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고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

DMCU

2020.04.13 16:43 조회수 6070
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고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

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고객 데이터 플랫폼(CDP) 정의와 CRM, DMP와의 차이점

(참조 자료: What is a customer data platform? How is it different from a DMP or CRM?)

 

오늘 날의 마케팅은 디지털 마케팅 뿐만 아니라 모든 것이 데이터에 의존한다는 사실을 어느 누구도 부정하지는 못할 것입니다.

 

그래서 수많은 마케터들이 아직 이 기술에 익숙하지 않음에도 불구하고 고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform, CDP)이 다른 마케팅 기술보다 더 각광받고 빠르게 적용되고 있다는 사실은 그리 놀라운 일이 아닙니다.

 

CDP는 포괄적인 데이터 기반 마케팅의 핵심이며 이는 기업의 모든 고객 데이터가 마케팅(혹은 다른분야에도) 용도로 결합되는 매우 매력적인 마케팅 개념입니다. 데이터와 데이터의 관리 없이는 더 스마트한 캠페인을 가능케 하는 ‘마케팅 브레인(marketing brain)’은 작동될 수 있습니다. 그래서 자료를 모으는 것이 매우 중요합니다.

 

CRM(Customer Relationship Management)이나 DMP(Data Management Platform)와 같은 유형의 데이터 시스템에 전적으로 의존하는 대신 주요 브랜드가 왜 이들을 적용하고 있는지 설명하는 CDP에는 몇 가지 뚜렷한 특징이 있습니다.

 

 

고객 데이터 플랫폼이란?


CDP의 목적은 모든 고객 데이터를 통합하고 이 데이터를 통합 고객 프로파일에 연결하는 것입니다. 그리고 마케터는 이 데이터를 활용하여 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 운영할 수 있습니다.

 

고객 데이터의 허브나 중심지 역활을 할 수 있는 플랫폼에 대한 이야기는 이미 들어봤다고 할 수 있을 것입니다. 단일 고객 뷰(single customer view)나 360도 고객 프로파일(360 degree customer profile)을 제공한다고 주장하는 기술이 부족했던 적은 없습니다.

 

그러나 실제로 모든 데이터를 수집하고 동시에 마케터에게 유용하게 사용될 수 있는 인사이트를 제공하는 플랫폼은 이제까지 없었습니다. 마케팅 분석 전문가인 David Raab는 처음으로 2013년 CDP 카테고리를 만들었고 그 의미를 아래와 같이 정의했습니다.

 

“고객 데이터 플랫폼은 다른 시스템에서도 엑세스할 수 있는 통합 고객 데이터를 지속적으로 생성하는 마케터 관리 시스템(marketer-managed system)입니다.”

 

 

Visualisation of a CDP (source: Emailvendorselection.com)

 

 

 

 

고객 데이터 플랫폼이 우리와 알고 있는 것과 무엇이 다른가?

 

CRM과 DMP와 같은 시스템과 CDP는 무엇인 다른가?

 

1. CRM(Customer Relationship Management)과의 차이

 

CRM 시스템은 고객과 소통하기 위해 구축되며, 고객 프로파일을 지속적으로 생성하기 위해 과거 혹은 일반적인 고객 데이터를 기반으로 합니다. 다만 이 CRM 시스템은 다양한 소스를 통해 들어오는 방대한 양의 고객 데이터를 수집할 수 있도록 구축되지는 않았습니다.

 

반면 CDP는 내부/외부 데이터, 정형/비정형 데이터, 그리고 일괄적인 축적된 데이터 혹은 스트리밍되는 데이터 등 그 형태와 소스를 가리지 않고 모든 데이터 통합이 가능합니다. 이렇게 하면 훨씬 더 포괄적인 관점에서 고객을 분석할 수 있고 실시간으로 그 분석 인사이트에 따라 실행에 옮길 수 있습니다.

 

데이터 소스에는 아래와 같은 다양한 카테고리가 포함됩니다.

 

결제 및 주문 데이터: e커머스 사이트와 관리 및 판매 시스템이 생성하고 있는 구매, 주문 및 재구매 날짜, 고객 및 제품 가치, 버려진 장바구니, 반품 등에 대한 데이터를 말합니다. 이 데이터가 마케팅과 세일즈 모두에게 귀중한 데이터라는 점에는 아무리 강조해도 지나치지 않을 것입니다.

 

웹과 모바일에서의 행동 데이터: 검색한 제품과 카테고리, 클릭, 스토어, 방문한 페이지 수 등 고객이 웹과 모바일을 통해 브랜드와 인터렉션했던 모든 데이터가 여기에 해당됩니다. 이 데이터는 이벤트 기반 마케팅 캠페인에 매우 필요하며 분석가라면 누구나 원하는 데이터이며 예측 모델에도 유용한 데이터입니다. 이 데이터는 현재와 미래 예상되는 행동과 선호 제품들에 대해서 많은 것들을 이야기하기 때문에 주목해야 할 데이터입니다.


고객 프로 파일 데이터: 고객이 없으면 장사도 안 되겠지요? 그들이 누구인지, 그들이 원하는 것이 무엇인지 알고나면 보다 효과적인 마케팅으로 이어질 것입니다. 이 카테고리는 연락처 데이터와 옵트인(Opt-in)으로 시작해서 심리학적 데이터 포인트들을(가령 예를 들면 라이프 스타일, 문맥, 선호 제품, 심지어 개인 성향까지)까지 매우 세부적이고 풍부하게 포함됩니다.

 

제품 데이터: 이는 고객 데이터는 아니지만 고객을 위한 개인화된 마케팅을 위해 반드시 필요한 데이터입니다. 특히 제품 재고와 가격 정보, 이 2가지를 가장 중요한 데이터 포인트로 생각해야 합니다.

 

제품 다양성이 날로 많아질 뿐만 아니라 제품 수명 주기(product life-cycles)가 짧아지고 있어 제품의 관리와 그 데이터는 나날이 증가하고 있습니다. 많은 제품들이 오직 한 시즌에만 유효한데, 예를 들어 몇 달 동안 어떤 자전거를 판매하고 있다가 이후엔 새로운 버전으로 교체될 수 있습니다. 일반적으로 이 데이터는 제품 데이터 관리 시스템(product data management systems) 혹은 e커머스 플랫폼(ecommerce platforms)을 통해 고객 데이터의세계로 들어가게 됩니다. 대기업들은 효율성을 높이기 위해 그들의 벤더와 함께 표준화된 교환 포맷(exchange formats)을 갖게 될 것입니다.

 

CRM & 오프라인 데이터 소스:  자, 이제 마지막으로 CRM 차례입니다. 대표적인 CRM 데이터의 유형은 고객 프로필인데요, 전화, 이메일, 권한(permission) 및 데이터 범주화(suppression data), 퍼모그래픽스(firmographics) 등이 있습니다. 그러나 이러한 유형의 데이터는 웹을 통한 문의 양식, 설문 조사 정보들도 포함되어 CRM에 기록되어 집니다.

 

위의 예시들은 빙산의 일각에 불과하지만 CDP는 현재 알려진 어떠한 종류의 데이터라도 모두 처리할 수 있도록 만들어졌기 떄문에 문제가 되지는 않습니다. 새로운 유형의 소스를 자유롭게 추가하고 수정할 수 있기 때문에 중앙 저장소 기능에서 미래 예측을 위한 분석 데이터들을 만들어 낼 수 있습니다.

 

유일한 변수는 디지털 마케팅 환경이라는 것이 워낙 변화무쌍하다는 점입니다. 새로운 데이터 유형과 소스들이 앞으로 계속 만들어질 수 있습니다. 미래의 사물인터넷 세상에서는 지금보다도 훨씬 더 강력한 데이터 폭발을 확인할 수 있을 것입니다.

 

 

2. 맞춤형 통합(Custom integrations)과의 차이


CDP는 기본적으로 마케팅 기능을 염두하고 구축됩니다. 직접 CDP를 구축할 수 있나요? 물론 이론적으로는 자체적으로 구축이 가능합니다. 이미 많은 맞춤형 IT 프로젝트들이 CDP가 하는 기능을 달성하려고 시도 중입니다. 그러나 분명 이같은 큰 IT 프로젝트에는 적지않은 예산과, 리소스, 그리고 시간이 소요됩니다. 또한 여기에는 리스크 요소도 분명 포함됩니다.

 

CDP는 단순한 고객 데이터 베이스가 아닙니다. CDP는 ‘숨겨진’ 특징들을 표준화하여 하나의 패키지로 만들어냅니다. 이러한 기능에는 데이터 베이스 생성 및 운영을 보다 용이하게 하기 위해 사전에 미리 구축된 마케팅 베이스와 패키지화된 다양한 도구들이 포함되어 있습니다. 데이터를 표준화하고, 붙이고, 정리하는 등의 데이터 처리 기능을 생각할 수 있을 것입니다.

 

일부 CDP에는 BI, 분석, 보고서 혹은 트래킹과 같은 추가적인 기능들도 내장되어 있습니다.

 

 

3. 딜리버리 플랫폼(Delivery platform)과의 차이 

 

CDP의 세계에서는 다양한 채널 터치 포인트에서 잠재 고객들과 상호 작용하는 시스템이 있는데요, 이를 딜리버리 플랫폼(delivery platform) 혹은 참여 플랫폼(engagement platforms)이라고 하며 최근에는 마케팅 자동화 툴이라고도 많이 불리기도 합니다. 예를 들어 여러 소셜미디어 관리 플랫폼과 앱, 이메일 마케팅 소프트웨어, ABM(account based marketing) 시스템 등이 해당합니다.

 

이러한 딜리버리 시스템은 CDP와 연결되어 소셜미디어 등을 통해 마케팅 메시지를 내보내는 역활을 하는 것 뿐만 아니라 각각의 캠페인 데이터와 고객 참여 데이터를 수집하여 이를 다시 CDP로 전송하기도 합니다. CDP 내에 포함된 플랫폼은 아니지만 일부 CDP의 경우에는 이러한 딜리버리 플랫폼과 아주 밀접하게 통합되어 있으며 캠페인을 계획하고 심지어 CDP 내에서 딜리버리 플랫폼에 연결되어 직접 마케팅 메시지를 내보낼 수도 있습니다.

 

 

4. DMP(Data Management Platform)와의 차이

 

특히 DMP와 CDP를 혼동하기 쉽습니다. DMP는 광고를 운영하고 쿠키 데이터를 활용하여 타깃을 수정할 수 있도록 설계되었습니다. DMP는 단일 고객보다 익명의 세그먼트와 카테고리에 더 초점을 두고 있습니다. DMP에서 대부분의 정보는 익명이며, 일반적으로 90일 이후에는 데이터가 사라집니다.

 

이에 반해 CDP는 지속적으로 고객 프로필을 생성합니다. 이는 데이터를 영구 저장하고 이러한 히스토리를 보존한다는 것을 의미합니다. 그 다음, 고객에 대한 모든 데이터와 결합함으로써, 단일 고객에 대한 하나의 완성된 기록이 나오게 됩니다.

 

다시 정리하자면, DMP는 익명의 사용자를 타깃으로 광고를 진행하도록 설계된 반면, CDP는 식별되어진 고객들의 데이터 베이스를 단지 광고 뿐만 아니라 그 이상의 것들을 위해 사용하도록 만들어졌습니다.

 

 

5. 데이터 웨어하우스(Data warehouses)와의 차이

 

데이터 웨어하우스(Data warehouses, DW)란 회사의 각 사업부문에서 수집된 모든 자료 또는 중요한 자료에 관한 중앙창고를 의미합니다. 기존 데이터 웨어하우스는 커다란 기술 노하우가 있지만 마케팅과는 거의 관련이 없는  IT팀에 의해 구축되고 운영됩니다. 기본적으로 데이터 웨어하우스는 사내 모든 데이터를 하나로 모으는 것을 목표로 하지만, 여기에서 마케터는 IT팀에 크게 의존해야만 합니다. 그리고 마케팅 적인 기능을 가지고 아이디어를 실현하는데 보통 큰 어려움을 겪게 됩니다. 운용이 느린 데이터 웨어하우스와 달리, 현실적으로 마케터에게 가장 가치있는 고객 데이터는 빠르게 접근 가능하고 바로 ‘적용 가능한’ 고객 데이터입니다.

 

물론 기술적인 문제는 오라클이나 아마존 같은 DWMS 공급 업체와 IT 부서가 협력하여 해결할 수 있습니다. 마케터는 마케팅 데이터 베이스에 대한 높은 접근 권한과 추가적인 기능을 확보해야 합니다.

 

 

고객 데이터 플랫폼(CDP)이 다른 시스템과 다른 이유

 

CDP는 지속적으로 고객 데이터 베이스를 생성하는 패키지 시스템입니다. 모든 유형의 데이터 소스를 처리할 수 있고 마케팅 중심의 관점으로 다른 시스템에도 연결되어 그 데이터를 받아옵니다.

 

 

 


 

CDP와 데이터웨어 하우스, DMP 및 CRM의 기능 비교 차트.

 

 

 

브랜드와 만나는 순간(moment)은 관계의 기본 요소

 

포괄적인 고객 관점을 만드는 것은 훌륭하고 대단한 마케팅 철학처럼 들리지만 실무로 들어가면 결코 쉬운 일이 아닙니다. 고객들의 순간(moments)을 관찰하는 것부터 시작해야 하는 것이 그 이유입니다.

 

브랜드와 만나는 순간은 고객과의 관계를 이루는 기본 구성 요소로서 CDP에 의해 활성화될 수 있습니다. 고객들은 다양한 채널을 통해 브랜드와 만난 순간을 기억할 것이고, 이러한 순간을 통해 전반적인 브랜드의 이미지를 형성하게 됩니다. 그렇기 때문에 기업들은 고객들과 접점을 이루는 다양한 채널들을 잘 관리하여 이러한 순간을 잘 활용해야 할 것입니다.

 

“The Power of Moments: Why Certain Experiences Have Extraordinary Impact” 라는 책에서는 심리학자들이 Peak-End 규칙이라 불리는 것을 아래와 같이 설명합니다.

 

사람들은 경험을 평가할 때 그 길이를 잊거나 무시하는 경향이 있습니다. 대신 그들은 두 가지의 중요한 순간을 바탕으로 그 경험을 평가하는데요, (1)번은 최고 혹은 최악의 순간이라 불리우는 가장 피크의 순간, 그리고 (2)번은 맨 마지막 순간입니다. 분명한 것은 그 경험을 평가할 때 시시각각으로 느끼었던 감정을 평균내지는 않는다는 점입니다.

 

때문에 마케터들은 가장 특별하고 기억에 남는 최고의 순간 하나에 집중하여 설계해야 할 것입니다.

 

 

CDP를 활용하여 고객들에게 기억에 남는 순간을 제공한 독일의 도이치반(Deutsche Bahn)

 

독일의 공영철도기업인 도이치반은 CDP와 함께 이 특별한 순간을 구현하기 위해 작업을 시작했습니다.

 

연구를 통해 도이치반은 철도 여행이 얼마나 힘들 수 있는지 알고 있으며, 그들의 고객들은 기회만 주어진다면 이 상황에서 일등석으로 업그레이드할 가능성이 높아진다는 것을 알게 되었습니다. 도이치반은 CDP를 활용하여 여행자들에게 2등석이 붐빌 때 할인된 금액으로 1등석 업그레이드를 제안하였습니다.

 

이 업그레이드 제안은 푸시 알림을 통해 도이치반 모바일앱을 통해 제공되는데요, 이 모든 것이 이미 CDP와 연결되어 있기 때문에 사용자가 앱을 통해 그 티켓을 구매했는지, 웹사이트에서 구매했는지, 아니면 다른 채널에서 구매했는지는 별도로 파악하는 것은 크게 중요하지 않습니다.

 

이 캠페인에서 알아야 할 것 중 하나는 바로 그 고객의 여행 목적지입니다. CDP는 고객 데이터와 상황별 데이터(열차가 여행 중 얼마나 붐비는지)를 결합하여 이를 실현하기 때문입니다. 이것은 DB에 대한 직접적인 수익 창출 뿐만 아니라 고객이 확실히 기억할 만한 특별한 순간이 됩니다.

 

얼마나 많은 고객들에게 이 업그레이드 제안을 할 수 있는지 어떻게 파악했는지가 궁금하실 수도 있을텐데요, 티켓 예약 시, 고객의 77% 가량이 로그인하기 때문에 여기서 연결되어진 CDP를 통해 타깃팅할 수 있게 됩니다. 한 달에 170만 개의 예약과 270만 개의 로그인 기록은 그저 상당한 숫자의 그룹, 그 이상도 그 이하의 의미도 아니게 됩니다.

 

 

결론

 

고객 데이터 플랫폼은 단일 고객 뷰(Single customer view)를 생성합니다. 하지만 CDP의 진정한 가치는 그것을 실행가능하게 만들고 그렇게 하기 위한 인사이트를 얻는 것입니다. CDP를 통해 얻을 수 있는 인사이트를 정리하면 다음과 같습니다.

 

- 이 고객이 현재 구매하기 전에 이전에 구매했던 제품은 무엇이였는가?

- 이 고객은 어느 세그먼트/타깃 그룹에 속해 있는가?

- 이 고객의 이탈할 확률이 높은가?

- 이 고객은 최근에 무엇에 관심을 보였는가?

- 이 고객의 구매 의도와 시기는?

- 이 고객의 가치와 예측가능한 미래 가치는 어떠한가?

- 이 고객은 어느 접점(Touch points)에서 브랜드와 인터렉션하고 특별한 순간을 경험하는 것을 선호하는가?

- 이 고객은 고객 여정(Customer Journey) 상에서 어느 단계에 현재 위치하여 있고, 선호하는 제품은 무엇인가?

 

 

위 내용은 사실 CDP를 통해 얻을 수 있는 무궁무진한 인사이트 중 몇 가지 샘플에 지나지 않습니다. 그리고 단순한 분석으로만 보일 수 있습니다. 하지만 CDP는 단일 고객의 CLV(Customer Lifecycle Value)를 향상시키고 이탈을 막기 위해 적절한 세그먼트와 사용자 경로, 메시지, 채널, 그리고 타이밍(가설을 검증하는 동안 A/B 테스트 등을 수행하는 것 등)을 보다 효과적이고 쉽게 결정하게 해줍니다.

 

일단 마케터가 가지고 있는 기초적인 데이터와 인사이트를 결합하면, 마케팅은 훨씬 더 놀랍고 가치있는 순간들로 고객들에게 전달될 수 있을 것입니다.

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