고객 데이터 플랫폼이란 무엇인가요?
고객 데이터 플랫폼(CDP)은 여러 소스의 고객 데이터를 통합하는 소프트웨어입니다. 제품 및 서비스와 관련된 모든 고객 활동, 상호 작용 및 접점에 대한 통합 보기를 제공합니다. 디지털 시대의 고객은 구매 결정을 내리기 전부터 웹 사이트 방문, 이메일, 타사 사이트, 온라인 광고, 라이브 채팅 등 다양한 채널을 통해 브랜드 및 회사와 상호 작용합니다. 통합 고객 프로필을 구축하기 위해 CDP는 행동 데이터(예: 클릭), 거래 데이터(예: 구매), 인구 통계 데이터(예: 연락처 세부 정보)를 결합합니다. 이 정보를 사용하여 고객 선호도를 파악하고 개인화된 마케팅 캠페인, 콘텐츠 및 사용자 경험을 생성할 수 있습니다.
고객 데이터 플랫폼의 이점은 무엇인가요?
고객 데이터 플랫폼은 조직이 끊임없이 변화하는 소비자 행동에 대응하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 어디서나 데이터를 수집하여 고급 분석을 위해 어디에든 사용할 수 있습니다.
고객 데이터 플랫폼의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
데이터 일관성
대고객 애플리케이션이 여러 개 있는 경우 데이터 사일로가 생길 수 있습니다. 즉, 개별 부서마다 고객에 대한 제한적인 데이터만 보게 됩니다.
예를 들어 고객이 브랜드의 온라인 스토어에서 쿠션을 검색한 후 실제 매장에 가서 쿠션을 구매한다고 가정해 보겠습니다. 거래 시스템에서 고객의 구매 데이터가 캡처되더라도 온라인 시스템에서는 고객이 오프라인으로 구매하는 품목을 인식하지 못합니다. 온라인 스토어는 동일한 제품을 다시 추천하지만 고객은 반응하지 않습니다. 관련 제품(예: 쿠션 대신 쿠션 커버)를 추천했다면 더 나은 결과를 얻을 수 있었을 것입니다.
데이터를 단일 데이터 관리 플랫폼으로 통합함으로써 기업은 고객에 대한 일관되고 정확한 최신 정보를 유지할 수 있습니다. 이 같은 정보는 모든 부서와 접점에 걸쳐 있을 수 있습니다. 일관성을 확보하면 데이터 충돌 가능성이 줄어들고 모든 팀이 동일한 정보를 기반으로 작업할 수 있습니다.
효율성 향상
CDP는 조직 내의 자동화 기능을 강화합니다. 데이터 중복 및 오류를 제거하고 여러 데이터 소스의 정보를 일원화된 형식으로 통합합니다. 데이터가 다른 시스템으로 더 빠르게 들어오고 나갈 수 있습니다. 이는 마케팅 자동화 플랫폼, 이메일 서비스 제공업체 및 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어를 사용할 때 유용합니다.
조직에서 유연한 기술 스택을 구축 및 연결하고, 다른 마케팅, 영업 및 서비스 도구와 통합하며, 보다 간소화된 운영 흐름을 만들 수 있습니다. 고객 인사이트의 품질을 저해하지 않고도 운영 규모를 조정할 수 있습니다.
규정 준수 지원
기존/신규 데이터 프라이버시 규정에 따라 기업은 소비자에게 개인 정보에 액세스하고 이를 삭제할 수 있는 권리를 제공해야 합니다. 고객 데이터가 여러 데이터 시스템에 분산되어 있으면 이러한 요건을 충족하기 어려울 수 있습니다.
통합 고객 데이터베이스는 고객 데이터의 관리를 중앙 집중화하여 규정 준수 상태를 개선합니다. 법률에서 요구하는 바에 따라 데이터를 사용, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터 거버넌스는 고객 데이터 수집 과정 전반의 보안을 강화합니다.
고객 데이터 플랫폼의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?
조직 전반의 고객 데이터를 민주화하기 위한 스마트 데이터 허브로 고객 데이터 플랫폼을 사용하는 조직이 많습니다. 조직의 모든 사용자는 해당 조직이 소유한 퍼스트 파티 데이터와 파트너가 구매하거나 공유한 세컨드 파티 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 퍼블릭 제공업체로부터 구매한 서드 파티 데이터를 사용하여 향후 고객 상호 작용에 대한 컨텍스트를 제공할 수도 있습니다.
아래에 몇 가지 사용 사례가 나와 있습니다.
정보에 입각한 의사 결정
조직은 서드 파티에 의존하지 않고도 고급 분석을 생성하고 소유할 수 있습니다. 기록 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하여 미래의 고객 행동이나 취향을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 사전 마케팅 전략 또는 서비스 전략을 수립할 수 있습니다.
예를 들어 특정 제품을 구매한 고객이 최초 구매 후 한 달 이내에 특정 관련 제품을 구매한다는 사실을 분석을 통해 알게 될 수 있습니다. 이 경우 이메일로 고객에게 두 번째 제품에 대한 알림을 자동으로 전송하여 고객의 니즈를 충족할 수 있습니다.
마케팅 성과 개선
마케터는 고객 확보 비용을 줄이고 광고 지출에 대한 수익률, 고객 평생 가치 및 평균 주문 규모를 개선하기를 원하는 경우가 많습니다. CDP는 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
중앙 집중식 고객 데이터 관리 플랫폼을 사용하면 인구 통계, 구매 행동, 참여 지표 등의 요인을 기준으로 고객층을 보다 정확하게 분류할 수 있습니다. 이러한 세분화를 통해 고객의 공감을 이끌어내는 로열티 프로그램 또는 고객 유지 전략을 설계할 수 있습니다.
예를 들어 전환 가능성이 가장 높은 사용자를 대상으로 광고를 타겟팅하여 광고 지출을 최적화할 수 있습니다. 특정 고객 행동을 기반으로 광고를 리타겟팅하거나 고객의 요구에 맞는 마케팅 캠페인을 시행할 수도 있습니다.
맞춤형 상호 작용
모든 고객의 단일 통합 고객 프로필에서 데이터를 가져와 개인화된 제품 추천 또는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 고객에게 보다 맞춤화된 경험이 제공됩니다.
예를 들어 전자 상거래 사이트에서는 인터넷 사용 기록, 구매 행동 및 고객 취향 데이터를 이용하여 관련 제품 또는 프로모션을 제안할 수 있습니다. 고객 서비스 팀은 모든 관련 고객 상호 작용 및 기록에 빠르게 액세스하여 더 빠르고 개인화된 지원 경험을 제공할 수 있습니다.
고객 데이터 플랫폼은 어떻게 작동하나요?
고객 데이터 플랫폼은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 조직과 함께한 고객의 모든 여정을 보여주는 기록 스냅샷을 생성하는 방식으로 작동합니다. 고객 데이터 플랫폼 아키텍처에는 일반적으로 다음과 같은 구성 요소가 있습니다.
데이터 수집
이 플랫폼은 CRM 시스템, 전자 상거래 플랫폼, 웹 분석 도구, 소셜 미디어 채널 등 다양한 소스에서 정보를 원활하게 수집합니다.
플랫폼 기능에 따라 데이터를 실시간으로 스트리밍하거나 배치 단위로 수집할 수 있습니다. 실시간 데이터는 생성되는 대로 지속적으로 입력 및 처리되며, 배치 데이터는 주기적인 대량 배치로 업로드될 수 있습니다.
데이터 통합
플랫폼이 데이터를 수집하고 나면 데이터를 통합하고 이해하는 것이 중요합니다. 플랫폼은 데이터를 처리하기 위해 이상치와 중복 정보를 제거하며 관련 기록을 병합합니다.
이 단계는 강력한 추출, 전환, 적재(ETL) 및 추출, 적재, 전환(ELT) 프로세스를 통해 지원됩니다. 이를 통해 다양한 데이터를 표준화된 형식으로 변환하고 일관된 고객 프로필을 구축할 수 있습니다. 권한 없는 이에게 기밀 정보를 공개하지 않고도 시스템이 고객을 식별할 수 있도록 하는 다양한 메커니즘이 사용됩니다.
데이터 스토리지
데이터는 통합 프로세스 전반에 걸쳐 안전하게 저장됩니다. 고객 데이터 관리 솔루션은 일반적으로 고급 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 사용하여 정보를 저장합니다. 데이터 웨어하우스는 마케팅 분석에 사용할 준비된 데이터를 스테이징할 수 있습니다. 반면 데이터 레이크는 나중에 다운스트림 도구에서 분석하고 사용할 수 있도록 데이터를 원시 형식으로 저장할 수 있습니다.
스토리지 솔루션은 확장성과 효율성을 모두 고려하여 설계되었으며, 빠르고 안전한 데이터 액세스를 보장합니다.
데이터 세분화
데이터 세분화는 방대한 고객 데이터 풀을 특정 기준에 따라 더 작고 관리하기 편한 그룹으로 나누는 프로세스입니다.
간단히 말해 CDP의 데이터 세분화에는 다음과 같이 미리 정해진 기준에 따라 고객을 분류하는 작업이 포함됩니다.
- 인구 통계 정보 - 연령, 성별, 위치, 직업 등
- 행동 데이터 - 구매 내역, 웹 사이트 방문, 제품 상호 작용 등
- 심리 정보 - 생활 방식, 가치관, 관심사 등
- 거래 데이터 - 지출 습관, 구매 빈도, 평균 주문 금액 등
하지만 최근 기술 발전으로 고객 세분화에 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)을 사용할 수 있게 되었습니다. 고객 카테고리는 실시간 고객 활동에 따라 예측되고 조정됩니다.
데이터 소비
CDP는 데이터 소비 구성 요소를 사용하며, 다른 구성 요소에서 수집한 데이터를 비즈니스 목적으로 사용할 수 있습니다. 다시 말해, CDP는 CDP를 통해 얻은 인사이트를 실제로 활용하도록 도와줍니다. 이러한 인사이트는 새로운 마케팅 캠페인을 만들거나, 판매 전략을 조정하거나, 디지털 플랫폼에서 고객 경험을 개선하는 데 활용될 수 있습니다.
소비 기술을 CDP 아키텍처에 내장하거나 외부 마케팅 자동화 시스템과 통합할 수 있습니다.
고객 데이터 플랫폼은 다른 마케팅 기술과 어떻게 다른가요?
고객 데이터 플랫폼은 다른 마케팅 기술과 함께 사용할 때 가장 유용합니다. 다음으로 이러한 기술이 서로 어떻게 상호 작용하는지 설명하겠습니다.
CDP vs. CRM
고객 관계 관리(CRM) 시스템은 현재 고객 및 잠재 고객과 회사의 상호 작용을 관리합니다. 이 시스템에서는 주로 영업, 서비스 및 관계 구축에 중점을 둡니다.
전통적으로 CRM에서는 제한된 액세스 권한으로 다양한 데이터 소스를 수동으로 세분화하고 소비하는 데 중점을 두었습니다. 기존 CRM은 훨씬 더 광범위한 CDP의 단일 입력 소스입니다. 최근 대규모 CRM 플랫폼들이 CDP 접근 방식을 도입하면서 CRM과 CDP 간의 경계가 빠르게 허물어졌습니다.
CDP vs. DMP
데이터 관리 플랫폼(DMP)은 쿠키, 온라인 행동, 디지털 광고와 같은 외부 소스로부터 서드 파티 데이터를 수집합니다. 데이터를 익명화하여 고객 세그먼트를 생성하는 경우가 많습니다. 서드 파티 쿠키는 그 특성상 일시적이고 최근 동작을 캡처하는 것이 목적이기 때문에 일반적으로 30~90일의 단기간 동안 데이터를 저장합니다.
DMP는 인구 통계 정보가 알려지지 않은 신규 고객에게 더 최적화된 광고를 보여주기 위한 광고 도구입니다. 그에 반해, CDP는 알려진 고객의 참여를 강화하기 위한 마케팅 도구입니다. DMP 데이터를 사용하면 CDP 세분화에 도움이 되는 다양한 고객 특성에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
AWS는 고객 데이터 플랫폼 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)에서 Customer 360 솔루션을 사용하면 고객 데이터 플랫폼 배포를 가속화할 수 있습니다.
AWS 서비스, 주요 파트너 애플리케이션, 턴키 전문 서비스 오퍼링 중에서 선택하여 고객을 한눈에 파악할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.
- Amazon AppFlow는 단 몇 번의 클릭만으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션과 CDP 간의 양방향 고객 데이터 흐름을 자동화합니다.
- AWS Data Exchange는 클라우드에서 서드 파티 고객 데이터 세트를 검색 및 액세스하고 가치 창출 속도를 높일 수 있게 해줍니다.
- Amazon Personalize는 기계 학습을 사용하여 큐레이트된 권장 사항 및 지능형 사용자 세분화를 대규모로 빠르게 구축하고 배포할 수 있게 해줍니다.
- Amazon Pinpoint는 채널, 업종 및 캠페인 전반에 걸쳐 대규모로 고객 커뮤니케이션을 지원합니다.
이러한 서비스를 다른 기존 AWS 서비스와 결합하여 요구 사항에 맞는 맞춤형 고객 데이터 플랫폼을 만드는 방법을 알아보세요.
지금 무료 계정을 만들어 AWS에서 고객 데이터 플랫폼을 시작하세요.
