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유럽연합 개인정보보호법(GDPR, General Data Protection Regulation) 시행 이후 개인정보 보호 관련 우려가 점차 확대되고 있다. 전세계 마케터를 대상으로 한 조사에서 80%, 즉 5명의 마케터 중 4명이 기술 공급 벤더들로 인해 EU의 GDPR 규정을 위반하게 될지도 모른다는 걱정을 하고 있는 것으로 나타났다. 그러나, 오늘날과 같은 고객 참여 중심 마케팅 전장에서 데이터는 매우 중요하다. 소비자 여정이 점점 복잡해지면서 브랜드 자체 보유 데이터에만 의존해서는 효과적인 캠페인 결과를 달성하기가 쉽지 않다. 마케터들이 개인맞춤 제안으로 기존 고객을 공략하고 그들과 유사한(Lookalikes) 잠재고객 그룹을 찾아내기 위해 제3자(3 rd-party) 데이터를 적극 활용하고 있는 이유이다. 사실 제대로만 활용하면 제3자 데이터는 캠페인을 성공으로 이끌고 경쟁에서 앞서 나가는 데 핵심 역할을 한다. 제3자 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 4가지 방법을 알아보자.
- 고객의 외부 관심사를 찾아내어 추가 구매를 유도하라웹사이트, 앱, 그리고 온드 미디어(Owned Media) 등에서 수집한 자사 데이터를 통해 고객이 브랜드 사이트에서 보인 이전 활동을 알 수 있다. 즉, 성별, 나이, 거주 지역 등의 기본적인 인구통계적 정보와 개인별 구매 패턴 및 관심사와 같은 인사이트를 파악하여 캠페인 관련 결정에 가이드라인을 제공한다. 하지만 브랜드 채널 외부에서 발생하는 고객의 행동에 대해서는 어떻게 알아낼 것인가? 어떤 관심사를 어떤 추천 상품으로 공략할 것인가? 제3자 데이터는 바로 이 부분에서 힘을 발휘한다. 적절한 인공지능(AI) 도구를 활용하여 자사 데이터와 함께 제3자 데이터를 통합 분석하면 고객의 외부 관심사를 보다 넓고 깊게 이해하고, 나아가 효과적인 캠페인 타겟팅에 가장 이상적인 잠재고객을 좀 더 정확하게 찾아낼 수 있다.
- 크로스 스크린 여정 매핑으로 통합고객관점을 확보하라 요즘과 같이 빠르게 변화하는 디지털 시장에서는 고객의 관심사를 파악하는 것이 중요하지만, 고객 유입 경로의 여러 단계 중 언제, 어느 단계에서 고객의 참여를 유도할 것인지 결정하는 것도 그 못지않게 중요하다. 고객 여정이 점점 더 복잡해지고 있다. 검색이나 구매를 위해 사이트를 여기 저기 옮겨 다닐 뿐 아니라 그 과정에서 여러 개의 디바이스를 교차로 사용한다. 자사 데이터와 제3자 데이터를 결합하면 브랜드 채널 넘어 외부의 채널에서 진행되는 고객의 여정까지 포함한 전체를 보고 고객에 대한 통합 관점을 구축할 수 있다. 이를 통해 언제 어느 채널에서 구매할 것인지 고객의 구매 의향을 예측하여 그 가능성이 가장 높은 시점에 관련 제안을 통해 참여를 유도할 수 있다. 그러면 마케팅 효율이 향상될 것이다.
- 신규 방문자에게도 개인맞춤형 상품을 추천하라 브랜드 사이트를 처음 찾은 방문자에게 추천할 상품이나 서비스를 어떻게 알 수 있는가? 일반 웹사이트 콘텐츠로 모두에게 동일하게 표시하거나 관련성이 없는 상품을 추천하면 방문자가 해당 사이트에 남아 브랜드 활동에 참여할 가능성은 낮다. 하지만 제3자 데이터를 활용하면 인공지능(AI)을 통해 외부 사이트에서의 고객 관심사와 행동을 파악하여 향후 구매 행동을 예측할 수 있다. 한 소비자가 지난 주에 정장 원피스와 핸드백을 검색하느라 여러 웹사이트를 방문한 후, 유명한 패션 브랜드 사이트에 처음 방문하는 상황을 예로 들어보자. 해당 패션 브랜드는 인공지능을 통해 이 소비자가 찾아 본 상품들을 이미 파악하고, 비슷한 상품들을 소비자의 첫 방문 때부터 자신 있게 보여줄 수 있다. 여기서 더 나아가 그 상품들과 어울리는 하이힐이나 액세서리까지도 맞춤 추천할 수 있다.
- 유사 고객(Lookalikes)을 찾아 고객 베이스를 확대하라 마케팅 캠페인을 진행할 때 예산과 시간을 어디에 투입해야 할지 판단하기가 어렵기 때문에 새로운 고객을 찾는 일은 언제나 힘든 과제다. 구매율 높은 핵심 고객층을 그대로 복제하기는 불가능하지만, 제3자 데이터를 활용하여 이 핵심 고객들과 유사한 행동을 보이는 새로운 잠재고객을 찾아낼 수 있다. AI 유사 고객 찾기 모델을 사용하여 자사 및 제3자 데이터를 통합 분석하면 기존 고객과 유사한 특성을 가진 새로운 잠재고객 세그먼트를 찾아낼 수 있다. 인공지능(AI)은 나아가 최고의 고객들과 가장 가까운 속성을 기준으로 각 세그먼트에 우선순위를 부여할 수 있다. 그러면 우선순위에 따라 전환 가능성이 높은 세그먼트부터 관련성 높은 맞춤 제안으로 공략하고 도달 범위를 확대할 수 있다. 자사 데이터와 결합하여 적절히 활용하면 제3자 데이터는 캠페인 성공에 큰 힘이 된다. 브랜드 운영 채널에 국한되는 것을 방지함으로써 고객에 대해 더 많은 것을 파악할 수 있도록 하고, 나아가 새로운 고객도 찾아낼 수 있다.
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