고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform) 시대

2022. 10. 27

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글. 김종진(LG CNS Entrue컨설팅 총괄컨설턴트)

 

바야흐로 데이터 시대다. 특히 기업과 고객 간 모든 점에서 발생하는 데이터를 제대로 이해하고 분석, 활용하는 고도의 역량이 너무 중요해졌다. 하지만 수많은 데이터들은 각기 다른 개별 시스템으로 수집·저장되기 때문에 통합적으로 활용하기 어렵다. 특히 고객의 요구사항들이 점차 다양해지고 있어 개인화 마케팅이 중요한 핵심 역량이 되고 있다.

이러한 상황에서 CDP(Customer Data Platform)가 새로운 대안으로 떠오르고 있다. CDP는 시스템별로 수집되는 고객 데이터를 하나의 중앙 저장소에 모아서 데이터 통합 관리 및 분석을 가능하게 한다. 한 조사에 따르면 약 47%의 기업이 CDP를 개발 완료했거나 개발 중이고, CDP에 관심을 보이는 국내 기업들도 증가하고 있다. 현재 CDP는 어디까지 왔을까?

 

| 필수불가결해지는 CDP

기업과 고객의 접촉 채널 및 데이터 유형이 증가하면서 고객 데이터도 급증하고 있다. 고객 또한 제품 탐색에서부터 구매에 이르는 각 여정에서 다양한 경험을 하고 이에 따른 여러 가지 데이터를 남기고 있다. 이로 인해 기업들도 다양한 고객 데이터를 효과적으로 관리하는 것의 중요성을 인지하게 되었다.

또한 개인화 마케팅 시대에 접어들면서 기업들은 다양한 고객 데이터를 통합, 분석할 때 고객의 니즈를 정확히 파악할 수 있다는 것을 느끼게 되었고, 이를 위해서 고객 경험을 포함한 다각도의 고객 분석을 수행할 필요에 직면하게 되었다.

그러나 기업의 수많은 고객 데이터는 일반적으로 채널별로 단절된 레거시 시스템에서 수집·저장·관리되고 있으며, 산재된 데이터를 개별적으로 분석해서 마케팅 및 영업 활동에 활용하기 위한 통합된 인사이트를 얻기 어려웠다.

이러한 통합 고객 정보의 활용 및 고객 경험의 다양한 분석을 위해서 많은 기업들이 CDP의 도입 필요성에 대해 인지하고 있고, 실제 상당수의 기업은 이미 CDP를 도입했거나 도입을 계획하고 있다.

 

| 개념

CDP는 개별 시스템별로 수집되는 다양한 고객 데이터를 하나의 중앙 저장소에 모아서 개인 단위로 통합하고 고객에 대한 360도 프로필을 생성한다. 이를 통해 단일 고객 뷰(Single Customer View)를 생성하고, 이를 분석해서 획득한 인사이트를 고객 접점 채널에 신속히 활용하기 위한 플랫폼이다.

 

 

CDP 이전에도 고객 데이터를 관리하는 기술은 있었지만 데이터의 다양성과 데이터를 수집하는 속도 면에서 CDP와 비교할 수 없다. 또한 단순한 식별 정보를 넘어 다양한 소스에서 고객 행동과 관련한 모든 데이터를 수집하여 관리하는 데이터 볼륨 측면에서도 CDP는 차별점이 있다.

전통적인 CRM이 기업의 내부 데이터와 고객과 직접 상호작용한 데이터만을 수집하는 플랫폼이었다면, CDP는 내외부 데이터와 정형∙비정형 데이터, 실시간 스트리밍 데이터를 가리지 않고 수집한다. CRM이 식별된 데이터 위주로 수집하는 반면, CDP는 식별되지 않은 데이터들도 수집했다가 고객이 식별되는 순간 비식별 데이터를 통합해 고객을 더 종합적으로 분석, 정교한 개인화 마케팅을 수행할 수 있다.

 

| 주요 기능

CDP의 주요 기능은 데이터 수집, 고객 프로필 통합, 고객 데이터 분석, 채널 연계의 네 가지로 요약할 수 있다.

– 데이터 수집(Data Collection)

CDP를 활용하여 다양한 채널 및 시스템별로 생성되는 고객 관련 데이터를 수집할 수 있다. 이러한 각 데이터 소스에서 수집된 정보를 한 곳에 저장하는 단일 정보 저장소(Single Source of Truth)를 생성한다.

– 고객 프로필 통합(Customer Profile Integration)

CDP는 온·오프라인을 포함한 다양한 채널과 기기에서 발생하는 거래 데이터 및 행동 데이터를 하나의 ID로 통합하는 역할을 한다. 또한 360도 관점에서 고객에 대해 정확하고 완전하게 이해할 수 있는 기반을 마련해준다. 그리고 잠재 고객에 대한 익명의 프로필을 생성하고, 해당 고객이 식별되면 통합 고객 프로필을 생성할 수 있도록 해서 데이터 손실 없이 고객 정보를 통합할 수 있다.

– 고객 데이터 분석(Customer Data Analysis)

CDP는 통합된 고객 데이터를 기반으로 다양한 분석 활동을 수행할 수 있으며, 이를 통해 세분화된 타깃 페르소나와 타깃 고객 여정을 만들어서 마케팅 효과를 배가시킨다. 특히 온라인 행동 데이터를 실시간으로 관리하여 고객 반응에 즉각 대응할 수 있는 환경을 구성하며, 고객의 평생 가치(CLV, Customer Lifetime Value) 창출에 사용할 수 있는 중요한 인프라 역할을 한다.

– 채널 연계(Channel Link)

통합되고 분석된 결과는 즉각적인 마케팅 자동화 및 각 업무 영역에서 활용하기 위해 기존의 기업 레거시 채널 및 시스템과 상호 연계할 수 있도록 해야 한다. CDP는 기존 시스템들과 다양한 형태로 연계될 수 있는 방식을 지원하며, 이를 통해 데이터의 수집부터 활용까지의 전체적인 프로세스가 유기적으로 흘러갈 수 있도록 지원한다.

 

| CDP 도입의 효과

CDP는 기존에 보유하고 있는 고객 정보 이외에 고객이 온·오프라인에서 활동하면서 생성하는 여러 데이터들을 통합 관리하고 이를 통해 기술적, 데이터 가치적, 개인정보 보호 측면에서 효과를 얻을 수 있게 한다.

우선, 기술적 측면에서 CDP는 각 시스템별로 산재되어 있는 데이터를 통합하기 위한 여러 가지 기술적인 기능을 제공하며, 이를 통해 시스템 구축 기간을 단축시킨다. 또한 데이터의 수집량 증가로 인한 효율적인 데이터 관리 환경을 제공하고, 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 등의 기법 등을 활용해 데이터의 처리 및 분석 활동을 통한 예측 모델(Prediction Model) 개발 및 이를 통한 마케팅 활동에 적용할 수 있게 한다.

그 다음, 데이터 가치적 측면에서 기업이 보유하고 있는 고객의 기본 정보뿐만 아니라 다양한 행동 정보, 거래 정보 등을 통합하여 단일 뷰(Single View)로 볼 수 있는 환경을 제공하고, 이를 통해 온·오프라인 상의 정보를 통합한 옴니 채널 경험을 제공할 수 있게 한다. 이러한 통합된 고객 정보를 통해서 고객에 대한 심층적인 분석뿐만 아니라 고객의 관심사와 니즈에 맞는 데이터 기반의 개인화 마케팅 수행을 할 수 있도록 한다.

마지막으로, 개인정보 보호 측면에서 GDPR(General Data Protection Regulation, 유럽연합 개인정보보호 규정) 등의 개인정보 보호 규제로 인한 데이터 관리의 중요성이 증대되는 상황 속에서 데이터의 저장 위치, 저장 방법, 암호화 및 안전한 처리 방법, 데이터 삭제 요청 등에 대한 정책 및 처리 기술의 확보도 중요한 이슈로 부각되고 있다. CDP는 이러한 개인정보에 대한 관리를 효율적으로 수행하기 위한 다양한 방법을 제공함으로써 컴플라이언스(Compliance) 이슈에 적절히 대응할 수 있는 기반을 마련해 줄 수 있다.

 

| 활용 방안

CDP를 활용한 고객 통합 및 분석은 외부 고객의 고객 경험 여정(CX Journey)의 각 단계에서 활용할 수 있고, 내부 직원을 위한 다양한 업무 영역에서도 활용 가능하다.

 

– 외부 고객 활용 방안

고객 유입에서부터 탐색, 구매, 사용, 서비스에 이르는 고객 경험 여정의 각 단계에서 적절한 액티비티를 지원하여 활용할 수 있다. 고객 데이터 분석을 통해 신규 고객에게 적절한 광고를 제공하거나 기존 고객에게 개인화된 프로모션을 제공함으로써 고객 유입을 지원할 수 있다. 고객의 정보 탐색 단계에서는 데이터 기반으로 특정 페이지를 노출하거나 개인화된 UI/UX 제공 및 초개인화 오퍼를 제공할 수도 있다. 구매 단계에서는 맞춤형 결제 방식이나 최적의 배송 시간 등을 제공할 수 있으며, 사용 단계에서는 다양한 매체를 통한 사용 매뉴얼을 제공하거나 유사 상품의 판매 프로모션을 수행할 수 있을 것이다. 서비스 단계에서는 고객 특화 지역별 수리 기사 연계 및 제품 케어 등의 서비스도 데이터 기반으로 제공할 수 있다.

이렇듯 CDP를 도입해서 고객 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 기업의 실제 고객에 대해 End-to-End 관점에서 적절한 마케팅 및 영업 활동을 제공할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

 

 

– 내부 직원 활용 방안

CDP는 외부 고객뿐만 아니라 내부 직원의 각 업무 수행 영역에서도 통합된 고객 데이터를 제공한다. 먼저 통합된 식별/비식별 고객 데이터 기반으로 기업의 비전 및 전략 수립을 수행할 수 있을 것이다. 또한 고객 데이터의 다양한 분석을 통해서 고객의 니즈를 명확히 파악해서 이를 상품 기획에 반영할 수 있다. 주요 고객의 거주지 분포 등을 분석해서 위치 기반의 운송 경로 최적화 및 물류 센터의 입지 등에 대해서도 의사를 결정할 수 있을 것이며, 고객의 수요 예측 정보를 기반으로 적정 재고 관리 수준도 결정할 수 있을 것이다. 마케팅/영업 측면에서는 개인화 분석 결과를 토대로 적절한 프로모션 및 광고 등을 수행할 수 있다. 또한 불만 요인 분석을 통한 서비스 개선, 응대 편의성 향상 등과 같은 서비스 영역의 개선도 이루어낼 수 있다.

 

 

이렇듯 기업은 CDP를 도입해서 다양한 고객 정보를 분석할 수 있고 이에 고객 맞춤형 서비스의 제공뿐만 아니라 기업의 업무 프로세스 전반에서의 개선 포인트를 도출할 수 있다.

 

| 도입 사례

글로벌 시장조사기관 포레스터(Forrester)에 따르면 미국 기업의 47%는 CDP를 개발 완료했거나, 개발 중에 있으며, 28%의 기업이 도입 예정 중에 있다. 국내 기업 역시 많은 분야에서 CDP 도입을 진행 및 고려하고 있다.

국내의 경우 A건설사는 세일즈포스(Salesforce)의 CDP를 도입하여 고객 데이터 기반의 분양 마케팅을 수행할 방침이며, 고객 니즈 분석을 통한 단지 내 컨시어지(Concierge) 서비스 제공을 준비하고 있다. 또한 고객 불만 사항을 분석하여 CS(Customer Service) 서비스를 혁신함으로써 고객의 만족도를 제고하기 위한 시스템 구현 작업을 진행 중이다. B렌터카 회사는 빅데이터 분석기업 트레저데이터(Treasure Data)의 CDP를 기반으로 고객과 상호작용하는 모든 접점에서 발생하는 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집 통합, 분석하고, 이를 바탕으로 고객 개인에 맞는 대여 조건 추천 및 운전 습관에 따른 인센티브를 제공하는 서비스를 시행하고 있으며, 컨택 센터(Contact Center)의 품질 향상이나 웹사이트의 개인화 페이지 생성 등에도 활용하고 있다.

C생명보험사는 국내 금융 산업의 여러 가지 제약 사항으로 인해 SaaS 형태로 제공하는 CDP 솔루션이 아닌 자체 구축으로 고객통합 플랫폼을 구축하였다. 이에 콜센터를 통한 마케팅 효율화 및 멀티 스텝이 가능한 디지털 캠페인 체계를 구축하였으며, 즉각적인 캠페인 성과에 대한 피드백을 통해 캠페인 수행 성과를 향상시킬 수 있었다. D은행에서는 마이데이터(MyData) 시스템 구축 이후 고객 데이터 통합의 중요성을 인지하고 CDP 구축을 진행하고 있다. 통합된 고객 데이터 분석을 통한 마케팅 활용에만 머무르는 것이 아니라, 고객 데이터 분석으로 다양한 결과 및 보고서 등을 향후 필요 업체에 판매하는 마이데이터 사업이나 실제 고객에게 의미 있는 데이터를 제공하여 추가 사업 기회 창출을 위한 기반을 마련하고 있다.

해외에서는 일본의 A자동차 회사가 트레저데이터 CDP를 기반으로 신차 노출부터 구매 후 케어까지 전체 고객 경험 여정을 데이터로 확보하여 이를 분석하고 개인화 마케팅을 강화하였다. 가망고객별 경쟁사 선호 차량 데이터를 확보하기 위해 개인화, 고도화를 진행하였고, 결과적으로 신차 광고 CTR 350% 상승, 주문 성공률 15% 증가라는 성과를 얻을 수 있었다.

미국의 B은행과 C카드사는 세일스포스 CDP를 기반으로 모든 지점에서 수집된 고객 데이터를 하나의 시스템에 저장될 수 있도록 구현하였으며, 이를 토대로 AI 기능과 접목하여 고객 데이터 분석을 통한 직원들의 업무 효율화를 지원할 뿐만 아니라, 고객에게도 적시에 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.

영국의 D은행은 Adobe 실시간 CDP를 활용해 실시간 업데이트되는 개별 고객에 대한 단일화된 프로필을 바탕으로 어도비 캠페인(Adobe Campaign) 및 타깃 툴(Target Tool)과 결합하여 고객마다 적절한 타이밍과 최적의 커뮤니케이션을 결정하고, 각 고객에 맞는 오퍼를 제공함으로써 고객 참여도와 충성도를 높이고 있다.

 

 

 

| 향후 방향성

CDP는 기업 내외부의 고객 데이터를 수집 및 통합하여 360도 관점에서 고객을 분석하고 이를 통해 기업의 각 업무 영역에서의 효율화나 고객 대상 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 매우 중요한 플랫폼이지만, 일부 제약 사항이 존재한다. 즉 고객 데이터의 수집 및 통합 측면에 초점이 맞춰있어 실제 마케팅, 영업 활동 등에 활용하기 위해서는 이러한 기능을 제공하는 별도의 솔루션이 필요하다. 또한 개별 단위 고객의 분석이 목적이기 때문에 DMP(Data Management Platform)와 같은 외부 데이터 수집에는 한계가 있다. 따라서 다양한 솔루션 및 플랫폼과 유기적으로 연계할 수 있도록 구현되는 것이 무엇보다 중요하다.

또한 CDP는 별도의 분석 환경을 제공하지 않는다는 단점이 있다. 일부 CDP에서는 몇몇 분석 모델을 제공하지만 실제 정교화된 분석 모델이라기보다는 대부분 기본적인 룰베이스(Rule-Base)의 타깃팅 등을 수행하는 데 활용되는 수준이다. 따라서 분석 활동을 보다 원활히 수행할 수 있는 플랫폼 제공 또는 연계가 중요하다.

뿐만 아니라 정보의 규제나 개인정보 보호 정책에 완벽하게 대응할 수 있도록 구현되어야 한다. 우리나라 금융 산업은 고객 데이터를 외부 클라우드에 저장할 수 없다거나, 개인정보의 관리 책임자가 국내에 거주하고 대한민국 국적을 가져야 하는 등의 여러 가지 규제 포인트가 있다. 또한 향후 인터넷 쿠키 사용 금지 등으로 인해 가명 식별자를 사용하기 어려워져 정보 수집 동의 관리가 매우 중요해지고 있다. CDP는 이러한 제약사항에 적절히 대응함으로써 고객 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 방향으로 나아가야 한다.

CDP는 고객 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하기 위한 플랫폼이지 그 자체가 목적이 될 수는 없다. 플랫폼이 구현되었다 하더라도 사용할 만한 고객 데이터가 부족하거나 데이터가 충분히 수집 및 통합되었더라도 이를 활용할 수 있는 분석 역량이 부족하다면, 그리고 분석 결과를 활용하기 위한 적절한 전략이 수립되어 있지 못하다면 큰 효과가 없을 것이다.

따라서 기업의 현 상황을 제대로 진단하고, 그에 맞는 CDP 구축 전략 및 이에 따른 활용 전략을 수립하는 것이 선행되어야 한다. 또한 CDP라는 개별 플랫폼만으로는 기업의 모든 문제를 해결할 수 없기 때문에 필요한 여러 플랫폼 및 솔루션과 유기적으로 연계되어 시너지를 발휘할 때에 고객 데이터에 대한 전체적인 라이프사이클 관리가 가능하다. 이를 통해 궁극적으로 고객에 대한 가치 창출 및 기업의 성장도 이끌어낼 수 있게 된다는 것을 기억해야 한다.

 

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