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프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

DMCU

2023.11.13 08:00
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프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

(참조 자료: How to Use First-Party Data in Programmatic Advertising?)

프로그래매틱 광고에서의 퍼스트 파티 데이터 활용은 사용자로부터 직접 수집한 데이터에 기반하여 프로그래매틱 캠페인에 해당 정보를 제공하는 것을 의미합니다. 이 데이터는 타겟팅의 정확성과 효율성을 높이는 데 사용되어 보다 관련성 높고 성공적인 광고 캠페인으로 이끌 수 있습니다.


프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 활용 방법

데이터 기술의 발전으로 프로그래매틱 광고는 더욱 정확하고 효율적으로 되어가고 있습니다. 또한 프로그래매틱 광고를 집행하는 기업들은 퍼스트 파티 데이터를 통해 적절한 메시지와 타이밍으로 관련성 높은 타겟 오디언스에게 도달할 수 있다는 이점을 누릴 수 있습니다. 따라서 프로그래매틱 광고에서의 퍼스트 파티 데이터 활용은 다른 형태의 디지털 마케팅보다 정확한 타겟팅과 높은 ROI를 위해 매우 필수적입니다. 물론 퍼스트 파티 데이터를 활용하는데 있어서 기업이 GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호 규정을 준수하는 것도 중요합니다.

맥킨지에 따르면 2020년 프로그래매틱 광고는 미국 광고 지출의 78.4%를 차지했습니다. 프로그래매틱 광고 지출은 2023년에 1,200억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 기존 예상보다 훨씬 더 가파른 성장세입니다.

퍼스트 파티 데이터는 고객이 기업이 소유한 소스를 통해 해당 기업에게 직접 제공하는 정보입니다. 고객은 웹사이트 방문자 또는 사이트에서 제품이나 서비스를 구매하는 사람일 수 있습니다. 여기서 말하는 소스는 웹사이트, 앱, 디지털 페이드 미디어(Paid Media)와의 인터렉션 등 온라인에 있을 수도 있고, POS(Point-of-Sale)나 A/S 센터와 같은 오프라인이 될 수도 있습니다.

본 글에서는 프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터의 역할과 이를 통해 마케팅 성과와 ROI를 극대화하는 방법에 대해 설명하고자 합니다.

프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터의 역할

오늘 날의 많은 비즈니스들은 데이터 기반 의사결정에 대해 그 중요성을 잘 알고 있습니다. 프로그래매틱 광고에 있어 퍼스트 파티 데이터가 중요한 이유는 다음과 같습니다:

  • 퍼스트 파티 데이터는 비용이 저렴한데다 정확도가 높기 때문에 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 따라서 프로그래매틱 광고에서 광고를 더 잘 타겟팅하고 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 기업은 점차 강화되고 있는 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 퍼스트 파티 데이터를 수집하고 운영해야 합니다.
  • 마케터는 개인화 기반의 캠페인을 진행할 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터를 활용하여 이상적인 고객에 초점을 맞춘 캠페인을 만들면 고객이 원하는 행동을 취할 가능성이 높아집니다.

프로그래매틱 광고는 서드파티 데이터도 사용할 수 있지만 이는 퍼스트 파티 데이터에 비해 효율성이 떨어질 수 밖에 없습니다.

데이터 유형(퍼스트, 세컨드, 서드 파티 데이터)

프로그래매틱 광고에는 퍼스트 파티 데이터, 세컨드 파티 데이터, 서드 파티 데이터 등 세 가지의 데이터 유형이 사용됩니다.

Source

퍼스트 파티 데이터

퍼스트 파티 데이터는 기업의 웹사이트 또는 앱에서 직접 수집됩니다. 여기에는 페이지 조회수, 사이트 체류 시간, 장바구니에 추가된 아이템, 기업의 다양한 온라인 에셋 등과의 인터렉션 등과 정보가 포함될 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 기업이 고객의 특정 행동을 기반으로 타겟팅 캠페인을 진행할 수 있기 때문에 가장 가치 있는 데이터 유형으로 간주됩니다.

세컨드 파티 데이터

세컨드 파티 데이터는 마케팅 목적으로 사용될 것이라는 상호 협의 하에 두 회사 간에 공유되는 데이터입니다. 이러한 유형의 데이터는 퍼블리셔가 우선 수집한 후 광고 네트워크나 다른 기업의 마케터에게 판매하는 경우가 많습니다. 세컨드 파티 데이터는 이미 오디언스별로 세분화되고 퍼블리셔에 의해 정리되어 있기 때문에 특정 집단의 오디언스를 타겟팅하려는 마케터에게 매우 유용할 수 있습니다.

서드 파티 데이터

서드 파티 데이터의 예로는 데이터 마켓플레이스나 거래소에서 공유되거나 매매되는 e커머스 또는 기타 온라인 서비스 플랫폼에서 수집되는 데이터가 있습니다. 서드 파티 데이터는 쿠키 기반이기 때문에 타겟팅에 유용할 수 있지만, 퍼스트 파티 또는 세컨드 파티 데이터보다 정확도가 떨어지는 경우가 많으며 다른 추적 방법을 사용하면 부정확한 결과가 나올 수 있습니다.

서드 파티 쿠키가 없는 세상

최근 추이를 보면 서트 파티 쿠키는 점차 사라지는 추세에 있습니다. 마케터들은 기업이 자체적으로 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자에게 광고가 전달되는 서드 파티 쿠키가 없는 세상으로 전환되고 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 서드 파티 쿠키 데이터보다 선호되는데, 이는 사람들이 무엇을 할 것이라고 대략적으로 생각하는지보다는 실제로 무엇을 했는지에 대한 구체적인 데이터에 기반하기 때문입니다.

퍼스트 파티 데이터의 또 다른 장점은 광고가 타겟팅되는 방식을 더 잘 제어할 수 있다는 것입니다. 서드 파티 쿠키를 사용하면 누가 광고를 보는지, 광고가 어떻게 타겟팅되는지 기업이 전혀 제어할 수 없는 다른 플랫폼 기업이 사람들의 브라우저에 설치한 쿠키에만 의존하게 됩니다.

광고에 관심을 가질 가능성이 높은 사람들에게만 광고가 노출되도록 하려면 퍼스트 파티 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터 사용의 이점

퍼스트 파티 데이터를 사용하여 타겟팅의 정교함을 향상시키고, ROI를 높이고, 프로그래매틱 광고 생태계의 투명성을 높일 수 있습니다.


Source

 

1. 보다 정확한 퍼스트 파티 데이터

퍼스트 파티 데이터가 보다 정확한 데에는 몇 가지 이유가 있습니다:

  • 퍼스트 파티 데이터는 소스인 소비자로부터 직접 수집됩니다.
  • 퍼스트 파티 데이터는 데이터를 수집하는 기업이 직접 검증할 수 있습니다.
  • 퍼스트 파티 데이터는 일반적으로 설문조사 또는 뉴스레터 가입과 같은 옵트인 방법을 통해 수집됩니다.

전반적으로 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 캠페인 성과가 향상됩니다. 퍼스트 파티 데이터는 기업이 소유한 소스를 통해 직접 수집되고, 해당 기업이 직접 그 데이터를 검증하기 때문에, 서드 파티 데이터보다 훨씬 더 정확하고 활용성이 높습니다. 이는 즉, 소비자가 의도적으로 더 정확하고 최신 정보를 기업에게 제공하고 있다는 것을 의미하며, 훨씬 더 솔직하게 반응할 가능성이 높습니다.

2. 정교한 타겟팅

마케터는 퍼스트 파티 데이터를 통해 오디언스를 매우 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. 인구 통계, 관심사, 행동, 그리고 기타 맞춤화된 세그먼트 기준에 따라 오디언스를 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 전환 가능성이 가장 높은 잠재고객에게 광고를 게재할 수 있습니다.

다음은 퍼스트 파티 데이터가 어떻게 더 나은 타겟팅을 제공하는지에 대한 몇 가지 예시입니다:

  • 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 기업의 제품 또는 서비스와 더 관련성이 높은 키워드와 게재 위치에 입찰할 수 있습니다.
  • 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 고객으로 전환할 가능성이 높은 맞춤형 오디언스를 생성하여 타겟팅 성과를 향상시킬 수 있습니다.
  • 프로그래매틱 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 사용하면 타겟팅이 향상되고 캠페인이 더욱 효과적입니다.



3. 고객 여정 단계에 대한 높은 이해도

고객 여정(Customer Journey) 단계를 최적화하려면 고객이 브랜드와 인터렉션하고 있는 방식을 완전히 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 고객 여정의 단계와 각 단계에서 고객에게 동기를 부여하는 요소들이 무엇인지 이해하는 것이 포함됩니다. 일반적인 고객 여정은 세 단계로 나눌 수 있습니다: 크게 인지(Awareness), 고려(Consideration), 구매 결정(Decision)의 세 단계로 나눌 수 있습니다.

인지(Awareness)는 고객이 자신의 문제점이나 니즈 자체를 인지하게 되는 단계입니다. 여기서는 잠재적인 해결 방안이나 솔루션에 대한 정보를 검색하기 시작합니다.

고려(Consideration)는 고객이 선택의 폭을 어느 정도 좁히고 여러 솔루션들을 비교하는 단계입니다. 이 단계에서 고객은 제품 리뷰, 가격 정보 또는 제품 사양 등 세부 정보를 찾게 됩니다.

구매 결정(Decision)은 고객이 특정 솔루션을 구매하거나 선택하는 것을 말합니다. 할인, 무료 배송 또는 다른 고객의 긍정적인 리뷰 등 같은 요인에 영향을 받을 수 있습니다.

이러한 단계들을 깊숙하게 이해함으로써 기업은 고객 여정의 각 단계에 최적화된 마케팅 캠페인을 타겟팅할 수 있습니다.

4. 고객 생애 가치에 대한 인사이트

마케터는 퍼스트 파티 데이터를 통해 고객이 브랜드와 인터렉션하는 방식과 채널별 반응 데이터를 확인할 수 있습니다. 이러한 이해는 고객 생애 가치(CLV, Customer Lifetime Value)를 창출하는 효과적인 마케팅 전략과 프로그램을 개발하는 데 필수적이며, 퍼스트 파티 데이터를 사용하여 이러한 오디언스들을 세분화하고 개별 고객들의 세부 프로필을 생성할 수 있습니다.

퍼스트 파티 데이터에서 얻을 수 있는 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

  • 고객의 일반적인 구매 프로세스는 어떻게 되는가?
  • 평균 구매 금액은 얼마인가?
  • 일반적으로 고객이 기업과 인터렉션하게 되는 총 생애 기간은 얼마나 되는가?
  • 고객이 생애 기간 동안 일반적으로 지출하는 금액은 얼마인가?
  • 고객 여정 단계에서 주요 접점들은 무엇인가?
  • 고객 이탈의 주요 원인은 무엇인가?

고객의 생애 가치에 대한 인사이트는 마케터가 고객과 더 깊은 관계를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 마케터는 고객 라이프사이클의 각 단계에 맞는 마케팅 전략과 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 전환율을 높이고, 고객 이탈률을 낮추며, 고객 생애 가치를 향상시키는 결과로 이어집니다.

5. 경쟁사는 동일한 데이터를 보유하지 않아

퍼스트 파티 데이터를 사용하여 상세한 구매자 페르소나를 생성한 다음 이러한 페르소나를 사용하여 프로그래매틱 광고 타겟팅을 진행할 수 있습니다. 물론 경쟁사도 이와 동일한 정보를 가지고 있을 수 있지만, 여러분만큼 자세하거나 동일한 정보를 가지고 있지는 않을 것입니다. 또한 고객에 대한 이해도가 높지 않기 때문에 광고를 효과적으로 타겟팅하지 못할 수도 있습니다. 결과적으로, 프로그래매틱 광고 캠페인이 경쟁사보다 더 성공적일 가능성이 높습니다.

6. 보다 개인화된 브랜드 경험 제공

퍼스트 파티 데이터는 개인화된 브랜드 경험을 만드는 데 필수적입니다. 이를 통해 오디언스를 보다 정확하게 타겟팅하면서, 그들에게 공감되고 관련성 높은 광고를 게재할 수 있습니다. 퍼스트 파티 데이터는 프로그래매틱 광고 생태계의 투명성을 높여줍니다. 마케터는 타겟팅 대상과 각 광고 노출에 대해 지불하는 비용을 정확히 확인할 수 있습니다. 이러한 높은 수준의 투명성은 기존 미디어나 일반적인 디스플레이 광고 등 다른 형태의 광고에서는 불가능합니다.

퍼스트 파티 데이터 수집 소스

잠재 고객을 발굴하고, 관계를 구축하고, 행동을 취하도록 설득하는 것이 기업의 목표인 경우가 많습니다. 기업은 웹사이트 데이터, CRM 데이터, 소셜 미디어 데이터, 모바일 데이터 등을 주요 소스로 사용하여 사용자가 자사의 웹사이트를 클릭할 때마다 사용자 행동을 추적하여 사람들이 온라인에서 브랜드와 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.

CRM 시스템(온라인 및 오프라인)

CRM 데이터에는 이메일 주소, 고객 이름, 연락처 정보, 구매 내역 등을 포함한 다양한 데이터 포인트들이 포함됩니다. CRM 데이터를 프로그래매틱 광고 플랫폼과 통합하면 제품이나 서비스에 관심이 있을 가능성이 높은 개인에게 보다 정확하고 효율적으로 광고를 타겟팅할 수 있습니다.

CRM 시스템에는 온라인과 오프라인, 두 가지 주요 유형이 있습니다.

온라인 CRM 시스템은 일반적으로 클라우드 기반이며 기업이 어느 위치에서나 고객 데이터를 관리할 수 있습니다. 오프라인 CRM 시스템은 일반적으로 기업 내 서버에 설치되며 유지 관리 및 업데이트를 위해 IT 지원이 필요합니다. 온라인과 오프라인 CRM 시스템 모두 장단점이 있으므로 비즈니스 니즈에 적합한 시스템 유형을 선택하는 것이 중요합니다.

설문조사 응답

설문조사는 잠재 고객들이 자발적으로 참여하기 때문에 설문조사에 참여하는 사람들은 자신의 의사 결정 과정에 대한 정보를 구체적으로 제공합니다. 설문조사는 제품 및 서비스에 대한 통찰력 있는 고객 피드백을 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 경쟁사 브랜드 대신 자사의 브랜드를 선택한 이유를 묻는 시장 조사 설문조사를 설계할 수 있습니다.

설문조사에서 생성된 퍼스트 파티 데이터는 소비자들을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 리드 너처링 및 세일즈 파이프라인 구축에 활용될 수 있습니다. 또한 여러 채널에 걸쳐서 브랜드를 트래킹하고, 리타겟팅 및 광고 게재 위치 파악 등에 활용할 수 있습니다.

뉴스레터 또는 구독 신청

퍼스트 파티 데이터를 수집하는 기업이라면 고객으로부터 뉴스레터 구독 신청을 받는 것을 우선적으로 고려해야 합니다. 뉴스레터를 통해 고객에게 최신 제품 및 혜택에 대한 최신 정보를 제공하는 것은 기본이고, 고객의 이메일 주소를 받음으로 인해서, 고객에게 개인화된 프로그래매틱 광고를 노출시킴과 동시에 그들에게 자신이 원하는 타겟팅 광고를 선택할 수 있는 기회를 줄 수 있습니다.

웹사이트 분석 및 구매 내역

웹사이트 분석은 사용자가 웹사이트 내에서의 행동, 관심 있는 콘텐츠, 웹사이트 최초 방문부터 구매 결정까지의 경로에 대한 정보를 제공합니다. 여러 플랫폼에서 광고 지출을 최적화하는 가장 중요한 방법은 어떤 마케팅 채널이 가장 가치 있는 트래픽과 전환을 생성하는지 더 잘 이해하는 것입니다.

효율적인 프로그래매틱 광고의 또 다른 필수 요소는 구매 이력 데이터입니다. 이 정보를 사용하여 잠재 고객을 찾을 수 있으며, 고객의 취향과 구매 습관에 따라 보다 관련성 높은 맞춤형 광고를 타겟팅할 수 있습니다.

성공적인 프로그래매틱 광고 캠페인을 운영하기 위해서는 웹사이트 분석과 구매 이력 정보가 모두 중요합니다. 퍼스트 파티 데이터에 액세스하지 않으면 이는 어려운 일이 될 것입니다.

결론

프로그래매틱 광고에서는 기존의 수동적인 프로세스가 아닌 시스템 기반으로 자동으로 광고에 입찰하고 구매하게 됩니다. 이러한 자동화를 통해 광고주는 이전보다 더 정확하고 효율적으로 특정 오디언스를 타겟팅할 수 있습니다.

 

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