마케팅 효율이 기대에 미치지 않는다는 느낌, 과연 느낌일까요 실제 상황일까요? 마케팅 효율을 예상하고 대응할 수 있는 방법인 퍼스트파티 데이터(First-party Data)! 퍼스트파티 데이터로 고객과 고객의 행동을 예측하고 마케팅 성과에 대응하는 방법을 이 아티클에서 모두 알아보세요.
퍼스트파티 데이터(First-party Data)란?
퍼스트파티 데이터의 정의
퍼스트파티 데이터(First-party data)는 브랜드가 직접 수집한 데이터를 말합니다. 고객이 자사 웹사이트에 방문하거나, 회원가입을 하거나, 상품을 구매하거나, 이메일을 구독하거나, 앱을 사용하는 과정에서 남긴 정보가 여기에 포함돼요. 즉, 고객이 브랜드와 직접 상호작용하며 남긴 모든 행동 데이터가 퍼스트파티 데이터입니다.
서드파티는 뭐에요?
퍼스트파티는 있는데 세컨드 파티(Second-party), 서드 파티(Third-party)가 빠질수 없죠. 퍼스트, 세컨드, 서드를 나누는 기준은 결국 데이터가 수집된 출처와 관계에 따라 구분되는데요. 이걸 쉽게 설명하면 다음과 같아요.
- 퍼스트파티: 내가 친구에게 직접 들은 이야기
- 세컨드파티: 친구가 자기 친구에게 들은 이야기를 나에게 전해준 것
- 서드파티: 인터넷 게시판에서 우연히 본 이야기
정보의 거리가 멀어질수록 정확도와 신뢰도가 떨어질 수 밖에 없겠죠? OO파티 데이터는 아래에 표로 한 번 더 정리할게요!
왜 퍼스트파티 데이터가 지금 중요한가요?
앞서 말했던 퍼스트파티 데이터와 서드파티 데이터의 차이, 조금은 이해하셨을거에요. 결국 신뢰도 높은 데이터를 수집하는게 마케팅 효율을 높이는 데 꼭 필요해진 건데요. 그 이유를 조금 더 자세히 알아보겠습니다.
서드파티 쿠키 이후, 데이터의 질이 중요해진 이유
쿠키 기반 마케팅이 무력해지고 있는 시대입니다. 구글은 쿠키 폐지 계획을 공식적으로 연기했지만, 이미 사파리는 서드파티 쿠키를 막고 있죠. 더 중요한 건 고객들의 인식 변화입니다. 데이터가 어떻게 활용되는지, 누가 수집하는지에 대한 민감도가 커졌습니다. 실제로 많은 사이트에서 쿠키와 관련된 팝업을 띄우고 고객이 직접 제공여부를 선택하도록 하는 것을 한 번쯤 경험해 보셨을텐데요. 이제는 고객이 직접 제공한 데이터만이 제대로 쓸 수 있는 데이터가 되었습니다.
초개인화와 AI를 외치는 시대, 데이터없이 개인화는 없습니다
여러분은 일상과 업무에서 AI를 얼마나 활용하고 계신가요? 또 검색했던 내용과 관련된 광고를 얼마나 자주 접하시나요?
검색엔진에서 영상, 그리고 AI로 고객의 검색 트렌드는 변화하고 있습니다. 고객은 생성형 AI에 취향을 학습시키고, 나를 위한 여름 운동화를 추천해줘라고 묻습니다. 제품을 검색해서 스크롤을 내리며 하나하나 찾던 때보다 질문은 구체적이고, 개인화되었죠. AI는 정제된 데이터를 바탕으로 답을 만들고요.
검색뿐만 아니라 메타나 구글같은 광고 플랫폼에서도 너나할 것 없이 AI를 도입하고 최적화에 공들이고 있죠. 고객이 남긴 행동 데이터가 없다면, AI는 학습할 수 있는 모든 기회를 놓치게됩니다. 그렇기 때문에 브랜드가 직접 수집하는 퍼스트파티 데이터의 중요성은 점점 높아지고 있어요.
퍼스트파티 데이터를 수집하면 뭐가 달라질까요?
AI가 우리의 브랜드를 고객에게 ‘추천해줄 이유’를 만드는 것. 브랜드의 추진력을 유지하는 것, 고객과 접점을 만드는 것. 그 차이를 만드는 게 바로 퍼스트파티 데이터입니다. 그렇다면, 퍼스트파티 데이터를 수집하고 활용하면 어떤 점이 달라질까요?
고객의 행동을 추측이 아니라 ‘이해’할 수 있습니다
우리 고객 중 김지영님은 주말 오후 2시에 메시지를 자주 열고, 박민수님은 신상품보다 ‘할인 정보’에 더 반응하며, 이수진님은 구매 후 3주쯤 지나면 재구매 확률이 높다는 사실을 알고 계신가요?
퍼스트파티 데이터를 통해 확인한 이런 행동기반 데이터를 활용하면 막연히 추측하는게 아니라 고객의 행동을 이해할 수 있어요. 앞선 예시는 수집할 수 있는 아주 단편적인 퍼스트파티 데이터를 보여주고 있어요. 하지만 여기에 더해 어떤 메시지를 열었는지, 실제로 구매한 제품은 무엇인지, 무엇을 함께 구매하는지, 김지영, 박민수, 이수진님의 연령대는 어떤지, 객단가가 얼마인지 등 다양한 데이터를 조합할 수 있죠.
이렇게 행동 기반 데이터로 타깃 오디언스를 나누면 마케팅의 성공 확률이 눈에 보입니다. 비슷한 연령대의 사람들은 어떻게 소비할까? 그리고 이런 분석을 바탕으로 트리거 메시지를 보내고, 리텐션 캠페인을 설계하는거죠. 그러면 같은 비용으로 더 나은 성과를 기대할 수 있게 됩니다.
퍼스트파티 데이터 수집률 5%가 연간 수천만 원의 차이를 만듭니다
퍼스트파티 데이터를 기반으로 마케팅하는 브랜드는 단순히 메시지를 ‘많이 보내는’ 것이 아니라, 누구에게, 언제, 무엇을 보여줄지를 정밀하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 수집률이 3%인 브랜드는 월 10만 방문자 중 3천 명의 데이터를 확보하지만, 8%라면 8천 명입니다.
이 5%의 차이는 연간 수만 명의 고객 접점을 만들뿐만 아니라 수집된 데이터를 통해 ‘고관여 고객’을 찾아낼 수 있습니다. 실제로 퍼스트파티 데이터를 기반으로 마케팅했을 때 고객이 클릭할 확률(CTR)이 최대 10배, 전환될 확률(CVR)은 3~5배 높아집니다.
같은 예산이라도 데이터의 품질과 활용 방식에 따라 성과가 수천만 원 이상 벌어지는 퍼스트파티 데이터의 힘입니다.
퍼스트파티 데이터로 실현할 수 있는 마케팅 전략
1단계: 고객 세그멘트로 마케팅을 나누세요
- RFM 분석 기반 VIP / 충성고객 / 이탈예상 고객 분류
- 고객군별 리워드, 온보딩, 윙백* 시나리오 설계
*윙백 : 특정 제품이나 서비스를 사용한 고객이 자발적으로 어떤 행동을 취하거나 피드백을 제공하는 것
2단계: 행동 기반 메시지로 전환을 유도하세요
- 장바구니 이탈 후 1시간 내 리마인드 메시지
- 구매 주기 기반의 자동 재구매 유도
- 생일 / 기념일 트리거 메시지
3단계: 예측 기반의 마케팅으로 한발 앞서 대응하세요
- 이탈 가능성 높은 고객 자동 감지 및 윈백
- LTV 예측 기반 마케팅 투자 우선순위 설정
- 머신러닝 기반 추천 상품 자동 큐레이션
퍼스트파티 데이터 수집 아직 늦지 않았습니다
브랜드가 해야 할 첫 번째는 지금부터 고객의 행동을 제대로 수집하는 것입니다. 수집률이 올라가면, 분석이 가능해지고, 분석이 가능해지면 실행 전략이 만들어집니다. 이 실행 전략은 데이터를 기반으로 마케팅 효율을 예상하고, 또 예상치 못한 상황에 대비할 수 있는 좋은 수단입니다. 퍼스트파티 데이터가 곧 브랜드의 경쟁력이 될거에요.
