고객 데이터 플랫폼 vs 데이터웨어하우스

CDP는 전통적인 데이터 웨어하우스 아키텍처뿐만 아니라 데이터 레이크 저장 모델과도 통합 가능합니다.

데이터 레이크는 동영상, PDF, 녹화본, 온라인 리뷰 등 비구조화되거나 반구조화된 데이터를 포함하여 모든 종류의 데이터를 원본 형태로 받습니다. 데이터 레이크의 추출, 변형, 로드(ELT) 프로세스를 고려하면 비즈니스는 데이터 레이크를 보관소로 활용할 수 있으며, 저장 후 정리 기준을 정의할 수 있습니다. 데이터 레이크의 목적은 머신 러닝을 사용한 예측 모델 생성 및 동향 예측 등입니다. 데이터 웨어하우스를 사용하든 데이터 레이크 인프라를 사용하든, CDP의 실행 기능은 데이터의 유연성을 확보하여 향후에도 데이터를 원활하게 사용할 수 있도록 합니다.

​데이터 레이크는 CDP에 유용하게 활용할 수 있는 데이터 소스입니다. 여러 시스템의 데이터가 데이터 레이크로 모이므로, 개발자는 이러한 데이터를 따로 수집할 필요가 없습니다. 하지만 데이터 레이크의 한계는 여기까지입니다. 데이터 레이크는 데이터를 원본 형태로 가져와 사본을 생성해서 분석가가 원본 소스 시스템의 작동을 방해하는 일 없이 변형하고 사용할 수 있게 해줄 뿐입니다.

– David Raab, CDP Institute 설립자, Customer Data Perspectives에서 발췌

고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스의 기능

CDP에서 필요한 기능

1. 단일 고객 뷰

고객이 비즈니스의 특정 부분에 액세스할 때마다 비즈니스는 해당 고객에 관한 데이터를 얻습니다. 매장 직원이 고객의 신용카드를 받아 결제하고, 비즈니스 웹사이트가 해당 고객의 제품 주문을 기록하며, 고객 지원 센터의 상담원이 고객의 환불을 돕습니다. 각 채널에서 비즈니스는 브랜드와 상호작용하는 사람에 대해 새로운 정보를 학습합니다.

CDP의 핵심적인 기능은 개별 고객의 상이한 정보를 하나의 통합 고객 계정, 즉 단일 고객 뷰(SCV)로 결합하는 것입니다. CDP는 고객의 신용카드, 이메일, 주소, 전화번호, 제품 구매 내역 등을 통합합니다. 그러면 비즈니스의 모든 부문에서 해당 고객의 모든 정보를 온전하게 확인하고 파악할 수 있습니다.

​SSOT(Single Source Of Truth)를 통해 각 고객을 파악할 수 있게 되면 비즈니스가 즉각적이고 장기적으로 고객 여정에 영향을 미칠 수 있습니다.

​실용적인 측면에서는, 고객이 지원 센터에 전화해서 제품 관련 문제를 신고하면 상담원이 해당 고객의 구매 내역을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 관련 업데이트, 후속 조치나 할인 혜택을 제공할 수 있습니다. 오프라인 및 온라인의 직원들은 신원 정보 확인 기능을 통해 고객에게 맞춤 경험을 제공할 수 있습니다. 그러면 모든 상호작용에서 해당 고객을 알아보고 존중한다는 느낌을 줄 수 있으며, 이를 통해 고객의 브랜드에 대한 신뢰를 강화할 수 있습니다.

​CDP의 분석은 구매 빈도, 선호하는 쇼핑 시간과 온라인 상호작용 패턴과 같은 고객 행동을 포착합니다. 비즈니스의 마케팅 팀은 이러한 고객 인사이트를 활용하여 생산적인 캠페인을 고안할 수 있습니다.

​2. 타겟 대상 구축

CDP는 마케팅 팀이 타겟 대상 구축을 통해 통합 고객 프로필을 대규모로 활용할 수 있게 합니다. 예를 들어 마케팅 팀은 작년에 일정 금액 이상을 지출한 VIP 고객으로 구성된 타겟을 만들고, 이러한 VIP 고객에게 할인 혜택을 제공하는 캠페인을 생성해 볼 수 있습니다. 마케팅 팀은 SCV의 정보를 활용하여 캠페인을 보완한 다음, 각 타겟이 반응할 가능성이 가장 높은 시간에 해당 고객이 원하는 커뮤니케이션 모드를 통해 캠페인을 진행할 수 있습니다.

3. 예측 모델

비즈니스는 머신 러닝을 활용하여 캠페인의 성과를 예측하고, 클릭 수, 구매, 전환 및 이탈을 예상할 수 있습니다. CDP의 예측 기능을 더욱 효과적으로 활용하는 방법은 데이터 사이언티스트가 인공지능을 활용하여 회사 데이터를 통합하고 이를 통해 직접 모델을 만드는 것입니다.

​4. 자체 데이터 관리

CDP가 사용하는 데이터는 회사의 퍼스트파티 데이터 입니다. 즉, 고객은 비즈니스가 분석하는 정보를 자발적으로 제공한 것입니다. CDP를 사용하면 사내에서 분석을 실시하여 고객의 개인식별정보를 노출할 위험을 줄일 수 있습니다. 실제로 응답자 중 92%는 CDP가 자사의 프라이버시 및 컴플라이언스 관련 노력에 중요하다고 생각합니다.

​더 나아가 비즈니스는 서드 파티가 구매할 수 없는 개별 고객에 관한 정보를 보유하고 있으므로, CDP로 가능한 분석은 비즈니스만 사용할 수 있습니다. 비즈니스는 이를 통해 경쟁력을 유지할 수 있으며, 필요한 경우 퍼스트파티 데이터에서 얻은 인사이트를 보완하기 위해 서드 파티 데이터를 샘플링할 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼 vs 데이터 웨어하우스의 기능  

고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스를 비교해 보면 당연히 CDP의 기능이 더 다양합니다. 데이터 웨어하우스는 최신 데이터를 신속하게 활용하여 제한적인 기능을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능에는 기본적인 성과 분석 또는 보고와 가장 중요한 고객 식별 등이 포함됩니다. 그러나 이러한 작업을 구현하기 전에 모든 이해관계자의 동의를 얻어야 합니다.

​데이터 웨어하우스는 아키텍처가 고정형이므로 신중한 계획이 필요합니다. 어떤 데이터를 수집할지 정하기 위해 비즈니스의 목표를 파악해야 하며, 데이터 웨어하우스가 정보를 저장하는 방식을 결정해야 합니다. 데이터 웨어하우스의 경우 이러한 프로세스가 고정적으로 유지됩니다.

​하지만 데이터 웨어하우스의 효용에는 의문이 제기되고 있습니다. SnapLogic과 Vanson Bourne에 따르면, 업계 리더 중 88%는 자사 웨어하우스의 데이터 저장 및 데이터 사용 기능에 문제가 있다고 답변했습니다.

고객 데이터 플랫폼 vs 데이터 웨어하우스의 구현 시간 

데이터 웨어하우스는 단 몇 주만에 구매하여 회사 데이터베이스의 정보를 내보낼 수 있습니다. 그러나 데이터 저장 프로젝트는 회사의 IT 전문가와 솔루션을 판매한 데이터 저장 아키텍트가 일부 소통하는 협업 정도로 간주됩니다. CDP 구매와 구현의 경우도 마찬가지입니다. CDP 벤더가 간소화된 프로세스를 통해 비즈니스의 CDP 구현을 지원하는 데는 평균적으로 8~14주가 소요됩니다. 이 기간은 회사의 데이터 기록 길이와 데이터 관리 목표의 범위에 따라 달라집니다.

두 옵션 모두 어느 정도의 시간과 조정을 필요로 합니다. 최고의 데이터 관리 시스템조차 잘못된 데이터를 생성할 수 있으므로, 회사는 발생하는 문제에 대응하기 위한 문제 해결 절차를 마련해야 합니다.

고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스를 함께 활용하는 방법

고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스를 비교하는 논쟁의 문제는 둘 중 하나를 선택해야 한다고 가정하는 것입니다. 다시 뇌에 대한 비유로 돌아가자면, CDP가 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 함께 작동하는 방식은 대뇌 피질이 기억과 함께 작동하는 방식과 같습니다. 즉, 저장된 정보를 보다 고차원적인 계획에 활용하는 것입니다. 비즈니스 리더는 팀워크를 통해 CDP와 데이터 웨어하우스 간 시너지를 얻을 수 있습니다. 연구에 따르면 여기에는 데이터 관리에 대한 회사 전체의 동의가 필수적입니다. 모든 부서의 CDP 기능에 대한 이해 및 활용 수준이 균일할수록, 회사의 모든 구성원이 데이터를 활용하여 고객 경험(CX)을 보완하는 것을 낙관적으로 보게 됩니다.

​CDP, 데이터 웨어하우스와 데이터베이스 간 연결

많은 CDP가 애플리케이션의 일부로 기존의 데이터 웨어하우스를 포함합니다. CDP 사용자는 보유한 데이터 웨어하우스의 데이터를 CDP로 보내며, 이러한 데이터는 외부 및 내부 데이터베이스의 데이터를 모두 포함합니다. 많은 기업은 구매 주문 및 고객 피드백과 같은 일상적인 운영을 통해 얻은 정보를 위한 내부 데이터베이스를 보유하고 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 앞서 언급한 퍼스트파티 데이터에 해당합니다.

점점 더 많은 기업이 비즈니스 전략 수립에 외부 데이터베이스의 서드 파티 데이터를 활용하고 있습니다. 서드 파티 데이터는 다른 회사에 의해 집계된 형식으로 수집되어 일반적인 고객 행동을 파악하는 데 사용됩니다. 예를 들어 서드 파티 데이터를 분석하면 고객이 여름보다 겨울에 특정 제품을 더 많이 구매한다는 결론을 도출할 수 있습니다. 회사는 이러한 데이터의 목록을 구매할 수 있으며, 그런 다음 데이터 목록이 외부 데이터베이스를 통해 공유될 수 있습니다. CDP는 이러한 외부 소스와 내부 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다. 데이터는 이러한 데이터 인프라 요소 간에 원활하게 전달되어야 합니다. 따라서 전문가들은 데이터 웨어하우징에서 데이터 스트림 및 파이프라인 시장이 확대될 것으로 보고 있습니다.

데이터 웨어하우스와 고객 데이터 플랫폼 중 어느 것이 비즈니스에 적합할까?

​CDP는 마케팅 팀이 회사의 데이터를 활용하여 성장을 도모하고 CX를 개선하는 데 더 활발하게 참여할 수 있도록 지원합니다. 단, CDP에 투자하기 전에 몇 가지 요인을 고려해야 합니다.

​고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스 중에서 선택하기 전에 고려할 사항

​1. 비즈니스의 규모와 복잡성

비즈니스의 규모가 중간 이하이며 고객과 비즈니스의 상호작용 방식이 1~2가지에 불과하다면 데이터 웨어하우스만으로도 충분할 수 있습니다. 데이터 엔지니어와 함께 회사 데이터를 개요 형식으로 저장하고, 이러한 데이터에 액세스하여 간단한 분석을 실행하고 보고서를 작성할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 오랜 역사를 지닌 만큼 사용해 본 데이터 사이언티스트도 많습니다.

​하지만, 중소 규모에서 확장 중인 비즈니스는 비즈니스 인텔리전스에 투자할 필요성을 느낄 수 있습니다. 고객은 다른 웹페이지에 비해 특정 웹페이지에 얼마나 더 오래 머무를까요? 고객의 조회를 효과적으로 유도하는 광고는 어떤 광고일까요? 통합 고객 프로필을 생성하고 머신 러닝을 통해 예측 모델을 실행하는 CDP의 기능을 활용하면 수많은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.

​2. 비즈니스의 준비성

2021년의 CDP Institute 사용자 설문조사에 따르면, 만족도가 낮은 CDP 사용자의 25%는 비즈니스의 불만족 사유를 '조직의 준비 부족'이라고 응답했습니다. CDP는 고객이 비즈니스의 각 채널에 어떻게 액세스하는지에 관한 인사이트를 제공할 수 있으므로, CDP를 구현하려면 마케팅 부서뿐만 아니라 모든 부서의 참여가 필요합니다. 어느 방향으로 결정하든 데이터 관리는 여러분의 팀과 CDP 벤더 간 피드백과 구현을 주고받는 과정으로 보아야 합니다.

​CDP 구축과 CDP 구매의 비교

​고객 데이터 플랫폼과 데이터 웨어하우스를 비교하는 것은 사과와 오렌지를 비교하는 것과 같습니다. 고객 데이터 조정을 통해 통합된 고객 경험을 만들고 싶다면 무엇을 선택해야 할지는 자명합니다. CDP의 스마트 허브를 사용해 보세요. 물론 회사가 처음부터 애플리케이션을 코딩하고 직접 분석을 생성할 수 있는 대규모 개발팀을 보유하고 있다면 이론적으로 직접 CDP를 만들 수도 있습니다. 하지만 실제로 비용 측면에서는 직접 CDP를 구축하는 경우 CDP를 구매하는 경우에 비해 수백만 달러가 더 듭니다. 또한 비즈니스의 요구를 충족하며 개발자가 다른 프로젝트에 집중할 수 있도록 해 주는 벤더의 솔루션을 구매하는 것보다 직접 구축 과정에서 더 오랜 시간과 더 많은 노력이 소요됩니다.