디지털 마케팅 시장의 새로운 기회, 퍼스트 파티 데이터
지난 10월, 디지털 마케팅 컨퍼런스인 Max Summit 2021이 온라인으로 진행되었습니다.
Max Summit 2021은 디지털 마케팅 업계에 종사하고 있는 실무자들이 모여 인사이트를 나누는 자리로 누적 참가자 1만 명, 발표 연사 750명 이상이 참여한 국내 최대 규모의 디지털 마케팅 컨퍼런스입니다.
이번 컨퍼런스는 'Untact and new opportunity'라는 주제로 진행되었으며, 빅인을 비롯하여 구글, 크리테오, 아마존과 같은 기업의 실무자들이 다양한 주제로 발표를 진행해주셨습니다.
여러 발표 중 가장 많은 인사이트를 나누어주신 주제는 바로 '퍼스트 파티 데이터'였습니다. 다가오는 2023년부터 서드 파티 데이터를 활용하기 어려워지면서, 최근 뜨거운 감자로 떠오른 주제이기 때문입니다.
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이러한 디지털 마케팅 시장 트렌드에 발맞추어, 빅인의 Marketing Lab의 천영훈 연구 소장님과 Product Unit의 장우영 프로덕트 오너(PO)님도 '퍼스트 파티 데이터'라는 주제로 인사이트를 나누어 주셨습니다.
발표 주제
'퍼스트 파티 데이터의 중요성과 활용 사례'
[발표를 진행하고 계시는 장우영 PO님(왼쪽), 천영훈 연구 소장님(오른쪽)]
발표 내용을 알아보기 전, 퍼스트 파티 데이터와 서드 파티 데이터의 개념부터 간단히 정리해 보겠습니다.
- 퍼스트 파티 데이터란?
서비스의 주체가 수집 및 활용하는 데이터입니다. 퍼스트 파티 데이터는 서비스 내에서 발생하는 모든 데이터를 수집하고 분석하여 사용자 식별, CRM 마케팅 등 다양한 부분에 사용됩니다.
- 서드 파티 데이터란?
서비스의 주체가 아닌 제 3자가 수집하고 활용하는 데이터입니다. 일반적으로 신규 사용자 유입, 리타게팅 캠페인에 활용됩니다. 퍼스트 파티 데이터와 동일하게 고객 행동 데이터를 수집하지만, 비교적 예민하지 않은 정보를 수집한다는 차이점이 있습니다.
퍼스트 파티 데이터와 서드 파티 데이터의 가장 큰 차이점은 데이터를 수집하고 활용하는 '주체'가 다르다는 점이었습니다. 개념에 대해 간단히 짚어보았으니, 본격적으로 퍼스트 파티 데이터의 중요성과 활용 사례에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
[발표 목차]
- 퍼스트 파티 데이터가 중요해진 이유
- 퍼스트 파티 데이터 활용의 이점
- 퍼스트 파티 데이터를 활용한 고객 분류 방법
- 퍼스트 파티 데이터 활용 사례
발표 주요 내용
(1) 퍼스트 파티 데이터가 중요해진 이유
"개인 정보 침해 이슈로 활용의 제약이 심해지고 있는 서드 파티 데이터"
최근 개인 정보 보호에 대한 관심이 높아지면서 쿠키를 주기적으로 삭제하거나, Adblocker 애플리케이션이나 플러그인으로 광고를 차단하는 사용자 수가 크게 증가했습니다. 이러한 현상은 웹브라우저 사용자들이 개인 정보 이슈에 더욱 민감해졌음을 의미합니다.
또한 구글 크롬도 2023년부터 개인 정보 보호를 위해 서드 파티 쿠키 수집을 제한하겠다고 발표했는데요. 사파리, 파이어폭스에 이어 세계 웹브라우저 시장의 약 66%를 차지하는 구글까지 서드 파티 쿠키 수집 관련 정책을 내놓으면서, 디지털 마케팅 시장에는 많은 변동이 예상되고 있습니다.
이러한 서드 파티 데이터 활용의 제한은 디지털 마케팅 시장에 어떤 영향을 끼치게 될까요? 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상되는 부분은 '리타게팅 광고'입니다.
그동안 애드테크 기업들은 서드 파티 데이터를 활용하여 고객이 탐색했거나 장바구니에 담은 상품을 기반으로 리타게팅 광고를 진행해 왔습니다. 그러나 앞으로 서드 파티 데이터 활용이 제한된다면 정확한 고객 행동 데이터를 수집하기 어려워져 기존과 같은 리타게팅 광고를 할 수 없게 됩니다.
그 결과 리타게팅 광고의 정확도는 물론, 도달 범위도 줄어들어 전반적인 ROAS 감소는 불가피합니다.
(2) 퍼스트 파티 데이터 활용의 이점
이런 상황을 대처하는 방법 중 하나는 퍼스트 파티 데이터 활용입니다. 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 아래와 같은 고민을 해결할 수 있습니다.
- GDPR, CCPA 등 개인정보 침해 관련 고민 해소
- 모든 브라우저에서 제한 없이 데이터 활용
- 목표에 맞는 커스텀 세그먼트 생성 및 고객 행동 기반 마케팅 가능
그렇다면 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 어떤 것을 할 수 있을까요?
[도달 범위와 효율을 모두 만족하는 캠페인을 할 수 있어요.]
자사 데이터나 사이트 내 고객 행동 데이터를 기준으로 그룹을 생성하면 기존의 페이스북, 구글과 같은 광고 플랫폼이 제공했던 타깃 그룹보다 정교하고 효율이 좋은 타깃 그룹을 생성할 수 있습니다. 그러나 이런 경우 모수가 부족하다는 문제가 발생합니다.
이때 구글 애즈와 페이스북의 유사 타깃 기능을 활용한다면 모수가 부족하다는 문제점 해결이 가능하여 도달 범위와 효율을 모두 만족하는 캠페인을 집행할 수 있습니다.
[자사 목표에 맞는 고객 행동 기반 데이터를 수집할 수 있어요.]
자사 고객에 대한 정보는 서비스를 제공하는 주체가 가장 많이 알고 있습니다. 때문에 자사 목표에 맞는 데이터를 수집하고, 그 목표 달성을 위한 여러 가지 마케팅 활동도 시도할 수 있습니다.
(3) 퍼스트 파티 데이터를 활용한 고객 분류 방법
지금까지 퍼스트 파티 데이터가 중요한 이유와 활용의 이점에 대해 알아보았습니다.
그렇다면 이러한 퍼스트 파티 데이터는 어디에 활용할 수 있을까요? 다양한 활용 방법 중 하나는 바로 '고객 그룹 분류'입니다.
쉬운 이해를 위해 '이탈 직전 행동'을 기준으로 고객 그룹을 나누어 보았습니다.
(*고객 분류의 기준은 목표에 따라 달라질 수 있습니다.)
[페이지 조회 후 이탈한 고객]
웹사이트의 방문 페이지만 조회하고 이탈한 고객은 상품에 대한 정보, 또는 브랜드 자체에 대한 인지도가 부족한 상태입니다. 때문에 구매를 유도하기 위한 혜택보단, 상품과 브랜드를 각인시키는 메시지를 전달하는 캠페인이 효과적인 그룹입니다.
[상품 상세 페이지 조회 후 이탈한 고객]
상품 상세 페이지만 조회하고 이탈한 고객은 우리 브랜드의 여러 가지 상품을 탐색한 상태입니다. 빠른 구매 결정을 유도하기 위해 쇼핑몰 내 구매가 가장 많이 일어나는 주력 상품을 소개하거나, 탐색했던 상품의 구매 혜택을 제공하는 캠페인이 효과적인 그룹입니다.
[장바구니 추가 후 이탈한 고객]
장바구니에 상품을 추가하는 행동은 구매할 의사가 생기기 시작한 시점입니다. 이 단계에서 이탈한 고객들은 장바구니에 추가한 상품을 리마인드 하여 구매를 유도하는 마케팅 전략이 효과적인 그룹입니다.
[주문서 입력 중 이탈한 고객]
주문서를 입력하는 시점에 이탈한 고객은 구매 직전 최저가를 비교하는 단계이거나, 혹은 주문서를 작성하는 과정에서 불편함을 느꼈을 가능성이 높습니다. 이 시점에 이탈한 고객은 구매 시 받을 수 있는 혜택을 제시하여 구매를 유도하는 마케팅 전략이 효과적인 그룹입니다.
첫 번째 스텝으로 이탈 직전 행동에 따라 고객을 분류했다면, 그다음 스텝으로 어떤 마케팅 캠페인을 진행할 수 있을까요? 상품 상세 페이지 조회 후 이탈한 고객 그룹을 예시로 살펴보도록 하겠습니다.
상품 상세 페이지 조회 후 이탈한 고객 그룹에게는 상품 조회 수에 따라 다른 마케팅 캠페인을 실시할 수 있습니다.
[상품 상세 페이지 1회 조회 후 이탈한 고객]
상세 페이지를 1회만 조회한 고객은 아직 브랜드를 정확히 인지하지 않은 상태입니다. 때문에 주력 상품, 인기 상품을 추천하기보다 상품 특징을 소구 한 캠페인을 노출하여 지속적인 관심을 이어가도록 유도해야 합니다.
[상품 카페고리 페이지 10회 이상 조회 + 상품 상세 페이지 5회 이상 조회 후 이탈한 고객]
이런 고객 유형은 브랜드가 제공하는 다양한 상품에 관심도가 높고, 구매를 고민하는 시점으로 판단합니다. 때문에 관심 있게 조회한 상품 또는 조회한 상품과 유사한 상품을 추천하는 캠페인을 노출하여 구매로 전환되도록 유도해야 합니다.
이탈 직전 행동 이외에도 고객 그룹을 분류하는 기준은 다양합니다. 예를 들어 관심사, 구매 행동 데이터 등이 있겠지요. 정확한 고객 그룹 분류가 CRM 마케팅의 첫 단추인 만큼, 목표에 따른 분류 기준을 명확하게 정립하고 시작해야 합니다.
*더욱 자세한 고객 분류 기준이 궁금하다면?
(4) 퍼스트 파티 데이터 활용 사례
회원 가입한 사용자가 처음 구매하는 상품을 활용한 캠페인으로
회원 가입률 263% 상승
[패션 브랜드 D사의 회원가입 증대 사례]
마지막으로는 퍼스트 파티 데이터를 활용해 회원 가입률을 상승시킨 패션 브랜드 D사의 사례를 살펴보겠습니다.
패션 브랜드 D사는 광고를 통해 유입된 신규 방문자를 D사의 고객으로 전환시키는 것이 중요한 목표였습니다. 하지만 높은 광고 비용을 들여 데려온 신규 방문자 수 대비 회원 가입률은 0.87%로 매우 낮다는 고민이 있었습니다.
고민을 해결하기 위해 빅인으로 고객 행동 데이터를 분석한 결과, 회원 가입 후 상품을 구매한 사용자의 32%는 가방 카테고리의 상품을 구매한다는 사실을 알 수 있었습니다.
이러한 분석 결과를 바탕으로 '가방 상품을 조회한 사용자에게 신규 회원 혜택을 제시하면 회원 가입을 할 것이다.'라는 가설을 세우고, 검증을 위해 아래와 같이 빅인 캠페인을 설정하였습니다.
[캠페인 설정 조건]
- 캠페인 타깃: 실시간 방문 중 가방 카테고리를 조회한 사용자
- 캠페인 메시지: 신규 회원 혜택으로 가방을 할인해준다는 메시지 전달
- 캠페인 노출 시점: 실시간 방문 중 가방 상품을 조회한 뒤 바로 다음으로 조회한 페이지
- 캠페인 예시
- 캠페인 성과: 회원 가입률이 0.87%에서 2.29%로 약 163% 상승하였습니다.
이처럼 퍼스트 파티 데이터를 제대로 활용한다면 보이지 않았던 해결방안을 찾을 수 있습니다.
지금까지 퍼스트 파티 데이터가 중요해진 이유, 활용 시 이점, 퍼스트 파티 데이터를 활용한 고객 분류 방법 그리고 퍼스트 파티 데이터 실제 활용 사례까지 살펴보았습니다.
다가오는 서드 파티 데이터 활용의 제한으로 디지털 마케팅 시장에는 수많은 우려의 목소리가 나오고 있습니다. 하지만 이제는 상황에 대한 걱정보단 이를 활용할 수 있는 방안에 대한 고민이 필요한 시점입니다.
지금부터 자사몰에 유입된 고객을 분류하는 것을 시작으로, 고객 그룹에 따라 알맞은 마케팅 시나리오를 세워보는 건 어떨까요?
이번 콘텐츠는 빅인이 Max Summit 2021에서 발표한 내용을 요약하여 재구성하였습니다.
보다 자세한 발표 내용과 성공 사례가 궁금하신가요?
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