
간단해 보이지만, 이를 해결하는 유일한 방법은 필요한 툴을 적극적으로 활용하는 것입니다. 커머스 미디어 네트워크에서 높은 성과를 내는 오디언스를 구축하려면, 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 강력한 SQL 기능과 비숙련자도 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 인터페이스가 갖춰져야 합니다. 올바른 오디언스를 설정하면, 인사이트와 결과는 자연스럽게 따라옵니다.
퍼스트 파티 데이터 및 커머스 미디어의 미래
퍼스트 파티 데이터의 가치가 점점 더 높아지면서 리테일 및 커머스 미디어 네트워크는 마케터들에게 중요한 기회로 다가오고 있습니다. 리테일 및 커머스 미디어 네트워크를 잘 활용하면, 타겟팅, 측정 및 최적화를 위해 퍼스트 파티 데이터를 계속 사용하는 동시에 개인 정보 보호 규정 준수 및 데이터 보안을 유지할 수 있습니다.
리테일, 커머스 미디어 네트워크에서 효과적으로 광고를 집행하면 시그널 손실 문제를 해소하고, 보다 정밀하고 효과적인 캠페인을 운영할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 리테일 및 커머스 파트너와의 관계를 강화하는 동시에 마케팅 활동의 직접적인 영향을 측정할 수 있다는 점은 그야말로 금상첨화겠죠.
결론
퍼스트파티 데이터는 효과적인 캠페인과 제품 개발의 핵심 요소입니다. 동시에, 이를 얼마나 윤리적이고 전략적으로 활용하느냐에 따라 마케팅의 미래가 결정될 것입니다. 디지털 환경이 계속 변화하고 유저 프라이버시와 데이터 보호에 대한 중요성이 커짐에 따라, 퍼스트파티 데이터를 수집, 관리, 활용하는 역량이 성공적인 마케터의 핵심 차별화 요소가 될 것입니다.
이 가이드에서 설명하는 전략과 모범 사례는 마케터가 다음을 실행에 옮기는 데 도움이 됩니다.
- 투명하고 규정을 준수하는 데이터 관행을 통한 유저 신뢰 구축
- 더 몰입도 높은 개인 맞춤형 유저 경험 개발
- 더 효과적이고 세분화된 마케팅 캠페인 설계
- 앱 성과와 유저 만족도를 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정
위의 전략을 실천에 옮길 때, 데이터 관리와 개인정보 보호 분야가 끊임없이 변화하고 있다는 점을 기억하세요. 새로운 규정, 기술, 모범 사례를 지속적으로 파악하여 퍼스트파티 데이터 전략이 장기적으로 효과적이며, 규정을 엄격히 준수할 수 있도록 항상 확인해야 합니다.
