디지털 마케팅의 핵심 도구였던 서드파티 쿠키가 점차 줄어드는 '쿠키리스 시대(Cookieless)'가 도래했습니다. 이는 단순한 기술 변화가 아닌, 개인정보 보호 강화와 소비자 데이터 통제권 강화 요구에 따른 마케팅 전략의 근본적 전환을 의미합니다. 이러한 변화는 신뢰 기반의 혁신적 마케팅 전략을 요구하며, 이에 대비한 구체적 대응 전략과 방법을 모색해야 합니다. 이제 쿠키가 없는 시대를 준비하며, 특별한 성과를 낼 수 있는 새 마케팅 방법을 함께 찾아봅시다.

쿠키리스 시대의 정의와 배경

먼저 서드파티 쿠키(Third-party Cookies, 이하 쿠키)에 대해 간단히 알아보겠습니다. 쿠키는 고객이 방문하는 웹사이트에 의해 브라우저에 저장되는 작은 데이터 파일로, 고객의 탐색 기록, 관심사, 행동 패턴 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 덕분에 마케터는 쿠키를 활용해 고객의 온라인 행동을 추적하여 맞춤형 광고를 제공했었습니다.

그러나 개인정보 보호에 대한 관심이 높아지면서 쿠키의 사용이 점차 제한되기 시작했습니다. 쿠키는 고객 동의 없이 개인 정보를 수집하고 추적할 수 있어 개인정보 침해의 주요 원인으로 지적됐기 때문입니다. 이에 따라 주요 웹 브라우저들도 쿠키를 차단하는 방향으로 정책을 변경하기 시작했습니다. 글로벌 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하는 ‘구글 크롬(Google Chrome)’은 비록 쿠키를 포기하지는 못했지만, 개인정보의 자기 결정권 보장을 위해 웹페이지 방문자에게 ‘쿠키를 켜거나 끌지 여부’를 결정해 달라는 메시지를 제공할 계획입니다.

기존 디지털 마케팅은 쿠키를 활용해 고객 타겟팅 마케팅을 하기 편했다. (출처: What is a Session ID? Definition and Explanation - Seobility Wiki)

이렇듯 쿠키의 영향력이 줄어드는 ‘쿠키리스 시대의 도래’는 단순한 기술적 변화가 아닙니다. 이는 마케팅 전략의 근본적인 전환을 요구합니다. 마케터는 이제 쿠키에 의존하지 않고도 효과적인 마케팅 전략을 세워야 하며, 더 나아가 개인정보 보호와 마케팅 효율성 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 쿠키리스 시대는 고객의 개인정보를 보호하면서도 효과적인 마케팅을 실현할 수 있는 새로운 방법들을 모색하게 하는 중요한 전환점입니다.

마케팅 업계에 미치는 영향

앞서 언급했듯이 쿠키는 오랜 기간 동안 마케터가 고객의 온라인 행동을 추적하고 분석하는 데 핵심 도구를 사용되어 왔습니다. 이를 통해 마케터는 개별 고객의 관심사와 행동 패턴을 파악하고, 맞춤형 광고와 콘텐츠를 제공하여 높은 광고 효과를 얻을 수 있었습니다.

그러나 쿠키가 사라지면서, 마케터는 이러한 데이터를 수집하고 분석하는 새로운 방법을 찾아야 하는 도전에 직면하게 되었습니다. 서드파티 쿠키가 없는 상황에서는 고객 행동 데이터를 수집하기가 어려워지며, 이는 광고 타겟팅, 리타겟팅, 고객 세분화 등 많은 마케팅 활동에 직접적인 영향을 미치게 됩니다. 예를 들어, 고객이 특정 웹사이트를 방문한 후 다른 웹사이트에서도 관련 광고를 보는 리타겟팅 전략이 어려워질 수 있습니다.

쿠키로 고객을 타겟팅하는 마케팅 성과는 점차 줄어들고 있다.

또한 쿠키가 사라지면 마케팅 캠페인의 성과를 정확하게 측정하고 분석하는 데도 어려움이 생깁니다. 기존에는 쿠키를 통해 광고 노출 이후 고객의 반응을 추적하고, 이를 기반으로 캠페인의 효과를 분석할 수 있었습니다. 그러나 쿠키가 줄어든 환경에서는 이러한 데이터를 수집하기가 어려워졌기 때문에 마케팅 전략의 효과를 평가하는 데 새로운 접근 방식이 필요합니다.

이에 따라 마케팅 업계 전문가들은 ‘퍼스트파티 데이터(First-party data)’와 ‘제로파티 데이터(Zero-party data)’’의 중요성을 더욱 강조하게 되었습니다. 퍼스트파티 데이터는 기업이 직접 수집하는 데이터로, 고객과 직접적인 상호작용을 통해 얻는 정보입니다. 제로파티 데이터는 고객이 자발적으로 제공하는 데이터로, 설문 조사나 피드백 등을 통해 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 쿠키 없이도 고객의 관심사와 행동 패턴을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

결국, 쿠키리스 시대는 마케터에게 새로운 도전과 기회를 동시에 제공하고 있습니다. 개인정보 보호를 강화하면서도 효율적인 마케팅을 실현하기 위해서는 새로운 데이터 수집 및 분석 방법을 도입하고, 지속적으로 변화하는 디지털 환경에 적응해야 합니다. 이제 마케터는 고객과의 신뢰를 바탕으로 더 나은 마케팅 전략을 수립하고, 장기적인 성공을 이끌기 위한 도전을 시작해야 합니다.

구체적인 대응 전략과 방법

그렇다면 마케터들은 어떤 방법으로 성공을 위한 도전을 해야 할까요? 여러 마케팅 전략이 있겠지만, 여기서는 널리 알려진 4가지 방법에 대해 분석해 보겠습니다.

(1) 문맥(Contextual) 타겟팅 활용

문맥(컨텍스츄얼) 타겟팅은 고객이 현재 이용 중인 콘텐츠와 관련된 광고를 제공하는 방식입니다. 이는 고객의 브라우징 기록을 추적하지 않고도 높은 관련성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 웹소설 플랫폼인 ‘카카오페이지’에 인기 웹소설 광고를 게재하는 것이 문맥 타겟팅의 좋은 예입니다.

이 방법의 주요 장점은 개인정보 보호 측면에서 매우 유리하다는 점입니다. 고객의 개인 정보를 수집하지 않기 때문에 개인정보 보호법을 쉽게 준수할 수 있습니다. 또한, 관련성 높은 광고로 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 특히 고객이 현재 관심 있는 콘텐츠와 관련된 광고를 제공하기 때문에 광고의 클릭률과 전환율이 높습니다.

출처: 카카오페이지 서비스 소개

그러나 문맥 타겟팅에도 단점이 있습니다. 우선 고객 행동 데이터를 기반으로 한 정밀한 타겟팅이 어려울 수 있습니다. 가령, 고객이 특정 제품에 관심을 가졌지만, 해당 제품과 관련된 콘텐츠를 탐색하지 않으면 광고를 노출하기 어렵습니다. 또한, 광고의 효율성을 높이기 위해서는 콘텐츠와 광고의 적절한 매칭이 중요하며, 이를 위해서는 고도화된 알고리즘과 데이터 분석이 필요합니다.

(2) 제로파티 데이터 활용

제로파티 데이터는 고객이 정보 수집에 동의한다는 전제 조건 하에 고객이 주도적으로 제공하는 데이터로 설문 조사, 퀴즈, 피드백 등을 통해 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 고객의 선호도와 의도를 정확하게 파악할 수 있어 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 데 매우 유용합니다.

제로파티 데이터의 장점은 고객에게 직접 정보를 제공받아 데이터의 신뢰성과 정확도가 높고, 자발적으로 제공한 정보이기 때문에 마케팅 메시지의 개인화 수준을 높일 수 있습니다. 또한, 고객이 자신의 의도와 선호도를 직접 전달하기 때문에 더 정교한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

출처: 리멤버 리서치 서비스

아쉽게도 제로파티 데이터를 수집하는 데도 도전 과제가 있습니다. 우선 고객의 참여를 유도하는 것이 쉽지 않습니다. 고객이 설문 조사나 퀴즈에 참여하도록 유도하기 위해서는 매력적인 인센티브나 흥미로운 콘텐츠를 제공해야 합니다. 또한, 제로파티 데이터를 수집하고 분석하는 데에는 전문적인 기술과 시간이 필요합니다. 데이터 수집 과정에서 고객의 신뢰를 잃지 않도록, 데이터 사용에 대한 명확한 설명과 투명한 정책이 필요합니다.

(3) 퍼스트파티 데이터 수집 강화

퍼스트파티 데이터는 고객이 자발적으로 제공하는 데이터로, 기업의 웹사이트나 앱을 통해 직접 수집됩니다. 뉴스레터 구독, 멤버십 프로그램, 이벤트 참여 등의 방식으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 방법의 가장 큰 장점은 데이터의 신뢰성과 정확성입니다. 고객이 직접 제공한 정보이기 때문에 다른 데이터보다 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다. 또한, 기업이 직접 수집하고 관리해서 개인정보 보호법을 준수하기가 용이합니다. 고객과 직접적인 관계를 강화하여 브랜드 충성도를 높이는 데도 큰 도움이 됩니다.

출처: 이벤터스 블로그

다만 퍼스트파티 데이터를 수집하는 데는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 고객이 자발적으로 데이터를 제공하도록 유도하기 위해서는 고객 경험을 개선하고, 가치 있는 콘텐츠나 혜택을 제공해야 하기 때문입니다. 또한, 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해서는 전문적인 기술과 인력도 필요합니다.

(4) AI와 머신러닝 기술 도입

AI와 머신러닝 기술은 제로파티와 퍼스트파티 방식으로 모집한 대량의 데이터를 분석하고, 고객 행동을 예측하며, 맞춤형 경험을 제공하는 데 매우 유용합니다. 이러한 기술을 활용하면 쿠키 없이도 효율적인 마케팅을 실행할 수 있습니다. 가장 큰 장점은 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 고객의 행동 패턴을 예측하고, 개인화된 마케팅 메시지를 제공할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 학습하기 때문에 마케팅 효율성을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

출처: 블럭스 CRM 마케팅 솔루션

그러나 AI와 머신러닝 기술을 도입하는 데에는 몇 가지 단점도 있습니다. 우선 이러한 기술을 도입하고 운영하기 위해서는 높은 비용이 필요합니다. 또한, AI와 머신러닝 모델을 개발하고 유지하기 위해서는 전문적인 기술과 인력이 필요합니다. 중소기업이나 스타트업에게는 초기 도입 비용이 부담될 수 있으며, 데이터의 질이 낮거나 편향된 데이터가 입력될 경우, 잘못된 예측을 할 위험이 있습니다. 따라서 AI와 머신러닝 기술을 도입하기 위해서는 효율적인 비용, 높은 기술력, 그리고 뛰어난 데이터 분석 등을 가진 솔루션을 잘 선택해야 합니다.

새로운 마케팅 패러다임의 도래

변화하는 마케팅 전략에서 가장 중요한 건 데이터 프라이버시와 투명성을 강화하는 일입니다. 투명한 데이터 정책과 고객의 선택권을 존중하는 마케팅 전략은 장기적으로 브랜드의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 또한 브랜드 신뢰가 높아지면, 자발적인 고객 참여로 이어져 자연스레 매출 상승에도 도움이 됩니다.

이제 디지털 마케팅의 새로운 전환점이 시작되었습니다. 제로파티 데이터와 퍼스트파티 데이터를 적극적으로 활용함으로써 마케터는 신뢰성 높은 데이터를 바탕으로 고객과 직접적인 관계를 강화할 수 있습니다. 또한, 문맥 타겟팅과 같은 개인정보를 보호하는 광고 기법을 도입하고, AI와 머신러닝 기술을 활용하여 더욱 정교하고 효과적인 마케팅 전략을 실행할 수 있습니다.

쿠키리스 시대는 마케터들에게 더 나은 고객 경험을 제공하고, 개인정보 보호 규제에서 벗어나 마케팅 효율성을 동시에 달성할 기회를 제공합니다. 이러한 기회를 최대한 활용하기 위해서는 새로운 기술과 방법을 적극적으로 도입하고, 지속적으로 변화하는 디지털 환경에 민첩하게 대응해야 합니다. 쿠키리스 시대는 새로운 도전이자 기회입니다. 이 변화에 발맞추어 혁신하고 적응하는 기업이야말로 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있을 것입니다.