자사 데이터 활용 마케팅을 시작하는 법

조회수 657




전 세계의 마케터는 자사 데이터가 앞으로의 브랜드 마케팅의 핵심이라고 응답하며, 마케터 88%는 향후 6~12개월 간의 최우선 순위 중요 과제로 '자사 데이터의 수집 및 저장'을 꼽았습니다.(2021 Customer Engagement Report, Merkle) 3사 쿠키의 사용의 제한과 개인정보보호 강화 트렌드로 인해 자사 데이터 활용은 지속적으로 부각되고 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 '자사데이터를 어떻게 비즈니스에 활용할 수 있는지'에 대해 데이터 수집, 준비, 활용이라는 관점에서 이야기해보고자 합니다.

데이터를 기반으로 전략을 수립하고 마케팅에 활용하기 위해서는 가장 먼저 데이터 수집 단계가 필요합니다. 이후 데이터 분석을 진행하고, 비즈니스 전략을 도출하죠. 그리고 실제 액션을 진행한 후에는 해당 결과를 수집하고 분석하는 사이클이 지속적으로 이어지는 것이 자사 데이터 기반의 비즈니스 운영이라고 볼 수 있습니다. 데이터 기반의 비즈니스 운영 사이클의 시작 단계인 '데이터 준비'는 단순히 '현재 나에게 데이터가 있다'는 것이 아닌 원하는 데이터를 보고 활용할 수 있는 상태를 의미합니다.



그렇다면 자사 데이터 중에 우리가 기본적으로 준비해야 하는 데이터 종류는 어떤 게 있을까요? 기본적으로 '누가, 언제, 어떤 상품을 몇 개 구매했다'와 같은 구매 및 결제 데이터(Transaction Data)가 있을 것입니다. 그리고 여기서 추가로 고객과의 소통을 진행한다면 CRM 데이터가 추가될 수 있겠죠. 현재 데이터 드리븐 마케팅 현장에서는 구매에 이르기까지 고객 여정, 혹은 이탈을 진행한 고객의 행동을 파악하는 행동 데이터가 주목받고 있는데요. 고객의 행동을 보다 세분화하여 볼 수 있는 데이터는 고객의 마음을 더 파악하기 쉽게 해주기 때문이죠.

이렇게 기본적으로 준비해야 할 데이터를 알았다면 데이터를 수집 및 활용할 수 있는 환경을 조성하고, 현재 진행하고 있는 기존 디지털 광고에 더해 자사 데이터 기반의 마케팅을 하는 것을 시작해야 합니다. 기존 디지털 광고가 매체 제공 데이터, 서드파티 쿠키 기반의 데이터로만 진행되었다면 이들도 서서히 자사 데이터 기반 광고로 전환을 시도하는 것도 필요하고요. 이제는 서서히 이런 궁금증🤔이 생길 수 있습니다. 이러한 준비는 언제부터 진행해야 하고, 구체적으로 어떻게 시작할 수 있으며, 어떻게 활용을 할 수 있을까에 대한 궁금증이죠. 이에 대한 대답을 다이티가 이어서 해드릴게요.



자사 데이터 수집, 언제부터 준비해야 하는가?


서드파티 데이터의 수집이 완전히 중단되었을 때, 원활한 마케팅 환경과 경쟁력있는 비즈니스 환경을 가지고 있을려면 언제부터 데이터 수집을 시작해야할까요? 이 질문에 대한 답을 내놓기 위해서는 두 가지 고민해야 할 키워드가 있습니다.

첫 번째는 데이터의 품질입니다. 나에게 맞는 고품질의 데이터를 얻기 위해서는 내가 무엇(어떤 상황)을 보고 싶고, 이와 관련된 데이터는 어떤 것인지, 그리고 어떻게 데이터를 수집해야 하지?라는 고민이 필요합니다. 예를 들어, 페이스북 광고를 통해 들어오는 고객과 네이버 검색 광고를 통해 들어오는 고객의 차이점을 보고 싶다면 홈페이지 유입경로를 기준으로 유입 수, 전환 페이지, 장바구니 상품, 구매 수 등을 볼 수 있겠죠. 이러한 정보가 웹호스팅사에서 기본적으로 제공하는 대시보드에 담겨있다면 대시보드를 통해 확인하는 것도 가능하고, 혹은 데이터 엔지니어링 역량이 갖춰져있다면 데이터 저장 장소에서 직접 데이터를 보는 것도 가능할 것입니다. 또는 대안으로 GA나 에이스카운터와 같은 로그분석 툴을 통해 행동데이터를 수집하여 내가 원하는 데이터를 확인하는 방법도 있죠. 결국, 이러한 모든 설계는 결국 어떤 상황을 보고싶고, 이에 맞는 지표로 어떤 데이터를 볼 것이며, 어떻게 데이터를 수집할 것인가에 대한 고민에서 출발을 하는 것입니다.

이러한 고민 끝에 데이터 분석 환경을 갖추었다고 하더라도, 일정 기간 동안에는 데이터가 제대로 들어오고 있는지, 혹시 에러가 발생한 부분은 없는지 확인을 해야 합니다. 이러한 데이터 확인 과정은 대체로 적게는 3개월, 길게는 6개월을 잡는 게 적절하다고 전문가들은 이야기하죠. 결국, 내가 보고자 하는 현상을 보여주는 데이터이면서, 신뢰할 수 있는 데이터 즉, 고품질의 데이터가 준비된 상태는 기본적으로 몇 개월이 걸릴 수 있다는 것을 사전에 염두해둬야 합니다.


두 번째로 염두해야 할 키워드는 데이터 축적 기간입니다. 보통, 구매/결제 데이터나 CRM 데이터는 대시보드처럼 정리가 되어있지 않더라도 비즈니스가 시작될 때부터 쌓여있는 경우가 대다수입니다. 하지만, 행동데이터의 경우 데이터 수집을 위한 세팅을 시작한 순간부터 해당 데이터가 수집이 되기 시작하는데요. 물론, 어떤 경우는 3개월 가량의 행동 데이터를 통해서도 유의미한 인사이트를 추출할 수 있지만 고관여 품목을 판매하는 업종이나, 계절 단위의 데이터 추세 등을 확인하고 싶은 이커머스 운영자라면 1년 이상 행동 데이터 수집 기간을 가져야 만이 정교하게 원하는 분석을 진행할 수 있습니다. 


만약, 2022년 10월에 행동 데이터를 수집하기 위해서 GA나 에이스카운터 등의 솔루션을 사용한다고 하면, 데이터 품질 점검 상황까지 고려했을 때 2023년 연말이 되어야 1년 가량의 행동 데이터를 갖고 자사데이터를 통한 정교한 데이터 마케팅을 할 수 있는 것이죠. 크롬의 쿠키 중단이 2024년 하반기로 미뤄졌으니 아직까지는 괜찮은 상황 아니냐고요? 물론, 이커머스가 자사데이터 수집을 시작하기 전 약간의 숨 고를 여유가 생긴 건 사실입니다. 하지만, 2023년 3분기로 예상되는 구글이 공개할 서드파티 쿠키의 대안 솔루션과 자사 데이터 활용 마케팅과의 비교, 그리고 자사 데이터를 통한 마케팅 최적화 진행 등 자사 데이터 활용에 있어 해야 할 과제가 산적해있기에 적어도 올 해 안에 데이터 준비에 대한 고민을 마무리하고, 행동데이터 수집을 시작해야 합니다.




자사 데이터 활용 준비, 어떻게 시작해야 하는가?


그렇다면 우리는 자사 데이터 활용을 위한 준비 단계에서 어떤 것을 체크해야 할까요? 우선, 비즈니스 운영 데이터(Transaction Data)를 잘 관리할 수 있는 환경인지 확인하는 게 필요합니다. 비즈니스 운영 데이터는 대부분 결제 및 구매 데이터로 거래가 진행된 시간, 거래 유형, 구매 항목 기준 결제 가격, 할인 금액, 거래 관련 기타 정보가 기록됩니다. 이러한 데이터가 잘 관리되지 않을 경우, 거래 실패 및 서비스 비용 증가 등의 이슈, 사기 거래 및 금융 위험 등의 사고가 발생할 수 있습니다. 그러기에 비즈니스 운영에 필수적인 해당 데이터가 잘 수집되고, 분석에 용이하며, 관리가 잘 되고 있는지 사전에 점검하는 게 필요합니다.


다음으로, 고객 접점 데이터(이메일 주소, 연락처, SNS 아이디 등)  최신화 여부에 대한 확인이 필요합니다. 고객 데이터를 수집하고, 해당 데이터를 분석하여 실제 마케팅 액션으로 나아가기 전 심심치 않게 발생하는 상황이 고객 접점 데이터가 정확하지 않거나 없는 경우인데요. 가령, 재구매를 늘리기 위해 첫 구매 후 재구매가 이뤄지지 않는 고객에게 무료배송 쿠폰을 보내는 프로모션을 진행하려 한다면 해당 고객에게 프로모션에 대한 알림을 하는 것이 필요하죠. 하지만 이런 상황에서 해당 상황에 부합한 고객 연락처가 최신화되지 않거나 마케팅 동의를 받지 않아 관련 정보를 보내지 못하는 일이 실제로 종종 발생하기도 합니다. 고객 접점 데이터가 최신화되어있고, 정확한 접점인지에 대한 확인은 주기적으로 점검하는 것이 필요합니다.


마지막으로 행동 데이터가 올바르게 수집되고 있는가에 대한 확인이 필요합니다. 행동 데이터는 위에서 말한 것처럼 GA나 에이스카운터와 같은 로그분석 툴을 통해 수집되는데요. 꽤나 많은 이커머스가 두 개 이상의 로그분석 툴을 활용합니다. 왜 그럴까요? 사실 가장 많은 마케터가 사용하고 있는 GA4만을 이용해도 웬만한 데이터는 분석이 가능할 것 같은데 말이죠. 현장에서 로그분석 툴을 2개 이상 사용하는 이유로 많이 이야기 되는 것은 두 가지인데요. (1) 데이터 품질 관리 (2) 수집 커버리지 때문입니다. 


데이터 품질 관리 측면을 보자면, 어떤 로그분석 툴이든 상관없이 내 사이트의 구조적 특성, 간혹 발생하는 특이한 고객 여정의 반복 행동으로 가끔씩 이해하기 힘든 데이터가 축적되어 보이는 경우가 종종 있는데요. 이러한 상황에 이커머스 운영자는 데이터 오류인지, 혹은 다른 대행사의 부정클릭 및 어뷰징으로 발생한 일인지, 혹은 다른 이슈가 있는 것인지 당연히 궁금할 수 밖에 없죠. 하지만, GA와 같은 글로벌 솔루션은 직접 데이터 추적을 진행해주지는 않습니다. 컨설팅 업체가 이전까지의 분석 경험과 내부 데이터와의 비교 등을 통해 왜 이상 데이터가 추출되었는지 추측하여 정보를 제공해줄 수 있지만 이것 역시 GA4라는 자체 데이터 수집 툴을 뜯어서 분석한 것은 아니기에 정확하다고 볼 수는 없죠. 한편, 에이스카운터와 같은 국내 솔루션은 로그 분석 툴 내 데이터 뿐만 아니라 서버 정보까지 동원을 하여 이상 데이터에 대한 원인을 찾아줄 수 있습니다. 이러한 측면에서 두 개 이상의 로그분석 툴이 사용되는 경우가 있죠.

다음으로, 수집 커버리지 때문에 두 개의 로그분석 툴을 사용하는 경우가 있죠. 우리나라 온라인 쇼핑에서 많이 결제되는 네이버페이는 결제 구조 시스템 특성 때문에 GA에서는 구매 데이터가 수집되기 어렵습니다. 하지만 에이스카운터는 국내 솔루션인만큼 네이버 API를 이용해 결제 데이터를 추적합니다. 이러한 수집 커버리지 때문에 GA와 함께 에이스카운터를 활용하는 고객도 상당수 있습니다. 이외에도 특수한 활용 목적이 있어 두 개 이상의 로그분석 툴을 활용하는 등 다양한 경우가 있죠.

돌아와서 중요한 자사 데이터 중 하나인 행동 데이터 수집이 제대로 잘 되고 있는지에 대한 확인을 위해서 두 개 이상의 로그분석 툴을 활용하는 것은 권장되는 내용이기에 참고를 할 필요가 있습니다.



함께 보면 더 좋은 콘텐츠

- 로그분석 툴 2개 사용은 요즘 마테크 트렌드라고🤔? 관련내용 살펴보기 : 급변하는 마케팅 솔루션 시장을 관통하는 2가지 트렌드
- 네이버 페이 결제액💸 추적 관련 내용 더 살펴보기 : 네이버페이 결제액을 추적하는 3가지 방법



자사 데이터, 어떻게 활용할 수 있을까?


앞 선 내용을 이해해 충분한 기간 동안 자사 데이터를 쌓았다면, 이제 활용 단계가 남았습니다. 어느 정도 규모가 있는 기업이라면 자체적으로 데이터 활용 환경을 구축하고, 데이터 사이언티스트를 확보하여 마케터와 인터렉션을 통해 자사 데이터를 활용하는 경우가 많은데요. 하지만, 일반적인 규모의 이커머스라면 자체 데이터 활용 환경을 구축하고, 데이터 사이언티스트를 확보하는 정도의 비용 지출을 하기는 어렵습니다. 그래서 대부분의 이커머스는 SaaS를 활용하는 경우가 많은데요. 호스팅 업체가 제공하는 대시보드를 활용할 수도 있으나, 실제로 액션까지 이어지기는 어려운 수준이기에 이커머스에 맞는 고객데이터 분석 툴을 활용하기도 합니다. 그리고 외국의 경우는 사실 이러한 서비스를 다양하게 시도해보고, 여러 개를 동시에 활용하며 비교/분석해보는 등의 액션이 더 활발하게 이뤄지고 있죠.


다양한 활동이 이뤄지는 이커머스 환경에서는 여러 개의 툴을 활용하는 것보다 한 개의 툴에서 모든 비즈니스 활동을 하고자 하는 니즈가 있기에 기존의 CRM 툴, 마케팅 툴, 비즈니스 전략 툴 등이 한 개로 합쳐져 고객 데이터 활용 전반의 활동이 하나의 서비스에서 구현되는 방향으로 진화하고 있습니다. 그리고 이렇게 자사 데이터 활용을 돕는 SaaS를 Customer Data Platform, 즉 CDP라고 이야기하는데요. 그러기에 내가 활용하는 솔루션이 CDP라고 소개되는 지, CRM 툴이라고 소개되는 지 등을 살피는 것보다는 내 이커머스에서 실제로 도움을 줄 수 있는 솔루션인지를 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다.


물론, CDP가 많이 진화하고 있음에도 불구하고 여전히 많은 이커머스 운영자는 관련 솔루션을 사용하는 것에 장벽을 느끼는 경우가 많습니다. 이러한 서비스 활용이 귀찮게 느껴지고, 아무리 쉬워졌다지만 여전히 어렵게 느껴지고, 또 내 이커머스 운영에 100% 적합하다고 보기는 어려운 경우가 많기 때문이죠. 그러다 보니 많은 이커머스 운영자가 대기업처럼 자연스럽게 고객 데이터를 잘 활용하여 나에게 딱 맞는 관련 인사이트를 뽑아줄 수 있는 커스텀화 된 서비스를 원하는 니즈가 발견되고 있습니다.

이러한 니즈를 충족시키기 위해 자동화 기술이 많이 언급되곤 하는데요. 하지만, 아직까지 자동화라는 것은 단순한 작업의 시간을 줄여주는 것에는 확실히 도움이 되지만, 루틴화되지 않은 영역에서 내가 알고 싶고, 이해하고 싶은 데이터를 추출해주는 것에는 한계가 있습니다. 물론, 이러한 한계를 넘어서기 위한 도전을 Dighty 뿐만 아니라 많은 IT 기업이 도전을 하고 있습니다. 이러한 도전의 배경에서 다이티는 AI BOX라는 고객 세그먼트 추출 자동화 서비스와 이커머스의 커스텀한 환경에 맞춰 필요한 데이터를 전달하는 컨셉의 서비스인 AI Delivery를 운영하고 있죠.


함께 보면 더 좋은 콘텐츠

- 마테크 업계 핫이슈! CDP가 무엇인지 더 알고싶다면? 관련내용 살펴보기 : 데이터 마케팅 핫-플랫폼 CDP 관련 지식 총정리
- 더 구체적인 내 상황에 맞는 자사데이터 활용법이 궁금하다면? : 서드파티쿠키 활용 중단, 아직도 대비 못했다면 이것부터 하자!




지금까지 자사 데이터의 중요도가 높아짐에 따라 우리가 어떻게 데이터를 수집하고 준비 및 활용할 수 있을지에 대해 간략하게 살펴보았습니다. 자사 데이터의 중요성은 높아지고 있음에도, 많은 이커머스 운영자가 자사 데이터 자체를 잘 이해하지 못하거나, 아직까지 실제 내 비즈니스에서 자사 데이터가 어떻게 수집되고, 활용될 수 있는 지에 대해 모르기도 합니다. 오늘 콘텐츠를 통해 여러분의 비즈니스에 조금 더 경쟁력이 생기길 바랄게요!

혹시, 이 콘텐츠를 보면서도 내 쇼핑몰은 아직 성장하는 단계이고, 다양한 마케팅이 시도되어야 하기에 데이터 분석에 리소스를 투입하는 것이 어렵다고 생각하셨나요? 콘텐츠에서 나온 것처럼 데이터 드리븐을 통한 비즈니스 운영은 미리부터 시작하지 않는다면 정작 필요한 시기에 데이터가 비즈니스에 활용하기 어려울 정도로 정리되지 않거나, 혹은 활용할 수 있는 데이터가 0이어서 데이터 기반의 효과적인 비즈니스를 진행할 수 없게 됩니다. 또, 데이터 분석 툴을 더 큰 비용과 리소스를 투입해서 구축하게 될 가능성도 높죠.

그러기에, 미리부터 데이터 수집 및 분석 시스템을 갖추어 대비하는 것이 중요한데요. 데이터 기반의 비즈니스 운영을 시작하고 싶다면 언제든지 다이티에게 문의를 해주세요. 데이터 수집부터 활용까지 다이티가 적절한 솔루션을 가장 쉬운 언어로 안내해드리겠습니다 :) ! 




무료 인사이트 리포트와 최신 마케팅 트렌드 자료를 받아보고 싶다면

다이티 뉴스레터를 구독해보세요!