마케터를 위한 퍼스트 파티 데이터 가이드

데이터가 새로운 석유라는 말은 이미 수년 전부터 들려왔습니다. 하지만 원유를 정제하지 않고는 자동차에 넣을 수 없듯이, 데이터 역시 마찬가지입니다. 가치를 극대화하려면 데이터를 세심하게 다루어야 하며, 시장 환경이 변화함에 따라 마케터가 직면하는 과제도 진화하고 있습니다.

특히 서로 다른 기업 간의 데이터 공유는 엄격한 감시를 받고 있어 써드파티 데이터를 확보하는 일이 갈수록 어려워지고 있습니다. 이러한 시그널 손실을 보완하기 위해 이제 퍼스트파티 데이터를 새로운 차원으로 끌어올려야 할 때입니다.

마케터를 위한 퍼스트파티 데이터 가이드에 오신 것을 환영합니다.

개요

본 가이드에서는 마케터를 위한 퍼스트파티 데이터의 핵심 요소를 6가지 영역으로 나누어 살펴봅니다.

1. 퍼스트파티 데이터의 이해: 퍼스트파티 데이터의 정의와 유형을 알아보고, 써드파티 데이터와의 차이점을 명확히 짚어봅니다.
2. 퍼스트파티 데이터의 중요성 증대: 개인정보 보호 규제, 플랫폼 정책, 사용자 기대치의 변화가 디지털 마케팅 환경을 어떻게 재편하고 있는지 다룹니다.
3. 퍼스트파티 데이터 수집: 법적 요소, 플랫폼 제약, 사용자 경험 측면의 고려사항과 함께 사용자 친화적인 데이터 수집 사례를 알아봅니다.
4. 정교하고 실행 가능한 퍼스트파티 데이터 유지: 적절한 툴 도입, 체계적인 택소노미 수립, 정기적인 관리, 팀 간 얼라인먼트 등 데이터 퀄리티를 유지하기 위한 전략을 제시합니다.
5. 사내 퍼스트파티 데이터 활용: 제품 개발 및 마케팅 최적화에 퍼스트파티 데이터를 활용하는 방법을 설명하고, 고객 관계 관리 등 전사적 차원의 이점을 탐색합니다.

외부 파트너와의 퍼스트파티 데이터 활용: 마지막으로 미디어 집행을 위한 맞춤 타겟 생성 및 커머스 미디어 네트워크 활용을 포함하여 외부 파트너와 퍼스트파티 데이터를 협업하는 방안을 제시합니다.

퍼스트파티 데이터란 무엇인가요?

가장 기본부터 시작해 보겠습니다. 퍼스트파티 데이터는 기업이 사용자의 명시적 동의를 받아 고객 또는 오디언스로부터 직접 수집하는 정보입니다. 이 데이터는 브랜드가 직접 소유하며, 보유 중인 디지털 채널에서 이루어지는 다양한 상호작용을 통해 확보됩니다.

퍼스트파티 데이터의 핵심 특징:

• 오디언스로부터 직접 수집
• 사용자 동의를 통해 확보 (드문 경우 동의가 필요하지 않음)
• 신뢰할 수 있고 정확하며 윤리적
• 소비자와 더 강력한 유대 관계 형성

퍼스트파티 데이터의 유형

퍼스트파티 데이터는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

암묵적 데이터(Implicit data)는 사용자 상호작용을 통해 주로 백그라운드에서 수집되는 정보입니다. 앱 사용 패턴, 웹사이트 방문 빈도, 기능 참여 지표, 앱 내 행동 등이 대표적입니다.

명시적 데이터(Explicit data, 제로파티 데이터로도 불림)는 사용자가 주도적으로 공유하는 정보입니다. 설문조사 응답, 투표 참여, 직접적인 피드백, 환경설정, 온보딩 과정에서 선택한 관심사나 목표 등이 여기에 해당합니다.

암묵적 데이터와 명시적 퍼스트파티 데이터를 합치면 다음과 같은 다양한 정보가 포함됩니다.

• 인구통계학적 정보
• 광고 ID
• 구매 이력
• 구독 상세 정보
• 이메일 반응 지표
• 소셜 미디어 팔로워
• 앱 사용량 및 행동
• 웹사이트 상호작용
• 전화번호, 이메일 등 사용자 연락처 정보
• 사용자 피드백 및 선호도

퍼스트파티 데이터 vs. 써드파티 데이터

이 두 가지 주요 데이터 유형은 다음과 같은 핵심적인 차이점을 가지고 있습니다.

요약하자면

전반적으로 퍼스트파티 데이터는 수집 경로를 직접 검증할 수 있기 때문에 써드파티 데이터보다 더 신뢰할 수 있습니다. 또한 퍼스트파티 데이터는 보다 정확한 개인화와 효과적인 타겟팅을 가능하게 하여 고품질 사용자를 확보하도록 돕습니다. 이는 사용자 및 브랜드 간의 직접적인 관계를 더욱 견고하게 만들어 줍니다. Google에 따르면 퍼스트파티 데이터는 성과 향상에도 매우 뛰어난 효과를 보입니다. 핵심 마케팅 기능에 퍼스트파티 데이터를 활용할 경우 매출은 최대 2.9배 증가하고 비용 절감 효과는 1.5배 상승할 수 있습니다. 마케터는 퍼스트파티 데이터에 집중함으로써 사용자에게 더욱 개인화되고 효과적인 마케팅 캠페인을 전달하는 동시에 사용자들과 견고하고 신뢰할 수 있는 관계를 구축할 수 있습니다.

퍼스트파티 데이터: 럭셔리에서 필수 요소로

지금 퍼스트파티 데이터가 그 어느 때보다 중요한 이유

최근 Deloitte x Google의 퍼스트파티 데이터 보고서에 따르면, 개발자의 65%가 시장을 선도하기 위해 신뢰 기반의 퍼스트파티 데이터 수집을 강조하며 데이터 접근 방식을 전환하고 있는 것으로 나타났습니다.

퍼스트파티 데이터는 앱 마케터에게 언제나 가치 있는 자산이었지만, 최근 디지털 환경의 변화로 인해 그 중요성이 이전과는 비교할 수 없을 정도로 커졌습니다.
변화하는 오늘날의 디지털 환경에서 경쟁력을 유지하려면 퍼스트파티 데이터가 왜 그 어느 때보다 중요한지 이해하는 것이 필수적입니다.

써드파티 시그널의 부분적 손실

수년 동안 마케터들은 신규 획득 및 재참여 캠페인에서 각각 적절한 사용자를 타겟팅하고 리타겟팅하기 위해, 신규 데이터 원천과 자사 데이터를 결합하는 능력에 크게 의존해 왔습니다.

그러나 엄격해진 개인정보 보호 규제(예: GDPR, CCPA), 플랫폼 차원의 변화(예: Apple의 IDFA 제한, 브라우저 쿠키 제한), 높아진 사용자의 개인정보 보호 인식(이탈률 증가, 광고 블록 및 VPN 사용)으로 인해 이러한 데이터 활용 방식이 크게 제한되었습니다.

데이터 패러다임의 전환

전반적으로 디지털 마케팅 환경은 사용자 데이터에 대한 자유로운 접근에서 벗어나, 동의 기반의 개인정보 보호 준수형 데이터 수집 전략을 강조하는 방향으로 이동하고 있습니다.

퍼스트파티 데이터 우선순위화의 이점

결국 시대는 변화하고 있지만, 모든 것이 절망적인 것은 아닙니다. 퍼스트파티 데이터에 다시 집중함으로써 투자 가치가 충분한 여러 명확한 이점을 얻을 수 있습니다.

• 완벽한 소유권 및 제어권: 써드파티 데이터와 달리 퍼스트파티 데이터는 완벽한 제어권을 가질 수 있어 보다 유연하고 전략적인 활용이 가능합니다.
• 정확성 및 신뢰성: 퍼스트파티 데이터는 사용자로부터 직접 수집되므로 타겟 오디언스에 대한 데이터의 정확성과 관련성이 보장됩니다.
• 관련성: 실제 사용자의 행동, 선호도, 앱 및 커뮤니케이션과의 상호작용에 대한 인사이트를 제공합니다.
• 규정 준수: 데이터 수집 및 활용 프로세스가 관련 규정을 완벽히 준수하고 있는지 직접 검증하고 보장할 수 있습니다.
• 규제 제약 감소: 퍼스트파티 데이터의 내부 활용은 써드파티 데이터에 비해 법적 제약을 덜 받습니다.
• 외부 의존도 감소: 퍼스트파티 데이터의 비중을 높이면 외부 데이터 원천이나 파트너사 정책 변화에 대한 리스크를 줄일 수 있습니다.
• 비용 효율성: 퍼스트파티 데이터 활용을 극대화하면 외부 데이터 구매에 들어가는 비용을 절감할 수 있습니다.

퍼스트파티 데이터와 써드파티 데이터의 균형 맞추기

여기서 중요한 점은 목적이 써드파티 데이터를 완전히 대체하는 것이 아니라, 외부 시그널의 부분적 손실을 보완하기 위해 퍼스트파티 데이터의 가치를 극대화하는 데 있다는 것입니다. 시그널 손실이라는 복잡하고 미묘한 과제 속에서도 써드파티 데이터는 여전히 중요한 역할을 하며, 특히 미디어 집행 측면 등 일부 영역에서는 대체가 불가능합니다.

브랜드의 관점에서는 써드파티 데이터이지만, 해당 주체의 관점에서는 그들 자신의 퍼스트파티 데이터라는 점을 잊지 않아야 합니다. 예를 들어 Meta나 Google, 혹은 기타 퍼블리셔가 자사 사용자로부터 확보한 데이터가 이에 해당합니다.

적절한 균형을 잡기 위해 앱 마케터는 다음 사항을 실천해야 합니다.

1. 퍼스트파티 데이터 수집 최적화: 앱은 사용자 상호작용, 설문조사, 앱 내 행동을 통해 고품질의 퍼스트파티 데이터를 더 많이 수집하는 전략을 실행하기에 훌륭한 채널입니다.
2. 데이터 분석에 대한 투자 및 개선: 퍼스트파티 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 강력한 분석 역량을 구축해야 합니다. 이는 원유인 데이터를 캠페인에 즉시 활용 가능한 정제유(인사이트)로 전환하는 핵심 과정입니다.
3. 써드파티 데이터 원천 유지: 퍼스트파티 데이터에 집중하는 동안에도 활용 가능한 우수한 써드파티 데이터에 대한 접근성을 계속 유지해야 합니다.
4. 통합 데이터 전략 수립: 앱스플라이어와 같은 MMP를 활용해 퍼스트파티 데이터와 써드파티 데이터 원천을 통합함으로써 사용자와 시장에 대한 입체적인 뷰를 형성하고, 한곳에서 가능한 한 전체적인 그림을 파악할 수 있도록 해야 합니다.

미래를 내다보고 시장을 선도하기

디지털 생태계가 계속 진화함에 따라 퍼스트파티 데이터의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 지금 강력한 퍼스트파티 데이터 전략에 투자하는 마케터는 향후 개인정보 보호 규제 및 사용자 기대치의 변화에 보다 유연하게 대응할 수 있는 우위를 점하게 될 것입니다.

뒤늦게 추격하는 것은 언제나 더 어려운 법이며, 일찍 시작할수록 유리합니다. 마케팅 팀의 캠페인 집행 역량에 타격을 줄 수 있는 변수에 방심하여 대응 타이밍을 놓치는 일이 없도록 대비해야 합니다.

퍼스트파티 데이터 수집 방법: 법적 요소, 플랫폼 제약, UX 고려사항

퍼스트파티 데이터 수집은 마케터에게 매우 중요하지만, 법적 요건, 플랫폼 제약, 사용자 경험을 고려하여 적절하게 이루어져야 합니다. 퍼스트파티 데이터 수집을 위한 핵심 고려사항과 모범 사례를 살펴보겠습니다.

법적 고려사항

몇 가지 예외(예: 법적 의무, 공공의 이익, 또는 SKAdNetwork를 통한 완벽한 익명화 데이터)를 제외하고 대부분의 데이터 수집에는 사용자의 동의가 필요합니다. 앱 마케터는 다음과 같은 복잡한 개인정보 보호 규제를 정확히 파악하고 준수해야 합니다.

• 유럽의 GDPR
• 캘리포니아의 CCPA
• 브라질의 LGPD
• 캐나다의 PIPEDA 및 법안 25(Law 25)

세부적인 요구사항은 국가별로 다를 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 공통 원칙이 적용됩니다.

1. 명시적 동의 확보: 사용자로부터 명확하고 자유로운 동의를 받아야 합니다. 동의를 유도하기 위한 보상을 제공하는 것은 법률 위반이 될 수 있으므로 지양해야 합니다.
2. 차별 금지: 개인정보 권리를 행사하는 사용자에게 불이익을 주어서는 안 됩니다(예: 다르게 가격을 책정하는 행위 등).
3. 세분화된 동의: 모든 동의 항목을 하나로 묶지 않고, 사용자가 특정 데이터 활용 목적별로 선택하여 동의할 수 있도록 해야 합니다.
4. 투명성: 데이터 수집 목적, 활용 방식, 써드파티 제공 여부를 명확히 밝혀야 합니다.
5. 쉬운 용어 사용: 길고 복잡한 법률 용어 대신 간결하고 이해하기 쉬운 언어를 사용해야 합니다.
6. 사용자 제어권: 사용자가 자신의 데이터에 접근, 조회, 거부(opt-out), 삭제할 수 있는 수단을 제공해야 합니다.
7. 데이터 보안: 데이터 저장 시 강력한 보안 조치를 적용하고, 데이터 유출 발생 시 즉시 신고해야 합니다.

고려해야 할 사항이 매우 많으므로 마케터로서 이를 명확히 인지하는 것이 중요합니다. 다만 마케터의 가장 중요한 실행 과제는 데이터 보호 책임자(DPO) 및 법무팀 구성원을 초기 단계부터 참여시켜, 확고한 신뢰 바탕 위에 100% 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 이들이 협업을 주도하게 만드는 것입니다.

보너스 팁: 동의 관리 플랫폼(CMP)

복잡하고 끊임없이 변화하는 개인정보 보호 규제 환경에 대응하기 위한 솔루션을 찾고 있다면 동의 관리 플랫폼(CMP) 도입을 고려해 볼 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 다양한 관련 법률을 준수하며 사용자 동의를 수집할 수 있는 즉시 활용 가능한 솔루션을 제공합니다. 이에 대한 자세한 내용은 본 가이드의 다음 장에서 더욱 깊이 있게 다루겠습니다.

플랫폼 제약 사항

법적 요건 외에도 앱 마케터는 각 플랫폼별 제약 사항을 준수해야 합니다. 위치 서비스, 연락처 접근 권한, 카메라/마이크 접근 권한, iOS의 광고 ID(IDFA) 등 특정 데이터에 접근하기 위해서는 사용자의 명시적인 권한 승인이 필요합니다.

개발자는 이러한 플랫폼별 요구사항을 정확히 인지하고 앱 내에 필요한 권한 요청 프로세스를 구현해야 합니다. 많은 플랫폼이 유사한 요구사항을 가지고 있지만, 각 플랫폼은 저마다 독자적인 특성을 가지고 있으므로 이에 맞추어 개별적으로 다루어져야 합니다.

앱 내 사용자 경험(UX) 고려사항

올바른 데이터 수집은 단순히 법적 규제를 준수하는 것에 그치지 않으며, 동의율을 최적화하기 위한 긍정적인 사용자 경험을 창출하는 것과도 직결됩니다. 앱마다 특성은 다르지만 다음과 같은 범용적인 가이드라인을 적용해야 합니다.

1. 사용자 친화적 디자인: 데이터 수집이 사용자에게 어떤 혜택을 주는지 설명할 수 있도록 직관적인 디자인과 명확한 문구를 작성하세요.
2. 타이밍의 중요성: 맥락을 전달하고 이해도를 높일 수 있는 적절한 시점에 권한을 요청하세요.
3. 단계별 권한 요청: 최초 실행 시 사용자가 부담을 느끼지 않도록 일부 권한 요청은 필요한 시점까지 유예하세요.
4. 명확한 이유 설명: 특정 권한이 왜 필요한지 맥락을 설명해 주세요. 아래에서 훌륭한 예시들을 살펴보겠습니다.
5. 프리프롬프트(Pre-prompts) 활용: 실제 권한 요청 팝업이 뜨기 전에 안내 화면을 먼저 보여주어 맥락을 전달하면 동의율을 높이는 데 도움이 됩니다.

사례 및 모범 사례

위의 내용들을 보여주기 위해, 기업들이 자주 요청하는 주요 권한 항목과 실제 적용 사례를 확인해 보세요.

위치 서비스

사용자 주변 위치의 특가 정보와 팁을 제공하고자 하는 여행 앱 TripAdvisor의 사례를 살펴보겠습니다. 이들은 위치 데이터가 앱의 기능을 어떻게 향상시키는지 설명하고, 브랜드의 톤앤매너를 담은 친근한 프리프롬프트를 사용하여 동의를 유도한 뒤 기기 자체의 공식 권한 요청 팝업을 띄웁니다.

반면 지도 및 네비게이션 앱은 위치 서비스의 필요성이 사용자에게 훨씬 명확하기 때문에 이 권한이 필요한 이유를 굳이 길게 설명할 필요가 없습니다. 위치 서비스 없이는 길 안내 자체가 불가능하기 때문입니다. 핵심은 사용자의 요청 타이밍과 의도가 권한 동의를 확보하는 난이도에 매우 큰 영향을 미친다는 점입니다.

연락처 목록 접근 권한

위치 서비스와 마찬가지로, 이 권한이 앱 기능에 어떤 혜택을 제공하는지 설명하는 것이 좋으며 사진 공유 앱인 Cluster의 사례처럼 실제 맥락 속에서 이를 안내하는 것이 효과적입니다. 구체적인 상황 설정과 함께 권한 요청 화면의 이미지까지 제공함으로써 자연스럽게 사용자의 동의를 유도합니다. 또한 수동으로 직접 입력할 수 있는 옵션을 제공하여, 거부될 것으로 예상되는 상황에서는 권한 요청 팝업 자체가 뜨지 않도록 미리 방지합니다.

Cluster는 해당 권한의 부재로 인해 사용자가 실제로 불편함을 체감하는 시점에 맞춰 재요청을 보내는 방식으로 이러한 접근법을 한층 강화합니다. 다시 한번 강조하지만, 타이밍이 매우 중요합니다. 처음에는 권한을 거부했던 사용자라도 필요한 순간을 맞닥뜨리면 동의하도록 마음을 바꿀 수 있습니다.

카메라 접근 권한

많은 앱, 특히 소셜 미디어에서는 카메라 접근 권한을 요청하는 이유가 매우 명확합니다. 그럼에도 불구하고 사진 분야의 거대 기업인 Instagram은 권한 요청 목적을 상세히 설명하고 있으며, 이는 목적이 명백한 경우에도 이러한 세부 안내가 얼마나 중요한지 강조해 줍니다.

하지만 항공사 앱이라면 어떨까요? United는 맥락상 필요한 시점에 카메라 권한이 왜 필요한지 정확한 이유를 훌륭하게 설명합니다. 사용자가 기능을 이용하는 자연스러운 행동 자체가 권한 요청 프롬프트로 연결되기 때문에, 별도의 프리프롬프트 조차 필요하지 않습니다.

ATT 동의

앱을 운영하는 모든 마케터에게 이 중요한 권한은 매우 익숙할 것입니다. 서비스마다 동의 플로우가 천차만별이기 때문에 완벽한 단 하나의 모범 사례를 찾기는 어렵습니다. 어떤 앱은 공식 ATT 프롬프트를 노출하기 전에 추적 허용의 이점을 설명하는 프리프롬프트를 활용하는 반면, 또 다른 앱은 어떠한 추가 맥락 없이 곧바로 권한을 요청하는 직관적인 접근 방식으로 성과를 거두기도 합니다. 타겟 오디언스를 대상으로 다양한 접근 방식을 테스트해 보세요.

앱 카테고리별 차이점

ATT 동의에 관한 마지막 내용을 조금 더 확장해 보자면, 위 예시들에서 보셨듯이 권한 요청을 위한 최적의 접근 방식은 앱 카테고리에 따라 크게 달라질 수 있다는 점을 유의해야 합니다.

• 건강, 데이팅, 금융 앱은 데이터 개인정보 보호에 대한 보다 상세한 설명과 안전성에 대한 확신을 제공해야 할 수 있습니다.
• 게임 앱의 경우 복잡한 프리프롬프트 없이 초반에 직접 권한을 요청하는 다이렉트 방식이 더 효과적일 수 있습니다.

세심한 수집을 위한 핵심 요약:

1. 법적 컴플라이언스 준수: 데이터 수집 프로세스가 관련 개인정보 보호 규정을 준수하는지 확인하세요.
2. 플랫폼 가이드라인 준수: 권한 요청 시 각 플랫폼별 지침을 따르세요.
3. 사용자 중심의 접근: 사용자 경험을 최우선으로 고려하여 데이터 수집 프로세스를 설계하세요.
4. 투명성과 적절한 타이밍: 수집하는 데이터의 활용 목적과 혜택을 명확히 전달하고, 연관성이 높은 적절한 시점에 권한을 요청하세요.
5. 유연한 대응: 앱 카테고리와 사용자 피드백을 바탕으로 접근 방식을 유연하게 조정할 준비를 하세요.

정교하고 실행 가능한 퍼스트파티 데이터 유지

퍼스트파티 데이터를 수집하는 것은 시작에 불과합니다. 퍼스트파티 데이터의 가치를 진정으로 활용하려면 앱 마케터는 데이터가 정교하고, 잘 정리되어 있으며, 즉시 실행 가능한지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 실제적으로 아무런 소용이 없습니다. 본 섹션에서는 퍼스트파티 데이터의 가치를 극대화하기 위한 핵심 전략과 고려사항을 살펴봅니다.

정교하고 실행 가능한 데이터의 중요성

많은 브랜드가 방대한 양의 데이터를 수집하지만, 데이터에 접근할 수 없거나 활용할 수 없어 실행에 옮기는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google에 따르면 60% 이상의 브랜드가 기술을 서로 연결하는 데 문제를 겪고 있다고 보고했습니다. 제품 분석 툴에서 얻은 사용자 행동에 대한 가치 있는 인사이트가 해당 시스템 내에 고립되어 있다면, 앱을 제작하는 개발자나 이를 광고하는 마케팅 팀에게 결코 전달되지 못할 것입니다.

정교하고 실행 가능한 데이터는 정보에 기반한 의사결정, 사용자 경험의 개인화, 마케팅 캠페인의 최적화, 그리고 앱 성과 및 기능 개선에 필수적입니다.

데이터를 정교하고 실행 가능하게 유지하기 위한 5가지 전략

1. 적절한 툴링 도입

퍼스트파티 데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 올바른 솔루션을 선택하는 것이 매우 중요합니다.

다음 툴들을 고려해 보세요.

• 프로덕트 분석 툴: (예: Amplitude, Mixpanel)
• CRM/라이프사이클 툴: (예: Braze, CleverTap)
• 모바일 측정 파트너(MMP): (예: 앱스플라이어)

물론 규모가 큰 조직의 경우 다양한 데이터 원천과 앞서 언급한 여러 툴 간의 데이터를 하나로 통합하기 위해 고객 데이터 플랫폼(CDP, 예: Segment, mParticle)을 빼놓을 수 없습니다.

마이그레이션 과정에서 데이터 손실이나 중복이 발생하지 않도록 장기적인 목표에 부합하는 솔루션을 선택하세요.

2. 탄탄한 택소노미 구축

잘 구조화된 택소노미(Taxonomy) 또는 네이밍 컨벤션은 정교하고 일관된 데이터를 유지하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 팀 간의 데이터 일관성을 확보하고, 데이터 중복을 방지하며, 보다 용이한 분석 및 리포팅을 구현할 수 있습니다.

택소노미 구축을 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 모든 이벤트, 파라미터, 사용자 속성을 정리한 통합 문서 작성
• 이벤트 및 프로퍼티에 대한 명확한 네이밍 컨벤션 정의
• 명확성을 확보하기 위해 각 데이터 포인트별 예시 포함
• 플랫폼(iOS, Android) 전반에 걸친 구현 상태 트래킹
• 각 데이터 포인트를 지원하는 툴 명시
• 과거 네이밍 변경 이력 또는 불일치 사항 문서화

택소노미에 대해 더 자세히 알아보려면 이 유용한 가이드를 확인해 보세요.

3. 정기적인 유지보수 및 업데이트

데이터를 정교하고 유의미하게 유지하려면 지속적인 노력이 필요합니다. 여기에는 택소노미 문서의 주기적인 검토 및 업데이트, 오래된 지표 제거를 통한 데이터 정제, 식별된 중복 사용자 프로필 통합, 그리고 앱 진화에 맞춘 이벤트 트래킹 업데이트가 포함됩니다.

4. 팀 간 얼라인먼트(Alignment)

모두가 함께 진행하는 작업이므로, 초기부터 꾸준히 싱크를 맞추어야 합니다. 데이터 요구사항과 활용 방안을 논의하는 정기 미팅을 개최하고, 택소노미 및 데이터 수집 모범 사례에 대한 교육을 제공하며, 마케팅, 프로덕트, 개발 팀 간의 협업을 독려하세요.

5. 데이터 통합 및 가용성

조직 전체에서 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 만드세요. 다양한 원천의 데이터를 중앙화하기 위해 CDP를 활용할 수 있으며, 보다 쉬운 분석을 위해 데이터 시각화 툴을 도입할 수 있습니다. 관련 팀원들이 데이터에 쉽게 접근할 수 있다고 느낀다면 바르게 수행하고 있는 것입니다.

동의 관리 플랫폼(CMP)

퍼스트파티 데이터 관리에 있어 갈수록 중요한 역할을 하는 동의 관리 플랫폼에 대해 다시 살펴보겠습니다.

CMP란 무엇인가요?

동의 관리 플랫폼은 앱과 웹사이트가 데이터 수집 및 활용에 대한 사용자 동의를 관리할 수 있도록 돕는 솔루션입니다. 일반적으로 동의를 획득하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 함께, 사용자의 동의 선호도를 저장하고 관리하는 시스템을 제공합니다. 또한 대부분의 CMP는 다양한 데이터 수집 및 분석 툴과의 연동을 지원합니다.

현재 제공되고 있는 솔루션을 살펴보고 싶으시다면 Google이 제공하는 인증 CMP 목록을 참고하시기 바랍니다.

CMP가 지금 더 중요해진 이유는 무엇인가요?

본 가이드의 앞부분에서 다룬 엄격해진 개인정보 보호 규제와, 데이터 개인정보 보호에 대한 오늘날 사용자들의 높아진 인식 및 우려 덕분에 CMP의 매력도가 더욱 커지고 있습니다. Apple의 앱 추적 투명성(ATT)과 같은 플랫폼 차원의 변화 역시 이러한 복잡성을 한층 더하고 있습니다.

여기에 더해 주요 광고 플랫폼들은 이제 CMP 사용을 의무화하고 있습니다. 예를 들어 Google은 Google Ads에 자사 인벤토리를 포함하려는 앱(광고가 포함된 대부분의 앱 해당)에 CMP 도입을 필수 요건으로 지정했습니다. 개발자가 CMP를 구현하지 않을 경우, Google은 앱 위에 자체 동의 인터페이스를 자동으로 노출하므로 이중 프롬프트로 인해 사용자 경험이 저하될 가능성이 있습니다. 이러한 정책의 변화로 인해 CMP는 단순히 유용한 솔루션을 넘어, 앱 개발자가 사용자 경험과 광고 연동에 대한 제어권을 유지하기 위한 필수 요소가 되었습니다.

CMP가 앱에 제공하는 지원:

CMP는 앞서 언급한 문제점들을 해결하는 것을 목표로 합니다. CMP는 브랜드에 개인정보 보호 규정을 준수하는 간소화된 동의 수집 프로세스를 제공합니다. 또한 사용자 선호도에 따른 세분화된 데이터 수집 제어 기능과, 사용자 신뢰를 향상시킬 수 있는 투명한 데이터 관리 방식을 추가적인 이점으로 제공합니다.

CMP 도입 vs. 자체 동의 관리 시점 비교:

CMP 도입이 자사에 적합한지 확신이 서지 않는다면, 아래의 간편 비교표를 참고해 보세요.

다음의 경우 CMP 도입을 고려하세요.

• Google Ads에 자사 인벤토리를 포함하고자 하는 경우
• 다양한 개인정보 보호법이 적용되는 여러 국가 및 지역에서 앱을 운영하는 경우
• 복잡하거나 방대한 사용자 데이터를 수집하는 경우
• 개인정보 보호 규제 및 동의 관리에 대한 내부 전문성이 부족한 경우
• 커스텀 솔루션 개발에 들어가는 시간과 리소스를 절약하고 싶은 경우

다음의 경우 자체적으로 동의를 관리하는 것을 고려하세요.

• 앱의 데이터 수집 니즈가 단순한 경우
• 단일 국가/지역에서 소규모 사용자 기반을 운영하는 경우
• 탄탄한 내부 개인정보 보호 및 개발 전문성을 갖추고 있는 경우
• 고도로 커스터마이징된 동의 관리 프로세스가 필요한 경우

데이터 정제 유지에 대한 최종 제언

깨끗한 데이터가 곧 실행 가능한 데이터입니다. 데이터를 정제된 상태로 유지하려면 분석 및 관리를 위한 적절한 툴링에 투자하고, 일관성과 활용성을 높일 수 있도록 견고한 택소노미를 구축하고 유지해야 합니다. 데이터의 연관성과 정확성을 유지하기 위해 정기적으로 데이터를 업데이트하고 정제해야 하며, 데이터 실무 및 활용 방식에 대해 팀 내 얼라인먼트를 지속적으로 맞추어야 합니다. 또한 개인정보 보호 규정 준수를 효율화하기 위해 동의 관리 플랫폼(CMP) 도입을 고려해 보는 것도 좋습니다.

퍼스트 파티 데이터의 내부 활용

퍼스트 파티 데이터 수집을 완벽히 마스터하셨군요. 이제 이 데이터를 바탕으로 제품과 마케팅 성과를 한 단계 끌어올릴 준비가 되셨나요? 앱 개발자와 마케터가 퍼스트 파티 데이터를 내부적으로 활용하여 성장을 견인하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

제품 개발 및 개선

우선 퍼스트 파티 데이터는 사용자 경험을 개선할 때 커다란 전환점이 될 수 있습니다. 인사이트를 실제로 적용할 수 있는 몇 가지 사례를 소개합니다.

분석 추진 및 인사이트 도출

퍼스트 파티 데이터는 사용자 행동과 트렌드를 이해하기 위한 기초가 됩니다. 이 데이터를 분석함으로써 제품 팀은 사용자 인게이지먼트 패턴을 파악하고, 사용자 여정상의 페인 포인트를 발굴하며, 성과가 좋은 기능과 상호작용을 확인할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 제품 로드맵을 수립하고 개발 우선순위를 정하는 데 있어 매우 핵심적인 역할을 합니다.

사용자 경험의 지속적 개선 및 고도화

마찬가지로, 축적된 사용자 행동 데이터는 제품 팀이 사용자 니즈에 맞춰 신규 기능 개발의 우선순위를 정하고, 개선이나 리뉴얼이 필요한 기능을 파악하며, 종료해야 할 기능을 데이터에 기반하여 결정할 수 있도록 지원합니다.

때로는 어떤 기능을 제거할지 아는 것이 새로운 기능을 추가하는 것만큼이나 중요하다는 점을 기억하세요. 이러한 모든 의사결정은 올바른 데이터를 통해 방향성을 얻고 도움을 받을 수 있습니다.

A/B 테스트

퍼스트 파티 데이터의 핵심적인 활용처 중 하나는 A/B 테스트입니다. 이 방법을 통해 조직 내 여러 팀은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 기능, 디자인 또는 사용자 플로우의 다양한 변형안 테스트
• 활성화, 리텐션, 수익화와 같은 핵심 지표에 변경사항이 미치는 영향 측정
• 통계적으로 유의미한 결과를 바탕으로 명확한 의사결정 수립

퍼스트 파티 데이터를 기반으로 한 A/B 테스트는 팀이 확신을 가지고 지속적으로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있도록 돕습니다.

하지만 이것은 시작에 불과합니다. 퍼스트 파티 데이터가 진가를 발휘할 수 있는 분야는 제품 개발뿐만이 아니기 때문입니다.

마케팅 최적화

McKinsey & Company 보고서에 따르면 소비자의 76%는 개인화되지 않은 광고나 제품 추천을 받을 때 불만을 느낀다고 합니다. 이러한 불만을 해소하기 위해 마케터는 타깃 오디언스를 더욱 세분화하고 명확하게 정의해야 합니다.

콘텐츠 개인화

퍼스트 파티 데이터는 전방위적인 고도화된 콘텐츠 개인화를 가능하게 합니다. 사용자의 선호도와 과거 행동을 기반으로 맞춤형 추천을 제공하고, 개인의 니즈에 맞게 변형되는 동적 사용자 경험을 창출하며, 천편일률적인 방식에서 벗어나 각 사용자에게 독창적이고 몰입도 높은 경험을 제공함으로써 사용자의 생애 가치(LTV)를 올릴 수 있습니다.

고객 관계 관리(CRM) 및 라이프사이클 마케팅

LTV 이야기가 나온 김에 짚어보자면, 퍼스트 파티 데이터는 효과적인 CRM과 라이프사이클 마케팅 전략의 핵심 축입니다. 퍼스트 파티 데이터는 더 뛰어난 전략으로 이어지며, 이는 곧 모든 마케터가 목표로 하는 인게이지먼트, 리텐션, 수익화 개선의 강력한 동력이 됩니다.

• 고도화된 세그멘테이션: 과거 및 현재 행동, 인구통계학적 정보, 사용자 프로필과 선호도를 기반으로 더욱 정교한 사용자 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
• 맞춤형 커뮤니케이션: 푸시 알림, 이메일, 인앱 메시지 등에서 사용자별로 차별화된 메시지를 전달할 수 있습니다.
• 타이밍 및 채널 최적화: 행동 데이터를 활용하여 다양한 사용자 세그먼트와 소통하기에 가장 적합한 시간대와 최상의 성과를 내는 채널을 파악할 수 있습니다.

앱 간 교차 프로모션

여러 앱을 보유한 기업은 IDFV(Vendor용 사용자 ID)를 활용하여 자사의 여러 서비스 전반에 걸쳐 마케팅 임팩트를 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 한 사용자가 게임 회사의 두 가지 게임을 플레이하고 있을 때, 한 게임에서는 결제 이력이 있지만 다른 게임에서는 결제 이력이 없다면 해당 게임에서도 결제를 유도하는 캠페인을 기획할 수 있습니다.

예측 분석

미래를 내다보는 것은 아직 불가능하지만, 과거의 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 향후 사용자 행동을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 이탈 위험이 있는 사용자를 감지하고, 고가치 사용자가 될 가능성이 있는 대상을 예측하며, 사용자의 니즈와 선호도를 미리 파악할 수 있습니다.

조직 간 협업의 장점

퍼스트 파티 데이터는 조직 내부는 물론 외부 고객과의 소통에 있어서도 더욱 강력한 협업 체계를 구축하는 데 활용될 수 있습니다.

프로덕트팀과 마케팅팀의 의견 조율

퍼스트 파티 데이터는 프로덕트 팀과 마케팅 팀 간의 공통 언어 역할을 합니다. 이를 통해 사용자 행동 및 선호도에 대한 인사이트를 공유하고, 핵심 성과 지표(KPI)를 일치시키며, 기능 개발과 마케팅 전략에 있어 긴밀하게 협업할 수 있도록 돕습니다.

고객 지원 서비스 강화

데이터를 활용해 상담원에게 사용자의 이용 기록과 맥락 정보를 제공하면 모든 고객 상담을 훨씬 더 매끄럽게 진행할 수 있습니다. 이에 더해 고객 지원 팀은 행동 패턴을 바탕으로 사용자에게 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고, 자주 발생하는 페인 포인트에 대해 선제적인 지원을 제공할 수 있습니다.

내부 활용을 위한 핵심 요약

1. 퍼스트 파티 데이터는 프로덕트 개발과 마케팅 최적화 모두를 위한 강력한 도구입니다.
2. 기능 우선순위 선정부터 개인화에 이르기까지, 데이터를 활용해 프로덕트 관련 의사결정을 추진하세요.
3. 마케팅 분야에서도 고도화된 세그멘테이션과 개인화 기법을 적극 활용하세요.
4. 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 조직 간 협업을 독려하세요.
5. 퍼스트 파티 데이터를 활용할 때는 항상 사용자의 개인정보 보호와 동의를 최우선으로 고려해야 합니다.

퍼스트 파티 데이터의 외부 활용

퍼스트 파티 데이터가 내부적으로 매우 귀중한 자산인 한편, 강화되는 개인정보 보호 규제로 인해 마케팅 성과와 파트너십을 높이기 위한 외부 활용 측면에서도 그 가치가 점점 더 높아지고 있습니다. 리테일 미디어 네트워크와 협력하여 데이터 콜라보레이션 캠페인을 집행하는 것은 상당한 수익 창출 기회가 될 수 있으며, 본 섹션에서는 데이터 컴플라이언스와 보안을 유지하면서 외부 파트너와 협업하는 방법을 다룹니다.

컴플라이언스 및 동의

퍼스트 파티 데이터를 외부에서 활용하기에 앞서 관련 법률 및 플랫폼 정책을 준수하면서 외부 활용에 대한 명시적 동의를 얻었는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한 데이터를 수집할 당시 해당 활용 목적이 명시되어 있었는지 검증해야 합니다. 데이터가 어떻게 활용될지 사용명세를 투명하게 공개하는 것은 사용자의 신뢰를 구축하는 데 있어 필수적입니다.

유럽연합이나 브라질 같은 지역에서는 이러한 절차가 매우 결정적입니다. 반면 미국 등 다른 지역에서는 사용자가 거부 의사를 밝히기 전까지는 데이터 수집을 허용하는 상대적으로 유연한 “옵트아웃” 정책이 적용되기도 합니다.

맞춤 타깃 오디언스

퍼스트 파티 데이터를 가장 잘 활용하는 방법은 정교하게 세그먼트된 타깃 오디언스를 생성하는 것입니다. 우선 페이월 페이지에 여러 번 방문했지만 구독하지 않은 사용자나 특정 상품을 장바구니에 담은 사용자와 같이 특정 행동을 기준으로 필터링한 후, IDFA, 이메일, 전화번호와 같은 사용자 ID를 기반으로 오디언스 리스트를 구축하세요.

맞춤 타깃 오디언스 활용 방법

맞춤 타깃 오디언스 활용을 시작하기 위한 아이디어가 필요하다면 다음의 대표적인 사례들을 참고하세요.

1. 제외 리스트:
   • 기존 사용자가 신규 사용자 획득을 위한 프로모션에 노출되지 않도록 차단
   • 시즌 할인 프로모션 대상에서 이미 결제 중인 구독자 제외
2. 유사 오디언스 (신규 사용자 획득 목적):
   • 우수 기존 사용자 프로필을 기반으로 잠재 사용자 오디언스 생성
   • Meta, TikTok, Google 등의 플랫폼에서 활용 가능
   • 시드 오디언스, 지역, 오디언스 규모 설정
3. 유상 리마케팅:
   • 외부 채널을 통해 기존 사용자 또는 이탈 사용자에게 도달
   • 최상의 성과를 얻기 위해 오디언스 연관성과 규모 사이의 균형 유지

매치 레이트 고려

오디언스를 구축할 때는 매치 레이트를 반드시 염두에 두어야 합니다. 퍼스트 파티 데이터 맥락에서 “매치 레이트”란 자사 퍼스트 파티 데이터의 사용자 식별자(이메일 주소, 기기 ID 등) 중 외부 플랫폼이나 파트너사의 데이터베이스 내 사용자 프로필과 성공적으로 매칭된 비율을 의미합니다. 매치 레이트가 높을수록 해당 외부 플랫폼에서 더 많은 오디언스에게 도달하거나 타깃팅할 수 있습니다. 데이터가 정제되고 풍부할수록 매치 레이트를 더 높은 수준으로 확장할 수 있습니다.

예를 들어 퍼스트 파티 데이터에서 추출한 10,000개의 고객 이메일 주소 리스트가 있고, 소셜 미디어 플랫폼에서 타깃 광고 캠페인을 집행하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 플랫폼이 이 중 7,000개의 이메일 주소를 자사 시스템 내 사용자 프로필과 매칭할 수 있다면 매치 레이트는 70%가 됩니다. 이는 해당 플랫폼에서 목표 오디언스의 70%에 잠재적으로 도달할 수 있음을 의미합니다. 동의한 사용자 정보, 이메일, 전화번호를 결합하면 오늘날 iOS 환경에서도 높은 매치 레이트를 달성할 수 있습니다.

커머스 및 리테일 미디어 네트워크

외부 퍼스트 파티 데이터 활용에 있어 가장 최근에 떠오른 혁신은 커머스 및 리테일 미디어 네트워크에 의해 주도되고 있습니다. McKinsey & Company 보고서에 따르면 광고주의 70%가 다른 채널과 비교했을 때 리테일 미디어 네트워크에서 더 향상된 성과를 얻었다고 답했습니다.

이 강력한 플랫폼들은 리테일러와 브랜드 모두가 개인정보 보호 규정을 준수하면서 퍼스트 파티 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 커다란 기회를 제공합니다.

정확히 무엇인가요?

커머스 미디어 네트워크는 기본적으로 브랜드가 자사의 퍼스트 파티 데이터를 타깃 광고 및 오디언스 세그멘테이션에 활용할 수 있도록 개방하여 데이터 가치를 수익화하는 기업을 의미합니다. 이러한 기업은 리테일 미디어 네트워크(RMN)를 구축하는 Walmart나 Best Buy 같은 리테일러부터, 커머스 미디어 네트워크(CMN)를 형성하는 금융 기관, 여행, 교통, 스트리밍 서비스에 이르기까지 다양합니다.

어떤 점이 매력적인가요?

이러한 네트워크가 매우 매력적인 이유는 쇼핑 이력, 결제 데이터, 계정 활동, 콘텐츠 소비 등 소비자 인터랙션에서 직접 수집된 보물상자 같은 퍼스트 파티 데이터를 보유하고 있기 때문입니다. 이를 통해 마케터는 온사이트(리테일러의 생태계 내부) 및 오프사이트(Meta나 Google과 같은 플랫폼) 모두에서 활성화할 수 있는 세그먼트를 구축할 수 있습니다. 마케터는 이 데이터를 활용하여 한층 높은 ROAS를 견인하는 초개인화 및 초맥락적 캠페인을 집행할 수 있습니다.

엄청난 성장 기회

리테일 미디어는 디지털 광고 집행비 비중이 20% 이상에 달하고 마진율이 50-70%까지 치솟는 등 폭발적인 성장을 기록하고 있습니다. eMarketer의 조사 결과에 따르면, 리테일 미디어는 2025년까지 최대 1,660억 달러의 광고 집행비를 흡수할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 다음과 같은 몇 가지 요인에 의해 추진됩니다.

• 시그널 손실 완화: 서드 파티 데이터의 활용도가 낮아지고 개인정보 보호 규제로 인해 데이터 공유가 어려워짐에 따라, 이러한 네트워크가 가치 있는 대안을 제공합니다.
• 높은 마진율: 리테일러는 이러한 네트워크를 통해 자사 데이터를 수익화함으로써 마진율을 기존 약 4%에서 최대 70%까지 끌어올릴 수 있습니다. 이를 바탕으로 클라이언트의 ROAS를 극대화하는 과정에서 매우 높은 유연성을 확보하게 됩니다.
• 다양한 광고 기회: 온사이트, 오프사이트, 오프라인 매장 내 광고를 모두 지원하여 리테일, 비리테일, 논엔데믹(Non-endemic) 광고주 모두의 니즈를 충족합니다.

성공을 위한 도전 과제

이처럼 급성장하는 산업은 매력적이지만, 브랜드와 리테일 미디어 네트워크 간의 효과적인 협업 측면에서는 몇 가지 난관에 직면해 있습니다. 리테일 미디어 파트너십의 잠재력을 완전히 이끌어내기 위해 이러한 도전 과제들과 실질적인 해결책을 살펴보겠습니다.

도전 과제 1: 엄격한 개인정보 보호 규정이라는 외줄 타기

데이터 보호 법률이 강화된 시대에 데이터 활용과 컴플라이언스 준수 사이에서 균형을 잡는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 브랜드와 네트워크는 가치 있는 고객 인사이트를 추출하고 성공적인 캠페인을 집행하면서도 복잡한 규제를 준수해야 합니다.

해결책

이러한 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 업계는 프라이버시 강화 기술(PET)로 눈을 돌리고 있습니다. 대표적인 사례가 바로 데이터 클린룸입니다.

데이터 클린룸은 여러 당사자가 원본 데이터를 직접 공유하지 않고도 각자의 데이터 세트를 분석하고 결합할 수 있는 안전한 환경입니다. 중립적인 제3자 역할을 수행하여 엄격한 개인정보 보호 통제를 유지하면서도 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 돕습니다.

기타 주요 프라이버시 강화 기술(PET):

• K-익명성(K-anonymity): 데이터 세트 내에서 개인을 식별할 수 없도록 하는 데이터 익명화 기법입니다.
• PII 해싱: 안전한 데이터 처리를 위해 개인식별정보를 읽을 수 없는 코드 형태로 변환하는 기술입니다.
• 차분 프라이버시(Differential privacy): 개인에 대한 세부 정보는 비공개로 유지하면서 데이터 세트에 대한 정보를 안전하게 공개 공유하는 시스템입니다.

도전 과제 2: 독자적 데이터 보호와 신뢰 형성의 상충

데이터는 모던 마케팅의 생명선입니다. 당연하게도 브랜드와 네트워크 모두 남용이나 경쟁 우위 상실을 우려하여 자신들의 귀중한 데이터 자산을 공유하기를 주저합니다.

해결책

신뢰를 구축하고 우려를 완화하기 위해 업계는 앞서 언급한 프라이버시 강화 기술(PET)을 중심으로 한 엄격한 개인정보 보호 표준을 도입해야 합니다.
하지만 이는 단지 기술만의 문제는 아닙니다. 투명성을 통한 신뢰 구축 역시 똑같이 중요합니다. 기업은 데이터 활용 정책과 보안 조치를 명확히 전달하고, 공유된 데이터가 어떻게 활용되고 보호되는지 공개해야 합니다. 이러한 개방성은 파트너와 사용자 모두의 신뢰를 확보하는 데 도움이 됩니다.

도전 과제 3: 측정 기준의 혼란, 데이터 실로, 그리고 표준화의 필요성

리테일 및 커머스 미디어 네트워크가 제공하는 성과 측정은 미흡한 경우가 많습니다. 일부는 전혀 측정하지 않으며, 일부는 표면적인 베니티 메트릭(Vanity metrics)만 제공합니다. 하지만 한 가지 분명한 점은 표준화가 이루어지지 않았다는 것이며, 플랫폼 간 일관된 지표가 없으면 캠페인 성과 평가가 추측에 의존하게 된다는 것입니다. 표준화된 측정 방식의 부재는 파편화된 데이터 소스들과 더불어 유의미한 비교와 최적화 노력을 방해합니다.

해결책

측정 관련 과제를 극복하려면 측정 로직의 투명성에 집중하는 것이 중요합니다. 이는 성과 지표를 계산하고 해석하는 방식을 명확히 정의하고 공유하여 모든 이해관계자가 주요 성과 지표에 대해 공통된 이해를 갖도록 하는 것을 의미합니다. 이 과정에서 Single Source of Truth (SSOT) 구축이 매우 핵심적입니다. 기업은 통합된 데이터 리포지토리를 생성함으로써 데이터 중복이나 불일치라는 함정 없이 옴니채널 측정 전략을 추진할 수 있습니다.

나아가 캠페인 유효성을 다각도로 파악하기 위해서는 클로즈드 루프 기반의 옴니채널 지표를 도입하는 것이 필수적입니다. 이러한 시스템을 통해 기업은 모든 커머스 미디어 캠페인이 실제 비즈니스 성과에 미치는 영향을 측정하고, 온라인과 오프라인 인터랙션 간의 간극을 메울 수 있습니다.

도전 과제 4: 적합한 타깃 오디언스 생성을 위한 올바른 툴의 부재

많은 플랫폼이 고도화된 오디언스 생성 기능을 갖추고 있지 않아, 브랜드가 캠페인을 위한 세밀한 타깃 세그먼트를 구축하는 데 한계가 있습니다.

해결책
간단해 보이지만 이를 성공적으로 수행할 수 있는 유일한 방법은 팀에 필요한 툴을 지원하는 것입니다. 커머스 미디어 네트워크에서 높은 성과를 낼 오디언스를 구축할 때는 복잡한 쿼리 실행을 위한 완전한 SQL 기능과 비기술직 사용자를 위한 직관적인 인터페이스를 갖추는 것이 중요합니다. 적절한 오디언스가 활용되기 시작하면 인사이트와 실질적인 성과는 자연스럽게 따라오게 됩니다.

퍼스트 파티 데이터와 커머스 미디어의 미래

퍼스트 파티 데이터의 가치가 점점 더 높아지는 미래로 나아감에 따라, 리테일 및 커머스 미디어 네트워크는 마케터에게 핵심적인 기회가 될 것입니다. 이러한 네트워크는 프라이버시 컴플라이언스와 데이터 보안을 유지하면서 타깃팅, 측정, 최적화를 위해 퍼스트 파티 데이터를 지속적으로 활용할 수 있게 해줍니다.

이러한 네트워크에서 광고를 효과적으로 집행함으로써 마케터는 시그널 손실 문제를 극복하고 더욱 정교하게 타깃팅된 높은 효율의 광고 캠페인을 전개할 수 있습니다. 리테일 및 커머스 파티너와 더욱 강력한 협력 관계를 구축하는 동시에 이러한 노력의 직접적인 영향을 측정할 수 있다는 점은 금상첨화입니다.

결론

마케팅의 미래는 효과적인 캠페인과 제품 개발의 초석이 된 퍼스트 파티 데이터의 윤리적이고 전략적인 활용에 달려 있습니다. 사용자 개인정보 보호와 데이터 보호에 대한 중요성이 날로 커지면서 디지털 환경이 계속 진화함에 따라, 퍼스트 파티 데이터를 수집하고 관리하며 활용하는 능력은 성공적인 마케터들의 핵심 차별화 요소가 될 것입니다.

본 가이드에 제시된 전략과 모범 사례를 충실히 이행함으로써 마케터는 다음과 같은 성과를 거둘 수 있습니다.

• 투명하고 컴플라이언스를 준수하는 데이터 실무를 통해 사용자와의 신뢰 형성
• 더욱 개인화되고 몰입도 높은 사용자 경험 개발
• 더욱 효과적이고 타깃팅된 마케팅 캠페인 창출
• 앱 성과와 사용자 만족도를 향상시키기 위한 데이터 기반의 의사결정 수립

이러한 전략들을 실행해 나갈 때, 데이터 관리 및 개인정보 보호 분야는 지속적으로 진화한다는 점을 염두에 두어야 합니다. 최신 규제, 기술, 모범 사례 동향을 지속적으로 모니터링하여 자사 데이터 활용 전략의 실효성과 컴플라이언스 안정성을 장기적으로 확보하시기 바랍니다.