데이터 기반 마케팅 전략의 필수, 마케팅 데이터 파이프라인 구축
💌 BizSpring에서 제공하는 최신 마케팅 트렌드를 받아보고 싶다면, 뉴스레터를 구독해 주세요.!
다양한 인사이트 정보에서 활용방법, 최신 트렌드 정보를 매월 보내드립니다!
\오늘날 기업의 마케팅 환경은 그 어느 때보다 복잡합니다. 수많은 디지털 채널과 플랫폼에서 생성되는 데이터를 수집/측정하고 분석해 적시에 활용하지 못한다면 경쟁에서 도태될 수 밖에 없습니다.
여기서 중요한 것은, 단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 올바른 데이터 파이프라인을 구축하여 데이터를 효율적으로 관리하고 이를 통해 데이터 기반의 마케팅 전략을 실행해야 한다는 것입니다.
이 글에서는 마케팅 데이터파이프라인 개념부터 그 중요성 그리고 실제 기업에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 다루며 기획자,분석가, 마케터 여러분이 실무에서 겪는 고민과 해결책을 제시할 수 있도록 구체적인 사례와 방법론을 함께 제시해볼 예정입니다.
마케팅 데이터 파이프라인이란?
마케팅 데이터 파이프라인은 다양한 마케팅 채널(웹사이트, 소셜미디어, 광고 플랫폼, CRM등)에서 발생되는 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 분석 및 시각화하여 실질적인 인사이트를 도출할 수 있는 일련의 기반이 되는 구조를 말합니다.
데이터는 원천적으로 서로 다른 포맷과 구조로 존재하기 때문에 이를 일관성 있게 가공하여 분석 가능한 형태로 만들어야 합니다. 이 과정을 자동화하고 실시간으로 데이터를 흐르게 하는 것이 바로 마케팅 데이터 파이프라인의 역할입니다.
마케팅 데이터 파이프라인이 필요한 이유
1. 데이터 통합의 필요성
기업은 웹사이트, 소셜미디어, 개인화 마케팅(이메일, SMS등), 광고 플랫폼 등 다양한 채널에서 데이터를 수집해야 하고 다양한 데이터를 일관된 형식으로 통합하여 분석 뷰 차원에서 성과를 파악할 수 있어야 합니다.
2. 실시간 의사결정 지원
자동화된 데이터 파이프라인은 실시간 또는 근실시간으로 데이터를 제공하여 빠른 의사결정을 지원함으로서 마케팅 전략의 효과를 극대화 할 수 있습니다.
3. 시간 절약과 효율성 증가
데이터 수집/가공등의 수작업을 줄이고 자동화된 데이터 흐름을 구축해 시간과 비용을 절감합니다.
마케팅 데이터 파이프라인의 구성 요소
마케팅 데이터 파이프라인은 크게 데이터 수집, 처리, 저장, 분석 및 시각화의 단계로 구성됩니다.
여기서는 각 단계에서 이용될 수 있는 도구와 기술을 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집
가장 먼저 할 일은 다양한 마케팅 플랫폼에서 데이터를 자동으로 수집하게 하는 것입니다.
대상 데이터 소스는 아래와 같은 것이 있습니다.
- 웹사이트 데이터 : Google Analytics, Logger, Adobe Analytics, Naver Analytics등을 통한 방문자 행동, 유입 경로, 전환율 등의 데이터
- 미디어 데이터 : Facebook, Instagram, News, Blog/Café 등의 노출수, 반응도, 참여도, 클릭수 등의 데이터
- 광고 플랫폼 데이터 : Naver Ads , Google Ads, Facebook Ads, Kakao Ads 등의 광고 성과 데이터
- CRM 데이터 : Salesforce 등의 CRM 데이터
2. 데이터 정제 및 변환
수집된 데이터 소스들은 원래 형태 그대로 이용하기에 적합하지 않을 수 있어 클린징/표준화/변환의 과정을 거쳐 데이터 분석 목적에 맞게 변환하는 것이 필수입니다.
해당 과정은 데이터 소스의 유형과 각 기업의 분석 목적에 맞춰 데이터 가공/변환하는 과정이 다양하게 되나 기업의 표준화 작업은 필수로 진행되어야 합니다.
3. 데이터 저장
정제/가공된 데이터는 적절한 빅데이터 환경에 저장되어야 하며 중요한 것은 데이터 저장소의 확장성과 보안 및 분석 유연성/대응성이 있어야 합니다.
- 데이터 웨어하우스 : 대용량의 구조화된 데이터를 저장하고 빠른 쿼리 성능을 제공하는 장점이 있는 저장소입니다.
Amazon Redshift, Google Bigquery, Snowflake등이 해당됩니다. - 데이터 레이크 : 구조화되지 않은 원시 데이터를 저장할 때 주로 사용할 수 있습니다.
Amazone S3, Azure Data Lake등이 해당됩니다.
모두 클라우드 스토리지라는 점에서 확장성, 가용성, 비용, 효율성을 제공하며 이후 AI/ML 서비스 연결성이 훌륭합니다.
4. 데이터 분석 및 시각화
저장된 데이터를 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하여 마케팅 전략에 사용할 차례입니다. 분석가와 마케터가 쉽게 데이터를 이해할 수 있도록 대시보드를 만드는 것도 매우 중요합니다.
- 분석 도구 : Python, R, SQL 등을 사용하여 데이터 탐색, 통계 분석, 머신러닝 모델등 고급 분석을 수행할 수 있으며 고객 이탈 예측이나 광고 캠페인 성과 예측등이 가능합니다.
- 시각화 도구 : Tableau, Looker, Power BI 등을 통해 대시보드를 생성하고 주요 KPI를 실시간으로 모니터링 합니다.
마케팅 데이터 파이프라인 구축시 주요 과제
마케팅 데이터 파이프라인 구축 과정에서 다양한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 주요 과제를 고려해야 합니다.
1. 전환 데이터 통합
웹사이트 방문자들에 발생된 이벤트와 CRM(Customer Relationship Management)이나 CDP(Customer Data Platform)를 마케팅 데이터와 연결하는 것은 중요합니다. URL에 고유한 추적 코드를 만들고 각 이벤트와 디지털 광고와 연결하는 작업은 무한히 반복적으로 발생되는 일입니다. 이 반복되는 작업은 전문화된 데이터 처리 능력과 마케팅 환경에 이해가 요구됩니다.
2. 변화하는 API
데이터를 수집해야 하는 플랫폼은 자주 API (애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 수정하며 데이터를 수집하는 하는 곳은 그에 발맞춰 API를 업데이트 해야 하며 이 작업은 개발자가 꽤 시간을 들여 작업하게 됩니다.
3. 데이터 변환과 정규화
여러 채널에서 수집된 데이터를 하나의 기준으로 맞추는 작업이 필요합니다. 그러나 각 채널마다 데이터를 측정하는 방식이나 사용하는 용어가 다릅니다. 이런 이유로 여러 플랫폼에서 수집한 데이터를 하나의 통일된 방식으로 변환하는 데 시간이 걸리며 자주 업데이트가 필요할 수 있습니다
4. 마케팅 환경 전문 기술
마케팅 데이터를 정규화하거나 분석하는데 필요한 도구들은 많지만 이를 효과적으로 활용하려면 전문화된 기술과 시간이 필요합니다.
마케팅 데이터 파이프라인 구축하기 위한 준비
1. 주요 데이터 소스 식별
마케팅 데이터를 수집하는 모든 장소를 체계적으로 조사하고 목록화합니다. 이를 통해 전체 마케팅 데이터 생태계를 명확하게 파악하고 이후 분석 및 통합 과정에서 중요한 기초 자료로 활용합니다.
목표 : 데이터가 수집되는 모든 출처를 확인하고 문서화
- 웹사이트, 이메일 캠페인, 소셜 미디어, 광고 플랫폼, CRM 등에서 수집되는 데이터 출처 확인
- 데이터 출처별로 수집되는 주요 데이터 포인트(예: 클릭 수, 전환율 등) 명확히 기록
- 각 데이터 출처의 역할과 중요도 파악
2. 기존 보고서 수집
기존 보고서를 통해 현재 수집 중인 데이터 포인트와 제공하는 인사이트를 분석합니다. 이를 통해 수집된 데이터가 어떤 결과를 제공하는지 평가하고 데이터를 파이프라인에 통합할 준비를 합니다.
목표 : 기존 데이터의 활용 현황 파악 및 인사이트 분석
- 모든 관련 부서에서 생성된 최신 마케팅 보고서를 수집
- 보고서에서 제공하는 인사이트와 활용 중인 데이터 포인트를 검토
- 보고서의 데이터 출처와 분석 결과 간의 연결성을 파악
3. 누락된 인사이트 파악
현재 수집된 데이터를 분석한 후 마케팅 노력이 비즈니스에 미치는 영향을 완벽하게 파악하기 위해 누락된 인사이트가 있는지 확인합니다.
목표 : 데이터 및 인사이트의 공백을 식별하고 개선 방안을 마련
- 현재 보고서에서 제공되지 않는 중요한 인사이트나 데이터 포인트가 무엇인지 확인
- 마케팅 성과에 대한 보다 심층적인 분석이 필요한 영역을 식별
- 추가로 수집해야 할 데이터 포인트나 분석 방법 도출
4. 수동/오류 발생 가능성이 높은 프로세스 매핑
보고서가 원시 데이터 소스에서 대시보드로 변환되는 과정에서 수동으로 개입하거나 오류가 발생할 가능성이 있는 부분을 분석합니다. 이를 통해 자동화가 필요한 프로세스를 확인하고 데이터 파이프라인의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
목표 : 수동 처리 과정 및 오류 발생 가능성을 최소화하여 프로세스 자동화
- 데이터 수집, 분석, 보고서 작성 과정에서 수동 작업이 이루어지는 단계를 파악
- 수동 프로세스의 효율성과 신뢰성을 평가
- 자동화할 수 있는 부분을 식별하여 오류 발생 가능성을 줄이고 데이터 파이프라인의 안정성을 확보
이 과정을 통해 마케팅 데이터 파이프라인 구축 준비 과정을 체계적으로 관리할 수 있으며 데이터 수집과 분석의 일관성을 확보하여 마케팅 활동의 성과를 더욱 효과적으로 평가할 수 있습니다.
마케팅 데이터를 최대한 활용하려면 마케팅 데이터 파이프라인 솔루션을 활용하는 것이 필수적입니다. 올바른 플랫폼을 사용하면 마케팅 캠페인을 최적화하고 진행 상황을 추적하며 전반적인 마케팅 전략을 개선할 수 있는 정확하고 시의적절한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
비즈스프링은 모든 데이터 요구 사항을 처리할 수 있는 포괄적인 플랫폼과 기술 서비스를 보유하고 있습니다. 여기에는 수집, 준비, 저장, 분석, 보고 및 예측이 모두 포함됩니다. 비즈니스 도메인 맞춤형 서비스로 완성도 높은 마케팅 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
관련하여 궁금한 사항 및 문의사항이 있으시다면 언제든 편하게 연락주시길 바랍니다. 👉 서비스 문의하기
🔍 비즈스프링에서 발행한 최근 콘텐츠 둘러보기!
