Merkle, 고객 360 프랙티스 및 데이터 클린 룸을 AWS에 구축하여 개인정보 보호 및 개인화된 마케팅 구현

데이터 개인정보 보호 규정으로 인해 전 세계의 마케팅 및 광고 업계는 규정을 준수하면서 고객 데이터를 수집하고 사용할 수 있는 새로운 시스템을 찾아야 했습니다. Merkle은 기술을 활용하여 Fortune 선정 1000대 기업이 고객 경험을 혁신할 수 있도록 지원하는 회사이며, Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 마케터가 소비자의 개인정보를 보호하고 규정을 준수하면서 개인화된 광고를 제공하는 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

Merkle은 AWS를 사용하여 개인정보를 안전하게 보호하는 데이터 공유 작업 공간인 데이터 클린 룸에서 마케터가 고객 데이터를 통합하고 고객 세분화, 활성화 및 측정에 대한 분석을 실행할 수 있는 ID 확인 솔루션인 Merkury를 개발했습니다.

Merkle은 데이터 및 디지털 트랜스포메이션을 통해 의료, 금융 서비스, 제조, 기타 산업 전반의 기업들이 고객 경험을 혁신하는 개인화된 옴니채널 마케팅을 구현할 수 있도록 지원합니다. 크리에이티브, 분석, 기술, 컨설팅, 데이터 관리를 위한 서비스를 제공합니다. Merkle은 150개 이상의 마케팅 데이터베이스와 37억 건의 고객 기록을 관리하고 있으며, 15만 개의 캠페인을 성공적으로 진행했습니다.

유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 광범위한 데이터 개인정보 보호 규정이 도입되면서, 디지털 마케팅에 엄청난 변화가 일어났습니다. 우선, 주요 인터넷 브라우저에서 서드 파티 쿠키 사용이 금지되었습니다. 서드 파티 쿠키는 기업이 광고 및 마케팅 캠페인을 잠재고객에게 알리기 위해 사용하던 고객 데이터 및 식별자의 표준 소스입니다. 이제 마케터는 고객의 동의를 얻어야 하고 익명화된 고객 데이터만 사용할 수 있으며, 개인 식별 정보는 사용할 수 없습니다. 또한 이러한 데이터는 규정을 준수하여 수집 및 사용해야 합니다. Merkle의 분석 담당 SVP인 Sunil Rao는 “마케팅 팀은 이러한 과제를 성공적으로 수행할 수 있는 솔루션으로 마이그레이션해야 합니다.”라고 말합니다. “마케팅 팀은 사용자가 동의하는 방식으로 고객에게 도달하고, 안전하고도 개인정보 보호 규정을 준수하는 방식으로 마케팅 영향을 측정하는 혁신이 필요합니다.”

2016년부터 AWS 고객이었던 Merkle은 AWS에 Merkury를 구축하기로 했습니다. 2020년에 Merkle은 AWS Select Consulting Partner가 되어 AWS 전략적 협업 계약을 체결하고 고객을 위한 간편한 솔루션 개발에 박차를 가했습니다. Merkle의 SVP 겸 글로벌 클라우드 실무 책임자인 Ankur Jain은 “AWS는 기술을, Merkle은 마케팅 전문성을 바탕으로 최종 고객을 위한 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다.”라고 말합니다.

기업은 Merkury를 사용하여 쿠키 없이 고객 360(고객의 세부 프로필) 뷰를 기반으로 마케팅 캠페인을 주도적으로 구축하고 진행할 수 있습니다. 이 솔루션은 기존 방식과 달리 웹사이트 방문, 로그인, 아웃바운드 이메일 캠페인, 주소 지정 가능한 미디어 도달범위와 같은 조직의 퍼스트 파티 고객 관계 관리 데이터 및 상호 작용을 사용합니다. 고객 360 뷰를 통해 크로스 채널 타겟팅, 개인화, 측정 등을 위한 정보를 제공합니다.

일례로, 한 글로벌 엔터테인먼트 회사는 테마파크를 전 세계에서 재개장하면서 타겟팅된 마케팅과 개인화된 서비스를 통해 고객 경험을 향상시키고자 했습니다. 이 회사는 Merkury를 사용하여 고객들이 어디에 머물렀는지, 어떤 놀이기구를 이용했는지, 소지한 이용권이 시즌 이용권인지 일일 이용권인지 등의 데이터를 수집하여 일반 고객보다 4~5배 더 가치가 높은 고객에 대한 360 뷰를 구축했습니다. Jain은 “AWS를 통해 이러한 상호 작용을 통합하여 고객 360을 구축한 다음, 고급 분석을 사용하여 웹 사이트, 공원 등 특정 고객이 해당 브랜드와 상호 작용하는 모든 곳에서 경험을 개인화할 수 있었어요.”라고 설명합니다.

Merkury의 또 다른 특징은 데이터 클린 룸으로, 이를 통해 마케터는 개인정보가 보호되는 환경에서 파트너와 공유하는 퍼스트 파티 데이터를 분석 및 결합하고 기본 원시 데이터가 다른 파티에 노출되는 정도를 제어할 수 있습니다. Merkle의 기술 및 데이터 관리 담당 부사장인 Jon Regan은 “클린 룸은 이러한 분석 환경을 통합할 때 직면하게 되는 여러 가지 부담과 제한을 없애줍니다. 클린 룸에는 개인 식별이 가능한 정보가 없기 때문에 규정 준수 및 보안에 대한 접근 방식을 단순화합니다.”라고 말합니다.

Merkle은 AWS를 통해 인프라 유지관리와 1년이 걸리는 개발 소요 기간이라는 부담을 덜고 고객에게 고품질의 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다. Jain은 “모든 것이 AWS의 완전관리형 서비스 내에 사전 패키징되어 있습니다. “매일 인프라를 설정하고, 소프트웨어를 설치하고, 환경을 관리해야 하는 번거로움이 사라져서 회사의 혁신 주기가 단축되었어요.”라고 말합니다. Merkle의 고객과 AWS의 고객은 AWS에서 실행되는 소프트웨어를 간편하게 검색, 테스트, 구매, 배포할 수 있는 디지털 카탈로그인 AWS Marketplace에서 Merkury를 원활하게 구매할 수 있습니다. Jain은 “이 제품을 모든 고객을 위해 고유한 방식으로 개발하려면 비용이 많이 들겠죠. AWS를 사용하는 고객의 경우 며칠은 아니더라도 몇 주 내에 솔루션을 가동하고 실행할 수 있지만, 처음부터 시작했다면 몇 달이 걸릴 거예요.”라고 말합니다.

고객 360 데이터는 데이터에서 새로운 인사이트를 쉽게 얻을 수 있는 고속 클라우드 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift에 있습니다. Jain은 “우리는 데이터를 사용 가능한 상태로 만들기 위해 Amazon Redshift를 자주 사용합니다. 구조적 쿼리 언어 쿼리를 실행하고 이에 대한 포인트 비즈니스 분석을 실행하죠.”라고 말합니다. 고객 마케팅 시스템의 원시 데이터를 보관하는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 업계 최고의 확장성과 데이터 가용성 및 보안과 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스입니다. 이 데이터를 처리하기 위해서는 데이터를 변환해야 하는데, 이때 Merkle이 사용하는 AWS Glue는 분석, 기계 학습, 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 간편하게 탐색, 준비, 조합할 수 있도록 지원하는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다.

실시간 참여의 중요성이 커지면서, Merkle은 기업이 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있도록 하는 서버리스 컴퓨팅 서비스인 AWS Lambda를 사용하여 거의 실시간으로 데이터 변환을 수행하게 되었습니다. 또한 Merkle은 Amazon Kinesis를 사용하여 실시간에 가까운 스트리밍을 지원합니다. 스트리밍 데이터를 간편하게 수집, 처리, 분석할 수 있으므로 중요한 인사이트를 적시에 얻고 새로운 정보에 신속하게 대응할 수 있습니다. Merkle은 AWS의 인공 지능 및 기계 학습 서비스도 사용합니다. Amazon Rekognition을 사용하여 크리에이티브 광고 내의 객체를 식별하고 있으며, 확장성이 뛰어난 딥 러닝 기술을 이용해 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석을 간단하게 추가할 수 있습니다.

Merkle은 AWS를 사용하여 고객이 업계 변화에 원활하게 적응하고, 소비자 개인정보를 보호하고, 개인화되고 관련성 높은 마케팅 메시지를 지속적으로 전달할 수 있는 혁신적인 솔루션을 고객에게 제공할 수 있습니다. 앞으로 Merkle은 Amazon Redshift의 공유 기능을 사용하여 고객이 거의 즉시 데이터를 교환할 수 있도록 할 계획입니다. 또한 AWS에서 지능형 마케팅 솔루션을 구축하기 위한 노력도 기울이고 있습니다. Jain은 “우리는 브랜드가 AWS의 성능을 활용하여 차세대 마케팅 솔루션의 구축을 위한 몇 가지 전략적 이니셔티브를 계획하고 있어요.”라고 말합니다.