제3장 제로파티 데이터
전지적 1인칭 시점
행동 데이터라고도 할 수 있는 퍼스트파티 데이터, 앞서 소개해 드렸듯이 그 중요성이 그 어느 때보다 주목받고 있습니다. 퍼스트파티 데이터를 활용해 더욱 섬세한 세그먼테이션(또는 유저 타겟팅)과 고도화된 개인화를 수행할 수 있기 때문입니다. 퍼스트파티 데이터의 가치는 의심할 수 없지만, 유저의 행동을 토대로 수집된 것이기에 유의미한 인사이트를 얻기 위해선 분석 과정을 거칠 수 밖에 없습니다.
때문에 퍼스트파티 데이터만큼이나, 또는 그보다도 더 중요하게 여겨지고 있는 것이 바로 제로파티 데이터입니다.
‘제로파티 데이터’를 처음 대중화한 포레스터 리서치는 제로파티 데이터에 대해 “고객이 브랜드에 의도적으로, 적극적으로 공유하는 정보다. 제로파티 데이터에는 구독 설정 데이터, 구매 의사, 개인 배경, 그리고 브랜드에 어떻게 인식되길 바라는지 등의 정보가 포함되어 있다”라고 설명했습니다.
기업에서 상시 수집하도록 허용하는 것이 아닌, 기업이 준비한 웹사이트 폼, 설문조사, 퀴즈, 멤버쉽 신청 등을 통해 유저가 제공하는 정보인 만큼 ‘대화형 데이터(Conversational Data)’라고도 합니다. 기업 또는 브랜드에서 보여주고 싶은 상품 및 서비스 내용, 전달하고 싶은 메시지만 보내는 일방적인 소통이 아닌 서로를 알아가며 유대감을 쌓는 것인데요. 유저에게 직접 소중한 정보를 요청하는 것이니 그 무엇보다 적극적이고 공격적인 접근이 될 수도 있겠습니다.
유저 행동에 의존하고, 분석이 필요한 퍼스트 파티 데이터와 달리,
유저로 부터 직접 제공받는 제로 파티 데이터는 분석 없이도 직관적인 인사이트를 얻을 수 있게 합니다.
이렇게 유저가 특별히 자발적으로 제공한 정보를 받아 기업은 정확한 오디언스 파악이 가능합니다. 그 덕분에 유저에 맞춰진, 개인화된 경험을 제공할 수 있게 되고, 더 나아가 개선된 인게이지먼트와 고객 수명(Customer Lifespan)으로 이어집니다.
그러나 제로파티 데이터가 기업에만 유의미한 존재는 아닌데요. 개인정보에 그 어느 때보다 예민한 요즘, 소비자들은 그들의 욕망(wants)와 니즈(needs)에 적절한 경험을 바라면서도 데이터에 대한 통제력을 원합니다. 본인이 원하는 개인화된 경험을 위해 수집되어 사용된 데이터가 정확히 어떤 내용을 담고 있고, 어떻게 공유가 되는지 등에 대한 컨트롤을 원하는 것이죠. 제로파티 데이터는 유저들이 본인이 어떠한 정보를 어느 경로를 통해 제공하는지 알 수 있다는 점이 이롭게 작용합니다.
그만큼 제로파티 데이터의 중요도가 대두되고 있고, 마케팅 업체 중 85%가 효과적인 맞춤형 경험을 만드는 데 대단히 중요한 역할을 한다고 이야기하기도 했는데요. 그러나 아직 많은 기업이 제로파티 데이터의 이점을 과소평가해 고객 유입 이후에만 사용되도록 하는 전술로 두고 있다 보니, 그의 활용도가 불필요할 정도로 제한된 실정입니다.
또, 데이터 활용자 중 82%가 제로파티 데이터에 대한 접근권이 있다고 하지만, 그중 42%는 해당 데이터를 효과적으로 사용하는 법은 잘 모른다고 인정했습니다.
분석에 대한 수고가 현저히 감소하고 정확도가 수직으로 상승하는 제로파티 데이터이지만, 아직 수집부터 활용까지 실행하지 못하고 있다면 아래 사항들을 고려해 보시면 좋을 것 같습니다.
● 제로파티 데이터는 ‘대화형 데이터’입니다. 유저와 그들의 배경, 생각, 또는 관심사에 대해서 대화를 나누게 된다면 어떤 것을 알게 되고, 또 알고 싶은지 생각해 보세요.
예를 들어, 유저와의 대화 중에 그의 생년월일을 알 수 있고, 밀떡보다는 쌀떡을 좋아하는 것을 알게 될 수도 있으며, 하루에 커피를 두 잔씩 마시고, 반려동물로 웰시코기와 함께하고 있는 사실도 알 수가 있겠습니다.
데이터 수집, 마케팅, 그리고 인터랙션을 일종의 ‘대화’로 고려해 접근을 한다면, 유저 입장에서는 브랜드로부터 일방적인 상품 프레젠테이션을 받았을 때보다 훨씬 귀 기울이고 있다는 느낌을 받게 됩니다.
B2B 식자재 주문 관리 서비스 S사에서 인사이더를 통해 진행한 캠페인 예시입니다.
S사는 서베이를 통해 유저가 공감할 만한 주제와 관련된 질문을 하면서 동시에 원하는 데이터를 수집했습니다.
바로 다음 단계에서 경품 추첨을 위해 연락처 입력을 유도하였고, 마지막으로 결과 페이지까지 도달하도록 캠페인을 설계했습니다.
● 제로파티 데이터와 퍼스트파티 데이터를 적절히 함께 활용할 줄 알아야 합니다.
제로파티 데이터의 정확도를 따라갈 순 없지만, 유저의 작은 행동도 놓치지 않고 수집되고 분석된 퍼스트파티 데이터에는 수많은 힌트가 담겨있습니다. 서로에게 없는 핵심 퍼즐 조각처럼 두 가지 데이터를 섞어 활용하면 고객 경험 개선이 극대화될 수 있습니다.
예를 들어, 가장 좋아하는 색상으로 파란색을 선택하였던 유저가 최근 스커트 카테고리에 자주 방문하였다면, 다음 방문에는 파란색 스커트를 먼저 추천해볼 수 있습니다. 더 나아가, 비슷한 성향과 행동 패턴을 보인 유저들이 구매한 상품들을 추천할 수도 있겠습니다.
우선 수집한 데이터에 기반해 유저 세그먼트를 형성한 뒤,
스마트레코 (AI 기반 상품 추천 기능)를 통해 상품을 추천하는 캠페인 예시입니다.
● 유저가 존중받고 있음을 느낄 수 있게 하세요.
기업 또는 브랜드는 필요한 데이터를 수집하면서도 해당 데이터를 제공하는 유저들이 스스로 존중받고 있고, 소중함을 느낄 수 있게 해야 합니다. 따라서 기업은 수집된 데이터를 어떻게 활용할 것이고, 유저의 개인 경험이 어떻게 개선될 것인지 전달해야 합니다.
일반적으로 쿠폰, 할인 코드와 같은 혜택 역시 효과적일 수 있지만, 제공된 데이터를 기반으로 실제로 커스터마이즈되고 개선된 경험을 즐길 수 있다면 브랜드에 대한 신뢰도와 만족도가 자연스레 향상될 것입니다.
텔레 및 통신업 L사에서 실제로 적용했던 캠페인 예시입니다.
상품 페이지 이탈률 개선을 원했던 L사는 인사이더를 통해 유저의 페이지 이탈 가능성을 감지해
이탈 사유를 파악할 수 있는 서베이 캠페인을 적용했습니다.
한편 제로파티 데이터를 제대로 활용하기 위해 외부 자원에 의존하는 움직임도 보입니다. 테크리퍼블릭은 “설문 대상자 중 63%는 ‘제로파티 데이터를 활용해 개인화된 경험을 전달’을 목적으로 서드 파티 기술을 사용하는 것을 최우선시한다고 응답했다”라고 전했으며, 이어 “또, 응답자 중 47%는 소비자들이 제공한 제로파티 데이터의 정확도를 검증하기 위해 기술을 활용하는 것이 최우선시하는 부분이다”라고 발표했습니다.
유저 이해 및 고객 경험 관련해 고민이 많으셨던 분들께서는 적극적인 ‘대화’를 통해 얻은 제로파티 데이터로 효과적인 마케팅을 진행해 보시길 바랍니다.
인사이더 코리아 | BDM Soobin Ha
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