퍼스트파티 데이터 활용 가이드: 서드파티 쿠키 데이터 없이 마케팅에 성공하는 방법

서드파티(Third-party) 데이터의 시대가 끝을 내리고 있습니다. 하지만 퍼스트파티(First-party) 데이터는 영원합니다. 각종 법규와 규제, 그리고 데이터에 민감한 고객의 증가로 인해 서드파티 쿠키가 더 이상 주요 데이터 소스로서 활용되지 못하게 되었습니다. 마케터들은 고객에 대한 정보를 얻기 위해 더 지속 가능한 방법을 찾게 되었습니다. 현대 마케터에게 있어 고객이 자발적으로 제공한 자사 데이터 소스는 더욱 중요해진 것입니다.

퍼스트파티 데이터 시대에 살고 있다는 것은 활용 가능한 데이터가 곧 강력한 고객 관계에서 나온다는 것을 의미합니다. 고객의 입장에서 기업이 자신의 데이터를 안전하게 보호할 것이라는 믿음이 필요했기 때문에, 신뢰는 항상 중요했습니다. 하지만 광고의 지속적인 변화를 고려할 때, 신뢰 구축은 현재 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 기업에 대한 고객의 신뢰가 없다면 아무리 전략적인 마케팅 활동도 흔들릴 수 있습니다.

먼저 퍼스트파티 데이터에 대해 알아보고, 오늘날의 마케팅 환경에서 퍼스트파티 데이터가 어떤 역할을 하는지 정의해 보겠습니다.

퍼스트파티 데이터는 기업 채널에서 고객으로부터 직접 수집한 정보입니다. 여기에는 구매 데이터, 웹사이트에서의 행동, 고객 서비스 상담원과의 상호작용 등이 포함됩니다. 또한 고객 이름, IP, 이메일 주소와 같은 기본 정보뿐만 아니라 구매 내역, 인구 통계, 웹사이트 활동, 앱 데이터 등과 같은 보다 세분화된 데이터도 포함됩니다.

기존 서드파티 쿠키 시스템과 가장 큰 차이점은 이 모든 것이 콘텐츠와의 직접적인 상호 작용에서 비롯된다는 점입니다. 더 이상 우리 웹사이트가 아닌 다른 웹사이트로 사용자를 따라가서 그들이 그곳에서 하는 일을 기록하지 않습니다. 이는 총 데이터가 줄어든다는 의미이기도 하지만, 관련성 높은 데이터를 더 많이 확보할 수 있다는 의미이기도 합니다. 사람들이 우리 브랜드 콘텐츠에 어떻게 반응하는지가 다른 콘텐츠에 어떻게 반응하는지보다 항상 더 중요해질 것입니다.  

이러한 ‘쿠키 데이터 없는 시대’에 마케터가 앞으로 염두에 두어야 할 네 가지 사항을 소개합니다.

퍼스트파티 데이터에 집중하도록 적응하는 것은 단순히 서드파티에서 퍼스트파티로의 스위치를 전환하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 예시를 통해 퍼스트파티 데이터를 수집, 정리하고 모든 퍼널 단계에서 실행에 옮기는 방법을 살펴보겠습니다.

가상의 회사 TechBat는 클라우드 기반 프로젝트 관리 솔루션을 전문으로 하는 기업입니다. TechBat는 자사 데이터를 사용해 스타트업을 위해 설계된 새로운 AI 기반 프로젝트 관리 도구를 홍보하는 포괄적인 마케팅 캠페인을 시작하려고 합니다.

어떻게 시작할 수 있을까요?

데이터 준비: 웹, 광고, 마케팅 및 모든 CRM 데이터에서 자사 데이터를 수집하고 통합해 고객과 연락처에 대한 모아보기를 제공합니다. 

데이터 분석: TechBat 마케팅팀은 이러한 자사 고객 데이터를 분석해 AI 기술에 관심을 보인 기업을 파악합니다. 뉴스레터 구독, 웨비나 참여, 지난 1년간 AI 기능에 대해 문의한 고객 등으로 파악할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 인사이트를 사용하여 관심 있는 여러 비즈니스에 대한 구매 가능성 점수를 생성할 수 있습니다.

세분화: TechBat는 잠재 고객을 세 가지 주요 그룹으로 분류합니다: AI 마니아(AI 콘텐츠에 적극적으로 참여한 기업), 효율성 추구자(생산성 솔루션을 검색한 기업), '배트헤드'(TechBat 플랫폼을 자주 사용하거나 로열티 프로그램의 회원인 기존 고객).

전략 개발: 마케팅팀은 각 세그먼트에 대해 관찰된 고객 관심사를 기반으로 구체적인 캠페인 메시지를 개발합니다. AI 마니아에게는 AI 기반 툴의 가장 새롭고 흥미로운 최신 기능을 강조하는 메시지를, 효율성 추구자에게는 생산성 향상과 시간 절약을 강조하는 콘텐츠를, 배트헤드에게는 개인화된 업그레이드 제안을 제공합니다.

활성화: 이 모든 것을 실행에 옮기기 위해 TechBat은 Marketing Cloud Engagement 또는 Account Engagement와 클라우드 광고 솔루션과 같은 세일즈포스 제품을 사용하여 광고 채널이나 자사 채널 전반에서 개인화된 고객 여정을 생성합니다. 또한 관련 대화 주제나 타겟팅된 후속 조치를 위한 이메일 템플릿이 포함된 알림을 슬랙(Slack)에서 담당자들에게 발송합니다.

그렇다면 B2C 기업이라면 어떤 모습일까요? 이 동영상을 통해 가상의 스포츠 브랜드인 Northern Trail Outfitters가 자사 퍼스트파티 데이터를 어떻게 캠페인 계획, 잠재고객 구축, 잠재고객 활성화에 활용할 수 있는지 알아봅시다.

맞춤화 전략이 일반적인 전략에 항상 승리한다는 점을 명심해야 합니다. 쿠키 데이터를 활용하기 어려워지는 미래에서, 이러한 맞춤화된 마케팅 접근 방식은 더 이상 기존의 형태로는 실행할 수 없는 '필수적인' 광고 관행을 달성하거나 대체할 새로운 방법을 찾는 것을 의미합니다.

다음은 더 이상 서드파티 데이터 쿠키를 사용하지 못하게 되었을 때 다르게 작동하거나 전혀 효과를 발휘하지 못하게 될 중요한 광고 툴의 몇 가지 예시입니다:

리타겟팅: 서드파티 데이터가 없으면 고객이 다른 곳에서 수행한 작업이나 검색 방식을 기반으로 리타겟팅할 수 없습니다. 더 이상 고객 모르게 고객의 모든 행동 데이터를 수집할 수 없습니다. 이제 마케터는 고객이 제공하는 데이터만으로 마케팅을 해야 합니다(이렇게 말하면 진작에 서드파티 쿠키를 없애야 했겠죠?).

교차 도메인 추적: 여러 도메인 또는 하위 도메인에서 방문자 행동을 추적하는 데 사용되던 교차 도메인 추적은 거의 전적으로 서드파티 쿠키 데이터에 의존했지만, 이제는 더 이상 사용할 수 없습니다.

멀티 터치 어트리뷰션 측정: 멀티 터치 어트리뷰션은 여전히 존재할 수 있지만, 이전보다 고객 신뢰가 많이 필요합니다. 이제 고객은 자신의 정보를 공유하도록 직접 선택해야 합니다. 고객 여정에서 자연스럽게 데이터를 수집하거나 여러 접점에서 고객의 디지털 흔적을 추적할 수 없습니다.

그렇다면 TechBat와 같은 기업은 어떻게 이러한 툴에 의존하지 않고 전략을 수립할 수 있을까요?

이메일 캠페인: 각 세그먼트에 맞춤형 이메일을 발송하고, 이전 TechBat와의 상호 작용을 기반으로 개인화된 메시지와 혜택을 제공합니다. 모든 데이터는 직접적인 상호 작용에서 나온 것이기 때문에, 진화하는 개인정보 보호 규정이나 서드파티 감가상각으로 인해 손상되지 않습니다.

콘텐츠 마케팅: TechBat는 각 고객 세그먼트의 관심사에 맞춘 케이스 스터디, 블로그 게시물, 연구 보고서를 게시합니다. 그리고 뉴스레터, SNS, 웹사이트 랜딩 페이지를 통해 이를 홍보합니다.

서버 간 이벤트 추적: 픽셀 기반 추적을 메타의 전환 API와 같은 서버 간 솔루션으로 대체한 TechBat는 캠페인 성과를 최적화하고, 전환을 추적하고, 리마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

퍼스트파티 데이터에 의존해야 한다는 것을 아는 것과 데이터를 올바르게 처리하는 것은 별개의 문제입니다. 고객의 선호도와 경계선을 존중하면서 필요한 데이터를 확보하기 위해 따라야 할 몇 가지 기본 단계가 있습니다.

1.     고객에게 어떤 데이터가 수집되고, 어떻게 사용되며, 누구와 공유되는지 알려주세요.

2.     간편한 옵트인(Opt-in)과 옵트아웃(Opt-out) 메커니즘을 통해 고객에게 데이터에 대한 통제권을 제공하세요.

3.     강력한 보안 조치로 고객의 데이터를 보호하세요. 강력한 보안 시스템을 갖추는 것만으로는 충분하지 않으며, 고객이 이를 알 수 있도록 투명성을 확보해야 합니다.

4.     명확한 가치 교환을 통해 고객이 제공하는 데이터를 소중히 여긴다는 것을 보여줌으로써 신뢰와 충성도를 구축하세요. 공짜로 무언가를 요구하지 마세요. 개인화된 할인 및 혜택, 독점 액세스, 로열티 또는 보상 프로그램, 조기 액세스 기회 등 고객의 신뢰에 보답할 수 있는 방법은 무수히 많습니다.

5.     메시지를 개인화하고, 신뢰할 수 있는 고객 관계를 구축하고, 여러 시스템과 디바이스에서 주소 지정 기능을 지원하는 데 도움이 되는 데이터를 수집하세요. 이러한 데이터의 주요 형태는 이메일 주소, 전화번호, 이름, 모바일 디바이스 ID, OTT ID 등입니다.

개인정보 보호와 책임이라는 동전의 양면이 이렇게 처리되었다면, 최적화 측면에서는 어떨까요? 퍼스트파티 데이터의 다양한 이용 사례를 살펴보겠습니다.

디지털 참여 행동, 인구 통계 데이터 등을 사용하여 광고 지출을 최적화하고 파이프라인을 촉진하며 개인화된 광고 캠페인에 정보를 제공할 수 있습니다.

통합된 행동 신호, 구매 데이터, 인구통계학적 인사이트 및 기타 요소를 기반으로 가치가 높은 타겟 오디언스를 생성하는 것부터 시작하세요. 보다 세분화된 세그먼트를 위해 '구매 성향' 점수를 평가한 다음, 광고 채널 전반에서 세그먼트를 활성화하세요.

맞춤형 광고와 온라인 경험을 통해 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다. '정보 요청' 콜투액션(CTA)을 통해 지식을 쌓을 수 있는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 마지막으로 광고 플랫폼 전반에서 세그먼트/활성화 성과를 분석하여 ROI를 추적하고 향후 광고 전략을 조정할 수 있습니다.

훌륭한 퍼스트파티 데이터를 사용하면 이전 방문 또는 구매 데이터, 인구 통계, 과거 마케팅 참여 및 참여 점수를 기반으로 가치가 높은 세그먼트를 만들 수 있습니다.

필요에 따라 유사 세그먼트를 사용하여 타겟 고객과 가장 유사한 잠재 고객을 찾거나, 한 서비스를 사용하는 기존 고객과 다른 서비스를 사용하는 고객과의 상관관계가 높은 고객을 식별하여 도달 범위를 늘릴 수 있습니다.

또한 세일즈포스 Data Cloud에서 직접 구글, 메타 또는 아마존과 같은 광고 파트너에게 세그먼트를 활성화하여 개인화된 광고로 고객에게 도달할 수 있습니다. 세일즈포스를 이용하면 Data Cloud와 Marketing Cloud Personalization을 결합하여 후속 방문에 대한 웹사이트 경험을 개인화할 수 있습니다.

서드파티 쿠키 대신 퍼스트파티 데이터를 사용하면 어떤 또 다른 큰 장점이 있을까요? 고급 캠페인 계획, AI 기반 잠재 고객 구축, 광고 활성화를 통해 예산을 늘리지 않고도 우수 고객과 유사한 고객을 더 많이 찾을 수 있습니다.

세일즈포스 Data Cloud에서는 세그먼트 인텔리전스(Segment Intelligence)를 사용하여 과거 및 현재 광고 캠페인의 효과를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 가장 실적이 좋은 잠재고객을 파악하고 향후 활성화에 대한 정보를 얻으세요. 구글, 아마존과 같은 광고 파트너로부터 다시 선호도, 인구 통계 및 시장 트렌드 데이터를 받을 수 있습니다. 이는 ROAS를 개선하고 향후 마케팅 캠페인 계획을 세우는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 AI 기반 세그먼트 생성을 사용해 홍보할 가치가 높은 잠재고객을 구축할 수 있습니다.

이를 통해 마케팅 캠페인 도달 범위를 확장하고, 새로운 잠재고객을 원하는 광고 플랫폼으로 활성화하여 그 잠재고객에게 개인화된 광고로 도달할 수 있습니다. 그런 다음 광고 파트너로부터 세그먼트 수준의 인사이트를 직접 수집하여 고객 선호도 및 인구 통계를 파악합니다. 이러한 정보를 개인 맞춤형 마케팅을 강화하는 데 사용할 수 있으므로 향후 캠페인에 유리한 고지를 선점할 수 있습니다.

위의 세 가지 사례는 가치가 높은 일반적인 퍼스트파티 데이터 이용 사례입니다. 그렇다면 TechBat와 같은 회사가 자사 퍼스트파티 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인을 구축할 때는 구체적으로 어떤 모습일까요?

●    퍼스트파티 데이터와 마케팅 캠페인 계획 단계에서 수집한 인사이트를 사용해 콘텐츠, 매체, 채널 및 마케팅 구조 설계에 정보를 제공합니다. 세일즈포스 기술을 보유하고 있기 때문에 AI 기능을 통해 이 프로세스를 최적화하고, 유사 잠재고객을 구축하고, 점수 모델을 통해 우선순위를 지정하고, Data Cloud 세그먼트 인텔리전스 설정을 사용하여 세그먼트를 분석하고 세분화합니다.

●    고객의 선호도와 고객 행동을 바탕으로 이메일, 채팅을 통한 커뮤니케이션과 같이 메시징과 광고 매체 사용 순서를 지정해 전환율과 지출을 최적화합니다. 원하는 시간 내에 원하는 고객 참여가 발생하지 않은 경우 관련 타겟팅 광고를 제공할 수 있습니다.

●    잠재 고객 세그먼트를 이용해 타겟팅 이메일, 링크드인 광고, 고객 관심사에 따른 적절한 콘텐츠 카테고리를 강조하는 개인화된 콘텐츠 마케팅을 전달합니다. AI의 기술적 측면에 더 관심이 있는 고객 세그먼트에는 다른 콘텐츠를 제공하고, 효율성에만 관심이 있고 그 과정에는 별로 신경 쓰지 않는 고객 세그먼트에는 별도의 콘텐츠를 각각 제공합니다.

●    TechBat는 이메일 캠페인과 같은 지원 채널에서도 세그먼트 내의 더욱 동적인 개인화를 위해 추가적인 속성 기준을 추가합니다. 또한 각 세그먼트 내에 제외 규칙을 포함시켜 전환된 사용자가 더 이상 해당 캠페인의 타겟팅 대상이 되지 않도록 합니다.

●    마지막으로, 데이터 분석과 지속적인 모니터링을 통해 캠페인 자체에서 생성된 퍼스트파티 데이터가 더 많이 유입됨에 따라 마케팅 캠페인을 지속적으로 반복하고 세부적으로 조정합니다.

퍼스트파티 데이터는 생성형 AI 옵션에도 도움이 됩니다. 퍼스트파티 데이터를 기반으로 구축된 생성형 콘텐츠는 기본적으로 이미 고객이 원한다고 말한 콘텐츠입니다. 이는 단순히 마케팅 데이터만을 의미하는 것이 아닙니다. 생성형 AI는 영업, 서비스 또는 계정 데이터 등 비즈니스 전반의 데이터를 기반으로 구축할 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 모든 고객에게 딱 맞는 개인화 마케팅 캠페인 버전을 대규모로 제공할 수 있습니다.

TechBat의 경우 이 기능을 다음과 같이 활용할 수 있습니다:

이메일 마케팅: 각 세그먼트 또는 하위 세그먼트에 대한 맞춤 이메일을 작성하여 고객의 관심 분야뿐만 아니라 선호하는 콘텐츠 유형 또는 제안을 통합합니다.

실시간 검색: 자사 데이터를 통해 고객이 이미 관심을 갖고 있는 내용을 바탕으로 웹사이트의 자동 완성 결과 또는 검색 추천을 고객에게 제공합니다.

관련성 높은 제안: 웹사이트의 다양한 사용자에게 관련성 높은 맞춤형 제안과 콘텐츠를 제공합니다. 기술에 능숙한 사용자에게는 연구 보고서로 연결되는 CTA를 표시하고, 구매 이력이 오래된 재방문 고객에게는 자사 로열티 프로그램이나 구독 기반 할인 프로모션이 표시될 수 있습니다.

SNS: 각 세그먼트별로 게시물과 변형 콘텐츠가 자동으로 생성되므로 모든 사람이 자신의 관심사와 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 볼 수 있습니다. 

퍼스트파티 데이터라는 새로운 영역은 마케터들에게 흥미롭겠지만, 단순히 서드파티 쿠키에서 자사 퍼스트파티 데이터로 전환하는 것 이상의 의미가 있습니다.

올바른 도구를 신중하게 고려하고 선택하고, 일관된 전략을 수립하고, 생성형 AI를 사용해 전략을 확장하고, 타겟 고객을 정직하고 똑똑하게 대하세요. 해당 데이터를 사용하여 마케팅 방식을 개선할 뿐만 아니라 더 나은 고객 관계를 구축할 수 있습니다.

고객이 제공하기로 선택한 데이터로 구축된 맞춤형 콘텐츠는 고객의 관심사와 니즈에 부합할 뿐만 아니라 고객의 프라이버시를 존중하고 감성적인 "배려"를 보여줍니다.

퍼스트파티 데이터의 세계에서 경쟁력을 유지하는 좋은 출발점은 TechBat와 Northern Trail Outfitters 예시에서 보인 방법론을 여러분의 비즈니스에 맞게 적용하는 것입니다. 그러나 단순한 단일 마케팅 캠페인을 넘어 AI 혁신을 위한 탄탄한 데이터 기반을 확보하는 것도 중요합니다. 이 모든 것을 종합해 현재와 미래, 그리고 더 먼 미래의 성공을 위한 준비를 완료하세요.