고객 데이터 플랫폼

Customer data platform

CDP(Customer Data Platform)는 다른 시스템에서 액세스할 수 있는 지속적인 통합 고객 데이터베이스를 생성하는 소프트웨어 모음입니다.데이터는 여러 출처에서 추출되어 하나의 고객 프로파일을 생성하기 위해 정리 및 결합된다.이 구조화된 데이터는 다른 마케팅 시스템에 제공된다.[1]Gartner에 따르면 고객 데이터 플랫폼은 "멀티채널 캠페인 관리, 태그 관리, 데이터 통합 등 다양한 성숙한 시장에서 발전해 왔다"[2]고 한다.

CDP 시장은 현재[when?] 3억 달러 규모의 산업이며 2019년에는 10억 달러에 이를 것으로 예상된다.[3][needs update]

역량

또한, 일부 CDP는 마케팅 성능 측정 분석, 예측 모델링, 콘텐츠 마케팅과 같은 추가적인 기능을 제공한다.

CDP 전반의 공통점:

  • 마케터 관리.
  • 내부 또는 외부 소스의 고객 행동, 프로필 및 기타 데이터를 위한 통합, 영구, 단일 데이터베이스
  • 고객의 모든 데이터를 연결하는 일관된 식별자
  • 외부 시스템에 의해 접근 가능하고 캠페인 관리, 마케팅 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 마케터들의 요구를 지원하도록 구조화됨.[4]
  • 고객에 대한 360도 뷰 제공
  • 고객을 청중 부문으로 [5]그룹화
  • 사용자가 고객과 함께 최적의 다음 이동을 예측할 수 있도록 허용한다.[6]

데이터 수집

CDP의 주요 장점은 다양한 소스(온라인과 오프라인, 다양한 형식과 구조를 가진)에서 데이터를 수집하고 이질적인 데이터를 표준화된 형태로 변환할 수 있다는 것이다.표준 CDP와 함께 작동해야 하는 데이터 유형에는 다음이 포함된다.

  • 고객 이벤트: 검색 활동, 웹 사이트 또는 앱에서 수행, 배너 클릭 등
  • 거래 데이터: 구매, 반품, POS 단말기의 데이터를 포함한 데이터.
  • 고객 특성:연령, 성별, 생일, 첫 구매 날짜, 세분화 데이터, 고객 예측
  • 캠페인 평가 데이터:인상, 클릭, 리치, 참여 등
  • 고객-회사 이력: 고객 서비스와의 상호 작용 데이터, NPS 점수, 챗봇의 데이터, 소셜 미디어 게시물, 설문 조사 자료, 포커스 그룹 성적, 콜 센터 오디오 파일 등

마케팅 자동화 시스템

CDP는 마케팅 자동화 시스템과 비교할 때 설계와 기능이 근본적으로 다르지만, CDP는 마케팅 시스템과 고객 참여 플랫폼의 일부 기능을 제공한다.CDP 도구는 다른 시스템과 통신하도록 설계되었다.그들은 참여나 자동화 툴이 제공하지 않는 다른 시스템의 세부사항을 보관한다.이는 과거 데이터를 활용할 수 있는 추세 분석, 예측 분석 및 권장 사항에 유용하다.[7]예측 권장사항을 사용한 마케팅 캠페인은 그렇지[8] 않은 캠페인보다 116% 더 효과적이어서 CDP의 ROI 증대로 이어진다.

CDP 대 DMP

데이터 관리 플랫폼(DMP)은 익명의 웹 및 디지털 데이터를 수집한다.CDP는 식별 가능한 개인과 연결된 데이터를 수집한다.CDP 사용자는 인텔리전스를 활용하여 보다 개인화된 컨텐츠와 전달을 제공할 수 있다.

데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크는 대개 동일한 출처와 동일한 정보 구조를 가진 데이터를 수집한다.이러한 정보는 수동으로 합성할 수 있지만, 어떤 유형의 시스템도 통합된 단일 고객 관점을 구축하는 데 필요한 신원 확인을 제공하지 않는다.데이터 웨어하우스는 종종 예정된 간격으로 업데이트되는 반면 CDP는 실시간으로 데이터를 수집하고 이용할 수 있게 만든다.실제로 대부분의 CDP는 데이터 호수와 동일한 기술을 사용한다. 차이점은 CDP는 데이터를 사용할 수 있도록 추가 처리를 할 수 있는 기능이 내장되어 있지만 데이터 호수는 그렇지 않다는 것이다.[9]

CDP(고객 데이터 플랫폼)와 DMP(데이터 관리 플랫폼) 간의 주요 차이점:[6]

기여하다 CDP DMP
고객 데이터 관리 알려진 고객 및 익명 고객을 포괄적이고 지속적으로 파악고객 프로파일, 행동,[10] 트랜잭션 및 브랜드 상호 작용 데이터를 포함한 기록 및 실시간 고객 데이터 결합 익명 프로필을 사용하여 고객 부문 관리
데이터 원본 익명 데이터(쿠키, 장치 ID 및 IP 주소)와 알려진 개별 데이터(예: 이름, 주소, 이메일, 전화)를 모두 사용하여 작업하십시오. 주로 익명 데이터(쿠키, 장치 ID 및 IP 주소)로 작업한다.
데이터 통일 방법 정교한 클렌징 및 매칭 알고리즘을 사용하여 고품질의 통합 고객 프로파일을 제공하십시오. 결정론적 키 일치를 사용하여 디지털 채널에서 고객을 추적하고 익명 프로필을 작성하십시오.
데이터 업데이트 프로필을 최신 상태로 정확하게 유지하기 위해 배치 및 스트리밍 데이터를 지속적으로 처리 1~2일마다 배치 프로세스를 통해 고객 프로파일 업데이트
데이터 유지 관리 시간이 지남에 따라 지속되는 고객의 골든 레코드를 유지 관리 짧은 기간 동안 익명 고객 기록 유지

CDP 산업의 역사

과거에는 유사한 도구가 존재했지만, 고객 데이터 플랫폼이라는 용어는 2010년에 처음 사용되었다.단일 고객 뷰(고객의 모든 데이터와 이벤트의 모음)를 하나의 파일로 구축할 수 있는 마케팅 소프트웨어를 설명하기 위한 것이었다.

이러한 데이터베이스는 원래 마케팅 자동화 제품군, 개인화 엔진 또는 캠페인 관리 도구와 같은 일부 다른 유형의 소프트웨어에 전원을 공급하기 위해 사용되었다.

이러한 시스템 뒤에 숨겨진 데이터베이스의 힘은 결국 그 자체로 바람직하게 되었다.그들은 완전한 소프트웨어가 되기 위해 진화했다.이와 동시에, 일부 태그 관리 및 웹 분석 제공업체도 플랫폼을 유사한 솔루션으로 전환하여 원산지는 다르지만 동일한 용도의 CDP를 만들었다.

이 플랫폼들은 성공적이 되었고, 2016년까지 CDP 산업이 되었다.이 산업은 DMP와 데이터 호수와 같은 대안의 단점뿐만 아니라 CDP가 제공할 수 있는 능력들을 인식한 마케터들로 인해 빠른 성장을 경험했다.[11]

참조

  1. ^ "CDP Basics". Customer Data Platform Institute. Retrieved June 22, 2018.
  2. ^ "The Marketer's Guide to Customer Data Platforms". Gartner. Retrieved May 22, 2018.
  3. ^ Greenberg, Paul. "How customer data platforms can benefit your business". ZDNet. Retrieved March 23, 2017.
  4. ^ "What is a Customer Data Platform (CDP)? - MarTech Landscape". MarTech Today. November 1, 2016. Retrieved February 3, 2018.
  5. ^ "Navigating Regulatory Challenges in Analytics, Data Science and AI" (PDF). Sia Partners. Retrieved March 27, 2019.
  6. ^ a b "What's the Difference Between CDPs and DMPs?". CMSWire. Retrieved April 12, 2019.
  7. ^ 얼리, S. (2018)"고객 데이터 플랫폼의 역할".IT 전문가, 20(1), 페이지 69–76.https://doi.org/10.1109/MITP.2018.011301803
  8. ^ "Get Our Benchmark Report 2020: Trigger-Based Marketing". Blueshift. Retrieved 2020-07-28.
  9. ^ "Mastering the Marketing Stack" (PDF). IBECC. Retrieved May 9, 2019.
  10. ^ "The Rise of Customer Data Platforms: How CDPs Move Beyond Data Warehouses, DMPs and CRMs". Blueshift. Retrieved 2020-07-27.
  11. ^ "Customer Data Platform Industry Update: July 2019". CDP Institute. Retrieved July 15, 2019.