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[Internal Paper] 디지털 데이터의 다양한 활용방법

우리는 지금 디지털의 시대에서 살고 있다. 우리의 삶은 디지털 없이 살기 어려운 시대로

돌입했다. 대부분의 의식주 소비를 디지털 채널로 하고 있으며 여가 생활도 스트리밍 채널을 통해 영화/드라마를 보고, 웹툰, 온라인 게임 등을 즐긴다. 특히, 현재 코로나바이러스로

인해 외부활동이 제한되면서 디지털 채널에서 보내는 시간이 더욱 더 많아지고 있으며

디지털 없이 살기 불편한 시대가 왔습니다.


디지털 채널의 특징은 소비자들의 모든 행태들이 데이터로 남는다는 것이다. 어느 사이트를 방문하고, 무엇을 구매하고, 어떤 앱을 사용하는지 등의 데이터가 남는다.


디지털 채널의 사용이 증가되면서 디지털 광고도 활성화해졌다. 디지털 광고를 효율적으로 송출하기 위해 DSP(Data Supply Platform)사들은 소비자들의 다양한 행태, 방문한 사이트,

검색한 키워드, 검색 또는 구매한 상품, 반응을 보인 광고 등의 데이터를 수집하였으며

수집한 데이터를 머신 러닝 기반의 알고리즘으로 분석하여 타겟 광고를 실행하였다.

처음에는 디지털광고를 효율적으로 타겟팅 하기 위하여 디지털 데이터를 활용하였다.

다양한 디지털 데이터를 머신 러닝 기반으로 분석하여 관심사 등 다양한 카테고리로

가공하고 이를 기반으로 타겟 마케팅을 하였다. 상품/서비스에 관심 가질 만한 소비자들

추출 및 광고하여 불특정다수 대상의 광고 대비 마케팅 효과가 높았다.


그동안 디지털 광고로만 사용할 수 있던 디지털 데이터를 광고 외에 사용할 수 있는 방법들이 다양하다.


1) 고객 분석


내 고객에 대한 이해도를 제고하기 위해 디지털 데이터를 활용할 수 있다.


많은 기업들이 내부 데이터로만 고객을 이해하는 데 충분하지 않다고 생각하여 디지털

데이터로 고객에 대한 이해도를 높이려고 한다. 해외에서는 이미 외부 데이터를 활용하여

고객을 분석하고 있으며 국내에서도 최근에 기업들이 외부데이터를 활용하여 분석하기 시작했다. 자체적으로 수집한 고객 데이터로는 고객이 브랜드 내의 활동을 확인할 수 있으나

고객이 밖에서는 어떤 활동을 하는지를 알 수가 없어 고객에 대해서 제대로 파악하지 못하고 있으며 제대로 된 서비스를 제공하지 못한 부분이 있을 수 있습니다. 고객의 다방면을 알기 위해 외부데이터와 같이 결합해서 분석하고자 하여 다양한 외부데이터에 대한 니즈가 있다. 다양한 외부 디지털 데이터로 소비자가 무엇에 관심을 가지고 있고, 상품을 구매하기 전에

어떤 행태를 보였는지, 내 상품 외에 어떤 상품을 구매하였는지 등을 알 수 있다. 이런 정보를 활용하여 고객에게 더 나은 상품/서비스를 제공할 수 있다.


예전에는 내부 고객 데이터로만 CRM의 목적인 기존고객 유지 및 신규고객 유치하였으면,

이제는 외부데이터와 함께 분석하여 더 효율적으로 CRM 목적을 달성할 수 있습니다. 이미 다수의 기업들이 외부데이터를 활용하여 고객을 분석하고 도출한 인사이트를 기반으로

마케팅을 실시하고 있다. 주로 데이터 분석을 많이 하는 금융 및 유통사에서 외부데이터를

많이 활용하고 있다.


2) 트렌드 분석


소비자의 디지털 행태 데이터로 현상을 설명할 수 있는 자료로 활용할 수 있다.


최근 이슈 또는 과거의 트랜드를 분석하기 위하여 외부데이터를 많이 활용하고 있으며,

특히 소비자의 행태 추이로 트랜드를 확인할 수 있다. 외부데이터 중 키워드 추이도 확인 할 수 있는데, 최근에 이슈화되고 있는 키워드를 소비자들이 얼마나 많이 검색하는지 추이를

확인 할 수 있다. 키워드 검색 추이를 보고, 언제부터 얼마나 많은 사람들이 관심 있어 하는지를 알 수가 있다. 또한, 키워드를 검색한 사람들이 어떤 다른 키워드들도 같이 검색했는지도 알 수 있어, 연관 키워드가 무엇이 있는지를 확인할 수 있다. 또한, 한단계 더 나아가, 키워드를 검색한 소비자군의 성향도 같이 파악할 수 있다. 주로 어떤 연령대, 또는 어떤 소비 패턴을 보인 소비자들이 키워드를 검색하는지를 파악할 수 있다. 다양한 외부데이터를 활용해서 사회에서 어떤 일들이 일어나고 있는지를 분석 외에 어떤 소비자들이 이슈에 대해서 관심 있어 하고, 행태를 보이는지도 같이 분석할 수 있어, 더 세밀한 트랜드 분석을 할 수 있다.


3) 패널 모집


외부 행태 데이터를 활용하여 원하는 패널을 모집할 수 있다.


리서치사 및 기업에서 정기적으로 패널을 모집해서 패널 조사를 실시한다. 설문조사를

실시하여 통계 결과를 도출하고 보완 차원으로 고객과의 대면조사 또는 패널조사로

정성적인 내용을 도출한다. 많은 기업들이 패널조사를 정기적으로 실시하여 패널의 의견으로 불편 사항, 제도 개선, 신규 상품 기획 등에 반영한다.

연령, 고객 여부, 상품 가입 여부 등의 기본적인 기준으로 패널을 모집하고 선정할 수 있는데, 이런 기본적인 기준으로만 원하는 패널을 모집하는 데 한계가 있을 수 있다. 다양한 행태를 보인 패널을 모집하기 위해 외부 행태 데이터를 이용하고자 하는 니즈가 생기기 시작했다.

외부데이터를 활용하여 관심사, 방문 사이트, 구매 상품 등의 기준 등을 보인 소비자들을

대상으로 패널을 광고하여 모집할 수 있다. 불특정다수가 아닌 원하는 기준의 소수 대상으로 패널을 구성하면 더 의미 있는 패널을 운영할 수 있다. 또한, 패널 의견을 분석할 때, 외부

데이터와 함께 분석하면 더 심층적인 시사점을 도출할 수 있다.


4) 제휴 파트너 확인


소비자의 행태 데이터로 소비자들이 방문하는 사이트 (가맹점) 확인하여 잠재 제휴 파트너를 파악할 수 있다.


결제대행회사는 외부데이터로 제휴를 맺을 온라인 가맹점을 찾는 데 활용하고자 한다.

결제 서비스를 사용하는 소비자들이 자주 방문하는 사이트를 확인하여 이런 가맹점들과

제휴를 맺어 결제 가맹점으로 획득하는 데 활용하고자 한다. 여러 온라인 결제대행회사가

시장에 진출하여 경쟁이 심화되면서 새로운 방법으로 시장을 점유하는 다양한 시도를 하고 있다.


기업의 비즈니스를 위해 데이터는 계속적으로 강조될 것이고 비즈니스를 위해 외부데이터를 다양한 방법으로 활용하고자 하는 니즈는 계속 있을 것이다.


이러한 외부데이터에 대한 기업의 니즈 때문에 많은 기업들이 TG360 테크놀로지스를

찾고 있다. TG360은 디지털 광고 마케팅의 익명화 된 고객정보를 기반으로 온라인 고객

행동 데이터를 가공하는 전문기업으로 해외평가기관에서도 언급되어 있는 국내 최대의

온라인데이터 전문기업입니다. TG360은 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 사용자의

인구통계학적 특성, 주 활동지역, 사용자 관심사와 관심 키워드, 사용자의 상품 구매 패턴,

최근 구매 의도가 있는 상품 군, 개인화 추천 상품들을 예측한 최신성이 반영된 사용자

프로파일링 데이터베이스 구축하고 있습니다. TG360은 디지털마케팅과 온/오프라인

데이터 분석을 통한 기업의 신규사업 창출을 지원하는 다양한 사업을 활발하게 전개하고

있다.







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