Beyond CDP: 최적화된 개인화 마케팅을 위한 SAS CDP

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지난 몇 년간, 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, 이하 CDP)데이터 관리 플랫폼 (Data Management Platform, 이하 DMP)이 글로벌 마케팅 트렌드로 부상하는 가운데, 국내에서도 DMP를 활용한 개인화된 디지털 광고, 고객과 마케팅 업무 지향적인 CDP를 도입하는 기업이 증가하고 있습니다.

이 같은 트렌드는 디지털 채널의 빠른 성장과 마테크(Martech, 기술적인 마케팅을 가능하게 만드는 플랫폼과 응용프로그램, 또는 이러한 툴을 활용하는 마케팅 기술), 애드테크(Adtech, 디지털, 모바일, 빅데이터 등 IT 기술을 적용한 광고 기법)를 활용한 개인화 마케팅의 필요에서 비롯됩니다. 특히 2020년 1월, 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 마련된 이른바 ‘데이터 3법’이 국회 본회의를 통과하면서 DMP 활용(식별 고객 정보인 CDP와 연계)에 대한 기업의 관심이 더욱 뜨거워지고 있습니다.

세계적인 컨설팅 전문회사인 맥킨지(McKinsey)의 <대규모 개인화를 위한 기술 청사진(A technology blueprint for personalization at scale> 보고서에 따르면, 기업의 개인화 마케팅 역량은 4D로 불리는 Data(데이터), Decisioning(의사결정), Design(설계), Distribution(배포)을 조직화하는 조직의 능력에 달려 있습니다. 특히 Data는 고객에 대한 실시간 싱글 뷰를 구현하기 위해 중앙집중식으로 관리해야 하며, 이를 위해서는 세 가지 데이터 관리 시스템이 필요합니다. CDP, DMP, 그리고 자사 데이터와 익명의 디지털 ID를 통해 알려진 고객의 일치율(식별)을 높여 잠재 고객의 풀을 확장하는 IRP(Identity Resolution Platform, 신원 확인 플랫폼)가 그 세가지입니다.

마케팅 트렌드 중심이 된 CDP

CDP라는 용어는 2013년 데이비드 라브(David Raab)가 처음 만든 용어입니다. 그러나 사실, 이미 오래전부터 기업들은 CIF, MDM, Data Lake 등 다양한 형태로 고객을 식별하고 통합하기 위해 노력을 해왔습니다. 그러나 디지털 혁신으로 인해 기존 데이터 관리 시스템으로는 처리할 수 없는 실시간 행동 데이터의 통합 필요성이 대두되면서, 2016년부터 소프트웨어 벤더들이 CDP 솔루션을 출시했습니다.

현재 CDP 솔루션 공급 업체는 태그 관리, DMP, 캠페인 관리, 웹 분석 솔루션에서 MDM, 데이터 통합에 이르기까지 다양합니다. CDP의 정의와 기능 또한 각기 다르기 때문에 솔루션을 비교 및 평가하기는 쉽지 않으며, 이를 표준화하려는 시도도 있습니다.

CDP의 공식적인 정의 중 하나는 ‘다른 시스템에서 액세스할 수 있는 지속적이고 통합된 고객 데이터베이스를 생성하는 패키지 소프트웨어’입니다. 디지털 마케팅 업체인 윈터베리 그룹(Winterberry Group)은 CDP의 주요 기능으로 다음 네 가지 ▲여러 소스의 데이터 통합 ▲고객ID 관리 ▲실시간 고객 세분화 ▲고객 프로비저닝을 강조합니다.

 

차별화된 가치를 제공하는 SAS CDP

CDP는 다양한 디지털 디바이스의 ID식별 및 관리, 멀티 채널의 데이터 통합 및 동기화, 실시간 이벤트 감지, 고객 참여 전략 실현 등 여러 도전 과제에 직면하고 있습니다. CDP의 목적은 개인화 마케팅 강화에 있습니다. 이를 위해서는 CDP와 DMP를 연계하고 통합 관리해야 하며, 멀티채널(디지털+오프라인 채널)의 데이터까지 통합하여 지속적으로 동기화해야 합니다. 아울러 CDP는 기업 마케팅 부서의 개인화 마케팅에 적극 활용돼야 합니다.

SAS CDP는 기본적인 CDP 기능을 넘어 기업의 다양한 도전 과제들을 해결할 수 있도록 다음과 같은 차별화된 가치를 제공합니다.

실시간 이벤트 감지 및 수집

고객이 여러 디지털 디바이스와 채널을 사용하면서, 다양한 접점에서 즉각 응답하고 조치(결정, 트리거, Next Best Offer 등)하는 일이 기업에게는 더욱 중요해졌습니다. SAS CDP는 실시간으로 이벤트를 감지하고, 고객의 디지털 행동을 데이터 플랫폼으로 스트리밍합니다.

AI 기반의 강화된 고객여정 관리

마케팅 담당자의 ROI는 고객 여정을 적시에 조정하고 최적화하는 데 있습니다. 이를 위해서는 모든 채널에서 CDP의 통합 고객 데이터를 활성화하여 AI를 기반으로 관리해야 합니다. SAS CDP는 종합적인 고객 데이터 분석, 차선책, 실시간 의사결정 등 핵심적인 마케팅 분석은 물론, A/B 테스트, 기여도 분석 등 새로운 디지털 마케팅 기능과 완벽한 통합으로, 고객 인사이트에서 마케팅 활동까지의 시간을 단축할 수 있습니다.

마케팅을 넘어선 고객 경험 활동

고객 경험 관리는 마케팅 부서에 국한되지 않습니다. 고객 여정을 완전하게 관리를 위해서는 사기 탐지, 가격 책정, 신용 및 징수를 포함한 모든 고객 대면과 활동들을 포함해야 합니다. 이를 위해서는 통합된 고객 프로필이 필요하며, 이를 통해 정교한 분석, 실시간 의사결정, 디지털 이벤트 연계 등을 수행할 수 있습니다.

CDP 그 이상을 실현하는 하이브리드 CDP 번들

SAS CDP는 ‘Beyond CDP’를 구현하는 번들 솔루션입니다. 데이터베이스 마케팅과 디지털 마케팅을 결합한 하이브리드 아키텍트(Hybrid Architect)를 통해 B2C 기업의 개인화 마케팅을 지원하는 ‘SAS Customer Intelligence 360’에 내장되어 있습니다. AI/ML 분석을 통해 고객 인사이트 기반의 개인화 마케팅을 가속화하고, 최적화하며, 다양한 고객 접점에서 실시간으로 대응함으로써 고객 경험은 물론, 조직의 개인화 역량을 강화할 수 있습니다.

SAS CDP의 핵심 기능

데이터 수집 및 처리(Data Collection & Ingestion)
기업의 자사 웹사이트와 모바일 앱 데이터를 실시간으로 수집하여, 통합 데이터 모델(Unified Data Model, 이하 UDM)을 통해 고객의 디지털 행동 데이터 관점에서 데이터를 관리합니다. 고객 디지털 데이터는 온프레미스, 프라이빗 클라우드 고객 데이터 등과 통합될 수 있도록 식별 및 API를 지원합니다.

고객 프로파일 관리(Customer Profile Management)

SAS CDP는 다양한 디지털 디바이스를 활용하는 고객을 실시간으로 식별하고, 고객 프로파일 정보를 추가, 삭제, 병합하는 기능을 제공합니다. 또한 온프레미스, 프라이빗 클라우드에 위치하는 고객 프로파일 정보(ex. 오프라인 고객 거래, 속성 정보 등)와 통합할 수 있도록 다운로드 API를 제공하며, 이를 통해 지속적으로 동기화할 수 있습니다. 고객의 디지털 행동 데이터를 체계적으로 관리하기 위해 UDM을 제공하며, 다양한 채널 또는 시스템에서 정보를 활용할 수 있도록 restAPI를 통한 데이터 프로비저닝을 제공합니다.

세그먼테이션(Segmentation)

SAS CDP의 UDM에는 고객의 디지털 행동 데이터(이벤트, 행동, 데모 그래픽 데이터 등)가 체계적으로 관리되며, 이 데이터를 기반으로 비즈니스 룰과, AI/ML 기반의 고객 세그먼트 클러스터링(Automated segmenting)을 지원합니다. SAS CDP는 하이브리드 아키텍처(클라우드 & 온프레미스)를 지원하므로 온·오프라인 고객 정보를 통합하여 AI/ML 기반의 고객 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 정교한 마케팅 인사이트를 도출할 수 있습니다.

활성화 및 여정 관리(Activation & Journey Management)

SAS CDP는 개인화 마케팅(Customer Intelligence 360)과 통합을 통해 옴니채널 환경에서 고객 여정을 조정하고 최적화할 수 있습니다. 써드 파티 이벤트를 실시간으로 보내고 받을 수 있도록 API를 제공하므로 멀티채널 환경에서 실시간으로 개인화 마케팅을 수행할 수 있습니다. 또한 어도비(Adobe), 세일즈포스(Salesforce) 애플리케이션은 물론, DMP, DSP 등 광고 미디어 플랫폼과 실시간으로 연계할 수 있도록 지원합니다.

고객의 니즈는 수시로 변화하고, 기대치는 하루가 다르게 높아지고 있습니다. 비즈니스 목적을 이루기 위해 정교한 개인화 마케팅이 필요한 이유입니다. 알고리즘 기반의 마케팅 기여도 분석과 고객 여정 분석을 통해 고객 여정의 최적화를 지원하는 SAS CDP로 앞서 나가시기 바랍니다.

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*참고자료

McKinsey ‘ A technology blue print for personalization at scale’

Lisa loftis SAS Principal Product Marketing Manager ‘’Beyond CDP or Bust : The Looming CDP Reality’

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Advisory Systems Engineer, Business Solution

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