고객 데이터 플랫폼: 정의 및 마케터에게 필요한 이유

데이터, 데이터는 어디에나 있습니다. 하지만 마케터는 어디에서 시작합니까?

당신이 관광객이고 외국에 있다고 상상해보십시오. 지역 내에서 자신을 어떻게 탐색합니까?

이 딜레마에 대한 분명한 답은 물론 지도를 사용하는 것입니다.

지도에 특정 위치에 대한 좌표만 있고 이름이 없다면 어떻게 될까요? 여전히 목적지를 찾을 수 있습니까?

여기서 문제는 데이터가 없다는 것이 아닙니다. 반대로, 당신은 당신의 손에 풍부한 데이터를 가지고 있지만 그것을 이해하는 방법을 모릅니다.

마케팅 팀이 정량화 가능한 데이터를 찾는 데 어려움을 겪던 때가 있었습니다. 오늘날 기업은 처리할 수 있는 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있으며 분석하고 사용해야 하는 번거로움이 있습니다.

마케터는 거기에 있는 데이터의 양에 문제가 없습니다. 그러나 데이터에서 가치를 추출하는 데 약간의 문제가 있는 것 같습니다.

마케팅 팀은 소셜 미디어 분석, 행동 데이터, 클릭률, 시장 정보 등에 액세스할 수 있습니다. 오늘날 다양한 데이터 세트를 캡처하고 분석하는 데 사용할 수 있는 수많은 소프트웨어 도구가 있습니다. 그러나 이러한 채널에서 얻은 데이터는 종종 독립 실행형으로 처리됩니다. 마케터는 어떻게 개별 데이터 세트를 결합하여 단일 고객 보기를 얻을 수 있습니까?

다양한 소스와 채널에서 데이터를 캡처하고 고객 여정 내 다양한 ​​접점에서 고객에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 단일 통합 고객 데이터베이스만 있다면.

이런 플랫폼이 있습니다. 그들은 불려   고객 데이터 플랫폼.

CDP에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까?

CDP는 마케팅 기술(martech) 지역의 최신 거주자입니다. 아마도 "또 다른 마테크 도구? 나는 통과 할 것이다." 그리고 오늘날 사용할 수 있는 마테크 솔루션이 수천 개 있다는 점을 고려할 때 그렇게 생각하는 것이 정당화될 수도 있습니다.

그러나 CDP는 마케팅 자동화 도구나 CRM과 같은 것이 아닙니다. 모두 마테크 도구일 수 있지만 각각 특정 기능을 가지고 있습니다. 하나를 갖는다고 해서 어떤 식으로든 다른 것으로 대체되지는 않습니다.

숟가락과 칼이라고 생각하시면 됩니다. 둘 다 칼 붙이이지만 수프는 그 중 하나만 마실 수 있습니다.

CDP는 어떻게 작동합니까?

고객의 여정이 매장에 들어가서 구매하는 것처럼 단순했던 시대는 지났습니다. 기술은 옴니채널 경험을 통해 소비자와 기업 모두를 축복했습니다. 옴니채널 전략이 고객 도달 문제를 근절했지만 새로운 문제가 발생했습니다.

고객 여정은 몇 단계만 거치면 끝나는 깔끔한 직선이 아닙니다. 오늘날 고객 여정은 모든 소스에서 시작될 수 있으며 일정 기간 동안 여러 단계 사이를 전환할 수 있습니다. 고객이 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 비즈니스와 상호 작용할 때마다 데이터가 생성됩니다.

리드 생성을 위한 일반적인 마케팅 캠페인을 살펴보겠습니다.

마케팅 팀은 모든 기반을 커버하고 소셜 미디어 전반에 걸쳐 무수히 많은 타겟 광고를 시작하고 이메일을 보내고 캠페인을 중심으로 콘텐츠를 만들려고 노력할 것입니다. 실행되는 모든 캠페인은 일반적으로 유기적 노력과 유료 노력이 혼합되어 있습니다.

캠페인이 끝나갈 무렵에는 캠페인의 성과와 생성된 리드를 평가했을 것입니다. 이메일 캠페인, 소셜 미디어 광고, 랜딩 페이지 및 웹사이트의 모든 리드는 컴파일되어 공통 데이터베이스(CRM)에 저장됩니다.

임무 완수, 맞죠?

마케팅 캠페인의 최종 목표가 마케팅 자격을 갖춘 리드(또는 MQL)를 생성하고 해당 목록을 영업 팀에 푸시하는 것이라고 생각한다면 마케팅 활동을 바라보는 방식을 재평가할 수 있습니다.

인간의 행동은 누군가가 캠페인에 반응하는 방식을 결정합니다. 첫 번째 CTA 버튼에 흔들리는 고객은 우리 모두가 이루고 싶은 것이지만 분명히 표준 현실은 아닙니다.

고객 행동을 연구하면 고객이 클릭한 내용을 파악하고 CTA를 클릭하도록 만들 수 있습니다. 여기에서 CDP가 작동합니다.

데이터 수집

CDP는 이름에서 알 수 있듯이 고객 데이터와 관련된 모든 것을 처리합니다. 채널이 고객 상호 작용에 노출될 때 생성되는 여러 데이터 스트림이 있습니다. 데이터 유형과 출처에 따라 이러한 스트림은 서로 다른 플랫폼과 시스템에 걸쳐 상주합니다.

기술에 정통한 마케터는 이미 여러 도구와 분석에 익숙합니다. 앞서 언급했듯이 오늘날의 마케터는 모든 유형의 데이터를 꾸준히 집계하는 많은 도구와 플랫폼을 보유하고 있습니다.

이러한 모든 플랫폼은 통합을 연결하지 않는 한 이 데이터를 다른 도구와 자동으로 공유하지 않습니다. 따라서 이제 여러 플랫폼에 걸쳐 격리된 많은 데이터가 남게 됩니다. 데이터에서 결론을 내리려면 각 플랫폼을 개별적으로 확인하고 다른 플랫폼과 비교해야 합니다.

상황을 이해하기 위해 교외의 모든 집에서 한 컵의 물을 모아 수영장을 채우시겠습니까? 아니면 중앙 집중식 급수 장치에 연결된 호스를 사용하시겠습니까?

이제 이러한 모든 플랫폼과 도구의 데이터가 하나의 거대한 탱크로 통합된다고 상상해 보십시오.

CDP가 수행하는 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 하나의 통합 플랫폼으로 통합하는 것입니다. 이제 마케팅 시스템의 허브에 흩어져 있는 빵 부스러기와 대조되는 완전한 그림을 갖게 되었습니다.

데이터 분석 및 프로필 생성

모든 데이터가 단일 플랫폼에서 중앙 집중화된 후 다음 단계는 이 데이터를 읽고 분석하는 것입니다.

고객은 고객으로 보이는 것을 좋아하지 않습니다. 그들은 웹사이트의 히트작이 아닌 개인으로 보여지기를 원합니다. 마케팅 담당자가 유입되는 데이터를 고려하여 사람들을 보기가 어려워 잠재 고객이 Excel 시트의 셀처럼 보일 수 있습니다.

수집되는 모든 유형의 데이터에는 목적이 있습니다. 데이터를 종합하면 프로필이나 페르소나의 그림을 그릴 수 있습니다. CDP는 독특하고 포괄적인 프로필을 생성한다는 특징이 있습니다.

수집된 데이터는 먼저 정리되고 중복 제거됩니다. 다음으로 특정 고객에 대한 유사한 데이터 세트가 그룹화됩니다. 이 데이터는 신원, 행동, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 상호 작용하는 비즈니스에 대한 인식과 같은 세부적인 설명이 포함된 통합 고객 프로필을 생성하는 데 사용됩니다.

CDP에서 수집한 데이터의 양을 고려할 때 이러한 프로필이 매우 상세하다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 방문 페이지에서 캡처한 신원 정보 및 연락처 세부 정보보다 이러한 프로필에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

프로필 세분화

각 고객은 특정 방식으로 행동하고 행동하는 개인이지만 소수의 고객이 공통 패턴을 나타내는 경우가 있습니다.

예를 들어 특정 인구 통계에 속한 사람들은 메시지와 다르게 관련됩니다. 밀레니얼 세대는 보다 캐주얼하고 최신의 메시지를 선호합니다. 베이비 붐 세대는 밈을 의사 소통의 한 형태로 높이 평가하지 않을 것입니다.

이전에 생성된 프로필에서 CDP는 플랫폼에 이미 존재하는 데이터를 기반으로 일부 정렬을 나타내는 프로필과 일치시킬 수 있습니다. 마케터는 고객 프로필을 세분화하여 적절한 사람들에게 메시지와 광고를 매우 개인화할 수 있습니다.

CDP는 CRM과 어떻게 다릅니까?

CDP와 CRM이 관련되어 있다면 형제가 아닐 것입니다. 원한다면 먼 사촌일 수도 있습니다.

지금쯤이면 '고객 데이터'라는 용어를 여러 번 언급했을 것입니다. 데이터와 CDP가 추가 고객 데이터 분석을 위해 데이터를 수집하는 방법에 대해 많은 논의가 있었습니다.

"이 CDP에 대한 모든 훌라발루는 무엇입니까? 고객 관계 관리를 하지 마십시오   도구(CRM)도 같은 작업을 수행합니까?”

짧은 대답은? 아니.

조금 더 긴 대답? CRM에는 이미 알고 있는 데이터가 포함되어 있고 CDP에는 일정 기간 동안 알지 못하는 데이터가 포함되어 있습니다.

이제 CDP와 CRM의 차이점을 분석할 때입니다.

분명히 말해서 CRM과 CDP에는 몇 가지 공통점이 있습니다. 둘 다 데이터를 수집하고 분석한다는 것입니다. 차이점은 실제로 이러한 도구가 수집하는 데이터의 종류에 있습니다.

CRM은 잠재 고객 및 기존 고객과의 상호 작용을 추적하고 비즈니스 개발 팀의 전체 영업 프로세스를 자동화하기 위한 것입니다. 특히 누구든지 고객에 대한 정보를 빠르게 꺼내고자 하는 경우 영업 및 마케팅 팀 모두에게 훌륭한 도구입니다.

그러나 CRM은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계되지 않았습니다.

CRM에 저장하는 데이터는 몇 개의 필드로 깔끔하게 패키징됩니다. 고객 이름, 직위 및 연락처 정보와 같은 기본 세부 정보를 알고 싶어하는 사람들을 위한 플래시 카드로 생각하십시오. 고객의 구매 패턴, 사용자가 팔로우할 수 있는 해시태그 또는 온라인 활동에 대한 정보는 CRM에 포함되지 않습니다.

CRM과 CDP의 가장 큰 차이점은 CRM에는 알려진 데이터만 포함된다는 사실입니다.

현재 깔때기 내 어딘가에 있는 기존 고객 또는 잠재 고객에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. CRM은 한 번도 만난 적이 없는 잠재 고객에 대한 데이터를 가져올 수 없습니다. CDP는 알려진 데이터와 알려지지 않은 데이터 모두에 대해 작업할 수 있다는 점에서 대부분의 마테크 도구보다 우위에 있습니다.

CRM은 데이터를 자유롭게 처리할 수 있는 기능이 없기 때문에 미리 CSV 파일이나 Excel 스프레드시트를 통해 CRM에 데이터를 제공해야 합니다. 시스템은 데이터가 특정 방식으로 포맷된 경우에만 데이터를 인식할 수 있습니다.

반면에 CDP는 여러 소스에서 데이터를 가져오도록 구축되었으며 일종의 중앙 저장소 역할을 합니다. 그들은 연락처 정보와 같은 신원 데이터를 처리할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 그러나 그들은 또한 온라인 및 오프라인 데이터와 행동 데이터와 같은 다른 유형의 데이터를 받아들이고 이해할 수 있습니다.

이것은 CRM이 중복되고 관련 정보가 포함되어 있지 않다는 의미가 아닙니다. CRM은 고객 주기의 모든 단계에서 잠재 고객을 모니터링하고 참여시키는 데 탁월합니다. 이들은 우수한 연락처 관리 도구이며 자동화된 워크플로를 위한 조항이 있으며 거래 종료에 대한 시기적절한 보고서도 제공합니다.

언제 어떤 도구를 사용하여 무엇을 달성해야 하는지에 대한 문제입니다.

CDP는 DMP와 어떻게 다릅니까?

스펙트럼의 반대편에는 데이터 관리 플랫폼(DMP)이 있습니다.

CRM은 모르는 사람의 데이터를 캡처하고 분석할 수 없지만 DMP는 다양한 소스와 매체에서 비정형 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기 우리 친구 CDP와 꽤 비슷하지 않나요?

DMP는 전통적으로 애드테크의 구성 요소로 알려져 왔습니다. 그들은 리타게팅 광고 노력을 촉진하기 위해 쿠키와 같은 제3자 데이터에 의존합니다. 그러나 이 집계된 데이터는 익명의 세그먼트에 초점을 맞추기 때문에 개별 고객을 가리킬 수 없습니다.

타사 데이터를 사용하면 Facebook 및 Instagram과 같은 소셜 미디어 페이지의 기업이 이러한 익명의 세그먼트에 광고를 재타겟팅할 수 있습니다. 그렇다고 해서 항상 이 세그먼트의 사람들이 구매할 물건을 찾고 있는 것은 아닙니다.

누군가 맞춤형 애완동물 액세서리에 대한 Instagram 광고를 클릭했다고 가정해 보겠습니다. 이 사람은 애완 동물도 키지 않았고 아마도 친구를 찾고 있었을 것입니다. 이런 사람이 실제로 인식표를 구입할 확률은 얼마입니까?

반면 CDP는 자사 데이터 수집에 중점을 둡니다. 이것은 고객으로부터 직접 수집한 데이터이며 데이터가 얼마나 정확한지 판단하는 데 도움이 됩니다. 이들은 귀하가 알고 있거나 과거에 상호 작용한 적이 있거나 이미 귀하의 비즈니스에서 구매한 적이 있는 고객입니다. 얼굴이 연결된 유형 데이터입니다.

CDP는 또한 지속적인 고객 프로필이라는 또 다른 요소에 의해 DMP와 구별됩니다.

DMP는 CDP와 마찬가지로 다양한 데이터 포인트에서 정보를 집계합니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 세그먼트를 구성하고 타겟 광고 캠페인에 대한 잠재고객을 구축합니다. 이것은 CDP가 할 수 있는 것과 유사합니다. 그러나 이러한 잠재고객 세그먼트는 영구적인 프로필이 아닙니다. DMP는 쿠키 기반이므로 수집된 데이터는 쿠키가 존재하는 한 90일 동안 지속됩니다.

CDP에는 만료 날짜가 없는 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터는 계속해서 성장하고 수명 기간 동안 고객 프로필을 풍부하게 하며 항상 보존할 수 있습니다. 이것이 지속적인 고객 프로필이 있다는 의미입니다.

CDP는 광고에만 국한되지 않는 전반적인 마케팅 활동에 적합합니다. 고객 인식 및 온보딩에 국한되지 않고 전체 고객 여정에 걸쳐 도달 범위를 확장하는 데이터 통합이 있습니다.

다시 말하지만, CDP는 DMP의 대체물로 선전되지 않습니다. DMP는 광고 목적으로 만들어졌으며 DMP가 몇 주 이상 된 데이터를 보관하는 것은 의미가 없습니다. 생각해 보세요. 세탁기를 찾는 사람이 이제 영원히 세탁기를 사려고 하지 않겠죠?

궁극적으로 CDP는 DMP와 구별할 수 있습니다. DMP는 광고주를 위한 것입니다. CDP는 마케터를 위한 것입니다.

CDP, CRM 및 DMP 개요

CDP에는 어떤 종류의 데이터가 필요합니까?

CDP는 데이터를 사랑하는 다재다능한 기술입니다.

오늘날 데이터는 다양한 형태와 장소에서 제공됩니다. 세계가 점점 더 크로스 채널 및 모바일 앱 중심이 됨에 따라 CDP가 매체 전반에 걸쳐 사용 가능한 모든 종류의 데이터를 처리할 수 있는 장비를 갖추어야 한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

기본적으로 이 데이터는 고객 데이터입니다.

광범위한 고객 데이터에 해당하는 다양한 유형의 데이터가 있습니다. 다음은 고객 데이터를 전체적으로 구성하는 몇 가지 유형의 데이터입니다.

연락처 정보 및 신원 데이터

고객 데이터에 대해 이야기할 때 가장 먼저 살펴보는 것은 고객의 신원입니다. 정체성은 모든 개인의 핵심이며, 누구와 상호 작용하는지 이해하는 것이 개인화의 첫 번째 단계입니다.

신원 데이터는 PII(개인 식별 정보)라고도 합니다. 이 정보는 CDP가 각 고객에 대한 관련 식별자를 생성하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다.

신원 데이터는 다음으로 구성됩니다.

• 이름(이름, 중간 및 성)
• 현재 물리적 주소
• 이메일 주소
• 생일
• 연락처(휴대전화번호, 유선전화번호)
• 로그인 세부 사항
• 정부 발급 신분증(운전면허증 번호, ​​주민등록번호, 여권번호,
• 사회 보장 번호
• 은행 정보(은행 계좌 번호, 신용/직불 카드 번호)

정성적 데이터

정성적 데이터 블라인드를 올리고 고객을 이해할 수 있습니다. 이는 마케터가 약간의 관점을 얻고 고객이 찾고 있는 것을 해석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 유형의 데이터는 방대하며 고객 행동, 태도 및 고객 참여에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

질적 데이터는 크게 참여 데이터, 행동 데이터, 감정 데이터로 분류할 수 있습니다. 세 가지 모두에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

참여 데이터

참여 데이터는 정량화 가능한 데이터를 제공합니다. 이메일 클릭률에서 고객이 웹사이트를 방문한 횟수에 이르기까지 참여 데이터는 잠재고객이 얼마나 관심을 갖고 있는지 알려줍니다. 마케팅 팀이 캠페인이 얼마나 잘 수행되었는지 또는 제품 출시가 얼마나 성공적이었는지 식별하는 데 도움이 되는 유형의 데이터입니다.

참여 데이터에는 다음이 포함됩니다.

• 소셜 미디어 참여율
• 동영상 조회수
• 캠페인 전환율
• 웹사이트 트래픽
• 이메일 오픈율 및 클릭률
• 고객 쿼리 및 데모 요청
• 초대 수락률
• 광고 클릭 및 전환
• 제한된 콘텐츠 다운로드

행동 데이터

행동 데이터는 고객의 의사 결정에 대해 많은 정보를 제공하고 고객 여정 내에서 패턴을 관찰하는 데 도움이 됩니다. 고객과 공감할 수 있는 느낌과 소리를 내기 위해 고객을 감동시키는 요인을 이해하는 것은 청중 사이에 더 깊은 연결과 관련성을 구축하는 좋은 방법입니다.

행동 데이터와 참여 데이터 사이에는 중복되는 부분이 많지만 행동 데이터는 고객이 비즈니스에 참여하는 빈도에 대한 더 많은 통찰력을 제공합니다.

행동 데이터는 다음과 같은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

• 고객이 웹페이지에 머문 시간
• 고객이 제품을 주문하는 빈도
• 고객이 웹사이트를 방문하는 경향이 있는 시간은 하루 중 몇 시입니까?
• 평균 고객 지출
• 고객이 가장 적게 활동하는 요일

감성 데이터

감정이 결국 우리를 인간으로 만든다는 점을 고려할 때 이것은 고려해야 할 중요한 데이터 소스입니다.

감성 데이터는 고객의 감정, 제품에 대한 태도, 호감도에 대한 정보를 의미합니다. 이것은 유형의 데이터가 아니기 때문에 구체적인 통찰력을 얻는 것이 소프트웨어에 제공하기 어려울 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 감정 데이터를 정량화할 수 있는 것과 함께 제시하여 더 가시적으로 만들어야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 설문조사를 사용하고 고객 만족도를 평가하는 것입니다. 이러한 설문조사의 대부분은 수치로 평가되기 때문에 숫자를 느낌과 연관시키는 것이 더 쉬워집니다.

감성 데이터는 다음 정보를 수집합니다.

• 고객 만족
• 특정 제품이나 서비스에 대한 의견
• 고객감정
• 신체적 특성에 대한 태도
• 고객의 불만 사항
• 특정 제품이나 메시지에 대한 좋아요와 싫어요

CDP의 이점

겉보기와 달리 CDP는 단순한 데이터 웨어하우스가 아닙니다. 그들은 엄청난 양의 데이터를 수집하지만 다양한 목적을 수행합니다. 다음은 CDP가 보여주는 많은 이점 중 일부일 뿐입니다.

고객 경험 향상

고객 데이터 플랫폼의 전체 철학은 데이터를 사용하여 고객을 더 잘 이해하는 것입니다. 더 나은 이해 = 더 나은 관계.

오늘날 고객들은 그들이 보는 모든 기기에서 광고, 캠페인, 메시지로 가득 차 있습니다. 대부분의 고객이 자신에게 제공되는 광고에 대해 과도하게 인식하는 지점에 도달했습니다. 배너 실명은 소비자가 정교한 디스플레이 광고를 차단하는 현실이되었습니다.

오늘날 캠페인은 소비자에 의해 통제됩니다. YouTube의 '광고 건너뛰기' 버튼을 사용하면 시청자가 광고를 클릭할 수 있습니다. Google은 일반 인터넷 사용자에게 푸시할 광고를 신중하게 선택합니다. 소비자는 "이 광고 표시 중지" 버튼을 매우 쉽게 클릭할 수 있습니다.

소비자는 기꺼이 허용할 수 있는 것과 광고 차단 프로그램을 실행할 대상을 선택하여 이미 성장하고 있는 세분화 프로세스에 기여하고 있습니다.

이것이 모든 마케팅 활동에서 개인화가 핵심이 되는 이유입니다.

과거에는 쇼 사이에 모든 텔레비전 세트에 울려 퍼지는 전국적인 캠페인이 브랜드가 청중과 연결할 수 있는 유일한 방법이었습니다. 오늘날 온라인 및 오프라인 채널을 통해 소비자와 연결할 수 있는 기회가 증가했지만 의미 있는 방식으로 소비자에게 도달하는 기업의 능력은 엄청나게 어려워졌습니다.

CDP를 사용하면 누적된 데이터를 사용하여 관련 메시지를 생성할 수 있습니다. 소비자들은 그들이 제시하는 것이 개인적으로 관련이 있는 경우 캠페인 노력에 대해 혐오감을 느끼지 않을 것입니다. 이것은 전반적인 향상   고객 경험   브랜드와 함께하고 고객 유지를 증가시킵니다.

틈새 잠재고객 세그먼트에 도달

CDP는 세분화된 세분화 작업을 꿈처럼 만듭니다. 마케터는 마음대로 사용할 수 있는 한정된 예산을 가지고 있습니다. 모든 달러는 유료 캠페인에 사용될 때 중요합니다. 타겟 광고는 새로운 아이디어가 아닙니다. 수많은 마케터와 광고 관리자가 이 접근 방식을 사용했습니다.

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일정 기간 동안 캠페인을 설정할 때 LinkedIn은 청중을 특정 사람들로 좁힐 수 있는 많은 필터를 제공합니다. 이러한 필터의 대부분은 인구 통계, 지역, 지정, 산업, 회사 이름 등입니다.

그러나 대출 관리 소프트웨어를 찾고 있고 웹사이트를 우연히 발견했지만 데모를 요청한 적이 없는 케냐의 네오뱅크의 모든 CTO를 목표로 삼고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

이것이 CDP가 얻을 수 있는 세분화된 방법입니다. 공정하게 말하면 LinkedIn과 같은 캠페인 플랫폼은 당신이 찾고 있는 청중을 필터링하는 데 거의 가깝습니다. 2020년 동안 전 세계 광고 지출   56.4% 증가했습니다.

더 많은 기업이 온라인 캠페인 노력을 가속화했습니다. 일반 청중을 대상으로 하는 캠페인에 대해 지불할 수 있는 금액은 다른 비즈니스에서 기꺼이 제공할 수 있는 금액의 절반이 될 수 있습니다. 그리고 우리 모두는 황금률을 알고 있습니다. 최고가를 제시한 사람이 항상 이깁니다.

귀하의 제품을 구매하거나 상호 작용할 것이 확실한 매우 틈새 시장을 타겟팅하는 것이 마케팅 예산을 지출하는 가장 좋은 방법입니다.

모든 데이터 정리

데이터는 놀랍습니다. 그것은 세계를 작동하게 만들고 작업을 더 정확하게 만들고 많은 질문에 답합니다. 데이터가 너무 많다는 것은 아니지만, 정리되지 않은 데이터가 너무 많다는 것은 분명 존재합니다.

CDP를 통해 즉시 확인할 수 있는 가장 확실한 이점은 데이터 구성입니다. 대부분의 마케터는 이미 사용할 수 있는 몇 가지 마테크 도구를 가지고 놀고 있습니다. 이 모든 도구는 자신이 하는 일에 능숙하며 엄청난 양의 데이터를 축적합니다.

약간의 문제를 제기하는 데이터가 수집된 후에 일어나는 일입니다.

비즈니스가 성장함에 따라 타겟 고객도 커집니다. 이로 인해 상호 작용의 여러 "순간"이 발생합니다. 웹 분석 도구는 웹사이트의 조회수를 알려줍니다. 자동화 도구는 방문 페이지에서 받은 양식 등록 수를 알려줍니다. 귀하의 이메일 도구는 발송된 마지막 이메일 캠페인을 얼마나 많은 사람들이 열었는지 알려줄 것입니다.

이 모든 것이 유용한 정보이지만 한 개인의 여정을 연구하고 싶다면 어떻게 하시겠습니까?

CDP는 이 모든 데이터를 가져와 훨씬 더 쉽게 볼 수 있도록 정리합니다. 사용 가능한 모든 도구와 통합하여 CDP는 하나의 통합 데이터 중앙을 생성하고 공통 데이터를 페르소나로 분리할 수 있습니다.

중복 데이터를 제거하고 CDP의 모든 데이터를 실시간 데이터 유입과 동기화합니다. CDP는 데이터 사일로를 무너뜨리고 태양 아래 있는 모든 데이터를 위한 하나의 통합 플랫폼을 만듭니다. 모든 고객을 위한 Wikipedia로 생각하십시오.

향상된 데이터 보호

데이터 프라이버시는 지난 10년 동안 상당히 고착화되었습니다. 사용자 데이터를 보호하기 위한 법률과 규정이 제정됨에 따라 모든 전략의 최전선에서 데이터 개인 정보 보호를 유지하는 것이 필수적이 되었습니다.

GDPR(일반 데이터 보호 규정) 법률에 따라 EU 기업은 데이터 거버넌스 관행을 준수해야 합니다. 이러한 관행을 준수하지 않으면 기업에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 고객의 동의 없이 수집된 데이터로 인해 기업과 법적 다툼이 발생한 사례가 많이 있습니다.

사례: 대상

표적   판촉 활동을 위해 소비자 데이터를 가져갔습니다. 그들이 판촉을 받는 동안, 그것은 소매 체인이 찾던 종류가 아니었습니다.

캠페인은 산부인과 코너를 위한 캠페인으로, 손에 넣은 고객 데이터를 기반으로 임신한 것으로 의심되는 여성에게 모든 출산 관련 상품의 쿠폰을 발송했습니다. 이 쿠폰을 받은 사람 중 한 명이 십대 소녀였는데, 가족에게 상상할 수 있는 최악의 방식으로 자신의 임신 사실을 알렸습니다.

CDP는 주로 자사 데이터를 수집하기 때문에 기업은 데이터가 정확하고 더 중요하게는 동의를 통해 획득한다는 것을 알고 있습니다. 잘 생각한 데이터 거버넌스 관행을 만들고 CDP를 함께 사용하는 것은 너무 많은 깃털을 휘두르거나 법적 문제에 직면하지 않고 손에 있는 데이터를 필요한 만큼만 확보할 수 있는 확실한 방법입니다.

CDP는 마케터의 가장 친한 친구입니다.

에 따르면   CDP Institute, "CDP는 데이터 통합 ​​프로젝트를 직접 제어하여 마케팅 요구 사항에 직접 집중할 수 있도록 합니다."

CDP의 한 가지 큰 이점은 마케터를 염두에 두도록 설계되었다는 것입니다. 마케팅은 스마트하고 데이터 중심적이어야 하며 CDP는 거기에 도달할 수 있는 플랫폼입니다.

CDP는 관련성을 유지하기 위해 데이터를 지속적으로 업데이트하는 Wikipedia 페이지처럼 작동할 뿐만 아니라 강력한 고객 분석 도구가 될 수도 있습니다.

데이터가 페르소나와 프로필로 깔끔하게 정리되기 때문에 보고서 생성 및 기여 모델 구축이 쉬워집니다. 어떤 활동이 호의적인 결과를 보였고 어떤 수치로 마케터가 캠페인 진행 상황과 마케팅 성장을 일관되게 보여주는 유형의 모델과 그래프를 만드는 데 도움이 될 수 있는지 평가합니다.

개별 시스템에서 데이터를 계산할 필요가 없기 때문에 마케터는 더 열심히 일하지 않고 더 똑똑하게 일할 수 있습니다.

상위 5개 고객 데이터 플랫폼

아래 목록에는 시장에서 가장 우수한 고객 데이터 플랫폼에 대한 실제 사용자 리뷰가 포함되어 있습니다. 고객 데이터 플랫폼(CDP) 범주에 포함되려면 제품이 다음을 충족해야 합니다.

• 이기종 시스템에서 데이터를 정리하고 중복 제거하여 통합되고 포괄적인 고객 프로필을 제공합니다.
• 관련 잠재고객 목록을 제공하여 마케팅 캠페인 타겟팅 성능 향상
• 모든 고객에 대한 360도 보기 제공
• 원활한 캠페인 시작을 위해 교차 채널 및 다중 채널 커뮤니케이션 촉진
• 다양한 온라인 및 오프라인 채널과 매체에서 1차, 2차, 3자 데이터를 수집 및 통합하여 단일 플랫폼에 저장

* 아래는 G2의 Spring 2021 Grid Report의 5가지 주요 고객 데이터 플랫폼입니다. 일부 리뷰는 명확성을 위해 편집될 수 있습니다.

1. 세그먼트

분절   마케팅 팀이 고객에 대한 단일 보기를 가능하게 하고 여정 전반에 걸쳐 개인화된 경험을 제공하는 고객 데이터 플랫폼입니다. 마케터가 구매하는 고객의 전망을 예측하는 데 도움이 되는 성향 모델링을 제공합니다.

사용자가 좋아하는 것:

“하나의 API를 구현함으로써 우리는 원하는 만큼 다운스트림 도구를 자유롭게 사용할 수 있습니다. 또한 단일 이벤트 API로 표준화함으로써 우리 팀은 어떤 이벤트를 추적해야 하는지 비판적으로 생각해야 하며 한 플랫폼의 이벤트는 다른 플랫폼의 이벤트와 동일한 의미를 갖습니다. 또한 Segment를 사용하면 동일한 이벤트 스트림을 Redshift 또는 Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스에 보관하고 단일 정보 소스를 생성할 수 있습니다."

–   세그먼트 검토, Jordan H.

사용자가 싫어하는 것:

“때로는 단순해야 하는 일들이 불가능하고 우리 측에서 맞춤형 개발이 필요합니다. 예를 들어 사용자의 특성(사용자 지정 또는 계산)을 조사하여 원본에서 대상으로의 로그를 필터링하는 것은 불가능합니다. 비록 userId가 로그에서 사용 가능하고 간단한 조회 테이블이 이론적으로 트릭을 수행해야 하지만 말입니다. 우리는 결국 많은 사용자 정의 함수와 루프백을 작성해야 하고 약간 지저분해집니다.”

–   세그먼트 검토, Julien W.

2. 이마르시스

에마르시스   SAP Customer Experience 포트폴리오의 일부로 제공되는 옴니채널 마케팅 자동화 도구입니다. 이 솔루션은 고객 경험 플랫폼과 통합되어 있으며 다채널 캠페인 관리, 고객 세분화, 대시보드를 제공하여 고객 라이프사이클을 추적합니다.

사용자가 좋아하는 것:

“Emarsys는 시장에서 사용할 수 있는 최고의 마케팅 솔루션입니다. Emarsys는 사용자 친화적입니다. 사용하기 쉽고 마케팅 비즈니스에 매우 유용합니다. 대시보드는 모든 사용자가 캠페인을 만들고 비즈니스를 위해 쉽게 라이브로 만들 수 있습니다. Emarsys와 다른 소프트웨어의 통합도 중요합니다. 사용자는 방해 없이 사용할 수 있습니다. 빠르고, 빠르고, 행동에 반응합니다.

지원 팀은 Emarsys 작업의 가장 큰 장점이며 처음부터 끝까지 항상 사용할 수 있습니다. 그들은 설치부터 다양한 캠페인을 만들고 사용자에게 더 나은 프로그램 경험을 위한 솔루션을 제공하는 데 도움을 주었습니다. Emarsys는 교육 세션을 통해 작업하기가 쉽기 때문에 사용하기가 매우 쉽습니다. Emarsys는 시장에서 두각을 나타내는 Emarsys의 가장 큰 장점인 고객에게 맞춤형 커뮤니케이션을 제공합니다.”

–   Emarsys 리뷰, Himid-Lucao O.

사용자가 싫어하는 것:

“매장 내 실적을 추적하는 것은 옴니채널 실적을 추적하기 어렵게 만드는 도전이었습니다. 이 문제는 주로 우리 측에서 해결했지만 Emarsys는 이 문제를 해결하고 마케팅 노력을 한 단계 끌어올릴 수 있는 새로운 기능을 제시할 수 있었습니다."

–   Emarsys 검토, Vicken B.

3. 엑스포니아

엑스포니아   다양한 데이터 소스에서 고객 인텔리전스를 수집하여 고객 행동을 분석하고 마케팅 팀이 옴니채널 캠페인을 시작하고 대상 고객에게 개인화된 메시지를 푸시할 수 있도록 하는 엔드-투-엔드 고객 데이터 플랫폼입니다.

사용자가 좋아하는 것:

“Exponea는 내부 데이터를 웹사이트 데이터로 채우는 데 도움이 되며 나중에 작업할 수 있습니다! 최고의 도구. Exponea는 내부 데이터를 웹사이트 데이터로 채우고 나중에 작업할 수 있도록 도와줍니다! 감독 기능을 제공하는 이메일을 포함하여 다중 플랫폼 커뮤니케이션을 위한 훌륭한 도구이며 놀랍습니다! 특정 고객, 고객 세그먼트에 대한 이메일 캠페인을 쉽게 계획할 수 있다는 점이 마음에 듭니다.

시간, 이벤트 카테고리 등으로 트리거할 수 있습니다. 또한 얼마나 많은 고객이 실제로 이메일을 여는지, 얼마나 많은 고객이 이메일에 있는 링크를 클릭하는지 확인하는 것도 유용합니다. 그것은 나에게 훌륭한 피드백을 주고 그들을 끌어들이는 방법과 그들의 동기를 이해하는 데 도움이 됩니다. 저는 시나리오를 많이 사용하는데 이 멋진 도구가 얼마나 시간을 절약해 주는지 정말 장관이라고 말할 수 있습니다.”

–   Exponea 리뷰, Martin N.

사용자가 싫어하는 것:

“Exponea는 훌륭한 기능이 많이 있는 도구이지만 내가 싫어하는 것을 생각해야 한다면 다른 모든 ESP만큼 직관적이지 않은 이메일 도구일 것입니다. 또한 소매 업계를 대상으로 하고 있으며 문맥상이 아닌 잠재고객에게 광고를 제공하기 위해 Google Ad Manager와의 통합과 같이 게시자에게 필요한 모든 도구를 갖추고 있지 않다는 사실도 있습니다."

–   Exponea 리뷰, Brice A.

4. 내부자

소식통   데이터 통합을 통해 고객 세그먼트를 생성하는 다채널 성장 관리 플랫폼입니다. 설문 조사 및 교차 채널 소스의 데이터를 통해 프로필을 일치시키고 예측 모델링 도구를 통해 AI 지원 세그먼트를 생성합니다.

사용자가 좋아하는 것:

“Insider 제품이 디지털 트렌드를 기반으로 빠르게 적응하고 혁신하는 능력은 우리가 플랫폼에서 좋아하는 것입니다. The professional support from their account management team, the ease of use, and more importantly the advanced personalization scenarios that are made possible have helped us design some high-performing campaigns that are individualized to each user's preferences.

One of their products, InStory is something that has helped us drive some really spectacular results. We've been able to deliver social-media-like experiences on the desktop and mobile web and coupled with their advanced segmentation features, we were able to target niche audiences with high-performing personalized content.”

–   Insider Review, Yasemin Y

사용자가 싫어하는 것:

“We would like to see Insider's panel become available for the mobile platform as well. Since we update our web push content in real-time, it would be easy to be able to do it from a smartphone as well.”

–   Insider Review, Natthanun K.

5. Optimove

Optimove   is a relationship marketing hub that ingests data to provide a unified view of a customer and enables marketers to act on this data to push multi-channel messaging. Optimove has an AI bot, Optibot, that provides actionable recommendations and customer insights.

사용자가 좋아하는 것:

“Optimove is a great segmentation tool, which we use to plan, execute, measure, and optimize our marketing activities. It uses a very clever algorithm of segmenting customers based on their behavior, which allows us to send the right offer to the right group of customers, increasing the pick-up rate.

Optimove provides easy-to-read and transparent analytics, which allows us to check the performance of each campaign separately as well as compare target groups and analyze customers' migration.

Our account managers are always helpful, they systematically provide team training and assist us in resolving issues.”

–   Optimove Review, Alena V.

사용자가 싫어하는 것:

The Journey creator can be improved by introducing a lifelong control group, to allow the cross-comparison between different journeys. Also, insights gained through Optibot's recommendations can be further improved to become more tailored to Gaming or Retail, depending on which industry the operator belongs to.

–   Optimove Review, Athina Z

Customer data platforms are the maps marketers didn't know they needed

Data can sometimes seem infinite. Cutting through all that noise to find what exactly you're looking for can be a Herculean task, especially if you have all your data spread across disparate systems. CDPs act like a map when assembling all that data and pointing out which way to go.

Want to keep your customers happy? Check out our guide on database marketing to see how you can market to your audience smarter.