마케팅 대상 집단의 특성을 알아내다. DMP

마케팅 대상 집단의 특성을 알아내다. DMP

모든 마케팅이 수익을 증대시키는 활동은 아닙니다.

비효율적 마케팅은 오히려 수익 구조를 파괴합니다.

효율적 마케팅을 위해서는 마케팅의 성과가 쉽게 발생될 활동을 해야 합니다.

서비스에 관심이 있으며 구매 여력이 있는 유망 고객에게 마케팅을 해야 적은 비용으로 높은 성과를 달성할 수 있습니다.

그런데 우리 서비스에 알맞은 유망 고객은 어떻게 알 수 있을까요?

오늘은 데이터를 통해 유망 고객을 정의하는 DMP에 대해 알아보고자 합니다.

 

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1. DMP의 의미

 

DMP = Data Management Platform

 

DMP는 Data Management Platform입니다.

데이터 관리 플랫폼으로 각종 고객 데이터를 저장 및 분석합니다.

고객을 특정할 수 없는 비식별 데이터를 중심으로 활용 목적에 적합하게 정리 정돈합니다.

전 처리된 데이터 간 분석을 통해 인사이트를 도출합니다.

 

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2. DMP의 사용 목적

 

고객 데이터 저장 및 분석 공간

 

DMP는 고객 데이터를 저장 및 분석하는 공간입니다.

고객 데이터는 다양한 형태로 존재합니다.

명확한 정보를 통해 뚜렷한 고객 구분이 가능한 데이터에서 일부 특성만을 확보하여 고객 식별이 어려운 데이터까지 다양합니다.

이러한 고객 데이터를 체계화하여 한 곳에서 사용 가능하도록 하는 것이 DMP의 사용 목적입니다.

개인 식별이 가능한 First Party Data는 대부분 자사의 활용 목적에 의해 수집되기에 사용하기 용이한 구조입니다.

그러나 개인 식별이 어려운 Third Party Data의 경우에는 자사의 목적에 맞게 수집된 데이터가 아니기에 활용 목적에 맞게 DMP를 통해 체계화가 필요합니다.

그리고 체계화된 데이터를 DMP 스스로 분석하여 인사이트를 도출합니다.

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3. DMP의 기능

 

데이터 체계화, 인사이트 도출, 데이터 거래

 

DMP의 기본적 기능은 데이터 체계화를 통한 정리 정돈입니다.

산재된 데이터를 체계화하는 것만으로도 활용 가능한 데이터의 비율이 크게 증가합니다.

확장된 기능으로는 저장된 다양한 고객 데이터를 분석하여 마케팅 효율성을 높이는 것입니다.

타겟팅 광고, 고효율 지면 구매 등을 통해 마케팅 효율성을 높입니다.

그리고 확보한 데이터 간의 분석을 통해 고객군의 인사이트를 도출할 수 있습니다.

전문 분석 툴과의 연계를 통해 고도화된 인사이트를 도출할 수 있습니다.

또한 Second Party Data, Third Party Data를 구매하고 유용한 데이터로 가공하여 판매하는 거래 활동이 가능합니다.

 

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4. DMP의 활용 방안

 

데이터 수집 → 데이터 체계화 → 데이터 분석 → 고객 특성 정의 → 데이터 활용

 

먼저 DMP에 데이터를 모읍니다.

데이터를 모으는 방법은 대표적으로 수집과 구매가 있습니다.

직접 데이터를 모으는 것을 First Party Data라고 칭하며 구입하는 데이터 중, 고객 식별할 수 있는 데이터는 Second Party Data, 그 외 데이터를 Third Party로 부릅니다.

 

이제 수집한 데이터를 체계화합니다.

비즈니스 목표에 적합한 카테고리와 분류법을 통해 데이터를 사용하기 편하게 정돈합니다.

 

그리고 데이터 분석을 진행합니다.

체계화된 데이터를 바탕으로 DMP 스스로 고객 인사이트를 도출합니다.

별도의 분석 솔루션을 연결하여 심층 분석이 가능합니다.

 

분석을 통해 자사의 고객 세그먼트를 정의합니다.

어떤 특성을 지닌 고객이 자사의 서비스에 관심을 갖고 구매하는지 파악합니다.

현재 핵심 고객은 아니지만 마케팅을 통해 전환율을 높일 수 있는 잠재 고객 특성 도출도 필요합니다.

DMP 스스로 데이터를 분석하여 인사이트를 제공합니다.

 

인사이트와 정돈된 데이터를 활용합니다.

활용 방안은 크게 두 가지입니다.

먼저, 유망 고객에게 타겟 마케팅을 제공합니다.

자사 서비스에 관심이 있는 고객군 특성을 지닌 고객에게만 마케팅을 진행합니다.

이를 통해 마케팅 효율을 증대시킵니다.

두 번째는 데이터 판매입니다.

가공을 통해 정돈된 데이터를 판매하여 수익 구조를 창출합니다.

 

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5. DMP의 제약 사항

 

개인화 마케팅 불가 / 짧은 데이터 보존 기간 / 프로세스 블랙박스 / 외부 데이터 의존 / 긴 프로세싱 기간

 

먼저, 개인화된 마케팅 수행은 어렵습니다.

DMP를 통해 고객군의 특성을 알 수는 있으나 개인별 특성을 알기 어렵습니다.

DMP는 주로 개인 식별이 어려운 Third Party Data를 활용하기에 개인 맞춤형 마케팅에 적합하지 않습니다.

예를 들어, 양념 치킨을 좋아하는 고객군에게 광고를 노출할 수 있지만, 개별 고객에게 거주지 근처 매장을 추천하는 마케팅은 어렵습니다.

 

둘째, 데이터 보존 기간이 짧습니다.

비식별 데이터의 큰 영역을 차지하는 쿠키 데이터는 보존 기간이 일반적으로 90일입니다.

그래서 시간의 흐름에 따라 데이터가 축적되며 고도화되는 고객 프로필을 형성하기에는 한계가 있습니다.

 

셋째, DMP를 통한 데이터 분석은 과정을 알 수 없습니다.

DMP 스스로 확보한 데이터의 공통점 등을 분석하여 인사이트를 제공합니다.

그러나 전체 데이터 중 어느 데이터를 어떠한 알고리즘으로 분석했는지 항상 확인할 수는 없습니다.

블랙박스 컴퓨팅의 한계로 보시면 되겠습니다.

 

넷째, 외부 데이터가 필요합니다.

물론, 방대한 First Party Data를 보유하고 있다면 문제가 되지 않습니다.

그러나 대부분은 절대적으로 고객 데이터가 부족합니다.

방대한 고객 데이터 속에서 공통점을 발견하여 집단을 정의하는 DMP는 외부 데이터 활용이 필요합니다.

그래서 데이터 추가 구매가 필요합니다.

 

다섯째, 프로세싱 기간이 깁니다.

엄청나게 많은 데이터를 다양한 관점으로 분석해야 합니다.

이 과정에서 데이터 처리 시간이 필요합니다.

그래서 현재 확보된 데이터에 대한 인사이트를 실시간으로 확인할 수 없습니다.

 

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데이터 3법이 통과되며 비식별 데이터로 수집할 수 있는 데이터가 크게 확대되었습니다.

다양한 기업에서 확보한 데이터를 서로 거래하며 잠재 고객군 특성을 더욱 자세히 알 수 있습니다.

데이터 거래를 통해 기업에서 보유하는 데이터의 양이 점차 많아질 것입니다.

이제 데이터를 어떻게 저장하고 활용할지에 대한 전략이 필요합니다.

DMP는 방대한 고객 데이터를 저장하고 고객 집단의 특성을 도출합니다.

DMP를 통해 유망 고객군을 중심으로 마케팅을 전개하여 마케팅 효율성을 높이길 바랍니다.

 

 

DMP = Data Management Platform

고객 데이터 관리 플랫폼

 

* 본 포스팅은 Microsoft(dynamics.microsoft.com/ko-kr/ai/customer-insights/what-is-a-data-management-platform-dmp/)의 칼럼을 읽고 정보와 개인적 의견을 정리한 내용입니다.